VSCode 解决Code runner运行python不能调用选择的conda环境问题
vscode 运行python,要选择指定的conda环境,可以点击右下角选择环境,然后用默认的运行代码按钮来运行python。 但是我安装了code runner插件后,会把默认的python运行按钮隐藏,只显示code runner的运行代码按钮。点击code runner的运行代码按钮,默认选择的是base环境,而不是已经选择的conda环境,这会导致无法运行代码。
vscode 运行python,要选择指定的conda环境,可以点击右下角选择环境,然后用默认的运行代码按钮来运行python。 但是我安装了code runner插件后,会把默认的python运行按钮隐藏,只显示code runner的运行代码按钮。点击code runner的运行代码按钮,默认选择的是base环境,而不是已经选择的conda环境,这会导致无法运行代码。
之前使用Potplayer总是感觉画面灰蒙蒙的,看着不高清,不如Windows自带的软件打开高清 其实只要更改下视频渲染器就可以了 右键弹出菜单,在视频-视频渲染器,点击选择“内置Direct3D 11 视频渲染器”即可
在电影《垫底辣妹中》,学业成绩垫底的高中女生工藤沙耶加原来的偏差值是30,通过努力学习,一年内偏差值提升40并考上庆应大学。其中的偏差值是什么呢?是怎么计算的呢? 偏差值实际上是日本教育系统中用来衡量学生在全国考试中相对表现的一个标准化分数。它是一个统计学概念,类似于标准分数(Z-score),用于比较学生在不同考试中的成绩。 之所以不直接看考试分数和排名,是因为分数会随着考试的难度变化而波动,所以是不准确的;排名也会随参加考试的人数多少而变化,所以也没有可比性。偏差值可以标准化成绩,不仅可以比较考生不同科目的学习水平,还能比较不同考试时间的成绩变化。
用adobe illustrator进行科研绘图,需要统一每个图使用的文字大小和字体,如果一个个调整那未免太过麻烦 其实adobe illustrator也是有格式刷功能的,那就是——吸管工具。对,吸管工具除了吸取颜色,应用颜色,也可以吸取字体样式,...
Friedman检验是一种非参数检验,也叫M检验,是重复测量方差分析的非参数检验版本,是Kruskal-Wallis检验的配对样本版本,可以认为是用于两组配对的符号检验的扩展,用于比较三个或更多配对的研究组。由美国经济学家Milton Friedman在1937年提出的。
Kruskal-Wallis Test,也称作H检验,是一种非参数的假设检验方法,用于检验三组或以上样本中是否至少有一组存在显著不同。 Kruskal-Wallis Test 是ANOVA方差分析的非参数检验版本,对数据的分布特征没有前置要求,且可以应用于顺序性变量的分析。多组样本如果检验正态性不符合时,选用Kruskal-Wallis Test。 Kruskal-Wallis Test 是 Mann-Whitney U test 的扩展。对于非参数检验,分析两组独立样本,应使用Mann-Whitney U检验,对于分析三组及以上独立样本,应该用Kruskal-Wallis Test。
卡方检验(Chi-Square Test)是一种常用于统计学的假设检验方法,属于非参数检验的范畴,主要用于分析分类数据(即离散型数据)。通过检验观察数据和理论期望之间的差异,判断变量之间是否存在显著关联或符合期望。卡方检验主要有以下几种类型: 1. 拟合优度检验(Goodness of Fit Test):用于检验观测数据的分布是否与预期分布相符合。例如,检验一个骰子是否公平,可以通过观测各个面出现的频率和期望的均匀分布进行比较。 2. 独立性检验(Test of Independence):用于判断两个分类变量是否相互独立。比如,在市场调查中,想要了解性别与购买偏好是否有关联,可以使用独立性检验来判断这两个变量之间的关系。
之前都是用水性签字笔写标签纸,写完很容易被弄花 今天才发现用油性笔写,简直速干,完全不用怕字迹会被弄花,可以轻松写在塑料、金属、陶瓷上。
【🌟 为什么选择协方差分析?】协方差分析(Analysis of Covariance,简称ANCOVA)是一种将回归分析与方差分析相结合的一种分析方法。用来比较不同组之间的均值,同时控制一个或多个协变量(即可能影响结果的连续变量)的影响。多组数据的比较可以用方差分析,但是如果不同样本的基线本来就不一致,直接分析测试结果数据,直接用方差分析可能存在问题。这时候就需要使用协方差分析。【💡协方差分析的核心思想】协方差分析基本思想是将难以控制的因素对因变量Y的影响看作是协变量X,建立协变量X与因变量Y的线性回归关系,利用该回归关系将协变量X的值化为相等,计算因变量Y的修正,再对因变量Y的修正均数进行比较。【📊协方差分析的例子】✅ 在研究不同教学方法对学生考试成绩的影响时,学生的初始能力(比如之前的考试成绩)也会影响最终成绩。为了公平地比较不同教学方法的效果,要去除培训前成绩差异的影响。✅ 研究对象分为两组,接受不同治疗(如治疗组和安慰组),每组分别在治疗前和治疗后测量观察指标(如血压值),比较治疗前后的血压值时,需要去除不同研究对象本身血压值就有差异的影响。
ANOVA(Analysis of Variance,方差分析)是一种统计方法,在某些场合也被称为F检验(不过F检验指的实际是方差齐性检验),它用于比较三个或更多样本组之间的均值差异。它通过分析组内和组间的方差,来判断不同组别之间的均值是否存在显著差异。ANOVA的基本思想是,如果不同组的均值存在显著差异,那么这些组之间的方差应当大于组内的方差。