vi='vim' 自动给打开的文件添加头部 例如我们编写Python脚本的时候经常会在文件开头添加执行文件的Python路径以及文件的编码方式，我们可以通过在Vim的配置文件中添加一个函数，并让他在打开一个新的缓冲区的时候自动添加到头部...YCM虽然强大，但是安装却稍微麻烦些，首先他文件比较大，另外需要自己进行编译(NeoVundle插件管理器貌似可以直接帮你自动编译), 不过无论我之前在ubuntu还是现在的mac上，至少我还是没有遇到什么很大的问题的...vimrc中进行配置外，还有一个Python的配置文件.ycm_extra_conf.py，在里面我们可以设置相应的编译选项，比如编译参数，头文件和库文件的地址等等，这样我们在编写C/C++等的时候ycm...使用Pylint来帮助我们进行Python语法检测 首先Pylint是一个代码分析工具，它能够分析Python中的代码错误，查找不符合风格标准（默认PEP8）和有潜在问题的代码，如果单独使用的话，他还可以为我们的...其他插件 Vim 的插件很丰富，这里我就不再一一赘述了，希望这些强大的工具能让我们在终端中更优雅的编写Python(不限于Python啦),有关我使用的vim插件都在我的.vimrc中，有兴趣的童鞋可以搜索相应的插件名称进行查看
自动给打开的文件添加头部 例如我们编写Python脚本的时候经常会在文件开头添加执行文件的Python路径以及文件的编码方式，我们可以通过在Vim的配置文件中添加一个函数，并让他在打开一个新的缓冲区的时候自动添加到头部...YCM虽然强大，但是安装却稍微麻烦些，首先他文件比较大，另外需要自己进行编译(NeoVundle插件管理器貌似可以直接帮你自动编译), 不过无论我之前在ubuntu还是现在的mac上，至少我还是没有遇到什么很大的问题的...YCM除了在.vimrc中进行配置外，还有一个Python的配置文件.ycm_extra_conf.py，在里面我们可以设置相应的编译选项，比如编译参数，头文件和库文件的地址等等，这样我们在编写C/C+...使用pylint来帮助我们进行Python语法检测 首先Pylint是一个代码分析工具，它能够分析Python中的代码错误，查找不符合风格标准（默认PEP8）和有潜在问题的代码，如果单独使用的话，他还可以为我们的...其他插件 Vim 的插件很丰富，这里我就不再一一赘述了，希望这些强大的工具能让我们在终端中更优雅的编写Python(不限于Python啦),有关我使用的vim插件都在我的.vimrc中，有兴趣的童鞋可以搜索相应的插件名称进行查看
问题 无法使用pm2，因为pm2会后台运行，docker作为容器时，如果无前台运行的进程，将关闭容器。 无法使用pm2-runtime，因为pm2-runtime尚不支持ts-node。...解决方案 方案1：使用 ts-node 跳过pm2直接运行项目 方案2：使用 tsc 把ts编译为js，再使用pm2运行项目 方案3：重新编译pm2-runtime，增加其支持ts的能力 方案1的做法，...是比较可取的，因为我们使用docker作为容器，其本身就具有自动重启等特点，所以再增加pm2对进程进行保护是多余的，且存在性能损耗。...方案2需要改动项目的配置，在测试环境和本地开发环境不使用docker，则需要做兼容，改动较大，且由于方案1的存在，该方案性价比较低。 方案3，性价比更低。
在原假设下，滚珠轴承的平均直径不会改变，而在备择假设中，在制造过程中的某些未知点处，机器变得未校准并且滚珠轴承的平均直径发生变化。然后，检验在这两个假设之间做出决定。...我们认为问题可能在于参数估计的协方差矩阵的估计，并且我煞费苦心地推导和编写函数以使该矩阵不使用数值微分，但这并没有阻止不良行为。...(在编写此文档时，不会评估以下代码块。我已将结果保存在 Rda 文件中。对于涉及并行计算的每个代码块都是如此。我在犹他大学数学系的超级计算机上执行了这些计算，在这里保存结果。)...我在本文中强调的问题让我更加意识到选择在优化方法中的重要性。我最初的目标是编写一个函数，用于根据 GARCH 模型中的结构性变化执行统计检验。...等 python 包的数值稳定性。
