React 中 本地调试React代码的方法 先将React代码下载到本地，进入项目文件夹后yarn build 利用create-react-app创建一个自己的项目 把react源码和自己刚刚创建的项目关联起来...如果你对react源码有修改，就刷新下项目，就能里面体现在你的项目里。 场景 假设有这样一个场景，父组件传递子组件一个A参数，子组件需要监听A参数的变化转换为state。...workInProgress.expirationTime === NoWork) { updateQueue.baseState = memoizedState; } } 复制代码 Vue vue监听变量变化依靠的是...方法改写，如果我们重新对变量进行赋值，那么会判断变量的新值是否等于旧值，如果不相等，则会触发dep.notify()从而回调watch中的方法。...，即使给引用变量赋值还是相同的值，也会因为引用地址不同，判断不相等。
PRISM日数据集和月数据集是美国本土的网格化气候数据集，由俄勒冈州立大学的PRISM气候小组制作。网格是使用PRISM（独立坡度模型的参数-海拔回归）开发的。...PRISM插值程序模拟了天气和气候如何随海拔变化，并考虑了海岸效应、温度反转和可能导致雨影的地形障碍。站点数据来自全国各地的许多网络。欲了解更多信息，请参见PRISM空间气候数据集的描述。
通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。...缺点 在主成分分析中，我们首先应保证所提取的前几个主成分的累计贡献率达到一个较高的水平（即变量降维后的信息量须保持在一个较高水平上），其次对这些被提取的主成分必须都能够给出符合实际背景和意义的解释（否则主成分将空有信息量而无实际含义...时间序列是指同一变量按事件发生的先后顺序排列起来的一组观察值或记录值。 2....A 乘积极限法（PL法）B 寿命表法(LT法) 半参数横型回归分析：在特定的假设之下，建立生存时间随多个危险因素变化的回归方程，这种方法的代表是Cox比例风险回归分析法 参数模型回归分析：已知生存时间服从特定的参数横型时...典型相关分析的基本思想和主成分分析的基本思想相似，它将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关性研究转化为对少数几对综合变量之间的简单线性相关性的研究，并且这少数几对变量所包含的线性相关性的信息几乎覆盖了原变量组所包含的全部相应信息
柱形图 柱形图是分析师最常用到的图表之一，展示多个分类的数据变化和同类别各变量之间的比较情况。文本维度／时间维度通常作为X轴。数值型维度作为Y轴。柱形图至少需要一个数值型维度。 ?...折线图可以显示随时间（根据常用比例设置）而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。在折线图中，类别数据沿水平轴均匀分布，所有值数据沿垂直轴均匀分布。 ?...分析维度：比较 适用：有序的类别，比如时间 局限：无序的类别无法展示数据特点 相似图表： 堆叠折线图：用区间色块展示变化的连续数据。 ?...箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后，连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。...分析维度：分布 适用：用于观察数据分布：观察分布、异常值、偏态等 局限：无法知晓数据集的波动性 散点图 散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势
在 Perceiver 中，由于其架构的原因，潜变量（图 1c 中的 L_i）是依赖于输入的，这意味着它们的值在接收新 token 时会发生变化。...由于其 RNN 的初始隐藏状态（即潜变量）发生变化，Perceiver 因此需要从头开始重新计算其 RNN，需要 O (NL) 的线性计算量，其中 N 是 token 的数量，L 是潜变量的数量。...时间复杂度：在图 5（右图）中，作者比较了 Aaren 和 Transformer（使用 KV 缓存）按顺序处理一串 token 所需的累计时间。...在图中，可以看到模型所需的累计时间也是类似的结果。具体来说，Transformer 所需的累计时间呈二次增长，而 Aaren 所需的累计时间呈线性增长。...本次峰会将围绕行业创新、技术革新等热点话题进行分享和探讨，展示亚马逊云科技生成式AI在增强客户体验，优化流程业务，提升经营能效三大方面的优势价值及场景解决方案。
对于AWR, 常规的用法是生成AWR或者ASH报告。 下面列举了几个最常见的方法。 @?/rdbms/admin/awrrpt.sql -- 标准报告，特定时间段内总体性能报告 @?...比如说，我生成一个今天9:00到12:00的AWR报告，那么，我看到的，就是12:00和9:00两个时间点的变化。...AWR混入大量无用数据, 导致生成AWR报告需要30秒到几分钟的时间，所以，如果我们有裸数据，其实可以更高效，更深入的挖掘Oracle数据库的性能信息。...我们可以认为，这是一种预计算，最常见的记录变化值的两类数据，分别是SQL相关统计信息，以及段(segment)相关统计信息，当然，SQL/Segment记录变化值的同时，也记录了累计值。...分析函数里面的LEAD/LAG正是跨行获取数据的利器 LAG : 同一组内，排在当前行之前的数据 LEAD : 同一组内，排在当前行之后的数据 如图所示，可以看到，我们要的是拿当前value 减去 lag
比如说，我生成一个今天9:00到12:00的AWR报告，那么，我看到的，就是12:00和9:00两个时间点的变化。...AWR混入大量无用数据, 导致生成AWR报告需要30秒到几分钟的时间，所以，如果我们有裸数据，其实可以更高效，更深入的挖掘Oracle数据库的性能信息。...我们可以认为，这是一种预计算，最常见的记录变化值的两类数据，分别是SQL相关统计信息，以及段(segment)相关统计信息，当然，SQL/Segment记录变化值的同时，也记录了累计值。...我们现在看到的，就是累计值。那么，怎么方便的获取变化值呢？ ? 1、要取得变化值，需要取出后面的记录，减去前面的记录。 如果仅仅是两个时间点，最简单的方法就是访问这个表两次，然后相减。...分析函数里面的LEAD/LAG正是跨行获取数据的利器 LAG : 同一组内，排在当前行之前的数据 LEAD : 同一组内，排在当前行之后的数据 ?
