移位运算符就是在二进制的基础上对数字进行平移。按照平移的方向和填充数字的规则分为三种：<<（左移）、>>（带符号右移）和>>>（无符号右移）。 在移位运算时，byte、short和char类型移位后的结果会变成int类型，对于byte、short、char和int进行移位时，规定实际移动的次数是移动次数和32的余数，也就是移位33次和移位1次得到的结果相
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2023-10-17 10:59:52
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Java基础面试题（五） 文章目录Java基础面试题（五）标识符和关键字的区别是什么？Java 语言关键字有哪些？自增自减运算符移位运算符continue、break 和 return 的区别是什么？ 单行注释：通常用于解释方法内某单行代码的作用。多行注释：通常用于解释一段代码的作用。文档注释：通常用于生成 Java 开发文档。用的比较多的还是单行注释和文档注释，多行注释在实际开发中使用的相对较少
这两天学习了scrapy框架，也是很头疼呀，一路都不是很顺利，爬取豆瓣时，还被封了IP，不过终于能够熟悉这个框架了。先一步步介绍吧。第一，安装scrapy库，说实话，一开始我就直接pip install scrapy,但是一直报错，只能默默地找资料，按步骤慢慢来。先进下面这个网址，找到Twisted、pywin32、zope.interface、pyopenSSL。
https://pypi.
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2023-08-17 16:39:05
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# Python计算移动极差函数
在数据分析和科学计算中，极差（Range）是指一组数据的最大值与最小值之间的差距。在某些情况下，我们需要计算“移动极差”，它能够反映数据随时间的变化情况。移动极差通常用于时间序列数据分析，可以帮助我们监测数据的波动程度。本文将介绍如何利用Python实现移动极差函数并给出代码示例。
## 移动极差的概念
移动极差是对数据集中的每个时间窗口计算的极差，它是一个
spdk vhost
vhost 代码分析： https://rootw.github.io/2018/05/SPDK-all/spdk vhost vring ，热升级/迁移 https://testerhome.com/topics/19355qemu vhost-user
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2023-08-21 19:57:29
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## 如何用Python写SPC
### 简介
SPC（Statistical Process Control）统计过程控制是一种用于监控和改进过程稳定性和一致性的方法。它通过收集和分析数据来确定过程是否处于控制状态，并提供了检测异常和改进过程的工具。
在本文中，我将向你介绍如何使用Python编写SPC。我将依次介绍整个过程的步骤，并给出相应的代码示例和解释。通过这篇文章，你将学会如何使用
SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。控制图是统计质量控制的基本工具，是一种把代表过程当前状态的样本信息与根据过程固有变异建立的控制
一、 问题：平均数——描述了数据的中心所在，但是，无法描述数据的分散情况。 目的：描述数据相对于，平均数的分布情况。 二、目录： 1.全距（极差） 2.四分位距 3.箱型图 4.方差、标准差 5.标准分 三、 1.全距（极差）： 1.1 计算方法： 全距 = max（上界） - min（下界） 1.2 上界——数据集中的最大值m
计算最大(小)值 numpy.amin(a[], axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue, initial=np._NoValue, where=np._NoValue]) 其中axis控制a[]中比较大小的方向。极差： numpy.ptp(a, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue) Range of va
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2023-07-12 21:30:57
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前面我们介绍了测量系统，以及测量系统五类误差分别的含义，下面我们将继续分析每种误差的计算方法。本章我们分享的是测量系统五种偏差计算方法之稳定性篇。 首先，要带着大家再次回顾下稳定性的定义。稳定性：指在一段时间内，用相同的测量系统对同一基准或零件的同一特性，进行测量所获得的总变差，也就是说稳定性是随着时间的变化偏倚或波动宽度的变化。 稳定性就是过程随时间的变化 那么，我们就进入
盈飞无限spc软件-均值极差图 均值极差图(X-R)是最常用、最基本的SPC计量型控制图，控制对象多为：长度、重量、强度、厚度、时间等计量值，其适用范围之广、灵敏度之高是其他SPC控制图无法比拟的。那么如何绘制并使用均值极差图，本文将分步骤详细说明。第一步，确定控制对象。(1)选择技术上最重要的控制对象；(2)若指标之间有因果关系，则选择作为因的指标为统计量；(3)控制对象要明确，便于大家
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2023-11-01 16:59:50
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1. 简介统计过程控制（Statistical Process Control，SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具。它对生产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目的。统计（S），将生产过程中抽象的“人机料法环测”的表现进行量化、可视化、可追踪过程中的变差，即将现实的问题转化为统计学的问
pandas核心一、pandas描述性统计数值型数据的描述性统计主要包括了计算数值型数据的完整情况、最小值、均值、中位 数、最大值、四分位数、极差、标准差、方差、协方差等。在NumPy库中一些常用的统计学函数也可用于对数据框进行描述性统计。np.min 最小值
np.max 最大值
np.mean 均值
np.ptp 极差
np.median 中位数
np.std 标准差
np.var
# 实现Java极差越级计算
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将指导一位刚入行的小白如何实现“Java极差越级计算”。在本文中，我将向你展示整个流程，并详细介绍每一步需要做什么，包括所需的代码和注释。让我们开始吧！
## 流程步骤
下表展示了实现Java极差越级计算的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----|------|
| 1 | 输入两个数值 |
| 2 | 判断两个数值
计算最小值numpy.amin(a[, axis=None, out=None, keepdims=np._NoValue, initial=np._NoValue, where=np._NoValue])，即返回数组的最小值或沿轴的最小值 我们发现当，axis= 0和 axis=1时，是沿着轴进行操作。计算最大值numpy.amax(a[, axis=None, out=None, keepdi
TODA SPC（过程质量控制系统）SPC即统计过程控制（StatisticalProcessControl）。SPC是美国美国贝尔实验室休哈特（Shewhart）博士首先应用正态分布特性于生产过程中的管理，目前已成为生产过程中控制稳定产出的主要工具之一，在生产型企业中应用的非常广泛。 TODA SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常
# Java SPC分析及其开源实现
在软件开发过程中，数据统计过程控制（Statistical Process Control，简称SPC）是一种用来监控和控制过程的工具。它通过使用统计方法帮助开发团队识别和管理过程中的变化，以确保产品质量的稳定。Java作为一种广泛使用的编程语言，为实施SPC提供了良好的支持。在这篇文章中，我们将探讨 Java SPC 分析的基本概念，并介绍一个开源实现的示
# 实现“java spc 公式算法”
## 1. 流程表格
```mermaid
journey
title 整件事情的流程
section 整体流程
开始 --> 学习SPC算法
学习SPC算法 --> 编写Java代码
编写Java代码 --> 测试和调试
测试和调试 --> 完成实现
```
## 2.
系统整理下Java SPI,Dubbo SPI,Spring SPI。SPI:Serial Peripheral Interface 串行外设接口Java SPI简述在文件中写实现类的全路径名。调用ServiceLoader.load的时候返回一个迭代器，他内部是一个懒加载，当调用hasNext的时候才会根据全路径名读取文件，调用next的时候才会实例化。 本质上就是，获取接口全路径名，安规范去该
# 极差与 Python：计算数据波动的简单方法
在数据分析和统计学中，“极差”是一个重要的概念。它被用来度量一组数据中最大值和最小值之间的差距，从而反映数据的波动程度。在Python中，我们能够使用简单的代码来快速计算极差。本文将带您一起探索极差的概念，并通过代码示例深入理解它的应用。
## 什么是极差？
极差（Range）是数据集中最大值与最小值之间的差。其计算公式为：
\[ \tex
