上面的例子就是以 'city' 为基准对两个 dataframe 进行合并, 但是两组数据都是高度一致, 下面调整一下:
本文主要讲述如何通过CM为HDFS启用Federation。如果你对HDFS的Federation不太了解或者想知道Federation能够解决什么问题的话，建议先阅读我之前写的这篇文章《HDFS Federation（联邦）简介》
当时是为了统计县域内的植被覆盖量，折腾了一段时间，解决了这个问题。最近，又碰到了一个类似的需求，也需要统计某个小范围内的数据。简单来说，这个需求是将两个 shp 文件的任意两个对象做相交判断，最后形成一个新的空间对象集合，最后对此集合进行简单统计分析即可。
1. 介绍 柯里化(currying, 以逻辑学家Haskell Brooks Curry的名字命名)指的是将原来接受两个参数的函数变成新的接受一个参数的函数的过程。新的函数返回一个以原有第二个参数作为参数的函数。 在Scala中方法和函数有细微的差别，通常编译器会自动完成方法到函数的转换。如果想了解Scala方法和函数的具体区别，请参考博文Scala基础 - 函数和方法的区别。 2. Scala中柯里化的形式 Scala中柯里化方法的定义形式和普通方法类似，区别在于柯里化方法拥有多组参数列表，每组参数用圆
1、定义 集合是一个无序的，不重复的数据组合，它的主要作用如下： 去重，把一个列表变成集合，就自动去重了； 关系测试，测试两组数据之间的交集，差集，并集等关系。 2、增加元素： s.add(): 吧括号里的元素添加到集合s当中，如果添加的元素已经在列表里有，则不能重复添加。 3、删除元素： s.pop():括号里为空，随机删除一个元素，集合也是无序的。 s.remove():吧括号里的元素删除。尽量有remove删除元素。 4、丢弃元素： s.discard():也是删除的意思，区别是，当元素存在时，两者一样，元素不存在时，discard不报错，remove报错。 5、s.update(): 扩展列表，把括号里的元素一起添加到集合，不同于s.add(只能添加一个元素) 6、s.clear():清空。
集合是一个无序的，不重复的数据组合，它的主要作用是： 1.去重，把列表变为集合就去重了。 2.关系测试，测试两组数据之前的差集，交集，并集等关系 #创建两个集合 list_1 = set([1,3,4,5,6,6,5,7,9]) list_2 = set([2,4,5,6,8,10]) print(list_1,list_2) #输出：{1, 3, 4, 5, 6, 7, 9} {2, 4, 5, 6, 8, 10} #列表变为集合自动去重 #交集 print(list_1.intersection(
1.去重,把一个列表变成集合，就自动去重了 2.关系测试，测试两组数据之间的交集，差集，并集等关系。
T检验是一种用于比较两个独立样本均值差异的统计方法。它通过计算T值和P值来判断样本之间是否存在显著性差异。通常情况下，我们会有两组数据，例如一组实验组和一组对照组。
高中的数学必修三有一个概念——线性拟合，其主要原理是通过对两组变量的统计值模型化。高中的的模型主要是简单的一维线性模型，在某种程度上也可以叫做一次函数，即 y = kx + b 的形式。这是一个简单的线性拟合，可以处理两组变量的变化趋势呈现相当的线性规律的问题，且关于因变量只有一个自变量。实际情况下，对于一个目标函数进行估计，其影响因素可能会有多个，且各个因素对于结果的影响程度各不相同。若多个变量的的取值与目标函数取值仍呈现线性关系，则可以使用多元线性回归进行建模预测。本文将从一元线性回归推广到多元线性回归。并通过统计学的显著性检验和误差分析从原理上探究多元线性回归方法，以及该方法的性质和适用条件。
即比较不同组别的平均值有没有差异。比如我想比较A/B/C三个班的平均年龄有没有差异，就是个很典型的单因素方差分析案例，因素只有班级这一个。举医学上的例子就是：轻度组/中度组/重度组的治疗效果。
