模块的主要作用：①封装组织Python的代码。当代码量很大的时候，我们可以有组织有纪律的根据不同的功能将代码分割成不同的模块，这样每个模块之间都是分隔开的，更容易阅读和测试。②实现代码的重用。if __name__ == '__main__'：下面有两个文件，其中TemperatureConversion.py是转换华氏温度和摄氏温度的模块，cal.py则是导入该模块的一个程序：下图是Temper
函数递归调用在函数内部，可以调用其它函数，如果一个函数在内部调用自身，即是递归调用为防止无限递归类似于死循环，需要如下： 1、必须要有一个明确的返回值； 2、每次进入更深一层递归时，问题规模应该比上次递归都有所减少； 3、递归效率不高，当层次过多会导致栈溢出例如：def calc(n):
print(n)
if int(n/2) == 0:
return
医学研究中进行一致性检验时，通常有以下方法如下表：首先从数据类型适用性上判断：ICC适用于定量或定类数据均可；但是Kappa一致性系数通常用于定类数据一致性；以及Kendall W协调系数用于定量数据，尤其是定序等级数据。举例场景说明：场景1：3个医生对于10个病人的智商分值一致性此类情况可使用ICC，或者Kendall W协调系数，但一般会使用ICC，原因在于定量数据且测量一致性。场景2：3个医
1、作用组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度和复测信度的信度系数指标。通常可以用于问卷调查中评价一个对象对多个样本在一段时间的重测信度，或者判断一批对象对多个样本的一致性检验。2、输入输出描述输入：至少两项或以上的定量变量或有序的定类变量，一般要求数据为量表数据输出：设计的问卷量表题目里各样本是否具有一致性3、案例示例5个评委对于同一批选手进行评分，测量其评分是否一致。或者测量复测信度，
1，列表推导（没当要对序列中的内容进行循环处理时，就应该尝试使用列表推倒） 在python中编写如下的代码是让人痛苦和不高效已经简洁美观的。numbers = range(10)
evens = []
for i in numbers:
if i % 2 == 0:
evens.append(i)
print evens 毫无疑问，在python中它确实会使得程序的
可靠性（Reliability）被定义为测量结果可被复制的程度。它不仅反映了相关程度（correlation），还反映了测量之间的一致性（agreement）。实践中，Pearson相关系数、配对t检验和Bland-Altman图都可以用来评价Reliability。其中，配对t检验和Bland-Altman图是分析一致性的方法，Pearson相关系数则仅是对相关性的度量，因此，对Reliab
一致变量背景一致变量（Uniform Variables）。一致变量和普通属性的区别：普通变量所包含的数据是顶点具体化的，所以在每个着色器引入的时候它们将从顶点缓冲区加载一个新的值；但是一致变量的值在整个draw call中保持不变。这意味着你在draw call之前加载一直变量的值之后，你可以在每一个顶点着色器引入的时候总可以取得相同的值。一致变量主要的作用是保存像光照参数（光的位置和方向等）、
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2023-07-18 15:21:53
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案例：针对同一系列的教材，学校设计了两种不同的自助学习系统，现采集每种教学系统下学生完成全部教程所需要的时间。（案例摘自《商务与经济统计学》）
1、利用描述统计学方法汇总每种学习系统下学生学完教程的时间数据。根据样本资料，你能观察到有何相似之处和差异？
2、评价两种方法总体均值之间的差异，讨论你的结论？
3、计算每一种系统的标准差与方差，进行两种系统总体方差相等的假设检验，讨论你
A*、LPA*以及D* lite都可以用于静态环境下移动机器人的路径规划，此时三者计算效率都相差不大，都利用了启发式搜索来提高效率，LPA*和D* Lite的增量式搜索在这时没有任何帮助，但对于动态环境的路径规划，A*算法却有心无力，但是对于动态环境下进行二次搜索，LPA*和D* Lite效率明显高于A*。LPA*以及D* lite原理大体类似，都是基于这样一个思想：发生变化后的环境与最初的地图信
CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可得兼。一致性（C）：在分布式系统中的所有数据备份，在同一时刻是否同样的值。（等同于所有节点访问同一份最新的数据副本）强一致性：简而言之，就是在任意时刻，所有节点中的数据都是一致的；弱一致性：数据更新后，如果能容忍
IBM SPSS Statistics中的kappa一致性检验一般用于双向有序分类资料，所谓双向有序分类资料其实是一个用于等级评定的二维列表。比如下图中的将一个考生的答案与标准答案进行对比的二维列表。图1：双向有序分类资料示例检验得出的kappa值是有其具体含义的，当kappa值等于“1”时，说明两个结果完全一致（可以理解形象理解为考试成绩为100分）；kappa值等于“-1”时说明结果完全不一致
