pandas 在1.0版本发布后，更新频率非常高，今天我们看看关于频率统计的一个新方法。
图论和网络科学工具揭示了静息状态脑电分析中脑功能组织的基本机制。然而，仍不清楚几个方法学方面如何可能使重构的功能网络的拓扑产生偏差。在此背景下，文献显示所选分段的长度不一致，阻碍了不同研究结果之间的有意义的比较。本研究的目的是提供一种不受分段长度对功能连通性和网络重建影响的网络方法。采用不同时间间隔(1、2、4、6、8、10、12、14和16s)对18名健康志愿者的静息状态脑电图进行相位滞后指数(PLI)和振幅包络相关(AEC)测量。通过计算加权聚类系数(CCw)、加权特征路径长度(Lw)和最小生成树参数(MST)对网络拓扑进行评估。分析在电极和源空间数据上进行。电极分析结果显示，PLI和AEC的平均值都随着分段长度的增加而降低，PLI在12s和AEC在6s有稳定的趋势。此外，CCw和Lw表现出非常相似的行为，基于AEC的指标在稳定性方面更可靠。一般来说，MST参数在短时间内稳定，特别是基于PLI的MST (1-6 s，而AEC为4-8 s)。在源水平，结果更加可靠，基于PLI的MST的结果稳定可以达到1 s。这表明，PLI和AEC都依赖于分段长度，这对重建的网络拓扑结构有影响，特别是在电极上。源水平的MST拓扑对分段长度的差异不敏感，因此可以对不同研究的脑网络拓扑进行比较。本文发表在Journal of Neural Engineering杂志。
特征提取在提高分类的准确性中起着非常关键的作用. 对时序特征提取的方法进行归纳分类, 将有利于对特征提取整体性, 全面性的认识. 回顾现有的时间序列中特征提取的方法, 将其总结为四大类, 它们分别是基于基本统计方法的特征提取、基于模型的特征提取、基于变换的特征提取、基于分形维数的特征提取。
ConcurrentHashMap是HashMap的升级版，HashMap是线程不安全的，而ConcurrentHashMap是线程安全。而其他功能和实现原理和HashMap类似。
二.拟合 1.1元多项式曲线拟合(Polynomial Curve Fitting):
LongAdder是一个用于并发环境中的长整型加法操作的类，它提供了比AtomicLong更高的吞吐量。LongAdder在内部维护了一个或多个变量（取决于当前并发级别和系统环境），每个线程对其中一个变量进行操作，从而减少了线程间的竞争。当需要获取总和时，这些变量会被加在一起。
广义上的可重入锁指的是可重复可递归调用的锁，在外层使用锁之后，在内层仍然可以使用，并且不发生死锁（前提得是同一个对象或者class），这样的锁就叫做可重入锁。ReentrantLock和synchronized都是可重入锁
搜狐视频P2P客户端并非单纯的只走P2P的客户端，由于需要向播放器提供数据，并且P2P通道质量的不确定性，需要使用CDN来弥补数据，因此产生了节约比这个指标。节约比，又叫分享率，从微观上来讲就是在一次播放中，通过P2P下载的媒体数据占据总数据量(P2P+CDN)的比例，宏观上指在一段时间内P2P系统提供的带宽占据视频网站总可用带宽(P2P+CDN)的比例。对播放器来说，比较重要的指标是流畅率，流畅率往往和节约比是相互制约的关系，播放器P2P客户端的一个重要任务就是寻找一个兼顾流畅率和节约比的平衡点。
这次抓包实践的目的是搞清楚腾讯视频Windows客户端在点播视频的时候，视频数据是如何传输来到客户端的。
RocketMQ是一个高可用、高性能、高可靠的分布式消息队列，相对于kafka更适合处理业务系统之间的消息。
HashMap是基于哈希表实现的，每一个元素是一个key-value对，其内部通过单链表解决冲突问题，容量不足（超过了阀值）时，同样会自动增长。
本篇文章站在多线程并发安全角度，带你了解多线程并发使用 HashMap 将会引发的问题，深入学习 ConcurrentHashMap ，带你彻底掌握这些核心技术。
在日常工作中，我们最常用的是柱形图、折线图和饼图。今天兰色要分享一个冷门图表：直方图
一、公平锁/非公平锁 公平锁是指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁。 非公平锁是指多个线程获取锁的顺序并不是按照申请锁的顺序，有可能后申请的线程比先申请的线程优先获取锁。有可能，会造成优先级反转或者饥饿现象。 对于Java ReentrantLock而言，通过构造函数指定该锁是否是公平锁，默认是非公平锁。非公平锁的优点在于吞吐量比公平锁大。 对于Synchronized而言，也是一种非公平锁。由于其并不像ReentrantLock是通过AQS的来实现线程调度，所以并没有任何办法使其变成公平锁。 二、可重入锁
上面是很多锁的名词，这些分类并不是全是指锁的状态，有的指锁的特性，有的指锁的设计，下面总结的内容是对每个锁的名词进行一定的解释。
在读很多并发文章中，会提及各种各样锁如公平锁，乐观锁等等，这篇文章介绍各种锁的分类。介绍的内容如下：
