分析 这是网易2016年在线笔试题中的一道选择题。...MaxPermSize：64M ， 就是说设置持久代最大值为64M -XX:+UseConcMarkSweepGC ， 就是说使用使用CMS内存收集算法 -XX:SurvivorRatio=3 ， 就是说Eden区与...Survivor区的大小比值为3：1：1 题目中所问的Eden区的大小是指年轻代的大小，直接根据-Xmn：500M和-XX:SurvivorRatio=3可以直接计算得出 解 500M(3/(3+1+1...其中年轻代又包括一个Eden区和两个Survivor区。...5，Eden与Survivor的比例 -XX:SurvivorRatio（Eden区与两个Survivor区的比值，Eden区多） END
问题背景在使用 NumPy 计算统计结果时发现，NumPy 能够接受原始数据列表来计算标准差，却无法接受经过计算后的结果列表。...因此，需要将这些 sympy 对象显式转换为真正的浮点数。答案 2 指出了 m10kg 列表中元素的类型问题。由于整数除法会产生整数结果，导致 m10kg 中的元素全部为 1，而不是预期的浮点数。...]m12kg = [x / 1000.0 for x in m12]m15 = [770, 790, 740, 760, 750]m15kg = [x / 1000.0 for x in m15]# 计算从质量到重力的转换...，单位为牛顿f10, f12, f15 = [x * g for x in m10kg], [y * g for y in m12kg], [z * g for z in m15kg]# 计算数据的平均值...，上述代码将能够在 solf10、solf12、solf15 上计算标准差，并在最后生成所需的图表。
同一个人在一定时间内多次访问只记为一个。访客数俗称流量，也是现在电商为之疯狂的资源。经常有卖家问，没流量怎么办？那么如何解决访客数少这个问题呢？流量入口有很多，访客一般都是人，只要有人的地方就有流量。...浏览量 浏览量是指店铺或商品详情页被访问的次数，一个人在统计时间内访问多次被记为多次。...数据指标还有很多，除这种数值型的度量指标外，还有像性别、年龄、地域等标称属性（维度），本文就不一一列举了 进一步研究市场的方法： 行业稳定性 行业稳定性可以使用波动系数和极差计算出来。...其中： 波动系数=标准差/平均值极差=最大值－最小值下面从3.2.1节的数据集中提取出部分数据，如下图所示。 ? 先计算一下【标准差】，如下图所示。...最后得出的结论是：【T区护理】的波动系数是0.31677，【唇部护理】的波动系数是0.647246 为什么有些人会懂得多，因为他们都是通过实操总结经验。
Part. 1 概念区分 开始之前跟大家区分一下推论统计分析报告当中的一些名词 置信区间：误差水平 置信水平：区间包含总体平均值的概率，置信水平越大对应的t越大，置信区间越大 标准差：统计上用于衡量一组数值中某一数值与其平均值差异程度的指标...（平均值） 大样本如何计算置信水平：样本大小大于>30 属于正态分布z统计量 a=样本平均值-z*标准误差 b=样本平均值+z*标准误差 小样本如何计算置信水平：样本大小大于<30 属于t分布t统计量...（6）判断标准 判断标准（显著水平）使用alpha=5% 显著水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，这个是自己定的。用于之后和p进行比较，表示自己样本平均值的自信程度。...5.2 案例分析 5.2.1 描述统计分析 我们开展调查研究并计算统计结果时，我们会在报告的第一部分进行描述统计分析，例如平均值和标准差。描述统计量是研究的核心。...（8）置信区间 这里的标准误差计算和前面两个有区别，因为这里涉及到两个独立量，所以要考虑两组数据的标准差。
计算公式： 1、MACD首先行计算出快速（一般选12日）移动平均值与慢速（一般选26日）移动平均值 2、12日EMA数值减去26日EMA数值得到，差离值DIF 3、根据离差值计算其9日的EMA...2.2.3 RSI交易信号判断 RSI值的意义 （1）受计算公式的限制，不论价位如何变动，强弱指标的值均在0与100之间。...传入的参数序列必须是Numpy序列 real:返回固定区间内的柱状图值 # 通过taLib计算出RSI的指标值 # 断线RSI short_rsi = talib.RSI(stock_day[...2.3.2 BOLL指标的计算方法 BOLL指标的计算公式 中轨线(MA)=N日的移动平均线 上轨线(UP)=中轨线＋两倍的标准差 下轨线(DN)=中轨线－两倍的标准差 强弱指标的计算公式如下...计算N日内的收盘价的移动平均值MA 计算标准差MD ?
