假设检验的功效定义为假设原假设为假，检验拒绝原假设的概率。换句话说，如果一个效应是真实的，那么分析判断该效应具有统计显着性的概率是多少？
研究目的：利用EEG研究PTSD患者睡眠期间异常的大脑活动，确定其睡眠期间稳定的EEG特征。
IBM Linux Technology Center (LTC) 成立于 1999 年 8 月，想让 Linux 成功的共同梦想使其与 Linux 开发团体直接合作。它的 200 多名员工使之成为开放源代码开发者的较大团队组织之一。他们提供的代码范围包括，从补丁到结构化的内核改变，从文件系统和国际化工作到 GPL'd 驱动程序。他们还致力于追踪 IBM 内部进行的 Linux 相关开发。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第27章 FFT的示波器应用 特别声明：本章节内容整理自
绕开网关，多人在各自电脑上协作更新onedrive数据源，而无需专门用一台不关机不断网的电脑来登录gateway进行刷新。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 盆友，猜猜眼前这个家伙，是个什么东西？ 被网友戏称为“晾衣架成精”的它，其实是一款太阳能无人机。 就在这两天，它在陕西成功完成了全程26分钟的试飞—— 我国首款以太阳能为唯一动力的大型无人机也就此诞生。 这种无人机不需要任何其余燃料，就可以在天上一直飞（理论上），是军事等领域里的重要技术。 值得注意的是，我国是第三个掌握该技术的国家。 相当于一颗“伪卫星” 这款无人机的名字叫“启明星50”，来自中国航空工业集团公司第一飞机设计研究院（简称“航空工
我们知道，垃圾回收器一般使用默认参数，就可以比较好的运行。但如果用错了某些参数，那么后果可能会比较严重，我不只一次看到有同学想要验证某个刚刚学到的优化参数，结果引起了线上 GC 的严重问题。
大多数低功耗芯片在设计时都假设可以对电池进行充电或更换，但是正在开发中的全套IoT设备预计将始终处于打开状态，可通过蜂窝基础设施进行通信，并且仍可正常运行尺寸的锂离子电池十年或更长时间。
我们不断地受到来自环境的各种时间尺度的外部输入的轰炸。大脑是如何处理这么多时间尺度的呢?最近的静息状态研究表明，内在神经时间尺度(INT)在单模态区(如视觉皮层和听觉皮层)持续时间较短，而在跨模态区(
在一天的学习结束后，你有没有感觉过疲倦？像这样完成需要大量注意力和专注力的任务后的疲倦感被称为精神疲劳。科学家在实验室中设计任务来研究这种感觉。他们发现，当我们精神疲劳时，我们的思维能力和运动能力都会变差。科学家目前还没有明确导致这种情况的原因，但能够确定的是精神疲劳会改变大脑的状态。当我们精神疲劳时，大脑前部有一个被称为前扣带皮层的区域会降低活跃度，让我们感觉不想付出努力去完成工作，这就是为什么精神疲劳时我们的表现会下降。好消息是，科学家找到了减轻精神疲劳的方法，关注当下，听音乐，进行体育锻炼，或者摄入咖啡因都能让人感觉更好。
上一篇《用户行为分析之数据采集》我们说了用户行为分析的数据采集部分，同时也对用户行为分析做了简单的介绍，本篇我们来说一下用户行为分析的数据处理部分。
BERT 自诞生以来就展现出了卓越的性能，GLUE 排行榜上前几名的模型一度也大多使用 BERT。然而，XLNet 的横空出世，打破了 BERT 的纪录。不过，不久之后，剧情再次出现反转，Facebook 创建的改进版 BERT——RoBERTa，登上了 GLUE 排行榜榜首。
名字“简单粗暴”，就叫“长颈鹿”（Giraffe），基于130亿规模的Llama-2打造。
随着 大量默认选项的改进， MySQL 5.6比以前版本需要调优的选项大为减少。 在本文中我将讲述需要优化的配置项。 InnoDB设置 innodb_buffer_pool_size -- 默认值为 128M. 这是最主要的优化选项，因为它指定 InnoDB 使用多少内存来加载数据和索引（data+indexes）。 针对专用MySQL服务器，建议指定为物理内存的 50-80%这个范围。 例如，拥有64GB物理内存的机器，缓存池应该设置为50GB左右。 innodb_log_file_size
