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  • 下列软件包有未满足的依赖关系: xxxxxxxxx:依赖: E: 无法修正错误,因为您要求某些软件包保持现状,就是它们破坏了软件包间的依赖关系。 此时可以采用以下命令行: sudo aptitude install 然后根据提示选择...

    当利用apt install命令进行Ubuntu系统的软件安装时,即以下命令:

     sudo apt install

    有时会出现:

    下列软件包有未满足的依赖关系:

    xxxxxxxxx:依赖:

    E: 无法修正错误,因为您要求某些软件包保持现状,就是它们破坏了软件包间的依赖关系。

     此时可以采用以下命令行:

    sudo aptitude install

    然后根据提示选择方案:

    y表示接受此方案,会进行相关配置

    n表示不接受此方案,然后会给出下一个方案,直到接受一个方案或者无法提供新的方案。

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  • 统计学中的相关关系和三大相关系数 相关关系是一种非确定性的关系,相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。 由于研究对象的不同,相关系数有如下几种定义方式。 简单相关系数:又叫相关系数或线性相关系数,...

    统计学中的相关关系和三大相关系数

    相关关系是一种非确定性的关系,相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。

    由于研究对象的不同,相关系数有如下几种定义方式。

    简单相关系数:又叫相关系数或线性相关系数,一般用字母r 表示,用来度量两个变量间的线性关系。

    复相关系数:又叫多重相关系数。复相关是指因变量与多个自变量之间的相关关系。例如,某种商品的季节性需求量与其价格水平、职工收入水平等现象之间呈现复相关关系。

    典型相关系数:是先对原来各组变量进行主成分分析,得到新的线性关系的综合指标,再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系。

    相关分析就是对两个变量之间线性关系的描述与度量,它要解决的问题包括:

    变量之间是否存在关系?
    如果存在关系,他们之间是什么样的关系?
    变量之间的关系强度如何?
    样本所反映的变量之间的关系能否代表总体变量之间的关系?
    为了解决这些问题,在进行相关分析时,对总体主要有两个假定:

    第一:两个变量是线性相关的;

    第二:两个变量都是随机变量;

    确定相关关系的存在,相关关系呈现的形态和方向,相关关系的密切程度。其主要方法是绘制相关图表和计算相关系数。
    1)相关表
    编制相关表前首先要通过实际调查取得一系列成对的标志值资料作为相关分析的原始数据。
    相关表的分类:简单相关表和分组相关表。单变量分组相关表:自变量分组并计算次数,而对应的因变量不分组,只计算其平均值;该表特点:使冗长的资料简化,能够更清晰地反映出两变量之间相关关系。双变量分组相关表:自变量和因变量都进行分组而制成的相关表,这种表形似棋盘,故又称棋盘式相关表。
    2)相关图
    利用直角坐标系第一象限,把自变量置于横轴上,因变量置于纵轴上,而将两变量相对应的变量值用坐标点形式描绘出来,用以表明相关点分布状况的图形。相关图被形象地称为相关散点图。因素标志分了组,结果标志表现为组平均数,所绘制的相关图就是一条折线,这种折线又叫相关曲线。
    3)相关系数
    1、相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究线性的单相关系数。
    2、确定相关关系的数学表达式。
    3、确定因变量估计值误差的程度。

    在进行相关分析时,首先需要绘制散点图来判断变量之间的关系形态,如果是线性关系,则可以利用相关系数来测度两个变量之间的关系强度,然后对相关系数进行显著性检验,以判断样本所反映的关系是否代表两个变量总体上的关系。

    根据散点图,当自变量取某一值时,因变量对应为一概率分布,如果对于所有的自变量取值的概率分布都相同,则说明因变量和自变量是没有相关关系的。反之,如果,自变量的取值不同,因变量的分布也不同,则说明两者是存在相关关系的。
     

    通过散点图可以判断两个变量之间有无相关关系,并对变量之间的关系形态作出大致的描述,但散点图不能准确反映变量之间的关系强度。因此,为准确度量两个变量之间的关系强度,需要计算相关系数。

