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概率学中的随机变量与分布

对于离散型随机变量X而言,若要掌握它的统计规律,则必须且只需知道X的所有可能可能取值以及取每一个可能值的概率。在概率论中,是通过分布律来表现的。其公式可以记为: ?...: return 1 正态分布 Normal Distribution 在连续型随机变量中,最重要的一种随机变量是具有钟形概率分布的随机变量。...此时,若用φ(x)表示概率密度函数,用Φ(x)表示分布函数。则公式为: ? ? 正态分布的cdf不是一个初等函数,在python中可以调用math库中的erf来实现。...最早的中心极限定理是在18世纪初由德莫佛证明的,即二项分布以正态分布为其极限分布的定理。...从随机变量的角度来讲,我们要考虑的随机变量可以表示为很多个独立的随机变量之和。例如在物理实验中,测量误差是由许多观察不到的微小误差合成的,它们往往近似地服从正态分布。

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    SQL:删除表中重复的记录

    ,这里是name) select distinct (name) into # from test --查看新表中的数据 select from # --清空旧表 truncate table test...--将新表中的数据插入到旧表 insert test select from # --删除新表 drop table # --查看结果 select from test 查找表中多余的重复记录...rowid not in (select min(rowid) from  people  group by peopleId  having count(peopleId )>1)  3、查找表中多余的重复记录...and rowid not in (select min(rowid) from vitae group by peopleId,seq having count()>1)  5、查找表中多余的重复记录...“name”,而且不同记录之间的“name”值有可能会相同,  现在就是需要查询出在该表中的各记录之间,“name”值存在重复的项;  Select Name,Count() From A Group

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    java随机数中的陷阱

    1 前言 随机数我们应该不陌生,业务中我们用它来生成验证码,或者对重复性要求不高的id,甚至我们还用它在年会上搞抽奖。今天我们来探讨一下这个东西。如果使用不当会引发一系列问题。...2 java中的随机数 我们需要在Java中随机生成一个数字。java开发中我们通常使用java.util.Random来搞,它提供了一种伪随机的生成机制。...(), nextFloat(), ... random.nextInt(); 或者,我们可以使用java中的数学计算类: Math.random(); Math类只包含一个Random实例来生成随机数:...3 多线程下的随机数 如果更多线程主动生成具有相同Random的实例的新随机数,则上述情况发生的概率越高。对于生成许多(非常多)随机数的程序,不建议使用这种方式。...在这种情况下,您应该使用ThreadLocalRandom,它在1.7版本中添加到Java中。ThreadLocalRandom扩展了Random并添加选项以限制其使用到相应的线程实例。

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    Mysql如何随机获取表中的数呢rand()

    我们在来看看上面随机获取字段的sql语句是如何执行的 创建一个临时表,临时表使用的是memory引擎,表里面有两个字段,一个字段double类型,我们叫R,另一个字段varchar(64),记为W,且没有建立索引...sort_buffer的两个字段中,此时要全表扫描临时表,扫描的行数为10000行,此时总共扫描的行数变成了2000行 sort_buffer根据R字段进行排序,这里没有涉及到表的扫描 在根据sort_buffer...select * from t where id >= @X limit 1; 虽然上面可以获取一个数,但是他并不是一个随机数,因为如何表中的id可能存在空洞,导致每一行的获取概率并不一样,如id=1,2,4,5...,而id=4获取的id概率是其他行的两倍。...现在如果要获取三个随机数,根据随机算法2的思路 获取整张表的总行数C 根据同样的共识获取Y1,Y2,Y3 再执行limit Y,1.获取三个随机数 对应的sql语句如下 mysql> select

