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Gradle 项目的生命周期和settings文件
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Linux安装Node.js
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Gradle 中的文件操作
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R语言线性分类判别LDA和二次分类判别QDA实例
一、线性分类判别对于二分类问题，LDA针对的是：数据服从高斯分布，且均值不同，方差相同。概率密度：p是数据的维度。分类判别函数：可以看出结果是关于x的一次函数：wx+w0，线性分类判别的说法由此得来。参数计算： 二、二次分类判别对于二分类
作者推荐 | 【Java难点攻克】「NIO和内存映射性能提升系列」彻底透析NIO底层的内存映射机制原理与Direct Memory的关系
NIO与内存映射文件Java类库中的NIO包相对于IO包来说有一个新功能就是 【内存映射文件】，在业务层面的日常开发过程中并不是经常会使用，但是一旦在处理大文件时是比较理想的提高效率的手段，之前已经在基于API和开发实战角度介绍了相关的大文
【RocketMQ入门到精通】— RocketMQ中级特性能力 | 解释一下顺序消息原理
名言警句任何先进的技术均与魔法无异追本溯源【经历了6个月的失踪，我将带着干货终究归来！【RocketMQ入门到精通】】什么是消息的顺序性消息的顺序性指的是在消息消费时，能按照发送的顺序来消费。例如：针对于商城服务的的下单到付款的流程
精华推荐 | 【深入浅出RocketMQ原理及实战】「性能原理挖掘系列」透彻剖析贯穿RocketMQ的事务性消息的底层原理并在分析其实际开发场景
名言警句任何先进的技术均与魔法无异追本溯源【经历了6个月的失踪，我将带着干货终究归来！【RocketMQ入门到精通】】什么是事务消息事务消息（Transactional Message）是指应用本地事务和发送消息操作可以被定义到全局
拓端tecdat|R语言马尔可夫MCMC中的Metropolis Hastings，MH算法抽样（采样）法可视化实例
介绍Metropolis Hastings 算法是一种非常简单的算法，用于从难以采样的分布中生成样本。假设我们要从分布 π 中进行采样，我们将其称为“目标”分布。为简单起见，我们假设 π是实线上的一维分布，尽管它很容易扩展到一维以上（见下文
WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较
在本文中，我们通过一个名为WinBUGS的免费贝叶斯软件，可以很容易地完成基于似然的多变量随机波动率（SV）模型的估计和比较。通过拟合每
时间序列分解和异常检测方法应用案例
我们最近有一个很棒的机会与一位伟大的客户合作，要求Business Science构建一个适合他们需求的开源异常检测算法。业务目标是准确地检
R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据
本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归，GLM和Cox回归模型的正则化，特别是最小最大凹度惩罚函数(MCP)和光滑切片绝对偏差惩罚（SCAD），以及其他L2惩罚的选项（ “弹性网络”）。还提供了用于执行交叉验证以及拟合后可视化，摘要，推断
R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析
介绍本文在数据集上展示了如何使用dendextend R软件包来增强Hierarchical Cluster Analysis（更好的可视化和灵敏度分析）。背景鸢尾花数据集我们可以看到，Setosa物种与Versicolor和Virgini
R语言调整随机对照试验中的基线协变量
随机对照试验构成通常被认为是用于评估某些干预或感兴趣治疗效果的金标准设计。参与者被随机分配到两个（有时更多）的群体这一事实确保了，至少在期望中，两个治疗组在测量的，重要的是可能影响结果的未测量因素方面是平衡的。因此，两组之间结果的差异可归因
R语言中的LDA模型：对文本数据进行主题模型topic modeling分析
主题建模在文本挖掘中，我们经常收集一些文档集合，例如博客文章或新闻文章，我们希望将其分成组，以便我们可以分别理解它们。主题建模是对这些文档进行无监督分类的一种方法，类似于对数字数据进行聚类，即使我们不确定要查找什么，也可以找到分组。潜在狄利
#yyds干货盘点#【Spring专题】「实战系列」Spring Security原理以及实战认证分析开发指南
前提介绍本篇文章给大家带来的内容是关于Spring Security原理的介绍，对实际业务开发会有一定的参考价值，希望对你有所帮助。所谓知彼知己方能百战百胜，用Spring Security来满足我们的需求最好了解其原理，这样才能随意拓展，
#私藏项目实操分享#【Redis核心原理专题】（1）「技术提升系列」分析探究如何实现LFU的热点键发现机制以及内部的Scan扫描技术的原理
前言介绍业务中存在访问热点是在所难免的，redis也会遇到这个问题，然而如何发现热点key一直困扰着许多用户，redis4.0为我们带来了许多新特性，其中便包括基于LFU的热点key发现机制。Least Frequently UsedLea
#私藏项目实操分享#【Spring专题】「技术原理」Spring Security的核心功能和加载运行流程的原理分析
SpringSecurity的架构总览Spring Security的简介说明Spring Security对认证、授权和常见问题保护提供了全方位支持。使用的版本为：Spring Security 5.5.2。概念释义认证（Authenti
精华推荐 | 【深入浅出RocketMQ原理及实战】「底层原理挖掘系列」透彻剖析贯穿RocketMQ的Broker服务端自动创建topic的原理分析和问题要点指南
前提背景使用RocketMQ进行发消息时，一般我们是必须要指定topic，此外topic必须要提前建立，但是topic的创建（自动或者手动方式）的设置有一个开关autoCreateTopicEnable，此部分主要会在broker节点的配置
R语言Poisson回归的拟合优度检验
在这篇文章中，我们将看一下Poisson回归的拟合优度测试与个体计数数据。许多软件包在拟合Poisson回归模型时在输出中提供此测试，或者在拟合此类模型（例如Stata）之后执行此测试，这可能导致研究人员和分析人员依赖它。在这篇文章中，我们
excel数据分析——贝叶斯分析预测
贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率(或边缘概率)的一则定理。 例如：P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。 使用情况：贝叶
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