    相关系数(correlation coefficient)是根据样本数据计算的度量两个变量之间线性关系强度的统计量。

    若相关系数是根据总体全部数据计算的,称为总体相关系数,记为:\rho

    若是根据样本数据计算的,则称为样本相关系数,记为:r

    样本相关系数的计算公式为:

    r = \frac{n\sum xy - \sum x\sum y}{\sqrt{n\sum x^{2}-\left ( \sum x \right )^{2}}\times \sqrt{n\sum y^{2}-\left ( \sum y \right )^{2}}}

    按上述公式计算的相关系数也称为线性相关系数(Linear Correlation Coefficient),或称为 Pearson 相关系数(Pearson's Correlation Coefficient)

    一般情况下,总体相关系数  是未知的,通常将样本相关系数  作为  的近似估计值。

    但是由于  是根据样本数据计算出来的,因此会受到抽样波动的影响。由于抽取的样本不同, 的取值也就不同,因此  是一个随机变量。能够根据样本相关系数说明总体的相关程度呢?这就需要考虑样本相关系数的可靠性,也就是进行显著性检验。

    相关分析的目的:测度变量之间的关系强度。

    使用的工具:相关系数


    Pearson相关系数

    Pearson相关系数(Pearson CorrelationCoefficient)是用来衡量两个数据集合是否在一条线上面,它用来衡量定距变量间的线性关系。

    如衡量国民收入和居民储蓄存款、身高和体重、高中成绩和高考成绩等变量间的线性相关关系。当两个变量都是正态连续变量,而且两者之间呈线性关系时,表现这两个变量之间相关程度用积差相关系数,主要有Pearson简单相关系数。

    适用条件:

    1. 样本容量大于等于30,这样才能保证计算的数据具有代表性,计算出的积差相关系数可以有效说明两个变量的相关关系。
    2. 两个变量的所属总体都呈正态分布,至少是接近正态的单峰分布。
    3. 两个变量都是由测量所得的连续性数据。
    4. 两个变量间的相关是线性相关。
    5. 排除共变因素的影响。
    6. 计算连续变量或是等间距测度的变量间的相关分析。

    Spearman相关系数

    在统计学中, 以查尔斯·斯皮尔曼命名的斯皮尔曼等级相关系数,即spearman相关系数。经常用希腊字母ρ表示。 它是衡量两个变量的依赖性的 非参数 指标。 它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 如果数据中没有重复值, 并且当两个变量完全单调相关时,斯皮尔曼相关系数则为+1或−1。

    适用条件:

    1. 只有两个变量,且都为顺序变量(等级变量),或一列数据是顺序变量数据,另一列数据是连续变量数据。
    2. 适用于描述称名数据和顺序数据的相关情况。
    3. 两个连续变量观测的数据,至少有一列数据是由非测量方法粗略评估得到的。如使用作品分析法,评价者只能在一定标准基础上,依靠自己的经验进行粗略评估。
    4. 从Spearman等级相关的使用条件可以看出,其不受样本大小、变量分布形态,数据是否具有连续性的条件限制,所以当数据不满足Pearson积差相关的使用条件时,可以使用Spearman等级相关。但Spearman等级相关需将连续性数据转换为顺序数据,会遗漏数据原有信息,没有积差相关的准确度高。所以,当数据符合积差相关的使用条件时,不要使用等级相关进行计算。

    斯皮尔曼相关系数被定义成等级变量之间的皮尔逊相关系数。对于样本容量为n的样本,n个原始数据被转换成等级数据,相关系数ρ为:

     

    实际应用中,变量间的连结是无关紧要的,于是可以通过简单的步骤计算ρ。被观测的两个变量的等级的差值,则ρ为

    斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的,所以又称为“等级差数法”。

    斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格,只要两个变量的观测值是成对的等级评定资料,或者是由连续变量观测资料转化得到的等级资料,不论两个变量的总体分布形态、样本容量的大小如何,都可以用斯皮尔曼等级相关来进行研究。

    斯皮尔曼等级相关系数是反映两组变量之间联系的密切程度,它和相关系数 r 一样,取值在-1到+1之间,所不同的是它是建立在等级的基础上计算的。

    现结合一个例子来加以说明,某工厂对工人的业务进行了一次考试,欲研究考试成绩与每月产量之间是否有联系,若随机抽选了一个样本,其考试成绩和产量数字如下表:

