1.什么是Familywise Error Rate(FWE or FWER) 定义:在一系列假设检验中,至少得出一次错误结论的概率. 换句话说,是造成至少一次Type I Error的概率.术语FWE来自测试系列,这是一系列数据测试的技术定义 2.估计FWE的公式 αIT:一个独立测试的显著水平 c : 对比次数 举个例子,对于一个10次试验的的序列,显著水平5%,FWE = ≤ 1 – (1 – .05)^10 = 0.401 ,这意味着Type I Error 发生的概率超过了40%,对于

Go 1.13发布的功能还有一个值得深入研究的,就是对Error的增强,也是今天我们要分析的 Error Wrapping. 背景 做Go语言开发的,肯定经常用error,但是我们也知道error非常弱,只能自带一串文本其他什么都做不了,比如给已经存在的error增加一些附加文本,增加堆栈信息等都做不了.如果我们想给error增加一些附加文本怎么做呢?有两种办法: 第一种: newErr:=fmt.Errorf("数据上传问题: %v", err) 通过fmt.Errorf函数,基于已

sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction.   Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要.剔除那些不重要的指标.   sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法: SelectKBest和SelectPercentile比较相似,前者选择排名排

feature_selection模块 Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要.剔除那些不重要的指标.   sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法: SelectKBest和SelectPercentile比较相似,前者选择排名排在前n个的变量,后者选择排名排在前n%的变量.而他们通过什么指标来给变量排名呢?这需要二外的指定. 对于re

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 项目合作QQ:231469242 变量筛选:(逻辑回归) 好处: 变量少,模型运行速度快,更容易解读和理解 坏处: 会牺牲掉少量精确性 变量不筛选:(r

Python —— sklearn.feature_selection模块 sklearn.feature_selection模块的作用是feature selection,而不是feature extraction.   Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要.剔除那些不重要的指标.   sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法: Se

在微服务架构中,我们将系统拆分为很多个服务,各个服务之间通过注册与订阅的方式相互依赖,由于各个服务都是在各自的进程中运行,就有可能由于网络原因或者服务自身的问题导致调用故障或延迟,随着服务的积压,可能会导致服务崩溃.为了解决这一系列的问题,断路器等一系列服务保护机制出现了. 断路器本身是一种开关保护机制,用于在电路上保护线路过载,当线路中有电器发生短路时,断路器能够及时切断故障电路,防止发生过载.发热甚至起火等严重后果. 在分布式架构中,断路器模式的作用也是类似的. 针对上述问题,Spring

对象是js中的基础以及核心,在js中有六种主要类型:string  number  boolean null undefined object 除了oject类型以为其他五种本身并非对象,null本身被划为object类型本身是js中的一个bug,即使它的typeof类型是 object,实际上null本身还是基本类型. 常见的错误说法是:js中万物皆是对象,这显然是错误的. 实际上,js中有许多特殊的对象子类型.我们称之为复杂基本类型. js中有一些对象子类型被称为内置对象,如: • Stri

python利用决策树进行特征选择(注释部分为绘图功能),最后输出特征排序: import numpy as np import tflearn from tflearn.layers.core import dropout from tflearn.layers.normalization import batch_normalization from tflearn.data_utils import to_categorical from sklearn.model_selection i

Troubleshooting Guide (TSG) - ORA-01552: Cannot Use System Rollback Segment for Non-System Tablespace (Doc ID 1579215.1) APPLIES TO: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 9.2.0.1 and laterOracle Database Cloud Schema Service - Version N/A an

本文地址 原文地址 分享提纲: 0. 引子 1. 感性认识GeoHash 2. GeoHash算法的步骤 3. GeoHash Base32编码长度与精度 4. GeoHash算法 5. 使用注意点(曲线突变--8个邻居来解决) 6. geohash的php .python.java.C#实现代码 7. 参考资料 引子 机机是个好动又好学的孩子,平日里就喜欢拿着手机地图点点按按来查询一些好玩的东西.某一天机机到北海公园游玩,肚肚饿了,于是乎打开手机地图,搜索北海公园附近的餐馆,并选了其中一家用餐

本文地址 原文地址 本文提纲: 1.  Nginx的模块与工作原理    2.  Nginx的进程模型    3 . NginxFastCGI运行原理        3.1 什么是 FastCGI        3.2 NginxFastCGI运行原理        3.3 spawn-fcgi与PHP-FPM        3.4 NginxPHP-FPM 4. Nginx+PHP正确配置         4.1 不应该在location 模块定义index         4.2 使用try

