在转换不同的数据类型时，相等和不相等操作符遵循下列基本规则： 如果有一个操作数是布尔值，则在比较相等性之前先将其转换为数值——false 转换为0，而 true 转换为1； 如果一个操作数是字符串，另一个操作数是数值...，在比较相等性之前先将字符串转换为数值； 如果一个操作数是对象，另一个操作数不是，则调用对象的valueOf()方法，用得到的基本类 型值按照前面的规则进行比较； null 和undefined 是相等的...要比较相等性之前，不能将null 和undefined 转换成其他任何值。 如果有一个操作数是NaN，则相等操作符返回false，而不相等操作符返回true。...如果两个操作数都是对象，则比较它们是不是同一个对象。如果两个操作数都指向同一个对象， 则相等操作符返回true；否则，返回false。
httpd工作模式中的prefork、worker、event优缺点: http服务,需要客户端和服务器端建立连接,httpd有三种工作模式:prefork worker event 优点:在资源够用的情况下服务稳定...worker:这个就是改进之前的工作模型,就是让一个进程处理多个响应. event:这样模型就是让一个进程产生多个线程,让每个线程处理处理客户端请求,并且每个线程可以处理多个线程 查看MPM,可以使用...每个子进程在生命周期内所能服务的最多请求个数 StartServers 4 服务开启时,启动的子进程的个数; MaxClients...中event参数 StartServices 默认进程数 MinSpareThreads 最小空闲进程数 MaxSpareThreads...,当达到设置值以后,APACHE就会结束当前的子进程 总结: 安全和效率中考虑参数设置,并且自己测试,才能得到比较满意的配置
y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 的模型构建时可能会对其中的截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单的线性回归，是等同（完全一致）的。...第一个模型隐含了截距项，而第二个模型显式地进行了指定。 当我们了解这一点后，我们在实际的操作过程中尽量指明截距项，这样能够更加方便自己和他人理解。...y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。 如果是 y ~ 1 那么得到的模型结果恰好是均值。为什么是均值呢？大家不妨想一想。...相关资料： https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean
ifequal / ifnotequal 在模板语言里比较两个值并且在他们一致的时候显示一些内容，Django提供了 ifequal 和 ifnotequal 标签。 ...ifequal 标签比较两个值，如果相等，则显示{% ifequal %}和{% endifequal %}之间的所有内容 ifnotequal 标签 与 ifequal 对应，当两个值不相等时显示...参数可以是硬编码的 string(单引号和双引号均可),也可以是数字,但不能是 True 或者 False 。 ...其它的参数类型，如字典、列表或 boolean 不能硬编码在 ifequal 和 ifnotequal标签里面。 ...可以使用 if 标签的“==”比较来代替此标签，如： {% if a1 == 'a' %} a1=a2 {% endif %}
前几天有人问我R里面怎么做零模型。 有现成的函数，picante包的randomizeMatrix直接就搞定了。 我回复之后随便在网上搜了一下，意外发现竟然没有搜到相关的文章。 那就简单写写吧。..."frequency", "richness", 2 "independentswap", "trialswap"), iterations = 1000) 3#参数： 4samp：群落数据...除此之外，在计算PD，MPD，MNTD的效应量时，也需要打乱距离矩阵来构建零模型。方法包括： taxa.labels： 打乱距离矩阵上所有物种的标签。...sample.pool： 以相同概率从所有物种池（至少在一个样本中出现的物种的集合）中抽取物种进行随机化。...phylogeny.pool： 以相同概率从所有系统发育池（在距离矩阵中出现）中抽取物种进行随机化。
前面介绍了多个样本均数的多重比较，多样本非参数检验后的多重比较： R语言多个样本均数的多重比较 R语言非参数检验后的多重比较 今天学习下重复测量数据的多重比较，本篇内容和课本结果差异较大，如有错误欢迎指出...使用的数据来自孙振球，徐勇勇《医学统计学》第4版。课本的电子版已上传到QQ群，加群即可免费获取！...数据一共7列，第1列是患者编号，第2列是诱导方法（3种），第3-7列是5个时间点的血压。...ggplot(aes(times,mm))+ geom_line(aes(group=group,color=group),size=1.2)+ theme_bw() 接下来是重复测量数据的多重比较...事前检验课本采用配对t检验，全都和t0的数据进行比较。
作为数据挖掘常用的两个工具软件，R软件和weka软件各有千秋，本文对这两种数据挖掘软件进行了比较与分析。...在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。 R 软件由一组数据操作，计算和图形展示的工具构成。相对其他同类软件，它的特色在于： 1.有效的数据处理和保存机制。...R来自统计界，是一个通用分析统计环境，Weka的起源是在计算机科学，因此专门为机器学习和数据挖掘而设计。在选择分析软件时，你需要仔细考虑你的数据挖掘的目标范围内的各种因素，包括预测潜在部署模型。...所以通常在R中准备好训练的数据（如：提取数据特征……）；整理成Weka需要的格式（*.arff）；在Weka里做机器学习（如：特征选择、分类……）；从Weka的预测结果计算需要的统计量（如：sensitivity...Weak和R的具体比较见下表： ? ? ? ? ? ? ? ?
