0x00 概述 用户留存分析是互联网时代常用的一种数据分析方法。...= (第1日活跃的用户，在第30日还活跃的用户数)/第1日的活跃用户数 0x02 计算 首先说一下用户留存的计算难点在哪里。...如下图，是整个计算流程，我们设计了两张表：用户留存中间表和用户留存报表。注意一下用户留存表中的type字段，它表示的用户留存的类型，看注释可知每个取值的含义。 ?...整体也就是几十行代码的量。 0xFF 总结 用户留存是数据分析常用而且十分简单有效的一种分析方法，但是很多公司对于留存的定义和计算方式都没有形成自己的方法论。...写在最后，有两个问题可以考虑一下： 文中的代码逻辑有很多可以优化的地方，不知道有朋友发觉了吗？ 另外，如果不用计算中间表，只计算最终的报表，有没有十分简洁的Sql实现？
windows系统下Java中：检测\r和\n对应的ASCII值的方法：使用 \r字符和\n字符 与 0 做加法 \r 回车(回到光标所在的行的开头) \n 换行(换到光标所在的下一行...) \r\n 回车换行(回到光标所在的下一行的开头) System.out.println('\r' + 0); // 13 System.out.println('\n' + 0
XDES: Extent descriptor 官方的计算方法 storage/innobase/include/fsp0fsp* 里面有记录相关的计算方法, 我这里就直接汇总了....其它大小的计算方法类似, 我就不继续看了, 我们直接上简单点的py代码. python版实现 由于后续要支持不同pagesize的解析, 所以我们得整个Python版本的....计算方法一样, 只不过是使用python来写, 看起来就简单多了....我们知道fsp中xdes后面就是keyinfo(115字节), 再后面8字节就是sdi_version和sdi_pageno.而这俩是固定的1和3(不考虑5.7升级到8.0的情况)....对于16KB的来说就是16*8*256/2=16384 我们可以使用如下python代码验证下 filename = '/data/mysql_3316/mysqldata/db1/sbtest1.ibd
，实现了实时计算环境下的分位数计算方法，封装为基础组件并向上提供API接口，可以在不同的业务场景（内核性能、搜索性能、PUSH等）下提供实时、准确的分位数计算。...二、基础架构与解决方案 本节我们将从计算分位数的常用数据结构、我们实现分位数计算的基础架构、解决方案三部分介绍流式计算场景下的分位数计算方法： 2.1 分位数的常用数据结构 TDigest计算分位数...这种现象被称为分位数的“不可聚合性” 因此，在实际应用中，如果业务需求要对不同时间、不同维度下的指标分位数进行任意聚合、查询等操作，就为分位数的计算和存储提出新的技术挑战。...3.2 分位数聚合方案 针对上述问题，我们提出按所有查询维度进行提前聚合计算的解决方案，即针对每一种可能出现的查询维度组合，我们都提前计算分位数并存储，这样在查询过程中直接检索对应查询维度的聚合计算结果...文章发表在 知乎：一种基于实时分位数计算的系统及方法 CSDN：一种基于实时分位数计算的系统及方法
1.独立样本的t检验 t.test调用格式1：其中是一个数值型变量，x为二分变量 t.test(y~x， data) t.test调用格式2：其中有y1,y2为数值型变量。...t.test(y1,y2) 例子：比较美国南方与非南方地区犯罪的监禁概率是否相同。...2.非独立样本的t检验 如，年长的男性与年轻的男性失业率概率是否相同，此时，年龄与失业率是有关的，所以是非独立的。 非独立样本的t检验假定组间差异呈正态分布。...3.卡方独立性检验 卡方检验可以使用chisq.test()函数对二维表的行变量或者列变量进行检验。...############################################################## 以下为在真实病例中的应用，检验两种不同的疾病与年龄，性别以及发病部位有无显著差异
内容简介 文章介绍ImageView（方法也可以应用到其它View）圆角矩形（包括圆形）的一种实现方式，四个角可以分别指定为圆角。...另一种情况下ImageView的大小是固定的，此时图片的实际填充效果（可视范围）受到scaleType的影响，不一定和View大小一致，不过往往会保持图片宽高比例，使得最终ImageView的宽高和显示的图片是一致的...上面的代码中，onDraw()方法在新的layer中使用Xfermode绘图模式来画圆和矩形。...，Xfermode模式下后续drawBitmap()方法会以当前layer的“整个区域的内容”作为混合操作的参考bitmap，所以为了不让之前layer已有内容对混合产生影响，就使用一个全新的layer...下面把各个方法的API介绍简单罗列下，重点是Xfermode类和PorterDuffXfermode类。
