枚举类型变量的赋值特性： 一个枚举类型如果没有赋初值，则默认值为0。 一个枚举类型如果赋值为nil，同样值为0。...= 1 }; 在调用的时候，代码欲从VC的字典数组 self.resource 中获取某字典 self.resource[indexPath.row] 并取出 type 的键值对，但实际使用时，该字典并不存在键值对...打个断点，可以发现type1和type2的值均为PopupTypeNormal，即第一个枚举类型。...拓展：字典键值对判空测试 测试背景 某次调用，字典self.resource[indexPath.row]根本不存在"type"的键值对，测试对该字典的判空方法。...结论 可见，某些博客讲的，上述这些对字典的判空方法，是无效的。
原题： 定义一个函数int fun(int n)，用来计算整数的阶乘，在主函数中输入一个变量x，调用fun(x)输出x及以下的阶乘值。 输入输出示例 输入：5 输出： 1!=1 2!=2 3!...输入一个正整数n，输出n！...main(int argc, char const *argv[]) //主函数 { int n; printf("Input n:"); //变量定义...scanf("%d", &n); //输入一个整数 printf("%d!...的函数 { int fact = 1; for (int i = 1; i <= n; ++i) //遍历1到n { fact = fact*i; }
每次实验产生一个值，这些值可以分配到类别/桶中了。对每个桶来说，我们可以记录变量值出现在桶里的次数。例如，我们可以扔 10,000 次骰子，每次骰子会产生 6 个可能的值，我们可以创建 6 个桶。...并记录每个值出现的次数。 我们可以根据这些值作图。所作曲线就是概率分布曲线，目标变量得到一个值的概率就是该变量的概率分布。...例如想知道变量出现在 0 到 1 之间，它的概率就能通过概率密度函数求出。 如果你用计算好的概率密度函数绘制概率分布曲线，那么给定范围的曲线下的面积就描述了目标变量在该范围内的概率。...概率分布函数是根据多个参数（如变量的平均值或标准差）计算得到的。 我们可以用概率分布函数求出随机变量在一个范围内取值的相对概率。...当然上面并不是一个正态分布，那么当变量满足正态分布时，它意味着什么？ 这意味着，如果你把大量分布不同的随机变量加在一起，你的新变量最终也服从正态分布，这就是中心极限定理的魅力。
完成本教程后，你将知道： 诸如数据清洗之类的技术可以识别和修复数据中的错误，比如丢失的值 数据转换可以改变数据集中变量的尺度、类型和概率分布 特征选择和降维等技术可以减少输入变量的数量 在我的新书（https...数据转换：改变变量的尺度或分布。 特征工程：从可用数据中推导新变量。 降维：创建缩减数据维数的映射。...对于实数型数值变量，它们在计算机中的表示方式https://en.wikipedia.org/wiki/Single-precision_floating-point_format意味着在0-1范围内比在更大范围内具有更高的分辨率...因此通常需要领域内专家的协作，以帮助确定可以从数据中构建的新特征。 这一特性使得将特征工程推广到一般方法是一个具有挑战的问题。 然而，有些技术可以重复使用，例如： 为某个状态添加布尔标志变量。...降维 一个数据集的输入特征的数量可以看作是数据的维数。 例如，两个输入变量可以定义一个二维区域，其中每行数据定义该空间中的一个点。这个想法可以扩展到任意数量的输入变量来创建大型多维空间。
该表显示了前六行中训练参数的值，以及有关增强模型中树的一些基本信息。 图2：模型信息 GRADBOOST 图3显示“观察值数量”表，该表显示读取和使用了多少观察值。...随着树数量的增加，拟合统计通常通常会先提高（减少），然后趋于平稳并在很小的范围内波动。...共有57个预测变量，用于记录电子邮件中某些常用单词和字符的频率以及大写字母的连续序列的长度。 训练一个提升模型并对训练数据表评分。 该表显示了统计信息。...如果要正确对新数据表评分，则一定不要修改该表 gradboost_model，因为这样做可能会使构造的提升模型无效。与对新数据进行任何评分一样，必须存在在模型创建中使用的变量，以便为新表评分。...当所有观测值的该变量均为零时，将不进行迁移学习。 选项将 向下加权延迟到树11。
可以说前面的事件和样本空间都是引子，引出了随机变量这个概率论中的核心概念。后面的统计学是建立在概率论的理论基础之上的，因此可以说理解随机变量这个概念是学习和运用概率论与数理统计的关键。...名词解释： 首先这是一个变量，变量与常数相对，也就是说其取值是不明确的，其实随机变量的整个取值范围就是前面说的样本空间； 其次这个量是随机的，也就是说它的取值带有不确定性，当然是在样本空间这个范围内。...首先，随机变量与之前定义的事件是有关系的，因为每个样本点本身就是一个基本事件； 在前面随机试验结果的表示中提到，无论是数量化的结果还是非数量化的结果，即不管试验结果是否与数值有关, 都可以引入变量, 使试验结果与数建立对应关系...； 随机变量本质上是一种函数，其目的就是建立试验结果（样本空间中的点，同基本事件e）与实数之间的对应关系（例如将"正面"映射为1，"反面"映射为0）； 自变量为基本事件e，定义域为样本空间S，值域为某个实数集合...，多个自变量可以对应同一个函数值，但不允许一个自变量对应多个函数值； 随机变量X取某个值或某些值就表示某种事件，且具有一定的概率； 随机变量中的随机来源于随机试验结果的不确定性； ?
