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vxworks_kernel_programmers_guide_6.9

Kernel Programmer's Guide, 6.9 iv Inconsistent Cache Mode Support .................................................................. 17 System Viewer Instrumentation Support .............................

用pandas处理 8.5 1363 8.0 1361 7.8 1269 8.1 1236 8.3 1207 7.5 1168 8.2 1167 8.4 1159 7.6 1155 7.7 1147 7.9 1145 7.3 1087 7.2 1074 7.0 1073 7.4 1040 7.1 1030 6.0 349 8.6 190 8.7 176 8.8 141 8.9 106 9.0 94 6.9 63 6.5 56 9.1 55 6.8 51 9.2 41 6.6 40 6.7 37 6.4 25 6.3 18 6.2 18 6.1 16 9.3 15 9.4 8 5.7 8 5.8 6 5.6 6 5.9 5 5.0 5 5.3 4 5.2 4 4.9 3 9.6 3 5.4 3 5.5 3 9.5 3 4.8 2 4.6 2 4.0 2 4.7 1 4.4 1 3.8 1 3.3 1 3.0 1 3.6 1 9.7 1 5.1 1 3.4 1求小于7.0的数目

6.9, 6.5, 9.1, 6.8, 9.2, 6.6, 6.7, 6.4, 6.3, 6.2, 6.1, 9.3, 9.4, 5.7, 5.8, 5.6, 5.9, 5.0, 5.3, 5.2, 4.9, 9.6, 5.4, 5.5, 9.5, 4.8, 4.6, 4.0, 4.7, 4.4, 3.8, 3.3, 3.0, 3.6, 9.7, 5.1, 3.4] } df = pd....

训练数据为：data = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4; 0.5, 0.6, 0.7, 0.8; 0.9, 1.0, 1.1, 1.2; 1.3, 1.4, 1.5, 1.6; 1.7, 1.8, 1.9, 2.0; 2.1, 2.2, 2.3, 2.4; 2.5, 2.6, 2.7, 2.8; 2.9, 3.0, 3.1, 3.2; 3.3, 3.4, 3.5, 3.6; 3.7, 3.8, 3.9, 4.0; 4.1, 4.2, 4.3, 4.4; 4.5, 4.6, 4.7, 4.8; 4.9, 5.0, 5.1, 5.2; 5.3, 5.4, 5.5, 5.6; 5.7, 5.8, 5.9, 6.0; 6.1, 6.2, 6.3, 6.4; 6.5, 6.6, 6.7, 6.8; 6.9, 7.0, 7.1, 7.2; 7.3, 7.4, 7.5, 7.6; 7.7, 7.8, 7.9, 8.0]; label_data = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1]; 请通过data以及label_data来实现softmax算法（通过matlab），并且对数据test_data=[2.1, 0.2, 2.3, 1.4;1.5, 0.6, 5.7, 2.8;]进行预测

6.5, 6.6, 6.7, 6.8; 6.9, 7.0, 7.1, 7.2; 7.3, 7.4, 7.5, 7.6; 7.7, 7.8, 7.9, 8.0]; % 标签数据 label_data = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1]; % 计算每个特征的均值和方差 mu = ...

用python编程读取iris数据集中的花萼长度数据，并对其进行统计分析，输出排序后花萼长度、去除重复值后 花萼长度、花萼长度的总和、花萼长度的均值、花萼长度的方差、花萼长度的最小值和最大值。

6.7 6.7 6.7 6.7 6.8 6.8 6.9 6.9 6.9 7. 7.1 7.2 7.2 7.3 7.4 7.6] 去除重复值后花萼长度: [4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 5. 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 6. 6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 6.9 7. ...

用以下data是数据点， label 是类别标签，总共三个类，请用这些数据写一个训练 softmax 算法。 并用于差别testData中各个数据点属于不同类别的概率。 data = [ 0.1, 0.2, 0.3, 0.4; 0.5, 0.6, 0.7, 0.8; 0.9, 1.0, 1.1, 1.2; 1.3, 1.4, 1.5, 1.6; 1.7, 1.8, 1.9, 2.0; 2.1, 2.2, 2.3, 2.4; 2.5, 2.6, 2.7, 2.8; 2.9, 3.0, 3.1, 3.2; 3.3, 3.4, 3.5, 3.6; 3.7, 3.8, 3.9, 4.0; 4.1, 4.2, 4.3, 4.4; 4.5, 4.6, 4.7, 4.8; 4.9, 5.0, 5.1, 5.2; 5.3, 5.4, 5.5, 5.6; 5.7, 5.8, 5.9, 6.0; 6.1, 6.2, 6.3, 6.4; 6.5, 6.6, 6.7, 6.8; 6.9, 7.0, 7.1, 7.2; 7.3, 7.4, 7.5, 7.6; 7.7, 7.8, 7.9, 8.0; ]; labels = [ 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1 ]; testData = [ 2.1, 0.2, 2.3, 1.4; 1.5, 0.6, 5.7, 2.8;]使用matlab编写

