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使用Jedis在高并发报错 (java.net.SocketException: Connection reset by peer: socket write error)

Connection reset by peer: 原因可能是多方面的，不过更常见的原因是： ①：服务器的并发连接数超过了其承载量，服务器会将其中一些连接Down掉； ②：客户关掉了浏览器，而服务器还在给客户端发送数据...； ③：浏览器端按了Stop 1.报错信息 java.lang.reflect.InvocationTargetException: null at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor15

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CS224W 3.1-Motifs and Structural Roles in Networks

拿真实的网络来对比不同网络的profile水平还是前面那个三个节点的例子，下图最下方横坐标表示的是三个节点对应的不同的子图，纵坐标是“重要程度”度量的值，测试了四种不同的网络（每个网络中也选取了不同的case），纵坐标正的值表示过表示...意味着出现的频率很高 significant---相比随机图，出现的频率更高随机图再次出现后续可以发现随机图给我们研究现实网络提供了一个很好的参照作用用途：模块的用途比较显然--（1）弄明白网络如何工作（2）在给定情境下预测网络的操作和反应...这里用到的是对比同样的子图类型下，真实网络和随机网络的出现次数，并且最后做一个正态化。...（如果不对比，仅仅看出现次数，有些网络非常的大且密度很高，可是其实某个子图并不具有代表性，但是因为图过大，所以这个子图出现次数也能有较大的数字，所以还是要和随机图来进行对比，并且要正态化）有了这个数学计算公式...，就可以知道如何衡量子图的significance，那么在给定了degree的时候如何去配置这个用来做对比的随机图呢？

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Java 中文官方教程 2022 版（四十四）

如果底层方法抛出异常，它将被java.lang.reflect.InvocationTargetException包装。...import java.lang.reflect.InvocationTargetException; import java.lang.reflect.Method; class AnotherClass...ctorModifiers.html 由于构造函数在语言中的作用，比方法更少的修饰符是有意义的：访问修饰符：public，protected和private 注解 ConstructorAccess示例在给定类中搜索具有指定访问修饰符的构造函数...import java.lang.reflect.InvocationTargetException; import static java.lang.System.err; public class...import java.lang.reflect.InvocationTargetException; import static java.lang.System.out; public class

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Inverse kinematics

它允许处理几乎任何类型的机构在逆运动学模式(IK模式)或正运动学模式(FK模式)。IK的问题可以被看作是找到一个关节值对应于一个给定的身体元素(通常是末端执行器)的特定位置和/或方向的问题。...例如，对于一个串行操作器，问题是在给定末端执行器的位置(和/或方向)的情况下，求出操作器中所有关节的值。...逆问题——在给定关节值的情况下找到末端执行器位置——被称为FK问题，通常被认为是比IK更容易的任务。这当然是正确的，当处理开放的运动链，但不适用于一般类型的机械配置如下一个例子: ?

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在不平衡数据上使用AUPRC替代ROC-AUC

给定一个新的例子，它输出正类的概率。我们取一个包含 3 个正例和 2 个负例的测试集，计算分类器的预测概率——在下图中按降序对它们进行排序。...每个阈值代表一个二元分类器，其预测对其上方的点为正，对其下方的点为负——评估度量是针对该分类器计算的。图 1：在给定概率和基本事实的情况下，计算 ROC 曲线和 PRC。...这些点按正类概率排序（最高概率在顶部），绿色和红色分别代表正标签或负标签。我们可以绘制 ROC 曲线和 PRC：图 2：根据图 1 中描述的数据绘制 ROC 曲线和 PRC。...在给定不平衡数据的情况下，与召回率的变化相比，FPR 的变化是缓慢的。这个因素导致了上面差异的产生。在解释之前，我们要强调的是这里是不平衡的数据集。...它们有着类似的数据不平衡的本质，因为正样本很少。如果我们模型的用户能更快地找到他们需要结果就能节省很多时间。也就是说，正样本的分数是关键。

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在不平衡数据上使用AUPRC替代ROC-AUC

给定一个新的例子，它输出正类的概率。我们取一个包含 3 个正例和 2 个负例的测试集，计算分类器的预测概率——在下图中按降序对它们进行排序。...每个阈值代表一个二元分类器，其预测对其上方的点为正，对其下方的点为负——评估度量是针对该分类器计算的。图 1：在给定概率和基本事实的情况下，计算 ROC 曲线和 PRC。...这些点按正类概率排序（最高概率在顶部），绿色和红色分别代表正标签或负标签我们可以绘制 ROC 曲线和 PRC：图 2：根据图 1 中描述的数据绘制 ROC 曲线和 PRC 计算每条曲线下的面积很简单...在给定不平衡数据的情况下，与召回率的变化相比，FPR 的变化是缓慢的。这个因素导致了上面差异的产生。在解释之前，我们要强调的是这里是不平衡的数据集。...它们有着类似的数据不平衡的本质，因为正样本很少。如果我们模型的用户能更快地找到他们需要结果就能节省很多时间。也就是说，正样本的分数是关键。

