有时我们需要将枚举定义为1，2，4，8.......的值，这样当传入一个3，那么就是表示1，2的组合，如果传入7，那就表示1，2，4的组合。要实现这种功能我们需要用到FlagsAttribute。...[Flags] public enum FormType { Reimburse=, Payment=, Precharge=, PO= } 2.组合枚举值的判断... { Console.WriteLine("PO"); } Console.WriteLine("End"); } 3.生成组合枚举...： FormType ft=FormType.Reimburse|FormType.PO; Print(ft); 运行输出的结果就是： Reimburse PO
当我们添加更多功能和测试而不解决技术债务或进行优化时，我们的构建时间可能会增加。有些测试从添加之日起可能会很慢。如果不解决这些问题，整个构建和测试过程可能会比需要的时间更长。...我们如何开始优化 CI/CD 可观察性 Grafana Labs 优化 CI/CD 可观察性的道路始于一个单一的焦点。...我们认识到将这种可观察性扩展到我们组织中更多存储库的潜力。然而，我们希望确保扩大规模并不意味着这些团队会增加开销。我们的愿景是无缝集成，其他团队可以从中受益，而无需从头开始设置一切。...此外，我们意识到我们在存储库上观察 CI/CD 管道的方式grafana/grafana是非常主观的，这也反映在我们如何构建这些初始仪表板中。...无论底层 CI/CD 系统如何，遥测数据都可以普遍访问的标准。 增强 Grafana 中的 CI/CD 可观察性 考虑到以上所有因素，我们构建了GraCIe。
这篇文章简单总结下我是如何设计接口测试用例的。 今天在帮同事review代码的时候，发现他的代码遗漏了一些场景的处理，就顺便跟他多聊了些为对这个话题的看法。...： public class UserInfoQueryParam { //省略序列化ID List userIds; //...省略其他字段 } 边界值测试 这种方法，一般用于测试一个接口的健壮性...；针对userIds这个属性，我会构建如下测试用例： userIds=null userIds=EmptyList userIds的size等于批量接口的限定值 userIds的size大于批量接口的限定值...userIds中的元素有null的情况 userIds中的元素全部为null的情况 userIds中的元素有0（或负数）的情况 userIds中的元素全部为0（或负数）的情况 组合条件测试 这种方法，...本文首发于个人网站，链接：如何设计接口的测试用例
概念 关于“位”运算，大家或多或少都知道点，比如与运算（&）、或运算（|）、异或运算（^）、取反运算（~）、左移（>） 因为今天的主角是：异或运算，其他的位运算就不在本文展开了，...XOR 的运算真值表 运算定律 我们学过的加法、乘法都有运算定律，异或运算也有它的运算定律 N ^ N = 0 N 表示任何值，也就是说：两个相等的值做异或运算，得到的结果是 0 因为值相等...0 = N 一个值与 0 做异或运算，得到的结果仍是这个值 例如：15 ^ 0 = 15 N ^ M = M ^ N 同加法有交换律、乘法也有交换律一样，异或运算也有交换律 例如... 问题详细描述：已知一串数中，只有 1 个数字出现了奇数次，其他数字都出现了偶数次，如何快速找到这个奇数次的数字 如果没有任何限制，解决方式有很多种，而最容易想到的往往是用 哈希表 对这串数字从头遍历到尾...] ^ 1 ^ 2 ^ ... ^ n 找出一串数字中出现了奇数次的那两个数字 问题详细描述：已知一串数中，有 2 个数字出现了奇数次，其他数字都出现了偶数次，如何快速找到那 2 个奇数次的数字
六、请解释如何实现算法 PERMUTE-BY-SORTING，以处理两个或更多优先级相同的情形。也就是说，即使有两个或更多优先级相同，你的算法也应该产生一个均匀随机排列。...对于两个或更多优先级相同的情形，我们可以在排序过程中对具有相同优先级的元素进行随机排序，以确保它们在输出数组中的位置是随机分布的。...首先，我们需要对输入的元素进行排序，然后使用 random.shuffle() 函数打乱顺序。这样，即使有两个或更多优先级相同，我们也可以得到一个均匀随机排列。...在实现这种算法时，我们需要考虑如何处理具有多个相同优先级的元素的情况。 一种解决方法是使用快速排序(Quick Sort)来对列表进行排序，然后将排序后的列表重新组合成一个新的有序列表。...，list 是输入的列表，返回值是一个新的排序后的列表。
