我们的EasyNVR录像是由每个小时组成的（EasyNVR存储的录像为什么呈现每小时一段），更加方便用户对于录像的检索。 ?...在找到record目录之后，我们顺着查找到的地址去看看有没有record这个目录。 ? 在上图输入命令pwd后，可以看到record目录是存在的，这个时候我们进入里面查看是否有录像。 ?...在进行自我分析之后，我想到了一个可能，有可能权限被更改，所以输入ll命令来查看权限是否正常： ?...在进行权限更改之后我们在页面就可以正常查看录像了（但是权限没开启的那几天录像就没有被保存）。 ?
4、默认情况下此注解会对unchecked异常进行回滚，对checked异常不回滚。 那什么是unchecked，什么是checked呢？...启动事务会增加线程开销，数据库因共享读取而锁定(具体跟数据库类型和事务隔离级别有关)。通常情况下，仅是读取数据时，不必设置只读事务而增加额外的系统开销。...如果方法没有关联到一个事务，容器不会为他开启事务，如果方法在一个事务中被调用，该事务会被挂起，调用结束后，原先的事务会恢复执行。...如果方法没有关联事务，则不会为其开启一个事务 如果方法别关联了事务的方法调用，则该事务将会被挂起，调用完成之后，原来的事务会恢复执行。...5：supports(支持事务)： 该方法在某个事务范围内被调用，则方法成为对应事务的一部分； 如果该方法在该事务范围外被调用，则该方法就是在没有事务的环境下执行了。
现在我可以看到变量0和1比在直方图中显示的更高斯化。变量2和3看起来也有点接近高斯分布，除了两个峰值。 方法三:Q-Q图 Q-Q图根据指定的分布绘制数据。在这种情况下，指定的分布将是“norm”。...方法五：Kolmogorov-Smirnov检验 Kolmogorov-Smirnov检验是一项拟合优度的统计检验。此测试比较两个分布（在这种情况下，两个分布之一是高斯分布）。...在Python中，可以使用“ scipy.stats”模块的“ kstest”执行Kolmogorov-Smirnov测试，如下所示。 首先，我们将对随机生成的正态分布进行测试。...Kolmogorov-Smirnov检验期望输入变量具有理想的正态分布。 方法六：D’Agostino和Pearson的法 此方法使用偏度和峰度测试正态性。...在Python中，可以使用“ scipy.stats”模块的“ normaltest”功能执行此测试，如下所示。
在极端情况下，如果我们把更少的数据捆绑在一起，最后会得到每组至多一条观测数据，如果我们把更多的数据捆绑在一起，我们最终可能会得到一个组。在两种情况下，如果我们夸大，图就会损失信息量。...核密度估计的问题自安于它是一个黑箱，可能会掩盖数据的相关特征。 累积分布图 一种更为透明的表征两个分布的方法是累积分布函数。在x轴的每个点（收入）我们绘制出数值相等或更低的数据点的百分比。...我们现在将分析不同的测试来辨别两个分布。 T检验 第一个也是最常见的检验是学生t检验。t检验通常用于比较平均值。在这种情况下，我们希望测试两组的收入分配均值是否相同。...为什么? 原因在于两个分布有一个相似的中心，但尾部不同。而卡方检验检验的是整个分布的相似性，而不是像之前检验那样只在中心。...F-检验 对于多个组，最常用的测试是f测试。f检验比较一个变量在不同组之间的方差。这种分析也被称为方差分析，或ANOVA。
