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【Excel系列】Excel数据分析：相关与回归分析

如将反映两变量间线性相关关系的统计指标称为相关系数（相关系数的平方称为判定系数）；将反映两变量间曲线相关关系的统计指标称为非线性相关系数、非线性判定系数；将反映多元线性相关关系的统计指标称为复相关系数、...复判定系数等。...可以使用相关系数分析工具来检验每对测量值变量，以便确定两个测量值变量是否趋向于同时变动，即，一个变量的较大值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联（正相关）；或者一个变量的较小值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联...可以使用“协方差”工具来检验每对测量值变量，以便确定两个测量值变量是否趋向于同时变动，即，一个变量的较大值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联（正相关）；或者一个变量的较小值是否趋向于与另一个变量的较大值相关联...参数值、参数检验与置信区间。表 17-4 输出结果（回归系数、t检验及置信区间 ? 表 17-5 输出结果（残差）RESIDUAL OUTPUT ?

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机器人控制的基本方法

下面以关节空间位置控制为例，说明机器人的位置控制。如图1-1所示，关节位置给定值与当前值比较得到的误差作为位置控制器的输入量，经过位置控制器的运算后，其输出作为关节速度控制的给定值。...关节位置控制器常采用PID算法，也可以采用模糊控制算法。 ? 图1-1 关节位置控制示意图在图1-1中，去掉位置外环，即为机器人的关节速度控制框图。通常，在目标跟踪任务中，采用机器人的速度控制。...由于关节力/力矩不易直接测量，而关节电机的电流又能够较好的反映关节电机的力矩，所以常采用关节电机的电流表示当前关节力/力矩的测量值。...位置控制为PI控制，给定为机器人末端的笛卡尔空间位置，末端的笛卡尔空间位置反馈由关节空间的位置经过运动学计算得到。图中，T为机器人的运动学模型，J为机器人的雅克比矩阵。...当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定，这时应用PID控制技术最为方便。

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【自动控制原理】数学模型：控制系统的运动微分方程、拉氏变换和反变换、传递函数

第2章数学模型基本概念系统的数学模型，是描述系统输入、输出量以及内部各变量之间关系的数学表达式，它揭示了系统结构及其参数与其性能之间的内在关系。...线性定常系统微分方程的一般标准形式什么是线性? ->满足叠加原理什么是定常 (时不变) ? 什么是阶次?...2.2.1 拉氏变换的定义 2.2.2 典型函数的拉氏变换拉氏变换是一种线性变换，将变量从时间域变换到复数域，将微分方程变换为s 域中的代数方程来处理。...**下定义的传递函数是复变量s的有理分式函数，即: n>=m 各系数均为实数传递函数是系统的数学描述。...、变换输入信号的能力，全面反应系统本身的性能，只与系统或元件的结构和参数有关，与输入量的形式 (幅度、大小) 无关传递函数的拉氏反变换是系统的脉冲响应 !!!

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【职场经验·分享】之【流程制度优化】

关键词——职场、工作复盘、流程制度优化【故事重演】工作背景: 阿常作为测试经理，目前通过周会和team同步工作进展，通过月会进行工作复盘，会议主持由各成员轮值，今天轮到同事Y主持周会&月会。...❓【问题反思】周会环节 ——重点是信息同步，关注是否需要解决问题和协调资源。问题:无月会环节 ——重点是回顾本月工作完成情况，关注是否需要优化流程机制，以及专业技能分享交流。...配置文件配成测试坏境的，2.2号代码漏发) 【探究原因】周会环节——无月会环节问题1:代码管理规范原因分析1.1——开发对业务和代码架构不熟悉；原因分析1.2——合代码有冲突时开发未互相确认自己的代码是否被覆盖...问题2:上线流程规范原因分析2.1——末检查配文件是否是生产环境的；原因分析2.2——开发上线时合代码不仔细，导致代码有遗漏。...【总结】最后简单总结一下: 今天阿常分享了自己职场工作复盘的案例，引发了对代码管理规范和上线流程规范的思考。我是Tester阿常，感谢你的阅读。

