t检验和方差分析主要针对于连续变量,秩和检验主要针对有序分类变量,而卡方检验主要针对无序分类变量(也可以用于连续变量,但需要做离散化处理),用途同样非常广泛,基于卡方统计量也衍生出来很多统计方法. 卡方统计量是基于卡方分布的一种检验方法,根据频数值来构造统计量,是一种非参数检验方法.SPSS中在交叉表和非参数检验中,都可调用卡方检验. 卡方检验的主要有两类应用 一.拟合度检验 1.检验单个无序分类变量各分类的实际观察次数和理论次数是否一致 此类问题为单变量检验,首先要明确理论次数,这个理论次数是

AutoTest系统设计概述 AutoTest是一个基于.NET平台实现的自动化/压力测试的系统,可独立运行于windows平台下,支持分布式部署,不需要其他配置或编译器的支持.(本质是一个基于协议的测试工具),前面还有一篇对其功能的简单介绍[AutoTest简介] AutoTest用于发布的部分有2个部分,主程序[AutoTest.exe]及分布式部署程序[RemoteService.exe](用于将将测试业务分布式部署到远程主机) 而在内部又被设计为多个组成部分,最终完成对自定义脚本文件的解

本文的重点是讲解如何运用心理线指标看盘,运用周线月线的心理线来抓住大盘的顶部和底部的研究.分析研究的材料都来源于沪市历史上的顶部和底部的历史数据.从psy数据所得出的结论大多数是有效的,只有个别时期的指标会钝化,需要结合vr指标搭配使用. 心理线psy psy(psychological line)主要是从股票投资者的买卖趋向的心理方面,对多空双方的力量对比进行探索. 1．心理线的计算公式及参数. psy的计算公式异常简单,其计算公式为 psy(n)=a/n×100% 式中:n为天数,是psy的

技术指标及应用法则:PSY和VR 一.PSY(Psychologial Line)   1. PSY的参数 2. PSY的应用法则 二.VR(Volume Ratio) 1. VR的参数 2. VR的应用法则和注意事项 分析曲线:PSY和VR 一.PSY(Psychologial Line) 1.PSY的参数 PSY是指近一段时间内,上涨的天数所占的比例.我们简单地认为上涨是多方的 力量,下跌是空方的力量,则PSY以50为中心,50以上是多方市场,50 以下是空方市 场.多空双方力量的对比就这样

需要删除.新增记录或更新一个数据页时,如果数据页在内存中就直接更新,而如果这个数据页还没有在内存中的话,在不影响数据一致性的前提下,InooDB 会将这些更新操作缓存在 change buffer中,这样就不需要从磁盘中读入这个数据页了. purge:将 change buffer 中的操作应用到原数据页,得到最新结果的过程.触发purge时机:除了访问这个数据页会触发 purge 外,系统有后台线程会定期 purge.在数据库正常关闭(shutdown)的过程中,也会执行 purge 操作.需

开闭原则具有理想主义的色彩,它是面向对象设计的终极目标.因此,针对开闭原则的实现方法,一直都有面向对象设计的大师费尽心机,研究开闭原则的实现方式.后面要提到的里氏代换原则(LSP).依赖倒转原则(DIP).接口隔离原则(ISP)以及抽象类(Abstract Class).接口(Interface)等等,都可以看作是开闭原则的实现方法. 开闭原则指的是一个软件实体应对对扩展开发,对修改关闭(Software entities should be open for extension, but cl

一.引子 平时的工作中,不知道你有没有遇到过这样的场景,一条 SQL 语句,正常执行的时候特别快,但是有时也不知道怎么回事,它就会变得特别慢,并且这样的场景很难复现,它不只随机,而且持续时间还很短. 看上去,这就像是数据库“抖”了一下.今天,我们就一起来看一看这是什么原因. 二.你的 SQL 语句为什么变“慢”了 在前面第 2 篇文章<日志系统:一条 SQL 更新语句是如何执行的?>中,我为你介绍了WAL 机制.现在你知道了,InnoDB 在处理更新语句的时候,只做了写日志这一个磁盘操作.这个

原文:A visual guide to Go Memory Allocator from scratch (Golang) 当我第一次开始试图了解 Go 的内存分配器时,觉得它真令人抓狂.所有的所有都像是神秘的黑盒子.而由于几乎每一个技术魔法都隐藏在抽象之下,因此,你需要层层剥开才能理解它. 因此,在这篇博文中,我们将就做这件事.你想学习关于 Go 内存分配器的所有东西吗?那么,阅读这篇文章算是对了. 物理内存和虚拟内存 每一个内存分配器都需要使用由底层操作系统管理的虚拟内存空间.我们来看看它

平时的工作中,不知道你有没有遇到过这样的场景,一条SQL语句,正常执行的时候特别快,但是有时也不知道怎么回事,它就会变得特别慢,并且这样的场景很难复现,它不只随机,而且持续时间还很短. 看上去,这就像是数据库“抖”了一下.今天,我们就一起来看一看这是什么原因. 你的SQL语句为什么变“慢”了 在前面第2篇文章<日志系统:一条SQL更新语句是如何执行的?>中,我为你介绍了WAL机制.现在你知道了,InnoDB在处理更新语句的时候,只做了写日志这一个磁盘操作.这个日志叫作redo log(重做日志