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    R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

    p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它,因此它看起来非常适合非常大的数据集。...大型数据集的问题在于许多特征是“相关的”,在这种情况下,很难比较可变重要性图的值的解释。 为了获得更可靠的结果,我生成了100个大小为1,000的数据集。...顶部的紫色线是的可变重要性值 ,该值相当稳定(作为一阶近似值,几乎恒定)。红线是的变量重要性函数, 蓝线是的变量重要性函数 。例如,具有两个高度相关变量的重要性函数为 ?...实际上,我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果, apply(IMP,1,mean)} 在这里,如果我们使用与以前相同的代码, 我们得到以下图 plot(C,VI[2,]...然而,当我们拥有很多相关特征时,讨论特征的重要性并不是那么直观。

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    R语言随机森林模型中具有相关特征的变量重要性

    p=13546 ---- 变量重要性图是查看模型中哪些变量有趣的好工具。由于我们通常在随机森林中使用它,因此它看起来非常适合非常大的数据集。...例如,考虑一个非常简单的线性模型 在这里,我们使用一个随机森林的特征之间的关系模型,但实际上,我们考虑另一个特点-不用于产生数据-  ,即相关   。我们考虑这三个特征的随机森林   。...例如,具有两个高度相关变量的重要性函数为 看起来  比其他两个  要  重要得多,但事实并非如此。只是模型无法在  和  之间选择   :有时会    被选择,有时会被选择 。...实际上,我想到的是当我们考虑逐步过程时以及从集合中删除每个变量时得到的结果, apply(IMP,1,mean)} 在这里,如果我们使用与以前相同的代码, 我们得到以下图 plot(C,VI[2,],type...关联度接近1时,与具有相同   ,并且与蓝线相同。 然而,当我们拥有很多相关特征时,讨论特征的重要性并不是那么直观。

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    SQL Join 中,表位置对性能的影响

    图 | 榖依米 SQL Join 中,表位置对性能的影响 出这样一个话题,老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...(自己用ipadpro画的图,很有诚意吧,虽然字不好看) SalesPerson 装的是销售员即人的数据,而SalesOrderHeader 则装的是销售订单数据。...那么一个企业里面人肯定比订单数少的多。如果销售人数是100人,那么只要在 Inner Input 中执行 100 次就可以完成计算。...而反过来,将订单表作为 Outer Input, 则需要把整张订单表做 Scan/Seek, 那么量级就相差很远。...由此可以推测,优化器选择执行计划时,一定程度上自动判断了两表大小,选择小表在前,大表在后的原则。小表驱动大表查询,是优化时着重考虑的策略。

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    SQL Join 中,表位置对性能的影响

    SQL Join 中,表位置对性能的影响 出这样一个话题,老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...image (自己用ipadpro画的图,很有诚意吧,虽然字不好看) SalesPerson 装的是销售员即人的数据,而SalesOrderHeader 则装的是销售订单数据。...那么一个企业里面人肯定比订单数少的多。如果销售人数是100人,那么只要在 Inner Input 中执行 100 次就可以完成计算。...而反过来,将订单表作为 Outer Input, 则需要把整张订单表做 Scan/Seek, 那么量级就相差很远。...由此可以推测,优化器选择执行计划时,一定程度上自动判断了两表大小,选择小表在前,大表在后的原则。小表驱动大表查询,是优化时着重考虑的策略。

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    Java中的Hash表和hashCode()

    链表法是在哈希表的每个槽位上维护一个链表,将哈希值相同的键值对存储在同一个链表中。...哈希表可以用来存储键值对数据,并通过哈希函数将键映射到数组中的一个索引位置。...开放寻址法是哈希表中解决冲突的一种方法,它的基本思想是当发生冲突时,直接在哈希表中寻找下一个可用的空槽来存储冲突的键值对。 在开放寻址法中,每个哈希表的槽都可以存储一个键值对。...键值对 (k,v) 被插入到哈希表中时,首先通过哈希函数计算键 k 的哈希值,然后根据哈希值找到对应的索引位置。...链地址法是一种弥补哈希表冲突的有效方法,它允许在每个哈希表槽中存储多个键值对,并通过链表或其他数据结构来解决冲突。

