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Jenkins环境变量（下）

Jenkins→Manage Jenkins→Confiure System找到Global properties→勾选”Environment variables”复选框，单击“Add”按钮，在输入框中输入变量名和变量值即可...四.常用变量定义 1.定义构建名和构建显示，在script包裹后直接覆盖即可 currentBuild.displayName = "1.2.3-SNAPSHOT" currentBuild.description...比如普通pipeline任务中的GIT_BRANCH变量值为roigin/master，在多分支pipeline中GIT BRANCH变量的值为master 所以，在pipeline中根据分支进行不同行为的逻辑处理时...CHANGE_AUTHOR_EMAIL 对于对应于某种变更请求的多分支项目，这将被设置为作者的电子邮件地址。...BUILD_TAG “jenkins- $ {JOB_NAME} - $ {BUILD_NUMBER} ”的字符串。JOB_NAME中的所有正斜杠（/）都会用破折号（ - ）替换。

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你应该知道的建模的几种方法

等级性类聚可以通过一系列的合并或者分裂获得。非等级性类聚通常是把所有的数据观察点分成K个不同类聚，目标是类聚内的数据观察点之间的总距离最小化。通常我们用的k-means的方法就是这样一种类聚方法。...Stepwise包含几种自动选择功能：前进型选择，模型开始不包括任何自变量，每一步加上对模型编辑贡献最大的自变量，直到模型达到最优；后退型删除，模型开始的时候是包含所有的候选自变量，然后每一步删除一个对模型编辑贡献最小的自变量值直到模型达到最优...一般包含若干层次的枝叶，同一枝叶内的个体非常相似，目标变量值接近；而不同枝叶之间的个体则存在较大的不相似性，也就是目标变量值相差较远。...通过决策树算法，我们发现，第一个最佳的分割变量是信用额度的使用率，使用率小于50%的市场反应率是3%，而使用率大于等于50%的市场反应率是8%，可以看到两者的目标变量值有很大的差距。...对于使用率小于50%的样本组，下一个最佳分割变量是已有信用卡的张数，已有信用卡张数小于3的，反应率只有1%，显示这样的消费者对信用卡不感兴趣；而已有信用卡大于等于3的，反应率为9%，显示消费者对信用卡有比较浓厚的兴趣

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关于密度函数的一点看法（二）

，分布特征为两头小中间大，即靠近中间的变量值分布的次数多、靠近两端的变量值分布次数少，宛如钟型。...钟型分布分为两种类型，对称钟型和非对称钟型，对称钟型分布的特征是中间变量值分布次数最多，两侧变量值分布的次数随着与中间变量值距离的增大而渐次减少，并且围绕中心变量值两侧呈现对称分布。...一般工作中较常用的回归模型是要求Y是正态分布的，其实回归还有一个不太严格的假定，那就是要求参加回归的自变量X最好也是正态。...二、水平分布生活中涉及到水平分布的事例比较少，水平分布的特征是总体内各个变量值分布的次数大体相等，图形表示为平行于横轴的一条水平线。...数据分析进行分箱时，一个完美的分箱体系要求分组后的组内数据是要服从水平分布的，也就是组内同质现象。一般，生活中平常用不到、用到时绕不开的东西基本是服从水平分布的，例如丧葬用品。

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stata如何处理结构方程模型（SEM）中具有缺失值的协变量

p=6349 本周我正和一位朋友讨论如何在结构方程模型（SEM）软件中处理具有缺失值的协变量。我的朋友认为某些包中某些SEM的实现能够使用所谓的“完全信息最大可能性”自动适应协变量中的缺失。...在下文中，我将描述我后来探索Stata的sem命令如何处理协变量中的缺失。为了研究如何处理丢失的协变量，我将考虑最简单的情况，其中我们有一个结果Y和一个协变量X，Y遵循给定X的简单线性回归模型。...接下来，让我们设置一些缺少的协变量值。为此，我们将使用缺失机制，其中缺失的概率取决于（完全观察到的）结果Y.这意味着缺失机制将满足所谓的随机假设缺失。...在没有缺失值的情况下，sem命令默认使用最大似然来估计模型参数。但是sem还有另一个选项，它将使我们能够使用来自所有10,000条记录的观察数据来拟合模型。...现在我们再次有偏差估计，因为Y和X的联合常态假设不再成立。因此，如果我们使用此选项，当我们缺少协变量时，我们会发现联合正态假设是至关重要的。

