老孟导读：此篇文章是生命周期相关文章的番外篇，在查看源码的过程中发现了这一有趣的问题，欢迎大家一起探讨。...为什么 build 方法放在 State 中而不是在 StatefulWidget 中呢？其中前2点是源代码的注释中给出的原因，最后一点是我的一点个人理解。...闭包 this 指向异常 假设 build 方法在 StatefulWidget 中，StatefulWidget 的子类写法如下： class MyWidget extends StatefulWidget...如果 build 方法在 State 中，代码如下： class MyWidget extends StatefulWidget { final Color color; const MyWidget...性能 有状态的组件包含StatefulWidget 和 State，当有状态组件的配置发生更改时，StatefulWidget 将会被丢弃并重建，而 State 不会重建，框架会更新 State 对象中
作者：何甜甜在吗 来源：http://1t.click/a7Gm 在项目开发过程中经常遇到时间处理，但是你真的用对了吗，理解阿里巴巴开发手册中禁用static修饰SimpleDateFormat...在多并发情况下使用SimpleDateFormat需格外注意 SimpleDateFormat除了format是线程不安全以外，parse方法也是线程不安全的。...方法实际调用alb.establish(calendar).getTime()方法来解析，alb.establish(calendar)方法里主要完成了 a、重置日期对象cal的属性值 b、使用calb中中属性设置...cal c、返回设置好的cal对象 但是这三步不是原子操作 多线程并发如何保证线程安全 - 避免线程之间共享一个SimpleDateFormat对象，每个线程使用时都创建一次SimpleDateFormat...保证每个线程最多只创建一次SimpleDateFormat对象 => 较好的方法 1.Date对时间处理比较麻烦，比如想获取某年、某月、某星期，以及n天以后的时间，如果用Date来处理的话真是太难了，你可能会说Date类不是有
一、需求背景 部门通常指的是在一个组织或企业中组成的若干人员，他们共同从事某一特定工作，完成共同的任务和目标。...在组织或企业中，部门通常是按照职能、工作性质或业务范畴等因素进行划分的，如财务部门、人力资源部门、市场部门等。...在实现公司内部 OA 系统时，难免会遇到 部门编号 这个概念。...三、基础工作 同学们在创建完成项目之后，在 cn.zwz.entity 新建一个 User 员工类，如下图所示。 在员工类中定义 部门编号 和 姓名 两个字段，代码如下。...同学们在开发自己的商业订单时，可以采取这个方案来处理大量的选择逻辑。
开发高性能应用 在应用性能方面，Flutter 同样明显领先于 React Native。在几乎所有性能测试中，Flutter 的性能都比 React Native 更好。...React Native 需要使用格拉器或中间件才能通过 JavaScript 与原生组件进行通信，而 Flutter 则完全不需要。这不仅可以加快开发速度，更可以优化运行速度。...例如，在使用 Flutter 时，应用中动画的运行速率可以达到每秒 60 帧。 对于混合应用开发，在将代码、原生组件以及库集成至新架构中时，React Native 会带来更高的复杂性。...React Native 在官方文档中并不提供任何明确的支持或定义步骤，导致开发者找不到得到广泛认可的发布流程自动化指南。...总结 尽管 React Native 与 Flutter 在正面对抗中可谓各擅胜场，但 Flutter 拥有更丰富的内置支持、工具与说明文档选项。
而一旦有了服务器，上面的服务器程序搭建才一直是困扰移动APP（或PC网站）项目最大的痛点。并且这个过程中存在很大的不确定性。...云服务的大量涌现，让服务器端程序的开发变得简单高效，PaaS提供了很多成熟的服务器端功能，省去了大量代码开发工作量，让移动APP项目服务器端开发工作更加可控，让很多之前不敢想象的功能快速集成到你的移动APP中，...因此PaaS云服务的普及带来的改变就是“让创业者和创新者更多关注自己的业务本身，而不是技术”。 企业CTO从技术牛人转变为“采购员” IaaS服务就是卖服务器，而PaaS服务器是卖牛x程序员。...PaaS云服务的主要表现形式就是“API” PaaS云服务，主要以API的形式作为服务载体，选择不同的PaaS服务商就是在选择不同的API，越来越多的PaaS服务被集成在同一个移动APP内。...云时代，带来的颠覆性价值不是IaaS，PaaS服务已经名正言顺的成为推动行业快速发展的云服务的主力军。
