▍剔除事件发生后少于四周的跟踪股价数据 在之后的探索性分析部分中，一部分分析包括看事件发生后或价格大幅波动后至少19个交易日（20个交易日或从起始日起四周）的价格表现。...除此之外，我们也展示了如何剔除事件发生后后续股价数据少于四周和事件发生在报告日期前四周内的条目。...一个可能的合理解释是这个组中股票的价格在事件发生后一开始剧烈升高，例如，升高的幅度大于50%，这些股票在接下来的日子里更可能回吐一部分的涨幅。...波动性 探究我们的事件数据的另一方面看价格波动的幅度随着时间的改变变化的多少。换句话说，在观察的时间段内我们事件数据中的价格是如何波动的。价格的变化幅度是越来越大还是越来越小了？...他们对比市场波动的通常情况如何？ 下面的图在左边的轴上展示了我们的事件数据中的平均绝对百分比价格变化。
视频：R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例 **，时长08:41 生存分析是一种回归问题（人们想要预测一个连续值），但有一个转折点。...然后我们有一个问题： 当对于某些个体，我们只观察到他们的事件时间的下限时，我们如何对经验分布进行建模或进行非负回归？ 上图说明了右删失。对于参与者 1，我们看到他们何时死亡。...假设事件尚未发生 ，风险率λ(t) 是事件在时间t发生的瞬时概率的主要值。 那么关键问题是如何估计风险和/或生存函数。...时间：以天为单位的生存时间（YiYi） 状态：删失状态1 =删失，2 =死亡（δiδi） 在R中处理日期 数据通常带有开始日期和结束日期，而不是预先计算的生存时间。...在base中R，用于difftime计算两个日期之间的天数，然后使用将其转换为数字值as.numeric。然后将除以365.25年的平均天数转换为年。
生存分析是一种回归问题（人们想要预测一个连续值），但有一个转折点。...然后我们有一个问题：当对于某些个体，我们只观察到他们的事件时间的下限时，我们如何对经验分布进行建模或进行非负回归？上图说明了右删失。对于参与者 1，我们看到他们何时死亡。...假设事件尚未发生 ，风险率λ(t) 是事件在时间t发生的瞬时概率的主要值。那么关键问题是如何估计风险和/或生存函数。...以天为单位的生存时间（YiYi）状态：删失状态1 =删失，2 =死亡（δiδi）在R中处理日期数据通常带有开始日期和结束日期，而不是预先计算的生存时间。...在base中R，用于difftime计算两个日期之间的天数，然后使用将其转换为数字值as.numeric。然后将除以365.25年的平均天数转换为年。
生存分析是一种回归问题（人们想要预测一个连续值），但有一个转折点。...然后我们有一个问题： 当对于某些个体，我们只观察到他们的事件时间的下限时，我们如何对经验分布进行建模或进行非负回归？ 上图说明了右删失。对于参与者 1，我们看到他们何时死亡。...假设事件尚未发生 ，风险率λ(t) 是事件在时间t发生的瞬时概率的主要值。 那么关键问题是如何估计风险和/或生存函数。...在base中R，用于difftime计算两个日期之间的天数，然后使用将其转换为数字值as.numeric。然后将除以365.25年的平均天数转换为年。...对数秩检验在整个随访时间内平均权衡观察结果，是比较组间生存时间的最常用方法 根据研究问题，有些版本可能会更重视早期或后期的随访，可能更合适 我们使用 函数获得对数秩p值。
视频：R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例 生存分析是一种回归问题（人们想要预测一个连续值），但有一个转折点。...然后我们有一个问题： 当对于某些个体，我们只观察到他们的事件时间的下限时，我们如何对经验分布进行建模或进行非负回归？ 上图说明了右删失。对于参与者 1，我们看到他们何时死亡。...假设事件尚未发生 ，风险率λ(t) 是事件在时间t发生的瞬时概率的主要值。 那么关键问题是如何估计风险和/或生存函数。...时间：以天为单位的生存时间（YiYi） 状态：删失状态1 =删失，2 =死亡（δiδi） 在R中处理日期 数据通常带有开始日期和结束日期，而不是预先计算的生存时间。...在base中R，用于difftime计算两个日期之间的天数，然后使用将其转换为数字值as.numeric。然后将除以365.25年的平均天数转换为年。
