Bonferroni校正:如果在同一数据集上同时检验n个独立的假设,那么用于每一假设的统计显著水平,应为仅检验一个假设时的显著水平的1/n http://baike.baidu.com/view/1217813.htm?fr=aladdin Bonferroni校正法: 此方法是在进行两两比较时对检验水准进行调整的办法,但是该方法在比较的次数较多时,就不太适合,因为校正后的检验水准会过小.此时可采用sidark法进行多重比较(仍然是对检验水准进行调整). 统计学中一般以小概率作为判断差异是否显著

http://www.ituring.com.cn/article/196144 作者/ 吴国斌 博士,PMP,微软亚洲研究院学术合作经理.负责中国高校及科研机构Kinect for Windows学术合作计划及微软精英大挑战Kinect主题项目.曾担任微软TechEd2011 Kinect论坛讲师,微软亚洲教育高峰会Kinect分论坛主席,中国计算机学会学科前沿讲习班Kinect主题学术主任. 骨骼追踪技术是Kinect的核心技术,它可以准确标定人体的20个关键点,并能对这20个点的位置进行实

服务追踪数据使用 RabbitMQ 进行采集 + 数据存储使用 Elasticsearch + 数据展示使用 Kibana https://www.cnblogs.com/xishuai/p/elk-elasticsearch-kibana.html 阅读目录: ELK Stack 简介 环境准备 安装 Elasticsearch 安装 Kibana Kibana 使用 Elasticsearch 命令 最近在开发分布式服务追踪,使用 Spring Cloud Sleuth Zipkin + S

我们来看一下中的几个基本的例子 (区域描述.深度感知.运动追踪.视频4个) 参考:Google Tango初学者教程 1. hello_motion_tracking package com.projecttango.examples.java.hellomotiontracking; import com.google.atap.tangoservice.Tango; //Tango import com.google.atap.tangoservice.Tango.OnTangoUpdate

@Validated  :绑定需要校验的数据. 数据校验规则:为数据绑定校验的规则 private Long booId;@NotNull(message = "不能为空")private String bookName;private String author;private String publisher;@DecimalMin(value = "20",message = "不能低于20元")@DecimalMax(value = &q

一.Zipkin简介 Zipkin是Twitter的一个开源项目,它基于Google Dapper实现.我们可以使用它来收集各个服务器上请求链路的跟踪数据,并通过它提供的REST API接口来辅助我们查询跟踪数据以实现对分布式系统的监控程序,从而及时地发现系统中出现的延迟升高问题并找出系统性能瓶颈的根源.除了面向开发的API接口之外,它也提供了方便的UI组件来帮助我们直观的搜索跟踪信息和分析请求链路明细,比如:可以查询某段时间内各用户请求的处理时间等. 上图展示了Zipkin的基础架构,它主要有

Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设. KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法.当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高.在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验

系统要求:CentOS 7.2 64 位操作系统 配置 Java 环境 安装 JDK Zipkin 使用 Java8 -openjdk* -y 安装完成后,查看是否安装成功: java -version 安装 Zipkin 新建目录 mkdir -p /data/release/zipkin && cd "$_" 下载 Zipkin wget -O zipkin.jar 'https://search.maven.org/remote_content?g=io.zipk

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 简介:李海翔,网名"那海蓝蓝",腾讯金融云数据库技术专家.中国人民大学信息学院工程硕士企业导师.著有<数据库事务处理的艺术:事务管理和并发访问控制>.<数据库查询优化器的艺术:原理解析与SQL性能优化>,广受好评. 2018年5月11日,腾讯TDSQL团队为中国数据库技术大会DTCC带来了腾讯最新的数据库核心技术:TDSQL原创的全态数据的概念和基于历史态数据的可见性判断算法. 腾讯专家工程师李海翔在D

traceroute命令 用于追踪数据包在网络上的传输时的全部路径,它默认发送的数据包大小是40字节. traceroute通过发送小的数据包到目的设备直到其返回,来测量其需要多长时间.一条路径上的每个设备traceroute要测3次. 输出结果中包括每次测试的时间(ms)和设备的名称(如有的话)及其ip地址. 选项 -d:使用Socket层级的排错功能: -f<存活数值>:设置第一个检测数据包的存活数值TTL的大小: -F:设置勿离断位: -g<网关>:设置来源路由网关,最多可设

数据审计,英语表达是Audit,是追踪数据变化的过程,记录数据变化前后的值,供参考分析.通过设置,ERP可以追踪一个表的所有字段的变化,也可以只记录指定的字段的值变化.欧美企业每年都有独立的审计部门,从总经理到下层部门员工,逐个审查过去发生的经济业务的帐面数据与实际是否一致.ERP中的审计功能,通常会记录下一个表字段的值的变化.ERP系统通过LLBL Gen Pro ORM框架做数据访问层,先了解ORM提供的数据审计功能. 审计功能的两个重要部分:记录的变化以及导致变化的动作,持久化变化的数据.

