问题：如何对类中的private方法进行测试？ 大多数时候，private都是给public方法调用的，其实只要测试public即可。...但是有时由于逻辑复杂等原因，一个public方法可能包含了多个private方法，再加上各种if/else，直接测public又要覆盖其中每个private方法的N多情况还是比较麻烦的，这时候应该考虑单对其中的...那么如何进行呢？ 思路： 通过反射机制，在testcase中将私有方法设为“可访问”，从而实现对私有方法的测试。...假设我们要对下面这个类的sub方法进行测试 class Demo{ private function sub($a, $b){ return...这也是为什么对protected方法更建议用继承的思路去测。 附： 测试类改写为下面这种方式，个人感觉更清晰。
首先问一个问题，在接口测试中，验证被测接口的返回值是否符合预期是不是就够了呢？ 场景 转账是银行等金融系统中常见的一个场景。在在最近的一个针对转账服务的单元测试中，笔者就遇到了上述问题。...在一个B端用户通过转账服务接口发起转账申请后，转账服务接口在完成发起转账申请的过程中，在完成各项合法性校验，确定可以发起转账时，会从外部流水号服务那里申请到一个全局唯一且单调递增的流水号，该流水号将作为转账申请提交成功的返回值向申请方返回...，我们再添加第二个单元测试用例，来验证数据库写库的数据是否符合预期结果。...如何对两笔申请进行单元测试，Mock又如何写？这个就留给读者自行练习了。 如果不是写库，而是通过MQ对外发布？又如何进行测试呢？...小结 本案例演示了如何使用Mockito提供的Capture特性来验证方法的传参，同时也展示了如何使用AssertJ进行对象的多个属性的断言。
对Controller进行单元测试是Spring框架原生就支持的能力，它可以模拟HTTP客户端发起对服务地址的请求，可以不用借助于诸如Postman这样的外部工具就能完成对接口的测试。...具体来讲，是由Spring框架中的spring-test模块提供的实现，详见MockMvc。...如下将详细阐述如何使用MockMvc测试框架实现对“Spring Controller”进行单元测试，基于Spring Boot开发框架进行验证。 添加测试框架依赖： <!...MockMvc支持对常见的HTTP方法，如：GET，POST，PUT，DELETE等，甚至还支持文件上传请求。...写在最后 使用Spring提供的测试框架MockMvc可以非常方便地实现对HTTP服务接口进行单元测试，不要把基础的功能验证工作都交给测试童鞋，应该通过单元测试来保证代码迭代的稳定性。
也许很多同学写单元测试时遇到这样的问题，一个类方法是 protected ，如何测呢 ? 当然，你可以说把 protected 改成 public 就可测了！...假设我们要对下面这个类的 add 方法进行测试 class Demo{ protected function add($a, $b){ return...PHPUnit_Framework_TestCase{ public function testAdd(){ $obj = new DemoForTest();//注意这里new的专用于测试的类...$res = $obj->add(1, 2); $this->assertEquals(3, $res); } } 现在你可以顺利的测试...继承类要做的唯一事情是将父类的 protected 方法以 public 方式暴露给外界，参数等一切形式与父类相同。目的只有一个，方便测试，且不对原有父类代码造成影响。
通过阿里云数据传输，并使用 dts-ads-writer 插件， 可以将您在阿里云的云数据库RDS for MySQL中数据表的变更实时同步到分析型数据库中对应的实时写入表中（RDS端目前暂时仅支持MySQL...并 点击此处 下载dts-ads-writer插件到您的一台服务器上并解压（需要该服务器可以访问互联网，建议使用阿里云ECS以最大限度保障可用性）。...服务器上需要有Java 6或以上的运行环境（JRE/JDK）。 操作步骤 1. 在分析型数据库上创建目标表，数据更新类型为实时写入，字段名称和MySQL中的建议均相同； 2....如果需要调整RDS/分析型数据库表的主键，建议先停止writer进程； 2）一个插件进程中分析型数据库db只能是一个，由adsJdbcUrl指定； 3）一个插件进程只能对应一个数据订阅通道；如果更新通道中的订阅对象时...配置监控程序监控进程存活和日志中的常见错误码。 logs目录下的日志中的异常信息均以ErrorCode=XXXX ErrorMessage=XXXX形式给出，可以进行监控，具体如下： ?