# Auther: Aaron Fan ''' 集合是一个无序的，不重复的数据组合，它的主要作用如下： 去重，把一个列表变成集合，就自动去重了 关系测试，测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系 ''' list_1 = [1,3,4,7,3,6,7,9] #去重 list_1 = set(list_1) list_2 = set([2,6,0,66,22,8,4]) list_3 = set([1,3,7]) print(list_1) print(list_2) print(list_3) pri
联合类型在 TypeScript 中相当流行，你可能已经用过很多次了。交叉类型稍微不那么常见。它们似乎引起更多的困惑。
“A/B测试不一定是最好的评估方法。它不是万能的，但不会A/B测试肯定是不行的。”
AB测试最核心的原理，就四个字：假设检验。检验我们提出的假设是否正确。对应到AB测试中，就是检验实验组&对照组，指标是否有显著差异。
上周，来自UIUC的中国博士生Liyuan Liu提出了一种兼具Adam和SGD两者之美的新优化器RAdam，收敛速度快，还很鲁棒，一度登上了GitHub趋势榜。
这种把大问题分解成小问题来解决(治理) [ Divide And Conquer 我觉得Conquer应该翻译成解决比较好 ] 的方法被称为 ‘ 分治 ’
适用于计量资料、正态分布、方差具有齐性的两组间小样本比较。包括配对资料间、样本与均数间、两样本均数间比较三种，三者的计算公式不能混淆。
有了数据来源，有了抽样方法这还不够有力，还需要一些其它的方式来帮助人们识别认知对象的差异与差异来源，这就用到了对照实验。对照实验是一种统计研究的方法，在互联网领域以及其它涉及大量服务对象的行业中会倾向使用一种叫做“AB测试”的对比方式，其实就是统计学中的对照实验。 对照实验的思想方法很简单，将观测对象分为两个组A和B，A称为实验组，B称为对照组。在实验过程中有意识地改变某个变量的情况（例如变量x），然后看另一个变量变化的情况（例如变量y），这个动作的施加是在实验组上进行，而对照组不做这种动作施加。通过一段
前面八章介绍了R软件的基础知识,这些知识都是零碎的操作与处理,虽然不能处理一个完整的实际案例,但却非常重要,接下来,主要讲数据挖掘中处理实际案例之前,所需要的一些模型和功能,我们先从传统的统计学开始,
这是我面的第一家公司，也是拿到的第一个offer 师兄和面试官都给我留下很深刻的印象 (悄悄: 得知公司业务很强，利润很大 📷 面试体验 a. 作业帮的提前批面试时间相对较早，今年是在7/8月份 b. 面试内容更侧重编程和逻辑题，项目没有问的非常深入 c. 面试体验很好，面试官都很nice，流程很快，衔接很好 一面 编程题： 逆时针打印数组 （剑指offer 和 leetcode54都有的常见题，常为顺时针打印数组） 给先序遍历重构二叉树 （例如输入为124XXX3XX，X表示空，无叶子节点） 有随机数0
在比较两种不同的机器学习算法或比较相同的算法与不同的配置时，收集一组结果是一个好习惯。
左侧：原始版本的LoRA，权重是稠密的，每个样本都会激活所有参数；右侧：与混合专家（MoE）框架结合的LoRA，每一层插入多个并行的LoRA权重（即MoE中的多个专家模型），路由模块（Router）输出每个专家的激活概率，以决定激活哪些LoRA模块。
如果你让 n 个数学家来定义数学到底是什么，你可能会得到 2n 个不同答案。在我看来，它将事物抽象化到只剩下核心要素，并为推理任何事物提供了最终的框架。
目的：利用来自某总体的样本数据，推断该总体的均值是否能与制定的检验值之间存在显著的差异 要求：样本来自的总体服从正态分布 步骤： 1、提出原假设：总体均值与检验值之间不存在显著差异 备择假设：总体均值与检验值之间存在显著差异 2、选择检验统计量 3、P<0.05，拒绝原假设，总体均值与检验值之间存在差异 P>0.05，接受原假设，总体均值与检验值之间不存在显著差异
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 1.研究背景 由于缺少可以参考的生理指标，帕金森病(Parkinson’s disease, PD)的临床诊断非常困难，特别是在疾病的早期。早期PD无药物患者以运动功能受损、认知能力下降等临床症状为特征，这些症状是由大脑动态活动功能障碍引起的。PD患者早期非药物状态下的脑功能障碍指标可能为PD早期诊断及后期治疗提供有价值的依据，为了寻找PD脑功能障碍的时空特征标志，研究人员采用静息状态脑电图微状态分析，在亚秒时间尺度上对23例无药物治疗的PD患者与23例健康对照者的全脑短暂稳定状态进行了比较。