实验证明它能够持续生成多种预测，而不需要在隐空间或对抗训练中交替进行最小化，并直接避免了模式崩溃问题。 在时间序列中学习前向模型是人工智能的核心任务，此类模型常应用于无监督学习、规划和压缩。...这项任务面临的一个主要挑战是如何处理多时间序列的多模式问题。...假设我们有一组连续的矢量值，输入 - 目标对（x_i，y_i），其中目标取决于输入和一些固有的不可预测的因素。例如，输入可以是一组连续的视频帧，目标可以是下一帧。...经典的隐变量模型，如 k-均值或高斯混合，通过交替最小化关于隐变量和模型参数的损失来进行训练; 从概率论的角度讲，这是期望最大化算法（Dempster et al., 1977）。...前四帧是给定的，后四帧是预测的。注意，最后一帧中鸟的高度改变了，请放大图片获取细节信息。 ? 图 7：多种模型的不同样本的最高峰值信噪比（Top PSNR）随样本数量的变化。
哈扎人肠道菌群随季节变化 本图主要基于16S扩增子测序结果，从组间整体差异，不同时间点各分类学、OTUs种类角度，展示哈扎人肠道菌群随季节变化的特性。...：B图上部从科水平基于Bray-Curtis距离进行PCoA分析，展示哈扎人和现代人区别；下部在PCoA1轴上再按季节时间顺序分组展示哈扎人菌肠随季节每年周期变化的规律； (C) 流图 (一种堆叠面积图...)：各菌门中OTUs累计数量随季节变化(至少在10%样品中检测到的OTUs才用于分析) (D) 桑基图：拟杆菌门、厚壁菌门OTUs在不同季节中物种动态变化；随着时间变化 ，哪些OTUs保留或消失，哪些新来的...哈扎人肠道菌群功能随季节周期循环 本图主要基于宏基因组测序碳水化合物代谢基因的种类、丰度进行分析，揭示哈扎人菌群功能周期的变化和与现代人的差别。...本文特点是研究时间跨度更大，主要发现是肠道菌群随季节的变化，这在现代人中也是很难观察到的(可能多年前北方冬季纯靠储存土豆白菜过冬时，我的肠道菌群季节变化也很明显)。
” 我们的思路很简单，分成四步： ▶ 将数据集按照ID与起始时间（stime）进行排序 ▶ 找到结束时间（etime）的累计最大值 ▶ 一旦完成以上两步，那么重叠的行即为当前结束时间（etime)累计最大值仍旧大于下一行的观测...解 题步骤 首先，我们将原数据集按照ID以及起始时间（stime）排序： ▶ setorder(dat, ID, stime) 其次，也是最关键的一步，我们需要建立一个新变量etime.max。...从上图中我们可以看到，1-4行的grp值都为0，说明属于同一组；而5-6行的grp值为1，说明属于新的一组。...关于如何巧用cumsum函数，大猫在上一期的《R Tricks：如何巧为分组观测编号》中也有详细讲解哦 最后，我们只要把每个grp组中起始时间（stime）的最小值和结束时间（etime）的最大值找出来就行啦...本 期总结 本期大猫带领大家学习了如何处理Gaps & Islands问题——也即如何合并时间上有重叠的观测。我们灵活使用了cummax与cumsum函数，他们在处理分组数据的时候尤其有用。
体现机会成本的利润表 相关成本经常被忽略的原因之一是：备选方案及其机会成本会随着外界条件的变化而变化 因而很难被度量和检验。...（diseconomic of scale） 或 收益随规模递减 （decreasing returns to scale） 策略指导 平均成本和产量规模之间的关系影响到产业结构。...，那么这两种产品间就存在范围不经济( diseconomies of scope) 联合成本 联合成本（joint cost）就是不随着生产范围变化而变化的投入要素的成本。...范围不经济 7 经验曲线 影响生产成本的经济动力 ： 1 规模经济和范围经济 2 累计的经验 随着时间的推移而影响生产成本 经验曲线（experience curve） : 随着时间的推移和产品的持续生产...，其单位（平均）成本的下降过程 策略指导 在生产成本受经验曲线影响明显的行业中，准确预测出累计产量对于计划投资和设定价格都尤为重要。