Django model是django框架中处于比较核心的一个部位,准备分三个博客从不同的方面分别进行阐述,本文为<上篇>,主要对[a]Model的基本流程,比如它的创建,迁移等:默认行为,以及用定制的行为来覆盖默认的行为:迁移文件相关的操作,比如不同的创建迁移文件的方法,对迁移文件进行重命名,将多个迁移文件压缩成一个迁移文件,迁移文件中的变量的含义,以及迁移文件的回滚[b]数据类型,不同model之间的关系,以及对model的事务管理[c]一些用于减轻数据库与model之间交互作业的工具,比

块,每块个点,(12*64=768采样)即AEC-PC仅能处理48ms的单声道16kHz延迟的数据,而 - 加载编译好的NS模块动态库 接下来只需要按照 此文 的描述在 android 的JAVA代码中使用刚才编译好的 webrtc_ns.so 动态库便大功告成. Step 5 - 几大模块的使用及注意事项 前四步已经完成了几大音频处理模块在android上的单独编译过程,并分别生成了 webrtc_ns.so.webrtc_vad.so.webrtc_aecm.so 以及 webrtc_agc

对于许多人来说,"原生云"和"应用程序的12要素"是同义词.本文的目的是说有很多的原生云只坚持了最初的12个因素.在大多数情况下,Java 能胜任这一任务.在本文中,我们将研究概念和代码示例,超越标准的12个因素的过程. Kevin Hoffmann 最近在 O'Reilly 出版的书上提到了超越 12 个因素的应用. 1. 一个代码库 虽然少了一个特定的 Java 概念,这个因素一般是指单个代码库在源代码控制或管理一组的存储库是来自于一个共同的根. 获取单个代码库

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很 少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够

引言:JavaScript 应用变得越来越庞大.这是因为使用JavaScript能做的事情远比我们大多数人所需求的要多得多.我们不能仅因为技术上可行,就去考虑软件系统的扩展问题.为一个不需要扩展的系统增加扩展性是不值得的,尤其对最终用户来说,这只会使系统显得更加笨重.  本文选自<大型JavaScript应用最佳实践指南>. 作为JavaScript 开发者和架构师,必须承认并了解影响扩展性的因素.虽然不是所有JavaScript 应用都需要扩展,但总有一部分是需要的.比如,我们很难确认某个系

影响HTTP性能的常见因素 我们这里讨论HTTP性能是建立在一个最简单模型之上就是单台服务器的HTTP性能,当然对于大规模负载均衡集群也适用毕竟这种集群也是由多个HTTTP服务器的个体所组成.另外我们也排除客户端或者服务器本身负载过高或者HTTP协议实现的软件使用不同的IO模型,另外我们也忽略DNS解析过程和web应用程序开发本身的缺陷. 从TCP/IP模型来看,HTTP下层就是TCP层,所以HTTP的性能很大程度上取决于TCP性能,当然如果是HTTPS的就还要加上TLS/SSL层,不过可以肯定

运营那边有个需求. 下载了一批视频文件,由于当时下载的时候陆陆续续创建了很多文件夹,并且,每个文件夹下面还有子文件夹以及视频文件,子文件夹下面有视频文件或者文件夹 现在因为需要转码,转码软件只能对单个文件夹操作. 这时候找上我,问我能不能帮忙把所有的文件单独提取出来到一个文件夹中.他们那边转码完毕,还要放回原来的文件夹 这边琢磨下下.匆忙写了个脚本.功能实现了.但是代码需要优化(后面有空了再说吧) 使用递归方法获取每个文件绝对路径(不要单独的目录),并放入列表中.最终存到excel表中 exce

现在有个需求是这样子的:需要计算搜索词的权重设置其为总排序权重的0.6,其他因素的权重为0.4其他因素中还有详细的划分.这里我们用Solr如何来实现?众所周知solr默认的排序方式为按照文本相似度来进行降序排列的,现在我们要将打分的Score作为排序的一个因子来利用.就需要单独的获取到Score.网上是有一些通过继承类来实现的方式的.这里我不再累述,而说一种通过Solr内置的函数来实现的方式. solr提供了函数查询的方式,也能用函数的计算结果来作为排序的字段.我们用solr的函数是可以拿到查询

特征选择是特征工程中的重要一环,其主要目的是从所有特征中选出相关特征 (relevant feature),或者说在不引起重要信息丢失的前提下去除掉无关特征 (irrelevant feature) 和冗余特征 (redundant feature).进行特征选择的好处主要有以下几种: 降低过拟合风险,提升模型效果 提高训练速度,降低运算开销 更少的特征通常意味着更好的可解释性 不同的模型对于无关特征的容忍度不同,下图来自< Applied Predictive Modeling > (P48

什么是卡方检验 卡方检验是一种用途很广的计数资料的假设检验方法.它属于非参数检验的范畴,主要是比较两个及两个以上样本率( 构成比)以及两个分类变量的关联性分析.其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题. 它在分类资料统计推断中的应用,包括:两个率或两个构成比比较的卡方检验:多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等. [] 卡方检验的基本原理[1] [] 卡方检验的基本思想 卡方检验是以χ2分布为基础的一种常用假设检验方法,它的无效假设H0是:观察频数与期望

一.介绍:什么是双因素认证 双因素身份认证就是通过你所知道再加上你所能拥有的这二个要素组合到一起才能发挥作用的身份认证系统.双因素认证是一种采用时间同步技术的系统,采用了基于时间.事件和密钥三变量而产生的一次性密码来代替传统的静态密码.每个动态密码卡都有一个唯一的密钥,该密钥同时存放在服务器端,每次认证时动态密码卡与服务器分别根据同样的密钥,同样的随机参数(时间.事件)和同样的算法计算了认证的动态密码,从而确保密码的一致性,从而实现了用户的认证. 说白了,就像我们几年前去银行办卡送的口令牌,以及