logistics回归 1.影响关系研究是所有研究中最为常见的. 2.当y是定量数据时,线性回归可以用来分析影响关系. 3.如果现在想对某件事情发生的概率进行预估,比如一件衣服的是否有人想购买? 这里的Y是"是否愿意购买",属于分类数据,所以不能使用回归分析. 4.如果Y为定类数据,研究影响关系,选择logistics回归分析. 哑变量 1.哑变量(dummy var iable) 也称虚拟变量. 2.用数字代码表示的定性自变量. 3.哑变量可有不同的水平: (1).只有两个水平的哑变

Min Pool Size的理解是错误的 假设我们在一个ASP.NET应用程序的连接字符串中将Min Pool Size设置为30: <add name="cnblogs" connectionString="Data Source=.;Initial Catalog=cnblogs;Min Pool Size=30" providerName="System.Data.SqlClient"/> 访问一下应用程序,然后用Windows

https://up2.v.sharedaka.com/video/ochvq0AVfpa71A24bmugS5EewhFM1553702519936.mp4 01 React出现的历史背景及特性介绍 https://up2.v.sharedaka.com/video/ochvq0AVfpa71A24bmugS5EewhFM1553703186653.mp4 02 以组件方式考虑UI的构建 https://up2.v.sharedaka.com/video/ochvq0AVfpa71A24bmu

2017/8/15 20:55:21 [AgentPayQuery_205506102_1BBBB]系统异常:System.Data.Entity.Core.EntityException: The underlying provider failed on Open. ---> System.InvalidOperationException: 超时时间已到.超时时间已到,但是尚未从池中获取连接.出现这种情况可能是因为所有池连接均在使用,并且达到了最大池大小. 在 System.Data.Pr

引言 自己弄了一个小项目——日程管理系统,在初始化日期时,查询了数据库,每个日期就会查询一次数据库,就导致了这个问题. 问题 出现这种情况可能是因为所有池连接均在使用,并且达到了最大池大小. Description: An unhandled exception occurred during the execution of the current web request. Please review the stack trace for more information about the

C语言计算时间函数 & 理解linux time命令的输出中“real”“user”“sys”的真正含义 https://blog.csdn.net/willyang519/article/details/8841208 中午看了下公众号 发现一个 计算命令执行时间的方法.. time comand.sh 就可以 之前还是自己 捯饬了一个计算realtime 的方法..感觉自己好笨..   在完成编译原理的实验时,想比较用链表和哈希表共同执行一段程序的时间是否有差异,最开始使用函数如下: mai

7．stat命令 stat命令用于查看文件的具体存储信息和时间等信息,格式为"stat 文件名称". stat命令可以用于查看文件的存储信息和时间等信息,命令stat anaconda-ks.cfg会显示出文件的三种时间状态(已加粗):Access.Modify.Change.这三种时间的区别将在下面的touch命令中详细详解: [root@linuxprobe ~]# stat anaconda-ks.cfg File: 'anaconda-ks.cfg' Size: 1213 Bl

背景 在美团的价值观中,以“客户为中心”被放在一个非常重要的位置,所以我们对服务出现故障越来越不能容忍.特别是目前公司业务正在高速增长阶段,每一次故障对公司来说都是一笔非常不小的损失.而整个IT基础设施非常复杂,包括网络.服务器.操作系统以及应用层面都可能出现问题.在这种背景下,我们必须对服务进行一次全方位的“体检”,从而来保障美团多个业务服务的稳定性,提供优质的用户服务体验.真正通过以下技术手段,来帮助大家吃的更好,生活更好: 验证峰值流量下服务的稳定性和伸缩性. 验证新上线功能的稳定性. 进

此翻译纯属个人爱好,由于水平所限,翻译质量可能较低.网络上可能存在其它翻译版本,原文地址:http://blog.jooq.org/2013/08/26/silly-metrics-the-most-used-java-keywords/ 英文原文:Silly Metrics: The Most Used Java Keywords 翻译正文: 告诉我: 难道你从来没有对你使用“synchronized”的次数感到疑惑? 你没有过对不使用“do{}while{}”循环结构而感到担忧? 你是一个使

C#实现多级子目录Zip压缩解压实例 参考 https://blog.csdn.net/lki_suidongdong/article/details/20942977 重点: 实现多级子目录的压缩,类似winrar,可以选择是否排除基准目录 1 public void ZipDirectoryTest() 2 { 3 string path = System.IO.Path.Combine(System.IO.Path.GetTempPath(), DateTime.Now.Ticks.ToS

1. 导入time模块 import time 2. 获取现在时间,使用"年-月-日 时:分:秒"这样的模板,赋值给变量 在views.py中: pt = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time())) 3.写入数据库 details.objects.create(time=pt) 4.在页面上渲染 在views.py中: return render(request,'index.html',{'detail

今天接触到一个新的UI调试工具教程如下: iOS真机UI调试利器——Reveal 引入增加-ObjC -framework Reveal指令后,发现项目出现多重静态库冲突问题, 首先介绍一个指令: -all_load选项,这会导致所有的类的方法都会被载入,不管“你的程序”有没有用到,所有的,包括系统的,方法会被载入.这个方法不仅会导致你的目标程序大小增大,而且往往容易引起一些冲突,而这些冲突往往你无法解决(常常出现在你链接的各种库中). 可以使用-force_load,这个你可以指定要载入所有方