各位使用Power BI的小伙伴有很多是从事项目管理相关工作的，咱们的Power BI除了可以基于数据对现状展示以外，还可以对不同项目以及各个阶段工作量进行宏观展示。今天我们就来扒一扒如何利用Power BI做出项目Roadmap以及对项目一目了然的甘特图。
由于公司财政能力有限，在分批次购买了几十个世纪互联Power BI的PRO账号后，恰逢遇到了疫情，而K12线下教培行业受冲击还比较严重，大老板暂时不再松口了，所以只能让后续想使用报表的同学们先使用试用版了，也是不得已的办法。
本研究旨在利用实时监测数据和多种不同的分析方法，确定自杀思维的时间尺度。参与者是105名过去一周有自杀念头的成年人，他们完成了一项为期42天的实时监测研究(观察总数=20,255)。参与者完成了两种形式的实时评估：传统的实时评估(每天间隔数小时)和高频评估(间隔10分钟超过1小时)。我们发现自杀想法变化很快。描述性统计和马尔可夫转换模型都表明，自杀念头的升高状态平均持续1至3小时。个体在报告自杀念头升高的频率和持续时间上表现出异质性，我们的分析表明，自杀念头的不同方面在不同的时间尺度上运作。连续时间自回归模型表明，当前的自杀意图可以预测未来2 - 3小时的自杀意图水平，而当前的自杀愿望可以预测未来20小时的自杀愿望水平。多个模型发现，自杀意图升高的平均持续时间比自杀愿望升高的持续时间短。最后，在统计建模的基础上，关于自杀思想的个人动态的推断显示依赖于数据采样的频率。例如，传统的实时评估估计自杀欲望的严重自杀状态持续时间为9.5小时，而高频评估将估计持续时间移至1.4小时。
Power BI在3月份更新之后，用着用着就经常发生诸如内存不足、报表问题等此类的错误，：
Kubernetes调度Pod到Kubernetes节点上，节点上的Kubelet运行Pod的容器。如果容器内进程终止运行（容器的主进程崩溃），Kubelet会自动重启容器，这体现了Kubernetes赋予应用的自愈能力。在某些情况下，即使容器内进程没有崩溃，应用程序仍可能处于非正常工作状态。Kubernetes默认只是检查Pod的容器是否正常运行，但容器正常运行并不一定代表应用健康。我们可以通过Kubernetes提供的探针来探测容器应用是否健康，然后决定是否重启恢复应用到正常工作状态，以及决定容器是否能接收请求。
时间回到1991年2月25号，在一个月黑风高的夜晚，一枚飞毛腿导弹，悄无声息地飞临沙特的达兰美军军营上空，而已经连续作战4天的美军爱国者导弹防御系统，没能识别出这一危险的目标。这个大杀器直扑美军营地，造成了28名士兵死亡，100多人受伤，可谓惨烈！要知道整个海湾战争美军一共才战死了148人啊。
AB实验可谓是互联网公司进行产品迭代增加用户粘性的大杀器。但人们对AB实验的应用往往只停留在开实验算P值，然后let it go。。。let it go 。。。
虽然的确实现了小多图，但的确是预览式的乞丐版，基本不能作为实际使用，无法按照合理顺序排序等，当然微软也提到了小多图的里程碑还有 3 个才发布，以未来每个月一个里程碑来看的话，预计到 2021 年 4 月可以更加成熟。
theta振荡（4—8赫兹）反映了警觉认知控制状态活动和睡眠剥夺，是睡眠状态下压力的标志。本研究中，我们调查了认知任务和睡眠剥夺期间中，脑电位振荡的差异。我们测量了18名年轻健康成年人（9名女性）在3种睡眠剥夺水平下执行6项任务的高密度脑电图。我们发现认知负荷和睡眠剥夺都增加了内侧前额叶皮质区域的theta功率；然而，睡眠剥夺导致了许多额叶其他部位的theta波增加。睡眠剥夺相关的theta(sdTheta）出现位置随任务不同而不同，在视觉空间任务和短时记忆任务中范围最广，在被动音乐学习任务中辅助运动区活动最强，而在空间任务时颞下回皮层最强。此外，任务行为的改变和睡眠剥夺时的theta增加相关，但是相关无任务特异性而且多重校正后不显著。总之，这些结果表示在睡眠剥夺期和认知过程中that a振荡主要发生在与当前行为无关的皮层区域。
