译者：吕东昊 译者前言： 进行AB测试，不是直接做了比较谁好谁差那么简单。如果希望对比分析有意义，必须符合统计学意义上的真正的具有显著性的差异。不过，这个差异让一般人去计算是无从着手的。但好在我们可以使用现成的工具，直接输入数据就能告诉我们结果。这个文章就介绍了这样的好工具。大家可以下载使用。 第一部分：A/B测试时间计算器 在之前的文章，我推荐了一款用于计算A/B测试显著性的计算器（Excel版）并进行了对外开放下载。在这篇文章里，我将推荐一款能够帮助大家估算运行测试时间的计算器，从而获得具有统计学价
共四个寄存器：IWDG_KR*(Key Register)/ PR(Prescaler Register)* /RLR*(ReLoad Register)/SR(State Register)*
本文实例讲述了Android开发获取当前系统日期和时间功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
本文实例讲述了Android编程实现计算两个日期之间天数并打印所有日期的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
上次我们讲到多线程设计模式的Guarded Suspension(保护性暂挂模式)，Guarded Suspension是条件未满足时线程一直处于等待状态，直到条件满足才继续运行，而在Promise模式中，Promise的getResult方法获取异步任务结果，如果任务未执行完毕，就一直处于等待状态，可以说，Promise模式是Guarded Suspension模式的一个应用实例，它有两个重要角色：Promise，主要用于包装异步任务处理结果；Promisor，用于对外提供返回Promise的异步方法，并启动异步任务。而这里Promise可以直接用JDK 中的Future实现。
本文实例讲述了Android开发之DatePickerDialog、TimePickerDialog时间日期对话框用法。分享给大家供大家参考，具体如下：
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。
今天填一下之前的坑，前文性能测试误差对比研究（一）中，我对几种比较常见的性能测试误差来源，进行了对比测试。效果还是不错的，基本的结论都是非常清晰的。
本期内容承接上期性能测试误差对比研究（二）及时上上期性能测试误差对比研究（一），脚本采用与(二)相同，原因不赘述了。今天终于要把坑填完了，想想都有点小兴奋。（PS：其实还有四）
于近期开始研究Linux，目前用的是ubuntu。本想着用Linux搞事情，没想到却被Linux搞了。 我安装的是双系统，Linux&windows的组合。相信刚开始用双系统的小伙伴们一定会碰见这个问题的。加上本人有总结的习惯（逃～ 好了，废话不多说，直接上解决办法，后面我会介绍双系统时间显示不正常的具体原因。
用蔡勒(Zeller)公式 即w=y+[y/4]+[c/4]-2c+[26(m+1)/10]+d-1 公式中的符号含义如下，w：星期；c：世纪-1;y：年(两位数)；m：月(m大于等于3，小于等于14，即在蔡.
之前写了一些在压测脚本中统计QPS可能造成误差的几种情况，今天补个坑，把剩余的几种都测试一下。
3个CPU定时器，Timer0/Timer1/Timer2，用户可以使用的只有Timer0。
2 . 启动白屏的解决方案 : 设置图片背景 , 或透明背景 , 这是个权宜之计 , 并不能根本性解决启动慢的问题 , 只是让用户体验效果好一些 ;
前面两篇关于Task的随笔,C# 多线程五之Task(任务)一 和 C# 多线程六之Task(任务)二,介绍了关于Task的一些基本的用法,以及一些使用的要点,如果都看懂了,本文将介绍另一个Task的特殊用法,前面介绍了,如何通过一个父任务创建多个子任务,且这些子任务都必须要支持取消的例子,常规做法是,通过new 一个Task数组对象,然后在该对象的内部创建多个Task任务,然后给这些任务指定TaskCreationOptions.AttachedToParent,这样所有的子任务都关联到了父任务,接着给这些子任务,绑定一个CancellationToken类实例,当其中一个子任务发生异常时,调用CancellationToken类实例的Cancel方法,将其余的子任务全都取消,大致代码如下:
我们在业务中很少会用到 sleep，那么调整系统时间会有更大的影响么？我们再来看看：
设计模式是软件设计中常见问题的通用可重用的解决方案，与语言无关。通过引入设计模式，可以更好的提高代码复用性、灵活性、扩展性。
伴随着云计算、云服务器等云技术领域的出现，互联网技术也出现了再一次革新，出现了很多和云技术相关的概念，比如边缘计算器。边缘计算器是目前网络上较为热门的一个概念，下面简单为大家介绍什么是边缘计算器以及边缘计算器单价是如何计算的。
Power Query里，日期、时间、时长、数字都是不同的类型，需要严格区分和转换，两个日期/时间相减是时长(duration)，时长要经过转换才能得到相应的天时分秒等“数字”——这是跟excel里不一样的地方，也是很多朋友感觉PQ里日期时间处理困难或易错的关键。
在目前这个信息化时代，网络世界主要由庞大的信息组成，因此怎样处理这些庞大的信息就成为不少人所关心的，面对如此庞大的信息，需要依靠专业的信息处理工具，目前能够处理信息的工具有很多，但是较为热门的是边缘计算器，下面为大家简单介绍边缘计算器算力是什么以及边缘计算器算力怎么样。
让没有任何经验的人去开枪，确实是件提心吊胆的事！但是枪不管能不能打响，你必须去尝试，而且要一千次、一万次地去尝试，只有这样才能成为神枪手！
关于首屏 首屏时间是指从转向该页面到屏幕中该页面所有内容都可见时的时间。已经有太多的关于首屏时间的计算，在本文中并不重复阐述这些已经被提出或者实现的方案，而旨在探索与讨论更多的首屏自动化采集方案，扩大思考范围，你我思想之间互相碰撞往往可以激起更多的稀奇古怪的解决方案，这也正是我写这篇文章的目的。 通过浏览器调试工具，我们可以清晰的看出页面资源加载时序图： 先是html页面加载，token进行词法、语法解析后开始加载静态资源并执行相关脚本，开始构建DOM树、render树和CSSOM数，最后加载图片，
数据在传播过程中可能会出现一些误差，假如传输的距离越远时间越长，那么所产生的误差就可能越多，所以尽可能还原数据的本身面貌是人们一直所追求的，由此产生了边缘计算器，下面为大家简单介绍边缘计算器有什么特点及边缘计算器 iot是否一样。
A / B测试恐怕是有史以来最有争议的营销策略之一。每个人对其是否有效都有自己的意见。
今天，知晓程序（微信号 zxcx0101）就为你推荐 5 款简单、实用、有意思的「计算器」小程序，它们不仅功能强大，而且无需安装，随用随开。
上个月，各地接连出炉了「史上最严厉」的楼市新政，引发轩然大波。然而，房价未来无论是涨是跌，要买的，始终都得买。
这位ID为“史蒂夫的骨灰”的Up主，是从去年10月开始这个项目，由于在上高二，只有周末和放假才有时间推进。
1 . 问题描述 : Android 应用启动时 , 尤其是大型复杂的应用 , 经常出现几秒钟的白屏或黑屏 , 黑屏或白屏取决于主界面 Activity 的主题风格 ;
windows 自带的计算器，经过不断地迭代更新现在功能已经很强大了。我们如果还只是单纯的使用它计算普通的加减乘除就太浪费了
本文介绍了Java多线程编程的核心技术，包括线程池、线程同步、线程通信、定时器等内容。通过实际案例，详细讲解了Java多线程编程中的核心概念和技术。
ScheduledExecutorService，我平时没有用过，他的最大优点除了线程池的特性以外，可以实现循环或延迟任务。
国内目前的同类产品中都有报表工具，这些工具大部分都有一个类似Excel的操作界面：单元格、快捷键、工具栏等典型设计工具要求。这些工具要么需要有专业的背景，或者专业的工程师提供支持，要么学习成本高，调整报表样式十分麻烦。作为报表开发人员而言，花费大量时间去学习一个新工具是一件非常苦恼的事情，我们能否直接把exce作为报表设计的工具呢？基于这个思路，诞生了我们的Spreadsheet 电子表格。
本文转自煎蛋网（jiandan.com），作者@小鱼儿 上世纪60-70年代的美国人，如果关注《科学美国人》或者《新科学家》杂志，就会在一些期的广告页面看到科塔计算器——一种神奇的小东西，长得好像黑椒罐。不过这个东西价格可是逆天，然后据说可以计算加减乘除，精确到7、8位。更神奇的是，这个计算器完全是机械的。如果时间往前推，科塔计算器的历史比这个东西的构造还惊奇。 计算器现在已经简化到几乎没有物理体积了，而且速度和精度都与日俱增，不过有些上了年纪的人还是能回忆起第一代可靠的电子计算器出现的时候，是如何把人类从
