2016年，我国员工离职率达到20.1%，一线城市22.4%，意味着你身边每10个同事中就有2个会离职。科技行业员工离职率最高，达到25.1%，其中主动离职率为21.6%。员工流失率太高显然对企业长期经营发展是不利，那么将大数据运用于员工离职预测，帮助企业制定策略、留住人才，势在必行，必定大有可为。
用于分析投资组合风险的最受欢迎的模型是因子模型，因为股票具有共同移动的趋势。证券的主要组成部分经常会解释很大一部分差异。由于我们主要关注构成投资组合的多种资产，因此需要对此进行说明。有些问题可能是为什么低市净率的股票要比具有较高市净率的股票好吗？在此，比率的“价格”部分仅是股价（每股），比率的“帐面”部分是“股东权益” /“流通股”，这是公司资产负债表上的项目。
本文介绍了笔者通过一个简单的方法利用Cobra工具来实现自动化代码审计的经验，以及对Cobra工具代码的一些定制改动。
Valgrind 最为开发者熟知和广泛使用的工具莫过于 Memcheck，它是检查 c/c++ 程序内存错误的神器，报告结果非常之精准。
Pylint 是一个 Python 代码分析工具，它分析 Python 代码中的错误，查找不符合代码风格标准（Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8）和有潜在问题的代码。
为了汇总结果，DESeq2 中一个方便的函数是 summary()。它与用于检查数据帧的函数同名。当使用 DESeq 结果表作为输入调用此函数时，将使用默认阈值 padj < 0.1 汇总结果。但是，由于我们在创建结果表阈值时将 alpha 参数设置为 0.05：FDR < 0.05（即使输出显示 p 值 < 0.05，也使用 padj/FDR）。让我们从 OE 与对照结果开始：
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。目的是利用 (1) 在底部安装单元的定期部署期间测量的瞬时流量和 (2) 来自长期部署在河流中的水位数据记录器的瞬时深度测量，以创建和更新评级曲线。额定曲线将用于计算 HOBO 压力传感器部署期间（大约 1 年）的流量。所得数据将用于创建和验证河流 10-15 年期间的回归和 DAR 流量估计。
PyChecker是Python代码的静态分析工具，它能够帮助查找Python代码的bug，而且能够对代码的复杂度和格式等提出警告。
为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。我们将通过 R 和相关的 R 包 rstan 使用编程语言 Stan。
我是一名中间件 QA，我对应的研发团队是有赞 PaaS，目前我们团队有很多产品是使用 go 语言开发，因此我对 go 语言项目的单测覆盖率、集成以及增量测试覆盖率统计与分析做了探索。
现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型。为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。我们将通过 R 和相关的 R 包 rstan 使用编程语言 Stan。
在本节中，我们将详细介绍使用R来计算Logistic回归模型的C统计量。实际上，Logistic回归模型的受试者工作特征曲线（ROC）是基于预测的概率。ROC曲线下面积（AUC）等于C-统计量，所以IBM SPSS软件也可以计算C-统计量，在此不再赘述。
其中，Iit是第i个国家在时间t时观察到的国内投资与GDP的比率，Sit是国内储蓄与GDP的比率，αi表示单个固定效应。残差εit假定为i.i.d.（0，σ2ε）。Corbin（2001）特别使用了该模型，该模型有两个主要缺点。
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢。与现有神经网络实现的不同之处在于，R可以自动设计具有合理预测性能的网络。这增加了神经网络的鲁棒性，但也有助于减少训练时间。
PHP已经由一个制作个人网页的工具发展成为了世界上最流行的网络编程语言。它保证了许多网络上最繁忙的站点的运行。这一转变带来了亟待关注的问题，那就是性能、可维护性、可测性、可靠性以及最重要的一点—安全性。
主要用到VIM和mice包 [plain] view plain install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤： （1）识别缺失数据； （2）检查导致数据缺失的原因； （3）删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替（插补）缺失值 缺失值数据的分类： （1）完全随机缺失：若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关，则数据为完全随机缺失（MCAR）。 （2）随机缺失：若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关，与它自己的未观测值不相关，则数据为随机缺失（
本期“大猫R语言公众号”仍由“村长”供稿。村长继续为大家奉上data.table使用案例心得，希望大家能够继续支持村长！！
社会经济因素会影响大脑的发育和结构，但大多数研究都忽略了在这个过程中损害发育的神经毒性环境带来的损伤，如铅暴露（在我们之前的解读的文章中，一篇多溴联苯醚的化学神经毒素对儿童的阅读网络的发育产生了不良影响。感兴趣的可点击：
贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯
用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往往很慢（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
