一位关注我公众号很久的同学后台留言，问了我一些关于质量度量的问题，和他沟通过程中交换了彼此的一些观点，也让我对质量度量有了一些新的理解。这篇文章聊聊在质量度量中，几个很有意思的指标，以及常见的误区。 什么是缺陷收敛率说到缺陷收敛率，就不得不先聊聊缺陷逃逸率。我在前面

定积分定义略可积性等价条件设函数在区间\([a,b]\)上有界，则\(f(x)\)在区间\([a,b]\)上可积等价于：(1)对于\(\forall\varepsilon>0\)，存在区间\([a,b]\)的分割\(\Delta\)，使得\[\sum_{i=1}^n\omega_i\Deltax_i<\varepsilon\](2)对于\(\forall\varepsilon>0,\fora

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证明数列收敛的方法主要有以下几种：单调有界定理、子数列收敛性、柯西收敛准则等。下面详细介绍这些方法。方法1:单调有界定理Step1:定义单调有界定理单调有界定理指出：如果一个数列既单调又有界，那么该数列必定收敛。Step2:证明数列单调性和有界性要证明数列{an}\{a_n\}

不动点迭代法和牛顿法是两种常用的求解非线性方程的方法。下面详细介绍它们的原理。不动点迭代法不动点迭代法是一种通过构造迭代函数来求解方程的方法。其基本思想是将原方程(f(x)=0)转化为不动点形式(x=g(x))，然后通过迭代求出不动点，即满足(x=g(x))的值，从而得

ADecisionVariableClustering-BasedEvolutionaryAlgorithmforLarge-ScaleMany-ObjectiveOptimization、前期实验图1显示了在（1）中制定的MOP上获得的采样点，方法是在[0,1]之间扰动一个变量，同时将另一个变量分别固定为0,0.5和1。根据上面介绍的变量分析策略，MOEA/DVA分别将

不做要求。有能力的同学掌握贝塞尔不等式、黎曼-勒贝格定理和收敛定理的证明。  贝塞尔（Bessel，FriedrichWilhelm，1784～1846）德国天文学家，数学家，天体测量学的奠基人之一。1784年7月22日生于明登，1846年3月17日卒于柯尼斯堡。15岁辍学到不来梅一家出口公司当学徒，在学习航海术

第二节数列的极限数列的概念：如果按照某一法则，对每个\(n\inN\),对应着一个确定的实数\(x_n\),这些实数\(x_n\),按照下标n从小到大排列得到的一个序列\(x₁,x₂,x₃,\cdots,x_n,\cdots,\)就叫做数列，简记为数列\({x_n}\).数列中的每一个数叫做数列的项，第n项\(x_

BGP分层路由定义BGP分层路由是指将一台设备上BGP路由分成基础路由和分层路由。部署BGP分层路由功能可为数据中心网络的故障场景提供更快的路由收敛速度，特别是在分层路由数量远大于基础路由的场景中能够达到较好的收敛效果。为了能够实现BGP分层路由收敛功能，新增了一种分层收

OSPF快速收敛OSPF快速收敛是为了提高路由的收敛速度而做的扩展特性。包括：OSPF按优先级收敛OSPF按优先级收敛是指在大量路由情况下，能够让某些特定的路由优先收敛的一种技术。通过对不同的路由配置不同的收敛优先级，达到重要的路由先收敛的目的，提高网络的可靠性。OSPF按优先

Redefineddecisionvariableanalysismethodforlarge-scaleoptimizationanditsapplicationtofeatureselection作者贡献为了检测收敛变量之间的相互关系，提出了一种重新定义的低消耗DVA（R-DVA）。具体而言，R-DVA采用分层聚类方法，通过样本解与参考点之间的距离来衡量特征，

AnAdaptiveLocalizedDecisionVariableAnalysisApproachtoLarge-ScaleMultiobjectiveandMany-ObjectiveOptimization回顾MOEA/D（3种分解方法即将多目标分解为单目标）加权求和这个方法只适合凸问题，通过一组权重向量\(\lambda=(\lambda_1,\lambda_2,...,\lambda_m)\)