在学习 Python 过程中，尤其是小白入门阶段，会遇到很多＂别人家＂光鲜的标签，今天我们来看两个常见的。
关于智能边缘计算器，相信很多人都是第一次接触到这个陌生的词。如今人工智能与物联网技术一直都处于不断发展的过程中，让边缘计算这一概念也随之火热起来，成为当下比较流行的技术之一，大家了解各个行业巨头对于边缘计算的布局就可以初见端倪。那么，智能边缘计算器是什么呢？一起来了解一下这个问题吧！
不是说一开始就要写多难多复杂的大工程，而是可以发挥自己的想象力，运用教程中学到的知识点，写一些好玩的小代码。多写多练，时间久了，不仅真正学到了知识，也积累的一定的作品，收获了成就感。
【编者按】本文作者指出了关于数据科学书上很少提及的三点经验：模型评价方法是关键，特征提取是根本，模型选择而非数据集规模最费时间。文章指出，处理上万维的特征和几十万的样本的现代算法是愚蠢的，而特征工程理论还不完善，更像是一门艺术。 这是数据科学大行其道的时代。各类课程、博客、培训学校如雨后春笋般出现。然而，每次我浏览这些学习资料时，我发现它们过于强调一些具体的算法。理解逻辑回归或者深度学习的原理当然很酷，可是一旦从事数据相关工作，你会发现还有其它一些同样重要的事情，甚至更为重要的。 我真不应该去责备这些课程。
每日一题时间: 2020-03-11 题目链接: 227. 基本计算器 II 官方题解链接: 基本计算器 II 题目 给你一个字符串表达式 s ，请你实现一个基本计算器来计算并返回它的值。 整数除法仅保留整数部分。 示例 1： 输入：s = "3+2*2" 输出：7 示例 2： 输入：s = " 3/2 " 输出：1 示例 3： 输入：s = " 3+5 / 2 " 输出：5 提示： 1 <= s.length <= 3 * 105 s 由整数和算符 ('+', '-', '*', '/') 组成，中间
来源：CSDN（ID：CSDNnews） 对于技术人而言，似乎有永远退不了的休，但这种情况多数都是他们的主动选择，且乐在其中。 63 岁退休工程师的研发之路 近日，据外媒 The Mainichi 报道，一位来自日本的 63 岁老工程师 Hiroyuki Ueda 在退休之后，捣鼓起了计算机上的计算器。 或许有人说，像手机、电脑上的计算器早已出现，再去重复研究，那岂不是再一波造轮子，有什么意义？ 实则与我们常见的计算器有所不同，Hiroyuki Ueda 研发的这款名为 Twin-Calc 的计算器应用，
还记得当时来现在这家公司面试时， 有过一个问题： 如果一个项目启动时(单机)， 瞬间来了1000个访问， 如何确保db等资源不会压垮呢？ 现在想想我当时回答的并不好， 而现在看公司框架才发现其实有针对于这一块做过专门的优化的。 下面就来分享下公司关于这个地方的处理， 一句话总结就是：项目启动时会先热身一段时间，概率性拒绝请求以保证服务的高可用。 下面直接说原理： 1， 根据自己的业务需求设置一个热身时间：warmupTime 2， 在服务启动接收请求的时候添加一个拦截器，如果项目还没有热身完就概率性
这是数据科学大行其道的时代。各类课程、博客、培训学校如雨后春笋般出现。然而，每次我浏览这些学习资料时，我发现它们过于强调一些具体的算法。理解逻辑回归或者深度学习的原理当然很酷，可是一旦从事数据相关工作，你会发现还有其它一些同样重要的事情，甚至更为重要的。 我真不应该去责备这些课程。我在大学任教机器学习课程很多年了，课堂上主要是讲解具体算法。你掌握了支持向量机（SVM）、高斯混合模型（GMM）、k均值（k-Means）聚类等算法的细枝末节，但是直到写硕士论文的时候才学会如何正确地处理数据。 那么何谓正确？最终
为了计算此 Web 应用程序的日期，我们将默认使用 Python 附带的日期时间包。该软件需要用户的姓名和出生日期，然后使用当前日期计算他们的年龄（以年为单位）。输出将使用 PyWebIO 的输出例程显示在网页上。
上一篇文章中我们详细介绍了 python 中的信号机制。 python 进程间通信（一） — 信号的基本使用
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