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    如何防御Java中的SQL注入

    如果目标应用使用的数据库连接字符串授予用户写入权限,SQL注入可能会造成重大破坏:攻击者可以删除大量数据,甚至删除表本身。...Java中的SQL注入Java语言已经存在了几十年。尽管开发人员拥有包含稳定的应用框架和可靠的ORM的丰富生态系统,仍不足以保护Java免于SQL注入攻击。以Ruby为例。...防御Java SQL注入的技术尽管SQL注入攻击很常见,而且具有潜在的破坏性,但它们并非无法防御。被利用的漏洞大多源于编码错误,改进方向有以下几种:。...1.使用参数化查询针对Java中的SQL注入,可以从使用参数化查询入手。...JPA (Java Persistence API)有几种实现方式,最流行的是Spring Data JPA和Hibernate。它们为应用提供了额外的数据层,有助于降低SQL注入成功的概率。

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    Java基础进阶,详解Java中的随机数生成

    java的三种随机数生成方式 随机数的产生在一些代码中很常用,也是我们必须要掌握的。...而java中产生随机数的方法主要有三种: 第一种:new Random() 第二种:Math.random() 第三种:currentTimeMillis() 第一种 第一种需要借助java.util.Random...第一个就是以当前时间为默认种子,第二个是以指定的种子值进行。产生之后,借助不同的语句产生不同类型的数。 在java中我们可以使用java.util.Random类来产生一个随机数发生。...比如我想随机产生0-99之间的随机数,这个时候我们可以使用模数运算符%。 将模数运算符%作用于随机数产生器所产生的随机数身上,目的就是为了让随机数的最大值属于我们所制定的操作数数值减1范围内。...先看不加Math.abs()的情况,如下 在看加了的情况,如下: 以上就是介绍的"Java中的随机数生成方法",希望对大家有帮助。

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    关于SQL Server中的系统表之一 sysobjects

    微软Sql Server数据库是企业开发管理中最常用的数据库系统之一。其功能强大而且使用简单、方便。我们在数据库中创建数据库、表、视图、触发器、存储过程、函数等信息。   ...从上图结果看出,查询结果是以网状行、列形式展示出来的。这就是关系型数据库的特性之一。 那么我们创建的表、视图等信息是如何存储的呢?其实SQL Server数据库是一种“自解释”性是存储介质。...我们创建的表、视图等也是存储在其系统默认数据库与表中。 其中之一就是sysobjects表。   ...SQL Server的每个数据库内都有此系统表,它存放该数据库内创建的所有对象,如约束、默认值、日志、规则、存储过程等,每个对象在表中占一行。 以下是此系统表的字段名称和相关说明。...可以是下列对象类型中的一种: C = CHECK 约束D = 默认值或 DEFAULT 约束F = FOREIGN KEY 约束L = 日志FN = 标量函数IF = 内嵌表函数P = 存储过程PK =

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    谈谈SQL查询中回表对性能的影响

    我使用的数据库是 PostgreSQL,不过它和 MySQL 差不多,也可以 EXPLAIN: SQL With LIMIT 如上所示:先按照 created_at 索引排序,再 filter 符合条件的数据...EXPLAIN: SQL Without LIMIT 如上所示:去掉 limit 后,根本就没用上索引,直接全表扫描,不过反而更快。...要想搞清楚缘由,你需要理解本例中 SQL 查询的处理流程:当使用 limit 时,因为只是返回几条数据,所以优化器觉得采用一个满足 order by 的索引比较划算;当不使用 limit 时,因为要返回所有满足条件的数据...不过就算知道这些还是不足以解释为什么在本例中全表扫描反而快,实际上这是因为当使用索引的时候,除非使用了 covering index,否则一旦索引定位到数据地址后,这里会有一个「回表」的操作,形象一点来说...,就是返回原始表中对应行的数据,以便引擎进行再次过滤(比如本例中的 like 运算),一旦回表操作过于频繁,那么性能无疑将急剧下降,全表扫描没有这个问题,因为它就没用索引,所以不存在所谓「回表」操作。

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