项目中遇到的问题:因为数据太小,箭头的地方展示不出来,这时的两组对比数据是根据一个最大值为基准进行渲染的.但我们想实现不同类型的对比根据不同的基准值渲染. 理想效果如下图: 实现代码: option = { grid: { left: '3%', right: '4%', bottom: '3%', containLabel: true }, xAxis: { type: 'log',//这是重点 }, yAxis: { type: 'category', data: ['巴西','印尼','美

目录 KS(不需要两组数据相同shape) JS散度(需要两组数据同shape) KS(不需要两组数据相同shape) 奇怪之处:有的地方也叫KL KS距离,相对熵,KS散度 当P(x)和Q(x)的相似度越高,KS散度越小 KS散度主要有两个性质: (1)不对称性 不对称性尽管KL散度从直观上是个度量或距离函数,但它并不是一个真正的度量或者距离,因为它不具有对称性,即D(P||Q)!=D(Q||P) (2)非负性 相对熵的值是非负值,即D(P||Q)>0 from scipy.stats imp

之前看信号的时候,没有太注意不同信号的对比．今天再次看到的时候,突然感觉对一些信号,非常相似,乃至非常容易混淆．今天周末就抽空总结一下． 一.关闭进程信号 常见的4中关闭进程信号是SIGKILL,SIGINT,SIGTERM,SIGQUIT. SIGKILL,就是为了关闭进程用的,无法捕获以及忽略．场景是,管理员把一些占用资源的进程或者无法掌控的孤儿进程杀死． SIGINT,interrupt(中断)进程,这个是可以捕获以及忽略.可以使用ctrl+c发出信号,直接发给父进程以及子进程,这样的话就

博客逐步迁移到,独立博客,原文地址 http://www.woniubi.cn/two_groups_signal_difference/ 之前看信号的时候,没有太注意不同信号的对比．今天再次看到的时候,突然感觉对一些信号,非常相似,乃至非常容易混淆．今天周末就抽空总结一下． 第一组 关闭进程信号 常见的4中关闭进程信号是SIGKILL,SIGINT,SIGTERM,SIGQUIT. SIGKILL,就是为了关闭进程用的,无法捕获以及忽略．场景是,管理员把一些占用资源的进程或者无法掌控的孤儿进程

    1 引言 在程序设计的过程中,往往会遇到两个记录集的比较.如华东电网PMS接口中实现传递一天中变更(新增.修改.删除)的数据.实现的方式有多种,如编程存储过程返回游标,在存储过程中对两批数据进行比较等等. 本文主要讨论利用ORACLE的MINUS函数,直接实现两个记录集的比较. 2 实现步骤 假设两个记录集分别以表的方式存在,原始表为A,产生的比较表为B. 2.1 判断原始表和比较表的增量差异 利用MINUS函数,判断原始表与比较表的增量差异. 此增量数据包含两部分: 1)原始表A有.比

假设你要从B列中找出A列里没有的数据,那你就在C1单元格里输入“=IF(ISNA(VLOOKUP(B1,A:A,1,0)),"F","T")”显示T就表示有,F就表示没有.经过测试,效果很好.推荐使用!

最近在做分析的时候,遇到了T检验,然而对于没有统计学背景的人来说完全不知如何下手 当然了,遇到问题第一反应就是百度. 果然百度出来了很多链接,当时第一次直接选择了用Excel去做T检验.下面是源数据 Longevity Non-Longevity 0.166202031 0.176821101 0.160766208 0.151576675 0.157792 0.16968315 0.149597225 0.1359756 0.17668999 0.146021867 0.168437 0.16

不多说,直接上干货! import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics 具体,见 Spark Mllib机器学习实战的第4章 Mllib基本数据类型和Mllib数理统计

不多说,直接上干货! import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics 具体,见 Spark Mllib机器学习实战的第4章 Mllib基本数据类型和Mllib数理统计

Mysql两个引擎对比 MyIsam      优点:      1.支持B-Tree检索和文本全文检索      2.性能消耗方面相对较低      3.支持全表(table)锁      缺点:      无事务管理      无数据缓存   InnoDB      优点:      1.支持事务管理(提交,回滚等操作)      2.支持行(row)锁,保证事务完整性      3.支持数据缓存(data caches)      4.支持外键(foreign key)关联      缺点

做了那么久猿,转行做测试以后居然折堕到要用excel来对比数据...~—~.真是人算不如天算...不过没关系,技多不压身. 首先,准备好两个对比的数据表,sheet1 跟sheet2 .在sheet1中除了要对比的数据以外还新增了两列E\F用来显示以下两种函数的对比结果. 第一种:vlookup:看内容是否有出现过.选中F2,点击 插入-函数 ,然后在函数参数中输入相应内容. range_lookup输入0或1.按确定 第二种if:对比每个格子的值是否相等,这里是sheet1跟sheet2的A列

