在Linux上执行“man raise”，即可看到两者的区别： 函数raise 函数kill 函数性质 LIBC库函数， raise基于系统调用kill或tgkill
一、前言 前几天在帮助粉丝解决问题的时候，遇到一个简单的小需求，这里拿出来跟大家一起分享，后面再次遇到的时候，可以从这里得到灵感。...二、需求澄清 问题如下所示： 三、实现过程 这里【听风】一开始给了一个集合求差集的方法，差强人意。 不过并没有太满足要求，毕竟客户的需求是分别需要两个列表中不重复的元素。...后来【听风】又给了一个方法，如下所示： 这次是完全贴合要求了，代码运行之后，可以得到预期的效果： 这里再补充一个小知识点，提问如下图所示： 后来【听风】给了一个方法，如下图所示： 原来列表转df...是这样玩的，接下来你就可以把数据导出为Excel等其他格式了，不再赘述。...这篇文章主要盘点一个Python实用的案例，这个案例可以适用于实际工作中文件名去重等工作，感谢【听风】大佬给予耐心指导。
这里只是实现最基本的判断子图同构的算法： 参考文献有（其实google一把就能出来这些）： http://stackoverflow.com/questions/8176298/vf2-algorithm-steps-with-example...就是多少 //vector存放EDGE[id2,label]组元，表示每个节点对应的兄弟节点id以及这两个节点间的边的label， //vector大小由每个节点的兄弟数量决定...=dbG->vLabel[dbG_vID]) //如果两个点的label不同，则【一定不】满足feasibility rules { return false; } //其次，判断是不是每次...match的第一个比较pair if(match.quMATCHdb.size()==0) //如果是第一个比较pair { //只需要这两个点的label相同（已经判断成立了）即满足feasibility...(dbVid,quVid)，同时满足了2） //因为有可能循环结束了，在所有的已经match的节点对里，找不到一个pair(dbVid,quVid)同时满足条件1）和2） flag
力扣题目： 两个整数之间的 汉明距离 指的是这两个数字对应二进制位不同的位置的数目。给你两个整数 x 和 y，计算并返回它们之间的汉明距离。...「汉明距离」是使用在数据传输差错控制编码里面的，汉明距离是一个概念，它表示两个（相同长度）字对应位不同的数量，我们以d（x,y）表示两个字x,y之间的汉明距离。...对两个字符串进行异或运算，并统计结果为1的个数，那么这个数就是汉明距离。--来自百度百科 ?...内置位计数功能 两个整数之间的汉明距离是对应位置上数字不同的位数。我们使用异或运算，当且仅当输入位不同时输出为 1。...异或计数 求x和y的二进制表示中不同位的个数，可以利用异或'^'的性质，相异为1，相同为0，也就是求x^y的二进制表示中，1的个数 func hammingDistance(x int, y int)
考核内容: 移动框架的应用，及理解 题发散度: ★★★★ 试题难度: ★★★★ 解题思路: 相同点 · 都支持服务器端渲染 · 都有Virtual DOM,组件化开发,通过props参数进行父子组件数据的传递...,都实现webComponent规范 · 数据驱动视图 · 都有支持native的方案,React的React native,Vue的weex 不同点 · React严格上只针对MVC的view层,Vue...则是MVVM模式 · virtual DOM不一样,vue会跟踪每一个组件的依赖关系,不需要重新渲染整个组件树.而对于React而言,每当应用的状态被改变时,全部组件都会重新渲染,所以react中会需要...了,即'all in js'; Vue推荐的做法是webpack+vue-loader的单文件组件格式,即html,css,jd写在同一个文件; · 数据绑定: vue实现了数据的双向绑定,react数据流动是单向的...· state对象在react应用中不可变的,需要使用setState方法更新状态;在vue中,state对象不是必须的,数据由data属性在vue对象中管理
打包测试项目 在一个项目中同时使用 ES6、CJS、CMD、AMD、UMD 5种不同的模块化规范编写代码，并同时应用静态导入、动态导入（Dynamic Import）方法来引用这些模块。...观察 Webpack 是如何将这些不同模块化规范的代码打包到一起和协调它们运行的。 执行 webpack 的打包命令： webpack build 观察 webpack 的打包输出： 3.3....以建筑作类比的话，业务代码相当于砖瓦水泥，是看得见摸得着能直接感知的逻辑；运行时（runtime）相当于掩埋在砖瓦之下的钢筋地基，通常不会关注但决定了整座建筑的功能、质量。...注1：源码入口模块中，以静态方式引入的模块，会被直接编译到这里。 注2：源码入口模块中，以动态方式引入的模块，会在运行时按需被添加到这个对象中。...上面这几个函数和对象 构成了 Webpack 运行时的“基本特性” —— 模块化 —— 下面这几个函数和对象则 构成了 Webpack 运行时的“高级特性” —— 异步模块的加载、运行能力 —— __webpack_require