        在求特征值的时候，通过QR迭代后就是一个拟上三角矩阵，但不一定是上三角矩阵。        在一定条件下，由QR算法生成的序列{Ak}收敛为Schur分块上三角形，对角块按特征值的模从大到小排列。但有特殊情况，当收敛结果为Schur分块上三角形时，序列{Ak}的对角块以上

概率论中的收敛（基本定义与结论）几乎处处收敛\(\begin{align*}f_n\overset{\mathrm{~a.e.~}}{\to}f&\iff\existsN,\mu(N)=0,\mathrm{~s.t.~}\omega\inN^\mathrm{c},f_n(\omega)\tof(\omega)\\&\iff\mu\left(\bigcap\limits_{n=1}^{\infty}\bigcu

1.MSE（均方误差损失）优点：1.收敛快缺点：1.假设了样本服从正态分布，如果训练样本label不服从正态分布，则MSE并非最大似然估计2.对异常点很敏感 2.MAE（平均绝对误差损失）优点：不容易受异常值影响缺点：收敛速度慢，拟合能力弱 

 级数 收敛与否的判断   

题意给定\(k\)和一个排列\(P'\)，问有多少个排列\(P\)以最少步数交换相邻两个元素来进行收敛，最终的排列可能是\(P'\)，一个排列是收敛的当且仅当对于每一个数，在该数前且比这个数大的数的个数不超过\(k\)个。思路考虑正向的让一个排列收敛，我们设在第\(i\)个位置前且比\(P

题意给定\(k\)和一个排列\(P'\)，问有多少个排列\(P\)以最少步数交换相邻两个元素来进行收敛，最终的排列可能是\(P'\)，一个排列是收敛的当且仅当对于每一个数，在该数前且比这个数大的数的个数不超过\(k\)个。思路考虑正向的让一个排列收敛，我们设在第\(i\)个位置前且比\(P

Flashduty 作为功能完备的事件OnCall中心，可以接入云上、云下不同监控系统，统一做告警降噪分派、认领升级、排班协同，已经得到众多先进企业的认可。我们采访了一些典型客户代表，了解他们的痛点、选型考虑和未来展望，集成本系列文章，以飨读者。本次有幸在邹老板支持下访谈到途游资

文章目录依赖已知敛散性级数的正项级数审敛法比较判别法朴素比较法极限形式证明极限审敛法证明应用朴素比较法实例极限形式比较法求解极限审敛法例依赖已知敛散性级数的正项级数审敛法这部分讨论的级数都是正项级数以下审敛法都只对正项级数适用,因此交错级数不适用比较判别法朴

文章目录正项级数自身通项的审敛法比值判别法证明根值判别法

文章目录级数定义敛散性余部级数的性质基于定义的重要的基础级数模型p级数几何级数正项级数收敛定理审敛法正项级数两大类审敛法的比较级数定义设有数列前项和为无穷级数:简单理解是就是无穷个项累加和的的极限有时候,级数也直接简写作:敛散性收敛:如果S存在,那么称级数收敛发散:

文章目录交错级数莱布尼兹定理(准则)证明应用例任意项级数绝对收敛条件收敛例绝对收敛定理证明拓展推论绝对值级数的发散问题例绝对收敛性质交错级数若级数的各项符号正负交错(或负正交错),即(1)或(1-1),,则此类级数称为交错级数非标准交错级数:若某级数第一项是负项的负正相间级

文章目录abstract傅里叶级数公式及其收敛问题介绍周期为的情形下,函数的傅里叶级数公式至于一般周期,可转化为周期进行讨论,并得出相应公式(另见它文)函数展开成傅里叶系数设是周期为的周期函数,且能展开为三角级数式(6),即=这就产生了一个重要问题,如何计算式(6)中的系数,或说确

我们在证明弱大数定理的时候运用了Markov不等式\(\Pr[\left|\dfrac{S_n}{n}\right|^2>\varepsilon^2]\leq\dfrac{E\left[\left(\frac{S_n}{n}\right)^2\right]}{\varepsilon^2}\)。现在我们考虑更一般的把\(n\)替换成\(f(n)\)，我们发现只有当\(f(n)=\sqrt{n}\cdoth(n)\)时\(\dfrac