1、数据倒灌的出现 场景： 如果我们在一个home页面获取网络数据，然后通过LiveData的观察者特性，在回调中跳转B页面，当旋转屏幕时，页面重建，LiveData又发来最后一次数据，那么直接触发了跳转...这就是数据倒灌引起的问题。因为LiveData的数据会保存在内存中。 数据倒灌原因： 个人描述：我们都知道LiveData是一个观察者模式，被观察者只要改变了观察者会收到通知。...ViewModel 与一个 Activity（或其他某个生命周期所有者）相关联，在配置更改期间保留在内存中，系统会自动将 ViewModel 与发生配置更改后产生的新 Activity 实例相关联。...在分发事件的时会先判断mVersion 和mLastVersion，当mLastVersion < mVersion时会onChanged((T) mData);进行分发。...由于LiveData本身的特性，Activity的生命周期由非活跃变成活跃时，LiveData会触发事件分发，导致屏幕旋转或者切换系统语言后出现数据倒灌。
.prevent：阻止默认事件发生。 .capture：使用事件捕获模式。 .self：只有元素自身触发事件才执行。（冒泡或捕获的都不执行） .once：只执行一次。...②遍历数字 注意：数字的遍历和索引不一样，索引是以0开始的，而数字是以1开始的。 三、v-if和v-show v-if，顾名思义，条件判断，当得到结果为true时，所在的元素才会被渲染。...②v-else v-else是和v-if相连使用的，当v-if和v-for出现在一起时，v-for优先级更高。 也就是说，会先遍历，再判断条件。...此外还有v-else-if，顾名思义，充当 v-if的“else-if 块”，可以连续使用。...打开浏览器控制台，点击切换按钮观察代码的变化，做一个对比： ? 从中我们可以看出： v-if的元素隐藏时是直接将标签弄没了。 v-show的元素始终被渲染保留在DOM中。
生存分析的数据资料常常分为终点事件（如死亡）和删失（其他生存结局）两类 与完全数据相反，如果在研究结束的时候，研究对象发生了研究之外的其他事件或生存结局，无法明确的观察记录到发生终点事件的生存时间，我们把这种类型的数据称之为删失数据...censored）：起点已知，终点不确定（最常见） 左删失（Left censored）：起点无法确定 区间删失（Interval censored）：连续的观察随访中，已知发生终点事件，但起点未知...II型删失（Type II censoring）：同起点，固定数量的终点 所有研究对象的观察起点时间是统一的，在研究的过程中，一直随访观察到有足够数量的终点结局事件发生为止，此时研究停止，未发生终点事件的研究对象的生存时间未知...1.1.3 区间删失 连续的观察随访，起点未知 在实际的研究中，如果不能够进行连续的观察随访，只能预先设定观察时间点，研究人员仅能知道每个研究对象在两次随访区间内是否发生终点事件，而不知道准确的发生时间...其中生存时间（Survival time）是指从规定的观察起点（起始事件）到发生某一特定终点事件之间经历的时间跨度。
其中用户可以包括登录设备用户userid，也可以指未登录用户cookie；时间指事件发生的实际时间；地点指事件发生地，可以通过解析日志记录中的ip来获取事件发生地；行为操作指事件本身，一般互联网产品产品通过埋点等方式来捕获用户的行为...相比传统的写SQL跑数的分析方式，事件分析功能有着及时查询结果、可视化展现、可对不同事件不同用户属性进行自由组合筛选分析等方面的优势。...从分析维度来看主要包括按行为次数的分布分析，以及按行为时间的分布分析，通过直方图或折线图的形式展现分析结果。...对用户行为事件的分析不仅有统计数量这种观察指标，还可以对该事件在不同维度中的分布来观察，从而了解该行为事件的更多维度信息。...路径分析有以下常见的应用场景： 分析用户初始行为事件的后续流量走向； 分析结束事件的流量来源； 详细查看某个节点前后流量流入流出和流失的情况。
终点事件定义为“复发”，但是一些患者在移植后不幸因不良反应出现死亡而无法到达终点。也就可以认为，“移植相关死亡”和“复发”是竞争性风险事件。因此，本文采用竞争风险模型进行统计分析。...$ Age：年龄变量，连续变量。 $ 状态：结果变量，0=删失，1=复发，2=竞争风险事件。...主要原因是，如果哑变量出现在列线图中，结果将难以解释清楚。 因此，应避免在列线图中使用哑变量。 regplot包中的regplot()函数可以绘制更多美观的列线图。...其中，参数trans =指定需要加权的终点事件和竞争风险事件；cens=指定截尾；id=传入数据集bmt的id； keep =保留在加权数据集中的协变量。...我们定义的发生在第31号患者的终点事件，即患者移植后复发，根据竞争风险和Cox比例风险模型计算的结果差异不大。当患者被截断或发生竞争风险事件时，两种模式的结算结果明显不同，读者可以自行尝试。