    斯皮尔曼等级相关系数

    从表中的数字可以看出,工人的考试成绩愈高其产量也愈高,二者之间的联系程度是很一致的,但是相关系数r=0.676 并不算太高,这是由于它们之间的关系并不是线性的,如果分别按考试成绩和产量高低变换成等级(见上表第3、4列),则可以计算它们之间的等级相关系数为1。计算等级相关系数可以将数据变换成等级以后用原有的相关系数公式计算,也可以将算出每一对样本的等级之差di,然后用下列公式计算:

      \rho=1-\frac{6\sum d_i^2}{n^3-n}

    在所举的例子中由于等级完全一致,所有的di = 0,所以r=1。等级相关系数和通常的相关系数一样,它与样本的容量有关,尤其是在样本容量比较小的情况下,其变异程度较大,等级相关系数的显著性检验与普通的相关系数的显著性检验相同。

    Kendall秩相关系数 

    Kendall(肯德尔)系数的定义:n个同类的统计对象按特定属性排序,其他属性通常是乱序的。同序对(concordant pairs)和异序对(discordant pairs)之差与总对数(n*(n-1)/2)的比值定义为Kendall(肯德尔)系数。

    如果两个排名之间的一致性是完美的(即两个排名相同),则系数的值为1。

    如果两个排名之间的分歧是完美的(即,一个排名与另一个排名相反),则系数的值为-1。

    对于所有其他安排,值介于-1和1之间,值的增加意味着排名之间的一致性增加。如果排名完全独立,则系数的平均值为0。

    定义了Kendall-tau系数:

    \tau = \frac{2P}{\frac{1}{2}{n(n-1)}} - 1 = \frac{4P}{n(n-1)} - 1

    其中n是项目数,P是在所有项目中,在给定项目之后按两个排名排列的项目数之和。

    P也可以解释为协和对的个数。τ定义中的分母可以解释为项对的总数。因此,P的高值意味着大多数配对是一致的,这表明这两个排名是一致的。请注意,捆绑的一对不被视为和谐或不和谐。如果有大量的联系,则应相应地调整对的总数(在τ表达式的分母中)。

    假设我们按身高和体重给一组8个人排序,其中a个人最高,第三重,依此类推:

    Person A B C D E F G H
    Rank by Height 1 2 3 4 5 6 7 8
    Rank by Weight 3 4 1 2 5 7 8 6

    我们看到这两个排名之间存在着某种关联,但这种关联远不是完美的。我们可以用Kendall-tau系数来客观地衡量对应程度。

    请注意,在上面的权重排序中,第一个条目3的右边还有七个其他元素(4,1,2,5,7,8,6)。在其他排名中,有多少个元素也在3的右边?

    在身高排名中,3右边的元素是:4,5,6,7,8,所以在两个排名中,3右边的元素是5(它们是4,5,6,7,8),所以这个条目对P的贡献是5。

    转到第二个条目4,我们看到它右边有六个元素。在这些元素中,在其他排名中也在4的右边的元素是4(5,6,7,8),所以对P的贡献是4。继续这样,我们发现

    P = 5 + 4 + 5 + 4 + 3 + 1 + 0 + 0 = 22.

    因此: \tau= \frac{88}{56}-1 = \frac{44}{28}-1 = 0.57.

    这一结果表明,正如预期的那样,各排行榜之间的一致性很强。

    Kendall相关系数是对两个有序变量或两个秩变量之间相关程度的度量统计量,因此也属于非参数统计范畴。Spearman区别在于某一比较数据需要有序,在有序情况下计算速度比Spearman快。

    1. 用于反映分类变量相关性的指标,适用于两个分类变量均为有序分类的情况。
    2. 对相关的有序变量进行非参数相关检验。
    3. 计算Kendall秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。
    4. 若不恰当用了Kendall 等级相关分析则可能得出相关系数偏小的结论。