一、主题模型 要介绍LDA，首先说说主题模型（Topic Model）的概念。主题模型是一种生成式模型，而且是通过主题来生成的。...举例：如果我们要生成一篇文档，它里面的每个词语出现的概率为： 这个概率公式可以用矩阵表示： 其中”文档-词语”矩阵表示每个文档中每个单词的词频，即出现的概率；”主题-词语”矩阵表示每个主题中每个单词的出现概率...；”文档-主题”矩阵表示每个文档中每个主题出现的概率。...给定一系列文档，通过对文档进行分词，计算各个文档中每个单词的词频就可以得到左边这边”文档-词语”矩阵。主题模型就是通过左边这个矩阵进行训练，学习出右边两个矩阵。...通过上面对LDA生成模型的讨论，可以知道LDA模型主要是从给定的输入语料中学习训练两个控制参数α和β，学习出了这两个控制参数就确定了模型，便可以用来生成文档。
前一段时间，一位统计学老师给我写了一封信，问了关于“组内观测次数不相等的多方差分析的多重比较”相关的问题： N0的计算方法如截图所示： 下面这个公式和上面公式是等价的 这个问题很有意思，正常来说，平均数的计算直接用...另外，翻看教科书，《农业试验设计与统计分析》 王福亭，1991，p12，也给出了同样的公式： 翻了一些英文的教材，关于组内观测值不相等的方差分析，也没有找到相关描述。 二、为何要计算N0？...三、用教科书的数据举个栗子 下面是5个不同品种的猪30天增重的数据，目的是分析不同品种的猪是否有显著性差异。...整理到Excel表格中： 为了方便计算se，sed，LSD，这里使用Genstat软件进行分析： 方差分析结果： 注意，教科书汇中的D组，求和应该为77.5，教科书计算为78.5，有误，所以教科书后面的结果不正确...四、推荐结果 虽然，最后也没有找到平均数N0的计算来源，但是可以通过手动计算两两之间的se，进而计算sed和lsd，进行多重比较是没有问题的。 如果组数比较多，用软件计算就可以了。
所有随机种子都是固定的，这意味着这两个模型初始状态都一样。 ? 在我们的第一个实验中，我们只关心最小误差。...由于我们没有任何面向这种相关性的经验数据，所以我们在权值向量中分析特征的重要性。...这说得通，实际上这就是一个非常流行的模式；其次，在同一部电影中，吸血鬼和狼人很可能会同时出现。...抛开模型真正的优化方法，这些模式都被这两种模型学到了，但同时带有轻微的差异，这可以通过考虑W中单个权重重要性看出。然而，正如参数向量相关性证实的那样，两个解决方法是非常相近的。...接下来，我们将研究模型对未知数据的泛化能力。
使用标准R函数和您选择的开发环境，使用CDlastic JDBC Driver for Elasticsearch分析Elasticsearch数据。...您可以在任何可以安装R和Java的计算机上使用纯R脚本和标准SQL访问Elasticsearch数据。...您可以使用适用于Elasticsearch的CData JDBC驱动程序和RJDBC软件包来处理R中的远程Elasticsearch数据。...通过使用CData驱动程序，您可以利用为经过行业验证的标准编写的驱动程序来访问流行的开源数据R语言。...类路径：将其设置为驱动程序JAR的位置。默认情况下，这是安装文件夹的lib子文件夹。 DBI函数（例如 dbConnect 和dbSendQuery ）提供了用于在R中写入数据访问代码的统一接口。
连续型数据的组间比较往往可以采用t检验/wilcoxon检验或者ANOVA方差分析/KW检验来完成。但是对于分类资料来说，这些方法就是行不通的了。...详情点击：R语言系列第四期：①R语言单样本双样本差异性检验R语言系列第四期：②R语言多组样本方差分析与KW检验 在这个部分我们会介绍一系列用于分析表格数据的函数，我们会着重看prop.test()，binom.test...，也就是计算(p1/(1-p1))/(p2/(1-p2))的区间，是一个衡量Fisher检验中相关程度的指标，得到的结果可以跟1比较。...不过这里的结果同样和假设检验的结果相矛盾，原因同上。 和fisher.test()一样，在chisq.test()中的标准χ2检验需要矩阵类型的数据源。...这个部分我们使用Altman的数据，这个例子记录了一组女性是否使用剖腹产生育孩子，以及对应产妇鞋子码数的数据，数据在R语言ISwR数据包里。
一、算术比较器 算数比较器有：==、>、=、<=、!= 但是算数比较器只适用于基本数据类型。...二、equals() equals()是用来比较两个数据是否相等的，当两数据相等时，返回true;当两数据相异时，返回false....注意： 在Object类中equals()比较的是两个引用变量的地址。 当引用变量调用其equals()时，equals()在引用变量内部被重写，比较的是两个具体的值。...如果是两个类对象使用equals()，需要在类对象内部进行重写，否则比较的依然是两个类对象的地址。...是基本数据类型，则不需要调用compareTo()方法，直接运算即可。