RESTler RESTler是目前第一款有状态的针对REST API的模糊测试工具，该工具可以通过云服务的REST API来对目标云服务进行自动化模糊测试，并查找目标服务中可能存在的安全漏洞以及其他威胁攻击面...如果目标云服务带有OpenAPI/Swagger规范，那么RESTler则会分析整个服务规范，然后通过其REST API来生成并执行完整的服务测试。...RESTler从Swagger规范智能地推断请求类型之间的生产者-消费者依赖关系。在测试期间，它会检查特定类型的漏洞，并从先前的服务响应中动态地解析服务的行为。...endpoints+methods以调试测试设置，并计算Swagger规范的哪些部分被涵盖。...语法中，每个endpoints+methods都执行一次，并使用一组默认的checker来查看是否可以快速找到安全漏洞。
正态分佈的假设 正态分布的假设，经常应用于很多统计分析方法中，例如控制图（Control Chart）、 制程能力分析（Cp/Cpk）、t-检验、及变异数分析 (Analysis of variance...当数据不是正态分布时，则此类资料非服从或接近正态分布，我们必须进一步探讨并采取补救措施，包括调查原因、或者进行数据转换、或使用其他类型的分布)。...Box-Cox转换方法 非正态的数据可以利用Box Cox Transformation 转化为正态的数据，这一个颇常用的方法。...例子：原始数据： 第一步：进行正态性检验，看数据是否遵循正态分布 从上图中，P<0.005，因此数据不遵循正态分布，从直方图中可以明显看出数据偏向一边。...第2步：使用Box Cox变换对数据进行变换 变换后的数据： 第3步：再次测试正态性 从上图中，P值>0.05，因此很明显，数据遵循正态分布，从直方图中我们也可以看到数据也是均匀分布的。
也可能存在问题，如果集群中有关联的操作时会导致元数据库响应慢，从而影响整个Hive的性能，本文的主要目的通过对Hive 的元数据库部分表进行优化，来保障整个Hive 元数据库性能的稳定性。...并且每当有分区更新时会写该表或者Hive 启用CBO时会查询该表，如果该表数据量过大，可能会出现超时问题 测试如下：每当有新建表写入数据或者新建分区写入数据以及列改动时都会写入数据到该表 --hive中执行...，impala 的Catalog元数据自动刷新功能也是从该表中读取数据来进行元数据的更新操作： --beeline中执行-- create testnotification (n1 string ,n2...配置如下，重启Hiveserver2 并更新配置生效： 注意：如果元数据库中这两个表已经非常大了对性能有影响了，建议做好备份后进行truncate TBL_COL_PRIVS 以及TBL_PRIVS 两个表...–date=’@1657705168′ Wed Jul 13 17:39:28 CST 2022 4.参考文档 通过对如上的元数据表进行调优后，基本可以避免元数据库的性能而导致的问题 TBL_COL_PRIVS
一、前言 前几天在Python交流白银群【空翼】问了一道Pandas数据处理的问题，如下图所示。 文本文件中的数据格式如下图所示： 里边有12万多条数据。...二、实现过程 这个问题还是稍微有些挑战性的，这里【瑜亮老师】给了一个解答，思路确实非常不错。 后来【flag != flag】给了一个清晰后的数据，如图所示。...看上去清晰很多了，剩下的交给粉丝自己去处理了。 后来【月神】给了一个代码，直接拿下了这个有偿的需求。...： 顺利解决粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一道Python函数处理的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
也可能存在问题，如果集群中有关联的操作时会导致元数据库响应慢，从而影响整个Hive的性能，本文的主要目的通过对Hive 的元数据库部分表进行优化，来保障整个Hive 元数据库性能的稳定性。...并且每当有分区更新时会写该表或者Hive 启用CBO时会查询该表，如果该表数据量过大，可能会出现超时问题 测试如下：每当有新建表写入数据或者新建分区写入数据以及列改动时都会写入数据到该表 --hive中执行...，impala 的Catalog元数据自动刷新功能也是从该表中读取数据来进行元数据的更新操作： --beeline中执行-- create testnotification (n1 string ,n2...配置如下，重启Hiveserver2 并更新配置生效： 注意：如果元数据库中这两个表已经非常大了对性能有影响了，建议做好备份后进行truncate TBL_COL_PRIVS 以及TBL_PRIVS 两个表...--date='@1657705168' Wed Jul 13 17:39:28 CST 2022 4.参考文档 通过对如上的元数据表进行调优后，基本可以避免元数据库的性能而导致的问题 TBL_COL_PRIVS
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值（和条件 VaR） 使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验，并使用 Block...在样本量较大的情况下（如在 10 股指数中），小于 0.05 的 P 值表明分布与正态性不同。这是极值分布的预期。...如果 P 值小于 0.05，则分布与正态性不同。通过该测试发现了一个微小的概率值 3.7^-24。 第 3f 节 - 结果表 最后，给出了对 10 股指数 GEV 未来价值的估计结果表。...如果 P 值小于 0.05，则分布与正态性不同。此测试的结果 P 值为 3.7^-24。 第 4f 节 - 结果表 最后，给出了 10 个股票指数 MLE 未来价值的估计结果表。...对四种分析方法的拟合值进行的所有安德森-达林测试显示，分布具有正态性或所有非极值的概率不大。这些方法在收益数据的风险值方面是一致的。分块最大值方法产生了一个风险值估计的偏差。
使用 Anderson-Darling 检验对 10 只股票的组合数据进行正态性检验，并使用 Block Maxima 和 Peak-Over-Threshold 的 EVT 方法估计 VaR/CvaR...在样本量较大的情况下（如在 10 股指数中），小于 0.05 的 P 值表明分布与正态性不同。这是极值分布的预期。...如果 P 值小于 0.05，则分布与正态性不同。通过该测试发现了一个微小的概率值 3.7^-24。 第 3f 节 - 结果表 最后，给出了对 10 股指数 GEV 未来价值的估计结果表。...如果 P 值小于 0.05，则分布与正态性不同。此测试的结果 P 值为 3.7^-24。 第 4f 节 - 结果表 最后，给出了 10 个股票指数 MLE 未来价值的估计结果表。...对四种分析方法的拟合值进行的所有安德森-达林测试显示，分布具有正态性或所有非极值的概率不大。这些方法在收益数据的风险值方面是一致的。分块最大值方法产生了一个风险值估计的偏差。
在Excel其实有非常简单快速的工具实现这些研究，具体的步骤将会分享在个人知识星球内，下面对分析的结果做简要的说明： 下表是分析的摘要统计信息。包括正常测试和白噪声测试。...其中哈尔克测试是正态性检验，基于偏斜度和峰度系数。卡方统计量的值越高，数据正态分布的原假设越不可能发生。此处的p值接近0.012，它对应于在拒绝原假设时出错的可能性。...为了提高数据的正态性，要执行两个转换：首先，要稳定该系列不断增加的可变性。...其次，通过对序列进行差分来消除自相关，下面对这部分结果做简单的说明： 下面两个图表：一个用于原始数据集，另一个用于Box-Cox转换，可以看到对数转换已消除了不断增加的可变性。 ?...可以看到，在自相关图中仍然可以看到比以前不那么重要的季节性模式。这就再次要求在生成过程中做进一步的工作。 ?