本期作者：徐瑞龙 未经授权，严禁转载 本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》 在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch...包和 tseries 包估计 GARCH(1, 1) 模型参数的稳定性问题，结果不容乐观。...rugarch 包的使用 rugarch 包中负责估计 GARCH 模型参数的最主要函数是 ugarchfit，不过在调用该函数值前要用函数 ugarchspec 创建一个特殊对象，用来固定 GARCH...结论 在一般大小样本量的情况下，rugarch 和 fGarch 的表现都不好，即使改变函数的最优化算法（相关代码未贴出）也于事无补。...为了解决非大样本情况下估计的稳定性问题，有必要找到一种 bootstrap 方法，人为扩充现实问题中有限的样本量；或者借鉴机器学习的思路，对参数施加正则化约束。
有没有办法可以轻松地编写更可读的正则呢？Python的包Pregex就解决了这个问题。 Pregex是一个Python软件包，可让以更友好的方式构建正则表达式。...要安装Pregex，请输入： pip install pregex 那么它有什么功能呢，我们用几个例子来解释： 首先将尝试使用Pregex在文本中获取URL。...Either匹配列表中的任意一个 具体来说， Atleastonce（AnyButWhitespace（））匹配一个或多个不是白空间字符的字符。...Either（“.com”，“ .cn“ ）匹配“.com”，“ .cn“ 中的一个。...让可以用它来匹配文本中的时间。
1：spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖...以后，点击Enable Auto-Import即可; 3：将src/main/java和src/test/java分别修改成src/main/scala和src/test/scala，与pom.xml中的配置保持一致...sortBy(_._2,false).saveAsTextFile(args(1)); //停止sc，结束该任务 sc.stop(); } } 5：使用Maven打包：首先修改pom.xml中的...等待编译完成，选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上： ?...可以在图形化页面看到多了一个Application： ?
在上一篇教程中，学院君向大家介绍了什么是 Artisan 命令，系统内置的 Artisan 命令，以及如何编写一个简单的 Artisan 命令。...因此，在这篇教程中，我们将更进一步，一起来看下如何编写更加高级的 Artisan 命令，比如带输入参数、选项，以及能够与用户互动，输出图表/进度条的 Artisan 命令。...类似的，在命令类中可以通过 public function handle() { $this->info('欢迎来自' . $this->option('city') . '的' ....在应用代码中调用 Artisan 命令 除了在命令行运行 Artisan 命令之外，还可以在应用代码中通过 Artisan 门面调用它。...你还可以在一个 Artisan 命令类中调用另一个 Artisan 命令，在命令类中调用 Artisan 命令，可以通过 Artisan:call()，也可以直接通过 this->call() 方法，还可以通过
在Python 3.x中，内置函数print()用来实现格式化输出，各参数含义请参考本文末尾的相关阅读。本文重点介绍print()函数的end参数以及转义字符'\r'的妙用。...本文末尾的相关阅读中已经提到，end参数用来确定print()函数在输出全部内容之后以什么结束，默认是转义字符'\n'，也就是换行符，在使用时可以根据需要修改这个参数的值，例如： ?...那么，如果把end参数设置为回车符'\r'，会是什么样的效果呢？...下面的代码 from time import sleep for i in range(1000): print(i, end='\r') sleep(0.01) 运行效果如下面的视频所示：
数据可视化是数据分析与数据科学工作中的重要组成部分，而Matplotlib与Seaborn作为Python最常用的绘图库，其掌握程度直接影响到面试表现。...本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与Matplotlib、Seaborn相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....提供如下代码：import seaborn as sns# 箱线图sns.boxplot(x='category', y='value', data=df)# 热力图corr = df.corr()sns.heatmap...混淆Matplotlib与Seaborn功能：理解两者的定位与互补关系，合理选择使用。结语掌握Matplotlib与Seaborn是成为一名优秀Python数据分析师的必备技能。...深入理解上述常见问题、易错点及应对策略，结合实际代码示例，您将在面试中展现出出色的数据可视化能力与良好的审美素养。持续实践与学习，不断提升您的数据可视化技能，必将在数据分析职业道路上绽放光彩。