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【V课堂】R语言十八讲(十)–OLS回归

一.简单线性回归 1.要解决的问题简单线性回归是要找出一个变量与另一个变量的函数关系,这比相关分析更高一级,相关分析只能找出两个变量是否有线性关系,而线性回归则能找出具体的函数关系. 2.原理简介:...这四幅图分别是 1.残差拟合图(左上) 2.QQ图(右上) 3.位置比例图(左下) 4.残差杠杆图(右下) 正态性 : 当预测变量值固定时，因变量成正态分布...独立性: 你无法从这些图中分辨出因变量值是否相互独立，只能从收集的数据中来验证。上面的例子中，没有任何先验的理由去相信一位女性的体重会影响另外一位女性的体重。...一个观测点是离群点，表明拟合回归模型对其预测效果不佳（产生了巨大的或正或负的残差）。一个观测点有很高的杠杆值，表明它是一个异常的预测变量值的组合。也就是说，在预测变量空间中，它是一个离群点。...因变量值不参与计算一个观测点的杠杆值。一个观测点是强影响点（influential observation），表明它对模型参数的估计产生的影响过大，非常不成比例。

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【学习】SPSS探索分析实践操作

我们默认选择按因子水平分组，这标志着因变量的箱图将按照因子进行多个显示，此时就会有多个箱图，这取决于你分组的个数决定，当然不分组，就只会显示一个箱图，无，则就是不显示箱图。...有完成两个任务，一个是数据转换后的回归曲线斜率，另一个就是方差齐性检验。该部分主要有四种选项，无、幂估计、已转换、未转换。...当然在这个对话框中，还有一个部分比较重要，那就是带检验的正态图。此选项能够输出正态概率图和离散概率图，且可以输出变量数据经Lilliefors显著水平修正的K-S和S-W的统计量。...之后确定，结果输出，所有的结果会在查看器重显示，如下图： ? 报告分为几部分，摘要、描述统计、正态性检验、各种图形。...所谓本体即除奇异值以外的变量值叫做本体值。奇异值，用0作为标记，分大小两种，箱体上方用0标记，变量值超过第75分位与25分位数的变量差的1.5倍。

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HTML 链接

HTML 使用超级链接与网络上的另一个文档相连。 HTML中的链接是一种用于在不同网页之间导航的元素。链接通常用于将一个网页与另一个网页或资源（如文档、图像、音频文件等）相关联。...提示: 书签不会以任何特殊方式显示，即在 HTML 页面中是不显示的，所以对于读者来说是隐藏的。...> 访问有用的提示部分基本的注意事项 - 有用的提示注释：请始终将正斜杠添加到子文件夹。...这是因为服务器会添加正斜杠到这个地址，然后创建一个新的请求，就像这样：href="https://www.runoob.com/html/"。更多实例图片链接如何使用图片链接。...创建电子邮件链接 2 本例演示更加复杂的邮件链接。 HTML 链接标签标签描述定义一个超级链接

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cmd中javac和java使用及注意事项

逐一核对 ”JAVA_HOME” “Path” “CLASSPATH” (1)”JAVA_HOME”，变量值是你的电脑JDK的安装路径，我的是”D:\java\tool\java1.8\JDK” (2)...”Path”，在原变量值的最后面加上”;%JAVA_HOME%\bin;%JAVA_HOME%\jre\bin” (3)”CLASSPATH”，变量值”....;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar” 特别注意变量值开头是”.;”（点分号），这个地方需要特别注意，我就是因为这个点和分号不对报错的...注：若在输入javac命令时，显示’javac’不是内部或外部命令，原因也是因为没有提前安装好JDK开发环境或环境变量配置有误。...因时间仓促，作者水平有限，文中难免有不足之处，恳请大家批评指正。

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Google 发布官方中文版机器学习术语表

本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。本文中每个释义中的加粗概念都可以在本文中检索到。...例如，模型推断出某封电子邮件不是垃圾邮件（负类别），但该电子邮件其实是垃圾邮件。假正例 (FP, false positive) 被模型错误地预测为正类别的样本。...例如，模型推断出某封电子邮件是垃圾邮件（正类别），但该电子邮件其实不是垃圾邮件。假正例率（false positive rate, 简称 FP 率） ROC 曲线中的 x 轴。...FP 率的定义如下：假正例率 =假正例数假正例数 +真负例数特征 (feature) 在进行预测时使用的输入变量。...在电子邮件分类器中，负类别可以是 “非垃圾邮件”。另请参阅正类别。

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干货 | Google发布官方中文版机器学习术语表

本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。本文中每个释义中的加粗概念都可以在本文中检索到。...例如，模型推断出某封电子邮件不是垃圾邮件（负类别），但该电子邮件其实是垃圾邮件。假正例 (FP, false positive) 被模型错误地预测为正类别的样本。...例如，模型推断出某封电子邮件是垃圾邮件（正类别），但该电子邮件其实不是垃圾邮件。假正例率（false positive rate, 简称 FP 率） ROC 曲线中的 x 轴。...FP 率的定义如下：假正例率 =假正例数/(假正例数 +真负例数) 特征 (feature) 在进行预测时使用的输入变量。...在电子邮件分类器中，负类别可以是「非垃圾邮件」。另请参阅正类别。

