题目 给定两个二叉树，编写一个函数来检验它们是否相同。如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。...解题思路 先比较根节点的值是否相同 && 左子树相同 && 右子树相同 代码 public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) { if
问题 大家好，我是数据里奥斯，今天有一段业务逻辑需要判断选择的时间范围不能超过3个月，这种常规的比较用moment.js的diff方法不是手到擒来么？...干嘛这样说我自己）我来看看下面各位大神是怎么教他做人的。。。...Return P1M30D 看完这一段，我豁然开朗，拿我们今天遇到的实际case，我讲一下他解释的这段原理到底是怎么实现的： diff算法是先加或者减每个整月一直到不能减，然后再看剩下的天数和当月比较的百分比...结论 所以，moment.js的diff方法在比较以天/月份/年份这样特殊粒度的单位时，都会优先按照整粒度扣除，剩下的小数部分，是根据子一级的粒度取当年/月/日为参照按比值算出的，这才有了这种A比B的值和...虽说一般来讲这个值多一点少一点不会有影响，毕竟我们是按找自己规定的粒度来比较的，但是这种原理能整明白，也不失为一种“学到了”的收获，嘿嘿 我是数据里奥斯～
在main方法中：创建了两个String类型的变量str1和str2，并分别赋值为"Hello"，但使用了new操作符，因此它们指向不同的内存地址。...使用"=="操作符比较str1和str2的地址是否相同，结果为false，因为它们指向不同的内存地址。...使用equals()方法比较str1和str2的值是否相同，结果为true，因为它们的值都是"Hello"。创建了两个int类型的变量a和b，并分别赋值为5。...使用"=="操作符比较a和b的值是否相同，结果为true，因为它们都是5。 因此，该代码对比了两个引用类型和两个基本数据类型的值，并对它们进行了不同的比较操作。不等运算符(!...由于这两个变量指向不同的地址，所以!=的结果为true，但它们具有相同的值，因此equals方法的结果为false。 接着，程序创建了两个基本数据类型变量a和b，它们具有相同的值5。因此，!
随机化确保了两组之间的唯一差异，这样我们就可以将结果差异归因于实验效果。 因为是随机的所以两组个体不会完全的相同（identical）。...在这篇文章中，我们将看到比较两个(或更多)分布的不同方法，并评估它们差异的量级和重要性。我们将考虑两种不同的方法，可视化和统计。...但是箱线图的问题是它隐藏了数据的形状，它告诉我们一些汇总的统计数据，但没有显示实际的数据分布。 直方图 绘制分布图最直观的方法是直方图。...QQ 图绘制了两个分布的分位数。如果分布相同应该得到一条 45 度线。 Python 中没有原生的 QQ 图功能，而 statsmodels 包提供了 qqplot 功能，但相当麻烦。...在最后一列中，SMD 的值表示所有变量的标准化差异均大于 0.1，这表明两组可能不同。 Mann–Whitney U检验 另一种检验是 Mann-Whitney U 检验，它比较两个分布的中位数。
来源：DeepHub IMBA本文6400字，建议阅读12分钟我们看到了很多不同的方法来比较两个或多个分布，无论是在可视化上还是在统计上。 比较一个变量在不同组中的分布是数据科学中的一个常见问题。...在这篇文章中，我们将看到比较两个(或更多)分布的不同方法，并评估它们差异的量级和重要性。我们将考虑两种不同的方法，可视化和统计。...但是箱线图的问题是它隐藏了数据的形状，它告诉我们一些汇总的统计数据，但没有显示实际的数据分布。 直方图 绘制分布图最直观的方法是直方图。...QQ 图绘制了两个分布的分位数。如果分布相同应该得到一条 45 度线。 Python 中没有原生的 QQ 图功能，而 statsmodels 包提供了 qqplot 功能，但相当麻烦。...在最后一列中，SMD 的值表示所有变量的标准化差异均大于 0.1，这表明两组可能不同。 Mann–Whitney U检验 另一种检验是 Mann-Whitney U 检验，它比较两个分布的中位数。
