今天我们来聊聊几种特殊的概率分布。这个知识目前来看，还没有人令我满意的答案，因为其他人多数是在举数学推导公式。
昨天是刷题的第 25 天，基本保持了每天一两道，同步分享了其中前 35 题的记录。通过二十多天的摸索，慢慢熟悉 LeetCode 平台，为了提高刷题学习效率，我决定要改变刷题方式：由之前的按顺序做题改为通过标签分类的专项刷题。
《西奥蒂尼社会心理学》揭开了自我、环境、群体之间看不见的影响力。“ 行为背后的目的到底是什么？” 与 “ 目的背后的人和环境发挥了怎样的作用？” 是社会心理学探究的两大核心问题。所以我们将以心理学为舟，争取深入浅出统计学中最基础的概念 —— Z 分数。
下表是某金融App的数据，请结合Excel数据集中的数据完成下列问题（某金融公司面试题，文末有数据下载 ）
多年以来电子商务业务快速发展，尤其是移动客户端发展迅猛，移动互联网时代的到来让原本就方便快捷的网上购物变得更加便利，而淘宝作为国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。
空间统计有别于经典统计学的两大特征：空间相关性和空间异质性，莫兰指数等可以用来量化空间相关性，那么地理加权回归，就可以用来量化空间异质性。
在一个组合电路当中，当某一个变量经过两条以上的路径到达输出端的时候，由于每条路径上的延迟时间的不同，到达终点的时间就会有先有后，这一现象称作竞争。
现在开始讲迭代器，迭代是指以一定的自动化程度多次重复某个过程，通常又称为循环。说的通俗点就是批量循环处理，简称批处理。
之前推过一篇方差分析的笔记，见「R」R 中的方差分析ANOVA，这一篇目标更加明确。
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。
深层神经网络参数调优（三）——mini-batch梯度下降与指数加权平均 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、mini-batch梯度下降 1、概述 之前提到的梯度下降，每优化一次的w和b，都要用到全部的样本集，把其称为批量梯度下降(batch)，这里提出一个与其相对应的概念，叫做mini梯度下降。 mini-batch的目的，也是为了获取最优化代价函数的情况下的w和b，其主要改进的问题在于：当样本集数量太大，如果每次遍历整个样本集才完成一次的更新w和b，那运行时间太长。 2、主要做
相同物体图像检索是指对查询图像中的某一物体，从图像库中找出包含有该物体的图像。这里用户感兴趣的是图像中包含的特定物体或目标，并且检索到的图片应该是包含有该物体的那些图片。如1.3图所示，给定一幅”蒙娜丽莎”的画像，相同物体检索的目标就是要从图像库中检索出那些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片，在经过相似性度量排序后这些包含有”蒙娜丽莎”人物的图片尽可能的排在检索结果的前面。相似物体检索在英文文献中一般称为物体检索(Object Retrieval)，近似样本搜索或检测(Duplicate Search or Detection)也可以归类于相同物体的检索，并且相同物体检索方法可以直接应用到近似样本搜索或检测上。相同物体检索不论是在研究还是在商业图像搜索产业中都具有重大的价值，比如购物应用中搜索衣服鞋子、人脸检索等。
P图技术日新月异，有些P图大神的作品，让我们驻足相忘~嗷嗷，如何使用神经网络对这些大神的P图风格进行学习，我们这篇论文就提出了下面的方法。我认为这篇文章能很好的帮助我们去理解浅层的神经网络，然后他提出
本文针对淘宝app的运营数据，以行业常见指标对用户行为进行分析，包括UV、PV、新增用户分析、漏斗流失分析、留存分析、用户价值分析、复购分析等内容； 本文使用的分析工具以MySQL为主，涉及分组汇总，引用变量，视图，关联查询等内容。
脑机接口(BCI)能够控制有严重运动障碍患者的辅助设备。BCI的局限性在于长期可靠性差和每天重新校准时间长，这在现实世界的实用性有一定的限制。为了开发无需重新校准即可实现稳定性能的方法，加州大学旧金山分校(University of California, San Francisco)的研究人员在瘫痪患者身上使用了一种128通道的慢性皮质电图(ECoG)植入物，从而可以稳定地监视信号。研究人员在该项试验中证明了，长期的闭环解码器适应性(其中解码器权重在几天内跨会话进行)有助于神经映射和“即插即用”控件的合并。相比之下，每天重新初始化会导致性能随着可重新学习而降低。研究人员表示，他们的结果通过利用ECoG接口的稳定性和神经可塑性，为可靠，稳定的BCI控制提供了一种方法。