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Vue开发学习笔记（一）

，前端界面的信息也会发生实时变化，例如一个在10s后变量值变化并在前端发生变化的script代码如下： const HelloVueApp = Vue.createApp({ data...，经过10s后随着message的值的变化，显示内容变成了lalala~，就像这张gif图一样：变量值改变，前端显示改变这是数据与界面的一种单向绑定，界面元素的显示会随着变量值的变化而变化。...前缀，上文中的v-once就是一种指令。...它们常常用于当变量或者表达式的值发生变化时，将某些行为反映在前端界面上，指令有很多种，每一种可以实现不同的功能，例如下面的这几种：显示文本（v-text）在类似于中使用v-text标签可以显示文本...，对应着data中相应变量的变量值，例如以下例子： const app = Vue.createApp

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统计学_显著性检验综述

变量值随机性检验通过对样本变量值的分析，实现对总体的变量值出现是否随机进行检验。...变量值随机性检验正是解决这类问题的一个有效方法。它的原假设是：总体变量值出现是随机的。变量随机性检验的重要依据是游程。所谓游程是样本序列中连续出现相同的变量值的次数。...因此，游程数太大或太小都将表明变量值存在不随机的现象。例：为检验某耐压设备在某段时间内工作是否持续正常，测试并记录下该时间段内各个时间点上的设备耐压的数据。现采用游程检验方法对这批数据进行分析。...秩简单说就是变量值排序的名次，可以将数据按升序排列，每个变量值都会有一个在整个变量值序列中的位置或名次，这个位置或名次就是变量值的秩。...其原假设是：两组独立样本来自的两总体的分布无显著差异。这里是以变量值的秩作为分析对象，而非变量值本身。

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自适应游标共享(Adaptive Cursor Sharing)（二）

1.因为绑定变量窥视(Bind Peeking)功能的影响，所以硬解析选择执行计划时，会把绑定变量值3代入到SQL文中计算基数，SQL文在10000条数据中选择了30条数据，所以，选择了索引IND1进行...当SQL文第一次被执行的时候，因为绑定变量窥视(Bind Peeking)功能的影响，所以硬解析选择执行计划时，会把绑定变量值3代入到SQL文中计算选择率。...再次观察相关动态视图的变化： ? ? ? 根据上面的相关信息，我们可以知道，当SQL文第二次执行，并且绑定变量值和之前的绑定变量值的选择率很大时，会发生下面的一些动作： ?...我们知道对于本条SQL文变量值为5时符合条件的选择率是50/10000=0.005，并不在以前执行过游标的选择率范围内（变量值为3的选择率范围为0.002702～0.003302；变量值为9的选择率范围为...再次观察相关动态视图的变化： ? ? ? ? 根据上面的相关信息，我们可以知道，当SQL文第五次执行时（不在之前的变量值的选择率范围内），会发生下面的一些动作： ?

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机器学习算法中分类知识总结！

虽然 91% 的准确率可能乍一看还不错，但如果另一个肿瘤分类器模型总是预测良性，那么这个模型使用我们的样本进行预测也会实现相同的准确率（100 个中有 91 个预测正确）。...某个机器学习模型使用其症状作为特征，预测这种疾病的准确率为 99.99%。在 roulette 游戏中，一只球会落在旋转轮上，并且最终落入 38 个槽的其中一个内。...遗憾的是，精确率和召回率往往是此消彼长的情况。也就是说，提高精确率通常会降低召回率值，反之亦然。请观察下图来了解这一概念，该图显示了电子邮件分类模型做出的 30 项预测。...召回率指的是实际垃圾邮件中正确分类的电子邮件所占的百分比，即图 1 中阈值线右侧的绿点所占的百分比： ? 图 2 显示了提高分类阈值产生的效果。 ? 图2....ROC 曲线用于绘制采用不同分类阈值时的 TPR 与 FPR。降低分类阈值会导致将更多样本归为正类别，从而增加假正例和真正例的个数。下图显示了一个典型的 ROC 曲线。 ? 图 4.

