今天开始进入Scala从零起步正题：变量和标识符。 ?...在学习一门编程语言过程中，变量应该是继输出“hello，world”之后的第一个核心概念：在计算机程序的世界里，变量可看做是连接程序员和二进制字节码之间的桥梁。...（毕竟Python的特性之一是动态类型）；而C/C++中的变量类型声明在变量名之前，是一种真正的明确和指定变量类型，且一旦指定则后续不可变更。...在简单对比完了Python和C/C++变量类型定义之后，则可引出本文的主角：Scala变量类型定义。...Scala变量命名用驼峰式命名，具体又区分大驼峰和小驼峰，其中大驼峰是所有单词均首字母大写，例如类名；而小驼峰则是除第一个单词以后的单词均首字母大写，例如狭义的变量和函数方法名。 ?
，局部变量被创建，当函数调用完成后这个变量就不能够使用了 如下图所示: 全局变量 如果一个变量，既能在一个函数中使用，也能在其他的函数中使用，这样的变量就是全局变量 打个比方：有2个兄弟 各自都有手机...() 运行结果: 总结1: 在函数外边定义的变量叫做全局变量 全局变量能够在所有的函数中进行访问 全局变量和局部变量名字相同问题 看如下代码: 总结2: 当函数内出现局部变量和全局变量相同名字时，函数内部中的...变量名 = 数据 此时理解为定义了一个局部变量，而不是修改全局变量的值 修改全局变量 函数中进行使用时可否进行修改呢？...change_global_variable() print(a) # 输出200 总结3: 如果在函数中出现global 全局变量的名字 那么这个函数中即使出现和全局变量名相同的变量名 = 数据 也理解为对全局变量进行修改...提供了两个内置函数globals()和locals()可以用来查看所有的全局变量和局部变量。
数据类型分为：值类型，引用类型； * 值类型：栈存储； - int，long等； - * 引用类型：堆存储； ...
其实很多函数也可以应用在VF页面中，VF页面有时候应该善于使用相关的常量和函数，便捷我们的开发。 一.常用的global variable篇 1....$CurrentPage：通过CurrentPage变量你可以获取当前页面的页面名称，URL以及参数（param）值； 1 2 此页面的页面名称： {!...$Label:通过此变量可以获取custom labels中配置的自定义label，自定义label分成静止的内容以及动态的内容。...$Resource：此变量经常用到，我们有时候需要引入某个css文件或者js文件，或者显示某些文件图片等，需要先上传到static resources中，然后通过$Resource.file_name即可引入...总结：VF中可以使用变量和函数，通过使用变量和函数有的时候可以使复杂的处理简单化，篇中只介绍一些简单常用的变量，其他变量使用可以参考官方提供的page的PDF。下一篇主要介绍函数在VF中的使用。
这是因为数据大于或小于平均值的概率更高，因此使得分布不对称。这也意味着数据不是均匀分布的。 偏度可以与其他描述性统计一起描述变量的分布。通过偏度也可以判断变量是否为正态分布。...检查变量是否具有倾斜分布的最简单方法是将其绘制成直方图。 分布近似对称，观测值在峰值的左右两侧分布相似。因此分布的偏度近似为零。...在零偏度的分布中，平均值和中位数是相等的，也就是说： mean = median 2、右偏(正偏) 右偏分布在其峰值的右侧比其左侧更长。右偏也被称为正偏。...皮尔逊中位数偏度是计算均值和中位数之间有多少个标准差。 真实的观测很少有刚好为0的皮尔逊偏中值。因为如果数据的值接近于0，则可以认为它具有零偏度，但是在实际数据中很少有没有零偏度的分布数据。...通过将数据分成多个子群体，并对每个子群体进行单独的分析，可以更好地了解数据的特征和偏度情况。 针对特定问题采取相应的方法：根据具体的数据和分析目的，可以采用特定的方法来处理偏度数据。
在Python程序中使用变量来存储值。本文你会学到如何定义和使用变量。 为了演示变量的用法，我们会编写一个解决下面问题的程序：在售的软饮料一般分为罐装和瓶装。...实际上，Python中的每个值都属于一个特定的类型。一个值的数据类型决定了数据在计算机中如何表示以及能够对该数据进行什么样的操作。语言本身提供的数据类型被称作基本数据类型。...如果你使用这个变量并且该变量中包含一个意料之外的类型的值，你的程序会出错。一旦你使用一个特定类型的值初始化了某个变量，你应该注意保持它的类型不变。...表2-2给出了Python中合法和非法的变量名。 变量名 说明 canVolum1 变量名包含字母、数字和下划线。 x 在数学公式中可以使用x或y这样短的变量名。...解释器根本不会执行注释，它会忽略从#符号开始到行尾的任何东西。 提供注释是一个好的习惯。这会帮助阅读你的代码的程序员理解你的意图。并且，你会发现注释对于回顾和检验自己的代码也是非常有帮助的。
