11 2020 档案
摘要：emotion recognition electroencephalograph
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摘要：正态性检验： 1 正态性检验是对因变量总体的检验，不是对每个组的正态性检验 2 如果因变量总体不是正太的该怎么办，答案是 要对因变量进行正太性转换，转换的方式有 ： Z转化 （注意Z转换并没改变数据的分布形态，数据不是正太转换之后依然不是正太） X**0.5 （轻度非正太） 1/X (重度非正太)
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摘要：在中国知网的CAJ文件中，是没有查看字数这个选项的 方法： 首先 打开 CAJ 文件，然后另存为为 TXT 文件， 在用word 来打开。
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摘要：比如在上图中，我想求出向下比较与主观幸福感之间的关系 #object: 在元分析中，通过方差分析得到相关系数 #writer: mike #time: 2020,11,20 #向量的拼接 a <- c(12,32,45,23,554) b <- c(65,32,567,87,34) total <-
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摘要：#object: 元分析的漏斗图的制作 #writer: mike1 #time:2020,11,17 #载入包 library("meta") library("ggplot2") #读取数据, R 语言应该可以读取带中文的路径 data <- read.csv("C:\\Users\\mike1
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摘要：>>> class A(object): def a(self): print("我是A") >>> class B(A): def b(self): print("我是B") >>> class C(B): def c(self): print("我是C") >>> class D(C): def
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摘要：a = np.linspace(b,c,d) b 为开始点， c 为终点， d 为一共多少个数， 对于 a 的切片可以按照列表的切片 re = np.where(矩阵) 可以看出，他用第一行来表示行数，第二行来表示列数，结果返回的是索引值 >>> print(b)[[ 0 1 2 3 4 5 6 7
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摘要：#object: 画出像方差分析那样的图 #writer： Mike #time： 2020,11,19 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 这两行代码解决 plt 中文显示的问题 plt.rcParams['font.sans-
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摘要：#object: 画出两个正太分布图，并标出效应量 #writer: mike #time:2020,11,17 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math #均值 u = 0 u2 = 2 #标准差 sig = ma
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摘要：#object: 看看对象的继承 #writer: mike #time: 2020,11,18 #创建一个父类,即便你不写object，它也会默认有object class Student(object): #定义属性 def __init__(self,name,time,hour = 0,ti
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摘要：#object: 元分析中的回归模型 #writer: mike1 #time: 2020,11,16 data <- read.csv("C:\\Users\\mike1\\Desktop\\大三人格与幸福感\\dataOfTotal.csv",header = T,sep=",") print(
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摘要：#object: 研究元分析的调节效应#writer: mike#time: 2020,11,15 data <- read.csv("C:\\Users\\mike1\\Desktop\\大三人格与幸福感\\dataOfTotal.csv",header = T,sep=",")print(col
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摘要：公有地址网段类别 只看第一个网段 0-127 为A类 网络部分只有一个网段 128 - 192 B类 网络部分有两个网段 192-223 C类 网络部分有三个网段 223 - 239 D类 网络部分有四个网段 特殊的私有地址： 127.0.0.1 本机地址 169.254.0.0 随机分配的私有地址
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摘要：import os os.mkdir("C:\\uers\\mike1\\desktop\\a") for i in range(3): name2 = "wenjina{0}".format(i) name = "C:\\users\\mike1\\desktop\\a" filename = n
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摘要：晶振的频率为 11.0592MHZ ， 那么他的周期为 0.09 um 一个机器周期为 12 个晶振周期，那么机器周期为 0.09*12 1.08 um 也就是加一位 用 1.08 um 那么16位溢出时的用时为 70.77 um 。
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摘要：//object: 动态显示数码管，从1显示到9 //writer：mike //time: 2020,11,14 #include<reg52.h> sbit wei = P2^7; sbit du = P2^6; //数组的类型指的是每一个元素的类型， code则指定存储在代码区 ，而非code
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摘要：#object；回归方程之间的比较 #writer: mike #time:2020,11,14 a <- c(1,2,4,5,67,8) b <- c(3,4,6,556,86,234) d <- c(111,32,123,543,64,65) #构造数据集 data <- data.frame(
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摘要：物理层 ： 转发器（repeater） 相当于信号放大器 数据链路层： 桥接（bridge） 也叫交换机 网络层： 路由器（router）
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摘要：qnorm 计算的是百分位数之下的 Z分数值 例子 qnorm(1-(0.05)/2) 表示的是在0.05水平下的 Z分数，结果是1.96 with() 函数的意义不是很大 with(data,a-b) 表示的是data数据集的两列相减，返回结果是个向量
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摘要：#object: 关于past()函数 #writer: mike #time: 2020,11,12 a <- c(1,2,3,4,5) b <- c(4,5,6,7,8) c <- "helloo" d <- "wold" #paste 不用于连接数据 data <- paste(a,b) #默
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摘要：#object: 查看数据是否大于某个数 #writer: mike #time: 2020,11,12 a <- c(1,2,3,4,5) b <- c(6,7,8,9,2) #构造数据框 data <- data.frame(a,b) #这会返回大于1 的真值表，这个表与原数据集对应 data[
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摘要：查看内存情况 systeminfo 查看进程： tasklist 终止进程 taskkill TASKKILL /PID 1230 /PID 1241 /PID 1253 /T 这是批量终止进程， PID 指的是进程号， T代表终止此进程打开的子进程
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摘要：tracert www.baidu.com 会出现一系列的 ip 地址，最近的一个非内网就是校园网的外网 ip .