这篇文章会聚焦于遇到“循环引入”时，两者的处理方式有什么不同，这篇文章会讲清： CommonJS和ES Module对于循环引用的解决原理是什么？...CommonJS的module.exports和exports有什么不同？ 引入模块时的路径解析规则是什么。 JavaScript的模块化 首先说说为什么会有两种模块化规范。...变量污染：所有脚本都在全局上下文中绑定变量，如果出现重名时，后面的变量就会覆盖前面的 依赖混乱：当多个脚本有相互依赖时，彼此之间的关系不明朗 所以需要使用“模块化”来对不同代码进行隔离。...两者指向同一块内存，但是使用并不是完全等价的。...结语 回到开头的三个问题，答案在文中不难找到： CommonJS和ES Module都对循环引入做了处理，不会进入死循环，但方式不同： CommonJS借助模块缓存，遇到require函数会先检查是否有缓存
2022-06-09：每个会议给定开始和结束时间， 后面的会议如果跟前面的会议有任何冲突，完全取消冲突的、之前的会议，安排当前的。 给定一个会议数组，返回安排的会议列表。 来自通维数码。...答案2022-06-09： 彻底的流程模拟。线段树。 代码用rust编写。...("测试结束"); } fn get_max(a: T, b: T) -> T { if a > b {...as usize] = true; j += 1; } i -= 1; } return ans; } // 最优解 // 会议有N...meetings[i as usize][0]; // 会议开头点 rank0[(i + n) as usize] = meetings[i as usize][1] - 1; // 会议的结束点
常用函数库 scipy包中的stats模块和statsmodels包是python常用的数据分析工具，scipy.stats以前有一个models子模块，后来被移除了。...这个模块被重写并成为了现在独立的statsmodels包。 ...正态性检验是数据分析的第一步，数据是否符合正态性决定了后续使用不同的分析和预测方法，当数据不符合正态性分布时，我们可以通过不同的转换方法把非正太态数据转换成正态分布后再使用相应的统计方法进行下一步操作。...当两个变量完全不相关时相关系数为0。第二个值为p-value，统计学上，一般当p-value<0.05时，可以认为两变量存在相关性。 7....多因素方差分析 (1) 用途 当有两个或者两个以上自变量对因变量产生影响时，可以用多因素方差分析的方法来进行分析。它不仅要考虑每个因素的主效应，还要考虑因素之间的交互效应。
statsmodels 官网：http://www.statsmodels.org statsmodels是一个Python模块，它提供对许多不同统计模型估计的类和函数，并且可以进行统计测试和统计数据的探索...说实话，statsmodels这个词我总是记不住，但是国宝“熊猫”这个单词pandas我还是记得住的，它提供用于估计许多不同统计模型的类和函数，以及用于进行统计测试和统计数据探索。...在statsmodels模块中主要有这么几个重要点 线性模型 方差分析 时间序列 线性模型 # 线性模型 import statsmodels.api as sm import numpy as np...import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols moore = sm.datasets.get_rdataset...参数 开始(str:1901) 结束(str:1990) 长度(None) data_index=sm.tsa.datetools.dates_from_range('1901','1990') # 返回的
运行上述代码，大家能看到如下图所示的效果。...2 收盘价基于时间序列的自相关性分析 相关性是指两组数据间是否有关联，即一组数据的变动是否会影响到另一组数据。而自相关性，则是指同一个时间序列上两个不同点的变量间是否有关联。...和相关性一样，自相关性同样是用-1到1的一个数来表示，其中0同样表示不相关，1同样表示完全相关，-1则表示完全反向相关。自相关性在统计学上有什么意义呢？...也就是说，只有当时间序列上不同点的值之间有相关性，才有必要分析过去的规律，以此来推算未来的值。 平稳序列的自相关系数应当很快会收敛（或叫衰减）到零。...在第8行的stockCodes变量里，定义了待分析的股票代码，这些股票的具体信息请参考第5行到第7行的注释，同时在第9行和第10行的代码里，定义待分析股票的开始和结束日期。
下面这个 maven 依赖，我们有两个一样的依赖，但是不同的版本，最后项目会依赖哪个版本呢 ? 答案是 28.2-jre，相同依赖不同版本，以最后的为准，依赖会被替换。 验证： ?