在本人的上一篇博客文章:Netty构建分布式消息队列(AvatarMQ)设计指南之架构篇 中,重点向大家介绍了AvatarMQ主要构成模块以及目前存在的优缺点.最后以一个生产者.消费者传递消息的例子,具体演示了AvatarMQ所具备的基本消息路由功能.而本文的写作目的,是想从开发.设计的角度,简单的对如何使用Netty,构建分布式消息队列背后的技术细节.原理,进行一下简单的分析和说明. 首先,在一个企业级的架构应用中,究竟何时需引入消息队列呢?本人认为,最经常的情况,无非这几种:做业务解耦.事件

Windows服务Debug版本 注册 Services.exe -regserver 卸载 Services.exe -unregserver Windows服务Release版本 注册 Services.exe -service 卸载 Services.exe -unregserver 原理 Windows服务的Debug.Release版本的注册和卸载方式均已明确.但是为什么要这么做呢. 最初我在第一次编写Windows服务的程序时,并不清楚Windows服务的注册方式.于是从谷歌搜索后得

很多人都会问这样一个问题,我们在登录的时候,密码会不会泄露?随便进一个网站,登录时抓包分析,可以看到自己的密码都是明文传输的,在如此复杂的web环境下,我们没有百分的把握保证信息在传输过程中不被截获,那不使用明文如何告诉服务器自己的身份呢? 在一些高度通信安全的网络中,数据传输会使用HTTPS作为传输协议,但是通常情况下我们没必要使用HTTPS传输,虽说安全,但传输数据都需要加密解密,很费时.我们可以使用一些加密方式(如md5)对密码进行加密,如果仅仅只对密码加密那肯定是没有任何作用,所以可以在

俗话说,自己写的代码,6个月后也是别人的代码……复习!复习!复习!涉及的知识点总结如下: 开源框架的学习思路(个人总结) Hibernate的运行原理总结 Hibernate实现原理中的两个主要技术 Java的反射技术的原理 反射的应用和例子 反射的缺点 编写一个模拟Hibernate的demo(V1.0版本) 后续的模拟ORM框架的设计思路 开源框架的学习思路(个人经验,欢迎提出意见) 框架是为了解决开发中遇到的一个个问题而诞生的,程序员是为了解决问题而学习框架的,这才是正确的学习之道!一个框

1,mybatis流程跟踪,原理理解 基本思路: 从SqlSessionFactory的初始化出发,观察资源的准备和环境的准备,以及实现持久层的一些过程: 进入SqlSessionFactoryBean类,发现先执行的是 然后是: 在初始化类之后,做的准备工作如下: public void afterPropertiesSet() throws Exception {     notNull(dataSource, "Property 'dataSource' is required"

之前虽然会用JDK的动态代理,但是有些问题却一直没有搞明白.比如说:InvocationHandler的invoke方法是由谁来调用的,代理对象是怎么生成的.直到看了他的文章才彻底明白,附网址:http://rejoy.iteye.com/blog/1627405 package dynamic.proxy; import java.lang.reflect.InvocationHandler; import java.lang.reflect.Method; import java.lang.

Servlet生命周期分为三个阶段: 1,初始化阶段  调用init()方法 2,响应客户请求阶段 调用service()方法 3,终止阶段 调用destroy()方法 Servlet初始化阶段: 在下列时刻Servlet容器装载Servlet: 1,Servlet容器启动时自动装载某些Servlet,实现它只需要在web.XML文件中的<Servlet></Servlet>之间添加如下代码: ? <loadon-startup>1</loadon-startup

JVM工作原理和特点主要是指操作系统装入JVM是通过jdk中Java.exe来完成,通过下面4步来完成JVM环境. 1.创建JVM装载环境和配置 2.装载JVM.dll 3.初始化JVM.dll并挂界到JNIENV(JNI调用接口)实例 4.调用JNIEnv实例装载并处理class类. 在我们运行和调试Java程序的时候,经常会提到一个JVM的概念.JVM是Java程序运行的环境,但是他同时一个操作系统的一个应用程序一个进程,因此他也有他自己的运行的生命周期,也有自己的代码和数据空间. 首先来说

laviewpbt  2014.8.4 编辑 Email:laviewpbt@sina.com   QQ:33184777 最近闲来蛋痛,看了一些显著性检测的文章,只是简单的看看,并没有深入的研究,以下将研究的一些收获和经验共享. 先从最简单的最容易实现的算法说起吧: 1. LC算法 参考论文:Visual Attention Detection in Video Sequences Using Spatiotemporal Cues. Yun Zhai and Mubarak Shah.  P