执行就是有结果的行为企业执行力经典案例与培训.pptx
2021-10-24 14:01:06 4.38MB 技术
人像matting数据集,包含34427张图像和对应的matting结果图。
2021-10-24 00:39:40 847KB Python开发-机器学习
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LoadRunner性能测试结果分析是个复杂的过程,通常可以从结果摘要、并发数、平均事务响应时间、每秒点击数、业务成功率、系统资源、网页细分图、Web服务器资源、数据库服务器资源等几个方面分析
2021-10-23 15:25:00 349KB LoadRunner
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目的:睡眠障碍与心血管疾病(CVD)之间的关系尚不明确。 这项研究评估了美国成年人中睡眠障碍与CVD之间的关联以及睡眠时间对睡眠障碍与CVD之间关系的影响。 设计:横截面分析。 地点:NHANES(国家健康与营养检查调查)。 参与者:NHANES调查的2015-2016年周期共纳入5660名成年人。 测量:主要结局是存在任何CVD,包括自我报告的心绞痛,充血性心力衰竭,冠心病,高血压和心肌梗塞。 使用logistic回归分析睡眠障碍与CVD的睡眠时间之间的关联。 使用睡眠时间的分层模型来评估效果改善。 结果:我们纳入了5660名参与者(男性为52.2%),其中32.7%的参与者报告睡眠受到干扰,而38%的参与者报告了CVD。 与未报告任何睡眠障碍的人相比,睡眠障碍者的CVD几率高出85%(OR 1.85,95%CI 1.43-2.39)。 同样,与睡眠时间为6至9小时的人相比,那些睡眠时间较短的人中CVD的几率更高(OR 1.40,95%CI 1.01-1.95)。 但是,没有证据表明睡眠时间会改变效果。 结论:我们的研究结果表明,睡眠障碍与CVD几率较高有关。 临床医生和其他医疗保健
2021-10-23 14:39:54 394KB 行业研究
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Visdrone数据集YOLOv5s和YOLOv5m两个模型的训练结果,训练了300个epoches ;YOLOv5使用的是第五个版本,并且提供有相关场景下的测试的视频,有需要的可以下载
matlab频谱分析代码RMT4ML 该存储库包含和代码,用于可视化随机矩阵理论的结果及其在机器学习中的应用。 在每个子文件夹中(以相应的部分命名): 包含或演示的.html文件 .m或.ipynb源文件 第一章绪论 第2章随机矩阵理论的基础 第2.1节基本对象 2.2节基础随机矩阵结果 第2.2.1节关键引理和身份:和 2.2.2节Marcenko-Pastur和半圆法则: 2.2.3节大样本协方差矩阵和广义半圆:和 第2.3节样本协方差的高级频谱注意事项:和 第2.3.1节限制频谱 第2.3.2节“支持之外没有特征值” 第2.4节关于统计推断的初步 2.4.1线性特征值统计:和 2.4.2节本征向量投影和子空间方法:和 第2.5节尖刺模型:和 2.5.1隔离特征值 2.5.2节独立特征向量 第2.5.3节限制波动 第2.5.4节进一步的讨论和其他尖峰模型 第2.6节信息加噪声,变形的威格纳和其他模型 第2.7节独立条目的向量之外:RMT中的度量集中 第2.8节总结 第2.9节练习 第3章线性模型中的统计推断 第3.1节信息加噪声模型中的检测和估计 3.1.1 GLRT的渐近性和 第
2021-10-22 16:44:42 3MB 系统开源
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在使用start with connect by prior进行树型查询时,若是需要对数据进行过滤时,其过滤条件的位置需要慎重考虑。过滤条件的位置会对查询结果造成不同的影响。
2021-10-22 09:00:39 151KB oracle 树形
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基于webdriver爬虫
2021-10-21 20:03:32 3KB python webdriver
微步URL资源检索结果爬虫
2021-10-21 20:03:32 2KB python webdriver
py代码-输入一个字符串,输出加密后的结果字符串。加密规则为: 每个字符的Unicode编码和下一个字符的Unicode编码相减, 用这个差的绝对值作为Unicode编码,对应的字符作为当前位置上字符的加密结果, 最后一个字符是和第一个字符进行运算。
2021-10-21 00:34:15 883B 代码
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