脑电图微状态反映了短暂稳定的具有时空特征的脑拓扑结构，而空间特征的微状态分类和时间参数为了解PD患者的脑功能活动提供了依据。为了进一步探讨时间微状态参数与显著临床症状之间的关系，以确定这些参数能否作为临床辅助诊断的依据，研究人员采用一般线性模型(general linear model, GLM)来探讨微状态参数与临床量表及多个患者属性的相关性，并采用Wilcoxon秩和检验来量化影响因素与微状态参数之间的线性关系。 2、方法 2.1被试 纳入天津医科大学总医院精神科23例患者(15例女性，年龄60-74岁，平均67岁;8男:年龄65-75岁，平均68岁)。 9例患者以运动迟缓为首发症状，14例为静息性震颤。所有患者均被诊断为原发性PD，病程3.2±2.5年，所有患者均在无药效学效应(即无药物作用)情况下，为收集脑电图数据而停药超过12 h，没有患者出现头部震颤。此外，23名年龄和性别匹配的健康参与者(12名女性:年龄范围60-70岁，平均年龄65岁;11名男性:年龄60-74岁，平均66岁)无神经或精神病史为对照组。表1描述了纳入患者的详细信息。
#基本统计分析 #整体描述性统计分析，针对数值变量 attach(mtcars) opar = par(no.readnoly=TRUE) d = mtcars[c("mpg","hp","wt")] head(d) #summary #较标准正态分布呈现正偏，且较平。（偏度为正，峰度为负） summary(d) plot(density(mpg)) #describe #多了峰度，偏度等数据 library(psych) describe(d) #分组描述统计，针对数值变量 #aggregate,f
说明: 拿list_1每一个元素去list_2中查找，如果有，直接忽略，否则就直接输出。
非参数秩方法，即不假定总体分布的具体形式，从数据本身获得所需信息，适用范围广，但忽略了分布类型，针对性差。
在做任何课题之前，我们都需要计算推荐的样本容量，不然不论是研究生开题还是答辩，总有人要问你你的样本容量是多大这样的问题，所有我们这里简单给大家说说如何计算简单检验的样本容量和把握度。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.14350.pdf
每篇SCI都免不了做各种比较，比较两组间、甚至多组间的差异。小编整理了一些组间比较的可视化，总能找到适合你文章的那一款！
人工智能技术能够把计算机变成像人一样具备思考能力，这看起来非常神奇，很多人以为内部机理一定非常复杂，复杂到只有那些穿着白大褂的大胡子科学家才能明白。诚然技术原理确实不简单，但通过大白话，以普通人能理解
截至 12 月 23 日美股收盘，美国知名影视公司奈飞（Netflix）市值 2720 亿美元（约合 17318.8 亿元人民币）。据悉，奈飞是利用 A/B 测试做出决策，以不断对产品做出改进。
研究人员将其称为ScreenAI，是一种理解用户界面和信息图表的全新视觉语言模型。
说起排序，总是会想起大名鼎鼎的快速排序，等自己再次翻开快速排序时，感觉是很陌生的，从这个对比也能看出自己确实是已经忘记了曾经重要的日子。 快速排序使用了分治思想，分而治之。为了达到它传说中较低的时间度，接受了来自大家多年的挑战还依然是名副其实的快速排序。 一个简单的例子就是通过简单的实例来说明。 我们假设一组数字如下： 6,9,4,1,8,7,2,3,5 我们假设以第一个数为参考，即temp为6，两边的数分别为i,j,从这组数的两边来比较这个中间变量，不断的移动下标，从右边开始寻找比temp小的数，从左边开
简介： 集合是无序的，不重复的数据集合，它里面的元素是可哈希的(不可变类型)，但是集合本身是不可哈希（所以集合做不了字典的键）的。以下是集合最重要的两点： 1、去重，把一个列表变成集合，就自动去重了。 2、关系测试，测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系。 一、集合的创建 1 set1 = set({1,2,3,4,5}) 2 set2 = {1,2,3,4,5} 3 set3 = set('abc') 4 print(set1,set2,set3) #{1, 2, 3, 4, 5} {1, 2, 3,