    什么是等级相关系数

    在实际应用中,有时获得的原始资料没有具体的数据表现,只能用等级来描述某种现象,要分析现象之间的相关关系,就只能用等级相关系数。

    等级相关系数亦称为“秩相关系数”,是反映等级相关程度的统计分析指标。常用的等级相关分析方法有Spearman等级相关和Kendall等级相关等。

    等级相关系数的计算步骤

    1、把数量标志和品质标志的具体表现按等级次序编号。

    2、按顺序求出两个标志的每对等级编号的差。

    3、按下式计算相关系数:

    r_s=1-\frac{6\sum d_i^2}{n(n^2-1)}

    其中:等级相关系数记为rsdi为两变量每一对样本的等级之差,n为样本容量。

    等级相关系数与相关系数一样,取值-1到+1之间,rs为正表示正相关,rs为负表示负相关,rs等于零为零相关,区别是它是建立在等级的基础上计算的,较适用于反映序列变量的相关。


    Pearson, Kendall和Spearman三种相关分析方法有什么异同

    两个连续变量间呈线性相关时,使用Pearson积差相关系数,不满足积差相关分析的适用条件时,使用Spearman秩相关系数来描述。

    Spearman相关系数又称秩相关系数,是利用两变量的秩次大小作线性相关分析,对原始变量的分布不作要求,属于非参数统计方法,适用范围要广些。对于服从Pearson相关系数的数据亦可计算Spearman相关系数,但统计效能要低一些。Pearson相关系数的计算公式可以完全套用Spearman相关系数计算公式,但公式中的x和y用相应的秩次代替即可。

    当两变量不符合双变量正态分布的假设时,需用Spearman秩相关来描述变量间的相互变化关系。

    Kendall's tau-b等级相关系数:用于反映分类变量相关性的指标,适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验;取值范围在-1-1之间,此检验适合于正方形表格;计算积距pearson相关系数,连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据; 计算Kendall秩相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据。

    计算相关系数:当资料不服从双变量正态分布或总体分布未知,或原始数据用等级表示时,宜用 spearman或kendall相关。

     

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  • problem下列哪个不属于CRF模型对于HMM和MEMM模型的优势( )A.特征灵活B.速度快C.可容纳较多上下文信息D.全局最优答案:BanalysisHMM:隐马尔可夫模型MEMM: 最大熵隐马尔可夫模型CRF:条件随机场这三个模型都可以用来...

    感想

    CRF,HMM和HEMM我也用心的学过,可能公式没有怎么推过,这三个模型还是蛮复杂的,搞得我现在有点生疏,我这里也整理一下,方便后面的复习。

    problem

    下列哪个不属于CRF模型对于HMM和MEMM模型的优势( )

    A.特征灵活

    B.速度快

    C.可容纳较多上下文信息

    D.全局最优

    答案:B

    analysis

    HMM:隐马尔可夫模型

    MEMM: 最大熵隐马尔可夫模型

    CRF:条件随机场

    这三个模型都可以用来做序列标注模型。但是其各自有自身的特点,HMM模型是对转移概率和表现概率直接建模,统计共现概率。而MEMM模型是对转移 概率和表现概率建立联合概率,统计时统计的是条件概率。MEMM容易陷入局部最优,是因为MEMM只在局部做归一化,而CRF模型中,统计了全局概率,在 做归一化时,考虑了数据在全局的分布,而不是仅仅在局部归一化,这样就解决了MEMM中的标记偏置的问题。

    举个例子,对于一个标注任务,“我爱北京天安门“,

                                      标注为" s s  b  e b c e"

    对于HMM的话,其判断这个标注成立的概率为 P= P(s转移到s)*P('我'表现为s)* P(s转移到b)*P('爱'表现为s)* ...*P().训练时,要统计状态转移概率矩阵和表现矩阵。

    对于MEMM的话,其判断这个标注成立的概率为 P= P(s转移到s|'我'表现为s)*P('我'表现为s)* P(s转移到b|'爱'表现为s)*P('爱'表现为s)*..训练时,要统计条件状态转移概率矩阵和表现矩阵。

    对于CRF的话,其判断这个标注成立的概率为 P= F(s转移到s,'我'表现为s)....F为一个函数,是在全局范围统计归一化的概率而不是像MEMM在局部统计归一化的概率。
    优点:

    (1)CRF没有HMM那样严格的独立性假设条件,因而可以容纳任意的上下文信息。和HMM相比,特征设计灵活(与ME一样) 