新的io.reactivex.Flowable是一个支持背压的基本反应类，而可观察的不再是。背压是一组策略，用于处理当可观察对象发出订户可以处理的更多数据时的情况。...联合运算符 通过调用以下方法之一，组合来自两个或多个可观测对象的最新发射值： combineLatest：发出聚合每个源的最新值的项 withLatestFrom：将给定的可观察对象合并到当前实例中 下面的示例...输出与预期一样，它包含基于创建时间戳的两个序列的组合值。...，将两个可观察对象发出的项目加入到组中 下面的示例使用join组合两个可观察对象，一个每 100 毫秒触发一次，另一个每 160 毫秒触发一次，并每 55 毫秒从第一个值中获取一个值，每 85 毫秒从第二个值中获取一个值...，该组合器函数应用于这个和给定的可观察对象的组合 下面的代码显示了如何基于字符串连接组合器将zip应用于从 1 到 5 到 10 到 16（更多元素）的范围发出的元素。
我们先假设价格或更准确的对数回报是正态分布的。 可以看到，偏差很大，在正态分布中，99.75%的数据在3个标准差以内，而这里不是这样。但是我们如何检验正态性以及如何将其近似为高斯分布。...当我们考虑更多的天数时，这条线变得越来越平滑。所以当考虑更多的天数时，这条线对波动的滞后性就会更大。 计算收益和分配 下面代码片段计算数据列表中每个公司的日收益，并使用直方图可视化这些收益的分布。...最佳投资组合是具有最大夏普比率的投资组合，其权重也可以提取的。 该代码标识夏普比率最高的投资组合，然后显示分配给该投资组合中每个公司的分配或权重。...使我们能够看到资产或公司在最佳表现的投资组合中是如何分配的。 使用蒙特卡罗模拟未来的价格预测 所提供的代码片段引入了一个名为monte_carlo的函数，该函数使用蒙特卡罗方法来模拟股票的未来价格。...观察改变风险因素如何影响最优投资组合。 本文代码： https://github.com/beingamanforever/Monte-Carlo-Simulation 作者：Aman Behera
此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性 当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线性...两种方法都将新的预测变量（称为成分）构建为原始预测变量的线性组合，但它们以不同的方式构造这些成分。PCR创建成分来解释预测变量中观察到的变异性，而根本不考虑因变量。...然而，使用相同数量的成分，PLSR做得更好。实际上，观察上图中拟合值的水平分布，使用两个分量的PCR几乎不比使用常数模型好。回归的r方值证实了这一点。...拟合更多成分 随着在PCR中添加更多成分，它必然会更好地拟合原始数据y，这仅仅是因为在某些时候，大多数重要的预测信息X将存在于主要成分中。例如，使用10个成分时，两种方法的残差远小于两个成分的残差。...对于PLSR或PCR，可以通过检查每个成分最重要的变量来为每个成分提供有意义的解释。例如，利用这些光谱数据，可以根据汽油中存在的化合物解释强度峰值，然后观察特定成分的权重挑选出少量这些化合物。
这意味着观察到更多的极端回报和更少的中等回报，“尖峰”意味着实际分布中靠近均值的天数更多，“厚尾”表示极端收益率出现的频率高于正态分布的预测，比如出人意料的“黑天鹅事件”。 ...随机建模呈现数据并预测结果，这些结果说明了一定程度的不可预测性或随机性。 在金融服务领域，规划师、分析师和投资组合经理使用随机模型来管理他们的资产和负债并优化他们的投资组合。...在这里，数学性质是已知的。它们都不是随机的，只有一组特定值和一个问题的答案或解决方案。对于确定性模型，不确定因素是模型外部的。...如下图所示，观察到的股票波动率可能会飙升至高于或低于平均水平，但似乎总是在平均水平附近。高波动期之后通常是低波动期，反之亦然。使用均值回归确定波动范围并结合 预测 技术，投资者可以选择最佳交易。...plot(trace['s']); 观察一段时间内的收益率，并叠加估计的标准差，我们可以看到该模型是如何拟合一段时间内的波动率的。
