源于Qt交流群的一名群友提问，一段非常容易出错的代码。...场景 逻辑代码如下： int a = -20; unsigned int b = 10; if ((a+b) > 0) { printf("a + b > 0 \n"); } else {...怎么会是这样的结果。君君也尝试找出答案，以下均为猜测，仅供参考。 猜测 上面代码有一个可疑点就是：(a+b) > 0的判断中a和b的类型都不相同。...我们也没有做出强制转换后再比较的操作，那么就猜测它(a + b)中由编译器执行的强制转换导致的。...引申 下面两个片段是不是和上面的代码逻辑似曾相识呢。
"手机号","mobileisbound":"01","email":null}} 一开始的想法是变为GET请求（可行），然后增加JSONP劫持的回调参数。。。...后来想到响应变参数的方式。 一开始我尝试的是将返回的JSON内容变为HTTP请求参数的格式，但没成功。 后来一想会不会是因为参数命名格式问题导致的，于是开始了下面的测试。...注意同网站其他请求参数的命名方式 ?...结论：大写、英文 响应变参数 （注意参数值都应为B用户，也就是你需要准备A、B两个用户） 上面所述的返回信息中包含了很多“参数”，可生成如下（这里可以使用我写的一个BurpSuite插件进行转换 - https...测试结果发现使用LOGIN参数可以成功的从A用户的个人信息越权获取到B用户的个人信息～
LocalDate.java:368) at java.time.LocalDateTime.from(LocalDateTime.java:456) ... 27 more 采用原生的实现类来实现解析
p=6690 在最近的一篇文章中，我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器，用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。 这篇文章就此问题进行了研究，以展示Rcpp如何帮助克服这一瓶颈。...TLDR：只需用C ++编写log-posterior而不是矢量化R函数，我们就可以大大减少运行时间。 我模拟了模型的数据： ?...前者使用对数后验编码作为向量化R函数。后者使用C ++（log\_post.cpp）中的log-posterior编码，并使用Rcpp编译成R函数。...Armadillo库对C ++中的矩阵和向量类很有用。 ---- 因此，在每次迭代中，提出了系数向量。下面用红线表示链，表示生成数据的参数值。...那么Rcpp实现与R实现相比如何呢？Rcpp的运行时间明显较低。当log-posterior被编码为矢量化R函数时，采样器相对于Rcpp实现运行速度大约慢7倍（样本大小为100）。
R 中的 do.call() 是我极少用到的一个函数，不过它在很多情况下是蛮有用的，之前我也做过简单的介绍。...它可以在实际调用函数时将参数以列表的形式传入，下面是一个简单的函数： f <- function(x) print(x^2) 我们可以用下面的方式调用 do.call()： do.call(f, list...(x = 4)) #> [1] 16 大部分情况下这样的用法是啰嗦的，直接 f(4) 其实已经解决上面的问题了。...最近我需要批量更新参数时发现了 do.call() 的好用之处。 在批量建模时可能需要比较对建模函数设定不同的参数，我们以求和函数作为建模函数举例。...，而且只修改其中 3 个参数，另外参数是外部定义的，比如说其他使用这个函数的人。
今天没有注意所用的数据库是建立在32位的Windows上的，看到内存有8G，就马上将Oracle的SGA改为5G了，结查重起Oracle时马上报 out of memory的错。 ...错误操作如下： SQL> alter system set sga_max_size=5G scope=spfile; System altered....启动时，内存不足，数据库是无法启动的： SQL> shutdown immediate; Database closed. ...3.此方法其实就是通过mypfile.txt指定加载原来spfile的内容，同时在文件后面把spfile中存在的错误修正过来。 ...set sga_max_size=2G scope=spfile; 上面的操作是在Windows下，Linux下也是一样的。