，用于描述在n次独立的伯努利试验中成功的次数的概率分布。...在超几何分布的模型中，我们从一个包含有限个对象的集合中进行抽样，这些对象分为两类：成功状态和失败状态。在每次抽取时，一个对象被选中并从总体中移除，这导致每次抽取后总体组成的变化。...这种“无放回”的抽样方法使得超几何分布与有放回抽样的二项分布不同。...+b+1)}$Beta分布因其灵活性和在各种不同应用场景中的适用性而备受关注。...例如，在贝叶斯统计中，Beta分布经常被用作二项分布的共轭先验，这使得它在处理概率估计问题时非常有用。此外，Beta分布在可靠性工程、生存分析和经济学模型中也有广泛应用。
所以你已经知道，如果抽样没有做什么太奇怪的事情，红色按钮应该表现得更好！这就是为什么我们要把数据放在对照组中。但从现在开始，假设数据的产生是未知的，因为这就是我们在现实中一直面对的情况。...虽然没人说过要这么理解，但做出这么清晰而简洁的描述看起来也没什么毛病，不是吗？现在，贝叶斯来拯救 A/B 测试。...我们现在需要决定两个参数的先验分布。由于转化率可能介于 0 和 1 之间，因此Beta分布是有意义的。Beta 分布有两个参数 a 和 b，可以通过改变它们来创建不同的分布。 ?...要回答这个问题，我们可以对两个后验分布进行抽样，看看红色比率比蓝色比率高的频率。幸运的是，这些样本已经存储在trace对象中。我们只需要看看红色比率样本比蓝色比率样本大的频率。...这样你就可以确定只有你改变的东西导致了结果的改变，而不是其他任何东西。不是人们的年龄或性别，也不是你收集数据的工作日。 通常情况下，人们使用经典的 A/B 测试，往往会使用 p 值。
创建这个模型，我们通过数据和马尔可夫链蒙特卡洛去寻找最优的alpha和beta系数估计。 马尔可夫链蒙特卡洛 马尔可夫链蒙特卡罗是一组从概率分布中抽样，从而建立最近似原分布的函数的方法。...这个算法会给出所有它所生成的alpha 和beta值。我们可以用这些值的平均数作为alpha 和beta在logistic函数中可能性最大的终值。MCMC不会返回“真实”的数值，而是函数分布的近似值。...这篇文章中并不会涉及到具体的估算方法（方法之一就是计算轨迹的自我相关性），但是这是得到最准确结果的必要条件。PyMC3的函数能够评估模型的质量，包括对轨迹、自相关图的评估。...为了展现这种不确定性，我们可以使用所有的alpha、beta值来估计某个时间点的睡觉概率，而不是使用平均值，并且把这些概率值展现在图中。...偏态分布有三个参数：平均值、偏离值，以及alpha倾斜值。这三个参数的值都需要从MCMC算法中得到。下面的代码创建了模型，并且使用了Metropolis Hastings抽样。
这样，变量的随机性和耦合性就被分离开来，其中随机变量各自的随机性由边缘分布描述，而随机变量之间的耦合特性则由Copula函数描述。...1.Copula在多元联合分布建模 Copula函数在金融风险管理、精算学和统计推断等领域有广泛应用。...这些参数中的每一个都可以用给定的概率密度函数（PDF）来描述。如果想要生成一组新的参数值，就需要从这些分布（也称为边缘分布）中进行抽样。...选择将一些参数拟合到一个scipy分布上，然后在一些样本上使用该函数的CDF方法，或者用一个经验CDF工作。这两种方法在笔记本中都有实现。...,size=sz) #通过对样本中的数值应用CDF来实现边缘分布 U=beta.cdf(X,a,b) V=lognorm.cdf(Y,sc) #画出它们直观地检查独立性 plt.scatter(U,V
前言 在机器学习的学习旅程中，统计学作为支撑理论之一，是理解数据与模型之间关系的关键。无论是在数据分析、模型评估还是假设检验中，统计学都有着举足轻重的作用。...如果数据分布偏向左侧，偏度为负；如果偏向右侧，偏度为正。 1.2 推断统计 推断统计帮助我们从样本数据推断总体特征。它是机器学习中模型训练与评估的基础，尤其在处理大规模数据时显得尤为重要。...在机器学习中，置信区间可以帮助我们评估模型参数的稳定性，或者推断某些统计量（如均值、比例等）的范围，从而增强对结果的信心。...在机器学习中，回归分析不仅用于预测目标变量，还在模型评估中起到了重要作用。通过这一部分，你将了解如何利用简单和多元回归来分析数据中的变量关系，并通过实例掌握回归模型的实际应用。...推断统计通过抽样与假设检验，为我们提供了从样本推测总体的工具。 回归与相关性分析帮助我们建立了变量间的关系，解释了数据的逻辑。 展望： 在接下来的博客中，我们将继续深入学习机器学习的数学基础。