任何一种计算机语言都离不开标识符和关键字，这篇文章将详细介绍 Java 的标识符、关键字和变量。 一、标识符 ---- 1、标识符可以标识什么，什么是标识符，怎么理解这个概念！...例如：UserLogin、SortTest… 4.变量名和方法名首字母小写，后面每个单词首字母大写。 ...public和Public不一样。 Class和class不一样。static和Static也不一样。 4、那么关键字有哪些呢，我们需要背会吗？需要单独去记忆吗？...声明和赋值可以分开，也可以一起做！！！ int i; i = 100; // 先声明再赋值 int k = 200; // 声明的同时赋值 在“同一个域”当中，变量名不能重名！！！！！！...} 复制代码 最后 ---- 推荐给大家个比较详细的Java零基础教程，下面这个是我看过的觉得挺不错的，值得观看收藏。
1. 编写程序：calc.py，要求用户输入1到100之间的数字并判断，输入符合要求打印“你妹好漂亮”，不符合要求打印“你大爷好丑”
设置全局错误行为 通过 numpy.seterr，可以设置 NumPy 遇到特定错误时的行为，选项包括： ignore：忽略错误，继续计算。 warn：触发警告。 raise：抛出异常。...np.geterr()) # 修改全局错误行为为警告 np.seterr(divide='warn', invalid='warn') print("修改后的错误行为：", np.geterr()) # 引发除零和无效操作...忽略异常值的计算 NumPy 提供了一些专门处理异常值的函数，例如 nanmean 和 nanstd，可以忽略 NaN 值进行计算。...arr = np.array([1, 2, np.nan, 4]) # 计算忽略 NaN 的均值 mean = np.nanmean(arr) print("忽略 NaN 的均值：", mean)...输出： 忽略 NaN 的均值：2.3333333333333335 自定义异常处理逻辑 NumPy 支持用户通过回调函数处理特定的异常。
分类变量之间的关联性分析：例如，分析病人分类特征与特定疾病的关联，如吸烟与肺癌的关系。 拟合优度检验：用于分析单一分类变量是否符合特定的分布。...此外，随着样本量的增加，t分布的曲线形态会变得越来越平滑，并且其尾部翘得更高，这使得t分布与正态分布之间的差异可以忽略不计。当自由度接近无穷大时，t分布实际上就是标准正态分布。...其基本假设是零假设（即频率分布与预期分布相符）和备择假设（即频率分布不符合预期分布）。 另外，当n个随机变量均符合标准正态分布时，其平方和符合自由度为n的卡方分布。...t分布的定义基于自由度参数p，如果随机变量X服从自由度为p的t分布，则其概率密度函数为特定形式。 F分布： F分布常用于方差分析（ANOVA）和比较两个方差。...它是由两个独立的卡方变量按一定比例组合而成的。 在特定情况下，时间序列的普通样本分布、OLS估计量和F统计量遵循相应的t分布。
泊松回归假设响应变量服从泊松分布、方差和均值相等，并且假设各组自变量独立（多元回归情形）。当期望通过给定的自变量预测或解释计数型结果变量时，泊松回归是一个非常有用的工具。...生物学数据中很多都是计数型数值，通常具有这些特点：（1）数值是离散的，并且只能是非负整数；（2）数值分布倾向于在特定较小范围内聚集，并具有正偏态的分布特征；（3）通常会出现很多零值；（4）方差随均值而增加...首先不妨使用全部环境变量拟合与R. cataractae丰度的多元泊松回归，本次计算过程中暂且忽略离群值以及多重共线性等的影响。 #拟合广义线性模型，详情 ?...由于拟合出的值是泊松分布均值的估计值，泊松回归的残差的方差应该与均值的预测值相等。因此，在对残差和拟合值作图时，随着均值预测值的增加，残差方差应该以相同的速度增加。...零假设不存在偏大离差，若检验p值显著，则拒绝零假设，偏大离差存在。