这是一般做基因差异表达分析在使用t检验或者其他统计检验中常出现的一个问题。...，我们需要解决的就是这个问题。...为什么出现这问题？如果解决？以下是我的回答： 数据是恒量是无法做t检验的，因为计算公式分母为0（不懂的看下统计量t的计算公式，一般标准差/标准误为分母，所以恒量是不能算的）。...else： 统计检验 在使用t检验前尽量使用方差分析检验方差同质性。...，如果出问题，返回相应的NA，这样我们可以算完后再检查数据。
lpSolve 包和运输问题 运输问题(transportation problem) 属于线性规划问题，可以根据模型按照线性规划的方式求解，但由于其特殊性，用常规的线性规划来求解并不是最有效的方法。...造纸厂到客户之间的单位运价如表所示，确定总运费最少的调运方案。 解：总产量等于总销量，都为48 个单位，这是一个产销平衡的运输问题。R代码及运行结果如下: ?...R中，lpSolve包提供了函数lp.assign() 来求解标准指派问题，其用法如下： lp.assign(cost.mat,direction = "min", presolve = 0, compute.sens...在实际应用中，常会遇到各种非标准形式的指派问题，有时不能直接调用函数，处理方法是将它们化为标准形式(胡运权, 2007)，然后再通过标准方法求解。...同运输问题一样，LINGO 在解决指派问题时，也必须通过各种命令建立数据集、模型、目标函数、约束函数等，比较繁琐，相比之下，R两三句代码就可以快速解决问题，较之LINGO 软件，的确方便快捷了许多。
在Python中处理CSV文件的常见问题当谈到数据处理和分析时，CSV（Comma-Separated Values）文件是一种非常常见的数据格式。它简单易懂，可以被绝大多数编程语言和工具轻松处理。...在Python中，我们可以使用各种库和技巧来处理CSV文件，让我们一起来了解一些常见问题和技巧吧！首先，我们需要引入Python中处理CSV文件的库，最著名的就是`csv`库。...我们可以通过`import csv`语句将其导入我们的Python代码中。接下来，我们可以使用以下步骤来处理CSV文件：1....例如，如果我们的CSV文件名为`data.csv`，并且位于当前工作目录中，我们可以使用以下代码来打开文件：```pythonwith open('data.csv', 'r') as file:```...以上就是处理CSV文件的常见步骤和技巧。通过使用Python中的`csv`库和适合的数据处理与分析技术，您可以轻松地读取、处理和写入CSV文件。
尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...有时候在开发R包时为了保证正常运行，不得不将依赖包列入Depdens。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...如果ggplot2或者你代码的改变对可视化输出引入了改变，当你在本地或者Travis运行测试时会失败。
更加让笔者惊喜的是，目前vscode-R一直处于开发阶段，并且在最近的1.2.0版本结合了vscode关于web view的API，添加了R session watcher——一个集成的数据可视化构架，...整体看起来效果还是非常不错的，开发者在整体上还是保留了Rstudio和visual studio中对于View()这个函数的配置，还在此基础上添加了search功能，此外对Rshiny可视化的支持也非常棒...二 在visual studio code中下载R和R LSP client两个extension R extension作为基础的R语言插件，R LSP client作为代码编写时函数提示的辅助工具。...三 安装radian visual studio code这两个extension由于不存在R console的配置优化，在这里需要借助python中的R interactive窗口——radian，用...的配置 Path中添加R的执行文件的路径，当然也可以选择radian.exe的路径（该路径存在于python的scripts文件夹中）。
