大家久等,前段时间都在讲Python运维方面的知识,从从这期开始继续讲解awr报告的其他部分 ---- 这期针对Shared Pool Statistic 部分做说明 ?
很多网站会使用百度统计这个工具来收集自己站点的相关指标,本文中记录的是网站指标,包含:
一个人光溜溜的到这个世界来,最后光溜溜的离开这个世界而去,彻底想起来,名利都是身外物,只有尽一人的心力,使社会上的人多得他工作的裨益,是人生最愉快的事情—— 邹韬奋 有时我们会需要统计代码行数,可以使用idea的插件statistic...下载地址 下载后安装 安装完成点击确定,然后重启idea 点击Statistic的Refresh 可以看到已经统计完成
上文ISME-人类微生物多样性与疾病的关系中提到了,采用Cohen's d statistic对效应量进行了检验。本文对此进行解释。...R中计算Cohen's d-statistic #安装 >install.packages("compute.es") >library(compute.es) #主要函数tes(),对t检验的结果进行转化
C-statistic是评价模型区分度的指标之一,在logistic模型中,C-statistic就是AUC,在生存资料中,C-statistic和AUC略有不同。...logistic回归的C-statistic 方法1 方法2 方法3 方法4 cox回归的C-statistic logistic回归的C-statistic 今天学习C-index的4种计算方法,在二分类变量中...,C-statistic就是AUC,二者在数值上是一样的。...结果中的C就是C-Statistic。...cox回归的C-statistic可以用survival包计算,需要注意,生存分析的C-statistic和AUC是不一样的。
区分度评价:C-statistic的计算 净重新分类指数NRI计算 综合判别改善指数IDI的计算 二分类资料校准曲线的绘制 生存资料校准曲线的绘制 tidymodels不能画校准曲线?
Statistic 介绍(这个插件需要Java1.8) 显示项目统计数量。 这个插件显示的是按扩展名排序的文件,以及大小、行数、LOC等。...Statistic 安装 打开idea设置界面,在设置的 plugins 搜索"Statistic"插件,点击 install 根据提示重启 Idea ?...Statistic 使用 1、打开IDEA 菜单 View 2、选择 Tool window 3、点击 Statistic 4、可以看到不同类型文件的统计 5、refresh 重新统计 6、上面的tab
首先仿照其他模块,新建出statistic模块的目录结构 ? ...目录中包含了controllers、directives和存放html的tmpl,在statistic目录下新建Statistic.js用于声明一个模块,也就是一个命名空间。...> {{statistic.style}} StatisticController.js angular.module('Angello.Statistic')...所以需要添加路由,在angello.js文件中加入代码 .when('/statistic',{ templateUrl: 'src/angello/statistic/tmpl/statistic.html...于是在Angello.js中将原先的路由改为: .when('/statistic',{ templateUrl: 'src/angello/statistic/tmpl/statistic.html
系统表pg_statistic(列级别统计信息)为代价估算提供了关键统计信息。...本文先介绍下pg_statistic系统表。 1、pg_statistic 首先需要了解analyze都输出哪些信息到系统表。也就是pg_statistic系统表每列的含义。...postgres=# \d+ pg_statistic 数据表 "pg_catalog.pg_statistic" 栏位 | 类型...1 #define STATISTIC_KIND_HISTOGRAM 2 #define STATISTIC_KIND_CORRELATION 3 #define STATISTIC_KIND_MCELEM...4 #define STATISTIC_KIND_DECHIST 5 #define STATISTIC_KIND_RANGE_LENGTH_HISTOGRAM 6 #define STATISTIC_KIND_BOUNDS_HISTOGRAM
需求 公司要对一个项目进行代码统计,这么多类,总不能让我一个一个数据,于是想到了Statistic插件。让我们一起看看Statistic插件怎么使用吧。 2....Statistic插件 首先需要知道Idea统计项目代码行数,主要是使用Statistic插件来统计,点击File->Settings,如下图所示: 搜索Statistic,选中之后,点击右侧的Install...然后在左下方可以看到Statistic,若看不到则重启idea即可。 3....统计代码量 点击下面任务栏的Statistic标签,如下图: 点击"Refresh"扫描项目代码 Overview 参数说明(例如java) Count : java文件的数量 Size SUM
plain", base_family = "serif")+ labs(x=NULL, y=expression(paste(italic("D")," statistic
♣ 题目部分 在Oracle中,什么是待定的统计信息(Pending Statistic)? ♣ 答案部分 在数据库系统运维中,DBA常常希望维持SQL执行计划的稳定。...在Oracle 11g中,推出了统计信息管理的一种新技术——待定的统计信息(Pending Statistic)技术。简单的说,DBA可以对一系列的数据表设置PENDING属性。...下面给出一个使用Pending Statistic的完整示例: CREATE TABLE T_PS_20170605_LHR AS SELECT LEVEL ID, 'name' || LEVEL
/> statistic> statistic title="总点赞量" :value="statistic.voteCount"> <template...2.2.1 getStatistic statistic是用来存储浏览量和点赞量数据的,这里总共需要四个数据。...statistic.value.todayViewCount = statisticResp[0].viewIncrease; statistic.value.todayVoteCount...[0].viewCount; statistic.value.voteCount = statisticResp[0].voteCount; statistic.value.todayViewCount