（1）Linux： Ubuntu 16.04 （2）Python: 3.5 （3）Hadoop：3.1.3（4）Spark: 2.4.0（5）Web框架：flask 1.0.3 （6）可视化工具：Echarts （7）开发工具：Visual Studio Code
非公平锁是指多个线程获取锁的顺序并不是按照申请锁的顺序，有可能后申请的线程比先申请的线程优先获取锁。有可能，会造成优先级反转或者饥饿现象。
3.频域/时频域分析：通过快速傅立叶变换（FFT），短时傅里叶变换（STFT），小波变换（CWT）等方式将时域信号转换成频域/时频域信号、绘制频域/时频域分布图和地形图并通过不同方式提取感兴趣时频段的振幅信息进行进一步统计分析。
车载软件开发调试，不可能每次都出车路测，否则成本太高。 apollo中提供了cyber_recorder工具，可以将报文录制下来，保存为文件。这样，实际路测的时候，可以把相关报文保存下来，后续可以通过报文回放进行开发调试。 本文主要基于apollo v6.0介绍cyber_recorde的报文录制功能。
在Java并发场景中，会涉及到各种各样的锁如公平锁，乐观锁，悲观锁等等，这篇文章介绍各种锁的分类：
1.文件与数据 Tableau使用的数据结构必须是标准的关系型数据库中的二维表结构。 1.1 Tableau文件类型 文件类型 文件大小 使用场景 具体内容 数据源.tds 小 频繁使用的数据源 完整的数据源定义 数据提取.tde 大 数据源为远程，希望提高库性能 筛选出的部分或完整的源数据本地副本 工作薄.twb 小 默认保存方式 仅包括数据源定义和可视化图表定义，无源数据 工作薄.twbx 大 与无法访问源数据的用户分享工作结果 所有信息和源数据 1.2 数据整理操作 名称与重命名 更改数据类型：数值
因为关注我们公众号的小伙伴，对发表在SCI上的情况更为关心，所以我们在GeenMedical检索中限定了IF大于0的文章，然后进行了统计。
Segment类继承于ReentrantLock，主要是为了使用ReentrantLock的锁，ReentrantLock的实现比 synchronized在多个线程争用下的总体开销小
导语：在腾讯金融科技数据应用部的全民 BI 项目里，我们每天面对超过 10 亿级的数据写入，提高 ES 写入性能迫在眉睫，在最近的一次优化中，有幸参与到了 Elasticsearch 开源社区中。
大伙在面试的时候应该会经常碰到线程 并发方面的问题，而且也会问到你各种分布式锁的概念，本文就给大家整理了下各种锁的分类，希望对你有所帮助。
在日常开发中， 上述这种数据结构肯定不少见，因为golang的原生map是非并发安全的，所以为了保证map的并发安全，最简单的方式就是给map加锁。 之前使用过两个本地内存缓存的开源库， gcache, cache2go，其中存储缓存对象的结构都是这样，对于轻量级的缓存库，为了设计简洁（包含清理过期对象等 ) 再加上当需要缓存大量数据时有redis,memcache等明星项目解决。但是如果抛开这些因素遇到真正数量巨大的数据量时，直接对一个map加锁，当map中的值越来越多，访问map的请求越来越多，大家都竞争这一把锁显得并发访问控制变重。在go1.9引入sync.Map 之前，比较流行的做法就是使用分段锁，顾名思义就是将锁分段，将锁的粒度变小，将存储的对象分散到各个分片中，每个分片由一把锁控制，这样使得当需要对在A分片上的数据进行读写时不会影响B分片的读写。
这是一篇很难写的文章，因为我希望这篇文章能对大家有所帮助。我不会给大家介绍机器学习，数据挖掘的行业背景，也不会具体介绍逻辑回归，SVM，GBDT，神经网络等学习算法的理论依据和数学推导，本文更多的是在流程化上帮助大家快速的入门机器学习和数据建模。 本文主要分为四个部分（限于时间关系会分为上下两篇）： 上篇： 准备篇，主要涉及环境搭建以及pandas基本知识。 应用篇，我会以kaggle上的Titanic为例，从数据源获取，数据清洗，特征处理，模型选择，模型输出与运用。 下篇： 优化篇，介绍了几种优化的方法。
项目都需要输出日志，用于反应系统运行状态或者数据统计。以下内容是个人在服务端系统日志数据的一些经验。
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成绩分数段人数统计，要求输入学生人数m和考试成绩，输出各分数段人数统计结果。成绩放在score数组中，各分段的人数统计个数存到a数组中:将成绩为的人数统计到a[0]中,依次类推……
摘要： 本文给出了数据科学应用中的十项统计学习知识点，相信会对数据科学家有一定的帮助。 无论你是不是一名数据科学家，都不能忽视数据的重要性。数据科学家的职责就是分析、组织并利用这些数据。随着机器学习技术的广泛应用，深度学习吸引着大量的研究人员和工程师，数据科学家也将继续站在技术革命的浪潮之巅。 虽然编程能力对于数据科学家而言非常重要，但是数据科学家不完全是软件工程师，他应该是编程、统计和批判性思维三者的结合体。而许多软件工程师通过机器学习框架转型为数据科学家时，没有深刻地思考并理解这些框架背后的统计理论，