如果我的个性理论认为外向性和责任心是两个不同的构造，那么我还应该看到我的外向性测量与责任心测量是无关的。 预测效度。如果我们的测量确实有效，那么它们也应该能预测其他结果。...我们必须注意变量的测量刻度有两个重要原因。首先，刻度决定了我们可以对数据应用什么样的数学运算（见表 2.2）。名义变量只能比较是否相等；也就是说，该变量上的两个观察是否具有相同的数值？...面板 A 绘制了两组的均值，这样无法评估两个分布的相对重叠。面板 B 显示了相同的条形图，但也叠加了数据点，使它们可以看到它们的整体分布。面板 C 显示了小提琴图，显示了每个组的数据集的分布。...例如，看一下图 4.5 中牙齿健康数据的两种呈现。两个面板显示相同的数据，但面板 A 更容易理解，因为它的数据/墨水比例相对较高。 图 4.5：使用两种不同数据/墨水比例绘制相同数据的示例。...面板 A 和 B 显示相同的数据，但 Y 轴上的值范围不同。
左图：小提琴图显示了通过定期使用大麻分开的电视观看分布。右图：小提琴图显示了每个组的数据，用虚线连接了每个组的预测值，这些值是基于线性模型的结果计算得出的。...图 15.1：左图：小提琴图显示了通过定期使用大麻分开的电视观看分布。右图：小提琴图显示了每个组的数据，用虚线连接了每个组的预测值，这些值是基于线性模型的结果计算得出的。...15.6 比较两个以上的均值 通常我们希望比较两个以上的均值，以确定它们是否彼此不同。假设我们正在分析治疗高血压的临床试验数据。...16.4 降维 在多变量数据中，往往许多变量之间会高度相似，它们在很大程度上测量相同的事物。一种思考方式是，虽然数据具有特定数量的变量，我们称之为维度，但实际上信息源并不像变量那么多。...这个结果在科学上是有用的，因为它向我们展示了，虽然工作记忆和流体推理密切相关，但分别对它们进行建模是有用的。
我通常在这些代码段中省略了注释部分，但这些注释说明了其工作方式。 ? 这意味着两个UV对都打包到一个输出寄存器中。第一个终止于X和Y通道，第二个终止于Z和W通道。...伽马值为2表示原始值是平方的。 最初引入此转换是为了适应CRT显示监视器的非线性特性。另一个好处是，它也大致对应于我们的眼睛对不同光强度的敏感程度。我们注意到暗色之间的差异大于亮色之间的差异。...你可以为它们使用任何纹理。我只是选择了我们已经拥有的网格和大理石纹理。 ? （两个叠加的纹理） 当然，我们可以为添加到着色器中的每个纹理获得平铺和偏移控件。...为了支持RGB Splat贴图，我们必须向着色器添加两个其他纹理。我为它们分配了大理石细节和测试纹理。 ? ? （四个纹理） 将所需的变量添加到着色器。不需要额外的_ST变量。 ?...当单个纹理包含代表不同材质的区域，但其规模不像地形这么巨大时比较有用。例如，如果我们的大理石纹理也包含金属碎片，那么就不希望在其中应用大理石细节。 下一章节介绍光照。
前言在Java中，"=="和"equals()"用于比较对象，但它们的行为是不同的。"=="操作符在Java中用于比较两个对象的引用是否相等。换句话说，它检查两个引用是否指向内存中的同一位置。...默认情况下，"equals()"只会比较两个对象的引用是否相等，但许多类（如String、ArrayList等）已经重写了这个方法以比较对象的值。...一、比较字符串对于字符串变量来说，使用“==”和“equals()”方法比较字符串时，其比较方法不同。“==”比较两个变量本身的值，即两个对象在内存中的首地址。...== 比较符也是比较指向的对象是否相同的也就是对象在对内存中的的首地址。String类中重新定义了equals这个方法，而且比较的是值，而不是地址。所以是true。...false 两个不同的Integer对象，故其地址不同，System.out.println(n1 == n3);//那么不管是new Integer(30)还是new Integer(31) 结果都显示
如果两张纸上写着相同的地址，那么这两个地址指向同一个建筑；两个引用值相同的变量，指向的是同一个对象。提示 ref关键字和对象引用是不同的概念。虽然二者有相似性，但需要加以区分。...通过值传递对象引用和通过引用传递变量是不同的。下面过使用对象引用而不是引用来重点区分这两个概念。 当把某个变量值复制给另外一个变量时，只是这个值本身发生了复制。...图13-3 使用值参数调用方法：方法形参是新变量，其初始值是实参的值 但ref参数的行为与此不同，见图13-4。 使用ref参数，不会创建一张新纸，而是由调用方提供一张现有的、包含初始值的纸。...图13-5 两个ref参数指向同一张纸 一种常见的做法是把它们看作别名：变量x、p1和p2都是同一个存储位置的别名，它们只是通往同一块内存的不同方式而已。...ref局部变量则进一步扩展了上述特性：可以声明一个新的局部变量，该局部变量和一个已有变量共享同一张纸。 代码清单13-2给出了简单的例子，其中两个变量分别自增1，然后打印结果。