请注意，这是指均值的不确定性，这与数据分布本身不是一回事。这就是为什么你看到在红色阴影区域内的蓝色点数远少于95％。...由于所有结果都是0或1，并且以相同（未知）概率绘制，我们知道1和0的数量遵循二项分布。这意味着“n个用户中 k个已转化”的情形的置信区间是Beta分布。...这个算法的核心是计算均值，但是是为n次再抽样（bootstrap）计算均值，其中每个bootstrap是我们观测中的随机样本（替换）。...我们可以通过在拟合k和m的同时在直线周围拟合正态分布来做到这一点。我将使用最大似然方法来做到这一点。如果你不熟悉这种方法，不要害怕！...它类似于bootstrapping，但MCMC有更好的理论基础（我们使用贝叶斯规则从“后验分布”中抽样），并且它通常要快几个数量级。 为此，我们将使用一个名为emcee的库，我发现它很好用。
在n次试验中，观察到有k次点击的概率为： 例如，如果有100个visitors，该广告的点击率为10%，点击次数的概率分布(PMF)为： 即上面公式中：n=100, 横轴为k，纵轴为p。...为了在一个广告上模仿点击，我们首先使用一些分布上的CTR的值，接着使用它们作为在二项分布上的点击概率。这意味着我们需要两个随机变量。首先，是一个在[0,1]范围内的CTR的连续分布。...你可以注意到它将高度集中围绕在20%的CTR中。 将Beta分布与Binomial分布结合在一起，称为Beta-Binomial分布。...在我们的案例中，在结定参数集（CTR）下的观测的似然（likelihood）由二项分布给出。二项分布似然加上Beta先验，允许我们使用联合先验概率来获取一个后验分布。...在我们的先验 下，经过N次曝光观测到x次点击，得到的后验是这样一个Beta分布： 。
这里的 在A/B/n实验中，通过比较不同实验组与对照组的效应值大小选择最优实验组。...实践中往往需要保证不同样本特征分布是相似的，例如A/B中的实验组和对照组、机器学习的训练集和测试集等 数据准备 from faker import Faker from faker.providers...这里目的是验证特征分布的一致性，暂不考虑实际业务场景 整体上看实验、对照组在各特征上的分布接近 样本相似性校验 卡方检验 通过列联表检验不同离散变量对分组是否有影响 将连续变量分箱为离散变量 # 连续变量离散化...KL: 0.0 / JS: 0.0 age_bins KL: 0.0 / JS: 0.0 activeDays_bins KL: 0.0001 / JS: 0.0 PSI PSI反映了验证样本在各分数段的分布与建模样本分布的稳定性...在建模中，我们常用来筛选特征变量、评估模型稳定性 可以用来衡量两个分布的差异有多大，当两个随机分布完全一样时，PSI = 0；反之，差异越大，PSI越大。
4.3中，每条水平线的长度代表了到达时间间隔： 图 4.3：随时间到达，其中到达时间间隔呈指数分布，使得某一时间的到达次数成为泊松过程 接下来，我们定义一个函数，将评估在某个时间内计数的概率分布，这里我们取...在本篇中，我们从具有给定rate参数的指数分布中抽样了 50 个点。...我们必须进行一些小的转换，因为 NumPy 的Generator方法用于从指数分布中抽样使用了一个相关的scale参数，即1除以rate。...我们可以看到，根据更新后的后验分布，新的概率为 13%，而不是先前的 3%。...这通常意味着总体不是正态分布，但比这更广泛。在这个配方中，我们从均匀分布中抽样，但这仍然比通常需要非参数检验时更有结构化的例子。非参数检验可以和应该在我们不确定基础分布的任何情况下使用。
由于模型是在老的模型产生的数据上学习和验证的，而线上的数据与之前是不同的，因此离线评估并不完全代表线上的模型结果。因此我们需要在线评估，来验证模型的有效性。...此时处理方法要视具体情况而定，如当数据明显的分为有限类时，可以采用分层抽样方式选择测试数据，保证数据分布比例的平衡。...Bootstrap通过有放回抽样生成大量的伪样本，通过对伪样本进行计算，获得统计量的分布，从而估计数据的整体分布。...1）混淆矩阵 在人工智能中，混淆矩阵（Confusion Matrix）是非常有效的评估模式，特别用于监督学习（在无监督学习中一般叫做匹配矩阵）。...Precision和Recall适用于正负样本差异很大的情况，Precision不能用于抽样情况下的效果评估，Recall不受抽样影响。