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【运营】任意两个时间段的复购率？Power BI一招帮你搞定

我们将两个日期字段都添加为切片器： ?...我们要做的就是添加几个度量值：日期1范围的客户日期1范围的客户在日期2中也产生了订单以上两个的百分比我们直接给出度量值：日期1的客户数量 = CALCULATE( DISTINCTCOUNT...因为普通行受到本行的切片器影响，所以华东地区只查看华东地区内的复购，中南只看地区内的复购，有可能会发生华东地区的客户下一次在华北地区购买，这样，这笔订单，既不属于华东的复购，也不属于华北的复购。...然而总计行，是忽略地区切片器的，不管你在哪个地区购买，在哪个地区继续购买，都是复购。说总计行和普通行完全一致是因为度量值完全一致，说不一致是因为切片器不同。...我们修改一下度量值：日期1的客户在日期2中复购的数量 = VAR CUSTOMERSINDATE1= CALCULATETABLE( SUMMARIZE(sales,sales[客户ID

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如何分析用户复购行为？

【解题思路】 1.明确业务指标要分析的是“在2019.5-2020.4期间的复购率”，复购率是业务分析中经常用到的指标。...复购率是衡量产品受欢迎度的指标。复购率高，说明产品的忠诚用户越多，这时公司需要把更多的精力和资源投入到吸引、引导在用户的复购上。...3月份的总的复购人数为30人，复购率=一定时间内购买次数大于1次的人数（30）/所有购买的用户数（100）=30% 2.如何判断是否是复购呢？...不同的行业有不同的标准，一般是指发货了再购买的才算复购，同一天购买的不算是复购。也就是日期不同的，再次购买的用户算是复购。.../ count(distinct(a.顾客ID)) as 复购率 3.不同日期的复购一般按不同日期的购买为复购，需要把“销售订单表”复制为2个表，用不同的日期取交集，取出不同日期购买的顾客/次数

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【C++ 语言】引用 ( 引用简介 | 指针常量 | 常量指针 | 常引用 | 引用参数 | 引用指针对比 )

常引用 V . 引用作为参数 VI . 引用与指针对比 I ....常引用 ---- 常引用 : ① 常引用简介 : 引用本身是一个常量指针 , 指针本身的地址不可改变 , 常引用在常量指针的基础上 , 将指向的数据也设置成常量 , 即不能通过该引用修改变量的值 ;...语言中 , 如果要让函数的参数可以将结果返回 , 则必须使用指针作为参数 ; C++ 中的引用参数 : C++ 在 C 语言基础上扩展了引用数据类型 , 使用引用可以替代上面的指针作为参数的情况 ,...使参数具有返回结果的能力 ; 作用及意义 : ① 具有返回值能力 : 使用引用作参数 , 可以将参数当做返回值使用 ; ② 提高参数传递效率 : 大型对象作参数时 , 使用引用类型 , 可以提高参数传递效率...: ① 引用比指针更严格 : 引用在定义时必须被初始化 , 而且只能初始化这一次 , 相当于指针常量 ; 指针是可变的 , 指针指向的地址 , 以及地址中的数据都是可变的 ; 引用的变量值内容可变

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c语言return x_没有return

int GetX() const; int 表示函数返回值为复int型；（）为空表示该函数不需要参数制； const 表示该函数不修改任何值；加起来就是：定义一个返回值类型为度 int 参数为void...名为GetX 的常知函数；类的常对象只道能调用这种常成员函数。...当const放在成员函道数”尾巴”上修饰成员函数时，则该成员函数被称为“常成员函数”，表示该成员函数不可以修改类内的成员变量，这是为了保护类的成员变量不被修改。