绑定变量窥探则是第一次执行SQL硬解析时，会窥探使用的绑定变量值，根据该值的分布特征，选择更合适的执行计划， 其缺点在于如果绑定变量列值分布不均匀，由于只有第一次硬解析才会窥探，所以可能接下来的SQL执行会选择错误的执行计划...常理上认为，既然使用了绑定变量，在值分布均匀的情况下，只需要SQL执行第一次硬解析时窥探一下，后续执行的SQL执行计划应该比较稳定。...2.下次某个session需要解析这个标记为rollinginvalidation的cursor游标时，会设置一个时间戳，其取值为_optimizer_invalidation_period定义的最大值范围内的一个随机数...记录这次解析时间为T1，时间戳值为Tmax。但此时，仍是重用了已有游标，不会做硬解析，不会使用更新的统计信息来生成一个新的执行计划。...如果Tmax已经超过了，则会让此游标失效，创建一个新的版本(一个新的child cursor子游标)，使用更新的执行计划，并且新的子游标会标记V$SQL_SHARED_CURSOR中ROLL_INVALID_MISMATCH
最近邻居数量 K 在最近邻元素分析模块建模中起到了很大的作用。K 的取值不同，将会导致对新实例分类结果的不同。如图 1 所示，每个实例根据其目标变量取值（0 和 1）的不同，被分入两个类别集合。...当我们在预测变量空间子视图当中用鼠标点击选择某个点，即选中某个个案时，该个案成为焦点个案。在右边的 Peers Chart（对等图）中，将显示该个案及它的 3 个邻居们在每一个预测变量上的取值分布。...，其度量值是相对的，所有变量的重要程度值总和为 1，从上至下，变量的重要程度依次递减。...由于本次我们选择了从 K=3 到 K=9 自动选择 K，并且使用用户设置的所有预测变量，所以在执行过程当中，将使用所有的预测变量为范围内的每一个 K 计算错误率，哪个 K 值及其预测变量所确定的模型在预测目标值时的错误率最低...由于本例中的目标变量是连续型变量，上例中预估分类模型（目标变量是离散型）的方法在此处不再适合。我们可以通过判断该模型的统计量 Rsquare 的值，来评定所建模型的好坏。
我们会从许多不同领域借用、重用和盗用算法，其中涉及一些统计学知识。 线性回归用一个等式表示，通过找到输入变量的特定权重（B），来描述输入变量（x）与输出变量（y）之间的线性关系。 ?...逻辑函数看起来像一个大S，并能将任何值转换为0到1的范围内。这很有用，因为我们可以将相应规则应用于逻辑函数的输出上，把值分类为0和1（例如，如果IF小于0.5，那么 输出1）并预测类别值。 ?...Bayes Theorem 朴素贝叶斯被称为朴素的原因，在于它假设每个输入变量是独立的。 这是一个强硬的假设，对于真实数据来说是不切实际的，但该技术对于大范围内的复杂问题仍非常有效。 6....对于回归问题，新的点可能是平均输出变量，对于分类问题，新的点可能是众数类别值。 成功的诀窍在于如何确定数据实例之间的相似性。...支持向量机 支持向量机也许是最受欢迎和讨论的机器学习算法之一。 超平面是分割输入变量空间的线。 在SVM中，会选出一个超平面以将输入变量空间中的点按其类别（0类或1类）进行分离。
我们会从许多不同领域借用、重用和盗用算法，其中涉及一些统计学知识。 线性回归用一个等式表示，通过找到输入变量的特定权重（B），来描述输入变量（x）与输出变量（y）之间的线性关系。 ?...逻辑函数看起来像一个大S，并能将任何值转换为0到1的范围内。这很有用，因为我们可以将相应规则应用于逻辑函数的输出上，把值分类为0和1（例如，如果IF小于0.5，那么 输出1）并预测类别值。 ?...Bayes Theorem 朴素贝叶斯被称为朴素的原因，在于它假设每个输入变量是独立的。 这是一个强硬的假设，对于真实数据来说是不切实际的，但该技术对于大范围内的复杂问题仍非常有效。...对于回归问题，新的点可能是平均输出变量，对于分类问题，新的点可能是众数类别值。 成功的诀窍在于如何确定数据实例之间的相似性。...08 支持向量机 支持向量机也许是最受欢迎和讨论的机器学习算法之一。 超平面是分割输入变量空间的线。 在SVM中，会选出一个超平面以将输入变量空间中的点按其类别（0类或1类）进行分离。