频率学派试图描述的是事物本体，而贝叶斯学派试图描述的是观察者知识状态在新的观测发生后如何更新，描述的是观察这的对事物看法。 上面就是科普一样，我们有概率学派和贝叶斯学派，有兴趣可以了解一下！...概率分布：给定某随机变量的取值范围，概率分布就是导致该随机事件出现的可能性。而从机器学习的角度来说的话，概率分布就是符合随机变量取值范围的某个对象属于某个类别或服从某种趋势的可能性。...条件概率的两种情况： B事件的结果不会影响到A事件的发生。如上面的例子，两次投币正面向上的概率不会相互干扰。所以A事件发生的概率=A事件单独发生的概率。...记为：P(AB) =P(A) B事件的结果会影响A事件的发生。如：若头天下雨，则第二天下雨的可能性会增大。即：A事件在B事件之后发生的概率> A事件单独发生的概率。...记为：P(A and B)或直接P(AB) 然后，因为两个事件的发生会有先后，所以联合概率可以进一步描述为：“事件A发生的概率”和“事件A发生后，事件B发生的概率”。
与万有引力定律、安培定律等确定性规律不同，统计性规律只有在试验次数或观察次数足够多的情况下才能呈现出来，在个别试验或观察中出现的不确定性称之为随机现象。...对于每个样本点，其试验或观测的结果称之为事件，在一定样本容量内不同事件或事件集合出现的次数与样本容量之比称之为该事件的频率。...只有样本容量足够大时，才能使频率趋近概率（probability）、使事件的发生结果趋近统计规律。...其中参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率，所以泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数，例如在一小时内到达某公交车站的人数、机器出现的故障数，显微镜下单位面积内的细菌数目等。...2多维随机变量 很多情况下随机事件的结果不能储存在一维的随机向量里，例如入学儿童的发育情况（身高、体重）、炮弹的落地点（经度、维度），单独讨论其中一个例如身高、经度是没有意义的，这时候需要两维甚至多维随机变量来储存随机事件的发生结果
， 随机事件在随机试验中可能出现也可能不出现， 这个子集到底怎么理解？...{1, 2, 3, 4, 5, 6}, 那么随机事件可以是这里面的子集， 比如出现的数字是偶数的结果{2, 4, 6}。...当其中一个样本点出现的时候，我们就说这个随机事件发生了。 最后还有两个概念是必然事件, 这个就是一定发生的事件， 就是包含试验里面的所有样本点， 比如样本空间， 在每次试验中它总是发生。...每个样本点出现是等可能的，并且每次试验有且仅有一个样本点发生，则称这类现象为古典概型。...对于任意连续型随机变量来说， 它取任意指定实数值的概率为0， 但是这并不意味着这个不可能发生。也就是概率为0的事件并不一定不发生。
为了对付这种可能发生的情况，源站装备了计时器，在一个帧发送之后，源站等待确认，如果在计时器计满时仍未收到确认，则再次发送同样的帧。如此重复，直到该数据帧无错误地到达为止。 ...{这个数据帧的副本仍保留在发送缓存中} 5 设置超时计时器。{选择适当的超时重传时间Tout} 6 等待。...{等待以下7和8这两个事件中最先出现的一个} 7 若收到确认帧ACKn, 若n=1-V(s)，则：{已发送的数据帧被接收方确认} 从主机取一个新的数据帧，放入发送缓存； V(s)<---[1-V(s)]...若检查结果正确无误（否则直接丢弃，转2），则执行后续算法； 4.若N(s)=V(R),则执行后续算法；{收到发送序号正确的数据帧} 否则丢弃此数据帧，然后转到7。...在停止-等待协议中，若连续出现相同发送序号的数据帧，表明发送端进行了超时重传。连续出现相同序号的确认帧，表明接收端收到了重复帧。
随机事件的基本概念 我们来看三个事件 太阳东升西落。 在十字路口遇到红绿灯的颜色。 一男一女牵手后在一起的时间。 首先，我们可以肯定的是太阳东升西落是肯定会发生的，我们称为确定现象。...样本点可以是有限个或无穷多个，可以是离散值或连续值。 样本空间子集成为随机事件，简称事件(事件本质就是集合)。几种特殊的子集： 一个元素组成的集合，称为基本事件。...一男一女牵手后在一起的时间的样本空间E2=[0,+∞)，但它的样本点是不可罗列的。所以红绿灯事件的样本点是离散的，有3个样本点；而牵手后在一起的时间是连续的，它的样本点是无穷的。...例题，描述如下三个随机试验的样本空间。 E1，将一枚骰子投掷一次，记录点数可能的结果。 E2，将一枚硬币同时抛掷两次，记录前后每次正反面出现可能结果。 E3，测量一批灯泡寿命，记录可能的结果。...事件A1="第一次出现正面" 事件A2="恰好出现一次正面" 事件A3="至少出现一次正面" 这里A1=[(正,正),(正,反)]；A2=[(正,反),(反,正)]；A3=[(正,正),(正,反),(反