    (2)同时,和MEMM相比,由于CRF计算全局最优输出节点的条件概率,它还克服了最大熵马尔可夫模型标记偏置(Label-bias)的缺点。

    (3)和MEMM相比,CRF是在给定需要标记的观察序列的条件下,计算整个标记序列的联合概率分布,而不是在给定当前状态条件下,定义下一个状态的状态分布。

    缺点:训练代价大、复杂度高

    介绍到这里,就可以得出结论了,如果想了解深入的话,请往下继续看:

    HMM模型中存在两个假设:一是输出观察值之间严格独立,二是状态的转移过程中当前状态只与前一状态有关(一阶马尔可夫模型)。

    MEMM模型克服了观察值之间严格独立产生的问题,但是由于状态之间的假设理论,使得该模型存在标注偏置问题。

    CRF模型解决了标注偏置问题,去除了HMM中两个不合理的假设。当然,模型相应得也变复杂了。

    HMM

    HMM模型将标注看作马尔可夫链,一阶马尔可夫链式针对相邻标注的关系进行建模,其中每个标记对应一个概率函数。HMM是一种产生式模型(generative model),定义了联合概率分布 ,

      其中x和y分别表示观察序列和相对应的标注序列的随机变量。为了能够定义这种联合概率分布,产生式模型需要枚举出所有可能的观察序列,这在实际运算过程中很困难,因为我们需要将观察序列的元素看做是彼此孤立的个体即假设每个元素彼此独立,任何时刻的观察结果只依赖于该时刻的状态。
         HMM模型的这个假设前提在比较小的数据集上是合适的,但实际上在大量真实语料中观察序列更多的是以一种多重的交互特征形式表现,观察元素之间广泛存在长程相关性。

      在命名实体识别的任务中,由于实体本身结构所具有的复杂性,利用简单的特征函数往往无法涵盖所有的特性,这时HMM的假设前提使得它无法使用复杂特征(它无法使用多于一个标记的特征。)

    MEMM

      最大熵模型可以使用任意的复杂相关特征,在性能上最大熵分类器超过了Byaes分类器。但是,作为一种分类器模型,这两种方法有一个共同的缺点:
      每个词都是单独进行分类的,标记之间的关系无法得到充分利用,具有马尔可夫链的HMM模型可以建立标记之间的马尔可夫关联性,这是最大熵模型所没有的。 

      最大熵模型的优点:

          首先,最大熵统计模型获得的是所有满足约束条件的模型中信息熵极大的模型;

      其次,最大熵统计模型可以灵活地设置约束条件,通过约束条件的多少可以调节模型对未知数据的适应度和对已知数据的拟合程度;
      再次,它还能自然地解决了统计模型中参数平滑的问题。 

      最大熵模型的不足:

          首先,最大熵统计模型中二值化特征只是记录特征的出现是否,而文本分类需要知道特征的强度,因此,它在分类方法中不是最优的;

      其次,由于算法收敛的速度较慢,所以导致最大熵统计模型它的计算代价较大,时空开销大;再次,数据稀疏问题比较严重。 
      最大熵马尔科夫模型把HMM模型和maximum-entropy模型的优点集合成一个产生式模型,这个模型允许状态转移概率依赖于序列中彼此之间非独立的特征上,
      从而将上下文信息引入到模型的学习和识别过程中,提高了识别的精确度,召回率也大大的提高,有实验证明,这个新的模型在序列标注任务上表现的比HMM和无状态的最大熵模型要好得多。

    CRF

      CRF模型的特点:

