这天，老板给了一个任务，给他们公司的产品增加一个液晶屏LCD1602，显示五个页面，可通过上下按键进行切换。
因为并发用户数量设置，是要使用线程组的。所以「不同数量的并发用户」需要使用多个线程组
上一篇在进程中提到了 【Linux】进程状态&&僵尸进程和孤儿进程&&阻塞、挂起和运行，这次来继续来谈进程。
本文章首发于语雀! 通过各种高科技功能同步到Hajeekn 的博客 微软的安卓子系统已经发布很久了,这篇文章教大家如何免美区免亚马逊安装 Windows Subsystem for Android™
电子商务登录模块包括一个发送到“/login_action/”的POST请求，里面包括username、password和csrfmiddleware三个字段。
本文介绍了在模型开发中，如何从数据中筛选出对违约状态影响最显著的指标。首先介绍了违约状态的数据特点，然后给出了五种定量指标筛选方法，包括随机森林法、计算变量间的相对重要性、基于自变量的逐步回归法、基于自变量的广义交叉验证法和基于变量的“Boruta”法。最后，综合这五种方法，筛选出了对违约状态影响最显著的四个入模指标，分别为：账户状态、是否逾期、是否申请提高额度和申请额度是否获批。对于定性指标，则通过文本挖掘的方法提取了“是否逾期”和“是否申请提高额度”两个入模指标。通过这些指标，可以更好地预测客户的违约状态，为金融机构提供更精准的风险评估和决策依据。同时，在筛选指标的过程中，要注意指标的可解释性和稳定性，以确保模型的预测效果和泛化能力。
从一个群体样本中获取群体的整体特征是许多研究设计和统计方法发展的基础。根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。这篇文章会简洁明了的分析调研数据过程中的各种问题，同时会说明在一个完整的调研数据分析报告中应该包含什么。这些并不是基本准则而只是一些建议。 调研数据分析的过程应该包括以下步骤： 1、数据验证和探索性分析 2、确认性分析 3、数据解释 4、数据分析报告存档（用于将来的分析） 数据验证和探索性分析 数据验证主要负责确认调查问卷被正确的完成，并且调研数据具有一致
从一个群体样本中获取群体的整体特征是许多研究设计和统计方法发展的基础。根据数据收集的算法、调研问题的类型和调研的目标，分析样本调研数据的方法各不相同。这篇文章会简洁明了的分析调研数据过程中的各种问题，同时会说明在一个完整的调研数据分析报告中应该包含什么。这些并不是基本准则而只是一些建议。 调研数据分析的过程应该包括以下步骤： 1、数据验证和探索性分析 2、确认性分析 3、数据解释 4、数据分析报告存档（用于将来的分析） 1数据验证和探索性分析 数据验证主要负责确认调查问卷被正确的完成，并且调研数据具有一致性
最近，绘制了一个水平柱状图，但是发现图的上、下边距（不是柱子相互之间的间距，而是最上、下方柱子与图边缘的距离）相对较大，非常影响美观；同时，这里纵坐标变量是代表变量名称的不同的字符串，而不是简单的数据范围，如下图所示：
LocalDate 是 Java 8 中处理日期的一个类，它提供了许多常用的方法，以下是其中一些常见的方法：
C++ 提供继承的目的是在不同的类型之间提取共性。比如，科学家对物种进行分类，从而有种、属、纲等说法。有了这种层次结构，我们才可能将某些具备特定性质的东西归入到最合适的分类层次上，如“怀孩子的是哺乳动物”。由于这些属性可以被子类继承，所以，我们只要知道“鲸鱼、人”是哺乳动物，就可以方便地指出“鲸鱼、人都可以怀孩子”。那些特例，如鸭嘴兽（生蛋的哺乳动物），则要求我们对缺省的属性或行为进行覆盖。 C++中的继承语法很简单，在子类后加上“:base”就可以了。下面的D继承自基类C。
元宵节俗的形成有一个较长的过程，据一般的资料与民俗传说，正月十五在西汉已经受到重视，汉武帝正月上辛夜在甘泉宫祭祀“太一”的活动，被后人视作正月十五祭祀天神的先声。
OpenCV中有很多函数在图像处理时候都有一些参数可以有多个选择，这个时候开发者如果像快速试错，找到最佳的参数组合或者参数类型的时候。OpenCV中通过HighGUI的滚动条提供这样一种方便的调试方法，只是OpenCV官方教程里面滚动条的代码实现比较简单，甚至有些粗糙。本文讲会在官方教程的基础上进一步改进，获取的一个更加通用的版本代码。
作为应对高并发的手段之一，限流并不是一个新鲜的话题了。从Guava的Ratelimiter到Hystrix，以及Sentinel都可作为限流的工具。 自适应限流 一般的限流常常需要指定一个固定值(qps)作为限流开关的阈值，这个值一是靠经验判断，二是靠通过大量的测试数据得出。但这个阈值，在流量激增、系统自动伸缩或者某某commit了一段有毒代码后就有可能变得不那么合适了。并且一般业务方也不太能够正确评估自己的容量，去设置一个合适的限流阈值。 而此时自适应限流就是解决这样的问题的，限流阈值不需要手动指定，也不需要去预估系统的容量，并且阈值能够随着系统相关指标变化而变化。 自适应限流算法借鉴了TCP拥塞算法，根据各种指标预估限流的阈值，并且不断调整。大致获得的效果如下:
有些书上对进程的描述是这样一句话：进程是在内存中的程序。一个运行起来(加载到内存)的程序称作进程。
堆（Heap）与栈（Stack）是开发人员必须面对的两个概念，在理解这两个概念时，需要放到具体的场景下，因为不同场景下，堆与栈代表不同的含义。一般情况下，有两层含义：
堆（Heap）与栈（Stack）是开发人员必须面对的两个概念，在理解这两个概念时，需要放到具体的场景下，因为不同场景下，堆与栈代表不同的含义。一般情况下，有两层含义： （1）程序内存布局场景下，堆与栈表示两种内存管理方式； （2）数据结构场景下，堆与栈表示两种常用的数据结构。
在创建应用之前，我们需要知道，当应用中存在使用动态数据功能模块时，便需要创建对应的数据模型进行管理。以企业门户应用为例，我们需要创建的数据模型以及字段如下：
在腾讯轻联配置过程中，经常遇到测试预览失败的报错。首先我们整体介绍一下【测试预览】的作用。增加【测试预览】的节点的作用主要有两个：
现在很多免费的股票数据库，比如akshare，其实是从新浪财经或者东方财富网站上爬取下来的。如果能直接从新浪财经或者东方财富网站上爬取数据，可以获取更全面更即时的信息。
pkg/kubelet/cm 目录是 Kubernetes 源代码中的一个目录，包含了 kubelet 组件中的 ConfigMap 相关代码。
2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程，以及有一些有趣的功能，例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。
作为Open vSwitch系列的第一篇文章，选择分析哪个数据结构我思考很久，最后还是选择比较常见而且很基础的结构hmap。 在Open vSwitch世界中很多地方都是由hmap组织、关联起来的，因此我们将这部分分析透彻是很有必要的，而且这部分功能相对独立，也可以做日后一个技术积累，最后会有一个demo提供给大家。 /* A hash map. */ struct hmap { struct hmap_node **buckets; /* Must point to 'one' iff 'mask' ==
安装依赖 // npm npm i --save-dev gulp-preprocess // yarn yarn add -d gulp-preprocess 获取本地IP const os = require('os') function getLocalHost(){ const netWork = os.networkInterfaces() const lcoalKey = Object.keys(netWork)[0] return netWork[lcoalKe
前段时间做了个项目，需要在天气预报中实现风的效果。我使用 JavaScript 编写了一个脚本，模拟风的粒子效果。这个脚本不仅能够展示风的流动，还可以通过风向和风力参数来改变粒子的运动方向和速度。如果你也对这个效果感兴趣，可以前往我的GitHub仓库获取代码：
在这些内容的基础上，我们在这个部分为大家介绍一些实用知识，包括描述工作区结构、图形设备以及它们的参数等问题，还有初级编程和数据输入输出。
我们知道广义线性模型包括了一维连续因变量、多维连续因变量、非负次数因变量、二元离散因变量、多元离散因变等的回归模型。然而LASSO对以上的数据类型都适合，也可以说LASSO 回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选（variable selection）和复杂度调整（regularization）。变量筛选是指不把所有的变量都放入模型中进行拟合，而是有选择的把变量放入模型从而得到更好的性能参数。复杂度调整是指通过一系列参数控制模型的复杂度，从而避免过度拟合(Overfitting)。总的来说LASSO对数据的要求很低。对于线性模型来说，复杂度与模型的变量数有直接关系，变量数越多，模型复杂度就越高。 更多的变量在拟合时往往可以给出一个看似更好的模型，但是同时也面临过度拟合的危险。此时如果用全新的数据去验证模型（validation），通常效果很差。 一般来说，变量数大于数据点数量很多，或者某一个离散变量有太多独特值时，都有可能过度拟合。
HTML5学堂：本文继续为大家讲解弹性框架，在前两篇文章当中，我们从最基本的来回运动，讲解到缓冲运动、有摩擦力的运动。基本实现了弹性动画效果。今天我们主要来进行函数的封装与优化。 相关阅读： 一步步教你弹性框架-中篇 一步步教你弹性框架-上篇 第六步 运动功能函数封装 首先在一个元素点击时，应当执行一个功能函数，这个功能函数我们将其独立出来，作为一个全局的函数而存在，从而实现多次调用。之后我们为了便于控制，需要“变量换常量”、“使用参数控制传入”。在整个功能当中，要发生位置变化的元素是不确定的；每次的终点值