编程的时候经常会遇到一类错误，就是明明代码没有问题。编译也可以通过，但是运行的时候就会抛异常，这就是所谓的逻辑错误了。编译时的错误很好发现，因为编辑器会友好的提示，程序员可以针对性的去处理。...而逻辑错误编辑器是识别不出来的，而且往往编码人员自己写出来的逻辑错误，自己是很难发现的。毕竟编码人员这么写出来了，心里就认为我的代码怎么会有错，肯定是操作不当造成的。很多线上的bug其实就是逻辑错误。...这在开发过程中其实是不能绝对的避免的，但是却可以通过反复测试测试出问题的所在。 而编码逻辑错误，不光是新入行的菜鸟会犯这样的问题。...就连很多工作很久的老鸟依旧避免不了犯错误的时候，甚至于BAT的程序员也会犯这样的错误。因为逻辑问题实在是无处不在，所以才需要我们主动去规避、注意这个问题。...现在很多新手开发的网站都还有这个问题，看看你有没有这个问题吧。 既然逻辑问题这么重要，那么有没有办法能够避免它的出现呢？其实逻辑问题是无法彻底避免的，但是我们可以通过一些设计原则减低逻辑问题的频率。
03 扩大规模，ABC三题 先考虑每两题之间的关系。 ? 再合成三题的关系。等等，好像有点复杂，这不是线性的复杂度，不好意思，小K的智商有点不够用，自闭了。 ?...Wait，总感觉有点怪怪的，倒不是因为太简单，而是对于信息量的直觉告诉我，这种解法忽略了很多的信息量。 只用了总数，而没有用到5道题的错题数量分布。...小K：你说的很有道理，我竟无言以对。 先不跟你扯，咱们进一步思考，这个反例说明了一点：错题不能随意均摊，那就从这点下手。 06 错题均摊 先看错误的分布。 ? 如何将这些错题分配给最多的人。...到这里我们已经发现了规律，优先分配最大的3道会得到更多的人数。而在分配过程中最大的3道顺序会动态变化，这就启发了贪心的思想。...要切出宽度为3的N个矩形，要求总体叠加要尽量的高，最高有多少? 你品，你细品，这是不是同一个问题呀。所以要从最高的前3个开始一点一点的削它，哈哈。 ?
处理vue所有代码中本身的逻辑错误 在main.js中添加代码： // 处理vue代码中本身逻辑错误 Vue.config.errorHandler=function (err){ ElementUI.Message.error...script> 2、在router/index.js中所有的路由最后添加 { path: "*", //表示所有未匹配到的路由都会指向名为...notfound的组件 component: notfound }
来源| 杰瑞IC验证（ID:Jerry_IC） |原创作者| Q哥 大多数编程语言都有所谓的逻辑短路设定。...就是说，在条件判断的时候，如果“逻辑或”表达式第一项已经为真，就不会再判断第二项是否真假。 同理，如果“逻辑与”表达式的第一项已经为假，就不会再判断第二项是否真假。...条件判断的逻辑短路，有点像初中物理学的电路短路问题。 如图所示，开关合上的时候，灯炮不会亮。只有开关断开，灯泡才亮。 ?...举个编程的例子： if（a==5 || b == 5）跟 if（a==5 || （a !...= 5 && b == 5））是完全等价的； 后者很啰嗦，因为只有 a==5 判定为假，才会继续判断 b==5 的真假，所以这里完全不必再判断一次 a != 5 。
最近有一些文章提出与年龄相关的问题：“崭露头角的年轻数据科学家们是学习R语言还是Python更好?” 答案似乎都是“视情况而定”，在现实中没有必要在R和Python中做出选择，因为你两个都用得到。...标签“数据”是指数据用于做什么并不重要，但这是错误的：它是难以且不可能做到科学的在没有得到数据的详细信息，得去了解系统的弱点并生产出来，智能、灵敏的应对非理想好数据。...对于处理这类事情R，Python和RPY的都是有用的工具。 为什么R非常适合数据科学 R语言对有经验的统计分析师来说是非常轻量级. 它由科学家创造，对绝大多数的数据管理任务来说都非常轻松。...特别适合以下几种数据管理任务: 标记数据 填充遗漏值（译者注:比如10行数据每行固定9列，但是第三行却只有5列数据，可以通过R的函数自动补全另外的5列值） 过滤 R语言对标记数据的支持非常友好....RPy2: 架起R语言与Python之间的桥梁 Pandas，Python的数据分析库，目前它已经有很多相同功能，但是RPy2创造了一条很好的从R语言到Python的迁移路线，它让你在学习Python的时候
