DW检验

在Matlab中实现了DW检验的代码，并将其移植到PyTorch中的RetinaFace模型中。该模型仅有1.7M大小，支持使用mobilenet0.25或resnet50作为骨干网，以获得不同的性能结果。我们还提供了Mxnet中的官方代码。此外，我们针对移动和边缘设备提供了面向python训练到C++推理的人脸检测器。在WiderFace数据集上的性能测试显示，当使用原始比例秤时，ResNet50达到了95.48%的精度。

dw2xls库文件可将数据窗口导出为XLS文件，且格式不变。适用于PB11.2版本。

dw插件是一款便捷的数据库连接工具，能够快速实现数据库链接，操作简单高效。

使用Dreamweaver (DW) 创建新闻发布系统，了解ASP应用开发基础，图文并茂，易于理解。

基于 DW、OLAP 和 DM 组合拳的超市销售决策系统，实用性真的挺高的。数据从业务系统里一抽，经过清洗、整合，再丢进数据仓库，前面几步就是在打好地基。再用OLAP搞多维，什么时间、地区、商品分类，轻松切换，响应也快。加一层数据挖掘，比如找出哪些商品常一起卖，或者根据客户习惯来搞定精准促销，这种玩法真的是提升销售的利器。 系统用的是Microsoft Analysis Services，前端那块是VB 6.0写的，虽然老，但当年挺稳的。多维查询靠MDX搞定，管理层接口也封装得不错，用DSO直接操控服务。整套东西搭起来不复杂，但思路挺清晰，适合做中小型零售系统的决策参考。 多维设计上用了星型模

SQL2008 AdventureWorks2008 DW数据库是专为学习Analysis Service而设计的数据库。

BigData_DW_Real Document Overview The document BigData_DW_Real.docx provides an extensive guide on big data processing architectures, covering both offline and real-time processing architectures. Additionally, it details the requirements overview and architectural design of a big data warehouse proj

LM 检验的 STATA 代码，挺适合做时间序列或者面板数据里的误差自相关检测。用起来不复杂，几行命令搞定，效率也不错。你只要有点 STATA 的基础，跑起来没啥障碍。 STATA 里的LM 检验，蛮适合你在做残差独立性的时候用一用。尤其在回归模型里，经常会遇到自相关问题，直接上这段代码，就能省不少功夫。 命令格式直观，比如xtserial y x1 x2，你把变量名一换就行。响应也快，结果也清晰，适合快速验证模型设定有没有问题。 你如果刚接触 STATA，也可以先看看这篇Stata 初学者教程，基本命令讲得蛮清楚，跟着跑一遍就有感觉了。 另外，MATLAB 也有不少跟LM 算法相关的实现，比

DW 数据规模的调查报告，是 Meta Group 针对 3000 多个用户或潜在用户做的，还挺有代表性的。内容围绕数据仓库的使用规模展开，对咱搞前端但要跟数据打交道的人也蛮有参考价值。你要做后台联调、可视化，知道点 DW 的体量和业务侧重点，会比较有底。 数据挖掘的基本理论也顺带提了，像是你平时碰到的用户行为、推荐系统，那些背后都是这些原理在撑着。虽然不是直接写前端代码，但你总得知道这些逻辑跑在你页面上背后的流程吧？ 相关文章也值得一看，比如分布式环境的数据挖掘，讲得挺实用；还有大规模数据集的挖掘，和 DW 配合那是老搭档了。再比如DW 数据库快速链接工具，接口调起来贼方便，前端连后端省了不

假设检验建立在承认原假设（H0）的前提下，即概率很小的事件（H1）不太可能发生。实验中若出现概率很高的事件，则拒绝原假设，接受备择假设（H1）。