数学家们总结了这种规律，用概率分布来描述随机变量取值。 就算股价不能预测，但如果我们知道它的概率分布，那么有90%的可能我们可以猜出答案。...检验失败： > ks.test(S, "pgamma", 2) One-sample Kolmogorov-Smirnov test data: S D = 0.3801, p-value < 2.2e...它是对两个样本均值差异进行显著性测试的学生t检定的基础。学生t检定改进了Z检定（Z-test），因为Z检定以母体标准差已知为前提。...虽然在样本数量大（超过30个）时，可以应用Z检定来求得近似值，但Z检定用在小样本会产生很大的误差，因此必须改用学生t检定以求准确。 在母体标准差未知的情况下，不论样本数量大或小皆可应用学生t检定。...7. β(贝塔Beta)分布 贝塔分布(Beta Distribution)是指一组定义在(0,1)区间的连续概率分布，Beta分布有α和β两个参数α,β>0，其中α为成功次数加1，β为失败次数加1。
当这种情况发生时，就不能再确定结果的差异只是由于实验得来的。因此，随机化后，检查所有观察变量是否在组间平衡，是否没有系统差异是非常重要的。...在极端特殊的情况下，如果我们将数据更少分组，最终会得到最多只有一个观察值的 bin，如果我们将数据分组更多，我们最终会只得到一个 bin。在这两种情况下，我们都无法判断。...正如该函数的名称所显示的那样，在执行A/B测试时，平衡表应该是你希望看到的的第一个表。...这是为什么？ 原因在于这两个分布具有相似的中心但尾部不同，并且卡方检验测试了整个分布的相似性，而不仅仅是中心，就像我们在之前的检验中所做的那样。...这种分析也称为方差分析。 F 检验统计量由下式给出 其中 G 是组数，N 是观察数，x̅ 是总体平均值，x̅g 是组 g 内的平均值。在组独立性的原假设下，f 统计量是 F 分布的。
Median = 0.60 High = 50.6 Low = 0.08 Standard Deviation = 11.2 可以发现这组数据并不符合正态分布， 否则大约有15%的数据会小于均值...值得注意的是虽然累计分布曲线的性状会随着对数据做转换处理而改变（如log转换），但是D值的大小是不会变的。...其优势在于可以让你使用概率图纸作图（坐标轴经过特殊分段处理，y轴上的数值间隔符合正态分布），从而根据概率在y轴上的分布可以直观的判断数据到底有多符合正态分布，因为正态分布的数据在这种坐标上是呈一条直线。...那么这种图是如何画的呢？...与类似的分布检验方式比较 经常使用的拟合优度检验和Kolmogorov-Smirnov检验的检验功效较低，在许多计算机软件的Kolmogorov-Smirnov检验无论是大小样本都用大样本近似的公式，很不精准
几个问题 为什么需要随机数？ 伪随机数伪在哪里？ 为何要采用伪随机数代替随机数？这种代替是否有不利影响？ 如何产生（伪）随机数？ 以下内容将围绕这几个问题依次说明。 2....一旦给出了测试方法，我们就能够确定产生的确定序列是否能被称为伪随机数了。MCSM中提供了几种方法，包括Kolmogorov-Smirnov test，ARMA test，Die Hard test。...如果算法产生的数据通过了测试，那么就称之为均匀分布伪随机数生成器。 但是这一理论还是有一些问题的。算法中一些隐藏的可预测性可能很难被检测出来，这可能会导致错误的实验结果。...当然，在一些特殊的情况下，也可以自己写随机数发生器。更多的情况是，程序包中的函数不能够产生我们所需要的函数，但我们可以通过已知分布的随机序列产生我们所需要分布的随机序列。...在这种情况下，接受-拒绝法出现了。 算法（接受-拒绝法） 1. Generate ? 2. Accept ? if ? 3.
