1.1 Hotelling T2检验 Hotelling T2检验是一种常用多变量检验方法,是单变量检验的自然推广,常用于两组均向量的比较. 设两个含量分析为n,m的样本来自具有公共协方差阵的q维正态分布N(μ1,∑),N(μ2,∑),欲检验 H0:μ1=μ2 H1:μ1≠μ2 分别计算出两样本每个变量的均值构成的均向量X.Y及合并的组内协方差阵S,则统计量T2为 其中,S=(Lx+Ly)/(n+m-2),为合并协方差矩阵,分别为两样本的离差阵,即: 求得T2后,可查相应界值表得到P值,从而作出

从物理的角度,要理解这几个概念的区别,需要对原子核的磁化有所了解,本文通过一些图示对这几个概念进行简明的介绍. 首先,磁共振最基本的原理就是氢原子核在磁场中自旋运动时所具有的量子力学特性.在一个均匀磁场B0中,氢原子核的旋转(spin)会出现两种自旋状态,一种是沿着磁场方向(up状态),一种是沿着磁场反方向(down状态).旋转的频率与磁场强度相关,称为拉莫频率.平均而言,大部分的原子核是沿着磁场方向旋转的,因此在达到平衡状态下,会产生一个与B0方向的相同的磁化M0 (magnetization

前言 最大流问题是网络优化中典型的问题,用形象的语言来描述就是在满足容量约束的前提下将尽可能多的流从源节点(始点)到汇节点(终点).解决此问题的经典方法很多,本文介绍广为人熟知的Ford-Fulkerson算法,来解决最大流问题.尽管网上关于此问题的文章多如牛毛,但笔者希望结合自己学习过程中对算法的理解,给予算法最清晰的介绍,希望对大家有帮助.(笔者曾尝试使用java来实现,但最终因用java实现和使用图太麻烦了,又不想重新用python来实现,故放弃,以后的实现估计会采用python而不是ja

Java:并发笔记-06 说明:这是看了 bilibili 上 黑马程序员 的课程 java并发编程 后做的笔记 5. 共享模型之无锁 本章内容 CAS 与 volatile 原子整数 原子引用 原子累加器 Unsafe 5.1 问题提出 有如下需求,保证 account.withdraw 取款方法的线程安全 interface Account{ // 获取余额 Integer getBalance(); // 取款 void withdraw(Integer amount); /** * 方法

<基于Oracle的sql优化>里关于哈希连接的原理介绍如下: 哈希连接(HASH JOIN)是一种两个表在做表连接时主要依靠哈希运算来得到连接结果集的表连接方法. 在Oracle 7.3之前,Oracle数据库中的常用表连接方法就只有排序合并连接和嵌套循环连接这两种,但这两种表连接方法都有其明显缺陷.对于排序合并连接,如果两个表在施加了目标SQL中指定的谓词条件(如果有的话)后得到的结果集很大且需要排序的话,则这种情况下的排序合并连接的执行效率一定是很差的:而对于嵌套循环连接,如果驱动表所对

备份是数据安全的最后一道防线,对于任何数据丢失的场景,备份虽然不一定能恢复百分之百的数据(取决于备份周期),但至少能将损失降到最低.衡量备份恢复有两个重要的指标:恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO),前者重点关注能恢复到什么程度,而后者则重点关注恢复需要多长时间.这篇文章主要讨论MySQL的备份方案,重点介绍几种备份方式的原理,包括文件系统快照(LVM),逻辑备份工具Mysqldump,Mydumper,以及物理备份工具Xtrabackup,同时会详细讲解几种方案的优缺点,以及可能遇到的

前言      排序是数据库中的一个基本功能,MySQL也不例外.用户通过Order by语句即能达到将指定的结果集排序的目的,其实不仅仅是Order by语句,Group by语句,Distinct语句都会隐含使用排序.本文首先会简单介绍SQL如何利用索引避免排序代价,然后会介绍MySQL实现排序的内部原理,并介绍与排序相关的参数,最后会给出几个“奇怪”排序例子,来谈谈排序一致性问题,并说明产生现象的本质原因. 1.排序优化与索引使用      为了优化SQL语句的排序性能,最好的情况是避免排

Python写各大聊天系统的屏蔽脏话功能原理 突然想到一个视频里面弹幕被和谐的一满屏的*号觉得很有趣,然后就想用python来试试写写看,结果还真玩出了点效果,思路是首先你得有一个脏话存放的仓库好到时候检测,那么个人还是喜欢用列表,因为列表灵活使用扩展都很方便,有了脏话库我们在来想核心怎么屏蔽脏话,你要记得玩家输入的弹幕数据类型是什么首档其次是字符串如果没有特殊要求就它了,万变不离其中总是这几个数据结构嘛,有了字符串替换*号什么的都轻松许多了对吧,今天所聊的是完整的一套结构,为了让大家更清晰学会