本节为《Chapter 1：Why Python for Excel?》的第一部分，简单地讲解了Excel的历史，Excel编程的最佳实践，以及Excel为适应发展而作出的变化。 当你每天花费很多时间
可能你执行了相当多的 sudo 命令，因为你不想一直 sudo su 以 root 身份执行命令。 你注意到，如果你在几分钟内执行一个然后另一个，第二次你不会收到如下消息：[sudo] password for your_username。但是，当两个命令的执行之间有更多时间时，你确实会得到它。 怎样才能让 sudo 持续更长时间？ 的行为sudo在/etc/sudoers文件和by default timeout of thesudocommand is 15 minutes. 该/etc/sudoers
在实际业务中，新用户很重要，但是如何留存老用户更是一个巨大的课题，总的来讲，就是提升服务质量，增强满意度，具体细分在各个行业，运营思路千差万别，我们今天不详细展开。
“内卷化”，原本是社会学家观察到的一个现象，是指一个社会长时间停留在一种简单的自我重复的状态。
本文演示了在时间序列分析中应用分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）。Gasparrini等人[2010]和Gasparrini[2011]阐述了DLMs和DLNMs的发展以及时间序列数据的实现。本文描述的示例涵盖了时间序列数据DLNM方法的大多数标准应用，并探讨了DLNM包用于指定、总结和绘制此类模型。尽管这些例子在空气污染和温度对健康的影响方面有具体的应用，但它们很容易被推广到不同的主题，并为分析这些数据集或其他时间序列数据源奠定了基础。
并且，在较多场景下，模型中真正数据变化的表往往只有一两个，根本没有必要进行全模型刷新。
性能角度主要瞄准三个方向：内存占用，时延，吞吐。在这些角度之外可能围绕OOM是否合理，GC参数是否合理，或者启动速度方面等。
NLP领域今年的竞争真可谓激烈。短短一个多月的时间，BERT又重新杀回GLUE测试排行榜第一名。
睡眠紊乱是重度抑郁症（MDD）的一个关键症状。目前的文献对快速眼动（REM）睡眠的改变进行了很好的描述，但对非快速眼动（non-REM）睡眠的改变却知之甚少。此外，睡眠障碍与MDD的各种认知症状有关，但non-REM睡眠EEG的哪些特征导致了这一点目前尚不清楚。我们综合分析了三个独立收集的数据集（216名被试的N = 284个数据，）中两个中央通道的non-REM睡眠EEG特征。这项探索性和描述性的研究纳入了年龄范围广泛、抑郁症持续时间和严重程度不同、用药或未用药、以及年龄和性别与健康对照组相匹配的MDD患者。我们探讨了睡眠结构的变化，包括睡眠阶段和周期、频谱功率、睡眠纺锤波、慢波（SW）和SW-纺锤波耦合。接下来，我们分析了这些睡眠特征与抑郁症严重程度和程序性记忆的夜间巩固的关系。总的来说，与对照组相比，患者的non-REM睡眠结构没有发现重大的系统性改变。对于non-REM睡眠的微观结构，我们观察到与对照组相比，未用药患者的纺锤波振幅较高，并且在开始使用抗抑郁药物后，SW较长，振幅较低，SW-纺锤波耦合更分散。此外，长期（而非短期）的药物治疗似乎会降低纺锤波的密度。用药患者夜间程序性记忆巩固受损，这与较低的睡眠纺锤波密度有关。我们的结果表明，MDD的non-REM睡眠 EEG的改变可能比以前报道的更精细。我们在抗抑郁药物摄入和年龄的背景下讨论这些发现。
以往的研究表明，饱餐一顿新鲜血液后的埃及伊蚊，将会花几天的时间消化血液和孵育卵子。在此期间，埃及伊蚊将会基本丧失寻找宿主的行为。但是，饱餐对母蚊吸血欲望的抑制作用背后的分子机制仍是未知的。而近期发表在 Cell 上的一篇文章，则揭示了这一有趣现象的分子机制[1]。
本文的目的是展示使用时间序列从数据处理到构建神经网络和验证结果的过程。作为一个例子，金融系列被选择为完全随机的，一般来说，如果传统的神经网络架构能够捕获必要的模式来预测金融工具的行为，那就很有趣了。
设计优良的分析模型是 DAX 高效运行的前提。在本章中，我们将讨论许多与建模有关的主题，这些主题对于理解性能强劲的模型设计非常重要。