之前我学习和自己分析时就遇到过，尝试使用判断的方式事先检查它是不是数据存在问题（这类数据明显不服从正态分布），可以使用正态性检验，或者直接判断是不是样本组内的数据是完全一样的，如果一样就不要这个了。...所遇到的问题： 分析两个样本之间是否存在差异，每个样本三个重复。现在用的是t.test，但有些样本三个重复的值一样（比如有0,0,0或者2,2,2之类的），想问下像这种数据应该用什么检验方法呢？...以下是我的回答： 数据是恒量是无法做t检验的，因为计算公式分母为0（不懂的看下统计量t的计算公式，一般标准差/标准误为分母，所以恒量是不能算的）。...，如果出问题，返回相应的NA，这样我们可以算完后再检查数据。...9508518/why-are-these-numbers-not-equal https://stackoverflow.com/questions/23093095/t-test-failed-in-r
原文地址 本文主要列举在如今前后端分离、手机App大行其道的现状下，用户认证、授权的几种做法及对比。 PS. 本文假设你已经理解了各种认证模式的具体细节。...OAuth 2.0主要解决的是第三方client的授权问题。 User context: Y: 代表被授权的资源是和当前User相关的。 N: 代表被授权的资源是和Client相关的。...App type: web app: 这类App的代码在服务器上执行，用户通过User-Agent（浏览器）下载App渲染的HTML页面，并与之交互。比如，传统的MVC应用。...native app: 这类App安装在用户的设备上，可以认为这类App内部存储的credential信息是有可能被提取的。比如，手机App、桌面App。...答案是可以的，但是有条件，在SSO认证流程的最后一步——获取用户信息——的通信必须是confidential的。
如果你在处理多列数据，虽然你只是在处理单个任务，但是却会看到所有的数据。而使用 R 时，数据都在内存中，只有调出数据才能看到。如果你在转换或计算，你会处理相关列或行的子集，其他所有数据都在后台。...在线查找帮助时，你能准确说明所用数据，并提出具体的问题。事实上，大多数时候，你在线提问时，人们都是直接贴出准确的代码，来解决你的问题。 R 中的项目组织更简单。...在Excel 中，我要准备一系列表格，可能还要准备多个工作簿，然后适当命名，而且各文件名不得重复。我的项目备注分别保存在各个文件中。我的R语言项目组织单独设有一个文件夹，我处理过的所有内容都放在其中。...清理数据、探索性图表及模型。这样便于我理解和查找，也为与我一起工作的其他人提供方便。当然，Excel 也能做到井井有条。我觉得 R 的简洁性更便于使用。 上述几点只能说是锦上添花，而并不是必不可少。...你甚至还可以在 R 中通过 Hadoop 处理大数据。 R 是一个完整的工具集，使用的是数据包。在分析数据时，R 比 Excel 更实用。
1、数据的导入 导入文本文件 使用read.table函数导入普通文本文件 read.table(file,header=FALSE,sep="",...)...read.csv("3.xxx", header=FALSE, sep=","); #指定分隔符 data3 <- read.csv("3.xxx", header=FALSE, sep="\t") 2、数据的导出
首先出现的是协议，模型实际上是对已有协议的描述，因此不会出现协议不能匹配模型的情况，但该模型不适合任何其他非TCP/IP的协议栈。...第三，TCP/IP模型在设计之初就考虑到多种异构网的互联问题，并将网际协议IP作为一个单独的重要层次。OSI参考模型最初只考虑到用一种标准的公用数据网络将各种不同的系统互联。...后来OSI参考模型认识到网际协议IP的重要性，因此只好在网络层中划分出一个子层来完成类似于TCP/IP模型中IP的功能。...无论是OSI参考模型，还是TCP/IP模型都不是完美的，对二者的讨论和批评都很多。OSI参考模型的设计者从工作的开始，就试图建立一个全世界的计算机网络都遵循的统一标准。...在学习计算机网络时，往往采取折中的方法，即综合OSI和TCP/IP的优点，采用一种只有五层协议的体系结构，即我们所熟知的物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层。
在这篇文章中，你将会学到8种技术，用来比较R语言机器学习算法。你可以使用这些技术来选择最精准的模型，并能够给出统计意义方面的评价，以及相比其它算法的绝对优势。...比较并选择R语言的机器学习模型 在本节中，你将会学到如何客观地比较R语言机器学习模型。 通过本节中的案例研究，你将为皮马印第安人糖尿病数据集创建一些机器学习模型。...比较模型：使用8种不同的技术比较训练得到的模型。 准备数据集 本研究案例中使用的数据集是皮马印第安人糖尿病数据集，可在UCI机器学习库中获取。也可在R中的mlbench包中获取。...此函数可以检查模型是可比较的，并且模型都使用同样的训练方案（训练控制配置）。这个对象包含每个待评估算法每次折叠和重复的评估指标。 下一节中我们使用到的函数都需要包含这种数据的对象。...你也可以画出它们之间的差异，但是我发现与上面的汇总表相比并没多大用处。 总结 在这篇文章中你学会了8种不同的技术，可以用来比较R语言机器学习算法模型的估计精度。
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