美国食品与药品管理局（FDA）批准新药、法律裁决、企业合并、股票回购和CEO偶然在播客上露脸，这些都是影响股价的事件的例子。现实生活中发生的重大事件虽然不能被像技术指标一样被量化，但是无疑会对股价产生影响。
本文是事件风暴方法的第二部分，从获得的业务全景开始进行领域分析建模，通过事件识别出决策命令，进而驱动出读模型和聚合。获得领域分析模型还将是领域驱动设计过程的重要输入。
当你在 Excel 中输入这个问题，Excel 将立即“意会”，把“服装”分类下不同产品的销售量数据，以可视化图表的方式呈现在你眼前。
1、我们借助概率论来解释分析机器学习为什么是这样的，有什么依据，同时反过来借助概率论来推导出更多机器学习算法。很多人说机器学习是老中医，星座学，最主要的原因是机器学习的很多不可解释性，我们应用概率知识可以解释一部分，但还是很多值得我们去解释理解的东西，同时，什么时候机器学习更多的可解释了，反过来，可以用那些理论也可以继续为机器学习的，对人工智能创造推出更多的理论，等到那一天，也许真的能脱离更多的人工智障了。
王峰。曾就职于北京拓尔思，任山东区技术总监，山东米迦勒联合创始人，现就职于中安威士。拥有多年数据治理、数据安全相关工作经验。
我曾经在一篇文章中写过，希望大家不要欺骗 App Store Review Team，但是近来的 Uber 审核事件，以及发生在我个人身上的 审核团队不对我的长篇详细辩解作正面回答，且无限期推迟我的 App 审核的事情发生后，我彻底对这个团队没有了尊重，作为能力有限的个人开发者，我会选择通过一定的技术手段来欺骗审核团队。
在Web开发中，操作和监测DOM元素的变化是一项常见的任务。MutationObserver是JavaScript提供的一个强大的API，用于异步监测DOM树的变化，并在发生变化时执行相应的操作。本文将详细介绍MutationObserver的属性、应用场景以及使用示例，帮助读者充分理解和应用这一强大的工具。
标题： 机器学习为什么要使用概率 概率学派和贝叶斯学派 何为随机变量和何又为概率分布？ 条件概率，联合概率和全概率公式： 边缘概率 独立性和条件独立性 期望、方差、协方差和相关系数 常用概率分布 贝叶
Observable是方兴未艾的FRP（Functional Reactive Programming）革命里最引人注目的一把火炬。FRP发展了也有两年多了，至今为止，还没有一个很好的定义，wikipedia上的定义和reactivemanifesto.org上的说辞要么太抽象，要么太泛泛。我比较喜欢如下这样一个定义： FRP is about "datatypes that represent a value 'over time'" 因为它点出了最关键的要素：时间。在FRP出现之前，几乎没有一种软件思想
点击率(CTR，Click-Through Rate)以及派生的各种用户行为概率(如商品购买率、推荐好友接受率、短视频3s曝光率等)是广告、推荐、搜索等互联网应用中大家耳熟能详的词汇。以点击率为例，如何建立高效的CTR预估模型是领域从业者们的核心能力，也是头部企业长期重兵投入、持续优化的核心技术。
最近发现苹果的机审有所改变，希望大家不要欺骗 App Store Review Team，如果侥幸上架成功请在一个月后在更成马甲包，否则价格昂贵的公司开发者账号就会马上被封，但是近来的 Uber 审核事件，以及发生在我个人身上的 审核团队不对我的长篇详细辩解作正面回答，且无限期推迟我的 App 审核的事情发生后，我彻底对这个团队没有了尊重，作为能力有限的个人开发者，我会选择通过一定的技术手段来欺骗审核团队。
https://yjango.gitbooks.io/superorganism/content/shang_yu_sheng_ming.html
如果你还在为时间序列预测而苦恼，那就一起走进兴奋而又神奇的Prophet世界吧。
最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样器的研究报告，包括一些图形和统计输出。 指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了。
指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到了（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
生存分析（也称为工程中的可靠性分析）的目标是在协变量和事件时间之间建立联系。生存分析的名称源于临床研究，其中预测死亡时间，即生存，通常是主要目标。
生存分析是一种回归问题（人们想要预测一个连续值），但有一个转折点。它与传统回归的不同之处在于，在生存分析中，结果变量既有一个事件，也有一个与之相关的时间值，部分训练数据只能被部分观察——它们是被删失的。本文用R语言生存分析晚期肺癌患者数据 （ 查看文末了解数据获取方式 ）。
生存分析是一种回归问题（人们想要预测一个连续值），但有一个转折点。它与传统回归的不同之处在于，在生存分析中，结果变量既有一个事件，也有一个与之相关的时间值，部分训练数据只能被部分观察——它们是被删失的。本文用R语言生存分析晚期肺癌患者数据