我们也将解释每个悖论是什么，为什么会发生，以及如何避免落入它的常见陷阱。读完本博客，你将对统计分析中可能出现的一些奇怪和预想之外的结果有更好的理解，从而能更好地在项目中处理它们。...这种情况常发生在数据集中的类的分布不平衡时。例如，给定一个数据集，其中90%的观察值属于一类，而剩下的10%属于另一类。...例如，在轮盘游戏中，一些玩家认为，如果球连续几次旋转都落在黑色上，那么下次它落在红色上的几率会更高，尽管结果依旧是随机的。...赌徒谬误认为，如果连续出现了几个正面，那么下一次的结果更有可能是反面，反之亦然。然而，在现实中，硬币的每一次翻转都是独立的，并且有相同的概率产生正面或反面。 赌徒谬误会在股票市场等生活场景中出现。...5.Berkson’s Paradox 伯克森悖论 伯克森悖论是指当两个（独立）变量之间出现/存在负相关时，如果观察由原数据分成的子数据集，这两个变量之间可能会出现正相关或无实际相关性的统计学现象
回收，但是实际还保留在内存中的对象，也就是发生泄漏了的对象。...KeyedWeakReference.png 下一步就是确认被观察的refrence是否出现泄漏。即在GC发生之后， 被观察的对象，依然存在，那么就潜在地发生了内存泄漏。...ensureGoneAsync，顾名思义，异步地，判断GC发生之后，被观察的对象是否会消失。...代码实例打印了GC前后，WeakReference指向的对象 和 ReferenceQueue。...为什么这里要在GC前后，做两次判断，这是个性能上的优化。ensureGone会因为某些原因retry，被观察对象可能早就回收了，没有必要先做一次GC。
所以一条信息的不确定性越大，需要越多的空间存储，它的信息量就越大。发生概率为0或1的事件都是非常确定的事情，它们的信息量就为0。然而并不是所有事件结果的出现概率都像抛硬币那样是相同的。...对之前的公式进行推导： doc_image_25_w393_h42.jpg ，设P为事件N中每个结果的概率，当每个结果出现概率相同时，公式如此。...如果事件发生前，事件的结果就已经确定，如一定发生，或者一定不发生，信息熵趋近于零。Shannon给出了度量信息熵的数学公式。...事件发生前，越难猜中结果，事件包含的信息熵越大。...使用ID3该天气示例的最后建立的决策树结果如下： doc_image_46_w392_h462.jpg ID3对所使用的样本数据是有一定要求的，第一无法处理连续性数据，需要离散型数据，除非连续数据被分解为模糊范畴的类别数据
神经成像技术观察到大脑网络连接的枢纽hub，普遍认为枢纽对建立和维持一个功能平台至关重要，在这个平台上可以发生有认知意义和高效的神经元交流。...此外，我们观察到枢纽活动的快速波动主要存在于默认模式网络中，这表明大脑连接中的动态事件。我们的结果表明，连接枢纽的时间行为是一个多层次和复杂的问题，必须考虑到特定方法对时变连接性的时间敏感性的特性。...这一发现表明，在较短的时间尺度上，我们的结果表明TVC fMRI中有事件样信号变化，可以归因于协方差的时变变化。相反，替代滑动窗口数据产生的结果更类似于经验数据，但BC的时间平均值明显较低。...总之，我们的结果表明，虽然没有时间变化的全脑枢纽重复出现的模式，但有重复出现的枢纽对。这一发现将表明有规律的“激活链”，如图1 C所示，定期发生(由图1 C支持)。...然而，从枢纽活动的时变角度来看，我们的观察表明，大脑连接的流动可以被视为发生在状态空间中，其中每个状态向量都与神经元通信的最短路径相关。
我们将观察到的不规则采样的时间序列数据建模为从连续但未观察到的函数采样的索引值对序列。我们介绍了一种编码器-解码器框架，用于从此类通用索引序列中学习。...为了鼓励每个聚类具有均质的未来结果，通过学习离散表示来进行聚类，该表示最能描述基于新颖损失函数的未来结果分布。 No.5 事件的时间 ?...由于存在检查机制，这种类型的数据是唯一的，这是一种丢失的数据类型，发生在我们没有观察到所关注事件的实际时间时，但是我们可以通过以下方式获得近似值：已知属于哪个观察结果。...随时可能发生的事件类型是由特殊事实给出的，这些事实的概率与状态一起被神经建模。...，旨在回答下一个事件将会发生的问题，例如何时发生和为何发生。