⑴正态总体检验 在实际科研中很多数据是服从正态分布的，例如某一处理下小鼠的生理状况、某一样方内土壤的性质、小学生的身高等。...⑵t-检验 t检验是很常用的一种两组来自正态总体的数据比较检验方法，在R中进行t检验的为t.test()函数。...在R中可以使用wilcox.test()函数来进行秩和分析，其使用方法与t.test()类似。...这里可将两组合计发癌率作为理论上的发癌率，即91/113=80.3%，以此为依据便可推算出四格表中相应的四格的理论数，如下所示： 上述统计量符合卡方分布，可以利用卡方检验的方法计算p值。...可以看出，皮尔森卡方检验是卡方检验的一种近似，当T值均大于5，n大于40时，这种近似比较可靠；上例中T最小为4.18小于5，需要对统计量进行校正，其中一种方法如下： 当具有两个以上的组时，统计量计算方法如下
1.整体框架 本文提出了一种新的单目实时经济结构的新框架NeuralReco，该框架将三维几何体直接重建和融合到体积TSDF表示中。...选择关键帧后，在每个视图中使用固定的最大深度范围dmax计算包围所有关键帧视锥的立方体碎片边界体积（FBV）。在重建每个片段时，只考虑FBV内的区域。...2.2拼接片端重建与融合 我们建议同时重建局部片段S[l\t]的TSDF体积，并使用基于学习的方法将其与全局TSDF体积sgt融合。关节重建和融合是在局部坐标系下进行的。...结果表明，重构后的曲面局部光滑，尺度一致。值得注意的是，与基于深度的方法相比，这种设计还减少了冗余计算，因为在碎片重建过程中，三维表面上的每个区域仅估计一次。...该颜色表示曲面法线。 ? 图6 Ablation study 如果你对本文感兴趣，想要下载完整文章进行阅读，可以关注【计算机视觉SLAM】公众号。
本文介绍在共享内存中自建hash的一种方法。 下图所示的共享内存有一个writer和多个reader，为了提高数据存取效率，共享内存中的数据需要按hash组织。...数据Record的key经过Hash计算后得到hashcode，然后将该值映射为数组的下标，直接通过下标访问数组，将Record的key和value存储在对应的位置。...，即使该节点没被占用也不能放到空闲列表中 每条链表的长度是不固定的，默认只包含一个头节点，运行期间动态的增加、删除节点 最后一条链表是为了解决hash冲突预留的节点，运行过程中，会根据需要动态的添加到上面...数据删除过程： 先按数据读取流程找到对应的数据存储单元 如果该存储单元不是头节点，直接将该节点从链表中摘除，放到空闲链表中 如果该节点是头节点 该链表只有一个头节点的情况下，直接标记为空闲状态即可...如果链表除了头节点还有其他节点，由于头节点不能摘除，那就把尾节点的数据拷贝到头节点，将尾节点从链表中摘除，放到空闲链表中
EventMethods_Func2222" def EventMethods_Func3(self): print "use the EventMethods_Func3333" 这个只是个说明性的例子...这种方式对于那些相同构造但是不同功能的方法效率很好，也非常方便，大规模的并列消息的处理很有用。 是在写C＋＋的函数指针的时候想起来的，呵呵！
前言 上篇已经讲了原码、反码和补码的出现解决了计算机对整数的存储和计算问题，而小数的存储和计算又是另外一套机制，对于人类而言，整数和小数的计算一样简单，然而对于计算机来说小数运算比整数运算要复杂的多。...本文从浮点数原理出发，聊聊浮点数的精度问题，对网上的一些结论进行回答。 正文 在正式开讲之前，我们必须先同步几个概念： 移码 同原码、反码、补码一样，移码也是一种数字的编码方式。...定点数 我们知道计算机只能记录0和1，是无法记录小数点的，那么在4位计算机中我们如何存储和计算二进制数1和0.1呢？...为了解决小数的存储和计算问题，我们和计算机约定小数点在第2位和第3位之间，这样计算机就把1存为0100，0.1存为0010，1+0.1的加法就变成了0100+0010=0110，然后我们再按照约定加回小数点后变为...导致浮点数丢失精度的原因有很多，这里举两个例子： 1）10进制小数转二进制小数 我们知道10进制小数转二进制小数的方法是乘以2取整数，假设计算机可以存4位尾数。
