每次数据更新后，重新计算 Virtual Dom ，并和上一次生成的 virtual dom 做对比，对发生变化的部分做批量更新。...通过 diff 对比后，发现新旧集合的节点都是相同的节点，因此无需进行节点删除和创建，只需要将旧集合中节点的位置更新为新集合中节点的位置....当完成新集合中所有节点的差异化对比后，还需要对旧集合进行循环遍历，判断是否勋在新集合中没有但旧集合中存在的节点。 此时发现了 D 满足这样的情况，因此删除 D。 Diff 操作完成。...尽量避免将后面的子节点移动到前面的操作，当节点数量较多时，会产生一定的性能问题。 ? 看个具体的例子 ?...这时一个 List 组件，里面有标题，包含 ListItem 子组件的members列表，和一个按钮,绑定了一个 onclick 事件. 然后我加了一个插件，可以显示出各个组件的渲染情况。
每次数据更新后，重新计算 Virtual Dom ，并和上一次生成的 virtual dom 做对比，对发生变化的部分做批量更新。...通过 diff 对比后，发现新旧集合的节点都是相同的节点，因此无需进行节点删除和创建，只需要将旧集合中节点的位置更新为新集合中节点的位置....当完成新集合中所有节点的差异化对比后，还需要对旧集合进行循环遍历，判断是否勋在新集合中没有但旧集合中存在的节点。 此时发现了 D 满足这样的情况，因此删除 D。 Diff 操作完成。...尽量避免将后面的子节点移动到前面的操作，当节点数量较多时，会产生一定的性能问题。 ? 看个例子 ?...这时一个 List 组件，里面有标题，包含 ListItem 子组件的members列表，和一个按钮,绑定了一个 onclick 事件. 然后我加了一个插件，可以显示出各个组件的渲染情况。
2、CAS算法理解对CAS的理解，CAS是一种无锁算法，CAS有3个操作数，内存值V，旧的预期值A，要修改的新值B。当且仅当预期值A和内存值V相同时，将内存值V修改为B，否则什么都不做。...（上图通俗的解释是：CPU去更新一个值，但如果想改的值不再是原来的值，操作就失败，因为很明显，有其它操作先改变了这个值。）...3.1、ABA问题因为CAS需要在操作值的时候检查下值有没有发生变化，如果没有发生变化则更新，但是如果一个值原来是A，变成了B，又变成了A，那么使用CAS进行检查时会发现它的值没有发生变化，但是实际上却变化了...从Java1.5开始JDK提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性，你可以把多个变量放在一个对象里来进行CAS操作。解决方案用锁 把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。...3.5、会增加程序测试的复杂度，稍不注意就会出现问题。
2、CAS算法理解 对CAS的理解，CAS是一种无锁算法，CAS有3个操作数，内存值V，旧的预期值A，要修改的新值B。当且仅当预期值A和内存值V相同时，将内存值V修改为B，否则什么都不做。...（上图通俗的解释是：CPU去更新一个值，但如果想改的值不再是原来的值，操作就失败，因为很明显，有其它操作先改变了这个值。）...3.1、ABA问题 因为CAS需要在操作值的时候检查下值有没有发生变化，如果没有发生变化则更新，但是如果一个值原来是A，变成了B，又变成了A，那么使用CAS进行检查时会发现它的值没有发生变化，但是实际上却变化了...从Java1.5开始JDK提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性，你可以把多个变量放在一个对象里来进行CAS操作。 解决方案 用锁 把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。...3.5、会增加程序测试的复杂度，稍不注意就会出现问题。
CAS 操作包含三个操作数 —— 内存位置（V）、预期原值（A）和新值(B)。 如果内存位置的值与预期原值相匹配，那么处理器会自动将该位置值更新为新值 。否则，处理器不做任何操作。...缓存锁使用的是比较并交换策略（Compare And Swap简称CAS），CAS操作需要输入两个数值，一个旧值（期望操作前的值）和一个新值，在操作期间先比较下旧值有没有发生变化，如果没有发生变化，才交换成新值...CAS虽然很高效的解决了原子操作，但是CAS仍然存在三大问题：ABA问题、循环时间长开销大、只能保证一个共享变量的原子操作 什么是ABA问题 因为CAS需要在操作值得时候，检查值有没有发生变化，如果没有发生变化则更新...，但是如果一个值原来是A、变成了B、又变成了A，那么使用CAS进行检查时会发现它的值没有发生变化，但实际上却变化了。...，如果全部相等，则以原子方式将该引用和该标志的值更新为指定的新值 /** * 如果当前引用等于预期引用并且当前标志等于预期标志 * 则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定新值 * * @param