对于非数学专业的人来说，并不需要记忆与推导这些公式，但是需要了解不同分布的特点。对此，我们可以在R中调用相应的概率分布函数并进行可视化，可以非常直观的辅助学习。...R中拥有众多的概率函数，既有概率密度函数，也有概率分布函数，可以调用函数，也可以产生随机数，其使用规则如下所示： [dpqr]distribution_abbreviation() 其中前面字母为函数类型...为概率分布名称的缩写，R中的概率分布类型如下所示： 对于概率密度函数和分布函数，其使用方法举例如下：例如正态分布概率密度函数为dnorm()，概率分布函数pnorm()，生成符合正态分布的随机数rnorm...R也可以产生多维随机变量，例如MASS包中的mvrnorm()函数可以产生一维或者多维正态分布的随机变量，其使用方法如下所示： mvrnorm(n=1, mu, Sigma...)...0, 0), Sigma4) K4=kde2d(X4[,1], X4[,2], n=100) filled.contour(K4, color=col.palette) 作图结果如下所示： 上面程序中kde2d
今天跟大家分享的是ggplot图表中的一类重要元素——线条。...R语言中ggplot函数系统中涉及到线条的地方有很多，最常见的场景就是我们做geom_line()（折线图）、geom_path（）(路径图),以及图表的绘图区（panel）、图表区、网格系统（grid...今天以一个折线图为例，简要说明ggplot函数中关于线条的主要参数及其效果。...以上使用了一个时间序列数据，很顺利的完成了折线图的制作。 那么针对离散变量的折线图到底如何来做呢，我们可以通过group指定分组的形式来达到目的。...除了折线图（以及路径图，等图层中的线条之外），在theme系统中存在大量的关于线条的属性设置(网格系统、图表边框、轴线、图例系统)，均可以参照以上参数进行设置。
标准中注册的声明 (建议但不强制使用) ： iss: jwt签发者 sub: jwt所面向的用户 aud: 接收jwt的一方 exp: jwt的过期时间，这个过期时间必须要大于签发时间 nbf: 定义在什么时间之前....连接组成的字符串，然后通过header中声明的加密方式进行加盐secret组合加密，然后就构成了jwt的第三部分。...虎符CTF的WEB（easy_login） 该题开始是一个登录框，经过随意注册一个用户后，再进行登录后提示没有权限登录，这一点我们直接就可以猜测出是要求admin用户登录，然后我们在注册处利用BP抓包放包后可以看到有一串...并且在登录时也会发现该JWT字符会作为身份验证部分与用户名、密码一起通过POST方法表单传递到后端进行验证。...所以可以想到JWT的伪造，同时结合题目的描述与node有关，学习到node 的JWT库的空加密缺陷问题。对普通用户的JWT进行base64解码如下 ? ?
为了操作上的理解，我也演示了在R使用这个技术并带有解释。 注意： 要理解本文的内容，需要有统计学的知识。 什么是主成分分析？...这种主导普遍存在是因为变量有相关的高方差。当变量被缩放后，我们便能够在二维空间中更好地表示变量。 在Python & R中应用 主成分分析方法 （带有代码注解） ▼ 要选多少主成分？...让我们在R中做一下： #加上带主成分的训练集 > train.data <- data.frame(Item_Outlet_Sales = train$Item_Outlet_Sales, prin_comp...我保证你在上传解决方案后不会对你的分数排行榜感到高兴。试试用下随机森林。 对于Python用户：为了在Python中运行主成分分析，只需从sklearn库导入主成分分析。...和上文提到的对R用户的解释是一样的。当然，用Python的结果是用R后派生出来的。Python中所用的数据集是清洗后的版本，缺失值已经被补上，分类变量被转换成数值型。
Running ls -l now works as expected. 1> ls -l 2total 24 3-rw-r--r-- 1 simon staff 1076 30 Jun 09:49...LICENSE 4-rw-r--r-- 1 simon staff 1058 30 Jun 10:10 main.go 5-rw-r--r-- 1 simon staff 897 30
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