为了补偿计算曲面法线的额外计算负担，研究团队进一步设计了通过曲面跟踪的高效体绘制策略，将训练和推理时间分别减少24%和48%。...另一种方法是在每个局部空间点执行着色，其中： 是局部正常。然后可以使用c(r(t), z) 执行体积排序，从而获得最终的像素颜色。在实践中，研究团队观察到该公式获得了次优结果。...通常，体绘制中的权重T (t, z)σ(r(t), z)在训练过程中会集中在物体表面位置上。如果在渲染之前知道粗糙曲面的位置，就可以在曲面附近采样点以节省计算。...为了在生成隐式模型中实现更高效的体绘制，研究团队进一步提出了一种曲面跟踪网络S，该网络学习模仿以潜在编码为条件的曲面位置。...为了降低计算成本，研究团队进一步设计了一种轻量级曲面跟踪网络，它为生成隐式模型提供了一种高效的体绘制技术，显著加快了训练和推理速度。
最近ICCV 2021 上一个作者提出了一个全新方法RtS，可以让渲染在质量不变的情况下，速度提升128倍！ 在三维计算机图形学中，多边形造型是用多边形表示或者近似表示物体曲面的物体造型方法。...多边形造型非常适合于扫描线渲染，因此实时计算机图形处理中的一项可以使用的方法。其它表示三维物体的方法有 NURBS 曲面、细分曲面以及光线跟踪中所用的基于方程的表示方法。...在许多行业中，三角形网格是主要的形状表示形式，但基于网格的导数在某些情况下或在更改拓扑时未定义，因此，体积表示法（volumetric representation）在计算机视觉应用中日益突出，尤其是神经辐射场...到目前为止，这些体积形状表示已使用体积渲染（volume rendering）进行渲染，但这种方法的渲染成本高昂，如果底层形状可以由曲面很好地表示，则体积渲染则是不必要的。...给定曲面参数的曲面属性评估通常是一种简单的插值操作，因此可以在自动微分框架中轻松表示。困难且计算密集的操作是采样函数，该函数用于查找曲面与摄影机光线之间的相互作用。
1.三维曲面解码 基于体积表示的方法在计算上非常浪费，因为信息只在三维形状的表面或其附近丰富。...当D是3D域时，这类方法属于第4节中描述的体积技术。 这里，重点讨论D是正则2D域的情况，它可以是二维平面的子集，例如D=[0，1]2，或者是单位球面，即D=S2。...在第一种情况下，可以使用标准的2D卷积操作来实现编码器-解码器架构。在后一种情况下，必须使用球面卷积，因为域是球面的。 球面参数化和几何图像是最常用的参数化。然而，它们只适用于0属和盘状表面。...深度神经网络的作用是学习如何估计变形场∆和用于计算求精残差的权重。 另一种方法是学习模板，或者分别使用统计形状分析技术（例如，PCA）对一组训练数据进行学习，或者使用深度学习技术与变形场联合学习。...全连接层的主要优点是它们捕获全局信息。然而，与卷积运算相比，它们在计算上是昂贵的。 ? ? ? Fan[5]提出了一种结合点集表示和网格表示的生成深度网络（上图a）。
设平面上两个点为（x1,y1）(x2,y2) 一、欧式距离 欧氏距离是一个通常采用的距离定义，指两个点之间的真实距离 二、曼哈顿距离 我们可以定义曼哈顿距离的正式意义为L1-距离或城市区块距离，也就是在欧几里德空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和...例如在平面上，坐标(x1,y1)的i点与坐标(x2,y2)的j点的曼哈顿距离为： d(i,j)=|X1-X2|+|Y1-Y2|....cos= 四、切比雪夫距离 切比雪夫距离是向量空间中的一种度量，二个点之间的距离定义是其各坐标数值差绝对值的最大值。...max{|x1-x2|,|y1-y2|} 国际象棋棋盘上二个位置间的切比雪夫距离是指王要从一个位子移至另一个位子需要走的步数。由于王可以往斜前或斜后方向移动一格，因此可以较有效率的到达目的的格子。...下图是棋盘上所有位置距f6位置的切比雪夫距离。
scrollLeft:设置或获取位于对象左边界和窗口中目前可见内容的最左端之间的距离 scrollTop:设置或获取位于对象最顶端和窗口中可见内容的最顶端之间的距离 scrollWidth:获取对象的滚动宽度...offsetHeight:获取对象相对于版面或由父坐标 offsetParent 属性指定的父坐标的高度 offsetLeft:获取对象相对于版面或由 offsetParent 属性指定的父坐标的计算左侧位置...offsetTop:获取对象相对于版面或由 offsetTop 属性指定的父坐标的计算顶端位置 event.clientX 相对文档的水平座标 event.clientY 相对文档的垂直座标...event.offsetX 相对容器的水平坐标 event.offsetY 相对容器的垂直坐标 document.documentElement.scrollTop 垂直方向滚动的值...; 而不是： document.body.scrollTop; documentElement 对应的是 html 标签，而 body 对应的是 body 标签