p=19688 在引入copula时，大家普遍认为copula很有趣，因为它们允许分别对边缘分布和相依结构进行建模。...我们应该记住的另一点是，边际分布可能会错误指定。...] and fit.sim[i] D = 0.9404, p-value = 0.3395 alternative hypothesis: two-sided HO Two-sample Kolmogorov-Smirnov...] and fit.sim[i] D = 0.7791, p-value = 0.5787 alternative hypothesis: two-sided HO Two-sample Kolmogorov-Smirnov...标准偏差相对于均值而言非常大，接近于零；因此，在某些情况下，我们很有可能获得不稳定的结果。 ----
模型比较标准的定义： 在这一步中，我们确定了模型比较的标准; 最常用的工具是基尼系数，ROC曲线，Kolmogorov-Smirnov（KS）测试和命中率。...由于在这种情况下，模型是与已经与机构建立关系的客户建立的，因此建模中使用的变量可以分为两组： 登记数据：客户的年龄，性别，婚姻状况，地址等，以及从信用局获得的信息（抗议，不良检查，纠纷和财务限制）。...“高度的多重共线性可能会导致错误估计自变量的系数，甚至会产生错误的信号。”（Gouvêa等人，2012） 样本量：样本量应足以允许结果的推广，这可以根据测试的统计显着性进行验证。...Kolmogorov-Smirnov测试 Kolmogorov-Smirnov（KS）检验是一种非参数统计技术，旨在确定两个样本是否来自同一群体（Siegel 1975）; 就本研究而言，我们寻求区分好债务人和坏债务人...接下来，我们测试了模型的命中率。 表2显示该模型的命中率在开发样本中为83.9％，在验证样本中为83.4％。
这种情况下，可以采取对数损失，它只是每个案例修正预测概率的对数的负平均值。...是什么导致了这种现象？笔者的公共和私人排行榜的差异是过度拟合造成的。 模型变得高度复杂时，过度拟合也会开始捕捉噪音。这种“噪音”对模型没有任何价值，只会让其准确度降低。...下一节中，笔者将讨论在真正了解测试结果之前，如何判断解决方案是否过度拟合。 概念：交叉验证 交叉验证是任何类型数据建模中最重要的概念之一。...就是说，试着留下一个样本集，但并不在这个样本集上训练模型，在最终确定模型之前测试依据该样本集建立的模型。 上图显示了如何使用及时样本集验证模型。简单地将人口分成2个样本，在一个样本上建立模型。...这种方法一个消极面就是在训练模型时丢失了大量数据。因此，模型的偏差会很大。这不会给系数做出最佳估测。那么下一个最佳选择是什么？ 如果，将训练人口按50:50的比例分开，前50用于训练，后50用于验证。
在这种情况下，我们相信95％的置信度是不正常的。 下面的代码加载results1.csv并确定数据是否有可能是高斯的。...我们预计随着样本量的增加，p值会变小。我们也可以在95％的水平（0.05）画出一条线，并显示样本的大小足够大以表明这两个种群有显着差异。...我们可以用于非高斯数据的另一个统计显着性检验被称为Kolmogorov-Smirnov检验。 在SciPy中，这被称为ks_2samp（）函数。...在文档中，这个测试被描述为： 这是对两个独立样本从相同的连续分布中抽取的零假设的双面测试。 这个测试可以在高斯数据上使用，但是统计功率较小，可能需要大量的样本。...韦尔奇的维基百科上的t检验 https://en.wikipedia.org/wiki/Welch%27s_t-test 在维基百科的Kolmogorov-Smirnov测试 https://en.wikipedia.org
与Switch相比，游戏更有可能在PS4上获得更高的分数（尽管在这种情况下，对空假设的拒绝要少得多）。 ? 独占游戏 所以我们能得出结论，XBox One是最好的第八代游戏机吗？...这意味着我们将进行“单尾”测试。...如果我们在专业的背景下处理这个问题，我们可以运行Kolmogorov-Smirnov检验来对样本的正态性做出明确的决定。为了便于说明，让我们暂时忽略这一点，尝试两种方法，看看我们得到了什么结果。 ?...我们看到参数和非参数测试在每种情况下都返回几乎相同的p值。...事实证明，对我们的样本进行Kolmogorov-Smirnov检验表明，它们确实不太可能来自正态分布的人群 总结 从假设测试中我们可以得出的结论是，XBox One在三款游戏机中的主机独占游戏绝对是最差的
