注意在偶数情况下,中位数会存在小数,特别注意! hive里面倒是有个percentile函数和percentile_approx函数,其使用方式为percentile(col, p).percentile_approx(col, p),p∈(0,1)p∈(0,1) 其中percentile要求输入的字段必须是int类型的,而percentile_approx则是数值类似型的都可以 其实percentile_approx还有一个参数B:percentile_approx(col, p,B),参数B

今天做项目中,需要将文章点击量显示在页面中,需求中给的是多少多少万,虽然不是什么难事,但做程序员这么久了,需要考虑的不再是简单的实现,而且有效率和快捷, 虽然PHP自带的函数有number_format()可以做到实现千分位,但我要的是万分位, 通过查找,发现了可以用以下这个方法: $num = 86231; # 将数字转为万分位 echo $num>10000?sprintf("%.1f", $num/10000):$num; 类似的通过这个方法,可以稍微修改下,就可以实现百分

百分位数,统计学术语,如果将一组数据从小到大排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数.运用在教育统计学中,例如表现测验成绩时,称PR值.分位数是以概率将一批数据进行分割比如说,这里有一组6个同学的分数为[12, 31, 22, 61, 52, 88],然后我们将其由小到大排序[12, 22, 31, 52, 61, 88]给定概率点求p分位数1.比如我给定一个概率点无论是哪一组数据,至少40%的分数不及格,该事件的反面是至多60%的分数及格.(由微积分的

前言: 最近公司有数据分析的任务,如果使用Python做数据分析,那么对Pandas模块的学习是必不可少的: 本篇文章基于Pandas 0.20.0版本 话不多说社会你根哥!开干! pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pandas==0.20.0 一.数据分析需要的基本数据结构 数据统计.分析建立在二维表为基础数据结构之上,每一行称为1个Case,每1列成为1个variable : 按列分析:分析每 1个变量的变化.趋势

在之前的文章中,我们从高级抽象到底层细节各个层面全面介绍了 Flink 网络栈的工作机制.作为这一系列的第二篇文章,本文将在第一篇的基础上更进一步,主要探讨如何监视与网络相关的指标,从而识别背压等因素带来的影响,或找出吞吐量和延迟的瓶颈所在.本文将简要介绍处理背压的手段,而之后的文章将进一步研究网络栈微调的话题.如果你不是很熟悉网络栈的知识,强烈建议先阅读本系列的第一篇文章 <原理解析 | 深入了解 Apache Flink 的网络协议栈>. 监控 网络监控工作中最重要的环节可能就是监控背压了

1.  JMeter 测试计划 测试计划 使用 JMeter 进行测试的起点,是其它 JMeter 测试元件的容器. 线程组 代表一定数量的并发用户,它可以用来模拟并发用户发送请求.实际的请求内容在Sampler中定义,它被线程组包含.可以在"测试计划->添加->线程组"来建立它,然后在线程组面板里有几个输入栏:线程数.Ramp-Up Period(in seconds).循环次数,其中Ramp-Up Period(in seconds)表示在这时间内创建完所有的线程.如有

JMeter 官网原文: 90% Line - 90% of the samples took no more than this time. The remaining samples at least as long as this. Google翻译:“ 90% 的样品没有超过这个时间,剩余的样品至少只要这个.” 点击详细解释: 90% Line (90 th Percentile) is the value below which 90% of the samples fall. The

其实要说明这个参数的含义非常简单,可能你早就知道他的含义,但我对这个参数一直有误解,而且还一直以为是"真理",原于一次面试,被问到了这个问题,所以引起我这个参数的重新认识. 先说说我错误的认识: 我一直把90%Line 理解为: 90%用户的平均响应时间. 假如有10个数: 1.2.3.4.5.6.7.8.9.23 我会从这一组数中剔除掉10%的"另类",也就是剔除 23 ,因为如果把23计算进去求平均值,会有很大误差.可能大部分(90%)用户的响应感知那么差. 如

(转载自玄影池扁舟) 做java项目的时候可能经常会遇到double类型变量保留小数的问题,下面便把我的经验做个简短的总结: java中double类型变量保留小数问题大体分两种情况: (一):小数点后面位数过长,四舍五入保留指定位数: 可以用以下代码实现: public class TestDemo { public static void main(String[] args) {     double a=15.32743859;     double b=Math.round(a*100

Matlab取整函数有: fix, floor, ceil, round.取整函数在编程时有很大用处.一.取整函数1.向零取整(截尾取整)fix-向零取整(Round towards zero):>> fix(3.6)   ans =     32.向负无穷取整(不超过x 的最大整数-高斯取整)floor-向负无穷取整(Round towards minus infinity):>> floor(-3.6)  ans =    -43.向正无穷取整(大于x 的最小整数)ceil-向

聚合报告是 JMeter 使用过程中使用率非常高的监听器之一,可通过右键单击,依次选择[添加 / 监听器 / 聚合报告] 来进行添加.执行 JMeter 脚本后,聚合报告显示如下:

<!-- metrics --> <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-core</artifactId> </dependency> 这里,依托于springboot,版本号是3.1.2 一.meter类metrics 作用:统计最近1分钟(m1),5分钟(m5),15分钟(m15),还有全部时间的速率(速率就是

看看JMeter 官网是怎么说的? 90% Line - 90% of the samples took no more than this time. The remaining samples at least as long as this. “ 90% 的样品没有超过这个时间,剩余的样品至少只要这个.”(拿google翻译的) 没太理解是什么意思,于是,点击详细解释. 90% Line (90 th Percentile) is the value below which 90% of

5月6日,谷歌开发者中心推出了一个 Web 开发最佳实践手册.伯乐在线资源频道摘编该资源后,已邀请一些关注 Web 开发的朋友参与翻译手册. 由于译者朋友几乎都是已在职,都是在工作之余参与,每位的翻译进度会不一样(请理解),所以手册中文版不会按照英文版章节顺序发布. 我们的Web应用程序在规模.野心和功能上持续成长 ——这是一件好事.然而,向着更丰富的Web无情进军的过程,也推动了另一种趋势:每个应用程序下载的数据量也在持续稳步增长.为了提供强大的性能,我们需要优化每个字节的加载! 一个现代We

matlab取整 Matlab取整函数有: fix, floor, ceil, round.取整函数在编程时有很大用处.一.取整函数1.向零取整(截尾取整)fix-向零取整(Round towards zero):>> fix(3.6)   ans =     32.向负无穷取整(不超过x 的最大整数-高斯取整)floor-向负无穷取整(Round towards minus infinity):>> floor(-3.6)  ans =    -43.向正无穷取整(大于x 的最小

这个专栏开始介绍一些<ACM国际大学生程序设计竞赛题解>上的竞赛题目,读者可以配合zju/poj/uva的在线测评系统提交代码(今天zoj貌似崩了). 其实看书名也能看出来这本书的思路,就是一本题解书,简单暴力的通过题目的堆叠来提升解决编程问题的能力. 那么下面开始探索吧. poj1037: Description Background For years, computer scientists have been trying to find efficient solutions to

目前已有若干版本的子程序库公开发表,它们各有特色.本程序库中的开平方算法为快速逼近算法,它能达到牛顿迭代法同样的精度,而速度加快二十倍左右,超过双字节定点除法的速度. 本子程序库对<单片机应用程序设计技术>一书附录中的子程序库作了重大修订: (1)按当前流行的以 IBM PC 为主机的开发系统对汇编语言的规定,读者不必再进行修改,便可直接使用.(2)对浮点运算子程序库进行了进一步的测试和优化,对十进制浮点数和二进制浮点数的相互转换子程序进行了彻底改写,提高了运算精度和可靠性.(3)新增添了若干

今天新蛋上订购了一块1TB的硬盘打算装Ubuntu,当然先要做好功课,查一下注意事项啦! 基本功,格式化命令,以格式化 /dev/sda1 分区为例:$ sudo umount /dev/sda1   # 必须先卸载该分区 # 格式化为 FAT 分区$ sudo mkfs.vfat -F 32 /dev/sda1       # -F 参数必须大写,参数有 12,16 和 32,分别对应 FAT12,FAT16,FAT32. # 格式化为 NTFS 分区,先要安装ntfsprogs,以 Ubun

1,T检验和F检验的由来 一般而言,为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率,我们会利用统计学家所开发的一些统计方法,进行统计检定. 通过把所得到的统计检定值,与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较,我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果.倘若经比较后发现,出现这结果的机率很少,亦即是说,是在机会很 少.很罕有的情况下才出现:那我们便可以有信心的说,这不是巧合,是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲,就是能够

系统开发到一定的阶段,线上的机器越来越多,就需要一些监控了,除了服务器的监控,业务方面也需要一些监控服务.Metrics作为一款监控指标的度量类库,提供了许多工具帮助开发者来完成自定义的监控工作. 举个例子,一个图片压缩服务: 每秒钟的请求数是多少(TPS)? 平均每个请求处理的时间? 请求处理的最长耗时? 等待处理的请求队列长度? 又或者一个缓存服务: 缓存的命中率? 平均查询缓存的时间? 基本上每一个服务.应用都需要做一个监控系统,这需要尽量以少量的代码,实现统计某类数据的功能. 以Java

目    录 一.Scala概述 二.Scala数据类型 三.Scala函数 四.Scala集合 五.Scala伴生对象 六.Scala trait 七.Actor 八.隐式转换与隐式参数 九.Scala JDBC 由于整理的篇幅较长,所以文章计划分三次发布. 一.Scala概述 1. Scala简介 Scala是一种针对JVM将函数和面向对象技术组合在一起的编程语言.所以Scala必须要有JVM才能运行,和Python一样,Scala也是可以面向对象和面向函数的.Scala编程语言近来抓住了很