目录（一） 基本语法（二）安装 stress（三）消耗 CPU 资源（四）内存（五）消耗 IO 资源（六）压测磁盘及 IOstress 命令主要用来模拟系统负载较高时的场景，本文介绍其基本用法。（一） 基本语法语法格式：
stress <options>
常用选项：
-c, --cpu N 产生 N 个进程，每个进程都反复不停的计算随机数的平方根
-i,
转载
2024-06-12 08:43:19
98阅读
ls 命令经常要使用，通过使用 ls 命令可以查看linux文件夹包含的文件，查看文件权限(包括目录、文件夹、文件权限)，查看目录信息等等，ls 命令在平常的linux操作中使用很频繁，所以这里介绍下 ls 命令的相关使用方法。 一、ls命令使用介绍ls命令使用权限：所有用户。格式：ls [选项] [目录名]。功能：列出目标目录中所有的子目录和文件。选项说明：-a 用于显示所有文件和子目录(保罗
1. 常用的数据分析工具 Stata、SPSS、SAS、R、Python，甚至Excel都可以做数据分析工作。R和Python是程序员的首选，可以通过编写程序实现成整体的数据清洗、分析、挖掘，还可以增加扩展支持，把一套代码应用于类似的数据分析场景中。对于专业人士（如生物、医疗领域）来说，掌握编程语言的学习成本太高，他们更关注通过工具，方便快捷地得到分析结果，SPSS和Stata主要是图形界面的软件
转载
2024-04-30 17:27:54
140阅读
何为单元测试绝大多数的软件都是由多人合作完成的，大家的工作相互有依赖关系。软件的很多错误都来源于程序员对模块功能的误解、疏忽或不了解其他模块的变化。如何能让自己负责的模块功能的定义尽量的明确，模块内部的改变不会影响其他模块，而且模块的质量能得到稳定的、量化的保证？单元测试就是一个很有效的解决方案。首先是Visual Studio 2015的安装Visual Studio是微软开发的一套基于组件的软
Progressive Web Apps PWA 学习笔记
随着微信小程序热闹起来，不得不说一下google基于chrome的轻量级app开发思路。Progressive Web Apps 是结合了 web 和 原生应用中最好功能的一种体验。对于首次访问的用户它是非常有利的, 用户可以直接在浏览器中进行访问，不需要安装应用。随着时间的推移当用户
READ UNCOMMITTED（未提交读）：事务中的修改，即使没有提交，对其他事务也都是可见的。也被称为脏读。 READ COMMITTED（提交读）：一个事务开始时，只能看到已经提交的事务所做的修改。换句话说，一个事务从开始直到提交之前，所做的任何修改对其他事务都是不可见的。 REPEATABLE READ（可重复读）：该级别保证了在同一个事务中多次读取同样记录的结果是一致的。不能解决幻读的
转载
2024-07-07 10:22:36
15阅读
Multiple Features 多特征我们已经学习了单特征的线性回归算法，但一般实际问题不会只有一个特征。在房价预测问题上，除了房子面积，我们还可能知道比如房间数，房子楼层，建筑年龄等等，这时有许多特征来预测房价。所以我们的预测函数h也会变成如下形式：此时有n个特征，如上图房价问题，n = 4, 为了方便，加一个，然后得到：此时仍然是n个特征，但可以写成向量相乘的形式了：两个向量都是n + 1
之前有整理过一篇：因果推断笔记—— 相关理论：Rubin Potential、Pearl、倾向性得分、与机器学习异同（二） 不过，那时候刚刚开始学，只能慢慢理解，所以这边通过一轮的学习再次整理一下手里的笔记。 文章目录1 因果推断能做些啥1.1 因果推断三个层次1.2 从因果效应开始说1.2.1 TE/ATE/ATT/ATC/CATE 各类处理效应1.2.2 三个假定之 最难实现：无混淆性（Unc
本节课程主要学习如何通过print()函数输出结果。计算机所说的输出一般是指输出到：屏幕、打印机、文件等设备。这一节我们将要讲的是输出屏幕。对，就是第004篇编写的第一个程序所涉及的print()函数。输出函数：print() 你可以按下面的方式打印可变内容，我们把下面的”年龄 = 18“中的”年龄“叫做”变量“，就是可以改变的量。 当然，虽然Pyhton支持
js语言特征介绍js是一种弱类型 动态类型检查的语言弱类型？再定义变量的时候，我们可以为变量赋值任何数据，变量的类型不是固定的，这样的类型叫弱类型，如var a = 10;
var a = function () {}强类型？以java为例，在声明变量的时候，一旦给变量赋值，那么变量的数据类型就已经确定，之后如果要给变量赋值其他类型的数据，需要进行强制数据类型转换int a = 10; //定位