图片 数据漂移 何为数据漂移 当我们在使用数据科学方法解决场景问题时，得到方案之后，在实际生产环境中，如果我们拿到的实时预测数据，分布与用于训练模型的训练数据分布有差异时，就发生了『数据漂移』，而它的后果就是预估不再准确...我们并不能每次都提前预判到『数据漂移』问题，甚至有时候我们会遇到特殊的网络攻击，基于『数据漂移』的知识进行调整和切换攻击方式。...最流行的统计检验方法包括 Kolmogorov-Smirnov 检验、卡方检验、 Jensen-Shannon 散度、 Wasserstein 距离。 另一类方法是使用机器学习模型来监控数据质量。...pd.DataFrame(iris.data, columns = iris.feature_names) iris_frame['target'] = iris.target 我们把完整的数据集切分为训练集和测试集...上述代码中我们设置为 False，会得到一个报告如下，里面详细分析了训练集和测试集的『特征字段』和『标签』的分布差异情况： 图片 我们也可以通过下列代码去打开看板和存储html报告。
在使用扩散模型进行图像生成时，输出结果会显示出一定的变异性。这种变异性是由扩散过程中的随机因素造成的，包括随机初始化、概率分布采样以及非线性激活函数等。...这种量化方法能够评估模型的稳定性和一致性，检测意外的偏差，验证模型输出的解释，并提高人类对模型的理解。 3. 方法详析 3.1....使用Kolmogorov-Smirnov正态性检验发现，每个模型的分数分布都不服从正态分布（p<0.05）。...两样本Kolmogorov-Smirnov检验显示，两个模型的得分分布存在显著差异（KS统计量=0.38；p值=0.001）。...这一发现对于选择合适的模型有重要影响：对于要求高一致性的应用，选择更一致的PixArt- \alpha 模型会更有优势；相反，当需要多样性输出时，SDXL会更合适。
这种方法最终导致了对统计程序和策略的直观理解，最常用的是实践工程师和科学家。这本书是为统计学或概率和统计的入门课程而写的，为工程、计算机科学、数学、统计学和自然科学的学生而写。...我们的概率研究将在第四章继续，这一章涉及随机变量和期望的重要概念，在第五章，考虑一些在应用中经常出现的特殊类型的随机变量。给出了二项式、泊松、超几何、正态、均匀、伽马、卡方、t和F等随机变量。...此外，我们还介绍了关节基础数据来自正态分布总体的重要特殊情况下的样本均值和样本方差的概率分布。第7章展示了如何使用数据来估计感兴趣的参数。...本章的最后一节介绍了Kolmogorov-Smirnov程序，用于测试数据是否来自特定的连续概率分布。...在本章中，指数分布，而不是正态分布，起着关键作用。 编辑：文婧
主题是如何在测试中使用真实媒体回放来捕捉准备进入生产阶段的bug，并在第一时间防止它们进入生产阶段。 媒体事件是异步的、不可预测的，那么为什么要用行为同步并且可预测的mock来测试媒体功能呢？...使用真实媒体进行测试有多个好处。首先是你不必维护一个mock。现在mock在某些情况下是简单，易于维护的，但在媒体的情况下，特别是如果你使用第三方播放器库，mock会变得复杂，并会消耗大量时间维护。...而这不仅会影响测试，也会影响面向用户的功能和跟踪。 第三，当你第一次过渡到在测试中使用真实媒体播放时，Evan Farina建议记录所有媒体事件。...原因是，使用真实媒体很可能会发现你不知道你的应用代码中存在的竞赛条件，而这将导致测试失败。但问题是，你会在一个黑匣子里工作，这意味着你无法理解媒体发生了什么，以及到底为什么会导致你的测试失败。...正如前面提到的，如果测试机的CPU运行过高，媒体事件就会被节流，这将导致你的测试失败。在主讲人给出的案例中，发生这种情况是因为并行运行了太多的测试。因此，限制并行运行的测试数量确实有很大的不同。
Herderson 等人也同时推荐了 Kolmogorov-Smirnov 实验，用于测试两个样本是否来自同一个分布区间。但这种测试不能用于比较 RL 算法，因为它不能证明任何顺序关系。...只能表明没有足够的证据证明在 ? 置信度的基础下差异是存在的（也可能意味着第二种错误的情况）。噪音可能会妨碍测试检测差异的能力。在这种情况下，增加样本量N 可以帮助发现差异。...若真的检测失败，即仅仅存在 5% 的可能性会误报出算法性能有显著不同的结果。 事实上，在实验时，确实碰到了第一种错误。...即使是在这种情况下，产生第一种错误的概率在实验中被低估了（应为10%，而实验结果为5%）。Welch's test降低了这种影响力，但在样本容量很小的时候，反而更难得到正确的结果了。...在上图中，这种可能性在bootstrap测试中得到约10%的计算结果，Welch's测试中获得了高于5%的结果。
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