第一个代码段创建了一些必要的索引，以加快联接操作。接下来的四个代码片段将创建四个特征表。使用索引，大约需要20分钟（在本地计算机上还不错）。 现在，您应该在数据库中具有以下表格。...注意功能表是如何连续连接的。这实际上是有效的，因为我们总是在一对一映射上连接索引。 最后，让我们看一下5个训练示例及其特征。 现在，您已经有了定义明确的数据集和特征集。...在两种情况下，SQL方法更加有效： 如果您的数据集已部署在云上，则您可以运行分布式查询。今天，大多数SQL Server支持分布式查询。在熊猫中，您需要一些名为Dask DataFrame的扩展 。...这样，每次在Python中提取数据时，您的数据将始终是最新的。 这种方法的一个基本限制是您必须能够直接使用Python连接到SQL Server。...尽管我不主张使用另一种方法，但有必要了解每种方法的优点和局限性，并在我们的工具包中准备好这两种方法。因此，我们可以应用在约束条件下最有效的方法。
这里介绍的方法与我们自学习外语的时候使用的方法是有共同之处的，例如我们要学习英语，可以使用以下三个关键的练习帮助我从笨拙地将中文单词翻译成英语，转变为直接用英语思考和回答（英语思维）。...但是不一定有一种简单的方法可以把新的思维方式和你所说的语言联系起来，这意味着你不仅要记住一个单词，而是要对每一个编程概念有一个新的理解。甚至你写的第一行代码，print（“你好，世界！...数据科学的世界被Python的拥护者和R的狂热者分割开来。但是，任何学习过其中一种语言的人，都应该充分利用它们的优势，深入到另一种语言中去，而不是宣称自己是一方。...} 列表和向量：这个有点难，但是我发现上面说的关联的方法很有用。 在python中，列表是任何数据类型的有序项的可变集合。Python中的列表索引从0开始，不包括0。...在R中，向量是同一类型的有序项的可变集合。索引R中的向量从1开始，并且是包含的。
2.采用增量计算 优点：可以在不大幅增加计算集群成本的情况下，完成日常计算任务。 缺点：对数据和业务都有一定要求，数据一般要求是日志类数据。或者具有一定的生命周期数据（历史数据可归档）。...大表问题思考 大数据计算优化思路，核心无非就三条：增加计算资源；减少被计算数据量；优化计算算法。其中前两条是我们普通人最常用的方法。 两个大表的 Join ，是不是真的每天都有大量的数据有变更呢？...如果是的话，那我们的业务就应该思考一下是否合理了。 其实在我们的日常实践场景中，大部分是两个表里面的数据每天只有少量（十万百万至千万级）数据随机变化，大部分数据是不变的。...其实这个想法存在以下问题： 由于每个表的数据是随机变化的，那就存在，第一个表中变化的数据在第二个表中是未变的，反之亦然（见图片示例）。并且可能后续计算还有第三个表、第四个表等等呢？...计算的时候用这个变量分别从表 A 和表 B 中过滤出有变化的数据进行计算，并从未变化的表（昨日计算完成的历史数据）中过滤出不存在的（即未变化历史结果数据）。
欢迎关注R语言数据分析指南 ❝本节来介绍如何在R中绘制树状热图，通过「sourmashconsumr」 & 「metacoder」两个R包的案例来进行介绍，更多详细的内容请参考作者官方文档。...tax_data进行处理 obj$data$tax_data <- zero_low_counts(obj, dataset = "tax_data", min_count = 5) 检查没有reads的行...no_reads <- rowSums(obj$data$tax_data[, hmp_samples$sample_id]) == 0 计算观测比例 obj$data$tax_data <- calc_obs_props...(obj, "tax_data") 计算taxon丰度 obj$data$tax_abund <- calc_taxon_abund(obj, "tax_data",...cols = hmp_samples$sample_id) 计算taxon出现次数 obj$data$tax_occ <- calc_n_samples(obj, "tax_abund", groups
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