1：CAS概念及原理 为什么要引入cas，锁机制存在以下问题： （1）在多线程竞争下，加锁、释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时，引起性能问题。...当且仅当预期值A和内存值V相同时，将内存值V修改为B，否则什么都不做。 2：相关源码 CAS有3个操作数，内存值V，旧的预期值A，要修改的新值B。...因为CAS需要在操作值的时候检查下值有没有发生变化，如果没有发生变化则更新，但是如果一个值原来是A，变成了B，又变成了A，那么使用CAS进行检查时会发现它的值没有发生变化，但是实际上却变化了。...ABA问题的解决思路就是使用版本号。在变量前面追加上版本号，每次变量更新的时候把版本号加一，那么A－B－A 就会变成1A-2B－3A。...这个类的compareAndSet方法作用是首先检查当前引用是否等于预期引用，并且当前标志是否等于预期标志，如果全部相等，则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。
由于CAS操作属于乐观派，它总认为自己可以成功完成操作，当多个线程同时使用CAS操作一个变量时，只有一个会胜出，并成功更新，其余均会失败，但失败的线程并不会被挂起，仅是被告知失败，并且允许再次尝试，当然也允许失败的线程放弃操作...但问题是当线程越来越多竞争很激烈时，占用CPU的时间变长会导致性能急剧下降，因此Java虚拟机内部一般对于自旋锁有一定的次数限制，可能是50或者100次循环后就放弃，直接挂起线程，让出CPU资源。...因为CAS需要在操作值的时候检查下值有没有发生变化，如果没有发生变化则更新，但是如果一个值原来是A，变成了B，又变成了A，那么使用CAS进行检查时会发现它的值没有发生变化，但是实际上却变化了。...当对一个共享变量执行操作时，我们可以使用循环CAS的方式来保证原子操作，但是对多个共享变量操作时，循环CAS就无法保证操作的原子性，这个时候就可以用锁，或者有一个取巧的办法，就是把多个共享变量合并成一个共享变量来操作...如果我们仔细分析concurrent包的源代码实现，会发现一个通用化的实现模式： 1. 首先，声明共享变量为volatile； 2. 然后，使用CAS的原子条件更新来实现线程之间的同步； 3.
第一类错误是我们拒绝了零假设，也就是说结论显示音乐提高了记忆力，但实际上它并没有提高记忆力。 17）执行Z检验后，我们可以得出什么结论？ A）听音乐不会提高记忆力。 B）听音乐会显著提高记忆力。...=（10-7）/ 0.94 = 3.191 24）两组的考试得分是否有显著差异？ A）有 B）没有 答案：（A） 零假设是两组之间没有差异，而被择假设是两组之间有显著差异。...在这种情况下，线的斜率为正，数据点将显示出明确的线性关系。 选项B显示出很强的正相关关系。 28）两个变量（Var1和Var2）之间的相关性为0.65。...B）R2可能增加也可能减少，但调整后的R2总是增加。 C）当为模型引入新的变量时，R2和调整后的R2总是增加。 D）R2和调整后的R2都有可能增加或减少，依赖于引入的变量。...单调相关关系是两个变量共同变化，但是不一定以固定的比例变化。 写在最后 希望你能从解答问题中发现乐趣，虽然有时候这些问题可能会让你抓狂。如果你对于上述问题有什么想法或者反馈，欢迎与我们分享。
对于 vue 来说，虽然我们更新数据时是直接对变量进行赋值操作，但实际上，声明在 data 中的这些变量，都会被转换成存取器属性，也就是 set 和 get。...而 Angular 的原理，类似于被动轮询的模式。也就是，你不知道我什么时候会变化，那么你就在我有可能会变化的情况下，不断的读取我的值，比对一下，看看有没有发生变化。...的方式，来监听数据变化的时机； angular 则是在会触发视图变化的情况下，主动去检测绑定的数据源，比对下是否有发生变化来判断是否需要刷新视图。...原理跟 Android 的屏幕刷新机制很像，就都是以一个固定频率来刷新页面，在每个帧信号之间，只是收集发生变化的视图，或者说，只更新虚拟 DOM，并不会去更新真实的页面。...对于 Angular 来说，虽然它是不断轮询的方式来检测数据源是否发生变化，但并不意味着时时刻刻都在轮询检测，而只在一些有可能导致视图更新的场景下才会去检测。