，对如何提升根因分析效率的思考； 第三部分是如何在指标展示平台上设计页面的思考总结。...假设指标的波动服从正态分布，采用 3σ- 准则（3sigma 准则），自动计算告警阈值替代人工设置阈值。这里的 σ 是标准差的意思。...3σ 是业界常用的检测范围，可以根据实际的需要做调整，比如改成 2σ，则代表大约 95.4% 的值落在这个区间内。 标准差也可以通过 Excel 来计算，函数名是 STDEVP，参数是行或列数据。...计算出标准差和平均值后，平均值 +-3 倍标准差就是阈值范围。 ? 指标的波动还有周期性特点，比如有的指标周末偏高或偏低，大部分指标在大的节假日和平时表现也不太一样。...对于案例 2 来说，我们可以计算驳回指标和 ios 新版本的相关系数 0.839 以及驳回指标和服务区驳回数量的相关系数 0.987。
概率与统计基础：解锁机器学习的数据洞察之门 欢迎讨论：在阅读过程中有任何疑问，欢迎在评论区留言，我们一起交流学习！...离散随机变量：取值为有限个或可数无限个具体数值。例如，掷一枚骰子的点数（1到6）就是一个离散随机变量。 连续随机变量：取值为不可数无限多个数值，通常是在某个区间内。...Python代码示例：计算正态分布的期望与方差 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义均值和标准差 mu, sigma = 5,...在接下来的章节中，我们将进一步探讨如何将这些理论应用于实际的机器学习算法，如分类与回归模型中，如何通过合适的概率模型提升算法的表现。...以上就是关于【机器学习】在不确定的光影中：机器学习与概率论的心灵共舞的内容啦，各位大佬有什么问题欢迎在评论区指正，或者私信我也是可以的啦，您的支持是我创作的最大动力！❤️
常见的连续型分布 常见的连续型分布包括： 均匀分布：表示在固定区间内各点出现的概率相等。 指数分布：表示在一定时间内发生某事件的概率。...PDF通过积分来计算某一区间内的概率，例如 (<<)=∫()P(a<X<b)=∫abf(x)dx。 性质差异： PMF的值必须是非负的，并且所有可能取值的概率之和为1。...PDF的值可以是任意非负实数，但其在整个实数范围内的积分必须等于1。 如何计算连续型随机变量的概率密度函数？...总结来说，计算连续型随机变量的概率密度函数需要明确其形式，并通过积分和数值方法来验证其归一化条件和计算相关的统计量。 二维离散型随机变量的联合分布律是如何表示的？...参数的确定：选择合适的连续型分布还需要确定其参数。例如，均匀分布的参数a和b决定了其取值范围。正态分布的参数μ（均值）和σ（标准差）则决定了其形状和位置。
可以将这些公式复制到它们的列中，以创建一个包含数千个可能结果的表格。然后，分析表格以确定一段时间内的平均销售额，以及该估计值的可变性。 扩展模拟 扩展的方法是不同的。...可以轻松地根据需要多次重新计算此模型，并从每次计算中获取结果……自动地，无需编程即可完成。在下一篇文章中，在如何使用Excel数据表创建蒙特卡罗模型和预测中会展示如何做到这一点。...因此，如果我们能弄清楚如何计算均值和标准差，就可以使用这个公式从正态分布中返回一个随机数： =NORM.INV(RAND(), Mean, standard_dev) 再看看图3所示的图表，浅蓝色区域在均值的每一侧显示一个标准偏差...标准差是120和70之间的差值除以4个标准差，在本例中为12.5。...用直方图检查结果 下面的两个图并不花哨，但它们讲述了在你创建Excel模型或预测时需要了解的事。 图4计算了上一个公式如何成功地从正态分布返回数字。
2.定量型变量 定量型变量的取值一定是数值型的。既然是数值型的，那就可以分为： 连续性变量：在某个区间内，取值不断变化的量； 离散型变量：变量的可能取值构成的是一个不相连的数字集合。...比如，在某次考试中，某位考生取得了70分，他的成绩如何并不容易知道，但是如果知道70分对应的是第90百分位数，我们就能知道大约90%的学生的考分比他低，而约10%的学生考分比他高。...如何计算第p百分位数？ Step1：将所有观测值从小到大排列。 Step2：计算i = (p/100)n p是所求的百分位数的位置，n是项数。...如何求四分位数？ 四分位数是特殊的百分位数，因此，计算百分位数的方法可以直接用来计算四分位数。 注：四分位数位置的确定方法有几种，每种方法得到的结果会略有差异，但不会很大。...标准差和方差 标准差计算公式 注：如果只是单纯的想要计算样本的标准差，那么应该使用公式（2）；如果是想通过样本标准差推断总体标准差，那么就应该使用公式（1）。 方差就是标准差的平方。
