Probit含义为概率单位,和Logistic回归一样,Probit回归也用于因变量为分类变量的情况,通常情况下,两种回归方法的结果非常接近,但是由于Probit回归的结果解释起来比较抽象不易理解,因此应用不如Logistic回归那样广泛. Probit回归是基于正态分布理论上进行的,而Logistic回归是基于二项分布,这是二者的区别,当自变量中连续变量较多且符合正态分布时,可以考虑使用Probit回归,而自变量中分类变量较多时,可考虑使用Logistic回归. 在SPSS中,有两个过程可以进

昨日内容回顾 协程实际上是一个线程,执行了多个任务,遇到IO就切换 切换,可以使用yield,greenlet 遇到IO gevent: 检测到IO,能够使用greenlet实现自动切换,规避了IO阻塞问题. 昨天没有讲到的小问题,看下面的例子: import gevent def func(): print('eating') gevent.spawn(func) # 协程任务开启 执行程序,没有输出结果 加上join import gevent def func(): print('eati

python之IO多路复用 阅读目录 一 IO模型介绍 二 阻塞IO(blocking IO) 三 非阻塞IO(non-blocking IO) 四 多路复用IO(IO multiplexing) 五 异步IO(Asynchronous I/O) 六 IO模型比较分析 七 selectors模块 一 IO模型介绍 同步(synchronous) IO和异步(asynchronous) IO,阻塞(blocking) IO和非阻塞(non-blocking)IO分别是什么,到底有什么区别?这个问题

使用DIV+CSS重写网站首页案例 步骤分析: 第一步:先定义一个大的 div(整个页面),然后嵌套 8 个小的 div(共八行): 第二步:(第一行)在第一个 div 里面嵌套 3 个小的 div: 第三步:(第二行)在小 div 里面写一个列表标签(需要使用 css 的 display 属性的 inline): 第四步:(第三行)在小 div 里面放置一张图片 第五步:(第四行)在小 div 里面嵌套 2 个 div(在下面的 div 再嵌套 2 个 div,最后在右 边的 div 里面嵌套

参考博客: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9056511.html 内容回顾 协程实际上是一个线程,执行了多个任务,遇到IO就切换 切换,可以使用yield,greenlet 遇到IO gevent: 检测到IO,能够使用greenlet实现自动切换,规避了IO阻塞问题. 昨天没有讲到的小问题,看下面的例子: ? 1 2 3 4 5 import gevent def func():     print('eating')   gevent.sp

前言     在<电商系统中的商品模型的分析与设计>中,对电商系统商品模型有一个粗浅的描述,后来有博友对货品和商品的区别以及属性有一些疑问.我也对此做一些研究,再次简单的对商品模型做一个介绍. 从SPU.SKU开始     首先我们需要澄清上篇中的这两个概念,在上篇文章中"货品"是指一种概念物品,这种物品并不是一个具体的实物,当它具备具体的属性.价格时,才是一种实物,也就是商品."商品"就是库存中一个具体的实物.例如:iphone6,就是一种货品,但用户

几种winsock I/O模型的分析 套接字是通信的基础,是支持网络协议数据通信的基本接口.Winsocket 提供了一些有趣的I/O模型,有助于应用程序通过一种“异步”方式,一次对一个或者多个套接字上进行的通信加以管理.这些模型包括select(选择).WSAAsynSelect(异步选择).WSAEventSelect(事件选择).Overlapped I/O(重叠 I/O)以及Completion port(完成端口). ① select 模型: select模型是WinSock中应用最广

Windows五种IO模型性能分析和Linux五种IO模型性能分析 http://blog.csdn.net/jay900323/article/details/18141217 http://blog.csdn.net/jay900323/article/details/18140847 重叠I/O模型的另外几个优点在于,微软针对重叠I/O模型提供了一些特有的扩展函数.当使用重叠I/O模型时,可以选择使用不同的完成通知方式. 采用事件对象通知的重叠I/O模型是不可伸缩的,因为针对发出WSAWa

Holt-Winters模型原理分析及代码实现(python) from:https://blog.csdn.net/u010665216/article/details/78051192 引言 最近实验室老师让我去预测景区内代步车辆的投放量,于是乎,本着“一心一意地输出年富力强的劳动力”这份初心,我就屁颠屁颠地去找资料,然后发现了Holt-Winters模型 , 感觉这个模型可以有,于是就去研究一番,并总结成这篇博客了. 原理分析 移动平均(The simple moving average

IO模型比较分析 到目前为止,已经将四个IO Model都介绍完了.现在回过头来回答最初的那几个问题:blocking和non-blocking的区别在哪,synchronous IO和asynchronous IO的区别在哪.先回答最简单的这个:blocking vs non-blocking.前面的介绍中其实已经很明确的说明了这两者的区别.调用blocking IO会一直block住对应的进程直到操作完成,而non-blocking IO在kernel还准备数据的情况下会立刻返回. 再说明s

spring boot最重要的三个文件:1.启动类 2.pom.xml 3.application.yml配置文件 一.启动类->main方法 spring boot启动原理步骤分析 1.spring boot通过fat jar方式用jdk命令java -jar jarname.jar启动的. fat jar就是包含被引用jar包的jar,因为会包含很多jar包,所以称为fat,肥胖. 2.spring  boot通过static void main方法启动,main方法是java程序总是最先运