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xHunt：针对科威特的网络攻击分析

在通过Hisoka访问系统的两小时内，攻击者r部署了另外两个名为gon和eye的工具。...图2显示了Hisoka通过OutlookWeb登录帐户查看初始草稿电子邮件。 ?...图3显示了用于测试C2通道的电子邮件草稿，该C2通道发出命令c-get c:\ windows\ temp\ test.txt，Hisoka将解析该命令并将其视为上传文件的命令，路径为c:\ windows...在解析并运行草稿电子邮件中获得的命令之后，hisoka将创建另一个电子邮件草稿以将命令的结果发送给参与者。 ?...历史基础框架分析，如链接分析图（图9）所示，显示了Hisoka和Sakabota基础框架之间的密切关系。 IOCs以及文中所述工具分析可见原文。

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你离高级开发只差这些IntelliJ IDEA Debug使用技巧

它使开发者能够逐行执行代码，检查运行时的状态，包括变量值、内存占用、线程状态等，从而帮助开发者理解代码的实际行为，定位并修复错误。...但是，如果参与+操作的任一操作数是一个字符串，Java会将另一个操作数转换为字符串，并执行字符串连接操作。...如何添加条件断点鼠标移至红色断点处，使用右键：在Condition中添加判断条件，上文中出现的异常是NullPointerException，我们就判断循环中的user对象age变量为null的即可...查看变量值在断点暂停时，你可以使用计算器来查看和评估变量的当前值，这比在变量监视窗口中查找要快得多。...修改变量值修改变量值：如果你想要测试代码对于不同变量值的反应，可以使用计算器改变变量的值，而无需修改代码并重新启动调试过程。

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一、编程规约（二）常量定义

说明：大而全的常量类，非得使用查找功能才能定位到修改的常量，不利于理解和维护。正例：缓存相关常量放在类CacheConsts下；系统配置相关常量放在类ConfigConsts下。...【推荐】常量的复用层次有五层：跨应用共享常量、应用内共享常量、子工程内共享常量、包内共享常量、类内共享常量。...反例：易懂变量也要统一定义成应用内共享常量，两位攻城师在两个类中分别定义了表示“是”的变量：类A中：public static final String YES = "yes"; 类B中：public...5）类内共享常量：直接在类内部private static final定义。【推荐】如果变量值仅在一个固定范围内变化用enum类型来定义。...说明：如果存在名称之外的延伸属性使用enum类型，下面正例中的数字就是延伸信息，表示一年中的第几个季节。

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Java开发编程规范: 2.常量定义

正例：缓存相关常量放在类 CacheConsts 下；系统配置相关常量放在类 ConfigConsts 下。...【推荐】常量的复用层次有五层：跨应用共享常量、应用内共享常量、子工程内共享常量、包内共享常量、类内共享常量。 ...反例：易懂变量也要统一定义成应用内共享常量，两位攻城师在两个类中分别定义了表示“是”的变量：类 A 中：public static final String YES = "yes"; 类 B 中：...5）类内共享常量：直接在类内部 private static final 定义。【推荐】如果变量值仅在一个固定范围内变化用 enum 类型来定义。...说明：如果存在名称之外的延伸属性应使用 enum 类型，下面正例中的数字就是延伸信息，表示一年中的第几个季节。

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Python 模块之间传递变量

最近在做实验时发现个问题，我想在一个模块中调用另一个模块的变量，首先想到了用return 函数返回值的方法将变量作为返回值并将该变量设为全局变量，可在执行时就是报错；综合借鉴了下其他博客和评论的方法...，把需要全局使用的变量定义在一个全局变量模块里，当我在调用其他模块之前先调用一下全局变量模块，这样就不报错了同时也可以把其他模块的变量值返回给我首先定义一个全局变量模块 # global.py... global_variable.variable_name() res = called_module.called_function print(res) 这样主文件输出的结果就是被调用模块的变量值了...全局变量定义后并非一直不变，如果在其后仍有变量重新定义，变量值仍会改变； 4. 定义在函数中的全局变量，如果函数没有被调用全局变量无效。 5. ...在一个模块内定义全局变量只能在本模块内使用不能再其他模块内使用； 6. 跨模块使用全局变量需要在一个另一个模块中定义全局变量并被调用。

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数据分析该分析什么？

1、数值平均是统计数列中所有变量值平均的结果。有普通平均数和加权平均数两种。 2、位置平均时基于某种特殊位置上或者是普遍出现的标志值作为整体一般水平的代表值。有众数、中位数两种。...众数是被研究总体中出现次数最多的变量值，他是总体中最普遍的值，因此可以用来代表一般水平。如果数据可以分为多组，则为每组找出一个众数。注意：众数只有在总体内单位充分多时才有意义。...中位数是将总体中各单位标志值按大小顺序排列，处于中间位置的变量值就是中位数。因为处于中间位置，有一半变量值大于该值，一半小于该值，所以可以用这样的中等水平来表示整体的一般水平。...---- 06|相关性度量：上面提到的几个维度是对数据整体的情况进行描述，但是我们有的时候想看一下数据整体内的变量之间存在什么关系，一个变化时会引起另一个怎么变化，我们把用来反映这种关系的指标叫做相关系数...（相关系数计算公式）关于相关系数需要注意几点：相关系数r的范围为：[-1，1]。 r的绝对值越大，表示相关性越强。 r的正负代表相关性方向，正代表正相关，负代表负相关。

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