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霍特林 地位 关于 Hotelling 实施了一个和两个样本 Hotelling T^2（T 平方）测试。 它还实现了 Hotelling Control Charts (Multivariate) 和多个 Univariate Control Charts 自由软件：MIT 许可证 文档： : 。 tests/data额外tests/data 特征 统计模块涵盖hotelling t^2（t平方）统计、f值和p值 覆盖单变量控制图和霍特林控制图的绘图模块 使用可选的dask （和distributed ）模块，可以有效地处理大型数据集 使用可选的plotly模块，提供交互式图表： 为了使其正常工作，您必须安装plotly 0.5 或更高版本。 这可以从 pypi 或通过 conda 的 plotly 通道获得： conda install plotly -c plotly 学分

Henze 和 Zirkler (1990) 介绍了单变量的多变量版本 统计文献中有许多用于评估多变量正态性的测试（Mecklin 和 Mundfrom，2003）。 不幸的是，没有已知的统一最强大的测试，建议执行多个测试来评估它。 已经发现，Henze和Zirkler检验具有很好的总体能力，可以替代正态性的替代方法。 Henze-Zirkler 检验基于测量两个分布函数之间的距离的非负函数距离：多元正态性的特征函数和经验特征函数。 Henze-Zirkler 统计量近似呈对数正态分布。 对数正态分布用于计算原假设概率。 根据 Henze-Wagner (1997) 的说法，该测试具有以下理想特性： -仿射不变性-- 对每个固定非正态替代分布的一致性--针对 n^-1/2 阶连续替代的渐近幂-- 任何维度和任何样本大小的可行性 如果数据是多元正态的，则检验统计量 HZ 近似服从对

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matlab精度检验代码转化神经网络 卷积峰神经网络（SNN）用于时空特征提取 本文重点介绍了卷积增强神经网络的潜力，并介绍了一种新的体系结构来解决训练深层卷积SNN问题的问题。 先决条件 以下安装程序已经过测试，并且可以正常运行： 的Python> = 3.5 火炬> = 0.4.1 CUDA> = 9.0 opencv> = 3.4.2 码头工人 设置所有程序都可以运行的环境运行./run.sh 资料准备 下载CIFAR10-DVS数据集 提取DVS-CIFAR10 / dvs-cifar10文件夹下的数据集 在Matlab中使用test_dvs.m将事件转换为t, x, y, p矩阵（请确保在代码内调整test_dvs.m文件夹地址） 运行python3 dvscifar_dataloader.py准备数据集（确保在main.py目录中有dvs-cifar10 / airplane / 0.mat这样的文件） 培训与测试 CIFAR10-DVS模型 运行python3 main.py 时空特征提取测试 对于每种架构，只需使用python3运行主文件 注意：训练SNN时存在一些问题

用Python实现简单的用户账号、密码登录检验，用户数据从文件中读取