随机数的使用是很多算法的关键步骤，例如蒙特卡洛法、遗传算法中的轮盘赌法的过程，因此对于任意一种语言，掌握其各类型随机数生成的方法至关重要，Python与R在随机数底层生成上都依靠梅森旋转（twister...Python numpy中的random模块 from numpy import random ?...，下面针对其中一些常见的举例说明： 1.random.random_sample()与random.random() 生成[0,1]之间的服从均匀分布的浮点随机数 from numpy import random...8]) random.choice(list,6,replace=False)#无放回 Out[9]: array([1, 3, 9, 4, 0, 8]) 7.random.rand() 生成0-1中服从均匀分布的多个随机数...sample(1:10,5,replace=F)#无放回 [1] 3 2 6 8 1 4.set.seed() 以括号内的整数值作为随机数发生算法的起点，因此通过控制伪随机数种子的参数，可以实现随机抽样的重现
Huttner等人认为它可能来自实际经验相关矩阵的特殊性质（而不是他们用于蒙特卡罗模拟的一致随机相关矩阵）。...import hierarchy from multiprocessing import Pool from numpy.random import beta from numpy.random import...中心度表示一个节点在网络中处于核心地位的程度；中心势表示整个图的紧密程度。换句话说，度表示单个节点的性质，而势表示整个图的性质。...onion法： import numpy as np from numpy.random import beta from numpy.random import randn from scipy.linalg...为什么统计分布是双峰的？是不是因为本质上存在两种类型的相关矩阵和MVP？例如，压力市场时期与正常市场时期的比较。
此条件分布不是已知分布，因此我们不能简单地使用Gibbs从中进行采样。相反，在每个gibbs迭代中，我们需要另一个采样步骤来从该条件后验中提取。第二个采样器将是MH采样器。...但是，有时仅接受具有较低密度评估的提案-提案的相对密度评估越低，其接受的可能性就越低。 经过多次迭代，从后验的高密度区域开始的抽样被接受，并且被接受的序列“爬升”到高密度区域。...因此，我们会非常频繁地接受，但由于接受的值彼此之间非常接近，因此我们会攀升至较高在许多次迭代中慢慢降低密度区域。如果方差太大，则序列到达高密度区域后可能无法保留在该区域。...在每个Gibbs迭代中，我都调用函数rcond_post_beta_mh（），该函数使用MH从参数向量的条件后验中得出图形。...深入研究rcond_post_beta_mh（），我们看到子例程log_cond_post_beta（）是MH运行中的瓶颈。此函数是beta载体的对数条件后验密度，将其评估两次。
一、简介 在现实的机器学习任务中，我们往往是利用搜集到的尽可能多的样本集来输入算法进行训练，以尽可能高的精度为目标，但这里便出现一个问题，一是很多情况下我们不能说搜集到的样本集就能代表真实的全体，其分布也不一定就与真实的全体相同...在S上训练出模型后，再用T来评估其测试误差，作为泛化误差的估计值； 需要注意的是，训练集/验证集的划分要尽可能保持数据分布的一致性，尽量减少因数据划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生的影响，例如在分类任务中...，这就不可避免的减少了训练素材，若验证集样本数量过于小，导致训练集与原数据集D接近，而与验证集差别过大，进而导致无论训练出的模型效果如何，都无法在验证集上取得真实的评估结果，从而降低了评估效果的保真性（...——每个子集包含一个样本，留一法使用的训练集与初始数据集相比只少了一个样本，这就使得在绝大多数情况下，留一法中被实际评估的模型与期望评估的用D训练出的模型很相似，因此，留一法的评估结果往往被认为比较准确...LeavePOut(): LeaveOneOut()的一个变种，唯一的不同就是每次留出p个而不是1个样本作为验证集，唯一的参数是p，下面是一个简单的小例子： from sklearn.model_selection
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