独立学习

如何衡量机器学习研究的可重复性？目前关于可重复性的讨论大多基于直觉或假设，缺乏实证数据支持。发布代码是目前领域内常用的做法，但这不足以完全确保可重复性。为了量化可重复性，我们手动尝试复现了 1984 年至 2017 年间发表的 255 篇论文，记录了每篇论文的特征，并对结果进行了统计分析。 在复现过程中，我们没有参考作者提供的代码（如果有的话），以避免因代码与论文之间可能存在的差异而产生偏差。 本研究的目的是推动关于可重复性研究的量化讨论。这项工作并非试图对数据中所有潜在见解进行全面评估，改进协议、数据和解决偏差等方面仍需进一步研究。

学习使用，仅供参考，请勿滥用。

Hive 的hive-jdbc-3.1.1-standalone.jar驱动还是蛮好用的，适合需要直接与 Hive 数据库交互的场景。你可以直接在 Hive 的jdbc目录下找到这个驱动，使用起来挺方便。是如果你在开发环境中需要频繁连接 Hive 数据库，直接引入这个驱动能让你少走不少弯路。它支持 Hive 的版本匹配，保证了连接的稳定性和兼容性。嗯，虽然配置稍微有点繁琐，但一旦搞定之后，工作起来顺手。建议你根据实际的 Hive 版本来选择合适的驱动哦。如果你需要更多关于 Hive JDBC 驱动的资料，可以查看相关的下载链接和文档，你更好地理解和使用。

mongoshell 的独立安装包，挺适合现在用 6.0+版本 MongoDB 的同学。新版 MongoDB 默认不再自带 shell，用习惯 mongo shell 的你，得自己手动下一个。不然连个命令测试都不方便，调试的时候真挺别扭的。 以前用 mongo 连数据库挺顺的，结果升级后突然没了 shell，多人一脸懵。其实也不用慌，直接下载个 mongosh 安装包 就好，装完继续用，语法基本兼容。 想顺手查点资料？下面这些链接可以看看： mongodb 4.0 版本安装指南，虽然是旧版本，但逻辑上还通用 MongoDB Windows 64 位版本安装包，装主程序也用得上 Shell 脚

hive 的 1.2.1 版本 JDBC 驱动包，做成了独立的standalone.jar，挺方便的。你不用再去拼依赖，拿来直接连 Hive 就能用，适合不想折腾配置的场景。 hive-jdbc-1.2.1-standalone.jar这种独立包，适合直接拿来跑 SQL，做数据查询或者搞个轻量的数据工具都没问题。尤其你用的是老版本的 Hive，兼容性也挺稳。 像你写个数据导出脚本，直接引这个包，Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver")一下就能连了。比起那些依赖一堆小 jar 的组合包，清爽太多。 不过要注意下：1.2.1 是老版本，功能肯

该文档概述了独立成分分析 (ICA) 的基础知识，为初学者提供实用指导。

本篇文章提供 MATLAB 代码来实现独立子空间分析。

两独立样本t检验用于判断两组独立样本数据的均值是否存在显著差异。例如，探究男女学生在计算机平均成绩上是否存在显著差异。 进行两独立样本t检验需要满足以下条件： 样本独立性: 两样本必须相互独立，即一组样本的抽取对另一组样本的抽取没有任何影响。例如，比较北京和上海地区周岁儿童的平均身高。 正态性: 两组样本数据均需服从或近似服从正态分布，这是进行t检验的前提条件。

独立成分分析和时间独立成分分析的源代码-estimate.m非常实用！

利用Simscape在Matlab中开发了一个温度独立电阻模拟电路，实现了增益在温度变化时保持稳定的有源滤波器。