生存分析是一种回归问题（人们想要预测一个连续值），但有一个转折点。...然后我们有一个问题： 当对于某些个体，我们只观察到他们的事件时间的下限时，我们如何对经验分布进行建模或进行非负回归？ 上图说明了右删失。对于参与者 1，我们看到他们何时死亡。...假设事件尚未发生 ，风险率λ(t) 是事件在时间t发生的瞬时概率的主要值。 那么关键问题是如何估计风险和/或生存函数。...时间：以天为单位的生存时间（YiYi） 状态：删失状态1 =删失，2 =死亡（δiδi） 在R中处理日期 数据通常带有开始日期和结束日期，而不是预先计算的生存时间。...在base中R，用于difftime计算两个日期之间的天数，然后使用将其转换为数字值as.numeric。然后将除以365.25年的平均天数转换为年。
主题1 在10年之前已被审查，因此我们不知道他们是否在10年之前有此事件-我们如何将该主题纳入我们的估计中？...数据中提供了观察时间和事件指示 时间：以天为单位的生存时间（YiYi） 状态：审查状态1 =审查，2 =死亡（δiδi） 在R中处理日期 数据通常带有开始日期和结束日期，而不是预先计算的生存时间。...在base中R，用于difftime计算两个日期之间的天数，然后使用将其转换为数字值as.numeric。然后将除以365.25年的平均天数转换为年。...对数秩检验在整个随访时间内平均权衡观察结果，是比较组间生存时间的最常用方法 根据研究问题，有些版本可能会更重视早期或后期的随访，可能更合适 我们使用 函数获得对数秩p值。...事件时间之间未观察到的依赖性是导致需要特殊考虑的基本问题。 例如，可以想象复发的患者更有可能死亡，因此复发时间和死亡时间将不是独立事件。
主题1 在10年之前已被审查，因此我们不知道他们是否在10年之前有此事件-我们如何将该主题纳入我们的估计中？...时间：以天为单位的生存时间（YiYi） 状态：审查状态1 =审查，2 =死亡（δiδi） 在R中处理日期 数据通常带有开始日期和结束日期，而不是预先计算的生存时间。...在base中R，用于difftime计算两个日期之间的天数，然后使用将其转换为数字值as.numeric。然后将除以365.25年的平均天数转换为年。...对数秩检验在整个随访时间内平均权衡观察结果，是比较组间生存时间的最常用方法 根据研究问题，有些版本可能会更重视早期或后期的随访，可能更合适 我们使用 函数获得对数秩p值。...事件时间之间未观察到的依赖性是导致需要特殊考虑的基本问题。 例如，可以想象复发的患者更有可能死亡，因此复发时间和死亡时间将不是独立事件。
下面有个回答挺好的，分享给大家：1）认识到“所有的问题都是自己的问题”；2）想学习什么新技能，关键是看工作之外投入的时间，而非工作时间；3）成年之后，任何人的评价都不重要，重要的是你自己想要什么，想过什么生活...，避免 该 observer 因为添加的晚，使得一些生命周期流转分发事件 // 没有被分发给 该 observer。...在图上就是从左到右，再从右到左。 拿到下一个状态值后，再调用 moveToState 方法将生命周期持有者的状态切换到新的状态值。...在 isSynced 方法中，获取所有观察者中最先添加和最近添加的观察者的生命周期状态值，当这两者的状态值都与当前生命周期持有者的状态值（mState）相同，就说明同步完成了。...到这里终于可以总结一下生命周期持有者 LifecycleOwner 是如何处理生命周期事件的了。
动态的选择需要的算法并使用。 策略模式指的是程序中涉及决策控制的一种模式。策略模式功能非常强大，因为这个设计模式本身的核心思想就是面向对象编程的多形性思想。...PHP一个主要应用场合就是应用程序与数据库打交道的场景，在一个应用中会存在大量的数据库操作，针对数据库句柄连接数据库的行为，使用单例模式可以避免大量的new操作。...观察者模式(Observer)，当一个对象状态发生变化时，依赖它的对象全部会收到通知，并自动更新。 ...场景：一个事件发生后，要执行一连串更新操作。传统的编程方式，就是在事件的代码之后直接加入处理的逻辑。当更新的逻辑增多之后，代码会变得难以维护。...php interface Observer{ function update();//这里就是在事件发生后要执行的逻辑 } 其实现效果： <?