这意味着观察到更多的极端回报和更少的中等回报，“尖峰”意味着实际分布中靠近均值的天数更多，“厚尾”表示极端收益率出现的频率高于正态分布的预测，比如出人意料的“黑天鹅事件”。 ...随机建模呈现数据并预测结果，这些结果说明了一定程度的不可预测性或随机性。在金融服务领域，规划师、分析师和投资组合经理使用随机模型来管理他们的资产和负债并优化他们的投资组合。...确定性建模产生恒定的结果无论您重新计算模型多少次，确定性建模都可以为特定的一组输入提供相同的精确结果。在这里，数学性质是已知的。它们都不是随机的，只有一组特定值和一个问题的答案或解决方案。...如下图所示，观察到的股票波动率可能会飙升至高于或低于平均水平，但似乎总是在平均水平附近。高波动期之后通常是低波动期，反之亦然。使用均值回归确定波动范围并结合 预测 技术，投资者可以选择最佳交易。...pm.sample(tune=2000Auto-assigning NUTS sampler...plot(trace['s']);观察一段时间内的收益率，并叠加估计的标准差，我们可以看到该模型是如何拟合一段时间内的波动率的
这意味着观察到更多的极端回报和更少的中等回报，“尖峰”意味着实际分布中靠近均值的天数更多，“厚尾”表示极端收益率出现的频率高于正态分布的预测，比如出人意料的“黑天鹅事件”。 ...随机建模呈现数据并预测结果，这些结果说明了一定程度的不可预测性或随机性。 在金融服务领域，规划师、分析师和投资组合经理使用随机模型来管理他们的资产和负债并优化他们的投资组合。...确定性建模产生恒定的结果 无论您重新计算模型多少次，确定性建模都可以为特定的一组输入提供相同的精确结果。在这里，数学性质是已知的。它们都不是随机的，只有一组特定值和一个问题的答案或解决方案。...如下图所示，观察到的股票波动率可能会飙升至高于或低于平均水平，但似乎总是在平均水平附近。高波动期之后通常是低波动期，反之亦然。使用均值回归确定波动范围并结合 预测 技术，投资者可以选择最佳交易。...plot(trace['s']); 观察一段时间内的收益率，并叠加估计的标准差，我们可以看到该模型是如何拟合一段时间内的波动率的。
p=2655 此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性。...当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对响应变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线。两种方法都将新的预测变量（称为组件）构建为原始预测变量的线性组合，但它们以不同的方式构造这些组件。...例如，交叉验证是一种广泛使用的方法，稍后将在本示例中进行说明。目前，上图显示具有两个成分的PLSR解释了观察到的大部分方差y。计算双组分模型的拟合响应值。 接下来，拟合具有两个主要组分的PCR模型。...然而，使用相同数量的组件，PLSR在安装方面做得更好y。实际上，观察上图中拟合值的水平散射，使用两个分量的PCR几乎不比使用常数模型好。两次回归的r平方值证实了这一点。...适合更多组件 随着在PCR中添加更多组件，它必然会更好地拟合原始数据y，这仅仅是因为在某些时候，大多数重要的预测信息X将存在于主要组件中。
此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。...当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线性。两种方法都将新的预测变量（称为成分）构建为原始预测变量的线性组合，但它们以不同的方式构造这些成分。...然而，使用相同数量的成分，PLSR做得更好。实际上，观察上图中拟合值的水平分布，使用两个分量的PCR几乎不比使用常数模型好。回归的r方值证实了这一点。...拟合更多成分 随着在PCR中添加更多成分，它必然会更好地拟合原始数据y，这仅仅是因为在某些时候，大多数重要的预测信息X将存在于主要成分中。例如，使用10个成分时，两种方法的残差远小于两个成分的残差。...对于PLSR或PCR，可以通过检查每个成分最重要的变量来为每个成分提供有意义的解释。例如，利用这些光谱数据，可以根据汽油中存在的化合物解释强度峰值，然后观察特定成分的权重挑选出少量这些化合物。
数据集缺少值？让我们学习如何处理： 数据清理/探索性数据分析阶段的主要问题之一是处理缺失值。缺失值表示未在观察值中作为变量存储的数据值。...“ Weight”变量的缺失取决于变量“ Sex”的观测值。 MNAR（不随机丢失）：如果2个或更多变量的缺失具有相同模式，则为MNAR。...当缺失值小于5％且缺失完全是随机的并且不取决于观察值或未观察值时，可以使用上述技术。...高斯混合模型是使用高斯概率分布的组合的混合模型，需要估计概率分布参数，即均值和标准差。 其他插补方法： 最后的观察结转方法 最后观察结转方法会在最后一次观察个体时估算缺失值。...该方法假设自从上次测量的观察以来，个人的观察完全没有变化，这几乎是不现实的。 然后，就好像没有丢失的数据一样，分析观察到的数据和估算数据的组合。