构成时间序列的要素有两个： 时间 与时间相对应的变量水平 实际数据的时间序列能够展示研究对象在一定时期内的发展变化趋势与规律，因而可以从时间序列中找出变量变化的特征、趋势以及发展规律，从而对变量的未来变化进行有效地预测...时间序列预测法的应用 系统描述：根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述 系统分析：当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理...乘积极限法（PL法） 寿命表法(LT法) 半参数横型回归分析 在特定的假设之下，建立生存时间随多个危险因素变化的回归方程，这种方法的代表是Cox比例风险回归分析法 参数模型回归分析 已知生存时间服从特定的参数横型时...Part.2）它将一组变量与另一组变量之间单变量的多重线性相关性研究转化为对少数几对综合变量之间的简单线性相关性的研究，并且这少数几对变量所包含的线性相关性的信息几乎覆盖了原变量组所包含的全部相应信息。...Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。 分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。
某些变量在多个地方使用，而且一般固定，但随系统升级和后期变化，可能需要改变，如果这些变量写死在代码里面将会变得难以维护，所以要将其从代码中抽离。...实现方案 有的人使用枚举或Constants实现，这种情况下在量少的前提是没问题，而且一旦需要修改就避免修改源码；随系统不断演进，后期将无法维护，甚至命名困难。...FAQ 字典类型应该不可编辑，因为字典类型通常会和具体代码实现紧密耦合，如果非要进行编辑话需要考虑到对代码的影响以及如何保证修改之后系统正常工作 字典分可编辑与不可编辑，所以在提供字典管理的时候需要注意...fixed字段，针对固定的字典不提供编辑功能 字典与系统参数不要混为一谈，字典通常用于一类的数据，一组具有相同含义的数值（例如，供客户端下拉选择的枚举）；而系统参数是针对某种配置或者某种系统常量的存在...不同场景使用缓存的条件不同，对于高频的数据或者对响应时间要求严格的系统可以增加缓存，但是带来的就是数据改动的同时需要及时更新缓存信息；对于对响应时间、业务要求较高的系统可以不用缓存，保证业务的正确性。
你如何来更新你的报告，给老板展示你的潜在客户数据和正常数据的对比？在你的报告中额外增加一系列的数据，显示一下跟以前相同时间段指标的比较情况。...如果数据是随机排列的，会很难发现战略上的关键点。 4）显示数据标记。 如果你是在绘制一段时间内的趋势图，加上标记会非常有用，因为它能清晰展示出数据间隔之间的逐步变化。...之前： 之后： 5）展示累计数据 如果你想要展示累计的增长，就用累计后的数据来绘图。在下面的例子中，第一张图表的信息告诉我们的可能是“我们在这个时间段的后半部分新增了更多的MQL ”。...第二张图， MQL总量增加的变化更为明显：总共新增了超过1500个 MQL ，而且随着时间的推移新增的数量加速增长。 之前： 之后： 6）删去多余的数字 不是所有的数据都要放在图上。...之前： 之后： 7）画出目标线 原始数据很好，但它有时候并不能说明一个完整的故事。比方说，你这个月生成了500 MQL 。干得不错......但是那又能说明什么呢？跟你之前所定的目标相比如何？
你如何来更新你的报告，给老板展示你的潜在客户数据和正常数据的对比？在你的报告中额外增加一系列的数据，显示一下跟以前相同时间段指标的比较情况。...如果数据是随机排列的，会很难发现战略上的关键点。 4）显示数据标记。 如果你是在绘制一段时间内的趋势图，加上标记会非常有用，因为它能清晰展示出数据间隔之间的逐步变化。...5）展示累计数据 如果你想要展示累计的增长，就用累计后的数据来绘图。在下面的例子中，第一张图表的信息告诉我们的可能是“我们在这个时间段的后半部分新增了更多的MQL ”。...第二张图， MQL总量增加的变化更为明显：总共新增了超过1500个 MQL ，而且随着时间的推移新增的数量加速增长。 之前： ? 之后： ? 6）删去多余的数字 不是所有的数据都要放在图上。...7）画出目标线 原始数据很好，但它有时候并不能说明一个完整的故事。比方说，你这个月生成了500 MQL 。干得不错......但是那又能说明什么呢？跟你之前所定的目标相比如何？
简而言之，基展开意味着将协变量（在此语境下，如时间等）映射到一组精心设计的基函数上，这些基函数旨在全面覆盖协变量观测值的范围。...，确保模型输出随协变量单调变化，以满足特定领域的分析需求。...非线性部分允许二氧化碳浓度的非线性效应随不同水平的冷处理变量而变化。 看看这个模型的总结 这里似乎有很多“显著”影响，但我们到底如何解释这些呢？ 标记的系数是控制这些样条形状的基函数权重。...比较不同条件下的效应：通过计算和比较不同治疗组或不同协变量水平下的效应，可以更深入地了解预测变量如何影响响应变量，以及这些影响在不同条件下如何变化。...此外，如果您有兴趣进一步探索，确实可以在响应尺度上直接绘制斜率图，以观察函数变化率随协变量的变化。