我制作的第一个游戏就像这本书中的游戏一样。它们没有我父母为我买的任天堂游戏那么花哨，但它们是我自己制作的游戏。 现在，作为一个成年人，我依然喜欢编程，并且还能从中获得报酬。...最终结果是一样的：两个赋值语句都将值 15 存储在变量 spam 中。 一个好的变量名称描述了它包含的数据。想象一下，你搬到了一个新房子，并且给所有的搬运箱贴上了 东西 的标签。你永远找不到任何东西！...+ 运算符在字符串和整数值上的工作方式不同，因为它们是不同的数据类型。所有值都有一个数据类型。值'Hello'的数据类型是字符串。值5的数据类型是整数。...然而，本书的程序都使用描述性名称，您的程序也应该如此。 变量名是区分大小写的，这意味着不同大小写的相同变量名被视为不同的变量。...因此，在 Python 中，spam、SPAM、Spam和sPAM是四个不同的变量。它们各自包含自己的值。在程序中使用不同大小写的变量是一个不好的主意。而是应该为您的变量使用描述性的名称。
因为有10个不同可能性的类别，所以我们预期的随机标记图像的精度为10％。25-30％的结果已经比随机标记的结果好多了，但仍有很大的改进空间。...一个神经元有一个输入值的向量和一个权重值的向量，权重值是神经元的内部参数。输入向量和权重值向量包含相同数量的值，因此可以使用它们来计算加权和。...到目前为止，我们正在做与softmax分类器完全相同的计算，现在开始，我们要进行一些不同的处理：只要加权和的结果是正值，神经元的输出是这个值；但是如果加权和是负值，就忽略该负值，神经元产的输出为0。...目前为止我们已经将weights变量初始化为0，但此处并不会起作用。关于单层中的神经元，它们都接收完全相同的输入值，如果它们都具有相同的内部参数，则它们将进行相同的计算并且输出相同的值。...“Graphs”选项卡显示一个已经定义的可视化的tensorflow图，您可以交互式地重新排列直到你满意。我认为下面的图片显示了我们的网络结构非常好。 ?
他们看起来一模一样——同样的炭黑色皮毛和同样刺眼的绿色眼睛。 撇开一些性格怪癖不谈，你不能仅仅看它们就区分它们。但当然，它们是两只不同的猫，两个不同的生物，尽管它们看起来完全一样。...当然，我们知道它们是指向同一个对象，是因为我们之前指定了它们，但假设我们不知道——我们怎么会发现呢？ 答案是用 is 运算符比较这两个变量。...这个结果告诉我们的是 c 和 a 具有相同的内容。Python 认为它们是平等的。但它们实际上指向的是同一个对象吗？...这是我们得到不同结果的所在。Python 告诉我们 c 和 a 指向两个不同的对象，即使它们的内容可能相同。...因此，回顾一下，让我们尝试将 is 和 == 之间的区别分解为两个简短的定义： 如果两个变量指向同一个（相同的）对象，则 is 表达式的计算结果为 True 如果变量引用的对象相等（具有相同的内容），则
系数的总体值包括截距分别为 5、0.2、-1.5 和 0.9，尽管添加了噪声，但样本的实际估计值略有不同。...在 R2OpenBugs 或 rjags 中，可以使用代码调用单独的文本文件，并且可以对 rstan 执行相同操作，但出于我们的目的，我们在 R 代码中显示它。首先要注意的是模型代码。...请注意，我们可以将线性预测器放在转换后的参数部分，但这会减慢过程，而且我们对这些特定值不太感兴趣。 我对系数使用的是正态先验，平均值为零，标准差很大。对于σ的估计，我使用的是Cauchy 分布。...平均估计值反映了感兴趣的参数的后验结果的平均值，是标准回归分析中报告的典型系数。值得注意的是95%的概率或置信区间，因为它们不是你所知道的置信区间。这里没有重复抽样的解释。概率区间是更直观的。...它的意思很简单，根据这个模型的结果，真实值有95%的可能性会落在这两点之间。 将这些结果与R的lm函数的结果相比较，我们可以看到我们得到了类似的估计值，因为它们在小数点后两位是相同的。