设计模式：观察者模式 当一个对象的状态发生改变时，依赖他的对象会全部收到通知，并自动更新。 使用场景 一个事件发生后，要执行一连串更新操作。...传统的编程方式，就是在事件的代码之后直接加入处理逻辑，当更新得逻辑增多之后，代码会变得难以维护，这种方式是耦合的，侵入式的，增加新的逻辑需要改变事件主题的代码。...观察者模式实现了低耦合，非侵入式的通知与更新机制。 参考链接 PHP 观察者模式 r\n"; $this->info = $info; echo "after:".$this->info."...\r\n"; $this->notify($info); } } $event = new Events(); $event->addObservers(new Observer1
工程师对生产事件监控中 AI/ML 的期望： 作为一名创始人，我向其他开发者推销不同的原型，以解决他们在“可观察性”生命周期中遇到的部分问题。...熵估计： 生产中的问题通常具有级联的生命周期，包括问题发生前和问题发生后： 问题发生前：问题可能是由一个组件行为的一系列“意外”变化引起的（例如， 此 Loom 事件），级联到更多组件。...问题发生后：在尝试应用修复/补丁时，轻微的故障或不准确的尝试（ 例如，此 AWS 事件）可能会进一步升级问题。 工程师预计即使在稳定后也要保持完全活跃，以防系统熵可能增加。...除了数据之外，我们还有一些额外的学习： 对确定性结果的偏好： 鉴于在值班时提出的问题至关重要，并且存在升级或业务损失的风险，工程师更喜欢确定性结果而不是概率性结果。...部署监控和自动回滚： 在预测与异常检测的实现中，一种常见的用例是在部署语境中，因为它们通常是问题的来源且是众所周知 这种方式已被多家企业采用；以下是两个公开已知的企业：Slack 和 Microsoft
它有助于从一组类别中识别新观察的类别（子群体）。该类别是基于包含其类别成员已经已知的观察（或实例）的数据的训练集合来确定的。 分类问题是监督学习问题的示例。...它有助于从一组类别中识别新观察的类别（子群体）。该类别是基于包含其类别成员已经已知的观察（或实例）的数据的训练集合来确定的。...上述式子的组成有： P(A|B)：事件A在另一个事件B已经发生的条件下的发生概率 P(A)和P(B)：事件A发生的概率和事件B发生的概率 P(B|A)：事件B在另一个事件A已经发生的条件下的发生概率 贝叶斯法则中的术语如下...因此， 贝叶斯定理的推导 对于事件A和事件B的联合概率分布，其中 为条件概率， 类似地， 因此， 朴素贝叶斯算法的贝叶斯定理 在机器学习的分类问题，有多种特征和类，比如 。...用Python和R实现朴素贝叶斯算法 让我们看看我们如何使用R和Python中的朴素贝叶斯算法构建基本模型。 R代码 要开始训练R中的朴素贝叶斯分类器，我们需要加载e1071包。
因为你永远不知道要观察什么，直到事件发生后，观察多于需要的东西是很常见的。一个好的汽车司机不仅要向前看，而且还要不断扫视周围以避免事故。...良好的可观察性可以将“凌晨2点被唤醒”转换为日常检查。 但是可观测性究竟是什么呢？ 当谈到可观察性时，我们通常尝试回答三个问题： 我的用户满意吗？ 我的应用令人满意？ 我的服务器良好吗？...经验法则是，所有主要的边界事件都需要被记录。有些应用程序错误只在生产环境中出现，所以你应该选择“日志过多”而不是“日志不足”。...这是“凌晨2点”或“求救”事件吗？也就是说，如果发生这种情况，应该叫醒某人吗？或者这是一个“泛泛”的事件，可以在白天处理？ 幸运的是，像Prometheus这样的项目不仅能发出警报，还能进行预测。...可观察性也是一样：你越想让你的团队越快地添加特性，你就越应该在可观察性上投资。而且，虽然在可观察性上节省一些钱可能很诱人，但这些节省将在下一次缓慢修复事件中迅速消失。