上一篇介绍VF中常用的变量，此篇主要内容为VF页面可以直接使用的函数，主要包括Date相关函数，Text相关函数,Information相关函数以及logic相关函数，其他相关函数，比如math相关函数等可以自行去练习使用...二.Information相关函数 1.BLANKVALUE(expression,substitute_expression)：当某个变量或者某个值为空字符串情况下设置默认值，形参一为变量，形参二为所替换成的默认值...)：当某个变量或者某个值为null情况下设置默认值，形参一为变量，形参二为所替换成的默认值； 4.PRIORVALUE:通常用于validation rule中获取update前一刻的值。...代码举例： 1.controller层声明一个变量，设置为null情况 public with sharing class InformationRelatedFunctionController {...：所有的逻辑中只要有一个为true则返回true； 部分函数代码举例： 1.LogicalRelatedFunctionController ：声明两个变量，用于page页的业务逻辑处理 1 public
在上面的化简过程中，我们需要使用定理「两个独立随机变量和的方差等于这两个变量方差的和」，且前面我们假设了加权的激活值与其它变量相互独立。...两个独立随机变量乘积的方差等于方差的乘积还要加上对应的均值项，不过由于我们假设激活值与权重都服从均值为 0 的分布，因此均值项可以省略。 由于激活函数是对称的，因此输入为 0 的激活值为 0。...因此作为一种权衡，Glorot 和 Bengio 建议使用输入端和输出端数量的均值，即提出了以下方程式： ?...其中特定项 6^0.5 来源于区间 [-a, a] 内均匀分布的方差 a^2/3。当然权重也可以从均值为 0、方差服从上述表达式的正态分布中采样。...在反向传播中有类似的过程，我们忽略了激活函数的导数，因为在前面的假设中导数为 0。如果我们插入修正值 1/4，那么我们同样可以得到因子 1/16。
. -- Elon Musk 变量指的是金融市场的基础变量 (fundamental variable)，常见的变量包括 折现因子(discount factor) 零息债价格(zero-coupon...bond price) 零息利率(zero rate) 远期利率(forward rate) 掉期利率(swap rate) 波动率(volatility) 利率型变量都是时间 t 的函数，而波动率有的是时间...核心理念就是从市场已有的标准点对应的变量内插或外插出非标准点对应的变量。 下面我们来看两个例子是如何生成零息债价格和波动率的。...零息债价格是最基础的变量，有了它，我们可以轻易的求出任何时点的远期利率和掉期利率，如下： ?...根据大数定理 (Law of Large Number)，如果 Y1, Y2,…, Yn 是一系列独立同分布 (i.i.d) 随机变量，那么它们的样本均值 (sample mean) 极限为总体均值 (
被认为影响这一点的解释变量包括雌蟹的颜色（C），脊椎状况（S），体重（Wt）和甲壳宽度（W）。 数据文件：crab.txt。 我们将首先拟合仅具有一个自变量：宽度（W）的泊松回归模型 ?...考虑到剩余偏差统计值为567.88和171 df，p值为零，值/ DF = 567.88 / 171 = 3.321远大于1，因此该模型不适合。缺乏适合可能是由于缺少数据，协变量或过度分散。...在这个模型中，随机分量在响应具有相同均值和方差的情况下不再具有泊松分布。根据给定的估计值（例如Pearson X 2 = 3.1822），随机分量的变化（响应）大约是平均值的三倍。...除了过度分散之外，如何忽略其他解释变量？我们可以通过添加其他变量来提高拟合度吗？ ? 我们来比较一下这个输出和只有“W”作为预测的模型。...数据已分成8个区间，如下面的（分组）数据所示 请注意，“NumCases”是位于特定间隔内的雌性螃蟹的数量，这些雌性螃蟹的宽度由后面限定。
