在进行数据处理时，我们有时需要在大量的样本中抽取出部分数据作为数据集进行模型训练或者模型验证，因此在本文中介绍分层抽样方法的python代码实现。 分层抽样： 分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体（或称为层）的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（个体）的方法。这种方法的优点是，样本的代表性比较好，抽样误差比较小。缺点是抽样手续较简单随机抽样还要繁杂些。定量调查中的分层抽样是一种卓越的概率抽样方式，在调查中经常被使用。 本例说明： 本例中用到的数据是高分一号遥感数据，数据格式如下图所示，其中B1-B4四列是波长，TYPE是地物类型，本例中地物一共分为6类，分别用数字1

分层和多特征融合，可在各种情况下有效地进行步态识别

Bayestrat:贝叶斯遗传关联测试的单核苷酸多态性（SNP）人口分层。

提出一种基于分层的水下传感器网络路由协议（layered-DBR, layered-depth based routing）。节点进行一次信息广播后，只允许指定深度范围内的节点进行消息接收，以达到控制网络副本的目的，最终建立与网络冗余相关的网络分层模型。在分层网络中，节点首先需要计算消息转发前后的相对深度距离与相对剩余能量，进而计算出消息的转发概率。同时，建立一种消息队列管理机制，该队列同时具有消息转发管理和历史记录管理的功能，并给出消息的入列和出列方法。仿真实验表明，layered-DBR能够有效地控制网络冗余，与DBR和Flooding算法相比，layered-DBR能有效地减少网络能耗，延长网络寿命。

目标中结构的微运动可能会在反向合成Kong径雷达（ISAR）成像中引入微多普勒（mD）效应，这会污染经典测距多普勒算法（RDA）的主体图像。 本文提出了一种新的微运动目标成像方法，该方法在范围轮廓中的元素之前分配了一个分层的贝叶斯方法，目的是促进稀疏性并在缓慢的时间维度上保持连续性模式。为克服后验分布的棘手性，Gibbs利用采样器实现贝叶斯推断。然后，可以根据条件后验分布的期望估计距离分布，然后在交叉压缩后获得清晰的ISAR图像。实验结果验证了该方法的性能。

ModularGraphs-RL 回购一个行为和EEG实验，在该实验中，我们研究了基于模块化图形结构的分层决策的特征。

长轴离心泵的采用及泵站结构设计的探讨 长轴卧式离心泵，竖井式厂房，分层取水，基础锚筋。 对立式、卧式2种泵型进行了比较，为满足库水位变幅大的特点，泵房采用竖井式结构，使机组在各种工况下，均能处于高效区运行，降低运行费用。为提高主厂房抗浮稳定性，地基基础采用锚筋加固方案。

基于分层模糊有色Petri网的防空C3I系统建模研究

SnO2纳米阵列花状分层结构的简便合成

摘要：为什么我们就要使用n（物理）层体系结构来构建系统？这是一篇基础性的文章，介绍了人们对于软件的一种理念，即当我们面对新项目时往往将系统明确地分为三个物理层次：表现层、业务逻辑层和数据访问或资源层。然而，对于循规蹈矩的做事方式应当重新审视。有些事物是如此坚定地挺进了我们的通俗文化之中，以至于不发生灾难性的事故就无法将其摈弃，即使它们早已不能适应我们的生活。这样的例子在法律界比比皆是，在当今时代或其他时代美国的市、州甚至联邦政府针对无意义的书籍都有相关的法律（据说，在亚利桑那州的某个小镇上，在公路中间倒车是违法的）。这不禁使人联想到一个老笑话：一个刚结婚的男人看到妻子正在准备晚餐要吃的烤肉。他