第3章 SharePoint列表新特性以及数据访问   使用CAML查询语言     CAML:协作应用程序标记语言 Collaboration Application Markup Language     使用Microsoft.SharePoint.SPQuery 对象查询列表数据     CAML语法:         <Where>             <And | Or>                 <Eq | BeginsWith | Contains

由于Xcode调试工具Instruments指南篇幅太长,所以本篇blog继续上篇,介绍对Instruments收集到的数据去分析. 关于数据分析 Instruments不解决你代码中的任何问题,它帮助你更好的理解你的代码正在做什么,通过捕获你app运行的详细统计数据,并呈现它们給你去分析.由于每个app是不同的,发现和解决问题的实际步骤有所不同.因此你必须了解怎样解释那些你筛选后Instruments收集的数据.并探讨与你app有关的数据,你必须执行一些工作,标识代码中的数据在app中,这样你

在维护一个tp写的项目,因为需要在产品表product中增加了一个字段status,但是不论如何就是无法给status赋值,查了资料才发现,原来是tp的数据表字段缓存在搞鬼. 在runtime>Data>_fields文件中找到对应的文件,文件名与表名同,这里是Product.php,增加status.再次尝试,立马就可以了. 在网上看到一篇讲这个问题的文章如下, 今天在应用thinkphp框架开发的程序做些二次开发修改, 其中有改动到数据结构,新增了几个字段. 调用 M(‘xxx’)->

Vue.js,其简洁的API以及活跃的社区,对于打算从angular转向Vue还是挺友好的,打算最近一段时间去整理下Vue自己的一些思考,加深下对于此的印象. Vue与Angular同属于MVVM框架,MVVM的本质是通过数据绑定链接View和Model,让数据的变化自动映射为视图的更新.Vue.js在数据绑定的API设计上借鉴了Angular的指令机制:用户可以通过具有特殊前缀的HTML 属性来实现数据绑定,也可以使用常见的花括号模板插值,或是在表单元素上使用双向绑定: <!-- 指令 -->

Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 一.什么是Tracing? 微服务的特点决定了功能模块的部署是分布式的,以往在单应用环境下,所有的业务都在同一个服务器上,如果服务器出现错误和异常,我们只要盯住一个点,就可以快速定位和处理问题,但是在微服务的架构下,大部分功能模块都是单独部署运行的,彼此通过总线交互,都是无状态的服务,这种架构下,前后台的业务流会经过很多个微服务的处理和传递,我们会面临以下问题: 分散在各个服务器上的日志怎么处理? 如果业务流出现了错误和异常,如何定位

Tip: 此篇已加入.NET Core微服务基础系列文章索引 =>  Steeltoe目录快速导航: 1. 基于Steeltoe使用Spring Cloud Eureka 2. 基于Steeltoe使用Spring Cloud Zuul 3. 基于Steeltoe使用Spring Cloud Hystrix 4. 基于Steeltoe使用Spring Cloud Config 5. 基于Steeltoe使用Zipkin 一.关于Spring Cloud Sleuth与Zipkin 在 Sprin

Sleuth:日志收集工具包,封装了Dapper和log-based追踪以及Zipkin和HTrace操作,为SpringCloud应用实现了一种分布式追踪解决方案. 当服务与服务之间调用复杂时,SpringCloud Sleuth配合Zipkin提供的界面,可以直观的分析追踪数据,这篇文章介绍SpringCloud Sleuth与Zipkin配合使用. 新建Zipkin Server,加入zipkin依赖,pom文件如下: <?xml version="1.0" encodin

tracepath tracepath指令可以追踪数据到达目标主机的路由信息,同时还能够发现MTU值.它跟踪路径到目的地,沿着这条路径发现MTU.它使用UDP端口或一些随机端口.它类似于Traceroute,只是不需要超级用户特权,并且没有花哨的选项.tracepath 6很好地替代了tracerout 6和Linux错误队列应用程序的典型示例.tracepath的情况更糟,因为商用IP路由器在ICMP错误消息中没有返回足够的信息.很可能,当它们被更新的时候,它会改变 此命令的适用范围:RedH

sleuth:英 [slu:θ] 美 [sluθ] n.足迹,警犬,侦探vi.做侦探 微服务架构是一个分布式架构,它按业务划分服务单元,一个分布式系统往往有很多个服务单元.由于服务单元数量众多,业务的复杂性,如果出现了错误和异常,很难去定位.主要体现在,一个请求可能需要调用很多个服务,而内部服务的调用复杂性,决定了问题难以定位.所以微服务架构中,必须实现分布式链路追踪,去跟进一个请求到底有哪些服务参与,参与的顺序又是怎样的,从而达到每个请求的步骤清晰可见,出了问题,很快定位. 举几个例子: 1.

SQL追踪(SQL Trace)是一个轻量级的追踪工具,按照事件(Events)记录数据库发生的消息,几乎对数据库性能没有什么影响.SQL Server内置一个Trace,称作默认追踪(Default Trace),默认追踪的ID是1,大家经常使用的SQL Server Profiler,就是利用SQL Trace记录数据库活动的一个工具.SQL Trace在SQL Server数据库引擎种出现的比较早,可以被性能和功能更卓越的扩展事件(Extended Events)取代. 一,查看默认追踪是