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应如何设置HashMap容量的初始值？

正例：initialCapacity = (需要存储的元素个数 / 负载因子) + 1。...import java.lang.reflect.InvocationTargetException; import java.lang.reflect.Method; import java.util.HashMap

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小朋友学C语言（17）：斐波那契数列的递归实现

先举个例子：从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚，正在给小和尚讲故事呢！故事是什么呢？"从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚，正在给小和尚讲故事呢！故事是什么呢？'...从前有座山，山里有座庙，庙里有个老和尚，正在给小和尚讲故事呢！故事是什么呢？……'" 这个例子里，故事内嵌套着故事，构成了递归。...无论原先输入的正自然数n的值是多少，最终都会递归减少到n=1或n=2的情况。开头讲的那个例子，不是严格的递归，因为那个故事是讲不完的，没有终止条件。

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获取一般椭圆外接矩形

正椭圆的外接矩形可以直接根据椭圆中心以及长短半轴确定，但一般的斜椭圆就要复杂一些，本文记录计算斜椭圆外接矩形的过程。...需要求得在给定 a,b,\alpha 下椭圆的外接矩形，可以将问题简化为在给定数据下求图中 height 变量。...一般化方程正椭圆方程为： image.png 当顺时针旋转角度 \alpha 后，x,y 值可以表示为： image.png 带入正椭圆方程得到中心在原点的一般椭圆方程： \frac { (

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一些统计学基础知识，Statistics basics

泊松分布：单独事件在给定区间内随机独立的发生；一直该区间内的事件平均发生次数且为有限值。正态分布（高斯分布）：曲线对称，中央部位的概率密度最大，均值和中位数和众数均位于中央。...求正太分布概率三步走：（1）确定分布范围；（2）使用标准分标准化；（3）查找概率；几种分布表示及其期望和方差： ?...正太分布代替二项分布的情况：当np和nq都大于5时，q=1-p；可以用正太分布代替二项分布。因为二项分布为离散分布，正太分布为连续分布，所以替代时可能会使结果稍微偏大，因此需要进行连续性修正。 ?...当n>30时，可用正太分布近似，切需要进行连续性修正。 x符合正太分布，则x平均值一定符合正太分布。若x不符合正太分布，那么x的平均值符合正太分布吗？...中心极限值定理：非正太分布x中取出一个样本，且样本很大，则x的平均值分布近似为正太分布。公式如下： ? 四，置信区间的构建，假设检验，卡方分布，方差分析。（未完待续）

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是否需要对因子进行『行业中性化』处理？

问题来了：一个追求均值-方差最优（即在给定风险下追求最大回报，或在给定回报下追求最小风险）的投资者，是应该使用原始的包含这两个部分的BM因子，还是只使用更能准确预测回报的那个部分进行投资呢？...在均值-方差框架下，投资者希望在给定风险水平下最大化预期回报，或者在给定预期回报下最小化风险。...行业内因子在多个行业中同样显示出正回报，这表明在纯多策略中，投资者不仅可以从行业层面的暴露中获益，还可以从行业内的公司特定因子中获得额外的价值。...这一结果表明，在多因子投资组合中，行业中性化的多空策略能够提供额外的价值，即它们在考虑了其他因子后仍然能够带来正的超额回报。图8则关注纯多因子。...在这些回归中，所有版本的标准纯多因子都显示出正的截距，而行业中性化的因子中有一部分显示负的截距。

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最大似然估计 – Maximum Likelihood Estimate | MLE

查看详情维基百科版本在统计学中，最大似然估计（MLE）是一种在给定观察的情况下估计统计模型的参数的方法。在给定观察结果的情况下，MLE尝试找到使似然函数最大化的参数值。...MLE将通过将均值和方差作为参数并找到特定的参数值来实现这一点，这些参数值使得观察到的结果在给定正态模型的情况下最可能。

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机器学习系列18：核函数

让我们来考虑这样一个问题，现在给定一个数据集，让你划分出决策边界，该怎么办呢？数据集中正样本为「叉」，负样本为「圈」，如下图： ?...第一反应就是用一个高阶多项式去构造一个假设函数，当假设函数大于等于零时，我们就可以认为它为正样本，否则为负样本，类似下面这种形式： ?...现在观察粉红色的点，它离 l^(1) 近，f1 = 1，离 l^(2) , l^(3) 远，f2 和 f3 都为 0，此时假设函数大于 0，我们就可以预测这是一个正样本。

