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。
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。
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
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。
考虑图像识别里常用的改变aspect ratio做data augmentation的方法，生成的图像虽然和真实图像相似，但是并不是来自于data distribution，更不是它的i.i.d.抽样。...而经典的supervised learning以及统计学习理论的基本假设就是训练集和测试集都是data distribution的i.i.d.抽样，所以这并不是经典意义上的增加training data...需要注意的是，L2正则化、dropout等等也都是在控制模型复杂度，只不过它们没有考虑数据本身的分布，而data augmentation属于更加机智的控制模型复杂度的方法。...import numpy as np import torch def mixup_data(x, y, alpha=1.0, use_cuda=True): '''Compute the...Return mixed inputs, pairs of targets, and lambda''' if alpha > 0.: lam = np.random.beta(
了解 Stan统计模型可以在R或其他统计语言的各种包中进行拟合。但有时你在概念上可以设计的完美模型，在限制了你可以使用的分布和复杂性的软件包或程序中很难或不可能实现。...在这种情况下，我们真的想知道从数据集的开始到数据集结束的海冰是否发生了变化，而不是 1979 年到 2017 年。...“模型” 块：这是包含任何抽样语句的地方，包括正在使用的模型。模型块是指明要为参数包含的任何先验分布的地方。...从这个输出中，我们可以通过查看Rhat 每个参数的值来快速评估模型收敛性 。当这些值等于或接近 1 时，链已经收敛。还有许多其他诊断方法，但这对 Stan 来说很重要。...在200次后验抽样中，比较y的密度和y的密度。poy(y, yrep[1:200, ])图 12. 比较随机后验抽取的估计值。在这里，我们看到数据（深蓝色）与我们的后验预测非常吻合。
了解 Stan统计模型可以在R或其他统计语言的各种包中进行拟合。但有时你在概念上可以设计的完美模型，在限制了你可以使用的分布和复杂性的软件包或程序中很难或不可能实现。...在这种情况下，我们真的想知道从数据集的开始到数据集结束的海冰是否发生了变化，而不是 1979 年到 2017 年。...“模型” 块：这是包含任何抽样语句的地方，包括正在使用的模型。模型块是指明要为参数包含的任何先验分布的地方。...从这个输出中，我们可以通过查看Rhat 每个参数的值来快速评估模型收敛性 。当这些值等于或接近 1 时，链已经收敛。还有许多其他诊断方法，但这对 Stan 来说很重要。...在200次后验抽样中，比较y的密度和y的密度。poy(y, yrep\[1:200, \])图 12. 比较随机后验抽取的估计值。在这里，我们看到数据（深蓝色）与我们的后验预测非常吻合。
视频 逻辑回归在传统线性回归基础上引入 sigmoid 函数，通过假设数据服从特定分布并运用极大似然估计进行参数估计。在众多领域如金融、医学、市场营销和网络安全中，逻辑回归都有着重要应用。...非参数化的自助重采样方法在Logistic回归应用及模型差异分析|附数据代码 本文探讨了计算逻辑回归参数抽样分布的不同方法，包括非参数化的自助重采样方法、参数化的自助方法以及一种混合模式。...同时指出，在实际应用中，应根据差异的重要性选择最适合的方法，而不是认为某种方法是唯一正确的。...关键词：重采样；逻辑回归；参数化自助法；非参数化自助法 一、引言 计算抽样分布的不同方法会产生不同结果，但在实践中差异通常较小，我们可以选择方便的方法。...综上所述，在实际应用中应根据具体情况选择合适的方法来计算逻辑回归参数的抽样分布。
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