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测试R中的逻辑分布

在R中，逻辑分布是一种根据逻辑条件对数据进行分组的方法。具体来说，逻辑分布根据条件将数据拆分为多个组，使得同一组内的数据满足相同的条件。在测试R中的逻辑分布时，可以使用各种方法和函数来探索数据的分布情况，例如观察数据的集中程度、离散程度等。此外，还可以使用其他方法和函数来处理逻辑分布，例如计算每个组内的平均值、中位数、众数等。

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常见概率分布及在R中的应用

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分布式系统的逻辑时钟

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APP逻辑漏洞在渗透测试中该如何安全的检测

IOS端的APP渗透测试在整个互联网上相关的安全文章较少，前几天有位客户的APP数据被篡改，导致用户被随意提现，任意的提币，转币给平台的运营造成了很大的经济损失，通过朋友介绍找到我们SINE安全公司寻求安全解决方案...我们搭建起渗透测试的环境，下载的客户的最新APP应用到手机当中，并开启了8098端口为代理端口，对APP的数据进行了抓包与截取，打开APP后竟然闪退了，通过抓包获取到客户的APP使用了代理检测机制，当手机使用代理进行访问的时候就会自动判断是否是使用的代理...，用户密码找回功能存在逻辑漏洞，可以绕过验证码直接修改任意会员账号的密码。...这次APP渗透测试总共发现三个漏洞，XSS跨站漏洞，文件上传漏洞，用户密码找回逻辑漏洞，这些漏洞在我们安全界来说属于高危漏洞，可以对APP，网站，服务器造成重大的影响，不可忽视，APP安全了，带来的也是用户的数据安全...如果您对渗透测试不懂的话，也可以找专业的网站安全公司，以及渗透测试公司来帮您检测一下。

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Java在业务逻辑单元测试编写中的应用

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干货 | 带有业务逻辑的比对思想在接口测试中的应用

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数据蒋堂 | 数据分布背后的逻辑

在分布式数据库及大数据平台中，数据如何分布到多台机器中是个很关键的问题。 ? 在分布式数据库及大数据平台中，数据如何分布到多台机器中是个很关键的问题。...---- 要搞清这个问题，我们就要知道数据分布背后的逻辑，什么样的数据分布才算是好的？合理的数据分布能够有效地减少JOIN运算过程中的网络传输量！这也是数据分布的关键目标。...而外键表的JOIN，维表记录可能被事实表随意引用，无论怎样将维表分布，都有可能发生跨节点JOIN的现象，只有将维表复制到每个节点上去，才能避免JOIN过程中的网络传输。...明白了这一点，我们就不会再纠结大表小表的界限在哪里了，其实没有大小之分，而是在数据结构中的地位决定的。...---- 不过，关系数据库中并没有明确的事实表和维表概念，需要我们主动地去识别，有意识地设置分布方案。而且，一定要用主键去分布，随便找一个无关字段去分布，就起不到减少跨节点JOIN的作用了。

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【逻辑】什么是前端开发中的业务逻辑？

业务逻辑？呵呵，许多前端新人很困惑这个话题。当他们在面试当中被问到“这个业务逻辑你是如何处理的”的时候，他们经常会不知如何回答。什么是业务逻辑？...其实一句话就能说的清，“客户想干什么”，这就是业务逻辑。许多同学搞不清业务逻辑，其实就是没搞清你的客户想要做什么。所以有那么句话说，业务逻辑是由客户的脑洞来决定的。哈哈哈。正经的说哈，什么叫逻辑？咱们不说那些概念哈，就只说普通人能听懂的白话。逻辑不就是有条理嘛。我们说一个人做事说话很有逻辑，很有条理。不就是说，这个人他的思路不混乱嘛。...这叫正常的很有逻辑。那，为什么业务逻辑需要分析呢？刚才我们说了，业务逻辑是由客户的需求决定的。那么客户的需求通常是不连贯的，是跳跃性的，也就是很可能是非逻辑的，并且是经常会变化的。...例如，刚才那个，也许客户的想法是，我要先看到热菜是什么样？再来决定我要不要买这个菜！觉得很不可理喻吧？这个需求是倒着的！！其实在日常开发中很多这种情况。

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shell 中的if逻辑判断

if判断语句，在shell脚本中几乎是每个脚本都会涵盖判断系列的内容，这时候if就会上场。...如果 filename为常规文件，则为真 [ -f /usr/bin/grep ] -L filename 如果 filename为符号链接，则为真 [ -L /usr/bin/grep ] -r...filename 如果 filename可读，则为真 [ -r /var/log/syslog ] -w filename 如果 filename可写，则为真 [ -w /var/mytmp.txt...1.txt中含有'123'的行时会怎么样 if [ !...-e file ]; then 表示文件不存在时会怎么样 if (($a<1)); then …等同于 if [ $a -lt 1 ]; then… [ ] 中不能使用,==,!