p=6310 在讨论ROC曲线之前，首先让我们在逻辑回归的背景下考虑校准和区分之间的区别。 良好的校准是不够的 对于模型协变量的给定值，我们可以获得预测的概率。...如果观察到的风险与预测的风险（概率）相匹配，则称该模型已被很好地校准。也就是说，如果我们要分配一组值的大量观察结果，这些观察结果的比例应该接近20％。...为了了解原因，假设我们为我们的结果拟合了一个模型但没有任何协变量，即模型： 对数几率，使得预测值将与数据集中的观察的比例相同。 这个（相当无用的）模型为每个观察分配相同的预测概率。...在R中绘制ROC曲线 set.seed（63126） n < - 1000 x < - rnorm（n） pr < - exp（x）/（1 + exp（x）） y 的逻辑回归模型只包含一个协变量，如果我们使用roc（y~x），ROC曲线看起来完全相同，即我们不需要拟合逻辑回归模型。这是因为只有一个协变量，拟合概率是唯一协变量的单调函数。
我这里有提供测试的表格，直接复制使用即可。 ... 在 Excel 中，IF函数的完整语法是： IF(logical_test, value_if_true, value_if_false) 要进行测试的条件，可以是比较运算（如大于、小于、等于等...）、逻辑运算（如与、或、非等）或其他能够返回 TRUE 或 FALSE 的表达式。...value_if_true： 当 logical_test 为 TRUE 时返回的值。...A1 中的值等于 100，显示"满分"，否则显示"未满分"： =IF(A1=100,"满分","未满分") 如果 A1 中的值大于 20 且小于 80，显示"合格"，否则显示"不合格"： =IF(AND
garchFit() 所使用的参数。...当我们模拟许多过程并查看参数的分布时会发生什么？ 我模拟了 10000 个样本大小为 100、500 和 1000 的 GARCH(1,1)过程（使用与之前相同的参数）。以下是参数估计的经验分布。...，讨论了 R 需要更好的优化计算实践。...正如我在此演示的那样，这些检验严重依赖于对模型参数的连续估计。至少我的实验表明，参数的变化没有被标准差充分捕获，同时也存在参数估计中不可接受的高度不稳定性。...GARCH 模型参数估计的不稳定性也引出了另一个问题，对于不可观测的波动率的建模，参数估计以及校准的结果都是值得怀疑的。所以，某些 SDE 参数的估计和校准的稳定性实验应该提上日程。
之前介绍了多个样本均数的多重比较，今天说说kruskal-Wallis H检验后的多重比较，Friedman M检验后的多重比较。 也是和课本对照着来，孙振球，徐勇勇《医学统计学》第四版。...非参数检验后的多重比较，我们也是用这个宝藏R包：PMCMRplus。 kruskal-Wallis H检验及多重比较 使用课本例8-5的数据。...Nemenyi检验，我们通过多重比较的全能R包PMCMRplus实现。...Friedman M检验及多重比较 使用课本本例8-9的数据，这个方式适用于随机区组设计资料的多样本比较。...进行Friedman M检验需要矩阵形式的数据(这个是R语言里为数不多的不支持formula形式的统计检验函数之一)，可以自己输入，也可以直接读取spss格式数据，然后变成矩阵即可。
argparse进行参数配置 参见：R的命令行参数解析 - 知乎 (zhihu.com)[2]作者：史冬波 这个包其实蛮有意思的： ★为了能够使用Make来构建完整的数据自动分析流程，我们就需要R代码能够从命令行解析参数并在...” 也就是说，源代码中，作者的真实目的，其实并不是整理环境中的变量，而是为了方便调用Rscript，这个之前我们也简单介绍过：[[98-R茶话会17-在后台执行R命令]] 回顾一下之前的Rscript...) 调用解析器，获得参数与参数对应的值。...", stderr()) } cat(paste0(args$a + args$b), "\n") 通过argparse相关函数，我们可以通过-h 参数，获取之前自己预设的各种参数及它们的提示信息...[2] R的命令行参数解析 - 知乎 (zhihu.com): https://zhuanlan.zhihu.com/p/212997106 [3] argparse package - RDocumentation