哑变量（Dummy variable，也称为虚拟变量或指示变量）—— 具有k-1个二进制特征，基准类别将被忽略, 若基准类别选择不合理，仍存在共线性(高度相关线性），建议众数的类别为基准类别。b....’,‘初中’,‘小学’ —>1，2，3，4，’大学‘和’小学相隔的距离更远。...‘用法定类变量对数值大小较敏感的模型，如LR SVM截距（intercept）是线性模型中的一个参数，它表示当所有自变量（或哑变量）都为零时，因变量的预期平均值。...在线性回归模型中，截距是一个常数，它对应于自变量取值为零时的因变量取值。 a....这种编码方式通常用于特定需求的模型，例如需要明确控制每个类别的影响。 总之，截距项在线性模型中是一个重要的参数，它对应于自变量取值为零时的因变量取值。
我们可以尝试找到一个使平均误差为零的估计量。一个很好的选择是算术平均值（即平均值，通常用变量上方的横线表示，如 \bar{X} ），计算为所有值的总和除以值的数量。...我们已经看到均值是一个保证给我们平均误差为零的估计量，但我们也学到了平均误差不是最好的标准；相反，我们希望一个给出最低平方误差和（SSE）的估计量，而均值也能做到。...例如，假设我们有一个变量 x 的以下数据点：[3, 5, 7, 9, 11]，其均值为 7。因为我们知道这个数据集的均值是 7，我们可以计算如果缺少任何特定值的值。例如，假设我们要隐藏第一个值（3）。...表 7.1：NHANES 身高变量的几个样本的均值和标准差示例。...现在让我们看看这个变量的均值抽样分布。图 7.2 显示了这个变量的均值抽样分布，通过反复从 NHANES 数据集中抽取大小为 50 的样本并取均值获得。
这意味着，梯度不会再简单地增加 的标准差或均值：标准化操作会除掉这一操作的影响，归零其在梯度中的元素，这是批标准化方法的一个重大创新。...然而， 不再有零均值和单位方差。使用批标准化后，我们得到的归一化 恢复了零均值和单位方差的特性。对于底层的几乎任意更新而言， 仍然保持着单位高斯。...改变某个底层权重为零，可能使输出退化；改变底层权重的符号可能翻转 和 之间的关系。这些情况都是非常罕见的。没有标准化，几乎每一个更新都会对 的统计量有着极端的影响。...令人遗憾的是，消除所有的线性关联比标准化各个独立单元的均值和标准代价函数更高，因此批标准化仍是迄今最实用的方法。标准化一个单元的均值和标准差会降低包含该单元的神经网络的表达能力。...变量 和 是允许新变量有任意均值和标准差的学习参数。乍一看，这似乎是无用的------为什么我们将均值设为 ，然后又引入了参数允许它被重设为任意值 。
如果交互作用强度J为零，自旋之间没有交互联系，所有组态的系统能量也为零（能量小到可以忽略不计）。但如果强度J为正，自旋会按照某种规则排列起来使系统的能量E(s_1，s_2，...，s_N)最小。...对于一个特定的组态，分子叫做玻尔兹曼因子。这个因子给一个特定的系统和其能量状态提供了可高可低的权重。 我们想要知道，给定一个特定的自旋组态，系统处于这个状态的概率的玻尔兹曼分布。...举个例子，磁化强度m是所有自旋粒子的磁化强度均值。 我们为什么要关注这个磁化强度呢？因为它能够反应系统的宏观状态，而非某个特定的微观状态。...根据单一粒子围绕平均值上下波动，我们能够为这个自旋粒子重写能量函数如下： 接下来的这一步至关重要：我们将忽略相邻自旋粒子均值附近的波动。...这与我们的直觉是一致的-如果考虑整个系统的能量情况，温度倒数β趋近于零，所有自旋粒子的所有状态都处于等可能水平，其平均值为零。 低温条件下有3个解：m=0和m=±∣m∣。
这些方法提供了一个二元答案：我们要么拒绝要么未能拒绝零假设。然而，这种决定忽略了一些重要的问题。首先，我们想知道答案有多大的不确定性（无论结果如何）。...例如，如果您正在测试样本的平均值是否大于零， \alpha = 0.05 ，您可以简单地检查零是否包含在平均值的 95%置信区间内。...11.6.2.1 单侧检验 我们通常对特定点值的零假设（例如，平均差异= 0）进行测试的兴趣不如对方向性零假设（例如，差异小于或等于零）进行测试。...SE_{model} = \sqrt{MS_{error}} 为了获得特定回归参数估计的标准误差 SE_{\beta_x} ，我们需要通过 X 变量的平方和的平方根重新调整模型的标准误差： SE_{\hat...一个天真的方法是使用简单的代数来解决 \beta – 在这里我们忽略了误差项 E ，因为它不在我们的控制范围内： \hat{\beta} = \frac{Y}{X} 这里的挑战是 X 和 \beta
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