转载
2024-10-08 09:19:22
33阅读
联立方程模型 – 潘登同学的计量经济学笔记 文章目录联立方程模型 -- 潘登同学的计量经济学笔记联立方程模型(SEM)一个合适的列子一个不合适的例子联立性偏误结构方程的识别与估计已婚工作妇女的劳动供给通货膨胀与开放度多于两个方程的系统时间序列的联立方程模型对持久性收入假说的检验面板数据的联立方程模型 IV估计法与2SLS解决了两种内生性的问题–遗漏变量和测量误差问题，而联立方程模型则是解决联立性
原始论文摘要市值和账面/市值这两个易于衡量的变量结合起来，可以捕获与市场，市值，杠杆，账面/市值和市盈率相关的平均股票收益的横截面变化。 而且，当检验允许与市值无关的的变化时，即使是唯一的解释变量，市场与平均回报之间的关系也是平坦的。Sharpe（1964），Lintner（1965）和Black（1972）的资产定价模型长期影响着学者和从业者对平均收益和风险的思考方式。 该模型的中心预测是，就M
水蒸蛋不好吃 安装Visual SVN和TortoiseSVN: SVN服务器搭建和使用（一）现在Subversion已经迁移到apache网站上了,下载地址: 个人认为最好用VisualSVN server 服务端和 TortoiseSVN客户端搭配使用.点开上面的VisualSVN连接,下载VisualSVN
聚类的解释说明 聚类分析 什么是聚类分析？ 聚类 (Clustering) 就是将数据对象分组成为多个类或者簇 (Cluster)，它的目标是：在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。所以，在很多应用中，一个簇中的数据对象可以被作为一个整体来对待，从而减少计算量或者提高计算质量。 其实聚类是一个人们日常生活的常见行为，即所谓“物以类聚，人以
作者：聋言瞎面本文主要解决的问题：1、QIIME2做完PICRUSt2后，只输出pathway id，如何比对得到pathway description?2、PICRUSt2得到结果后，再怎么分析？1. pathway ID --- pathway descriptionPICRUSt2结果输出后，会得到基于KEGG及MetaCyc的通路预测。KEGG是2011年的版本了，就建议不要用了。所以以下
转载
2024-08-08 21:34:01
158阅读
【实验目的】构造LR分析程序，利用它进行语法分析，判断给出的符号串是否为该文法识别的句子，了解LR（K）分析方法是严格的从左向右扫描，和自底向上的语法分析方法。【实验内容】对下列文法，用SLR（1）分析法对任意输入的符号串进行分析：(1)S->E(2)E->E+T(3)E->T(4)T->T*F(5)T->F(6)F->(E)(7)F->i 【设
转载
2024-09-07 16:31:32
121阅读
TrueGrid软件在划分六面体网格方面具有强大的功能，相比于其他网格软件，我认为它的六面体效率是最高的，最好的。下面就是两张用truegrid划分的传说中的纯六面体网格。虽然软件功能很强大，但还是有若干瑕疵。听我细细道来。本文只针对广大TrueGrid用户、CAE专业人士，一点感想与大家交流，欢迎指正。中已得到分析讨论。本帖中直接给出解决办法。Trbb存在的问题：问题的根源：重新剖分方法：因此编
一、SVM的常用目标函数形式soft margin svm可表示为：其中，C表示惩罚系数；C越大，表示对margin越严格，即对不满足约束的样本数要更少；反之，C越小，表示对margin越宽松，即可接受不满足约束的样本数越多。例如下图所示： 二、SVM和logistic regression的对比1、对于SVM目标函数的解读SVM的目标函数与带了L2正则的Model的目标函数很相似，并且
在 scikit-learn 中，逻辑回归的类主要是 LogisticRegression 和 LogisticRegressionCV。两者主要区别是 LogisticRegressionCV 使用了交叉验证来选择正则化系数 C；而 LogisticRegression 需要自己每次指定一个正则化系数。除了交叉验证，以及选择正则化系数 C 以外，两者的使用方法基本相同。参数 sklearn 的
转载
2024-07-07 08:27:44
157阅读
IVR”小常识
1、什么是IVR？
IVR（Interactive Voice Response），即互动式语音应答，是基于手机的无线语音增值业务的统称。手机用户只要拨打指定号码，就可根据操作提示收听、点送所需语音信息或者参与聊天、交友等互动式服务。
2、什么是“语音杂志”？
&