在《内存、性能问题分析的利器——valgrind》一文中我们简单介绍了下valgrind工具集，本文将使用memcheck工具分析各种内存问题。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
最近我们被客户要求撰写关于有限混合模型聚类FMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
在《内存、性能问题分析的利器——valgraind》一文中我们简单介绍了下valgrind工具集，本文将使用memcheck工具分析各种内存问题。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
Rollup是一个JavaScript模块打包器，它可以将多个模块打包成一个单独的文件，以便在浏览器中使用。与其他打包工具相比，Rollup的主要优势在于它可以生成更小、更快的代码。在本文中，我们将深入了解Rollup的工作原理、使用方法、摇树优化(tree shaking)。
本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出
本文用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。
go vet 是 Go 语言自带的一个工具，用于分析 Go 代码中的常见错误和潜在bug。它可以检查代码中可能存在的各种问题，例如：
-O0 、-O1 、-O2 、-O3 编译器的优化选项的 4 个级别，-O0 表示没有优化, -O1 为默认值，-O3 优化级别最高。
素材来源：https://blog.csdn.net/qq_34430371/article/details/125820927
本文档用于比较六个不同统计软件程序（SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus）的两级分层线性模型的过程和输出。
在Rust的编译器源代码中，rust/compiler/rustc_borrowck/src/diagnostics/find_all_local_uses.rs文件的作用是为了在借用检查期间找到特定局部变量的所有使用。
每当需要分析或修改存储在文件中的信息时，读取文件都很有用，对数据分析应用程序来说也非常重要。
compareGroups包可以通过分组变量来创建单变量分析结果的基线特征表，在创建出表格后可以导出各种格式用于报告。
ldd 命令打印程序和库的共享库依赖项。注意：ldd 不是一个可执行程序，而只是一个 Shell 脚本。
美国时间 2023 年 2 月 1 日，Go 团队官宣 Go 1.20 正式发布。下面让我们一起了解下 Go 1.20 为我们带来的新特性吧。
src/cmd/compile/internal/ssa/prove.go 文件是 Go 语言编译器中的一个代码优化 pass，主要用于静态分析代码中的表达式，发现可能的常量表达式并尝试将它们求解为最终的常量值，从而进行常量传播、死代码消除等优化。
这篇扫描报告其实算是一片比较特殊的文章，因为这是checklist唯一被我直接标记为安全问题的一类，其中很多问题虽然特征明显，但修复逻辑却千变万化，所以统计数据一直波动很大，犹豫了很久才发出来，图片的很多涉及到的合约并不一定真的存在问题，但仍然值得注意。
compilerOptions：编译器选项列表。 include 和 exclude：指定一个文件glob匹配模式列表。
最近我们被客户要求撰写关于GARCH-EVT-Copula的研究报告，包括一些图形和统计输出。
摘要：在与朋友和陌生人做决定时，人类的行为方式可能会有所不同。在不确定的实时交互中，群体中的人际关系和个体特征是否会影响群体决策，目前尚不清楚。利用基于回合制的气球模拟风险任务(BART)，研究了不同人际关系和人际取向下的群体决策倾向。基于功能近红外光谱(fNIRS)的超扫描方法也揭示了前额皮质(PFC)相应的脑间同步(IBS)模式。行为结果表明，与陌生人组相比，朋友组中的二人组表现出不确定性规避倾向。fNIRS结果显示，在不同反馈下，左侧额下回(l-IFG)和内侧额极皮质(mFPC)的反馈相关IBS受到人际关系的调节。正反馈和负反馈过程中PFC各通道的IBS分别基于支持向量机(SVM)算法预测陌生人和朋友群体在不确定条件下的决策倾向。社会价值取向(SVO)的调节作用也通过右侧额极皮质(r-FPC)的IBS在二元亲密度对不确定性下决策倾向的中介作用中得到验证。研究结果表明，在不同的人际关系下，不同的行为反应和IBS模式是群体决策的基础。
启动错误报告 运行go bug命令，Bug打开默认浏览器并启动新的Bug报告，报告包括有用的系统信息
由C ++编程错误引起的漏洞完全是司空见惯的。但是，当程序员编写正确的C ++程序并且编译器将其转换为包含漏洞的目标代码时，这是罕见的。这就是我在去年10月份所经历的事情，但是，当我写的工具崩溃时，我发现故障存在于Visual C ++编译器中。微软将我们的漏洞报告称为CVE-2019-0546，但正如我们将要解释的那样，它仍未完全修补。
作者：LoRexxar'@知道创宇404区块链安全研究团队 时间：2018年9月6日
最近在苦学PHP，虽然PHP在整体功能上不如Java强大，但相比PHP而言Java算是较重量级的，所以在小中型系统的开发上，使用PHP的趋势不可挡，就算是大型网站，比如淘宝也部分使用了PHP（Java后台逻辑+PHP前台展示），所以赶紧开始学PHP啦。首先介绍下比较简单但必不可少且实用的知识，可以当手册查询，适合像我一样的新手看。 一、PHP常用库函数介绍 1. PHP字符串操作常用函数 确定字符串长度 int strlen(string str) 比较两个字符串 a. strcmp
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