和第1版的不同之处有： 包括Python教程内的所有代码升级为Python 3.6（第1版使用的是Python 2.7） 更新了Anaconda和其它包的Python安装方法 更新了Pandas为2017...为什么一种语言就够了，却要使用两个语言的开发环境呢？我相信越来越多的企业也会这样看，因为研究人员和工程技术人员使用同一种编程工具将会给企业带来非常显著的组织效益。...有关“为什么会存在GIL”的技术性原因超出了本书的范围。虽然很多大数据处理应用程序为了能在较短的时间内完成数据集的处理工作都需要运行在计算机集群上，但是仍然有一些情况需要用单进程多线程系统来解决。...与scikit-learn比较，statsmodels包含经典统计学和经济计量学的算法。包括如下子模块： 回归模型：线性回归，广义线性模型，健壮线性模型，线性混合效应模型等等。...你的Python版本也许高于3.6，但是示例代码应该是向前兼容的。一些示例代码可能在Python 2.7上有所不同，或完全不兼容。
本文将介绍使用Python来完成时间序列分析ARIMA模型的完整步骤与流程,绘制时序图，平稳性检验，单位根检验，白噪声检验，模型定阶，模型有啊，参数估计，模型检验等完整步骤。...，不同的人看到同样的图形，很可能会给出不同的判断。...单位根检验:对其一阶差分进行单位根检验，得到：1%、%5、%10不同程度拒绝原假设的统计值和ADF Test result的比较，本数据中，P-value 为 0.023,接近0，ADF Test result...plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.xticks(rotation=45) plt.plot(pred) plt.plot(data.xt) plt.show() ---- 到这里就结束了...，如果对你有帮助你，欢迎点赞关注，你的点赞对我很重要
结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言构建以数据为中心的应用。...为什么一种语言就够了，却要使用两个语言的开发环境呢？我相信越来越多的企业也会这样看，因为研究人员和工程技术人员使用同一种编程工具将会给企业带来非常显著的组织效益。...有关“为什么会存在GIL”的技术性原因超出了本系列的范围。虽然很多大数据处理应用程序为了能在较短的时间内完成数据集的处理工作都需要运行在计算机集群上，但是仍然有一些情况需要用单进程多线程系统来解决。...这可以防止由于数据不对齐，或处理来源不同的索引不同的数据，所造成的错误。 集成时间序列功能。 相同的数据结构用于处理时间序列数据和非时间序列数据。...与scikit-learn比较，statsmodels包含经典统计学和经济计量学的算法。包括如下子模块： 回归模型：线性回归，广义线性模型，健壮线性模型，线性混合效应模型等等。
在机器学习中的线性回归，一般都会使用scikit-learn中的linear_model这个模块，用linear_model的好处是速度快、结果简单易懂，但它的使用是有条件的，就是使用者在明确该模型是线性模型的情况下才能用...导入模块并准备数据 相关数据准备可以参考金融数据准备。...Statsmodels包含的模型有: 线性模型，广义线性模型和健壮线性模型 线性混合效应模型 方差(ANOVA)方法分析 时间序列过程和状态空间模型 广义矩估计 Statsmodels 的线性模型有两种不同的接口...(x)是给 加上一列常数项 的原因是该模型是一条直线，其在 轴上是有截距的，这个常数 就是反映此截距。...模块时，运用线性回归加散点图的绘制组合图，同样可以以此判断变量是否线性相关性。