报告认为高阶矩可以刻画资产价格的变化，并且有一定的领先性，可以以此构造指数择时策略，原理见研报（在公众号后台回复“高阶矩”获取研报和代码)
最近在看这本书，感觉很不错，理论，算法，实践兼顾，我只放出我感兴趣的部分章节的笔记，本章分会分步更新，关于数据导入和数据预处理就不写了，直接开始目标描述和定义预测任务。本书中英文版的都有，我共享到文章结尾处，有需要的同学可以去下载。
你曾作弊过吗？你是一个诚实的人吗？面对作弊的诱惑时，你的认知控制是否帮你有效地抵抗了诱惑从而帮助你遵从自己的道德操守，还是促使你更加屈从于诱惑，从而获得更多利益呢？快来看看这篇文章，帮助你了解面对作弊选择时，to be or not to be的困惑是怎样被大脑最后决定的。
find 命令用来在指定目录下查找文件，在参数之前的任何字符串都会当作是目录名。使用 find 命令时，如何不设置任何参数，则 find 命令将在当前目录下查找子目录与文件，并且将查找到的子目录和文件全部显示出来。
本小节以几道真题为例，简单讲解与SHELL有关的面试题。在实际工作中，要写的SHELL脚本要复杂得多。
用于定义创建变量(层)的ops的上下文管理器。这个上下文管理器验证(可选的)值来自同一个图，确保图是默认图，并推入名称范围和变量范围。如果name_or_scope不为None，则按原样使用。如果name_or_scope为None，则使用default_name。在这种情况下，如果以前在相同的范围中使用过相同的名称，则通过在名称后面附加_N使其惟一。变量作用域允许您创建新变量并共享已创建的变量，同时提供检查以防止意外创建或共享。
这篇文章探讨了为什么使用广义相加模型 是一个不错的选择。为此，我们首先需要看一下线性回归，看看为什么在某些情况下它可能不是最佳选择。
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
在 Linux 系统使用中，作为一个管理员，我希望能查找系统中所有的大小超过 200M 文件，查看近 7 天系统中哪些文件被修改过，找出所有子目录中的可执行文件，这些任务需求 find 命令都可以轻松胜任。
本文介绍了一种用于机器学习代码的单元测试方法，通过生成数据输入、模型推理、损失计算和优化等步骤，来确保每个组件只在一个步骤中起作用。作者还提供了相应的测试用例和代码示例，以帮助读者更好地理解单元测试的实现过程。同时，作者也提醒读者，单元测试并非万能的，需要结合其他测试方法来全面评估机器学习代码的性能和正确性。
通常在拿到一份数据进行相关的模型训练之前，我们需要进行数据清洗以便得到干净的数据。进一步需要找到与问题有关的特征信息，并把这些特征转换成特征矩阵的数值，这也就是机器学习实践中的重要步骤之一，特征工程。本系列文章将从数据特征的分布分析、对比分析、统计分析、贡献度分析(帕累托分析)、和特征的相关性分析来识别数据集整体上的一些重要性质。
选自 Medium & analyticsvidhya 本文从最基础的概率论到各种概率分布全面梳理了基本的概率知识与概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识。 简介 在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识，
在本系列文章中，我想探讨一些统计学上的入门概念，这些概念可能会帮助我们了解机器学习或开拓视野。这些概念是数据科学的核心，并经常出现在各种各样的话题上。重温基础知识总是有益的，这样我们就能发现以前并未理解的新知识，所以我们开始吧。
本节将介绍Linux下使用Shell处理文本时最常用的工具： find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk； 提供的例子和参数都是常用的； 我对shell脚本使用的原则是命令单行书写，尽量不要超过2行； 如果有更为复杂的任务需求，还是考虑python吧；
相关关系：当一个或几个相互联系的变量取一定的数值时，与之相对应的另一变量的值虽然不确定，但它仍按某种规律一定的范围内变化。变量间的这种相互关系，称为具有不确定性的相关关系。
广播模式：每个队列绑定到Exchange(交换机) 交换机把消息发送给绑定的所有队列
用了Linux这么久,还是一知半解的,毕竟不看Linux源码,许多奇淫巧技都不知道如何使用,就分享一些实用的小技巧和网上搜集的东西吧!
