引入
对于比较两个总体的均值，t-test 是个不错的选择，但假如我们现在有很多个总体呢，t-test 好像就变得不那么理想了，毕竟比较所有成分效率太低。\
我们需要一种检测方法，它可以告诉我们在这些总体的任意一个地方是否有任何显著的差异，如果没有的话，那我们就没必要进一步探究了。\
要分析均值间的方差，可以用 F test，或者又叫方差分析（Way Analysis of Variance，ANOVA）。
假设性检测 (t-test, z-test)
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Data Science
Valine：
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在实际生活中，我们处理的往往是很大量的数据，分析时经常要对这些数据的某种规律提出一个假设，但我们有时没法直接用总数据来验证这个假设，而是通过样本数据来推断，决定是否拒绝这一假设，这样的统计活动成为假设检验。\
假设检测方法的均值对比方法主要有t-test和z-test，以下介绍这两个检测以及中间涉及到的F-test。
【ML-2020/21】Generative Adversarial Network (GAN) --- Part-1 基本介绍
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ML-2020/21
Valine：
写在前面的说明
这个系列【ML-2020/21】大部分是课上内容的简单复述，之前上过但因为笔记写得很乱就忘了很多，所以重来一遍。与其看我这篇，不如直接去看视频，讲得还更生动。视频系列链接$\rightarrow$这里。
四元数（三维旋转）
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视觉SLAM相关
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【ML-2020/21】Generative Adversarial Network (GAN) --- Part-2 Conditional GAN
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ML-2020/21
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写在前面的说明
这个系列【ML-2020/21】大部分是课上内容的简单复述，之前上过但因为笔记写得很乱就忘了很多，所以重来一遍。与其看我这篇，不如直接去看视频，讲得还更生动。视频系列链接$\rightarrow$这里。
学习记录_Computer Vision1_作业1_(1) Bayer Interpolation
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学习总结
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这次作业需要记录的有三道题，包括：
- Bayer Interpolation\
- Projective Transformation\
- Image Filtering and Edge Detection