           首先,CRF在给定了观察序列的情况下,对整个的序列的联合概率有一个统一的指数模型。一个比较吸引人的特性是其 损失函数 的凸面性。

      其次,条件随机域模型相比较改进的隐马尔可夫模型可以更好更多的利用待识别文本中所提供的上下文信息以得更好的实验结果。
          条件随机域在中文组块识别方面有效,并避免了严格的独立性假设和数据归纳偏置问题。
      条件随机域(CRF)模型应用到了中文名实体识别中,并且根据中文的特点,定义了多种特征模板。并且有测试结果表明:在采用相同特征集合的条件下,条件随机域模型较其他概率模型有更好的性能表现。
          再次,词性标注主要面临兼类词消歧以及未知词标注的难题,传统隐马尔科夫方法不易融合新特征,而最大熵马尔科夫模型存在标注偏置等问题。
      论文引入条件随机域建立词性标注模型,易于融合新的特征,并能解决标注偏置的问题。
      CRFs具有很强的推理能力,并且能够使用复杂、有重叠性和非独立的特征进行训练和推理,能够充分地利用上下文信息作为特征,还可以任意地添加其他外部特征,
      使得模型能够获取的信息非常丰富。同时,CRFs解决了最大熵模型中的“label bias”问题。
      CRFs与最大熵模型的本质区别是:最大熵模型在每个状态都有一个概率模型,在每个状态转移时都要进行归一化。如果某个状态只有一个后续状态,那么该状态到后续状态的跳转概率即为1。这样,不管输入为任何内容,它都向该后续状态跳转。而CRFs是在所有的状态上建立一个统一的概率模型,这样在进行归一化时,即使某个状态只有一个后续状态,它到该后续状态的跳转概率也不会为1,从而解决了“label bias”问题。因此,从理论上讲,CRFs非常适用于中文的词性标注。

      CRF模型的优点:

          首先,CRF模型由于其自身在结合多种特征方面的优势和避免了标记偏置问题。

          其次,CRF的性能更好,CRF对特征的融合能力比较强,

      对于实例较小的时间类ME来说,CRF的识别效果明显高于ME的识别结果。

      CRF模型的不足:首先,通过对基于CRF的结合多种特征的方法识别英语命名实体的分析,发现在使用CRF方法的过程中,特征的选择和优化是影响结果的关键因素,

      特征选择问题的好与坏,直接决定了系统性能的高低。其次,训练模型的时间比ME更长,且获得的模型很大,在一般的PC机上无法运行。

    如果想继续了解更多,请参考我列举的参考文献。

    参考文献

    [1].HMM,MEMM,CRF模型的比较.https://www.cnblogs.com/hellochennan/p/6624509.html

    [2].牛客网.https://www.nowcoder.com/test/question/done?tid=13599628&qid=7172#referAnchor

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  • 【多选题】下列运算符的使用正确的有哪些( )【多选题】以下选项中,不符合 Python 语言变量命名规则的有( )【单选题】以下程序的输出结果是________ s = "python 编程 很 容易 学" print(len(s))【多选题】...

    【多选题】下列运算符的使用正确的有哪些( )

    【多选题】以下选项中,不符合 Python 语言变量命名规则的有( )

    【单选题】以下程序的输出结果是________ s = "python 编程 很 容易 学" print(len(s))

    【多选题】以下的布尔代数运算正确的是( )

    【单选题】关于 Python 语句 P = –P,以下选项中描述正确的是________

    【单选题】下列不是Python语言关键字的是________

    【简答题】身份认同是对自身的认知,当你对“我是谁”有个清晰的概念时,你就能对将来想要的生活有个较好的规划。请简述对自己的认识和未来的展望。

    【多选题】下列表达式的值为False的是( )

    【单选题】下列表达式的运算结果是________ >>> a = 100 >>> b = False >>> a * b > -1

    【单选题】以下选项中,哪一个是Python语言中代码注释使用的符号?________

    【其它】自选某一主题查阅文献(必须有英文文献),撰写关于特殊儿童动作发展或康复训练相关的 文献综述 。 主题围绕关键词: 特殊儿童( Special Children )、自闭症( Autism 、 autistic disorder 、 ASD )、多动症( attention deficit hyperactivity disorder 、 ADHD )、脑瘫 (cerebral palsy) 、 Learning disorder 等各类特殊儿童; 或运动康复( Exercise Rehabilitation ),作业治疗( occupational therapy ),物理治疗( Physical Therapy )等; 或粗大动作( Gross motor ),精细动作( Fine motor 、 fine movement ),平衡能力( Balance ability )、步态训练( gait training )、关节活动( joint motion ),针对各种特殊儿童的核心症状或问题行为等等; 或动作发展( motor development 、 movement 、 motion )、动作心理等。

    【单选题】下面代码的执行结果是________ >>> x = 2 >>> x *= 3 + 5**2

    【单选题】9//2 表达式输出结果为________

    【多选题】Python的数字类型包括( )