Solaris下的netstat指令，和Linux下的netstat指令，若干参数含义有一些区别，Linux下netstat的-p参数含义， -p, --programs display...PID/Program name for sockets Solaris下netstat的-p参数含义， -p Displays the net to media mapping table....总结： Tuxedo的ULOG日志，大部分系统错误，可以有一些提示，虽然可能错误提示信息简略，但往往可以指明方向。...netstat指令很有用，可以帮助我们找出，端口是否被占用、以及什么进程占用的，可是Solaris和Linux下netstat的参数略有不同，使用man可以检索详细介绍，不一定要记住所有参数，但需要知道如何检索...判断问题的方向和方法是我需要提高的地方，根据错误提示，是否可以快速定位问题，是否可以了解具体指令、工具的一些区别和用法，快速解决问题，例如文中提到了ULOG，记录了网络错误，无法连接本地IP和端口，直觉上应该首先检索端口
对于我们通常使用逻辑回归建模的二元结果，事情并不那么容易（至少在尝试使用图形方法时）。首先，Y对X的散点图现在完全没有关于Y和X之间关联的形状的信息，因此在逻辑回归模型中应该如何包含X....为了说明，使用R let模拟一些（X，Y）数据，其中Y遵循逻辑回归，其中X在模型中线性进入： set.seed（1234） n < - 1000 x < - rnorm（n） xb 逻辑回归的函数形式 这给出了 该图表明Y的平均值在X中不是线性的，但可能是二次的。我们如何将这与我们从X线性进入的模型生成数据的事实相协调？...在R中我们可以写一个简短的函数来做同样的事情： logitloess < - function（x，y，s）{ logit < - function（pr）{ } if（missing（s））...注意事项 我们在这里看到的方法显然并不完美，在不同情况下或多或少会有用。对于小数据集（例如n = 50），实际上没有足够的数据来非参数地估计Y的平均值如何依赖于X，因此并不是真正有用。
本期作者：徐瑞龙 未经授权，严禁转载 本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》 在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch...包和 tseries 包估计 GARCH(1, 1) 模型参数的稳定性问题，结果不容乐观。...本文承接之前的博客，继续讨论估计参数的稳定性，这次使用的是前文中提到，但没有详尽测试的 rugarch 包。...之前的猜测是对的，样本要极端大才能保证估计的质量。 其他参数的行为。...参数估计的不稳定性集中体现在 β 身上。
在写pipeline的时候，经常把python和R程序都整合进bash脚本里，这样比较方便，python和R怎么解析命令行参数的呢？...python的命令行解析方法 python最常用的命令行参数主要有两个：sys.argv和argparse.ArgumentParser. 1.1....如果这里只提供了一个参数的话，则会因为没有argv[2]而报错： ? image 1.2 argparse argparse是现在解析命令行参数的一个模块，比原来的optparse更加方便。...image.png 2.R中的命令行参数解析方法 R中的命令行参数解析主要用commandArgs()。如下图所示： ? image 运行Rscript greet.R gouzi 得到： ?...image 这里实际上第6位置才是咱们给的参数，如果要想让第一个位置是咱们的参数的话需要加一个trailingOnly=TRUE即可。 ? image 欢迎关注公众号生信编程日常～
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