做统计相关系统的朋友一定都会学习过什么正态分布、方差、标准差之类的概念，在 PHP 中，也有相应的扩展函数是专门为这些统计相关的功能所开发的。我们今天要学习的 stats 扩展函数库就是这类操作函数。当然，本身我并没有做过什么类似的系统，对这些概念也是一知半解，所以今天学习的内容也只是基于个人的理解以及原来稍微接触过的一些内容。不过据说 Python 在这方面就相对来说会更加强大一些，毕竟是万能胶水语言，而且也是在统计领域获得成功之后才慢慢被大众接受的一门语言，有兴趣的同学可以自己研究一下。
我们在线性回归做假设检验，在时间序列分析做自回归检验，那么我们如何检验一个分布是否是正态分布的呢？ 首先，我们定义一个用来生成价格路径的函数。当然啦，在这之前我们先导入我们今天要用的库。
最早是看了matlab的代码，搭了环境，demo也跑了，就再也没碰过了。之后想自己把测试和训练部分全部跑通，找了个用pytorch写的代码，看的过程中发现自己还是很多细节部分不是很清楚。虽然文章写的很一笔带过，但是看着代码会发现还是很多疑问的。 代码地址： gayhub 代码的requirements： Ubuntu Python 2.7 (use Anaconda 2.* here) Python-opencv PyTorch 0.40 我用的是： Win10 Python 3.6 (use Anaconda 3.*here) Python-opencv PyTorch 1.0
Scipy 提供了强大的统计学工具，用于描述、分析和推断数据的分布和性质。本篇博客将深入介绍 Scipy 中的统计学功能，并通过实例演示如何应用这些工具。
有人用 JavaScript 做语法词法解析，有人写了 x86 模拟器, 还有人用 JavaScript 写了可自举的 JavaScript 引擎。JavaScript 早已经在”重新发明一切”的路上一骑绝尘了，JavaScript 的流行也使它始终位于各大语言排行榜上的前列，这无疑是属于 JavaScript 程序yuan们最好的时代。
数据质量管理中很重要的一个部分就是数据的离散程度，通常而言，连续值性数据录入是遵循正态分布的，从直方图上容易看，但如何自动化验证数据满足正态分布呢，本文尝试了kstest,normaltest，shaprio等方法，最终结论是建议通过normaltest作为正态分布验证标准，p值>0.05，此外也尝试拓展dataframe.describe，并为以后的数据质量收集做好准备。
本文使用一个完整的例子来理解python数据科学，例子用到numpy/pandas/matplotlib/keras这些和数据科学相关的python库，实现数据预处理、分析、时间序列模型训练及预测一整个流程。最终目的是帮助理解python数据科学的一般过程，以及熟悉python相关科学计算库的使用。
程序设计语言通常不构成安全风险，风险是由程序员带来的。几乎每种语言都有某些缺陷，这些缺陷在某种程度上可能有助于创建不安全的软件，但软件的整体安全性仍然在很大程度上取决于开发者的安全意识。Perl也有安全“陷阱”，然而大多数Perl程序员并不了解这些陷阱。
C++11 是一个比较重要的版本，它引入了许多新的语言特性和标准库组件。其中，随机数生成的新特性极大地方便了开发人员在程序中生成随机数。
我对使用GAN进行艺术创作的想法很感兴趣，因此我开始研究人们设法创造的东西，并且遇到了Mike Tyka的工作，他是Google的研究人员，我发现他对此非常着迷，这促使我开始创建自己的GAN项目来从事艺术创作。
使用 eigvals 计算矩阵的特征值，使用 eig 同时计算矩阵的特征值与特征向量：
本期分享的这份大表格相当的复杂，整理起来费了点时间，但总算是对概率和统计回归的常用命令勾勒出大致框架。里面的有限函数开起来稍微有点陌生
Xdebug是PHP的扩展，用于协助调试和开发。 – 它包含一个用于IDE的调试器 – 它升级了PHP的var_dump()函数 – 它为通知，警告，错误和异常添加了堆栈跟踪 – 它具有记录每个函数调用和磁盘变量赋值的功能 – 它包含一个分析器 – 它提供了与PHPUnit一起使用的代码覆盖功能。
slowhttptest 攻击是一款慢速攻击工具,其擅长攻击Apache/Tomcat这里应用层服务，通常情况下，http协议在接收到完整的客户端请求数据包时才会开始处理本次请求，但如果攻击者通过修改数据包中的Window窗口大小，实现慢速发送数据包，那么服务器就会始终为其保留连接池资源占用，此类大量的并发请求将会导致目标应用服务的连接池爆满，从而无法相应正常用的请求。
本文实例讲述了PHP yield关键字功能与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
本文实例讲述了python with语句的原理与用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
Generator 是 ES6 对协程的实现，提供了一种异步编程的解决方案，和 Promise 一样都是线性的模式，相比 Promise 在复杂的业务场景下避免了 .then().then() 这样的代码冗余。
库的地址： https://crates.io/crates/rand 在 Cargo.toml 文件下的 [dependencies] 中添加依赖：
第一次看到Python代码中出现yield关键字时，一脸懵逼，完全理解不了这个。网上查下解释，函数中出现了yield关键字，则调用该函数时会返回一个生成器。那到底什么是生成器呢？我们经常看到类似下面的代码 def count(n): x = 0 while x < n: yield x x += 1 for i in count(5): print i 这段代码执行后打印序列0到4，所以我一开始以为这个生成器就是生成一个序列呀。那这跟迭代器有什么区别呢？我们来看下迭代器的例子： class C
比如数组arr = { 3, -2, 3, 3, 5, 6, 3, -2 }, k = 3
[左神java代码](https://github.com/algorithmzuo/weekly-problems/blob/main/src/class_2022_08_2_week/Code01_ParenthesesDye.java)
