做完一个假设检验之后,如果结果具有统计显著性,那么还需要继续计算其效应量,如果结果不具有统计显著性,并且还需要继续进行决策的话,那么需要计算功效. 功效(power):正确拒绝原假设的概率,记作1-β. 假设检验的功效受以下三个因素影响: 样本量 (n):其他条件保持不变,样本量越大,功效就越大. 显著性水平 (α): 其他条件保持不变,显著性水平越低,功效就越小. 两总体之间的差异:其他条件保持不变,总体参数的真实值和估计值之间的差异越大,功效就越大.也可以说,效应量(effect size)

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam

一.一个简单的node程序 1.新建一个txt文件 2.修改后缀 修改之后会弹出这个,点击"是" 3.运行test.js 源文件 使用node.js运行之后的. 如果该路径下没有该文件,会报错 4.运行test2.js 二.模块简单使用 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 模块化的开发的好处:提高代码的可维护性,避免修

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),

KVM 虚拟化原理探究- overview 标签(空格分隔): KVM 写在前面的话 本文不介绍kvm和qemu的基本安装操作,希望读者具有一定的KVM实践经验.同时希望借此系列博客,能够对KVM底层有一些清晰直观的认识,当然我没有通读KVM的源码,文中的内容一部分来自于书籍和资料,一部分来自于实践,还有一些来自于自己的理解,肯定会有一些理解的偏差,欢迎讨论并指正.本系列文章敬代表我个人观点和实践,不代表公司层面. KVM虚拟化简介 KVM 全称 kernel-based virtual mac

H5单页面手势滑屏切换是采用HTML5 触摸事件(Touch) 和 CSS3动画(Transform,Transition)来实现的,效果图如下所示,本文简单说一下其实现原理和主要思路. 1.实现原理 假设有5个页面,每个页面占屏幕100%宽,则创建一个DIV容器viewport,将其宽度(width) 设置为500%,然后将5个页面装入容器中,并让这5个页面平分整个容器,最后将容器的默认位置设置为0,overflow设置为hidden,这样屏幕就默认显示第一个页面. <div id="v

.NET Core中间件的注册和管道的构建(1)---- 注册和构建原理 0x00 问题的产生 管道是.NET Core中非常关键的一个概念,很多重要的组件都以中间件的形式存在,包括权限管理.会话管理.路由等.所以搞明白中间件是如何注册并最终构建成管道的很重要.园子里很多先驱早已经开始了这方面的研究学习,也写了很多文章,不过我看了后有些地方还不是特别明白.毕竟每个人都是不同的,有些内容作者觉得是常识不需要多写的地方对我来说可能就是个盲区.幸好.NET Core整个项目都是开源的,找到源码看了下解

python自动化测试(2) 自动化基本技术原理 1   概述 在之前的文章里面提到过:做自动化的首要本领就是要会 透过现象看本质 ,落实到实际的IT工作中就是 透过界面看数据. 掌握上面的这样的本领可不是容易的事情,必须要有扎实的计算机理论基础,才能看到深层次的本质东西. 2   应用软件逻辑结构 数据库应用系统 可能是最典型的网络应用程序了,关于它的软件架构如下: 一般在逻辑上分为4层: 用户界面层 UI 为终端用户提供交互的人机界面 业务逻辑层 BLL 将数据库抽象出来的对象进行拼接成具体

3月份开始从客户端转后台,算是幸运的进入全栈工程师的修炼阶段.这段时间一边是老项目的客户端加服务器两边的维护和交接,一边是新项目加加加班赶工,期间最长经历了连续工作三天只睡了四五个小时的煎熬,人生也算是完整了...写博客也算是又一次废了... 一边赶项目,一边看TCP/IP相关的书,本科学的网络知识一直都是一知半解,现在终于有机会深入研究一下了. TCP/IP主要就是各种协议,各种接口.校验这个概念,一直都不陌生.之前在客户端用的最多的校验是MD5.CRC校验,在逻辑层网络协议,客户端文件等用的

在完成Struts2的HelloWorld后,对Struts2的工作原理进行学习.Struts2框架可以按照模块来划分为Servlet Filters,Struts核心模块,拦截器和用户实现部分,其中需要用户实现的部分只有三个,那就是struts.xml,Action,Template(JSP),如下图: 2.3.31中的org.apache.struts2.dispatcher.ActionContextCleanUp已经被标记为@Deprecated Since Struts 2.1.3,2

先出2个考题: 1. 上面打印的是几,captureNum2 出去作用域后是否被销毁?为什么? 同样类型的题目: 问:打印的数字为多少? 有人会回答:mutArray是captureObject方法的局部变量,mutArray指针 保存到栈上,那么当执行完captureObject方法后,出去了作用域mutArray变量就会被系统自动释放. 所以当执行captureBlk([[NSObject alloc] init]); 的时候,mutArray为nil,每次打印的为0. 当然上面说的是错的.

主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一.在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用.一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA,下面我们就对PCA的原理做一个总结. 1. PCA的思想 PCA顾名思义,就是找出数据里最主要的方面,用数据里最主要的方面来代替原始数据.具体的,假如我们的数据集是n维的,共有m个数据$(x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(m)})$.我们希望将这m个数据的维度从n维降到n'维

谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也不复杂.在处理实际的聚类问题时,个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一.下面我们就对谱聚类的算法原理做一个总结. 1. 谱聚类概述 谱聚类是从图论中演化出来的算法,后来在聚类中得到了广泛的应用.它的主要思想是把所有的数据看做空间中的点,这些点之间可以用边连接起来.距离较远的两个点之间的边权重值较

昨天被导师叫去研究了一下vue的双向数据绑定原理...本来以为原理的东西都非常高深,没想到vue的双向绑定真的很好理解啊...自己动手写了一个. 传送门 双向绑定的思想 双向数据绑定的思想就是数据层与UI层的同步,数据再两者之间的任一者发生变化时都会同步更新到另一者. 双向绑定的一些方法 目前,前端实现数据双向数据绑定的方法大致有以下三种: 1.发布者-订阅者模式(backbone.js) 思路:使用自定义的data属性在HTML代码中指明绑定.所有绑定起来的JavaScript对象以及DOM元

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KVM 虚拟化原理探究- QEMU启动过程 标签(空格分隔): KVM [TOC] 虚拟机启动过程 第一步,获取到kvm句柄 kvmfd = open("/dev/kvm", O_RDWR); 第二步,创建虚拟机,获取到虚拟机句柄. vmfd = ioctl(kvmfd, KVM_CREATE_VM, 0); 第三步,为虚拟机映射内存,还有其他的PCI,信号处理的初始化. ioctl(kvmfd, KVM_SET_USER_MEMORY_REGION, &mem); 第四步,将

HAproxy 技术分享 简介 HAProxy是一款提供高可用性.负载均衡以及基于TCP(第四层)和HTTP(第七层)应用的代理软件 Features 1.免费 2.能够做到4层以上代理 3.高性能 4.高稳定性 使用案例 淘宝CDN(HTTP反向代理) 测试: HTTP代理 ab -i -c 500 -n 100000 | --- node 8910 URL = / HAproxy| --- node 8911 URL = / | --- node 8912 URL = / | --- nod