如果数据中有NA存在,表示这个位置数据遗失,不能进行值的类型描述.也不能用函数来计算,需要计算是可以加上na.rm=T表示忽略NA,但是这个位置并没有去除,使用length可以看到. > x<-c(10,20,30,NA) > x [1] 10 20 30 NA > mean(x) [1] NA > mean(x,na.rm=T) [1] 20 > length(x) [1] 4 >  x<-c(10,20,30,NA) > x [1] 10 20 3

原因解释:浮点数(小数)在计算机中实际是以二进制存储的,并不精确.比如0.1是十进制,转换为二进制后就是一个无限循环的数:0.00011001100110011001100110011001100110011001100110011001100python是以双精度(64bit)来保存浮点数的,后面多余的会被砍掉,所以在电脑上实际保存的已经小于0.1的值了,后面拿来参与运算就产生了误差. 解决办法:使用decimal库from decimal import *a = Decimal('4.2')

js小数运算会出现精度问题 js number类型 JS 数字类型只有number类型,number类型相当于其他强类型语言中的double类型(双精度浮点型),不区分浮点型和整数型. number类型不同进制 number 有四种进制表示方法,十进制,二进制,八进制和十六进制 表示方法 二进制: 0B或者0b (数字0和字母B或者小写字母b) ,后接1或者0表示二进制数 八进制: es5下禁止表示八进制数会自动转化为十进制数,es6用0o ,后接小于8的数字表示八进制 十六进制: 以0x或者0

在工作中经常需要进行数字运算,当然也会遇到浮点型数字的运算,但是运算结果却并不是想要. 这种小孩子都会做的简单运算,强大的计算居然算算错?原来,计算机的运算都需要转成二制运算,而二进制和实现位数限制有些数无法有限表示. 比如:以下是十进制小数对应的二进制表示 0.1 >> 0.0001 1001 1001 1001…(1001无限循环) 0.2 >> 0.0011 0011 0011 0011…(0011无限循环 计算机里每种数据类型的存储是一个有限宽度,比如 JavaScript

位运算是我最近才开始重视的东西,因为在LeetCode上面刷题的时候发现很多题目使用位运算会快很多.位运算的使用包含着许多技巧(详细可以参考http://blog.csdn.net/zmazon/article/details/8262185),但我仅仅在大一学C语言入门的时候接触过,很多东西都不了解,因此我在这篇文章里面稍微总结一下我在LeetCode遇到的关于位运算的题目,当然仅仅只是一部分,因此这篇文章可能会在我每次遇到位运算的题目时更新一下. 首先要回忆一下有哪些位运算的操作: 按位与

点击返回 自学Linux命令行与Shell脚本之路 11.5-执行数字运算 1. Shell基本运算符 Shell 和其他编程语言一样,支持多种运算符,包括: 算数运算符 关系运算符 布尔运算符 字符串运算符 文件测试运算符 原生bash不支持简单的数学运算,但是可以通过其他命令来实现,例如 awk 和 expr,expr 最常用. expr 是一款表达式计算工具,使用它能完成表达式的求值操作. 例如,两个数相加(注意使用的是反引号 ` 而不是单引号 '): 注意: 表达式和运算符之间要有空格,

方法是:如在Authorized.jsx中解决,当未登录成功(包括登录失败和登录验证中),就显示loading,否则继续 加载渲染children 一个三目运算或者if分支就可以解决,但是要写到最先加载的路由页面中,这样一开始加载页面时,才能拦住其他的组件的加载,例如:我的项目一开始就加载鉴权组件Authorized,那么 Authorized.jsx render() { if (loading || loginCode === 100) { return <PageLoading />;

对于程序开发人员而言,目前使用最流行的两种后台数据库即为MySQL and SQL Server.这两者最基本的相似之处在于数据存储和属于查询系统.你可以使用SQL来访问这两种数据库的数据,因为它们都支持ANSI-SQL.还有,这两种数据库系统都支持二进制关键词和关键索引,这就大大地加快了查询速度.同时,二者也都提供支持XML的各种格式.除了在显而易见的软件价格上的区别之外,这两个产品还有什么明显的区别吗?在这二者之间你是如何选择的?让我们看看这两个产品的主要的不同之处,包括发行费用,性能以及它

1.StringBuffer a.StringBuffer 与 String:①StringBuffer是一个全新的类型,与String没有继承关系 ②StringBuffer的出现是为了解决String内容不可变的问题,它是可变的 ③StringBuffer绝不享受String的特殊语法(什么"+"号拼接.直接赋值String常量) StringBuffer sb = new StringBuffer("hello"); b.常用方法: StringBuffer

一.题目:打印1到最大的n位数 题目:输入数字n,按顺序打印出从1最大的n位十进制数.比如输入3,则打印出1.2.3一直到最大的3位数即999. 二.不同的解法 2.1 不假思索的解法 最容易想到的办法是先求出最大的n位数,然后用一个循环从1开始逐个打印: static void Print1ToMaxOfNDigitsSimple(int n) { ; ; while (i < n) { number = number * ; i++; } ; i < number; i++) { Cons

有关后台任务的使用,估计大伙伴们不会陌生,而且老周曾经在某文中也简单讲述过.说到后台任务,老周想到了一个问题:有人问,后台任务一定要独立写到一个Runtime组件中吗,能不能写到主项目的代码中? 老周严重地回答你:是可以的,在配置清单文件中,你只需要在Extension元素中指定Executable为主项目的.exe文件即可. <Extension Category="windows.backgroundTasks" EntryPoint="……" Execu