集合是无序的，不重复的数据集合，它里面的元素是可哈希的(不可变类型)，但是集合本身是不可哈希（所以集合做不了字典的键）的。
在比较性的纵向临床研究中，主要终点往往是发生特定临床事件的时间，如死亡、心衰住院、肿瘤进展等。_风险_比例估计值几乎被常规用于量化治疗差异。然而，当基础模型假设（即比例危害假设）被违反时，这种基于模型的组间总结的临床意义可能相当难以解释，而且很难保证模型的建立在经验上的正确。例如，拟合度检验的非显著性结果并不一定意味着_风险_比例假设是 "正确的"。基于限制性平均生存时间（RMST）的组间总结指标是_风险_比例或其他基于模型的措施的有用替代方法。本文说明了如何使用该包中的函数来比较两组限制平均生存时间。
也许所有机器学习的初学者，或者中级水平的学生，或者统计专业的学生，都听说过这个术语，假设检验。
集合是无序的，不重复的数据集合，它里面的元素是可哈希的(不可变类型)，但是集合本身是不可哈希（所以集合做不了字典的键）的。以下是集合最重要的两点：
set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。 集合是一个无序的，不重复的数据组合，它的主要作用如下： 去重，把一个列表变成集合，就自动去重了 关系测试，测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系 集合(set)：把不同的元素组成一起形成集合，是python基本的数据类型。 集合元素(set elements):组成集合的成员(不可重复) >>> li=[1,2,'a','b'] >>> s =set(li) >>> print(s
“这些问题已经，而且可能永远留在自然界难以捉摸的秘密之中，它们属于人类智力根本难以接近的一类问题。 - 1849 年 9 月，伦敦时报，霍乱如何传染和传播
在临床试验中，常常分不清楚所要分析的数据是什么资料类型，以及不明确用什么统计分析方法去分析自己手头上的数据。鉴于以往的数据分析经验，写成如下内容供参考。
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飞扬 / 撰写 整理 数说君 / 编辑 ---- 1. 关于非参数检验 上一文（1. 单样本非参数检验 | 非参数检验汇总）中已经说过，相比参数检验，非参数检验不需要管那么多假设，想象这样的场景： 我想检验某组数据是否符合某个分布，两组数据的分布是否有差异（废话我当然不知道他们的总体分布，不然我还检验干嘛？） 我不知道两组样本的均值和方差，但我就想检验这两个总体分布是否一样； 这个时候就需要非参数检验，顾名思义，不需要理会那么多参数了。 在第一文中，介绍了单样本的非参数检验——检验某组数据是否符合某种特
列表 列表：一个值，包含多个字构成的序列，用[ ]括起来，[]是一个空列表，不包含任何值，类似于空字符串，负数下标表示从后边开始，-1表示列表最后一个下标，它是一种可变的数据类型，值可以添加、删除或改变； +用于连接两个列表并得到一个新列表；*用于一个列表和一个整数，实现列表的复制；del将删除列表中下标处的值；in、not in用于确定一个值是否在列表中； 多重赋值技巧：变量数目和列表长度必须严格相等，eg； cat = ['fat', 'black', 'loud'] size, color, disp
Redis 中除开最常用的 5 种数据类型之外，还有 3 种特殊的数据类型，他们是：
本文列出了文献中出现的一些最常见的统计错误。这些错误的根源在于无效的实验设计、不恰当的分析或有缺陷的推理。作者对如何识别和解决这些错误为研究者和审稿人提供了建议。每条错误之后还有Further reading提供之前关于此错误的讨论。
不知道大家是否记得，前面的文章给大家介绍过一种用于降低混杂的实用方法——倾向性评分法（Propensity Score Method，PSM）。倾向性评分（PS）的定义在这里就不赘述了，有兴趣或者想重温一下的朋友可以阅读一下我们之前发的文章。倾向性评分只是一个用于综合需要调整变量的分数，而综合完之后我们要用传统的方法去调整倾向性评分，常用的方法有4种，匹配、加权、调整以及分层。那么重点来了，相信很多朋友在阅读完之前的文章都会有一个同样的问题——谁是4个方法中的大哥？
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