以下是使用MATLAB编写的softmax算法训练和预测代码： matlab ...在预测中，我们将测试数据矩阵testData转置为testX，然后使用softmaxPredict函数对每个测试数据点进行预测，并输出属于各个类别的概率。

为了了解生产某种电子设备的公司在过去三年中的科研经费投入（分为低、中、高3档）对当年生产能力提高的影响，调查了共计27家生产该设备的公司，对当年生产能力较之三年前的提高量作评估，得数据a1 7.6 a1 8.2 a1 6.8 a1 5.8 a1 6.9 a1 6.6 a1 6.3 a1 7.7 a1 6.0 a2 6.7 a2 8.1 a2 9.4 a2 8.6 a2 7.8 a2 7.7 a2 8.9 a2 7.9 a2 8.3 a2 8.7 a2 7.1 a2 8.4 a3 8.5 a3 9.7 a3 10.1 a3 7.8 a3 9.6 a3 9.5t， 其中每行数据分别为 "科研经费投入"和"生产能力提高量"两项）。假定生产能力提高量服从方差分析模型。请按要求完成如下内容： 具体要求： （1）建立方差分析表，在显著性水平α=0.05下检验过去3年科研经费投入的不同是否对当年生产能力的提高有显著影响。（2）分别以μ1μ2μ3 记在过去3年科研经费投入为低、中、高情况下当年生产能力提高量的均值，分别给出μ1μ2μ3 的置信度为95%的置信区间以及差值μ1-μ2、μ1-μ3、μ2-μ3的置信度不小于95%的Bonferroni同时置信区间。同时用文字给出结论：是否过去3年科研经费投入越高，当年生产能力的改善越显著。用SAS代码编写

/*输出结果*/ proc print data=lsmeans; var fund level estimate stderror lower upper; run; /*结论*/ 根据方差分析表的结果，P值为0.0004，小于显著性水平0.05，说明过去3年科研经费投入的不同对当年生产能力的...

读取iris数据集中的花萼长度数据，并对其进行统计分析，输出排序后花萼长度、去除重复值后 花萼长度、花萼长度的总和、花萼长度的均值、花萼长度的方差、花萼长度的最小值和最大值。

6.1 6.1 6.1 6.1 6.1 6.1 6.1 6.3 6.4 6.4 6.5 6.6 6.7 6.7 6.7 6.7 6.8 6.9 6.9 7. 7.1 7.2 7.2 7.2 7.3 7.4 7.6] 去除重复值后花萼长度： [4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 4.9 5. 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 5.7 5.8 5.9 ...

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double b[] = { 6.52, 6.68, 6.78, 6.83, 6.54, 6.6, 6.84, 6.61, 6.57, 6.64, 6.71, 6.86, 6.62, 6.59, 6.49, 6.73, 6.8, 6.7, 6.9, 6.94, 6.92, 6.96, 6.88, 6.89, 6.9, 6.9, 6.86, 6.97, 6.99, 6.88, 6.9, 6.86,...

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好的，我明白了您的要求。以下是3名销售A、B、C一年（12个月）的...| 11 | 6.7 | 8.1 | 6.9 | | 12 | 8.3 | 7.5 | 7.2 | 接下来，我将绘制折线图来呈现每个月的销售额变化。请您稍等片刻，我需要导入相关的Python库。

x = np.arange(0, a + dx, dx)

6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 6.9 7. 7.1 7.2 7.3 7.4 7.5 7.6 7.7 7.8 7.9 8. 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 8.7 8.8 8.9 9. 9.1 9.2 9.3 9.4 9.5 9.6 9.7 9.8 9.9 10. ] 可以看到，生成的数组包含了从 0 到...

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运行结果为： 鸢尾花数据集： {'data': array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 3. , 1.4, 0.2], [4.7, 3.2, 1.3, 0.2], [4.6, 3.1, 1.5, 0.2], [5. , 3.6, 1.4, 0.2], [5.4, 3.9, 1.7, 0.4], [4.6, 3.4, ...

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6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 6.6 6.7 6.8 6.9 7. 7.1 7.2 7.3 7.4 7.6 7.7 7.9] 求和： 876.5 累积和： [ 4.3 8.7 13.2 17.8 22.5 27.3 32.2 37.2 42.3 47.5 52.8 58.2 63.7 69.3 75. 80.8 86.7 92.7 98.8 105. 111.3 ...

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matlab假设小数据集构成正态分布，估计参数均值与方差

x = [6.2, 7.1, 5.8, 6.4, 7.3, 6.9, 6.1, 5.6, 6.8, 6.7]; 我们可以使用normfit函数来估计其均值和方差，代码如下： [mu, sigma] = normfit(x) 运行后，输出结果为： mu = 6.5500 sigma = 0....

iris = load_iris() X = iris.data[:,:2] print(X) print(X[:,0])

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