消息模型 消息队列的演进 消息队列模型 发布订阅模型 RabbitMQ的消息模型 交换器的类型 direct topic fanout headers Kafka的消息模型 RocketMQ的消息模型 参考 消息模型 消息队列的演进 消息队列模型 早起的消息队列是按照"队列"的数据结构来设计的. 生产者(Producer)产生消息,进行入队操作,消费者(Consumer)接收消息,就是出队操作,存在于服务端的消息容器就称为消息队列. 当然消费者也可能不止一个,存在的多个消费者是竞争的关

在前面有一章已经分析过怎么用官方的demo分享微信信息了,在这里我就不再多说,其中关于在自己应用分享说得很简单,本文作者也是经过一番折腾才弄成功,为了以后让大家都少走弯路,决定在这里从头到尾介绍怎么在自己的应用中分享功能 !!注意:顺序不能乱!! 1.建立自己的应用 TestShareWX (1)应用包名是com.freeson.test,然后建立一个测试Activity,名字为TestActivity,里面有一个Button和EditText (2)运行程序,请记住此时你编译运行的时候,用的是

本文由 伯乐在线 - 东狗 翻译,toolate 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:blog.dominodatalab.com.欢迎加入翻译小组. 本文介绍一个将911袭击及后续影响相关新闻文章的主题可视化的项目.我将介绍我的出发点,实现的技术细节和我对一些结果的思考. 简介 近代美国历史上再没有比911袭击影响更深远的事件了,它的影响在未来还会持续.从事件发生到现在,成千上万主题各异的文章付梓.我们怎样能利用数据科学的工具来探索这些主题,并且追踪它们随着时间的变化呢? 灵感 首先提出这个问

1.基础 在引入IO模型前,先对io等待时某一段数据的"经历"做一番解释.如图: 当某个程序或已存在的进程/线程(后文将不加区分的只认为是进程)需要某段数据时,它只能在用户空间中属于它自己的内存中访问.修改,这段内存暂且称之为app buffer.假设需要的数据在磁盘上,那么进程首先得发起相关系统调用,通知内核去加载磁盘上的文件.但正常情况下,数据只能加载到内核的缓冲区,暂且称之为kernel buffer.数据加载到kernel buffer之后,还需将数据复制到app buffer

图像算法中会经常用到摄像机的畸变校正,有必要总结分析OpenCV中畸变校正方法,其中包括普通针孔相机模型和鱼眼相机模型fisheye两种畸变校正方法. 普通相机模型畸变校正函数针对OpenCV中的cv::initUndistortRectifyMap(),鱼眼相机模型畸变校正函数对应OpenCV中的cv::fisheye::initUndistortRectifyMap().两种方法算出映射Mapx和Mapy后,统一用cv::Remap()函数进行插值得到校正后的图像. 1. FishEye模型

1.spring配置datasource bean的时候,不同的数据库连接方式有有不同的datasource实现类. 比如采用c3p0数据库连接池,要用c3p0的datasource实现类 com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource <bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"> <property name=&

在发现云服务器读取OCS缓存的“黑色0.1秒”是发生在socket读取数据时,而且是发生在读取开始的字节,甚至在socket写数据时(比如写入缓存key)也会出现超过50ms的情况,我们的好奇心被激发到一个新的高度. 根据我们的实测,在云服务器上创建一个新的TCP连接通常也不过3ms左右.在黑色0.1秒期间,TCP包已经到达网卡,从网卡读到内存中竟然超过100ms,这太不可思议了!后来想想,如果.Net或Windows存在这样的问题,那微软就不是全球第一大软件公司,而是全球第一大忽悠公司,这个可

前篇博客[死磕Java并发]—–深入分析volatile的实现原理 中已经阐述了volatile的特性了: volatile可见性:对一个volatile的读,总可以看到对这个变量最终的写: volatile原子性:volatile对单个读/写具有原子性(32位Long.Double),但是复合操作除外,例如i++; JVM底层采用“内存屏障”来实现volatile语义 下面LZ就通过happens-before原则和volatile的内存语义两个方向介绍volatile. volatile与h

昨日内容回顾 协程实际上是一个线程,执行了多个任务,遇到IO就切换 切换,可以使用yield,greenlet 遇到IO gevent: 检测到IO,能够使用greenlet实现自动切换,规避了IO阻塞问题. 昨天没有讲到的小问题,看下面的例子: import gevent def func(): print('eating') gevent.spawn(func) # 协程任务开启 执行程序,没有输出结果 加上join import gevent def func(): print('eati

RFM模型 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究,客户数据库中有3个神奇的要素,这3个要素构成了数据分析最好的指标: 最近一次消费 (Recency) 消费频率 (Frequency) 消费金额 (Monetary) 上面的三个标签通过字面意思比较好理解,顾名思义RFM模型中的,R=Recency,F=Frequency,M=Monetary RFM模型客户细分 1.数据筛选分组 为了得到客户最近一次消费(Recency).消费频率(Frequency).消费金额(Monet