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《AN4190应用笔记天线选择指南》——天线理论2

这篇应用笔记介绍了短距离设备应用在那个使用何种天线时要考虑的最重要参数，很有参考价值，分享给各位读者。...天线输入端的复反射系数为：公式2 其中： Zinput = 天线的复输入阻抗 Z0 = 源/系统阻抗反射功率等于入射（前向）功率乘以复输入反射系数的幅度的平方。...反射功率是提供给天线返回负载的总功率的一部分天线输入阻抗匹配的质量通常由两个参数之一来规定：回波损耗或驻波比（ SWR），有时称为电压驻波比（ VSWR）。...EIRP也可以认为是完美的各向同性天线为得到测量值而需要辐射出去的功率量。...可能与无线电（ Pt）传输的功率、网络和失配损耗（ L）以及天线增益（ G）相关：公式5 在构建场的区域中，规范可能会限制发射器的EIRP，以防止人员暴露在高功率电磁场中；不过， EIRP通常被限制为对相似频率上的服务产生的干扰最小

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Java之初识

Java程序经过编译之后可以转换为一种叫做Java字节码的中间语言，这个编译器就是我们常用的JDK，这个生成的字节码再交给Java虚拟机，由Java虚拟机将字节码变成机器可以识别的机器语言，这个Java...\Java\jdk1.8.0（电脑的jdk安装路径，名称全英文）　　　　变量名：CLASSPATH （JDK类库路径）　　　　变量值：....变量名：Path （配置所有的系·统环境命令）　　　　变量值：%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin; 　　配置完成后在操作台输入命令 javac 和 java检查是否配置成功...，string代表参数类型，[ ]表示数组，args参数名，{}里是方法体，System.out.println是在控制台上打印出来。　　...1111，而b 的值是2，转换成二进制为0010，根据异或的运算规律，可以得出其结果为1101 即13。

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详解数据模型设计方法

DWD层完善度：衡量DWD层是否完善，最好看ODS层有多少表被DWS/ADS/DM层引⽤。...⼤部分商品其实都没有店铺的属性，这种情况，就不建议将店铺和商品的其他维度属性，⽐如商品类别、品牌设计成⼀个维表。 2....出于维表稳定性产出的考虑，你可以将更新频繁的和变化缓慢的进⾏拆分，访问频繁的和访问较少的维表进⾏拆分。对于维表的规范化命名，建议⽤“dim_主题域_描述_分表规则”⽅式。...从确⽴设计⽬标，到通过⼀系列步骤，将⼀个个分散的、杂乱的、烟囱式的⼩数仓逐步规整到⼀个可复⽤、可共享的数据中台，最后通过产品化的⽅式实现系统化的管理。最后，再强调⼏个点： 1....4、随着时间的推移，越来越多的⽇常业务需求可以⽤公共数据层（中台来完成）。 5、⽇常业务需求开发和公共数据层构建是相互促进的循环。

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机器学习之鸢尾花-支持向量机

在这个算法中，我们将每个数据项绘制为n维空间中的一个点（其中n是你拥有的是特征的数量），每个特征的值是特定坐标的值。然后，我们通过找到很好地区分这两个类的超平面来执行分类的任务。...# 在这个算法中，我们将每个数据项绘制为n维空间中的一个点（其中n是你拥有的是特征的数量），每个特征的值是特定坐标的值。 # 然后，我们通过找到很好地区分这两个类的超平面来执行分类的任务。...# shrinking：bool参数默认为True # 是否采用启发式收缩方式 # tol: float参数默认为1e^-3 # svm停止训练的误差精度 # cache_size...:', model.best_score_) # 获取最佳度量值 # 网格搜索-最佳度量值: 0.980952380952381 print('网格搜索-最佳参数：', model.best_params..._) # 获取最佳度量值时的代定参数的值。