一遍又一遍地重复以上过程：观察状态、采取行动、获得奖励、观察新的状态、采取另一个行动、获得另一个奖励等。RL 问题只是找出如何选择行动的方案以获得尽可能多的奖励。事实证明这是一个非常普遍的框架。...我们会通过模拟手牌组合来找到游戏的策略。我们会同时处理两个玩家的随机手牌，让他们做出关于如何玩的决策，然后观察他们每次结束时最终得到多少钱。我们将使用该信息来学习（估计）Q 函数 Q(S,A)。...原则是为你的手构建「能力指数」，它按照顺子（rank）、同花（suitedness）和对子（pair）进行规则构建，然后用它来决定是否 GII。它们的特征组合与我们的特征组合相比如何？...例如，由于模型完全内置的函数形式，我们看到的 GII 的估计值的差异在两个特定手牌组合下，如 A2 和 K2，对于 SB 和 BB 是完全相同的。不管θ的值如何，我们的模型都不可能预测。...可视化策略 要找到完整的策略，我们将评估该模型，以了解在每个玩家的 1326 种手牌组合中，GII 或弃牌哪个更好： ?
通常情况下很多被测接口返回值只是简单的“是”与“否”，但是作为测试人员，我们关注点不应该仅限于返回值，还应该观察返回接口导致的上层变化，最直观的就是UI逻辑，是否符合接口需求中所定义的那样。...观察结果：☆☆☆☆ （1） 观察返回值：可以知道接口是否执行，执行返回值是什么，一方面便于测试人员判断触发接口是否生效，另一方面方便测试人员粗略判断接口执行结果。...问题：如何在外部FT接入之前，自身保证接口的可用。...如表格所示： （1） 接口的参数个数非常多，每一个参数都有多种情况 （2） 各种参数的组合情况就更多了 （3） 一种参数情况写一条请求，可想而知代码量是非常大的。...既然参数的问题解决了，那么如何来调用接口呢？也就是如何触发接口？这是使用GT不能解决的问题，所以GT只能解决参数的问题，不能解决接口触发问题。
此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线性...两种方法都将新的预测变量（称为成分）构建为原始预测变量的线性组合，但它们以不同的方式构造这些成分。PCR创建成分来解释预测变量中观察到的变异性，而根本不考虑因变量。...然而，使用相同数量的成分，PLSR做得更好。实际上，观察上图中拟合值的水平分布，使用两个分量的PCR几乎不比使用常数模型好。回归的r方值证实了这一点。...拟合更多成分随着在PCR中添加更多成分，它必然会更好地拟合原始数据y，这仅仅是因为在某些时候，大多数重要的预测信息X将存在于主要成分中。例如，使用10个成分时，两种方法的残差远小于两个成分的残差。...对于PLSR或PCR，可以通过检查每个成分最重要的变量来为每个成分提供有意义的解释。例如，利用这些光谱数据，可以根据汽油中存在的化合物解释强度峰值，然后观察特定成分的权重挑选出少量这些化合物。
当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线性。两种方法都将新的预测变量（称为成分）构建为原始预测变量的线性组合，但它们以不同的方式构造这些成分。...然而，使用相同数量的成分，PLSR做得更好。实际上，观察上图中拟合值的水平分布，使用两个分量的PCR几乎不比使用常数模型好。回归的r方值证实了这一点。...拟合更多成分随着在PCR中添加更多成分，它必然会更好地拟合原始数据y，这仅仅是因为在某些时候，大多数重要的预测信息X将存在于主要成分中。例如，使用10个成分时，两种方法的残差远小于两个成分的残差。...对于PLSR或PCR，可以通过检查每个成分最重要的变量来为每个成分提供有意义的解释。例如，利用这些光谱数据，可以根据汽油中存在的化合物解释强度峰值，然后观察特定成分的权重挑选出少量这些化合物。...回归模型，离群点检测和变量选择偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）R语言如何找到患者数据中具有差异的指标？
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