芝加哥一所中学，要求学生早七点到校跑步、做运动，心跳达到最高值或最大摄氧量的70%，之后上文化课。开始家长都反对，孩子本来就不愿早起上学，再去操场跑几圈，岂不一进教室就打瞌睡？结果发现正好相反，学生反而更清醒，上课的气氛好了，记忆力、专注力都增强了。一学期下来，这组学生的阅读、理解能力比正规上体育课的学生高了10%。
我们先来屡屡，为什么需要把堆分代？不分代不能完成他所做的事情么？其实不分代完全可以，分代的唯一理由就是优化GC性能。你先想想，如果没有分代，那我们所有的对象都在一块，GC的时候我们要找到哪些对象没用，这样就会对堆的所有区域进行扫描。而我们的很多对象都是朝生夕死的，如果分代的话，我们把新创建的对象放到某一地方，当GC的时候先把这块存“朝生夕死”对象的区域进行回收，这样就会腾出很大的空间出来。
【导读】预训练方法设计有不同的训练目标，包括语言建模、机器翻译以及遮蔽语言建模等。最近发表的许多论文都使用了微调模型，并预先训练了一些遮蔽语言模型的变体。然而，还有一些较新的方法是通过对多任务微调提高性能，结合实体嵌入，跨度预测和自回归预训练的多种变体。它们通常在更大数据上训练更大的模型来提高性能。本文的目标是通过复制、简化和更好地微调训练BERT，以作为更好理解上述方法的相对性能的参考值。
https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/microsoft-named-a-leader-in-2021-gartner-magic-quadrant-for-analytics-and-bi-platforms/
在平时的科研中，我们经常使用统计概率的相关知识来帮助我们进行城市研究。因此，掌握一定的统计概率相关知识非常有必要。
我们对本月的更新感到非常兴奋！我们发布了两个最重要的社区请求：Power BI Pro的增量刷新和分层切片器。此外，我们还对新功能区和一些新的DAX功能进行了一些改进。自上次发布以来，AppSource上发布了一些新的Power BI视觉效果，因此请务必尝试一下！如果您想了解本月的所有更新和增强功能，请查看完整的博客。
这篇文章基于最近一次与Cloud Native Computing Foundation合作，与OverOps工程团队的Brandon Groves和Ben Morrise合作创建的网络研讨会。
只有站在数据分析与商业智能的金字塔顶端往下望，才能更好地纵览整个BI世界的结构。本章中的“五层模型”提纲挈领式的描绘了整个数据分析的过程，并以此为基础讲述了企业级BI和自助式BI的发展轨迹与未来世界对于业务人员数据分析能力的要求。
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单纯讲解时间智能函数犹如盲人摸象，不见全貌，更不见本质。 我们之前写过很多关于时间智能函数的文章，但文本将是最为本质以及最重要的。本文属于 BI佐罗 PowerBI VIP 线下培训部分抽取。
SMART是一种磁盘自我分析检测技术，早在90年代末就基本得到了普及 每一块硬盘（包括IDE、SCSI）在运行的时候，都会将自身的若干参数记录下来 这些参数包括型号、容量、温度、密度、扇区、寻道时间、传输、误码率等 硬盘运行了几千小时后，很多内在的物理参数都会发生变化 某一参数超过报警阈值，则说明硬盘接近损坏 此时硬盘依然在工作，如果用户不理睬这个报警继续使用 那么硬盘将变得非常不可靠，随时可能故障
说明：这两个参数分别指定了 TCP socket 接收和发送数据包的缓冲区大小。如果它们被设为 -1，就使用操作系统的默认值。如果生产者或消费者与 broker 处于不同的数据中心，那么可以适当增大这些值，因为跨数据中心的网络一般都有比较高的延迟和比较低的带宽。
作者 | 邓秋爽：云和恩墨技术工程师，有超过七年超大型数据库专业服务经验，擅长 Oracle 数据库优化、SQL 优化和 Troubleshooting。
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