∮进程 进程与程序 进程与程序是有区别的.刚吃完炸鸡腿,拿出一张餐巾纸,擦完嘴之后,在油乎乎的纸上写下以下文字 #include <stdio.h> void main() { printf("helloworld"); },对这段文字就是程序.你的 Hello.c 就是程序,编译之后的 Hello.out 就是程序. 程序是"静态"的,不争夺CPU 和内存资源.进程是 "动态"的,争夺CPU 和内存资源的"运行起来的程序&

本文以CentOS操作系统为例介绍Sonar的安装配置,以及如何与Jenkins进行集成,通过pmd-cpd.checkstyle.findbugs等工具对代码进行持续审查. 一.安装配置sonar 1.Sonar介绍 Sonar是一个用于代码质量管理的开源平台,用于管理Java源代码的质量.通过插件机制,Sonar 可以集成不同的测试工具,代码分析工具,以及持续集成工具,比如pmd-cpd.checkstyle.findbugs.Jenkins.通过不同的插件对这些结果进行再加工处理,通过量化

简介 Power BI Desktop -是一款由微软发布的自助式商业智能工具,功能强大.易于使用.其中还可以通过微软云连多个数据源并且使用数据源来创建可视化表盘. 但是几乎所有的BI都需要展示如何随时间改变KPI.因此我将会介绍一个帮助我们使用事件元素来分析数据的关键功能.在PowerBI Desktop 中叫做“time intelligence”.应用这种时域分析法能是商业智能中基本的数据表现形式.毕竟公司想要知道的无非就是今年的业绩相比去年如何以及取得了何种进步. “Time intel

整理一下网上所看到sql优化方法 1.使用大写字母书写sql,因为oracle解释器会先将sql语句转换成大写后再解释 2    减少访问数据库的次数,多数情况下一条sql可以达到目的的,就不要使用多条sql. 当执行每条SQL语句时,ORACLE在内部执行了许多工作:解析SQL语句,估算索引的利用率,绑定变量,读数据块等等.由此可见,减少访问数据的次数,就能实际上减少ORACLE的工作量. 例如: 以下有三种方法可以检索出雇员号等于0342或0291的职员. 方法1(最低效) SELECT E

导读:接下来的网上商城的项目,需要用到MySQL数据库了.这个对于我来说,是一个新接触的东西,按照惯例,在刚开始学习一个东西的时候,先从宏观上去了解它.本篇博客,先介绍SQL Server的基本内容,然后介绍MySQL的基本内容,最后介绍两者之间的区别. 一.SQL Server基本简介 1.1,概述 SQL Server 是Microsoft 公司推出的关系型数据库管理系统.具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点,可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运

适合大数据的分布式存储与计算平台 l作者:Doug Cutting l受Google三篇论文的启发   lApache 官方版本(1.0.4) lCloudera 使用下载最多的版本,稳定,有商业支持,在Apache的基础上打上了一些patch.推荐使用. lYahoo Yahoo内部使用的版本,发布过两次,已有的版本都放到了Apache上,后续不在继续发布,而是集中在Apache的版本上. Hadoop核心项目 lHDFS: Hadoop Distributed File System 分布式

前言 据说目前MySQL用户已经达千万级别了,其中不乏企业级用户.可以说是目前最为流行的开源数据库管理系统软件了.任何产品都不可能是万能的,也不可能适用于所有的应用场景.那么MySQL到底在什么场景下适用什么场景下不适用呢? 1.Web网站系统 Web站点,是MySQL最大的客户群,也是MySQL发展史上最为重要的支撑力量,这一点在最开始的MySQLServer简介部分就已经说明过. MySQL之所以能成为Web站点开发者们最青睐的数据库管理系统,是因为MySQL数据库的安装配置都非常简单,使用

容易引起oracle索引失效的原因很多: 1.在索引列上使用函数.如SUBSTR,DECODE,INSTR等,对索引列进行运算.需要建立函数索引就可以解决了. 2.新建的表还没来得及生成统计信息,分析一下就好了 3.基于cost的成本分析,访问的表过小,使用全表扫描的消耗小于使用索引. 4.使用<>.not in .not exist,对于这三种情况大多数情况下认为结果集很大,一般大于5%-15%就不走索引而走FTS. 5.单独的>.<. 6.like "%_"

陆陆续续更新这个计算器用了一个礼拜了,今天无论如何也要把它更完.笔者有点追求完美,再者每天都有课,晚上还有作业,还有每晚都会写一些其他的博文. 上一次漏了写如何实现计算的.思路如下: 之前得到一个栈2stack2,里面存的是逆波兰式.但是注意了,式子是反过来的.因为栈只能从栈顶写入,从栈顶拿出.所以,必须把栈2的数反过来. 下面是转换的代码: // //将栈2数值倒过来 // private void UpSideDown() { string[] strTemp = stack2.ToArra

线性回归.对数几率回归模型,本质上是单个神经元.计算输入特征加权和.偏置视为每个样本输入特征为1权重,计算特征线性组合.激活(传递)函数 计算输出.线性回归,恒等式(值不变).对数几率回归,sigmoid.输入->权重->求和->传递->输出.softmax分类含C个神经元,每个神经元对应一个输出类别. XOR异或运算,无法通过线性模型解决.sigmoido类型神经元要求数据线性可分.2D数据存在直线,高维数据存在超平面,把不同类别样本分隔. 在神经网络输入和输出之间插入更多神经元