生成训练数据 在训练神经网络前，我们首先需要弄清楚如何构造训练数据，这样训练出的模型才有意义。 我们想要预测什么？在我看来，我们的目标变量有两个候选参数： 1. 输掉赌局的概率。...实际上，我们更希望我们的神经网络能够给出正确的行为，拿牌还是停牌。因此，我们的目标变量应为“究竟是拿牌还是停牌”。 我花了一段时间才找出分析目标变量的最佳方法。下文阐述了我找到的方法。...变量feature_list是包含上面提到的特征（X变量）名的一组列表。数据集model_df储存了所有21点模拟器产生的数据。...获胜或平局的概率随庄家明牌点数的变化（柱形越长概率越大！） 我们还可以看看获胜或平局的概率如何随玩家初始手牌的总点数而变化。...不明白决策如何形成，就无法理解和利用模型训练过程中未包含的测试数据来理智地检查模型的决策。 最后我想就21点这个游戏说几句。我可能接下来一段时间不会再讨论有关赌博的话题了（我想探索的话题太多了）。
Grafana 系列文章，版本：OOS v9.3.1 Grafana 的介绍和安装 在上篇文章中，我们已经安装了Grafana，并且看到了它的初步面貌。...，并使用Random Walk ，这样它会展示一张通过随机数字生成的图表，供我们测试。...取消编辑，不保存 Save：保存，不退出 Apply：保存，并退出 ② 可视化预览部分 Table view：将图表转换为表格形式，对于问题排查调式非常有用 效果展示： Fill：空间自动填充，图表会随窗口的变化而自动填充...Actual：固定大小图表，不会随窗口的变化而变化 效果展示： Time range controls：图表时间范围选择器 ③ 图表可视化配置部分 Panel options 配置面板的标题...options 选择配置的变量，并且展示方式选择 Vertical（垂直展示） 我们看下效果： Tooltip 鼠标移到图表上时的悬停展示，分别是展示单个，所有，和隐藏 这里我拿另一个面板为例来说明
档案要求：客户投资行为和交易模式从各个维度刻画客户的行为；随交易活动实时更新；每个客户需有唯一档案。...原始变量：一般只用当前交易的信息，如交易金额、产品类型、交易类型、交易渠道、设备号、交易时间等；拿到原始变量，可先进行缺失值和极端值的处理；再对这些基本交易信息进行探索性分析；对产生的非连续性变量进行相应的...其中有 以时间为基础的衍生变量： 过去10分钟，30分钟，1小时，2小时…半天，1天，2天…1周…1月等时间段交易的次数或平均金额；当前交易金额与过去若干时间段的交易金额的均值和标准差的对比等等； 以事件为基础的衍生变量...产生上述变量需要一定时间的交易历史（6—12月），涉及的交易量庞大，每笔交易的数据量也不小，如何有效地保存，清理，加工这些数据并在此基础上快速计算所需变量是一个技术关键。...以神经网络模型为例，神经网络BP算法训练过程中，不能自动筛选变量（回归可以，有向前、向后等）。为了找到一组预测能力强、变量之间的相关性弱的变量，不影响模型准确性，增加模型稳定性。
其上下限范围不固定，随股价的滚动而变化。...当你想说明一些数量是如何随一周中的某一天而变化，或者它是如何随时间变化的时候，最好使用日历图。 11.烛台图 烛台图（也称为日本烛台图）是一种金融图表，用于描述证券、衍生品或货币的价格变动。...17.控制图 控制图是用于研究过程如何随时间变化的图形。数据按时间顺序绘制。控制图总是有一条中心线表示平均值，一条上线表示控制上限，一条下线表示控制下限。这些线是根据历史数据确定的。...31.网络图 这种类型的可视化显示了事物是如何通过使用节点/顶点和链接线来表示它们的连接而相互连接的，并有助于说明一组实体之间的关系类型。 32.压缩气泡图 使用压缩气泡图在一组圆圈中显示数据。...散点图是指在回归分析中，数据点在直角坐标系平面上的分布图，散点图表示因变量随自变量而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。
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