**********Obs = 1, x-coordinate= 42.3800, y-coordinate= 35.6200, sige= 3.4125Variable Coefficient t-statistic...0.727801Obs = 10, x-coordinate= 36.4200, y-coordinate= 47.6100, sige= 0.3660Variable Coefficient t-statistic...0.166114Obs = 11, x-coordinate= 34.4600, y-coordinate= 48.5800, sige= 0.6241Variable Coefficient t-statistic...0.530769Obs = 12, x-coordinate= 32.6500, y-coordinate= 49.6100, sige= 1.1183Variable Coefficient t-statistic...0.992298Obs = 13, x-coordinate= 29.9100, y-coordinate= 50.1100, sige= 1.8016Variable Coefficient t-statistic
= new SalesmanStatistic("A","南方",100); SalesmanStatistic statistic2 = new SalesmanStatistic(...statistic4 = new SalesmanStatistic("D","北方",70); SalesmanStatistic statistic5 = new SalesmanStatistic...(statistic1); list.add(statistic2); list.add(statistic3); list.add(statistic4...); list.add(statistic5); list.add(statistic6); 使用两个 map,key 都是存部门,第一个 map 的 value 销售额的总额...: list) { String key = statistic.getDepartment(); Integer amount = statistic.getAmount
type statistic struct { data map[string]int } func (s *statistic) Statistic(path string) error { /...如何改进 小明按照评审官的意见重新审视自己的代码,并输出了statistic的结构图,如下图所示。 statistic的功能是统计,按职责来说输出信息并不是它要做的事。...现在我们分别从statistic和Printer以及函数调用方的角度来看他们之间的关系, statistic只需完成自己的统计功能,Printer只需完成输出功能,它的输入数据来自statistic,因为...statistic数据存储在map中,所以Printer接收参数定义为map,可以实现Printer和statistic完全解耦。...type statistic struct { data map[string]int } func (s *statistic) Statistic(path string) error { /
Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.852264 0.1836 Test critical values: 1% level...Error t-Statistic Prob....-2.006515 F-statistic 5.748106 Durbin-Watson stat 2.022050 Prob(F-statistic) 0.000427 AIC最小准则下的检验结果如下...Error t-Statistic Prob....-1.880144 F-statistic 3.542333 Durbin-Watson stat 2.074039 Prob(F-statistic) 0.000431 发布者:全栈程序员栈长
.``` Returns: statistic : float KS test statistic, either D, D+ or D-....: float KS statistic pvalue : float two-tailed p-value x = np.random.randn(100) y = np.random.randn...(50) ks_2samp(x, y) Ks_2sampResult(statistic=0.11, pvalue=0.804177768619009) image.png x = np.random.randn...(statistic=0.008916666666666666, pvalue=1.0) Ks_2sampResult(statistic=0.012916666666666667, pvalue=1.0...ks_2samp(data1, data2) Ks_2sampResult(statistic=0.9219219219219219, pvalue=0.0) 这里KS统计量甚至超过了0.9,一般来说,
[ntainer#4-0-C-1] org.apache.kafka.clients.NetworkClient : [Consumer clientId=consumer-5, groupId=statistic-processor...[ntainer#2-0-C-1] org.apache.kafka.clients.NetworkClient : [Consumer clientId=consumer-3, groupId=statistic-processor...[ntainer#0-0-C-1] org.apache.kafka.clients.NetworkClient : [Consumer clientId=consumer-7, groupId=statistic-processor...[ntainer#7-0-C-1] org.apache.kafka.clients.NetworkClient : [Consumer clientId=consumer-2, groupId=statistic-processor...[ntainer#4-0-C-1] org.apache.kafka.clients.NetworkClient : [Consumer clientId=consumer-5, groupId=statistic-processor
, scale=10, size=(50,2)) 检验两列数的均值与1和2的差异是否显著 stats.ttest_1samp(rvs, [1, 2]) 返回结果: Ttest_1sampResult(statistic...---- 不拒绝原假设——均值等于5 stats.ttest_1samp(rvs, 5.0) Ttest_1sampResult(statistic=array([-0.68014479, -0.04323899...array([ 0.49961383, 0.96568674])) ---- 拒绝原假设——均值不等于5 stats.ttest_1samp(rvs, 0.0) Ttest_1sampResult(statistic...stats.levene(rvs1, rvs2) LeveneResult(statistic=1.0117186648494396, pvalue=0.31473525853990908) p值远大于...: 如果两总体具有方差齐性,错将equal_var设为False,p值变大 stats.ttest_ind(rvs1,rvs2, equal_var = False) Ttest_indResult(statistic