一.garchFit函数的参数--------------------------------------------- algorithm a string parameter that determines the algorithm used for maximum likelihood estimation. 设定最大似然估计所用的算法 cond.dist a character string naming the desired conditional distribution. Va

vegan 包是进行群落数据分析最常用的R包,其中的 specaccum 函数用来计算物种的累计曲线 首先看下官方示例: library(vegan) data(BCI) sp1 <- specaccum(BCI, method="random") plot(sp1, ci.type="poly", col="blue", lwd=2, ci.lty=0, ci.col="lightblue") boxplot(sp1,

RTT指 round-trip time,即计算AB两端的往返时延 这里可以分成两个问题: 如何在A端估算A和B之间的RTT时间? 如何在B端估算A和B之间的RTT时间? 本文参考资料:rfc 3550rfc 3611webrtc issue https://code.google.com/p/webrtc/issues/detail?id=1613以及解决版本https://code.google.com/p/webrtc/source/detail?r=4898https://code.go

Python使用gensim进行文本相似度计算 转于:http://rzcoding.blog.163.com/blog/static/2222810172013101895642665/ 在文本处理中,比如商品评论挖掘,有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度,以此衡量评论的客观性. 评论和商品描述的相似度越高,说明评论的用语比较官方,不带太多感情色彩,比较注重描述商品的属性和特性,角度更客观. 那么Python 里面有计算文本相似度的程序包吗,恭喜你,不仅有,而且很好很强大. 这是从

转自https://juejin.im/post/5df789066fb9a0161f30580c 现如今,前端开发的同学已经离不开 npm 这个包管理工具,其优秀的包版本管理机制承载了整个繁荣发展的NodeJS社区,理解其内部机制非常有利于加深我们对模块开发的理解.各项前端工程化的配置以加快我们排查问题(相信不少同学收到过各种依赖问题的困扰)的速度. 本文从三个角度:package.json.版本管理.依赖安装结合具体实例对 npm 的包管理机制进行了详细分析. 一.剖析 package.js

2019年10月11日13:59:52 使用PhpSpreadsheet计算引擎 执行公式计算 由于PhpSpreadsheet表示内存中的电子表格,因此它还提供公式计算功能.单元格可以是值类型(包含数字或文本),也可以是公式类型(包含可以求值的公式).例如,该公式=SUM(A1:A10) 计算得出A1,A2,...,A10中的值之和. 要计算公式,可以调用包含公式方法的单元格getCalculatedValue(),例如: $spreadsheet->getActiveSheet()->ge

一.创建存储过程 存储过程是在oracle中存取完成特定业务逻辑的代码块.存储过程是命名块,匿名块不存在数据库中,命名块会存储到数据库中,匿名块每次运行都需要提前编译,命名块一次存储,只会编译一次.命名块可以多次使用. 创建存储过程的语法: create [or replace] procedure 存储过程的名称(参数名[in/out/inout] 参数类型,参数名...)] is/as 变量声明部分 begin 业务逻辑处理部分 exception 异常处理部分 end; 注意: 1.存储过

包: 在公司中,如果业务逻辑比较复杂,需要定义很多过程或者函数.有可能需要定义几十个过程或者函数,这些过程或者函数如果都放到一起,是不是不好管理?我们一般使用包来管理过程或者函数,一个包中可以定义多个函数或者过程. 一个包包括包和包体.需要同时定义包和包体,这种写法又类似于java中的接口和接口的实现.包相当于接口,包体相当于接口的 实现类. 创建包的语法: create [or replace] package 包名 is --声明常量 -- 声明函数或者过程 ,但是不能有实现 end; 创建

KS,AUC 和 PSI 是风控算法中最常计算的几个指标,本文记录了多种工具计算这些指标的方法. 生成本文的测试数据: import pandas as pd import numpy as np import pyspark.sql.functions as F from pyspark.sql.window import Window from pyspark.sql.types import StringType, DoubleType from pyspark.sql import Sp

参照: http://course.ccniit.com/CSTD/Linux/reference/files/018.PDF http://hi.baidu.com/raycomer/item/944d23d9b502d13be3108f61 建立连接: 理解:窗口和滑动窗口TCP的流量控制 TCP使用窗口机制进行流量控制 什么是窗口? 连接建立时,各端分配一块缓冲区用来存储接收的数据,并将缓冲区的尺寸发送给另一端 接收方发送的确认信息中包含了自己剩余的缓冲区尺寸 剩余缓冲区空间的数量叫做窗口

http { keepalive_timeout 20; --长连接timeout keepalive_requests 8192; --每个连接最大请求数} events { worker_connections 102400; } 转:http://bert82503.iteye.com/blog/2152613 先说说服务为什么使用HTTPs长连接技术?有如下几个原因: 对响应时间要求较高: 服务走的是公网,客户端与服务端的TCP建立的三次握手和断开的四次握手都需要40ms左右(真实数据包