右边的图表显示了每个分箱中的顾客数量。 识别噪声特征 噪声会导致过度拟合，然而识别它们并非易事。在featexp中，你可以通过一个测试集，并比较训练集和测试集的特征趋势，以识别噪声。...以下特征没有保持相同的趋势，因此趋势相关性较低，为85%。这两个指标都可用于去除噪声特征。 ?...此外，你不能使用特征重要性来识别这些有噪声的特征，因为它们可能相当重要，但同时也会存在噪声! 使用不同时间段的测试数据会使得效果更好，因为这样你就可以确保特征趋势是否随着时间的推移而保持不变。...但是，对于逻辑回归这样的线性模型，这种特殊的值和空值(将显示为单独的分箱)应该用具有相似违约率的值来计算，而不是简单地用特征均值来计算。 特征重要性 Featexp还可以帮助你评估特征的重要性。...通过这些简单的技巧让我在现实生活和Kaggle上构建更好的模型，仅仅需要15分钟，就可以利用Featexp创建并查看这些图表，但这绝对是值得的，因为在这之后你就不会无从下手了。
相信他的分享能够给大家一些启发，下面来看他的分享： 一、序曲 我记性很差。 在大学，我的“初恋”是生物学，但最终我被这些课程拒之门外，因为它们强调记忆。...现在，将其作为具有分类特征的线性回归进行检验。 下面将用R语言显示简单线性回归的summary命令结果。 上面已经强调了重要的一点，将其与我们使用双样本t检验得到的结果进行比较，t值和p值是一样的！...另外，使用R语言查看回归的summary结果时，注意到summary结果的最后一行重复了相同的p值，这是在整个回归模型上运行 F 检验的结果。...用R语言进行双尾比例检验的结果，这里简单地使用两个比例相等的原假设进行检验，也可以作为具有相同p值的卡方检验来完成。 现在是回归方法，如上所述，由于响应变量不再是连续的，需要调整回归来处理二进制输出。...使用logistic回归和模型比较进行两样本比例检验，注意p值与上面得到的结果相匹配 在上述情况下，我们实际拟合了两个逻辑回归，第一个是实际想要建立的模型，第二个与双样本比例检验的原假设等价。
数据分类： Norminal Data 定类变量：变量的不同取值仅仅代表了不同类的事物。问卷的人口特征中最常使用的问题，而调查被访对象的“性别”，就是 定类变量。...问卷的人口特征中最常使用的问题“教育程度“，以及态度量表题目等都是定序变量，定序变量的值之间可以比较大小，或者有强弱顺序，但两个值的差一般没有什么实际意义。...Interval Data 定距变量：变量的值之间可以比较大小，两个值的差有实际意义，这样的变量叫定距变量。有时问卷在调查被访者的“年龄”和“每月平均收入”，都是定距变量。...例如，如果我说这个样本的水是-20摄氏度，而另一个样本是120摄氏度，那么我可以量化它们之间的差异：140度“值”的热量。 有时差异可能是定性的。...从上面显示结果可以看出，葡萄酒价格高于1500美元的只有3个，数据严重倾斜。 有许多方法可以处理偏斜的数据问题;但这些超出了本教程的范围。
大家好，本节将详细介绍VBA中的运算符，它们是VBA中的连接桥梁。 常用的运算符大部分是数学课本中学过的内容，但它们是VBA运算的基础，所以本节将作汇总介绍。...2、比较运算符 比较运算符主要用于比较运算，如比较两个值的大小，返回值是true或者false。 包括常见的等于=、小于、小于等于=、不等于，以及is和like。...is比较两个对象的引用变量，is的语法写法是对象1 is 对象2，是用来比较两个引用对象是否相同，相同时返回true，否则返回false。 like比较两个字符串是否匹配。...但连接的是变量时，注意变量与&之间需要空一格，声明的变量不需要加英文引号“ ”，字符串需要加英文引号“ ”。...xor运算符：两个条件中结果不相同时，返回true，否则返回false。 eqv运算符：两个条件中结果相同时，返回true，否则返回false。
在 Java 中，它们总是成对出现。一对中的第一个通常被称为“开引号”，第二个是“闭引号”，尽管在两个位置上它是完全相同的字符。但第一个引号用于开始某事，第二个引号结束了那件事。...因此，这个结果对健康专业人员来说是有信息价值的。目前我们只能做到这些。 最终，我们将学会如何根据 BMI 的值在屏幕上显示不同的消息，但目前这就够了。...我们创建三个变量，给它们赋值，显示它们，改变它们的值，然后再次打印它们。然后从第 17 行开始，我们给变量相同的值，并打印它们。...（我认为这比写起来更容易理解。） 第 18 行类似，只是比较是“小于或等于”，布尔结果存储在b中。 第 19 行是“等于”：如果 x 持有与 y 相同的值，c 将被设置为值true。...（我无法解释为什么，因为那样会涉及太多细节，但这与==只比较变量的浅层值有关，两个字符串的浅层值只有在它们引用相同的内存位置时才相等。）
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