其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1区间是[0,2000]，X2区间是[1,5]，其所形成的等高线非常尖。...标准化：在机器学习中，我们可能要处理不同种类的资料，例如，音讯和图片上的像素值，这些资料可能是高维度的，资料标准化后会使每个特征中的数值平均变为0(将每个特征的值都减掉原始资料中该特征的平均)、标准差变为...中心化：平均值为0，对标准差无要求 归一化和标准化的区别： 归一化是将样本的特征值转换到同一量纲下把数据映射到[0,1]或者[-1, 1]区间内，仅由变量的极值决定，因区间放缩法是归一化的一种...标准化和中心化的区别： 标准化是原始分数减去平均数然后除以标准差，中心化是原始分数减去平均数。 所以一般流程为先中心化再标准化。 ...（3）神经网络 1）数值问题 归一化/标准化可以避免一些不必要的数值问题。输入变量的数量级未致于会引起数值问题吧，但其实要引起也并不是那么困难。
一.认识r语言与作图1.rnorm 函数：这是R语言中用于生成正态分布的随机数的函数。rnorm(50) 将生成50个服从标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。...2.runif 函数：这个函数用于生成均匀分布的随机数。runif(n, min, max) 会生成n个在min, max区间内的均匀分布的随机数。...如果不指定min和max，默认情况下这个函数会在0, 1区间内生成随机数。这个函数在模拟或任何需要随机数的场景中非常有用。...plot(rnorm(50)) #绘制一个点图，每个点的横坐标对应其在数据集中的位置（1至50），纵坐标是对应的正态分布随机数值。...15> sqrt(9)[1] 3> abs(-3)[1] 3> log2(4)[1] 23.其他a 的listrm
生成的数值都是在[0, 1)区间内的均匀分布。 生成随机整数 np.random.randint() 用于生成指定范围内的随机整数。...生成特定分布的随机数 除了生成均匀分布的随机数，Numpy还支持生成其他分布的随机数，例如正态分布、二项分布、泊松分布等。在科学计算和机器学习中，特定分布的随机数常常用于数据采样、模拟和模型初始化。...生成正态分布的随机数 np.random.randn() 用于生成标准正态分布（均值为0，标准差为1）的随机数。我们也可以使用 np.random.normal() 来指定均值和标准差。...生成泊松分布的随机数 泊松分布用于模拟在单位时间或空间内发生事件的次数。...总结 本文详细介绍了如何使用Python的Numpy库生成各种类型的随机数。探讨了如何生成均匀分布、正态分布、二项分布等特定分布的随机数，以及如何进行随机排列和采样。
数值变量的分布类型 分布类型 对称分布 : 集中位置居中，左右两侧频数 基本对称的分布。常见正态分布。 偏态分布: 集中位置偏向一侧，频数分布不对称的分布。...中位数是指将一组变 量值从小到大排列，位次居中的变量值。 二、离散趋势指标描述 1.极差或者全距（range，R）：R＝最大值－最小值 计算简单，但是不能反映所有变量值的变异程度。...2.方差（Variance，VAR）:是标准差的平方，表示一组变量值的平均离散程度。方差越大，离散程度越大。...3.标准差（StandardDeviation，SD）：和均数的单位一致，表示一组变量值的平均离散程度。适合描述近似正态分布资料的离散趋势。...2.比例（Proportion） 事物内部各部分所占的比重（又称为构成比）。 3.率（Rate） 表示单位时间内某事件发生的频率。 分子为观察期间内某事件的发生例数。
因为离散概率的本质是求x取某个特定值的概率，而连续随机变量不行，它的取值是可以无限分割的，它取某个值时概率近似于0。连续变量是随机变量在某个区间内取值的概率，此时的概率函数叫做概率密度函数。...且指数概率分布的期望=标准差 4、指数分布vs泊松分布 泊松分布：是离散型概率分布，描述每一区间中事件发生的次数。 指数分布：是连续型概率分布，描述事件发生的时间间隔的长度。...（2）２0分钟内购买肯德基早餐的人数的均值是10人，那么如果求每20分钟这一区间内，两位顾客购买的时间间隔为小于x0的概率，就应该用指数概率函数。...总体均值的区间的估计：σ已知情形 对总体均值进行估计时: ● 要利用总体标准差σ计算边际误差 ● 抽样前可通过大量历史数据估计总体标准差。...如果σ未知，可通过以下方法确定σ的初始值： ● 根据以前研究中的数据计算总体标准差的估计值 ● 利用实验性研究，选取一个初始样本，以初始样本的标准差做估计值 ● 对σ进行判断或最优猜测：计算极差/4为标准差的粗略估计