校园的温情关怀是智慧校园的一项重要内容。通过大数据与数据挖掘技术对学生日常校园内的消费信息进行快速筛选和比对，建立大数据模型，对校园内需要帮助的同学进行精准识别，为高校温情关怀提供有效的数据依据。
随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。其中马尔科夫过程在预测模型上面的作用很大，校园图书馆管理人员根据当前学生们借阅图书的情况，需要用到马氏链来进行预测，股票行情的涨跌幅，状态分类。以及农业生态环境上面的改善，马氏链都做出了贡献。 本文主要从马尔可夫理论模型出发，通过分析小案例–赌徒何时才会收手，深入地了解离散时间序列的马尔可夫过程（马氏链）在我们生活当中的应用，在文章的核心部分，还会运用编程语言来实现预测一些有趣的模型，最后总结出马氏链的优缺点，帮助我们同学们更好的学习马氏链。
传统的经济理论认为股票市场是有效的，价格波动是对市场信息的反应，投资者能够及时处理所有实时信息并做出最优决策。
2018年9月16日，像往常一样，我坐在窗边憧憬爱情，幻想着心仪的她会乘风破浪、飘洋过海地来看我。
说到数据分析，啤酒和尿布的例子大家应该都听腻了。再具体、深入一些的内容，往往因为数学就令很多人望而却步了。给大家分享9个不带数学推导的数据分析思路，希望大家能喜欢~ 1. 分类 分类分析的目标是：给一批人（或者物）分成几个类别，或者预测他们属于每个类别的概率大小。 举个栗子：“京东的用户中，有哪些会在618中下单？”这就是个典型的二分类问题：买or不买。 分类分析（根据历史信息）会产出一个模型，来预测一个新的人（或物）会属于哪个类别，或者属于某个类别的概率。结果会有两种形式： 形式1：京东的所有用户中分
说到数据分析，啤酒和尿布的例子大家应该都听腻了。再具体、深入一些的内容，往往因为数学就令很多人望而却步了。给大家分享9个不带数学推导的数据分析思路，希望大家能喜欢~ 1.分类 分类分析的目标是：给一批
（1）项目介绍：需要修改代码，优化，时间特别紧急，需要紧急发布上线，满足用户的需求
下载地址：https://github.com/wsfengfan/SecurityTraceability/
📷 1.微信回应「巢湖纪委提取谈话对象微信聊天记录」 4 月 29 日，微信在官方公众号发文，回应「巢湖纪委提取谈话对象被删除的微信聊天记录」一事。 微信称此次事件是通过用户手机恢复文件的手段获取聊天记录的，微信不留存任何用户的聊天记录，也不会将用户的任何聊天内容用于大数据分析，聊天内容只储存在用户的手机、电脑等设备上。因此，传言「微信会储存用户聊天内容」纯属误解。 2.小游戏「欢乐斗地主」玩家数突破 3000 万 📷 截至目前，微信小游戏「欢乐斗地主」注册用户数量已经突破 300
任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模n有关。问题的规模越小，越容易直接求解，解题所需的计算时间也越少。 分治法的设计思想是，将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破，分而治之。 如果原问题可分割成k个子问题（1＜k≤n），且这些子问题都可解，并可利用这些子问题的解求出原问题的解，那么这种分治法就是可行的。 由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式，这就为使用递归技术提供了方便。
大家好，我是年年。如果被问到“CommonJS和ES Module的差异”，大概每个前端都都背出几条：一个是导出值的拷贝，一个是导出值的引用；一个是运行时加载，一个是静态编译...
今天给大家介绍的是电子科技大学石小爽教授团队于2022年发表在AAAI上的一篇论文:“Simple Unsupervised Graph Representation Learning ”。作者提出了一种简单的无监督图表示学习方法来进行有效和高效的对比学习。具体而言，通过构造多重损失探索结构信息与邻域信息之间的互补信息来扩大类间变化，并通过增加一个上限损失来实现正嵌入与锚嵌入之间的有限距离来减小类内变化。因此，无论是扩大类间变异还是减少类内变异，都能使泛化误差很小，从而得到一个有效的模型。此外，作者的方法消除了以往图对比学习方法中广泛使用的数据增强和鉴别器，同时可以输出低维嵌入，从而得到一个高效的模型。在各种真实数据集上的实验结果表明，与最先进的方法相比，该方法是有效和高效的。
我们知道硬解析是一个非常耗资源的动作，尤其是在OLTP系统中如果未使用绑定变量导致硬解析很严重(每秒30次以上)，数据库性能会严重的下降，这时我们需要找到相应的语句来进行优化
探索性数据分析(EDA)是数据科学家用来分析和调查数据集并总结其主要特征的一种方法，通常采用数据可视化技术。我们可以说EDA是通过创建可视化和摘要来调查和理解数据集的过程。EDA是我们询问数据问题的一种方式，可以找出关于数据的所有信息，并理解它为什么是这样的(即识别趋势、模式、异常等)。
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