趋势预测在很多应用场景中都会起到至关重要的作用，比如淘宝商家会考虑库存量应该保持在多少才能够满足客户需求，商场希望得知假期会迎来多大的客流量以安排系列活动，机场想要预测五一黄金周会有多大的客运量来做相应的应急部署等。在智能运维领域，趋势预测同样具有一定的理论意义和实际应用价值。
受试者2、3、5、6、8、9和10 在10年时都是无事件的。受试者4和7 在10年之前发生了该事件。主题1 在10年之前已被审查，因此我们不知道他们是否在10年之前有此事件-我们如何将该主题纳入我们的估计中？
Android 这些年的发展还是挺快的，不仅推出了全新的 Kotlin 语言替代 Java，还推出了一系列的 Jetpack 工具库。如果现在还不知道 Jetpack，那就说明同学你该补补课了。本笔记是 Jetpack 中 Lifecycle 的介绍与浅析，期待还有后续。（应该会有，因为学无止境啊~）
在很多情况下，我们可能想要在网页中自动执行某些代码，帮助我们完成一些操作。如自动抢票、自动刷单、自动爬虫等等，这些操作绝大部分都是借助 JavaScript 来实现的。那么问题来了？在浏览器里面怎样才能方便地执行我们所期望执行的 JavaScript 代码呢？在这里推荐一个插件，叫做 Tampermonkey。这个插件的功能非常强大，利用它我们几乎可以在网页中执行任何 JavaScript 代码，实现我们想要的功能。
设计模式：观察者模式 当一个对象的状态发生改变时，依赖他的对象会全部收到通知，并自动更新。 使用场景 一个事件发生后，要执行一连串更新操作。传统的编程方式，就是在事件的代码之后直接加入处理逻辑，当更新
作者：马蕾，腾讯高级工程师 前言 我们在日常工作中，做了很多线上指标统计。统计线上指标的意义，在 AB 阶段是评估算法效果收益，在全量上线后是监控线上服务质量，及时发现并定位解决问题。做指标往往并不难，但是做完指标之后，对指标的监控，经常被大家忽视。当发现指标异常之后，对根因的定位很困难。尤其是涉及多个团队的综合指标，经常需要为了定位根因拉齐后台，客户端，产品各个方向的骨干成员，讨论若干次才能有结论。本文主要分享在指标的监控和告警分析的一些经验，如何提升告警发生后的根因分析效率。 近期部门在大力推广数字
想象一下，在没有财务预测的情况下经营企业，甚至不知道银行剩下多少钱。您怎么知道您是在巨大的现金缓冲中游泳还是由于资金不足而需要跳过客户午餐？如果不注意自己的财务状况，根本就不可能开展健康的业务。同样，如果不观察您的计算基础架构，就不可能保持应用程序运行正常。
正则表达式使用反斜杠字符('\')来表示特殊的形式或者来允许使用特殊的字符而不要启用它们特殊的含义。这与字符串字面值中相同目的的相同字符的用法冲突；例如，要匹配一个反斜线字面值，你必须写成'\\\\'作为模式字符串，因为正则表达式必须是\\，每个反斜线在Python字符串字面值内部必须表达成\\。
客座文章最初由Elastisys高级云架构师Cristian Klein在Elastisys博客[1]上发表
相信很多idea开发的人都遇到过要替换某些拷贝的内容然后转换成自己的注释，但是一个一个替换又太麻烦，正则替换这时就是快速解决的办法。如下面图所示
Traffic事故是非常普遍的。如果生活在一个广阔的大都市中，那么很有可能听说，见证甚至参与其中。由于交通事故的发生频率，交通事故是造成全球死亡的主要原因，每年缩短数百万人的生命。因此，可以预测交通事故或容易发生事故的区域的系统可以潜在地挽救生命。
贝叶斯定理（英语：Bayes' theorem）是概率论中的一个定理，描述在已知一些条件下，某事件的发生概率。
策略模式指的是程序中涉及决策控制的一种模式。策略模式功能非常强大，因为这个设计模式本身的核心思想就是面向对象编程的多形性思想。
意图性是用于描述目的的，是人类判断的体现。意图是更大视角下的宏伟设计的一部分。我们用这种目的感来丈量我们的生活。意图是一个敏感的问题。目的不会超越观察者的视角——我们就是这观察者。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 TTabControl 属性 DisplayRect：只定该控件客户区的一个矩形 HotTrack：设置当鼠标经过页标签时，它的字是否有变化。如果为True，是字会变成蓝色 Images：为每个页标签添加一个图片 MultiLine：如果总页标签的长度大于该控件的宽度时，是否允许多行显示 MultiSelect：是否允许多选页标签。该属性只有当Style为tsFlatButtons或tsButtons时才有效 OwnerDraw：是否允许自己绘画该控件 RaggedRight：指定是否允许标签页伸展到控制宽度 ScrollOpposite：该属性设置将会使MultiLine设为True。当标签页的行数大于1时，当单击其它页时，在它下面的页会自动翻动该控件的底部 Style：设置该控件的样式，大家一试就会知道 TabHeight：设置页标签的高度 TabIndex：反映当前标签页的索引号。该号从0开始 TabPosition：选择页标签的位置，分上，下，左，右 Tabs：对每个页进行增，删，改 TabWidth：设置页标签的宽度
贝叶斯定理（英语：Bayes’ theorem）是[概率论]中的一个[定理]，描述在已知一些条件下，某事件的发生概率。 比如，如果已知某癌症与寿命有关，使用贝叶斯定理则可以通过得知某人年龄，来更加准确地计算出他罹患癌症的概率。