虚拟DOM本质上是JavaScript对象,是对真实DOM的抽象 状态变更时，记录新树和旧树的差异 最后把差异更新到真正的dom中 详细实现见虚拟DOM原理?...有变化了」,然后再进行比较暴力的Diff操作查找「哪发生变化了」，另外一个代表就是Angular的脏检查操作。...push: Vue的响应式系统则是push的代表,当Vue程序初始化的时候就会对数据data进行依赖的收集,一但数据发生变化,响应式系统就会立刻得知,因此Vue是一开始就知道是「在哪发生变化了」,但是这又会产生一个问题...,然后超出差异. diff程可以概括为：oldCh和newCh各有两个头尾的变量StartIdx和EndIdx，它们的2个变量相互比较，一共有4种比较方式。...如果4种比较都没匹配，如果设置了key，就会用key进行比较，在比较的过程中，变量会往中间靠，一旦StartIdx>EndIdx表明oldCh和newCh至少有一个已经遍历完了，就会结束比较,这四种比较方式就是首
如果相等则将内存值设置为 v + delta 否则返回false，继续循环进行重试，直到设置成功才能退出循环，并且将旧值返回 整个“比较+更新”操作封装在compareAndSwapInt()中，通过JNI...Java从1.5开始JDK提供了AtomicReference类来保证引用对象之间的原子性，可以把多个变量放在一个对象里来进行CAS操作。...ABA问题(无法体现数据的变动) CAS需要在操作值的时候检查内存值是否发生变化，没有发生变化才会更新内存值。...但是如果内存值原来是A，后来变成了B，然后又变成了A，那么CAS进行检查时会发现值没有发生变化，但是实际上是有变化的。...compareAndSet()首先检查当前引用和当前标志与预期引用和预期标志是否相等，如果都相等，则以原子方式将引用值和标志的值设置为给定的更新值。
至少有一个组别不与其他组相等 注意这个备选假设不是要求每两两之间有差异，仅仅要求有一组存在不同就认为差异显著。...单因素方差分析的应用条件 四个必要条件： 因变量必须为连续数值型变量：代表一个坐标轴的某个区间内，任何一个点都可以取到的数值。如分类变量像性别（男/女）就 不是 连续数值型变量。...但如果想比较不同组之间的年龄差异，年龄这个变量涵盖了正常人类年龄能取到的任何值，所以这里的年龄属于连续数值型变量，即满足方差分析第一个条件。...1-4分组，检验类型选择Kruskal-Wallis H检验，并在选项中勾选描述性统计 检验结果显示 TP/NH3L 这两个指标在组间均存在差异，为进一步查看到底是两两之间的存在差异见下面Kruskal-Wallis...对本文内容进行总结形成思维导图如下（仅针对本文自用流程，更全面细致可参考正文中引用的【学习笔记】组间差异比较及相关问题总结一图），因本人非统计学专业出生，但最近有借此工具的需求所以慢慢摸索，有问题和建议欢迎指出
该第i个特征的系数等于平均响应之间的差异第i类别的值和参考类别的平均值。 表5-4：线性回归学得的系数 ? Effect编码 分类变量编码的另一种变体称为Effect编码。...非唯一性有时候对解释有问题。该优点是每个特征都明显对应于一个类别。 此外，失踪数据可以编码为全零矢量，输出应该是整体目标变量的平均值。 虚拟编码和效果编码不是多余的。 他们产生独特和可解释的模型。...虚拟编码的缺点是它不能轻易处理缺少数据，因为全零矢量已经映射到参考类别。它还编码每个类别相对于参考类别的影响，其中看起来很奇怪。 效果编码通过使用不同的代码来避免此问题参考类别。...它通过提出这样一个问题来看待他们的联想强度：“当X为真时，Y有多大可能是真的”。例如，我们可能会问，“Alice点击广告的可能性大于 一般人口？...有人可能会问，为什么不使用相同的数据集来计算相关统计量并训练模型？这个想法看起来很无辜。这里最大的问题是统计涉及目标变量，这是模型试图预测的。使用输出来计算输入特征会导致一个称为泄漏的有害问题。