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数据模型⽆法复⽤，归根结底还是设计问题

如何衡量完善度 ---- DWD层完善度：衡量DWD层是否完善，最好看ODS层有多少表被DWS/ADS/DM层引⽤。...⼤部分商品其实都没有店铺的属性，这种情况，就不建议将店铺和商品的其他维度属性，⽐如商品类别、品牌设计成⼀个维表。 2....出于维表稳定性产出的考虑，你可以将更新频繁的和变化缓慢的进⾏拆分，访问频繁的和访问较少的维表进⾏拆分。对于维表的规范化命名，建议⽤“dim_主题域_描述_分表规则”⽅式。...从确⽴设计⽬标，到通过⼀系列步骤，将⼀个个分散的、杂乱的、烟囱式的⼩数仓逐步规整到⼀个可复⽤、可共享的数据中台，最后通过产品化的⽅式实现系统化的管理。最后，再强调⼏个点： 1....4、随着时间的推移，越来越多的⽇常业务需求可以⽤公共数据层（中台来完成）。 5、⽇常业务需求开发和公共数据层构建是相互促进的循环。

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8月25日「星空夜话」攻防战后总结 | FreeBuf甲方群话题讨论

在复盘时无论是对上还是对下，其水平的高低将直接影响到权责的担当是否合理、日后的安全预算是否充足、人员配置是否高效，可以说，复盘总结是企业安全负责人乃至整个安全部门在攻防演练后面临的又一大考验，本期话题讨论...，我们将以攻防演练后该如何做好复盘总结为主题，就相关问题展开讨论。...A7： 1.用数据说话，将安全防御从面到点的结果以数字的形式呈现给领导； 2.做好事件调查，预防措施，着重体现防御成功比； 3.攻防没有百分百的成功，要体现数据还在，攻击可发现，企业很重要才会被作为高价值目标攻击...，同兄弟单位和安全厂家沟通有无，形成经验分享案例，常学常思，举一反三。...关于「攻防复盘‍星空夜话」：「攻防复盘星空夜话」作为《FreeBuf网安智库说》第四季的主题，由网络安全行业门户FreeBuf主办，将共邀8位行业资深嘉宾、共9期节目，围绕红蓝方观点、攻防报告分享、圆桌讨论等主题

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JVM性能调优-实战应⽤之使⽤虚拟机⼯具JMAP

简介：jmap常⽤命令讲解，linux命令说明书怎么看？ JMAP是什么 **Jmap (Memory Map for Java）**命令⽤于⽣成堆转储快照。...如果不使⽤ jmap 命令，要想获取 Java 堆转储快照，还有⼀些⽐较“暴⼒”的⼿段：-XX: +HeapDumpOnOutOfMemoryError参数，可以让虚拟机在 OOM 异常出现之后⾃动⽣成...dump ⽂件，⽤于系统复盘环节和 info 命令⼀样，jmap 有不少功能在 Windows 平台下都是受限的，除了⽣成 dump ⽂件的- dump 选项和⽤于查看每个类的实例、空间占⽤统计的-...JMAP常⽤命令 -dump ⽣成 Java 堆转储快照。格式为：-dump: format=b, file= ?

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【Spring MVC】如何运用应用分层思想实现简单图书管理系统前后端交互工作

lombok包中的Data的注解，所以这里进行了反编译（编译器生成代码的一种工具包），所以帮我们编写了get 与set方法； 2.实现用户登录和之前的案例的样式基本是一致的，URL路由映射，判断拿到的参数是否符合要求....equals(password)){ return true; } return false; } } 解释：第一个if判断，拿到的参数是否是为空的...，如果为空那么就返回false，反之进入下一个判断；第二个if判断，这里的文本是否是我们规定的文本（这一步就是判断密码用户是否正确）（这里写死了！）...三层架构：强调不同维度数据处理的⾼内聚和低耦合, 将交互界⾯, 业务处理和数据库操作的逻辑分开....⻆度不同也就谈不上互相替代了，在⽇常的开发中可以经常看到两种共存的情况但是两者的目的：都是"解耦，分层，代码复⽤"（高内聚，低耦合） 2.2代码重构此时我们实现分层应用的思想实现上述代码的改进： 1