sequence是编写property或断言的基本构建块。sequence可以认为是在单个时钟边沿求值的简单布尔表达式，也可以是在多个周期内求值的事件sequence。property可能涉及检查在不同时间开始的一个或多个sequence行为。因此，可以使用逻辑或sequence组合的多个sequence来构造property。
临床试验终点（End Point）服务于不同的研究目的。在传统的肿瘤药物的研发中，早期的临床试验目的是评价安全性以及药物的生物活性，如肿瘤缩小。后期的有效性研究通常评价药物是否能提供临床获益，例如生存期延长或症状改善等。
夜景是摄影人的最爱，然而不是每个人都能拍好夜景照片，特别是摄影新手，相对于白天拍好城市夜景需要掌握更多的摄影技巧。
本文将尽量使用易懂的方式介绍一致性贝叶斯定理，并且通过具体应用场景来帮助大家深入这个概念。
导语:近年以来，强化学习在人工智能所充当的角色越来越重要了，很多研究机构和大学都将强化学习与深度学习相结合打造高性能的系统。因此，本文注重描述强化学习的基本概念与实现，希望能为读者介绍这一机器学习分支的巨大魅力。 强化学习其实也是机器学习的一个分支，但是它与我们常见监督学习和无监督学习又不太一样。强化学习旨在选择最优决策，它讲究在一系列的情景之下，通过多步恰当的决策来达到一个目标，是一种序列多步决策的问题。该学习算法能帮助我们公式化表达生物体以奖励为动机（reward-motivated）的行为。比如说，让
导语：近年以来，强化学习在人工智能所充当的角色越来越重要了，很多研究机构和大学都将强化学习与深度学习相结合打造高性能的系统。因此，本文注重描述强化学习的基本概念与实现，希望能为读者介绍这一机器学习分支的巨大魅力。 （文末有资源分享） 强化学习其实也是机器学习的一个分支，但是它与我们常见监督学习和无监督学习又不太一样。强化学习旨在选择最优决策，它讲究在一系列的情景之下，通过多步恰当的决策来达到一个目标，是一种序列多步决策的问题。该学习算法能帮助我们公式化表达生物体以奖励为动机（reward-motivate
每当你发现一个与时间对应的趋势时，你就会看到一个时间序列。研究金融市场表现和天气预报的事实上的选择，时间序列是最普遍的分析技术之一，因为它与时间有着不可分割的关系 - 我们总是有兴趣预测未来。
一、正则表达式定义 正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式，可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串做替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。 正则表达式是由普通字符（例如字符 a 到 z）以及特殊字符（称为元字符）组成的文字模式。正则表达式作为一个模板，将某个字符模式与所搜索的字符串进行匹配。 二、正则表达式的构成–字符 1、普通字符 由所有那些未显式指定为元字符的打印和非打印字符组成。这包括所有的大写和小写字母字符，所有数字，所有标点符号以及一些符号。 2、非打印字符 \cx：匹配由x指明的控制字符。例如， \cM 匹配一个 Control-M 或回车符。x 的值必须为 A-Z 或 a-z 之一。否则，将 c 视为一个原义的 ‘c’ 字符。
课程内容 ØPivot控件 ØContext Menu ØData Contract Attributes TODO List使得我们能够快速、简单并且有效地管理任务。我们不仅可以用带颜色的五角星和具体的描述来标记的任务，而且也可以用多种方式来进行过滤，比如，按照已经过期的任务、今天需要完成的任务或者带星级的任务来对任务进行过滤。在浏览“已经完成”的任务列表时，我们也可以对任务进行撤销。一般情况下，我们寻找所关心的任务时，会触发过滤器。 相对于本书的其他应用程序而言，TODO List包
朴素贝叶斯是一种用于分类问题的机器学习算法。它是基于贝叶斯概率定理的。主要用于涉及高维训练数据集的文本分类。几个相关的例子有：垃圾邮件过滤、情感分析和新闻文章分类。 它不仅因其简单而著称，而且因其有效性而闻名。它能快速构建模型和使用朴素贝叶斯算法进行预测。朴素贝叶斯是用于解决文本分类问题的第一个算法。因此，应该把这个算法学透彻。 朴素贝叶斯算法是一种用于分类问题的简单机器学习算法。那么什么是分类问题？分类问题是监督学习问题的示例。它有助于从一组类别中识别新观察的类别（子群体）。该类别是基于包含其类别成
正则表达式，又称规则表达式，是一种文本模式，通常用来检索、替换和控制文本。主要包括a 到 z 的字母以及一些特殊的元字符。正则表达式的应用范围非常之广泛，最初是由Unix普及开来的，后来在广泛运用于Scala 、PHP、C# 、Java、C++ 、Objective-c、Perl 、Swift、VBScript 、Javascript、Ruby 以及Python等等。学习正则表达式，实际上是在学习一种十分灵活的逻辑思维，联系通过简单快速的方法达到对于字符串的控制。
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