答：与 Docker 相关的本地资源默认存放在 /var/lib/docker/ 目录下，以 overlay2 文件系统为例，其中 containers 目录存放容器信息，image 目录存放镜像信息，overlay2 目录下存放具体的镜像层文件。
本文参考了一些国外的文献和国内的报告，需要后文提到的报告的在后台回复“DCAM”获取。
在这篇教程中，我要为角色开发一个背包系统，首先在开发这个功能的时候，我们得先知道在 UE 中如何去创建 UI，这里就必须要说到 UMG 了，它提供了许多的 UI 组件，例如最基本的 "文本（Textblock）"，"图片（UImage）", "进度条（ProcessBar）" 等等，如图：
Github 地址：https://github.com/Tencent/spring-cloud-tencent
我们用jenkins做持续集成的时候，常常需要跑不同的脚本，传不同的参数。尤其是性能基准测试，线程数和持续时间需要实时调整以满足我们的测试需求。那么是不是需求变了，我们 就需要重新准备一套脚本？或者说我们需要去GUI界面下调整线程数，再重新上传脚本去集成呢？这样繁琐的操作会导致效率大幅降低。我们需要一个动态参数去实现工作效率最大化
解引用NULL指针为什么会出错，导致程序挂死？或者说访问内存地址为0的位置为什么会视为非法？
$ZTIMEZONE包含从格林威治子午线偏移的时区（以分钟为单位）。 （格林威治子午线包括整个英国和爱尔兰。）此偏移量表示为-1440到1440范围内的有符号整数。格林威治以西的时区指定为正数；格林威治东部的时区指定为负数。 （时区必须以分钟为单位，因为并非所有时区都以小时为单位。）默认情况下，$ZTIMEZONE初始化为计算机操作系统设置的时区。
C语言中的动态内存管理。C语言为内存的分配和管理提供了几个函数。这些函数可以在 <stdlib.h> 头文件中找到。
R², RMSE, MAE 如果你像我一样，你可能会在你的回归问题中使用R平方(R平方)、均方根误差(RMSE)和均方根误差(MAE)评估指标，而不用考虑太多。? 尽管它们都是通用的度量标准，但在什
python中的变量 变量：将运算的中间结果暂存到内存中，方便后续程序调用。 变量的命名规则： 1、变量名由字母、数字、下划线组成。 2、变量名可以用字母、下划线开头，但是不能以数字开头。 3、变量名是区分大小写的。 4、变量名不能使用关键字。 5、变量名最好不要用中文或者拼音。 6、变量名最好起的要有意义，具有描述性。 7、变量名最好不要太长。 8、变量名最好使用驼峰命名法或者下划线命名法。
在之前的 【Python】Python 字面量 ( Python 数据类型 | Python 字面量含义 | 使用 print 函数输出字面量 ) 博客中 , 介绍了数据类型 ;
在前一篇<在Grafana中使用Variables>中已经提到过了Variables的使用，Grafana提供的Variables方式能够自由的切换数据进行展现。但是之前提到的Variables都是基于我们自身的数据源或者是我们的输入。 Grafana同时也支持一些Global的Variables提供给我们进行使用。
送给大家一句话： 人一切的痛苦，本质上都是对自己无能的愤怒。而自律，恰恰是解决人生痛苦的根本途径。—— 王小波 今天我们继续学习Linux的进程，上两篇文章我们认识了什么是进程，如何创建进程，进程状态。今天我们主要讲解 进程优先级和环境变量。
这篇笔记适合机器学习初学者，我是加入了一个DC算法竞赛的一个小组，故开始入门机器学习，希望能够以此正式进入机器学习领域。 在网上我也找了很多入门机器学习的教程，但都不让人满意，是因为没有一个以竞赛的形式来进行教授机器学习的课程，但我在DC学院上看到了这门课程，而课程的内容设计也是涵盖了大部分机器学习的内容，虽然不是很详细，但能够系统的学习，窥探机器学习的“真身”。 学完这个我想市面上的AI算法竞赛都知道该怎么入手了，也就进入了门槛，但要想取得不错的成绩，那还需努力，这篇仅是作为入门课已是足够。虽然带有点高数的内容，但不要害怕，都是基础内容，不要对数学产生恐慌，因为正是数学造就了今天的繁荣昌盛。
在存在缺失数据的情况下，需要根据缺失数据的机制和用于处理缺失数据的统计方法定制变量选择方法。我们专注于可以与插补相结合的随机和变量选择方法的缺失方法。
此数据框中的一行代表一家电信公司的客户。每个客户都从该公司购买了电话和互联网服务。
上篇我们学习了JMeter的安装，如何发起http请求和dubbo请求，那么这篇我们来学习接口管理测试，这就要使用到JMeter提供的JSON提取器和正则表达式提取器了，下面我们来看看是如何使用的吧。
我们可以在 metric 字段内使用正则表达式来建立有大量 items 的图表。Grafana使用JavaScript正则表达式实现。例如，如果你需要显示CPU时间（user、system、iowait等），你可以在Item字段中使用这个regex创建图表：
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