当应用于倾斜分布时 Log 变换是很有用的，因为Log变换倾向于拉伸那些落在较低的幅度范围内自变量值的范围，倾向于压缩或减少更高幅度范围内的自变量值的范围。从而使得倾斜分布尽可能的接近正态分布。...比如在词频统计中，有些介词的出现数量远远高于其他词，这种词频分布的特征就会现有些词频特征值极不协调的状况，拉大了整个数据分布的方差。这个时候，可以考虑Log化。...，分类特征是可以采用有限且通常固定数量的可能值之一的变量，基于某些定性属性将每个个体或其他观察单元分配给特定组或名义类别。...最简单的理解就是与位图类似，设置一个个数与类型数量相同的全0数组，每一位对应一个类型，如该位为1，该数字表示该类型。...在实际应用中，这类特征工程能极大提升模型的性能。 因为定性特征表示某个数据属于一个特定的类别，所以在数值上，定性特征值通常是从0到n的离散整数。
频率的稳定性：在充分多次试验中，事件的频率总在一个定值附近摆动，而且，试验次数越多摆动越小。这个性质叫做频率的稳定性。...在这个例子中，如果不知道事件B发生，则事件A发生的概率为P(A) = 1/4 这里P(A) ≠ P(A|B)，其原因在于事件B的发生改变了样本空间，使它由原来的S缩减为新的样本空间SB = B。...名词解释： 首先这是一个变量，变量与常数相对，也就是说其取值是不明确的，其实随机变量的整个取值范围就是前面说的样本空间； 其次这个量是随机的，也就是说它的取值带有不确定性，当然是在样本空间这个范围内。...； 随机变量本质上是一种函数，其目的就是建立试验结果（样本空间中的点，同基本事件e）与实数之间的对应关系（例如将”正面”映射为1，”反面”映射为0）； 自变量为基本事件e，定义域为样本空间S，值域为某个实数集合...，多个自变量可以对应同一个函数值，但不允许一个自变量对应多个函数值； 随机变量X取某个值或某些值就表示某种事件，且具有一定的概率； 随机变量中的随机来源于随机试验结果的不确定性； 随机变量的表示： 随机变量通常用大写字母
我们可以使用特征工程技巧，利用统计或数学变换来减轻数据分布倾斜的影响。使原本密集的区间的值尽可能的分散，原本分散的区间的值尽量的聚合。 这些变换函数都属于幂变换函数簇，通常用来创建单调的数据变换。...当应用于倾斜分布时 Log 变换是很有用的，因为Log变换倾向于拉伸那些落在较低的幅度范围内自变量值的范围，倾向于压缩或减少更高幅度范围内的自变量值的范围。从而使得倾斜分布尽可能的接近正态分布。...比如在词频统计中，有些介词的出现数量远远高于其他词，这种词频分布的特征就会现有些词频特征值极不协调的状况，拉大了整个数据分布的方差。这个时候，可以考虑Log化。...最简单的理解就是与位图类似，设置一个个数与类型数量相同的全0数组，每一位对应一个类型，如该位为1，该数字表示该类型。...在实际应用中，这类特征工程能极大提升模型的性能。 因为定性特征表示某个数据属于一个特定的类别，所以在数值上，定性特征值通常是从0到n的离散整数。
追踪线 一条连接追踪中的各个观测的线 追踪线适用于描绘实体的大致路径 观测 一组在特定时间点为某个实体测量的值 对于要用于进行追踪的观测，其必须具有关联的时间 一个追踪图层包含一组观测...邻域分析 邻域统计是以待计算栅格为中心，向其周围扩展一定范围，基于这些扩展栅格数据进行函数运算 邻域统计是在单元对应的邻域范围指定的单元上进行统计分析，然后将结果值输出到该单元位置 四种邻域分析窗口...角度值从x轴的正方向零度开始，逆时针逐渐增加直至走过一个满圆又回到零度 邻域统计 是在单元对应的邻域范围指定的单元上进行统计分析，然后将结果值输出到该单元的位置 利用邻域统计可以获取多种信息...个置信度显示分类确定性的输出置信栅格数据集，其中，最低值表示的确定性最高 主成分分析 将输入的多波段数据变换到一个新的空间，其是对原始空间轴进行旋转二成新的多元属性空间 是在尽量不丢失信息的前提下的一种线性变换方法...当区域化变量在区域内确定位置取值时，表现为一般的随机变量 在实际分析中，重采用抽样的方式获得区域化变量在某个区域内的值，即此时区域化变量表现为空间点函数 区域化变量的特征 随机性 结构性