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R语言多分类logistic逻辑回归模型在混合分布模拟单个风险损失值评估的应用

如果我们查看单个损失的分布，那么在数据集中，我们会看到以下内容： > n=nrow(couts) > plot(sort(couts$cout),(1:n)/(n+1),xlim=c(0,10000)...看来我们的数据库中有固定成本索赔。在标准情况下，我们如何处理？我们可以在这里使用混合分布， ?...我们讨论了所有参数可能与某些协变量相关的想法，产生以下模型， ? 对于逻辑回归，使用牛顿拉夫森（Newton Raphson）算法在数值上计算最大似然。...在R中，首先我们必须定义级别，例如 > couts$tranches=cut(couts$cout,breaks=seuils, + labels=c("small","fixed","large"...463.5483 1171.998 3840.078 90 0.3652932 0.2868006 0.3479061 440.4925 1171.998 4912.379 现在，可以将这些数字绘制在图形中，

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p=14017 通常，我们在回归模型中一直说的一句话是“ 请查看一下数据 ”。在上一篇文章中，我们没有查看数据。...我们可以在这里使用混合分布，与小额索赔的分布，例如指数分布狄拉克分布，即分布，例如Gamma分布或对数正态分布 > I1=which(couts$cout I2...回忆一下逻辑回归模型，如果，则即要导出多元扩展和同样，可以使用最大似然，因为在这里，变量（分为三个级别）分为三个指标（就像标准回归模型中的任何分类解释变量一样）。....R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7....R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例

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在R语言和Stan中估计截断泊松分布

p=6534 数据这是一个非常简化的例子。我模拟了1,000个计数观察值，平均值为1.3。然后，如果只观察到两个或更高的观察，我将原始分布与我得到的分布进行比较。 ?...我们还需要为估计值指定一个合理的起始值lambda，不让误差太大。贝叶斯对于替代贝叶斯方法，Stan可以很容易地将数据和概率分布描述为截断的。...除了我x在这个程序中调用的原始数据之外，我们需要告诉它有多少观察（n），lower_limit截断，以及表征我们估计的参数的先验分布所需的任何变量。...以下程序的关键部分是：在data中，指定数据的x下界为lower_limit 在model中，指定x通过截断的分布T[lower_limit, ] data { int n; int lower_limit...Stan提供数据的方式： #-------------从R中调用Stan-------------- data <- list( x = b, lower_limit = 2, n = length(

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【R语言】R中的因子（factor）

R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。

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js 中的逻辑赋值运算

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R语言偏态分布的回归分析

偏态分布的回归分析回归是我们经常遇到的模型，但是回归会根据Y因变量的类型，分成分类问题（Y是分类变量，如生存或死亡）与回归问题（Y是连续性变量，如身高体重）。...在R里面，建立回归模型是通过family参数指定回归类型。其实也是根据Y的分布，来确定用何种family。...Family 种类在lm()函数中，常见的family 有： image.png 当然，回归方程中还有更多的family，但是不局限于函数。...，碰见的常见回归类型有以下四种。...最常见的是正态分布。 image.png 当然，我们遇到偏态分布时候，一般有两种处理方式。通过将偏态数据进行log变换，转成正态分布进行回归。

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R语言的各种统计分布函数

概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....画出正态分布概率密度函数的大致图形： x<-seq(-3,3,0.1) plot(x,dnorm(x)) plot中的x,y要有相关关系才会形成函数图。...Gamma分布中的参数α，称为形状参数（shape parameter），即上式中的s，β称为尺度参数（scale parameter）上式中的a E(x)=s*a, Var(x)=s*a^2....当shape=1/2,scale=2时，这样的gamma分布是自由度为1的开方分 dgamma(x,shape,rate=1,scale=1/rate), 请注意R在这里提供的rate是scale尺度参数的倒数

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