ECHARTS 插件 基本的动态数据展示(横向图) 下载 echarts.commn.min.js文件 在页面中进行引用, 并为Echarts图形准备一个div盒子 <!-- 引入插件 --> <script type="text/javascript" src="<%=contextPath%>/js/lib/echarts/echarts.common.min.js"></script> <!-- 为ECha

很对不起大家,又是一篇乱序的文章,但是满满的干货,来源于实践,相信大家会有所收获.里面穿插一些感悟和生活故事,可以忽略不看.不过听大家普遍的反馈说这是其中最喜欢看的部分,好吧,就当学习之后轻松一下. Redis各种数据结构性能数据对比 测试工具:perf4j 性能指标:平均值,最小值,最大值,方差 对比将814条数据按单条插入到哈希MAP和哈希SET: 对比从814条数据的哈希MAP和哈希SET中判断一个元素是否存在(map的hasKey和set的isMember): 大量数据插入哈希MAP,运

本篇的思想:对HDFS获取的数据进行两种不同的可视化图表处理方式.第一种JFreeChar可视化处理生成图片文件查看.第二种AJAX+JSON+ECharts实现可视化图表,并呈现于浏览器上.   对此,给出代码示例,通过网络爬虫技术,将上传到HDFS的新浪网新闻信息实现热词统计功能,通过图表的柱状图来显示出来. ------> 目录: 1.JFreeChart可视化处理(生成本地图片) [1]HDFS文件读取 [2]JDFreeChart库应用 2.AJAX+JSON+EChart生成可视化图

1.Echarts自动刷新数据 1.Echarts柱状图的正常配置 注:声明了 myChart.test这两个都有用 官方示例中myChart是声明在 function(ec)里面的 <script src="http://cdn.staticfile.org/jquery/2.1.1-rc2/jquery.min.js"></script> <script src="http://echarts.baidu.com/build/dist/ech

Solr查询参数文档可以参考: http://wiki.apache.org/solr/CommonQueryParameters#head-6522ef80f22d0e50d2f12ec487758577506d6002 这里主要说一下fq参数的使用. 1. 需求一 搜索商户信息时,已经可以按指定关键词搜索:但有时需要缩小范围,比如在江苏省范围搜索,或者是苏州市范围内搜索.注意:不是指记录包含“江苏省”."苏州市“关键词的,而是此记录的行政区域属性值是属于”江苏省“或者是”苏州市"的

目录 scrapy框架-两种爬虫对比和大概流程 1. 传统spider爬虫 2. crawl型爬虫 3. 循环页面请求 4. scrapy框架爬虫的大致流程 scrapy框架-两种爬虫对比和大概流程 注:spider.py指使用命令行创建的爬虫主文件 1. 传统spider爬虫 创建scrapy项目,首先进入想创建项目的目录,然后cmd输入: scrapy startproject projectname # projectname 即是项目名 cd projectname scrapy gen

在我们的前端开发过程中,表单是最常见不过的了,一般我们创建表单的时候习惯使用post方法来提交数据,编辑表单时候喜欢put,但是当表单的数据非常多的时候,编辑起来很麻烦,首先需要获取初始化数据,然后把修改后的表单数据全部提交给后台,可能出现下面的情况: form ={ name:'fei', age:20, like:[1,2,3], do:{ job:'IT' } } 修改后的数据如下 form ={ name:'fei', age:35,//仅仅修改这里 like:[1,2,3], do:{

原文出處  http://www.dotblogs.com.tw/mis2000lab/archive/2013/08/30/mvc4_vs2012_login_member_db.aspx [Q&A]VS 2012 MVC4专案与网站的差异?「ASP.NET组态」的Login账号出现在「新旧两组」会员数据库里面? 原本是在MSDN论坛上看见的问题 因为写书过程中也遇见了,不能解. 就发信请微软技术支持团队帮忙 隔了很久,他们很热心地追踪这个问题,也一直来电讨论.报告进度. 希望这份问与答,对大

一.JUnit4 jar包下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1AdeVGGikcY5dfL151ZnWHA 提取码:h1am 下载完成后,解压一下即可. 二.导入JUnit4 jar包 1.打开eclipse,右击你要进行单元测试的类所在的java项目,选择“Properties”选项 2.在弹出的对话框中选择“Java Build Path”----->"Add Library" 选项,进行构建JUnit4路径 3.在弹出的“Add Library”对