1.语句覆盖：保证程序中的每个语句都至少执行一次2.分支/判定覆盖：每个if都执行一次T/F。和语句覆盖不同的就是：如果语句覆盖只有if没有else，那么就只需要一个测试样例，而分支覆盖不管有没有else，都需要两个测试样例。取if、!if两组ifelse时最少需要2个测试样例3.条件覆盖

题目： 题目代码：#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;intn;intdp[10050][105];//规定dp[i][j]是差为i,遍历到第j个的情况是否存在,差最大为10000,有边界，所以可以枚举inta[10005];intmain(){ios::sync_with_stdio(false),cin.tie(0);cin>>n;longlong

前言T检验是一种用于比较两个独立样本均值差异的统计方法。它通过计算T值和P值来判断样本之间是否存在显著性差异。通常情况下，我们会有两组数据，例如一组实验组和一组对照组。T检验的原假设是两组样本的均值相等，备假设是两组样本的均值不相等。T检验会计算一个T值，表示两组样本均

起因（由图可知是23年扬州期末，但是我找不到解析就此作罢）试进行分析A数组$X_1$\(X_2\)数组容量\(N_1\)\(N_2\)平均数\(M_1\)\(M_2\)合并后数据的平均值为\(N_1M_1+N_2M_2\overN_1+N_2\)那么，由于\(N_1+N_2\)是正整数，考虑上述三个平均值的大小关系，等价

背景：两组数据，NC(50*1)和EMCI(28*1)的熵值，即每个受试者有一个值。问题：在该指标下，两组人群是否有显著差异？工具：python中计算出来的两组向量先进行拼接，后保存到excel表格中，SPSS-》独立样本t检验方法注意：1.excel要整理成规定格式： 2.spss中导入数据表，采用分析-比较平均值-独立样

发现新天地,欢迎访问介绍典型相关分析（CanonicalCorrelationanalysis）研究两组变量（每组变量中都可能有多个指标）之间相关关系的一种多元统计方法。它能够揭示出两组变量之间的内在联系。例子我们要探究观众和业内人士对于一些电视节目的观点有什么样的关系呢？观众评分来自低学

1.不配对#创建两组模拟数据group1<-c(9.536312,37.07379,20.82934,37.20035)group2<-c(3.185522,57.45692,10.12008,57.29765)#进行独立样本t-testresult<-t.test(group1,group2)#打印t-test的结果print(result) 2.配对#创建两组模拟数据before<-

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给你两组点，其中第一组中有size1个点，第二组中有size2个点，且size1>=size2。任意两点间的连接成本cost由大小为size1xsize2矩阵给出，其中cost[i][j]是第一组中的点i和第二组中的点j的连接成本。如果两个组中的每个点都与另一组中的一个或多个点连接，则称这两组点

如果两个组中的每个点都与另一组中的一个或多个点连接，则称这两组点是连通的返回连通两组点所需的最小成本1.状态压缩+动态规划classSolution{public:intconnectTwoGroups(vector<vector<int>>&cost){//这里使用状态压缩记录连通状态，同时使用动态规划最

setwd("E:\\20220927宏基因组教学\\02后期分析\\05willcox")library(doBy)gene<-read.table('table.l5.relative-SE.txt',sep='\t',row.names=1,header=TRUE,stringsAsFactors=FALSE,check.names=FALSE)group<-read.tabl

前言我们在这篇和 这篇中已经学习了几个基本的LifecycleHooks.分别是constructorOnInitAfterContentInitAfterViewInitOnDestroyOnChanges这篇我们会把其余的LifecycleHooks都学完. InitGroupandChangesGroupAngular的Lifecycle可以分为两组.第一组

先把\(i\)对\(j\)的约束去掉。没有\(\min\)的情况是trival的，发现瓶颈在于如何比较两个数之间的大小。可以发现，对两个二进制数，我们本质上是想要找到它们第一个不同的位置。于是考虑从最高位开始，将\((a_i,b_i)\)按最高位分组为\((0,0),(0,1),(1,0),(1,1)\)四组。每组内

检验在概率论中，检验是一种方法，用于判断一个假设是否成立。这个假设通常被称为“零假设”，它表示不存在显著的差异或关联。在检验中，我们收集样本数据，并计算出一个检验统计

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//计算两组经纬度之间距离constGetDistance=(lat1,lng1,lat2,lng2)=>{ varradLat1=lat1*Math.PI/180.0; varradLat2=lat2*Math.PI/180.0;