Python进阶者 Python进阶者
4年前
Vue的学习笔记(下篇)
一、什么是Vue.js?Vue是一套用于构建用户界面的渐进式框架。与其它大型框架不同的是,Vue被设计为可以自底向上逐层应用。Vue的核心库只关注视图层,不仅易于上手,还便于与第三方库或既有项目整合。另一方面,当与现代化的工具链以及各种支持类库结合使用时,Vue也完全能够为复杂的单页应用提供驱动。前面几天我们已经分享了和,今天我们一起来看看下篇。二
Wesley13 Wesley13
4年前
SAS统计初学1
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
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4年前
ES6新特性整理,你需要了解的ES6知识
ES6是新版本JavaScript语言的标准,上一次标准的制订还是2009年出台的ES5。目前ES6的标准化工作已经完成,14年12月份放出了正式版本。目前主流的浏览器都支持运行ES6代码,如果你的不支持,还等什么呢,换浏览器啊~潮流虽然太快,但我们不停下学习的步伐,就不会被潮流丢下的,下面来领略下ES6中新特性,一堵新生代JS的风采。箭头操作符
Wesley13 Wesley13
4年前
PHP中HASH函数的优化技巧
Hash数据结构是一种非常常见的数据结构,作为一个程序员,你可能每天都在和它接触,尽管很多时候你可能没有意识到。Hash在PHP内核中扮演了非常重要的角色,数组、变量作用域、函数参数列表等均是基于Hash实现。所以,在PHP里你能看到各种对于Hash的优化。Hash数据结构Hash数据结构,本质上为了解决计算机中真正意义的数组只能使用数字作
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4年前
AI金融知识自学偏量化方向
前提:统计学习(统计分析)和机器学习之间的区别金融公司采用机器学习技术及招募相关人才要求第一个问题:  机器学习和统计学都是数据科学的一部分。机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据(被用作训练集),来调整模型或算法的参数。这包含了许多的技术,比如回归、朴素贝叶斯或监督聚类。但不是所有的技术都适合机器学习。例如有一种统计和数
Wesley13 Wesley13
4年前
MySQL之索引(四)
压缩索引MyISAM使用前缀压缩来减少索引的大小,从而让更多的索引可以放入内存中,这在某些情况下能极大地提高性能。默认只压缩字符串,但通过参数设置也可以对整数做压缩。MyISAM压缩每个索引块的方法是,先完全保存索引块中的第一个值,然后将其他值和第一个值进行比较得到相同前缀的字节数和剩余的不同后缀部分,把这部分存储起来即可。例如,索引块中的第
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4年前
4个MySQL优化工具AWR,帮你准确定位数据库瓶颈!(转载)
对于正在运行的mysql,性能如何,参数设置的是否合理,账号设置的是否存在安全隐患,你是否了然于胸呢?俗话说工欲善其事,必先利其器,定期对你的MYSQL数据库进行一个体检,是保证数据库安全运行的重要手段,因为,好的工具是使你的工作效率倍增!今天和大家分享几个mysql优化的工具,你可以使用它们对你的mysql进行一个体检,生成awr报告,让
Wesley13 Wesley13
4年前
ActiveMQ消息特性:延迟和定时消息投递(Delay and Schedule Message
有时候我们不希望消息马上被broker投递出去,而是想要消息60秒以后发给消费者,或者我们想让消息没隔一定时间投递一次,一共投递指定的次数。。。类似这种需求,ActiveMQ提供了一种broker端消息定时调度机制。我们只需要把几个描述消息定时调度方式的参数作为属性添加到消息,broker端的调度器就会按照我们想要的行为去处理消息。一共有四个属性
liam liam
3年前
低成本、快速造测试数据,这个造数工具我后悔推荐晚了!
没有测试数据的用例就像一盘散沙,跑两步就跑不动了没有测试数据,所谓的功能测试和性能测试全都是无米之炊。但我发现一个蛮诡异的事情,就是行业内很少会有人去强调测试数据的重要性,甚至市面上都没有人在做测试数据这门生意。至今测试er造测试数据还是靠人工写,电话号码、身份证号、地址随便敲个差不多的数据就凑合着用。或者用Python或js脚本去跑些测试数据出来,当然
小万哥 小万哥
1年前
NumPy 二项分布生成与 Seaborn 可视化技巧
二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布,常用于分析二元结果的事件,如抛硬币。分布由参数n(试验次数)、p(单次成功概率)和k(成功次数)定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据,Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时,二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。