    【单选题】字符串是一个字符序列,例如,字符串s,从右侧向左第3个字符用________索引。

    【单选题】x 的 y 次方(xy) 以下表达式正确的是________

    【判断题】已知 x, y = 3, 5,那么执行x, y = y, x 之后,x的值为15。

    【单选题】Python关系运算符中表示“不等于”的是哪个?________

    【单选题】已知 x = 3,那么执行语句 x += 6 之后,x的值为________

    【单选题】下面________不是合法的的变量名。

    【其它】主题插画设计(1920*1080PX) 表情包设计(30个) 专业形象设计(10个) 三类任选其一,每一类都要有设计说明。

    【单选题】给出如下代码: TempStr = "Hello World" 以下选项中可以输出“World”子串的是________

    【多选题】关于赋值语句的作用,错误的描述是( )

    【多选题】以下对 Python 程序设计风格描述正确的选项是( )

    【其它】根据如图所示,绘制窗台相关图纸,并标注。

    【单选题】下列不合法的Python变量名是________

    【多选题】Python中布尔变量的值为( )

    【多选题】关于 Python 语言的注释,以下选项中描述正确的是( )

    【多选题】Python中的关系运算符有( )

    【单选题】下列________不是Python的数据类型。

    【单选题】字符串是一个连续的字符序列,用________方式打印出可以换行的字符串。

    【多选题】Python支持的数据类型有( )

    【多选题】以下选项属于 Python 整数类型的是( )

    【多选题】下列合法的Python变量名是( )

    【多选题】下列哪些语句在Python中是合法的( )

    【多选题】关于Python语言数值操作符,以下选项中描述正确的是( )

    【单选题】下面________不是Python合法的标识符

    【单选题】3*1**3 表达式输出结果为________

    【其它】返回 我校标志性建筑矢量图制作评分后无法再次提交修改文件

    【多选题】关于 Python 的数字类型,以下选项中描述正确的是( )

    【其它】请在45分钟内,完成建筑平面图的绘制。 要求: 图形数据准确; 标注、文字、图层设置正确; 标注清晰,图面美观。 提交:请用姓名+建筑平面图命名。 07.dwg

    【多选题】以下关于 Python 字符串的描述中,正确的是( )

    【其它】根据CAD原文件绘制别墅立面图:如图 别墅立面图002.dwg

    【多选题】Python 中对变量描述正确的选项是( )

    【多选题】关于字符串,下列说法正确的是( )

    【多选题】Python中的注释符有哪几种?( )

    【单选题】下面代码的输出结果是________ x=10 y=3 print(x%y,x**y)

    【单选题】22 % 3 表达式输出结果为________

    【多选题】关于a or b的描述正确的有哪些( )

    【单选题】Python中布尔形变量的值为________

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  • 关系操作及alpha语言学习

    千次阅读 2019-06-27 17:20:14
    本文将介绍关系数据库的相关理论。 文章目录前备知识关系代数传统的集合运算并交差笛卡尔积专门的关系运算选择投影连接除运算alpha语言检索简单检索(不带条件的检索)限定的检索(带条件的检索)带排序的查询指定返回的...
  • 关系数据库是如何工作的

    千次阅读 2016-08-18 10:44:13
    你可以自己谷歌/百度一下『关系型数据库原理』,看看结果多么的稀少【译者注:百度为您找到相关结果约1,850,000个…】 ,而且找到的那些文章都很短。现在如果你查找最近时髦的技术(大数据、NoSQL或JavaScript
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  • 前言本部分描述了EF如何加载相关实体的细节,并且如何在你的模型类中处理...当EF与关系数据库一同使用时,了解EF是如何加载相关数据是非常重要的。去查看EF生成的SQL查询也是很有帮助的。为了追踪SQL,添加下列代码到
  • 题目 设有一个数据库中有三...你能书写出下列SQL语句吗?(Exists子查询) 找出学全了“程军”老师讲授课程的所有学生; 答案 找出学全了“程军”老师讲授课程的所有学生; SELECT SNAME FROM S WHERE NOT EXISTS...
  • Retrofit2 完全解析 探索与okhttp之间的关系