选择同数量的正常因素水平及筛选因素水平的产品进行试验，并对结果进行方差检验和均值检验，并通过P值与0.05比较，判断因子对最终扭力超上限失效是否存在显着影响。...通过多次实验，寻找出最优的改善方案，达到显著降低不良品发生率的目的。③确定最佳改进方案并实施之后，跟踪某一批产品的扭力值，建立单值扭力值图(图7)，观察各改进措施前后各阶段的变化趋势。...图片④连续收集一定数量的产品的扭力值，比较改善前后和改进前后的CPK(加工能力)值，结果发现CPK值从0.99提高到2.00，进一步证明了相关改进措施的有效性。5.控制阶段。...出现在供货方的原料问题上，我们要求相关供应商提供清晰的控制方法和检验记录。使改善措施得到长期的执行和控制。...②通过连续追踪扭力值的变化趋势，统计间隙调整工位的过程记录数据，证实改进后扭力不佳(Y)率稳定可控。
近期，专家发现一种新的攻击方式。该攻击利用视频电话将可观察到的身体运动与正在输入的文本相联系，来推断出用户在视频电话时键入的信息。...按键检测：检索分割后的含有手臂动作的帧数来进行结构相似度指数测量（SSIM），量化左右两侧视频段中每个连续帧之间的身体动作，并识别出发生按键的潜在帧。 3....单词预测：按键帧将用于检测每个按键前后的运动特征，并通过基于字典的预测算法来推断特定的单词。...换句话说，在检测到的按键帧池中，通过检测到的单词输入次数以及在单词的连续输入之间所发生的手臂位移的大小和方向来推断单词。...模糊、像素化和跳帧可以成为一种有效的缓解策略，但同时视频数据可以与通话中的音频数据相结合，进一步提高按键检测能力。 由于最近发生的世界性事件，视频通话已经成为个人和专业远程通信的新标准。
对于大型项目而言，前端的东西原来越多，造成服务端的压力越来越大，而且由于MVP的出现，逐渐向前后端分离靠拢，分离之后，View分担服务端的压力，或者说是浏览器分担了服务器压力，包括页面渲染，路由等问题，...这时侯MVVM出现了…（这里是自己猜的，没找到相关资料） MVVM框架便是前后端分离框架发展史上的一次思想的完全变革。...get: 一旦目标属性被访问就会调回此方法，并将此方法的运算结果返回用户。 set:一旦目标属性被赋值，就会调回此方法。...可以让多个订阅者订阅同一个发布者发布的主题，当发布者的主题发生变化时，对外发送一个通知，所有订阅了该主题的订阅者都会接收到更新的消息。因此，观察者模式定义的是一种一对多的关系。...在系统运行过程中，一旦系统中的数据模型发生了变化，观察者 Observer的 setter 访问器属性就会被触发，此时消息订阅中心 Dep 会遍历它所维护的所有订阅者，对于每一个订阅了该数据的对象，向它发出一个更新通知
： 2.2 加载数据 在eeglab界面上，选择File->Load existing dataset后弹出下面框，并进行测试文件的选择： 选择改文件后，会出现下面界面： 观察事件值(event...可以使用>, >>, <, 和 <<按钮进行前后选择 注： 该实验中，有两种类型的事件"square" 和"rt"。"...square" 事件对应的是显显示器中绿色正方形的外观，"rt"对应于受试者的反映时间。...查看数据信息 选择Edit > About this dataset. 2.4浏览EEG通道数据(并可视化) (注意：这个样本数据文件包含了连续的脑电数据。...为了减少下载时间，这个“伪连续”脑电数据集实际上是通过连接80个独立的3秒数据段来构建的。因此在某些数据通道中可能会存在一些突然跳变。)
我的需求： 晚上练完车之后,之前参考我毕设的一个小伙伴要答辩，问了我一个问题，结果问的一下不知道怎么回答…以下是我回答他问题的答案：所以在回答完他之后，赶快整理一波… ?...对于大型项目而言，前端的东西原来越多，造成服务端的压力越来越大，而且由于MVP的出现，逐渐向前后端分离靠拢，分离之后，View分担服务端的压力，或者说是浏览器分担了服务器压力，包括页面渲染，路由等问题，...这时侯MVVM出现了…（这里是自己猜的，没找到相关资料） MVVM框架便是前后端分离框架发展史上的一次思想的完全变革。...可以让多个订阅者订阅同一个发布者发布的主题，当发布者的主题发生变化时，对外发送一个通知，所有订阅了该主题的订阅者都会接收到更新的消息。因此，观察者模式定义的是一种一对多的关系。...在系统运行过程中，一旦系统中的数据模型发生了变化，观察者 Observer的 setter 访问器属性就会被触发，此时消息订阅中心 Dep 会遍历它所维护的所有订阅者，对于每一个订阅了该数据的对象，向它发出一个更新通知
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