长大成人后，由于基因和后天的影响，不同人的身高差异开始显现，身高分布就较为广泛，主要在60到80英寸间。 可以直观的看到：不管曲线长相如何，正态分布总是集中在平均值区域，也就是数值集中在中间。...有意思的是，正态分布有个特点：95% 的测量值介于均值±两个标准差。比如，婴儿的95%在20±1.2英寸，成人的介于70±8英寸。...也就是说，只要符合正态分布，未来的测量值，极大的概率（95%）会出现在均值±两个标准差这个区间内。 这个值决定着我们常常听到的置信区间和P值，这个在后面会详细来谈。...一般，μ和σ都是常数，μ代表数据的均值，σ代表数据的标准差。...我们可以从图中看到，均值μ决定正态分布的峰值位置，标准差σ决定分布的矮胖，σ越大越胖。
因为离散概率的本质是求x取某个特定值的概率，而连续随机变量不行，它的取值是可以无限分割的，它取某个值时概率近似于0。连续变量是随机变量在某个区间内取值的概率，此时的概率函数叫做概率密度函数。...为了计算概率需要学习一个新的函数叫累计分布函数，它是概率密度函数的积分。用P(X数值的概率，F(x) = P(X<=x)。 ?...且指数概率分布的期望=标准差 指数分布vs泊松分布 泊松分布：1.是离散型概率分布 2.描述每一区间中事件发生的次数 指数分布：1.是连续型概率分布 2.描述事件发生的时间间隔的长度 为了说明问题，简单举两个小例子...ｂ．２0分钟内购买肯德基早餐的人数的均值是10人，那么如果求每20分钟这一区间内，两位顾客购买的时间间隔为小于x0的概率，就应该用指数概率函数。...要利用总体标准差σ计算边际误差 2. 抽样前可通过大量历史数据估计总体标准差。 下面做一道例题感受下吧 这是一道有关顾客购物消费额的问题，根据历史数据，σ=20美元，并且总体服正态分布。
小慢哥的原创文章，欢迎转载 ---- 1.sysbench基础知识 sysbench的cpu测试是在指定时间内，循环进行素数计算 素数（也叫质数）就是从1开始的自然数中，无法被整除的数，比如2、3、5、...: 线程数 - 若设置为1，则sysbench仅启动1个线程进行素数的计算 - 若设置为2，则sysbench会启动2个线程，同时分别进行素数的计算 - 默认值为1 --time: 运行时长，单位秒 -...44 execution time (avg/stddev): 10.0000/0.00 // 每个线程平均耗时10秒，标准差为0 event: 完成了几轮的素数计算 stddev(标准差):...在相同时间内，多个线程分别完成的素数计算次数是否稳定，如果数值越低，则表示多个线程的结果越接近(即越稳定)。...6.结果分析 如果有2台服务器进行CPU性能对比，当素数上限和线程数一致时： 相同时间，比较event 相同event，比较时间 时间和event都相同，比较stddev(标准差)
p=23652最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯回归模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文为读者提供了如何进行贝叶斯回归的基本教程。...下面的代码是如何指定回归模型的。...重要的是要认识到，置信区间只是构成一个模拟量。在从人口中抽取的无限多的样本中，构建（95%）置信区间的程序将使其在95%的时间内包含真实的人口值。...所关注的参数值有95%的概率位于95%置信区间的边界内。与置信区间不同，这不仅仅是一个模拟量，而是一个简明直观的概率声明。...95%的HPD显示，人口中的这些回归系数有95%的概率位于相应的区间内，也请看下面的数字中的后验分布。由于0不包含在可信区间内，我们可以相当肯定存在影响。
1.sysbench基础知识 sysbench的cpu测试是在指定时间内，循环进行素数计算 素数（也叫质数）就是从1开始的自然数中，无法被整除的数，比如2、3、5、7、11、13、17等。...: 线程数 - 若设置为1，则sysbench仅启动1个线程进行素数的计算 - 若设置为2，则sysbench会启动2个线程，同时分别进行素数的计算 - 默认值为1 –time: 运行时长，单位秒 -...44 execution time (avg/stddev): 10.0000/0.00 // 每个线程平均耗时10秒，标准差为0 event: 完成了几轮的素数计算 stddev(标准差):...在相同时间内，多个线程分别完成的素数计算次数是否稳定，如果数值越低，则表示多个线程的结果越接近(即越稳定)。...6.结果分析 如果有2台服务器进行CPU性能对比，当素数上限和线程数一致时： 相同时间，比较event 相同event，比较时间 时间和event都相同，比较stddev(标准差)
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