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Linux调试器-gdb的使用

逐过程：n n 逐语句：s s 我们调试代码也是为了查看一些局部局部变量的值是否按照我们想要的方式变化呢，为了了解这个现象就需要知道在程序运行过程中局部变量值的变化。...display 变量名/取地址:常显示变量的内容和地址 display 变量名/取地址:常显示变量的内容和地址 undisplay 编号:取消常显示变量的内容和地址 undisplay 编号:...取消常显示变量的内容和地址 c:从一个断点运行到下一个断点(范围查找) c finish:将一个函数运行结束，就停下来(范围查找) finish until + line:在一个范围内，直接运行到指定行...finish：执行到当前函数返回，然后挺下来等待命令 print§：打印表达式的值，通过表达式可以修改变量的值或者调用函数 p变量：打印变量值。...display 变量名：跟踪查看一个变量，每次停下来都显示它的值 undisplay：取消对先前设置的那些变量的跟踪 until X行号：跳至X行 breaktrace(或bt)：查看各级函数调用及参数

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做对这五点，赢在金三银四

今天是日更的 65/365 天大家好呀，我是阿常，昨天帅张广州分队邀请了嘉宾 lee、木木以及若坤关于「求职面试」进行线上分享，由于阿常当天有其他安排，所以只完整地听完了lee的分享，木木的分享阿常听了一部分...，若坤的分享阿常没听到有些可惜。...下面阿常把自己听到的部分内容做个总结：一、lee 的分享一）深度复盘，好好认识自己（分析自己）知道自己的特长，自己短期、长期的需求，匹配自己的需求。...1、宏观层面照片精修（颜值即正义）、排版简单（不要搞得花里胡哨）、内容精简（ 1～2 页铺满） 2、细节层面基本信息写全（电话要写吧）、不写无关信息（是否党员一般来说不重要哈）、不写错别字（你专业吗...二、木木分享一）合适的跳槽时机 1、工作年龄处于哪个阶段，工龄 1 ～2 年、3～5年 2、工作在职时长是否超过一年，考虑到稳定性 3、个人因素或环境因素导致不得不选择跳槽二）人才市场的价格定位

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Redis学习笔记（入门篇）

⾼性能、低延时（基于内存、IO 多路复⽤、良好编码） 4. ⽀持数据持久化 5. ⽀持主从、分⽚集群 6....⽀持多语⾔客户端 ---- Redis 安装建议 Linux 下安装，直接到官⽹安装即可，注意安装后更改 redis.conf ⽂件，设置 bind ip、requirepass 密码等参数。...Redis 连接⽅式 redis-cliGUI 多语⾔ SDK Redis 常⽤命令 Redis 的命令根据数据结构分为多个组。不⽤背！...性能较差，⽣产环境（尤其是主节点）不建议使⽤ del key... exists key 判断 key 是否存在 expire key 设置过期时间 ttl key 查询剩余存活时间，未设置过期时间则为...常⻅命令如下：分为单集合命令和多集合命令（交并差集） SortedSet 类型有序集合，在 set 的基础上给每个元素多存了⼀个分数，类似于 value 类型为整型的 HashMap。

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从零开始学统计 01 | 神奇的正态分布

将条形图趋势绘制为曲线 ? 上面的曲线就是正态分布，正态分布在这个世界很常见，这会在后面的文章中谈到。三、举个栗子下图展示了婴儿和成人身高分布曲线。 ?...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。...可以描述为，随机变量X服从一个位置参数μ，尺度参数σ的概率分布，记做 ? ，或X服从正态分布。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。...根据这个上面的正态分布形状，在正态曲线的绘制时，需要知道两个值：告诉曲线的中心在哪：测量值的均值，μ 告诉曲线有多宽：测量值的标准差，σ 四、R语言绘制 ?

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