    万次阅读 多人点赞 2016-05-04 10:02:30
    //省略call执行相关代码 ok,看起来也很简单,通过 @POST 指明url,添加 FormUrlEncoded ,然后通过 @Field 添加参数即可。 (6)单文件上传 @Multipart 下面看一下单文件上传,依然是再次添加个方法: ...
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    万次阅读 多人点赞 2017-12-19 20:23:12
     根据IP使用的划分,IP建立者可按下列三种形式设计IP:可再用、可重定目标以及可配置。可再用IP是着眼于按各种再使用标准定义的格式和快速集成的要求而建立的,便于移植,更重要的是有效集成。...
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  • 格兰杰因果关系检验(原理及R语言应用实例)

    万次阅读 多人点赞 2010-05-14 13:00:00
    诺贝尔经济学奖获得者,计量经济学大师克莱夫·格兰杰(Clive Granger)从预测的角度给出了因果关系的一种描述性定义,这就是我们现在所熟知的Granger因果关系。格兰杰因果关系检验是计量经济方法中常用的一种检验...
  • 关系代数与并相容性

    千次阅读 2018-04-24 18:21:06
    关系代数:提供了一系列的关系代数操作关系代数操作以一个或多个关系为输入,结果是一个新的关系用对关系的运算来表达查询,需要指明所用操作,具有一定的过程性,例子如下并相容性:参与运算的两个关系及其相关属性...
  • 格兰杰因果关系检验(原理及Python实例)

    万次阅读 热门讨论 2016-01-03 22:14:15
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  • 1) 类(Class)封装了数据和行为,是面向对象的重要组成部分,它是具有相同属性、操作、关系的对象集合的总称。 2) 在系统中,每个类具有一定的职责,职责指的是类所担任的任务,即类要完成什么样的功能,要承担什么...
  • T-SQL基础教程:关系模型

    千次阅读 2014-02-04 21:29:10
    关系模型是基于集合理论和谓词逻辑进行数据管理和操作的语义模型。如上所述,它是由Edgar F. Codd博士创建的,后来由Chris Date、Hugh Darwen等阐释和发展。关系模型的第一个版本是于1969年由Codd在IBM研究报告...
  •  斯皮尔曼等级相关是根据等级资料研究两个变量间相关关系的方法。它是依据两列成对等级的各对等级数之差来进行计算的,所以又称为“等级差数法”。 斯皮尔曼等级相关对数据条件的要求没有积差相关系数严格,只要两...
  • 数学中的线性相关概念

    千次阅读 2017-08-30 13:15:14
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  • 如何使用Entity Relationship Diagram (ERD) 建模关系数据库设计 (Relational Database Design)?实体关系(ER)模型最初是由Peter Chen于1976年提出的。实体关系图(ERD)是实体及其相互关系的图形表示,通常用于...
  • 1.定义并理解下列术语,说明他们之间的联系和区别: (1) 域,笛卡尔积,关系,元组,属性; (2) 主码,候选码,外码 (3) 关系模式,关系关系数据库 (1) 域:是一组具有相同数据类型的值的集合,例如{x|x>0}这个...
  • 此节记下两个关系代数的习题,通过练习来掌握关系代数相关运算
  • 设计数据库关系

    千次阅读 2009-02-16 17:21:00
    全部折叠同时提供下列产品的其他版本: SQL Server 2005SQL Server 2008 联机丛书(2009 年 1 月)设计数据库关系图 (Visual Database Tools)数据库设计器是一种可视化工具,它允许您对所连接的数据库进行设计和可视...
  • UML各种关系,图的介绍(附加案例)

    千次阅读 多人点赞 2019-04-10 21:07:59
    本篇文章系我总结了网上好多片文章外加自己做图编辑而成,留作自用。...UML图中类之间的关系:依赖,泛化,关联,聚合,组合,实现 类与类图 1)类(Class)封装了数据和行为,是面向对象的重要组成部分,它是具有相...
  • Pearson 相关系数介绍 pearson是一个介于-1和1之间的值,用来描述两组线性的数据一同变化移动的趋势。  当两个变量的线性关系增强时,相关系数趋于1或-1...如果相关系数等于0,表明它们之间不存在线性相关关系。 用
  • 单元测试和白盒测试相关总结

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    单元测试和白盒测试相关总结!

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