最近一段时间都在忙着转java项目最后的冲刺,前期的coding翻代码.debug.fixbug都逐渐收尾,进入上线前的性能压测. 虽然不是大促前的性能压测要求,但是为了安全起见,需要摸个底心里有个数. 毕竟这次转java的服务都是集团核心公共服务(主要是订单域服务).(等我们顺利上线了,我再来好好总结下其中的坎坷和壮举.) 废话不多说了,直接进入主题. 由于这次压测主要重点是关注正向的两个核心订单服务,下单服务.查单服务.查单服务初步压测下来问题不大,主要是db的索引和cache的问题. 下单

背景 随着移动互联网的快速发展,移动应用越来越注重用户体验.美团技术团队在开发过程中也非常注重提升移动应用的整体质量,其中很重要的一项内容就是页面的加载速度.如果发生冷启动时间过长.页面渲染时间过长.网络请求过慢等现象,就会直接影响到用户的体验,所以,如何监控整个项目的加载速度就成为我们部门面临的重要挑战.对于测速这个问题,很多同学首先会想到在页面中的不同节点加入计算时间的代码,以此算出某段时间长度.然而,随着美团业务的快速迭代,会有越来越多的新页面.越来越多的业务逻辑.越来越多的代码改动,这些

目录 sysbench压测-innodb_deadlock_detect参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 二.进行OLTP测试 三.测试结果解读: 四.关于测试后的结论: 五.关于测试后的性能优化: 1.善后清理工作: 2.运行优化建议工具 3.修改mysql参数 4.再次启动测试流程 sysbench压测-innodb_deadlock_detect参数对性能的影响 一.OLTP测试前准备 基本信息: 主机信息 CPU 内存 硬盘 系统版本 MySQL版本 sysbench版本 Int

量化系统投入实际使用之前,人们会希望提前测试交易的效果.这个期间往往涉及代码的改动和参数的调整.最常见的做法是将历史数据输入量化系统,让量化系统根据既定的交易逻辑进行操作,观察和分析交易结果,找到问题所在,调整量化系统,然后以此循环,直到效果达到预期为止. 该过程在业界被称为回测.回测是量化工作者常见的工作内容之一. Note 很遗憾的是,回测跟实盘交易永远存在差距,再好的系统也无法回避.现在市面上有几个开源的回测引擎框架,虽然减少了回测的开发工作量,但或多或少都存在回测的误差.在此,我们优先介

什么叫做性能测试?1. 软件的性能是软件的一种非功能特性,它关注的不是软件是否能够完成特定的功能,所以一般来说性能测试介入的时机是在功能测试完成之后.另外,由定义中的及时性可知性能也是一种指标,可以用时间或其它指标来衡量,通常我们会使用某些工具或手段来检测软件的某些指标是否达到了要求,这就是性能测试.2.指通过自动化的测试工具模拟多种正常.峰值以及异常负载条件来对系统的各项性能指标进行测试 为什么要做性能测试?1.评估系统的能力2.验证系统的稳定性和可靠性3.识别系统中的弱点4.系统调优? 针

一.了解jmeter 1.Jmeter的概念? JMeter是Apache组织开发的基于Java的压力测试工具.具有开源免费.框架灵活.多平台支持等优势.除了压力测试外,JMeter在接口测试方面也有广泛的应用. 2.常见的接口测试工具有哪些? 手工测试的话可以用postman ,自动化测试多是用到Jmeter(开源).soupUI(开源&商业版). 二.性能测试 1.什么是性能测试? 1)软件的性能是软件的一种非功能特性,它关注的不是软件是否能够完成特定的功能,所以一般来说性能测试介入的时机是

在介绍磁盘 I/O 监控命令前,我们需要了解磁盘 I/O 性能监控的指标,以及每个指标的所揭示的磁盘某方面的性能. 磁盘 I/O 性能监控的指标主要包括: 指标 1:每秒 I/O 数(IOPS 或 tps) 对于磁盘来说,一次磁盘的连续读或者连续写称为一次磁盘 I/O, 磁盘的 IOPS 就是每秒磁盘连续读次数和连续写次数之和.当传输小块不连续数据时,该指标有重要参考意义. 指标 2:吞吐量(Throughput) 指硬盘传输数据流的速度,传输数据为读出数据和写入数据的和.其单位一般为 Kbps

Metrics是一个给JAVA服务的各项指标提供度量工具的包,在JAVA代码中嵌入Metrics代码,可以方便的对业务代码的各个指标进行监控,同时,Metrics能够很好的跟Ganlia.Graphite结合,方便的提供图形化接口.基本使用方式直接将core包(目前稳定版本3.0.1)导入pom文件即可,配置如下: <dependency> <groupId>com.codahale.metrics</groupId> <artifactId>metrics

简介 Power BI Desktop -是一款由微软发布的自助式商业智能工具,功能强大.易于使用.其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘. 但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI.因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能.在PowerBI Desktop 中叫做“time intelligence”.应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现形式.毕竟公司想要知道的无非就是今年的业绩相比去年如何以及取得了何种进步. “Time intel