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2023-08-17 17:30:20
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前言一致性哈希算法(Consistent Hashing)在分布式系统的应用还是十分广泛的，本文尽量结合业务场景快速讲解一致性哈希算法的应用及与其相关的话题。1 分布式缓存随着业务的扩展，流量的剧增，单体项目逐渐划分为分布式系统。对于经常使用的数据，我们可以使用Redis作为缓存机制，减少数据层的压力。因此，重构后的系统架构如下图所示：优化最简单的策略就是，把常用的数据保存到Redis中，为了实现
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2023-06-02 14:49:59
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什么是 Volatile 变量？ Volatile 是 Java 中的一个关键字。你不能将它设置为变量或者方法名，句号。 认真点，别开玩笑,什么是 Volatile 变量？我们应该什么时候使用它？ 哈哈，对不起，没法提供帮助。 volatile 关键字的典型使用场景是在多线程环境下，多个线程共享变量，由于这些变量会缓存在 CPU的缓存中，为了避免出现内存一致性错误而采用&nb
python分布式事务方案（二）基于消息最终一致性上一章采用的是tcc方案，但是在进行批量操作时，比如说几百台主机一起分配策略时，会执行很长时间，这时体验比较差。 由于zabbix隐藏域后台，而这个慢主要是集中在调用zabbix接口，这里我们就基于消息最终一致性来进行优化 消息一致性方案是通过消息中间件保证上、下游应用数据操作的一致性。基本思路是将本地操作和发送消息放在一个事务中，保证本地操作和
使用背景用户的每一次动态数据的请求，都涉及数据库的访问。而一个系统中，数据库往往是最脆弱的缓解，为了缓解数据库的读压力，通常会将热点数据放入缓存。当用户进行数据请求时，先访问缓存，若有数据直接返回，没有，才进行数据库的查询，并将访问结果写回缓存。从而，挡住读访问的大部分流量。缓存存储的数据量很大，所以，一般需要搭建缓存服务器集群，这样就需要把不同的数据放入不同的缓存服务器，当用户请求到来时，根据用
数据的一致性与一致性算法（CAP原则、Paxos算法、Raft算法、ZAB协议）一、数据的一致性1.定义一些分布式系统通过复制数据来提高系统的可靠性和容错性，并且将数据的不同的副本存放在不同的机器在数据有多分副本的情况下，如果网络、服务器或者软件出现故障，会导致部分副本写入成功，部分副本写入失败。这就造成各个副本之间的数据不一致，数据内容冲突。2.模型强一致性
要求无论更新操作实在哪一个副本
一致性备份（consistent backup）的含义是，备份所包含的各个文件中的所有修改都具备相同的系统变化编号（system change number，SCN）。 也就是说，备份所包含的各个文件中的所有数据均来自同一时间点。与非一致性备份（inconsistent backup）不同， 使用一致性数据库完全备份（consistent whole
原创
2016-10-01 19:28:12
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什么是一致性一致性问题主要是因为分布式系统中的多个节点之间可能存在网络延迟、故障等原因导致的。具体而言，分布式系统中的数据一致性问题可以分为以下几种类型：强一致性：指在任何时间点，所有节点中的数据都是一致的。这种一致性要求最高，但是实现起来比较困难，需要付出更高的代价。弱一致性：指在一定时间内，所有节点中的数据最终会达到一致。这种一致性要求相对较低，但是在实现时需要考虑更多的因素。最终一致性：指在
# 实现“redis强一致性弱一致性”指导
## 一、流程图
```mermaid
erDiagram
CUSTOMER ||--o| REDIS : 使用
REDIS ||--o| CUSTOMER : 学习
```
## 二、步骤及代码示例
### 步骤一：了解Redis的强一致性和弱一致性概念
强一致性是指在分布式系统中，保证所有节点的数据都是一致的，即读取到的数据
CAP原理与最终一致性 强一致性 弱一致性介绍内容转载自：://.blogjava.net/hello-yun/archive/2012/04/27/376744.html CAP原理中，有三个要素...
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2019-11-07 09:39:00
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