Statistics 统计信息，参考：org.apache.spark.sql.catalyst.plans.logical.Statistics
行为明细数据包含五个要素：WHO、WHEN、WHERE、HOW、WHAT，明细数据记录了用户在什么时间点通过哪个功能模块以何种方式操作了什么内容。行为明细数据大部分来自用户操作日志，经过大数据实时处理后存储到合适的数据存储引擎中，本节所有行为明细数据都存储到ClickHouse表中。
目录切换：cd 切换到别的盘（例如D盘）d: 查看当前目录文件： dir（类似于linux下的ls命令） 创建文件夹 md 文件夹 删除文件夹 rd 文件夹 删除文件 del 文件
通常情况，在我们面临系统的基础设施，例如数据库无法处理量级的请求时候，总是会下意识的使用缓存，这次我们以设计的角度思考，在为你的系统引入缓存之前，它是否真的需要缓存呢？
由于HashMap在并发中会出现一些问题，所以JDK中提供了并发容器ConcurrentHashMap。有关HashMap并发中的问题和原理，强烈建议查看这篇文章进行复习。
Glassdoor利用庞大的就业数据和员工反馈信息，统计了美国25个最佳职位排行榜，其中，数据科学家排名第一。这个工作的重要性可见一斑。毫无疑问，数据科学家所做的事情是不断变化和发展的。随着机器学习的普遍应用，数据科学家们将继续在创新和技术进步浪潮中独领风骚。
这是 W. Edwards 的依据名言，它表明，A/B 测试对于做出良好的商业决策来说至关重要。在 Manomano，我们向数百万用户展示数百万 DIY 和园艺产品，并每天进行数十个 A/B 测试，以改善我们网站的用户体验。
说到Java中的锁，大伙们到底知道多少呢？这可是面试中常问的话题哦。在说Java中有哪些锁之前，首先咱们说说Java锁是什么，他解决了什么问题？
在之前的文章分段随机实践—模拟线上流量中，分享了分段模拟的实现，在实际工作中应用这种方法可以对线上流量进行更加精细化的模拟。
可重入锁是指在同一个线程在外层方法获取锁的时候，在进入内层方法会自动获取锁。 ReentrantLock和synchronized都是可重入锁。可重入锁的一个好处是可一定程度避免死锁。
2022年春节前后主要对2016年（2015年开始，2016年完成）的代码进行彻底的修改。原来的代码需要将读取的管线数据写入excel表格，再从表格读出数据，效率很低。本次采用全局变量存储这些数据，需要的时候将变量中的数据写入表格。表格只是提供最基本的设置参数和管线分段数据。因此，必须先打开autocad和本程序配套的excel表格，否则会出错，因为面板加载的时候，它试图去连接cad和excel。
选自KDnuggets 作者：James Le 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤、蒋思源 「数据科学家比程序员擅长统计，比统计学家擅长编程。」本文介绍了数据科学家需要掌握的十大统计技术，包括线性回归、分类、重采样、降维、无监督学习等。 不管你对数据科学持什么态度，都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。Glassdoor 网站根据大量雇主和员工的反馈数据制作了「美国最好的 25 个职位」榜单，其中第一名就是数据科学家。尽管排名已经顶尖了，但数据科学家的工作内容一定不会就此止步。随着深度学习等技术越来越普遍
不管你对数据科学持什么态度，都不可能忽略分析、组织和梳理数据的重要性。Glassdoor 网站根据大量雇主和员工的反馈数据制作了「美国最好的 25 个职位」榜单，其中第一名就是数据科学家。尽管排名已经顶尖了，但数据科学家的工作内容一定不会就此止步。随着深度学习等技术越来越普遍、深度学习等热门领域越来越受到研究者和工程师以及雇佣他们的企业的关注，数据科学家继续走在创新和技术进步的前沿。
这是一项针对抑郁症患者使用抗抑郁药的药物性肝损伤研究，也是一项回顾性研究，于2020年1月发表于Pharmacopsychiatry杂志（IF：4.34）。
为什么学习统计学习？理解不同技术背后的理念非常重要，它可以帮助你了解如何使用以及什么时候使用。同时，准确评估一种方法的性能也非常重要，因为它能告诉我们某种方法在特定问题上的表现。此外，统计学习也是一个很有意思的研究领域，在科学、工业和金融领域都有重要的应用。最后，统计学习是训练现代数据科学家的基础组成部分。 统计学习方法的经典研究主题包括： 线性回归模型 感知机 k 近邻法 朴素贝叶斯法 决策树 Logistic 回归与最大熵模型 支持向量机 提升方法 EM 算法 隐马尔可夫模型 条件随机场 之后我将介绍
为什么学习统计学习？理解不同技术背后的理念非常重要，它可以帮助你了解如何使用以及什么时候使用。同时，准确评估一种方法的性能也非常重要，因为它能告诉我们某种方法在特定问题上的表现。此外，统计学习也是一个
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