segment 范围内，包含的 HashEntry 元素的个数 * 该变量被声明为 volatile 型 */ transient volatile int...3.2.1 非结构性修改操作 只是更改某个 HashEntry 的 value 域值; 由于对 Volatile 变量的写操作将与随后对这个变量的读操作进行同步; 当一个写线程修改了某个 HashEntry...如何扩容 在扩容的时候,首先会创建一个容量是原来两倍的数组,然后将原数组里的元素进行再散列后插入到新的数组。...（键的 hash 值对应的）某个具体的 Segment,锁定的是该 Segment 而不是整个 ConcurrentHashMap; 因为插入键 / 值对操作只是在这个 Segment 包含的某个桶中完成...16）,及任意数量线程的读操作. 5.3 size操作 要统计整个ConcurrentHashMap里元素的数量,就必须统计所有Segment里元素的数量后计总; Segment里的全局变量count
逻辑函数看起来像一个大S，并能将任何值转换为0到1的范围内。这很有用，因为我们可以将相应规则应用于逻辑函数的输出上，把值分类为0和1（例如，如果IF小于0.5，那么 输出1）并预测类别值。...每个节点代表单个输入变量（x）和该变量上的左右孩子（假定变量是数字）。 树的叶节点包含用于进行预测的输出变量（y）。预测是通过遍历树进行的，当达到某一叶节点时停止，并输出该叶节点的类值。...这是一个强硬的假设，对于真实数据来说是不切实际的，但该技术对于大范围内的复杂问题仍非常有效。 6、K近邻K-Nearest Neighbors KNN算法非常简单而且非常有效。...对于回归问题，新的点可能是平均输出变量，对于分类问题，新的点可能是众数类别值。 成功的诀窍在于如何确定数据实例之间的相似性。...在SVM中，会选出一个超平面以将输入变量空间中的点按其类别（0类或1类）进行分离。在二维空间中可以将其视为一条线，所有的输入点都可以被这条线完全分开。
我们会从许多不同领域借用、重用和盗用算法，其中涉及一些统计学知识。 线性回归用一个等式表示，通过找到输入变量的特定权重（B），来描述输入变量（x）与输出变量（y）之间的线性关系。...逻辑函数看起来像一个大S，并能将任何值转换为0到1的范围内。这很有用，因为我们可以将相应规则应用于逻辑函数的输出上，把值分类为0和1（例如，如果IF小于0.5，那么 输出1）并预测类别值。...Bayes Theorem 朴素贝叶斯被称为朴素的原因，在于它假设每个输入变量是独立的。 这是一个强硬的假设，对于真实数据来说是不切实际的，但该技术对于大范围内的复杂问题仍非常有效。...对于回归问题，新的点可能是平均输出变量，对于分类问题，新的点可能是众数类别值。 成功的诀窍在于如何确定数据实例之间的相似性。...8-支持向量机 支持向量机也许是最受欢迎和讨论的机器学习算法之一。 超平面是分割输入变量空间的线。 在SVM中，会选出一个超平面以将输入变量空间中的点按其类别（0类或1类）进行分离。
1.2 扩容原理： 1）扩容 创建一个新的Entry空数组，长度是原数组的2倍。 2）rehash 遍历原Entry数组，把所有的Entry重新Hash到新数组。为什么要重新Hash呢？...第12行的while循环用于检查该桶中是否存在相同key的结点，如果存在，就直接更新value值；如果没有找到，则进入21行生成一个新的HashEntry并且把它链到该桶中链表的表头，然后再更新count...因为在理论上原桶里的HashEntry链可能存在一条子链，这条子链上的节点都会被重哈希到同一个新的桶中，这样我们只要拿到该子链的头结点就可以直接把该子链放到新的桶中，从而避免了一些节点不必要的创建，提升了一定的效率...但是有一个情况需要特别注意，就是链中存在指定Key的键值对并且其对应的Value值为null的情况。...由于对Volatile变量的写入操作将与随后对这个变量的读操作进行同步，所以当一个写线程修改了某个HashEntry的value字段后，Java内存模型能够保证读线程一定能读取到这个字段更新后的值。
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