数据库通常借助日志来实现事务,常见的有undo log.redo log,undo/redo log都能保证事务特性,这里主要是原子性和持久性,即事务相关的操作,要么全做,要么不做,并且修改的数据能得到持久化. 假设数据库在操作时,按如下约定记录日志: 1. 事务开始时,记录START T 2. 事务修改时,记录(T,x,v),说明事务T操作对象x,x的值为v 3. 事务结束时,记录COMMIT T undo log原理 undo log是把所有没有COMMIT的事务回滚到事务开始前的状态,系统

探索调试器下断点的原理 在Windows上做开发的程序猿们都知道,x86架构处理器有一条特殊的指令——int 3,也就是机器码0xCC,用于调试所用,当程序执行到int 3的时候会中断到调试器,如果程序不处于调试状态则会弹出一个错误信息,之后程序就结束.使用VC开发程序时,在Debug版本的程序中,编译器会向函数栈帧中填充大量的0xCC,用于调试使用.因此,经常我们的程序发生缓冲区溢出时,会看到大量的“烫烫烫…”,这是因为“烫”的编码正是两个0xCC. 那么?为什么int 3可以让程序中断到调试

在成熟领先的企业级数据库系统中,并行查询可以说是一大利器,在某些场景下他可以显著的提升查询的相应时间,提升用户体验.如SQL Server, Oracle等, Mysql目前还未实现,而PostgreSQL在2015实现了并行扫描,相信他们也在朝着更健壮的企业级数据库迈进.RDBMS中并行执行的实现方式大抵相同,本文将通过SQL Server为大家详细解析SQL Server并行执行的原理及一些实践. 准备知识 硬件环境-在深入并行原理前,我们需要一些准备知识,用以后面理解并行.首先是当下的硬件

容器概念. docker是一种容器,应用沙箱机制实现虚拟化.能在一台宿主机里面独立多个虚拟环境,互不影响.在这个容器里面可以运行着我饿们的业务,输入输出.可以和宿主机交互. 使用方法. 拉取镜像 docker pull registry 默认是从官网的docker仓库上面获取,其中pull的命令是拉取,与之对应的是push命令,日后有能力自己创建镜像并且上传到docker仓库的时候用到.registry是镜像名,docker官方维护有很多基础镜像,可以直接下载来用.同时在公共仓库也有很多共享的镜

多线程应用中,如果希望一个变量隔离在某个线程内,即:该变量只能由某个线程本身可见,其它线程无法访问,那么ThreadLocal可以很方便的帮你做到这一点. 先来看一下示例: package yjmyzz.test; public class ThreadLocalTest1 { public static class MyRunnable implements Runnable { private ThreadLocal<Integer> threadLocal = new ThreadLoc

function a() { setTimeout(function(){alert(1)},0); alert(2); } a(); 和其他的编程语言一样,Javascript中的函数调用也是通过堆栈实现的.在执行函数a的时候,a先入栈,如果不给alert(1)加setTimeout,那么alert(1)第2个入栈,最后是alert(2).但现在给alert(1)加上setTimeout后,alert(1)就被加入到了一个新的堆栈中等待,并”尽可能快“的执行.这个尽可能快就是指在a的堆栈完成后

背景: Redis-Sentinel是Redis官方推荐的高可用性(HA)解决方案,当用Redis做Master-slave的高可用方案时,假如master宕机了,Redis本身(包括它的很多客户端)都没有实现自动进行主备切换,而Redis-sentinel本身也是一个独立运行的进程,它能监控多个master-slave集群,发现master宕机后能进行自动切换,更多的信息见前一篇说明.它的主要功能有以下几点: 1,不时地监控redis是否按照预期良好地运行; 2,如果发现某个redis节点运行

稍有opengl或3d基础的都知道平移/旋转/缩放这几个基本模型视图变换的实现原理, 最近看了下cocos2d-x相关部分的实现, 了解了这些实现那些各种坐标变换基本不在话下了, cocos2d-x本身还是相对简单的引擎. 1. CCAffineTransform struct CCAffineTransform { float a, b, c, d; float tx, ty; }; 表示变换矩阵: 构造CCAffineTransform结构 CCAffineTransform __CCAff

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