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摘要：有两个二进制数 1011001 以及 0000111 如果计算 1011001 - 0000111 一种方法是直接减，就像十进制减法一样，结果是 1010010 另一种方法是，先将两个二进制数做成补码形式，相当于一个正数加上一个负数，对于正数，在最高位加上一个0，正数的补码还是它本身 对于负数，现在
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摘要：#object: 画箱线图 #writer: mike #time: 2020,11,10 data <- read.csv("C:\\Users\\mike1\\Desktop\\data\\RData\\boxplot\\dataOfBoxplot.csv",header=T,sep=',')
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摘要：一个共同的内核下，各部分采用对仗的形式 例子： 假舆马者，非利足也，而致千里。假舟楫者，非能水也，而绝江河。 故，君子性非议也，善假于物也。
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摘要：使用 type(一个对象) 返回的是 int string dict 等类型
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摘要：例子 想将 ，。？全部替换为，号，改怎么办呢？ 注意： 这里的符号 [] {} 是英文状态下，而符号，。？是中文状态下，因为我处理的是汉语文章。 [] 里面的内容表示要替换的文字，{}表示间隔几个字符，{1}表示每个字符单独成为一个字符，比如 [你好啊啊]{2}，这种表达切出的词为 你好 以及 啊啊
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摘要：方差分析的假设 1 、正太分布，这里指的是每个处理水平的分布，所以在检验时，应该对每个组的数据进行正态性检验，而不应该是单单对因变量的总体进行正态性检验 2、误差独立性，也就是观测值之间的独立性，这没什么好说的。 3、误差等分散性，也就是每个组之间的误差不应该有显著性的差异，也就是说各组之间只允许均
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摘要：;object: clear the the screen ;writer: mike ;time: 2020,11,09 assume cs:code,ss:stack,ds:data data segment data ends stack segment stack stack ends co
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摘要：data <- read.csv("C:\\Users\\mike1\\Desktop\\data\\zhanglijia\\dataexperiment2.csv",header=F,sep=',') data1 <- data[,1] res <- (data1 - mean(data1))/s
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摘要：e 改变内存的内容，输入的是数字 a 向内存中写入汇编指令 u 查看内存的汇编指令 r 查看寄存器的内容 d 查看内存中的数据 在 B800:400 这块内存中，一个完整的字符串用两个字节表示，一个是字符串本身，一个是字符串的颜色 这样就可以理解 mov ds:[si +0], 31H mov ds
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摘要：私有方法 method 私有变量 attribute 私有方法与私有变量的目的是为了不让类以外的东西使用 静态方法 @staticmethod 可以直接用 文件名+类+方法， 来调用，直接略过了用类生成的对象 多态 ： 如果子类的方法与父类的方法有重复，那么子类的方法将覆盖父类的方法 继承 ： 在初
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摘要：手机存储设备 >tencent >micromsg >download
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摘要：;object: change number to string and put teh string to the screen ;writer: mike ;time: 2020.11.02 assume cs:code,ds:data,ss:stack data segment dw 1234
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摘要：内部存储设备 >Android >data >com.tencent.mobileqq >tencent >qqfile_recv
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摘要：#object: 计算相关系数，并且计算相关系数之间的检验 #writer: mike #time: 2020,11,14 a <- c(1,2,3,4,4,6) b <- c(11,23,55,66,77,23) d <- c(21,43,55,67,22,56) e <- c(123,53,23
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摘要：#object: 绘制带回归直线的散点图 #writer: mike #time:2020.11,1 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd data = pd.read_csv("C:\\U
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摘要：对于一元回归方程而言 一般来说 非标准化的系数用 B或者b来表示，而标准化的系数用 beta来表示 R**2 = SS(A) / SS (总), 这是对于一元回归来说，因为一元回归 SS（总） = SS（A）+ SS（误）， 而多元回归不是 在一元回归中，标准化系数的平方就是 R 平方 在03年的一
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