或许网络上有很多成型的介绍,我只想写下来留给自己.欢迎批评.开撸! 1.第一个程序,Hello,world!古人云,学会了Hello,world!这门语言你就掌握了一半了. print("Hello,World!") 已经学了这门语言的一半,你是不是很开心?刚开始写这句代码的时候,让我想起了久违的Pascal,一样的书写方式,字符串没有OC里的@来修饰.只是Pascal现在已经销声匿迹了(我一直没发现有用Pascal做开发的公司),很是怀念.现在的脑海里依稀记得04年的第一句Hello

转载于:http://www.itxuexiwang.com/a/liunxjishu/2016/0225/167.html?1456482565 如下图展示的是TCP的三个阶段.1,TCP三次握手. 2,TCP数据传输. 3,TCP的四次挥手. SYN:(同步序列编号,Synchronize Sequence Numbers)该标志仅在三次握手建立的时候有效.表示一个新的TCP连接请求. ACK:(确认编号,Acknowledgement Number)是对TCP请求的确认标志,同事提示对端系

在图像处理中,直方图是非常重要,也是非常有用的一个处理要素. 在skimage库中对直方图的处理,是放在exposure这个模块中. 1.计算直方图 函数:skimage.exposure.histogram(image, nbins=256) 在numpy包中,也提供了一个计算直方图的函数histogram(),两者大同小义. 返回一个tuple(hist, bins_center), 前一个数组是直方图的统计量,后一个数组是每个bin的中间值 import numpy as np from

改系列只为记录我学习 udacity 中深度学习课程!! 1. 整个课程分为四个部分,如上图所示. 第一部分将研究逻辑分类器,随机优化以及实际数据训练. 第二部分我们将学习一个深度网络,和使用正则化技术去训练一个更大的模型 第三部分我们将深入研究图像和卷积模型 第四部分我们将学习文本和序列,我们将训练嵌入和递归模型 2. 课程将注重分类问题的研究 分类问题:典型的情况是你有很多样本,我们称为训练数据集,我们已经把他们归类了. 现在有一个全新的样本,你的目标是要指出这个样本属于哪一类? 3. 机器

[root@ok etc]# cat /proc/sys/net/core/netdev_max_backlog 每个网络接口接收数据包的速率比内核处理这些包的速率快时,允许送到队列的数据包的最大数目,对重负载服务器而言,该值需要调高一点.见议设为16384 [root@ok etc]# cat /proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog #建议设为: 对于那些依然还未获得客户端确认的连接请求﹐需要保存在队列中最大数目.对于超过 128Mb 内存的系统﹐默认值是

      本文主要内容:SYN Cookie的原理,以及它的内核实现. 内核版本:3.6 SYN Flood 下面这段介绍引用自[1]. SYN Flood是一种非常危险而常见的Dos攻击方式.到目前为止,能够有效防范SYN Flood攻击的手段并不多, SYN Cookie就是其中最著名的一种. SYN Flood攻击是一种典型的拒绝服务(Denial of Service)攻击.所谓的拒绝服务攻击就是通过进行攻击,使受害主机或 网络不能提供良好的服务,从而间接达到攻击的目的. SYN Fl

#数据集来源http://spamassassin.apache.org/publiccorpus/ #加载数据 library(tm)library(ggplot2)data.path<-'F:\\dataguru\\ML_for_Hackers\\ML_for_Hackers-master\\03-Classification\\data\\'easyham.path<-paste(data.path,'easy_ham\\',sep='') #读取文件的函数msg.full,返回一个向量

DatagramChannel 最后一个socket通道是DatagramChannel.正如SocketChannel对应Socket,ServerSocketChannel对应ServerSocket,每一个DatagramChannel对象也有一个关联的DatagramSocket对象.不过原命名模式在此并未适用:“DatagramSocketChannel”显得有点笨拙,因此采用了简洁的“DatagramChannel”名称.正如SocketChannel模拟连接导向的流协议(如TCP/

Darwin Streaming Server     概要 Darwin Streaming Server简称DSS.DSS是Apple公司提供的开源实时流媒体播放服务器程序.整个程序使用C++编写,在设计上遵循高性能,简单,模块化等程序设计原则,务求做到程序高效,可扩充性好.并且DSS是一个开放源代码的,基于标准的流媒体服务器,可以运行在Windows NT和Windows 2000,以及几个UNIX实现上,包括Mac OS X,Linux,FreeBSD,和Solaris操作系统上的.