导入模块并准备数据 相关数据准备可以参考金融数据准备。...Statsmodels包含的模型有: 线性模型，广义线性模型和健壮线性模型 线性混合效应模型 方差(ANOVA)方法分析 时间序列过程和状态空间模型 广义矩估计 Statsmodels 的线性模型有两种不同的接口...(x)是给 加上一列常数项 的原因是该模型是一条直线，其在 轴上是有截距的，这个常数 就是反映此截距。...summary 结果介绍 Summary内容较多，其中重点考虑参数R-squared、Prob(F-statistic)以及P>|t| 的两个值，通过这4个参数就能判断的模型是否是线性显著的，同时知道显著的程度如何...线性回归拟合散点图 一般在不使用statsmodels模块时，运用线性回归加散点图的绘制组合图，同样可以以此判断变量是否线性相关性。 以Open为预测自变量，Adj_Close 为因变量，绘制散点图。
Statsmodels简介 在Python 中统计建模分析最常用的就是Statsmodels模块。Statsmodels是一个主要用来进行统计计算与统计建模的Python库。...、线性混合效应模型等 其他功能：方差分析、时间序列分析等模型的参数估计与估计参数的假设检验等 安装 brew install Statsmodels 文档 github.com/statsmodels.../statsmodels 线性回归模型：普通最小二乘估计 线性模型有普通最小二乘(OLS)广义最小二乘(GLS)、加权最小二乘(WLS)等，Statsmodels对线性模型有较好的支持，来看个最简单的例子...时间序列：ARMA 关于时间序列的模型有很多，我们选择ARMA模型示例，首先导入相关包并生成数据 %matplotlib inline import numpy as np import statsmodels.api...结束语 以上就是Statsmodels的基本功能介绍，如果熟悉R的读者会发现很多命令与R是类似的。
HyperLearn是一个基于PyTorch重写的机器学习工具包Scikit Learn，它的一些模块速度更快、需要内存更少，效率提高了一倍。...专为大数据而设计，HyperLearn可以使用50％以下的内存，并在某些模块上运行速度提高50％以上。将支持GPU，并且所有模块都是并行化的。...HyperLearn完全用PyTorch, NoGil Numba, Numpy, panda, Scipy 和 LAPACK编写，镜像主要是Scikit Learn。...使用PyTorch的深度学习模块 代码量减少20％+，更清晰的代码 访问旧算法和令人兴奋的新算法 1....仅计算需要计算的内容（计算矩阵对角线，而不是整个矩阵）。 修复Statsmodels在符号、速度、内存方面的问题和变量存储上的缺陷。 4.
阅读引导 基本概念 方差分析基本步骤 案例—python实现 总结 基本概念 方差分析(Analysis of variance, ANOVA) ：——又称“变异数分析” ①用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验...②主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否是显著 (1)组间因子 & 组内因子 组间因子：同一结果在同一变量的不同维度上单次试验 组内因子：同一结果在同一变量的不同维度上反复试验 (2)自变量...在治疗结束时，要求每位患者都填写状态特质焦虑问卷（STAI），也就是一份焦虑度测量的自我评测报告 表1-1 单因素组间方差分析 CBTEMDRs1s6s2s7s3s8s4s9s5s10 治疗方案CBT和治疗方案...STAI是因变量，治疗方案是自变量（CBT、EMDR是治疗方案的不同维度）。...（即，均值完全相等）； ②两样本数据无交互作用（即，样本数据独立）这一点在双因素方差分析中判断两因素是否独立时用。
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