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支持向量机-数学解释

假设y对正样本为+1，对负样本为-1，则上述两个等式都可以通过在等式两边乘以y来在正边界或负边界线上表示样本x。它们也称为支持向量。 ?...决策规则-最大宽度假设我们在正边界线上有矢量x +，在负边界线上有矢量x-。x +负x-表示从负矢量x-到正矢量x +的方向力。...如果我们在这个方向力上以垂直于决策边界的单位矢量w进行点积运算，则这将成为负边界与正边界之间的宽度。注意w是法线向量，|| w || 是w的大小。 ?...在给定约束的情况下，该方程式通常用于查找目标函数的最大值或最小值。...总之，考虑到样本是分界线上的支持向量，拉格朗日最小化了目标函数（最终最大化了正边界和负边界之间的宽度）。 ? 从上式中找到关于w和b的导数后，可以简化如下。

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数据分析师必看的5大概率分布

P(X=k)=p(1-p)^k 0正概率的任何非负值。注意所有可能值的概率之和如何仍然加起来为1。...连续随机变量可以在给定（连续）间隔中取任何值。因此，如果我们为其所有可能值分配了非零概率，则它们的总和不会加起来为1。...有趣的是，可以证明，在给定均匀随机值生成器和一些微积分的情况下，可以对任何其他分布进行采样。正态概率分布通常分布的变量在自然界中很常见，它们实际上是标注规格。这实际上就是这个名字的来源。...对数正态概率分布对数正态概率分布是正常概率分布的不常见的姐妹。如果变量 Y = log（X）遵循正态分布，则称变量X是对数正态分布的。...它们通常没有正态的概率分布，但会更接近对数正态随机变量。指数概率分布指数概率分布也随处可见。它们与称为泊松过程的概率概念密切相关。

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cordic的FPGA实现(二) 向量模式与伪旋转处理

旋转模式下，每次迭代使得z趋向于0，与之相比，向量模式下，则是使y趋近于0，为了达到这一目的，每次迭代通过判断yi的符号确定旋转方向，最终使初始向量旋转至X轴的正半轴，这一过程也使得每次伪旋转的旋转角度类加载累加和存储在变量...在给定起始坐标点，求该点对应的角度时，使用向量模式，最终可以得到从该点到达x轴的角度（Zn）。在给定起始坐标点和旋转的角度，在求解终点对应的坐标时，使用旋转模式。 END

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cordic第二讲、向量模式与伪旋转处理

旋转模式下，每次迭代使得z趋向于0，与之相比，向量模式下，则是使y趋近于0，为了达到这一目的，每次迭代通过判断yi的符号确定旋转方向，最终使初始向量旋转至X轴的正半轴，这一过程也使得每次伪旋转的旋转角度类加载累加和存储在变量...在给定起始坐标点，求该点对应的角度时，使用向量模式，最终可以得到从该点到达x轴的角度（Zn）。在给定起始坐标点和旋转的角度，在求解终点对应的坐标时，使用旋转模式。

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为损失函数定个框架，码隆CVPR 2019提出图像检索新范式

研究者表示：「不同损失函数其实是在给予不同的力度来拉近或推远某个样本。...既然各种损失函数都在给样本加权以确定「拉或推」的力度，那么使用什么样的函数来加权就非常重要了。在 GPW 框架下，我们可以了解各种损失函数是怎样做这种加权的。...其中相对相似性又可以分为正相对相似性 (正样本)、负相对相似性（负样本）两种相似性，它们三者共同构建了上图 1 的 MS Loss 两步迭代策略。...对于正相对相似性，我们可以度量在相同 anchor 下正样本和负样本对之间的相似性。具体而言，如果 anchor 与负样本的相似性比它与最不相似的正样本对还要大，那么该负样本就是重要的样本。...同理，如果 anchor 与正样本的相似性比它与最相似的负样本还要小，那么该正样本也含有重要信息。这两者加起来就是该 anchor 第一步选出的重要样本。

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python 2.7正则下篇

>的作用是获取匹配到正则的地方，使用这个可以在给定的正则前面添加你想要添加的字符串，而与之前就正好相反的作用。...这个是正序匹配，还有个逆序匹配，如下图：大家自己体会吧，实在看不懂就去看《正则指引》那本书。

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谷歌全球大裁员，涉及1.2万人，皮查伊：我全责

与此同时，谷歌的主要收入来源 —— 广告收入正受到企业削减预算的压力，因为最近一段时间消费者缩减了支出。...微软首席执行官萨提亚・纳德拉（Satya Nadella）在给员工的电子邮件中表示，「对于每个受到影响的人而言，这都是一个充满挑战的时期。...这是在微软 47 年的历史中做出的最艰难选择之一」，「世界一些地区正陷入衰退，其它地区预计会出现衰退，所以要谨慎行事。」...公司全球零售主管 Doug Herrington 在给员工的邮件中表示，供应链困难、通货膨胀和生产力过剩等问题都在增加公司服务成本，需要进一步改善成本结构，以此来吸引更多客户。

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