相关文章
OpenGL之VAO，VBO和EBO
一、BO（Buffer Object，缓冲对象） 缓冲对象是OpenGL管理的一段内存，为了与我们CPU的内存区分开，一般称OpenGL管理的内存为：显存。 显存，也就是显卡里的内存。显卡访问显存比较快，而Bu…
OpenGL - 如何理解 VAO 与 VBO 之间的关系
系列文章目录
LearnOpenGL 笔记 - 入门 01 OpenGLLearnOpenGL 笔记 - 入门 02 创建窗口LearnOpenGL 笔记 - 入门 03 你好，窗口LearnOpenGL 笔记 - 入门 04 你好，三角形 文章目录 系列文章目录1. 前言2. 渲染管线的入口 - 顶点着色器2.1 顶点着色器处理过…
OpenGL学习笔记——VBO与VAO
VBO
什么是VBO
知识回顾：
二维三角形的数据可以表示为如下所示
float vertices[] {-0.5f,-0.5f, 0.5f,0.5f,-0.5f, 0.0f,0.0f, 0.5f, 0.0f
};
图形渲染本质上，就是CPU端的C程序控制GPU行为的过程，控制过程包括数据传输和指令发送 在内存…
【Opengl】 VAO与VBO的关系
转载 这里 目录 一、VBO的作用二、VAO的作用三、一个VAO和多个VBO 注： VAO和VBO都是用来存储顶点信息的，并把这些信息送入顶点着色器。至于什么是顶点和顶点着色器，这里就不多说了，不了解的读者可自行CSDN。 VBO的B为Buffer之意&a…
OpenGL——VAO与VBO
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目录
一、VBO的作用
二、VAO的作用
三、一个VAO和多个VBO
注： VAO和VBO都是用来存储顶点信息的，并把这些信息送入顶点着色器。至于什么是顶点和顶点着色器，这里就不多说了，不了解的读者可自行CSDN。
VBO的…
OpenGL 入门（二）— 顶点数组对象（VAO）和顶点缓冲对象（VBO）
文章目录 前言图形渲染管线（Graphics Pipeline）顶点缓冲对象(Vertex Buffer Objects, VBO)顶点数组对象(Vertex Array Object，VAO)顶点着色器(Vertex shader)片段着色器(Fragment shader)着色器程序 (Shader Program Object)元素缓冲对象(Ele…
上市公司财务困境模型MertonDD、OScore、RLPM、ZScore四种模型（1992-2022年）
01、数据介绍
上市公司财务困境模型是用于预测和评估上市公司是否可能陷入财务困境的一种模型。这个模型通常基于一系列的财务比率和其他相关变量，通过统计分析方法来构建。
数据名称：上市公司财务困境模型MertonDD、OScore、RLPM、ZScore五种模型
…
zscore函数的数据标准化处理及MATLAB实现
一、数据标准化处理方法
在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同…
（更新）2010-2021年上市银行风险承担ZSCORE指标计算数据和stata代码
2010-2021年上市银行风险承担ZSCORE指标计算数据和stata代码
计算方法：ZSCORELN((ROA资本比率)/ROA 标准差) ROA 标准差三年移动平滑方法 包含银行：深发 展A、平安银行、宁波银行、江阴银行、张家港行、郑州银行、青岛银行、青农商行、苏州 银行、浦发银…
2000-2023年上市公司财务困境数据ZScore模型（含原始数据+结果）
2000-2023年上市公司财务困境数据ZScore模型（含原始数据结果）
1、时间：2000-2023年
2、来源：上市公司年报
3、指标：证券代码、证券简称、统计截止日期、是否发生ST或*ST或PT、是否发生暂停上市、行业代码、行业名称…
标准化)
Zscore Normalization(Z-Score)标准化
https://blog.csdn.net/Orange_Spotty_Cat/article/details/80312154
2000-2023年上市公司财务困境数据合集（ZScore、RLPM、MertonDD、OScore）（含原始数据+计算结果）
2000-2023年上市公司财务困境数据合集（ZScore、RLPM、MertonDD、OScore）（含原始数据计算结果）
1、时间：2000-2023年
2、来源：上市公司年报
3、范围：A股上市公司
4、指标：
Merto…
学习笔记|SPSS|描述变量|按照3倍标准差剔除异常值|标准化值另存为变量|剔除个案|Zscore|箱图|Zscore取值范围
目录 学习目的软件版本原始文档概述服从正态分布-按照3倍标准差剔除异常值读数据数据概览描述变量 正态性检验异常值检验及剔除 非正态分布-根据Zscore取值范围确定基础数据数据概览正态性检验Tips：箱图圆圈的含义 异常值检验及剔除描述变量，并将标准化值…
python实现zscore归一化和minmax标准化
概念
zscore归一化： minmax标准化 python实现
from sklearn import preprocessing
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np# 数据
x np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[0.,1.,-1.]])
print(----------------minmaxscaler标准化-…
zscore标准化步骤_归一化z-score标准化
z-score标准化 z-score标准化是将数据按比例缩放，使之落入一个特定区间。 要求：均值 μ 0 ，σ 1 标准差公式： image z-score标准化转换公式： image 归一化 归一化：把数变为(0，1)之间的小数 归…
matlab和python做zscore结果不一样的问题
解决matlab和python做zscore标准化结果不一样的问题
总结:
matlab和python做zscore时使用的求std公式的默认方法有差异，导致了结果差异。 想要结果相同则使用以下代码：
td rand(50,15,39)%td是三维矩阵，求zscore结果
#Python代码…
)
如何看待 z-score 和 修正z-score(中位数标准化)
一、常规标准化
z-score作为一种标准化方法，已经在各种数据处理中被使用，比如最为常见的机器学习，多种组学数据的标准化。
但是，z-score标准化有其自身的限制，这些限制来自于：
异常值的存在正太分布&…
Z-score异常值检测法
Z-score异常值检测法是一种基于统计学原理的异常值检测技术。它通过计算数据点与数据集平均值的标准化距离来判断该数据点是否为异常值。
一、原理
Z-score异常值检测法的原理是基于标准正态分布。它通过计算每个数据点与数据集平均值的差距，并将其转换为标准差的…
数据预处理方式：标准化/正态分布/zscore/scale/
一、数据预处理
在实际数据分析工作中，我们会得到各种各样的数据，例如：存在缺失值，存在重复值，数据量纲单位不同等，这就要求我们在使用之前对数据进行预处理，一般为针对不同生物学特征和数据集…