假设我们有兴趣测试在样本中个体的第一次和第二次测量之间的平均收缩压是否有差异。 图 15.2：左侧：NHANES 数据集中第一次和第二次记录的收缩压的小提琴图。...然而，符号检验的一个问题是它丢弃了关于差异大小的信息，因此可能会漏掉一些东西。...而对于 t 分布，在零假设下期望值为零，但在这里情况并非如此，因为平方和始终是正数。幸运的是，还有另一个理论分布描述了在零假设下平方和的比率是如何分布的：F分布（见图 15.5）。...我们将从一个简单的例子开始，只有两个变量，以便直观地理解它是如何工作的。首先，我们为变量 X 和 Y 生成一些合成数据，两个变量之间的相关性为 0.7。...虽然有许多可能的原因，但似乎在研究注册之前，研究人员能够改变他们的方法或假设以找到积极的结果，而在注册后这变得更加困难。
首先，让我们生成一些数据并使用零假设检验进行分析（参见图 11.5）。然后让我们进行独立样本 t 检验，结果显示组之间存在显著差异： 图 11.5：箱线图显示药物组和安慰剂组的数据。...11.7 学习目标 阅读完本章后，应该能够： 描述贝叶斯分析和零假设检验之间的主要区别 描述并执行贝叶斯分析的步骤 描述不同先验的影响以及选择先验的考虑因素 描述置信区间和贝叶斯可信区间之间的解释差异...13.4.1 因果图 描述变量之间因果关系的一种有用方法是通过因果图，它将变量显示为圆圈，变量之间的因果关系显示为箭头。...图 13.4：一个图表显示了三个变量之间的因果关系：学习时间、考试成绩和考试完成时间。...然而，在某些情况下，我们可能会想象一个变量的影响可能会根据另一个变量的值而有所不同，我们称之为变量之间的交互作用。 让我们使用一个新的例子来提出问题：咖啡因对公开演讲有什么影响？
该模型会指出，下个月蓝色短袖衬衫总销量的 90% 左右将售于迈阿密。你可以通过对比不同产品的年度同店销量来核实预测结果，同时分析它们之间的差异程度。...你已经对数据做了统计分析 在分析数据和解决问题时，最应该避免的就是一个劲地往前冲。在你能够弄清楚发生的事情及其原因之前，你需要退后一步，看一看所有的变量及其相互之间的关系。...探索性的数据分析可以快速显示出所有变量的范围和分布，比如变量对是趋向于彼此依赖还是各自独立、簇位于何处，或哪些地方可能会有离群值。...你能够定期更新你的模型 如果你已经利用自己的数据训练好了模型，你会发现该模型的误差率(假阳性和真阴性)会随着时间的推移而增加。...如果你每月都这样做，应该能够保证你不会受到数据漂移的影响。如果你不能，那么你的旧模型最终将变得不足为靠。 回到本文开头的那些问题，你知道自己想要预测或检测什么吗?
该模型会指出，下个月蓝色短袖衬衫总销量的 90% 左右将售于迈阿密。你可以通过对比不同产品的年度同店销量来核实预测结果，同时分析它们之间的差异程度。...你已经对数据做了统计分析 在分析数据和解决问题时，最应该避免的就是一个劲地往前冲。在你能够弄清楚发生的事情及其原因之前，你需要退后一步，看一看所有的变量及其相互之间的关系。...探索性的数据分析可以快速显示出所有变量的范围和分布，比如变量对是趋向于彼此依赖还是各自独立、簇位于何处，或哪些地方可能会有离群值。...你能够定期更新你的模型 如果你已经利用自己的数据训练好了模型，你会发现该模型的误差率（假阳性和真阴性）会随着时间的推移而增加。...如果你每月都这样做，应该能够保证你不会受到数据漂移的影响。如果你不能，那么你的旧模型最终将变得不足为靠。 回到本文开头的那些问题，你知道自己想要预测或检测什么吗？
然而， 不再有零均值和单位方差。使用批标准化后，我们得到的归一化 恢复了零均值和单位方差的特性。对于底层的几乎任意更新而言， 仍然保持着单位高斯。...改变某个底层权重为零，可能使输出退化；改变底层权重的符号可能翻转 和 之间的关系。这些情况都是非常罕见的。没有标准化，几乎每一个更新都会对 的统计量有着极端的影响。...批标准化仅标准化每个单元的均值和方差，以稳定化学习，但允许单元和单个的非线性统计量之间的关系发生变化。由于网络的最后一层能够学习线性变换，实际上我们可以希望移除一层内单元之间的所有线性关系。...变量 和 是允许新变量有任意均值和标准差的学习参数。乍一看，这似乎是无用的------为什么我们将均值设为 ，然后又引入了参数允许它被重设为任意值 。...答案是新的参数可以表示旧参数作为输入的同一族函数，但是新参数有不同的学习动态。在旧参数中， 的均值取决于 下层中参数的复杂关联。在新参数中， 的均值仅由 确定。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