2022-11-03：给定一个数组arr，和一个正数k如果arri == 0，表示i这里既可以是左括号也可以是右括号，而且可以涂上1~k每一种颜色如果arri != 0，表示i这里已经确定是左括号，颜色就是arri的值那么arr整体就可以变成某个括号字符串，并且每个括号字符都带有颜色。返回在括号字符串合法的前提下，有多少种不同的染色方案。不管是排列、还是颜色，括号字符串任何一点不一样，就算不同的染色方案最后的结果%10001，为了方便，我们不处理mod，就管核心思路。2 <= arr长度 <= 50001
当两个变量都有良好理解的高斯分布时，很容易计算和解释。而当我们不知道变量的分布时，我们必须使用非参数的秩相关（Rank Correlation，或称为等级相关）方法。
Memcached 是一种高性能的分布式内存对象缓存系统。在动态应用，Memcached 既能提高访问的速度，同时还减低了数据库的负载。
所谓机器学习和深度学习， 背后的逻辑都是数学， 所以数学基础在这个领域非常关键， 而统计学又是重中之重， 机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
在做数据分析或者统计的时候，经常需要进行数据正态性的检验，因为很多假设都是基于正态分布的基础之上的，例如：T检验。
关于在Python中处理随机性的概述，只使用标准库和CPython本身中内置的功能。
经常有同学会问，为啥我的应用 Old Gen 的使用占比没达到 CMSInitiatingOccupancyFraction 参数配置的阈值，就触发了 CMS GC，表示很莫名奇妙，不知道问题出在哪？
已经有工具可以解很多最小二乘的模型参数了，但是几个专用的最小二乘方法最多支持一元函数的求解，难以计算多元函数最小二乘解，此时就可以用伪逆矩阵求解了。
在SystemVerilog中，用randc关键字声明的变量是循环随机（random-cyclic）变量，在其声明范围内循环随机，直到所有的值都随机过。
散点图可以了解数据之间的各种相关性，如正比、反比、无相关、线性、指数级、 U形等，而且也可以通过数据点的密度（辅助拟合趋势线）来确定相关性的强度。另外，也可以探索出异常值（在远超出一般聚集区域的数据点称）。
在rust中，使用cargo工具来进行包的管理，和第一章的例子不同，如果要使用cargo进行包管理，需要使用cargo命令来创建项目：
本篇文章有2个topic，简单的分类器和TensorFlow。首先，我们会编写函数生成三种类别的模拟数据。第一组数据是线性可分的，第二种是数据是月牙形数据咬合在一起，第三种是土星环形数据。每组数据有两个类型，我们将分别建立模型，对每组数据分类。
第四行有4个整数La,Ra,Lb,Rb，范围在0到10^18之间，代表题目描述中的参数。
We learned about quantifying the error in classification, now we'll discuss quantifying the error for continuous problems. For example, we're trying to predict an age, not a gender.
给你一个下标从 0 开始的正整数数组 w ，其中 w[i] 代表第 i 个下标的权重。
1. 插件安装2. 数据打码插件应用2.1 隐藏重要数据2.2 生成随机数据并打码2.3 基于字典生成随机值2.4 其他要注意的地方3. 总结4. 延伸阅读 MySQL企业版从8.0.13开始，新增一个插件叫做Data Masking and De-Identification，我将其简称为数据打码插件，其主要功能有：
官方api定义 From Random sampling： Random sampling (numpy.random) Simple random data rand(d0, d1, …, dn) Random values in a given shape . randn(d0, d1, …, dn) Return a sample (or samples) from the “standard normal” distribution . randint(low[, high,
Scipy中的special模块是一个非常完整的函数库，其中包含了基本数学函数，特殊数学函数以及numpy中所出现的所有函数。伽马函数是概率统计学中经常出现的一个特殊函数，它的计算公司如下：
Tornado是一个轻量级但高性能的Python web框架，与另一个流行的Python web框架Django相比，tornado不提供操作数据库的ORM接口及严格的MVC开发模式，但可以提供基本的web server功能，故它是轻量级的；它借助non-blocking and event-driven的I/O模型（epoll或kqueue）实现了一套异步网络库，故它是高性能的。
ECL、PECL、LVPECL是常用的差分信号，本文重点介绍PECL与PECL直流耦合和交流耦合的差别。其余的可以参考原文链接。
泛型是JDK1.5版本中加入的，在没有泛型之前，从集合中读取到的每一个对象都必须进行转化。如果有人不小心插入了类型错误的对象，在运行时的转化处理就会出错。有了泛型之后，可以告诉变一起每个集合中接受那些对象类型。编译器自动地为你的插入进行转化，并在编译时告知是否插入了类型错误的对象。
2023-03-11：给定一个N*M的二维矩阵，只由字符'O'、'X'、'S'、'E'组成，
Scipy是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，可以处理插值、积分、优化、图像处理、常微分方程数值解的求解、信号处理等问题。它用于有效计算Numpy矩阵，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。
[点击蓝字，一键关注~] 今天要说的是线性可分情况下的支持向量机的实现，如果对于平面内的点，支持向量机的目的是找到一条直线，把训练样本分开，使得直线到两个样本的距离相等，如果是高维空间，就是一个超平面
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