VMD三维分解图+皮尔逊相关系数标准差阈值筛选特征MATLAB程序，以VMD的K=5分解后的数据为例，绘制出分解后的信号的三维图，之后采用皮尔逊相关系数标准差阈值法筛选出所需特征，若相关系数大于阈值则判断为有效信号，否则为噪声信号。 相关系数介绍 相关系数是变量间相关程度的度量，取值范围介于-1到1之间。正值表示正相关，即变量变化方向是一致的，比如Y随着X的变大而变大；负值表示负相关，变量的变化方向相反，比如Y随着X的变大而变小。绝对值越接近1，表示两个变量之间关系越密切；越接近0，表示两个变量之间关系越不密切。相关系数对应的相关强度如下： 0.8-1.0 极强相关 0.6-0.8 强相关 0.4-0.6 中等程度相关 0.2-0.4 弱相关 0.0-0.2 极弱相关或无相关 相关系数也称为线性相关系数，这是因为，相关系数并不是刻画了X，Y之间一般关系的程度，而只是线性关系的程度。当相关系数为1或-1时，两者有严格的线性关系；当相关系数为0时，则称X与Y不相关。不相关是指X和Y之间没有线性关系，但X与Y之间可能有其他的函数关系，比如平方关系，对数关系(可以通过查看散点图来确定这一点)

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过滤器中的修剪过滤器 介绍 这是NeurIPS 2020论文“”的PyTorch实施。 在本文中： 我们提出了一种新的修剪模式，称为条带化修剪（SP），可以将其视为过滤修剪（FP）的一般情况。 SP将过滤器$ F \ in \ mathbb {R} ^ {C \ timesK \ times}}视为$ K \ timesK $条带（即，$ 1 \ times $$过滤器$ \ in \ mathbb {R} ^ c $），并以条带为单位而不是整个过滤器执行修剪。 与现有方法相比，SP具有比传统FP更好的粒度，同时比Weight-Pruning更加硬件友好，并且与Group-wise Pruning相比保持了过滤器之间的独立性，从而在CIFAR-10和ImageNet上实现了最先进的修剪率。 更令人振奋的是，通过应用SP，我们发现过滤器的另一个重要特性与重量无关：形状。 从随机初始化的R

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场景：集团中心下发本省数据时，并未按地市、业务拆分，现需要按地市、业务拆分并分发到地市。 本文利用Python的pandas包实现了以上场景。 注：本示例代码只实现按单列拆分，如果需要多列筛选拆分，请修改本示例中的filter_column_name与city_name_to_list，并多套一层循环。 now, show u the code:  # -*- coding: utf-8 -*- Created on Fri Nov 1 09:53:30 2019 @author: lanxuxml 应用场景： 包含多个sheet的Excel 需要按列筛选出来另存为其它文件