通过GLM，我们可以对非正态数据进行建模和预测，并且能够处理计数数据，如客户购买数量、网站点击次数等。GLM还允许引入自变量的非线性效应，从而更好地拟合与响应变量之间的复杂关系。...这使得GLM成为处理非正态数据和非线性关系的强大工具。 泊松回归和伽马回归 - 探索联系 如果我们查看火车与机动车碰撞数据（查看文末了解数据免费获取方式），我们会发现一个有趣的模式。...部分原因是这里的响应变量在残差中不是正态分布的，而是泊松分布，因为它是计数数据。 泊松回归 具有泊松误差的广义线性模型通常具有对数链接，尽管也可以具有恒等链接。...忽略异常值测试，因为在更详细的观察中我们发现没有异常值。 我们还可以查看预测与量化残差图。...# fit r2(clam_gamma) 这是正态的吗？ 你可能会问为什么这里使用伽马分布而不是正态分布？我们可以用正态误差和对数链接进行glm拟合。
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。...它就是利用了上面我们说的偏态分布中均值和中位数不相等来计算的。 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。...如何处理有偏度数据 如果你的统计过程需要正态分布并且你的数据是倾斜的，你通常有三个选择: 什么也不做：许多统计检验，包括t检验、方差分析和线性回归，对偏斜数据不太敏感。...非参数方法不依赖于分布的假设，而是直接对数据进行分析，例如使用中位数作为代表性的位置测度，而不是平均值。 分组分析：如果数据集中存在明显的子群体，可以考虑对数据进行分组分析。...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。
在这儿，我们只是尝试着给其下一个定义：如果一个进程正运行在内核态，此时，发生了进程切换我们就称其为抢占式内核。...实施内核抢占的动机就是减少用户态进程的调度延时，也就是减少可运行状态到真正运行时的延时。需要实时调度的任务（比如外部的硬件控制器等）需要内核具有抢占性，因为减少了被其它进程延时的风险。...Linux内核是从2.6版本开始的，相比那些旧版本的非抢占性内核而言，没有什么显著的变化。当thread_info描述符中的preempt_count成员的值大于0，内核抢占就被禁止。...下表是操作prempt_count数据成员的一些宏： 选择 preempt_count preempt_enable()使能抢占，还会检查TIF_NEED_RESCHED标志是否设置。...表5-2 Linux内核使用的一些同步技术 技术 描述 范围 Per-CPU变量 用于在CPU之间拷贝数据 所有CPU 原子操作 针对计数器的原子RMW指令 所有CPU 内存屏障 避免指令乱序 本地CPU
对非统计专业的学生，我通常用“数字平均下来是如何分布的”来定义分布。例如，正态分布中，大多数样本的平均值会相同。有些平均值会与“平均的平均值”相差极远，它们出现在分布的尾部。...而超过200毫克/分升被认为是异常的，这样就可以为你的城市中需要治疗高胆固醇的人数做准备。 这个结果来自于一个样本中的1,000人，而无需对全城进行测试。正态分布可以用于模拟人群中某些疾病的传播。...例如，如果残差是正态分布的，那么回归系数的抽样分布也将是正态的。这使得使用标准的t检验和F检验来评估模型参数的显著性成为可能，因为这些测试依赖于正态性假设来推导其概率分布。...因此，进行适当的诊断检查是重要的，例如检查残差图来评估正态性、独立性和方差齐性（同方差性）。如果发现违背这些假设的证据，可能需要使用更复杂的统计模型或变换数据来适应更适合数据的模型，比如泊松回归。...应用场景：正态分布用于模型连续变量的自然现象，泊松分布适用于事件的计数模型，卡方分布适用于进行分类数据的统计检验。
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