给定两个事件A和B，贝叶斯定理可以表示为： [ P(A|B) = \frac{P(B|A)P(A)}{P(B)} ] 其中： ( P(A|B) ) 是事件B发生后事件A发生的概率，即后验概率（posterior...( P(B|A) ) 是事件A发生后事件B发生的概率，即似然函数（likelihood function）。 ( P(A) ) 是事件A发生的概率，即先验概率（prior probability）。...2.2贝叶斯估计的基本思想 在贝叶斯估计中，我们首先对未知参数设定一个先验分布（prior distribution），该分布反映了在观察数据之前对参数的信念。...：所求得的θ的估计值θ^应使估计损失的期望最小，这种使R或等价的使R(θ^∣X(N))取最小值的θ的估值θ^称为θ的贝叶斯估计。...例如，在机器学习中，贝叶斯估计可以用于分类、回归、聚类等问题；在自然语言处理中，贝叶斯估计可以用于文本分类、情感分析、命名实体识别等任务。
rxJava的好处 异步操作很关键的一点是程序的简洁性，因为在调度过程比较复杂的情况下，异步代码经常会既难写也难被读懂。...注意：重点来了 与传统观察者模式不同， RxJava 的事件回调方法除了普通事件 onNext() （相当于 onClick() / onEvent()）之外，还定义了两个特殊的事件：onCompleted...在事件处理过程中出异常时，onError() 会被触发，同时队列自动终止，不允许再有事件发出。...在响应的队列中只能调用一个。 rxjava事件处理的模型图： ?...flatMap(): 这是一个很有用但非常难理解的变换 首先假设这么一种需求：假设有一个数据结构『学生』，现在需要打印出一组学生的属性（我选择属性，是因为如果对象可以打印，你们单个属性肯定不是问题
否则，你将继续调试你的可观察性堆栈，而不是使用它来保持你的应用程序运行。 因为你永远不知道要观察什么，直到事件发生后，观察多于需要的东西是很常见的。...经验法则是，所有主要的边界事件都需要被记录。有些应用程序错误只在生产环境中出现，所以您应该选择日志过多而不是日志不足。...通常，如果给定的指标超过了阈值，随叫随到的人员就会收到Slack或微软团队中的电子邮件、短信或消息。可以实现自动升级，例如，如果第一个随叫人在30分钟内没有响应警报，第二个随叫人就会得到警报。...因此，何时发出警报的门槛应该很高。这是凌晨2点或求救事件吗?也就是说，如果发生这种情况，应该叫醒某人吗?或者这是一个泛泛的事件，可以在白天处理?...可观测性也是一样:你越想让你的团队越快地添加功能，你就越应该在可观测性上投资。而且，虽然在可观测性上节省一些钱可能很诱人，但这些节省将在下一次缓慢修复事件中迅速消失。
在 JavaScript 中，事件（如点击和键盘事件） 通常被处理为任务 但它们不是宏任务（macro-tasks）也不是微任务（micro-tasks），而是作为任务队列中的任务来处理 这些任务在宏任务和微任务之外...拓展资料 ———— 快速入门上手JavaScript中的Promise 解答文章开头的问题：如何手写一个简易的 Promise 对象?...React中如何销毁定时器？ 在JavaScript中，销毁定时器是一个重要的操作，主要是为了避免不必要的资源占用和潜在的内存泄漏。...通过这些方法，可以确保在组件或应用的生命周期结束时，相关的定时器也被正确清除，避免潜在的问题。 补充知识点：什么是 requestAnimationFrame?...合理配置观察选项，只监视必要的变化，可以帮助避免性能问题。 内存管理：使用 MutationObserver 时应确保在不需要时断开观察（使用 disconnect 方法），以避免内存泄漏。
因此，我们努力在10ns内处理每个传输事件，而不是快速合并下一个事件的状态，以防它影响相同的流。...为了节省工作量，Tonic必须跟踪符合传输条件的流集合(满足上述两个标准)，并且在每个周期选择要传输的流时仅在这些流中进行选择。要有效地做到这一点很有挑战性。...无论如何，为了避免在NIC上存储每个字节的状态，段大小应该在Tonic之外决定，并且不经常更改。...基于这些观察结果（表1中的#1和#2），我们在Tonic的数据传输引擎中使用一组固定位图来跟踪流的段状态，并实现优化的固定功能位图操作，以便在传输事件中更新它们。...因此，无论数据传输算法如何，选择下一段的过程都是相同的，并且在Tonic中作为一个固定功能模块来实现。
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