处理SQL Server Analysis Services中的大型结果集
I have a Database that contains data about articles,structures and manufacturers. Meaning an article is linked to 1 manufacturer and to N structure-no...
逃逸分析(Escape Analysis)
一 什么是逃逸逃逸是指在某个方法之内创建的对象,除了在方法体之内被引用之外,还在方法体之外被其它变量引用到;这样带来的后果是在该方法执行完毕之后,该方法中创建的对象将无法被GC回收,由于其被其它变量引用。正常的方法调用中,方法体中创建的对象将在执行完毕之后,垃圾回收器将回收其中创建的对象;故由于无...
《python for data analysis》第四章,numpy的基本使用
《利用python进行数据分析》第四章的程序,介绍了numpy的基本使用方法。(第三章为Ipython的基本使用)科学计算、常用函数、数组处理、线性代数运算、随机模块……# -*- coding:utf-8 -*-# 《python for data analysis》第四章, numpy基础# 数...
Meta-Analysis
meta-analysis是用统计的概念与方法,去收集、整理与分析之前学者专家针对某个主题所做的众多实证研究,希望能够找出该问题或所关切的变量之间的明确关系模式,可弥补传统的Review Articles(文献综述)的不足。根据统计假设的不同可将Meta 分析方法分为两类:固定效应模型和随机效应模型...
Jordan Lecture Note-11: 典型相关分析(Canonical Correlation Analysis, CCA).
典型相关分析(一)引入典型相关分析(Canonical Correlation Analysis)是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。他能够揭示出两组变量之间的内在联系。我们知道,在一元统计分析中,用相关系数来衡量两个随机变量的线性相关关系,用复相关系数研究一个随机变量与多个随机变量的线性...
Jordan Lecture Note-12: Kernel典型相关分析(Kernel Canonical Correlation Analysis, KCCA).
Kernel典型相关分析(一)KCCA同样,我们可以引入Kernel函数,通过非线性的坐标变换达到之前CCA所寻求的目标。首先,假设映射$\Phi_X: x\rightarrow \Phi_X(x), \Phi_Y: y\rightarrow \Phi_Y(y)$,记$\mathbf{\Phi_X}...
详解线性分类-高斯判别分析(Gaussian Discriminant Analysis)-模型求解(求期望)&模型求解(求协方差)【白板推导系列笔记】
$$L(\mu_{1},\mu_{2},\Sigma,\phi)=\sum\limits_{i=1}^{N}[\underbrace{\log N(\mu_{1},\Sigma)^{y_{i}}}{(1)}+\underbrace{\log N(\mu{2},\Sigma)^{1-y_{i}}}{(...
Bash Specially-crafted Environment Variables Code Injection Vulnerability Analysis
http://www.cnblogs.com/LittleHann/p/3992778.htmlBash Specially-crafted Environment Variables Code Injection Vulnerability Analysis的更多相关文章CVE&colon...
MS13-069(CVE-2013-3205) CCaret use-after-free Vulnerability Analysis (2014.9)
MS13-069(CVE-2013-3205) CCaret use-after-free Vulnerability Analysis 1. Introduction In IE's standards mode, the caret handling's vulnerable state can...
详解线性分类-高斯判别分析(Gaussian Discriminant Analysis)-模型定义【白板推导系列笔记】
$$\begin{gathered}\left{(x_{i},y_{i})\right}{i=1}^{N},x{i}\in \mathbb{R}^{p},y_{i} \in \left{0,1\right}\end{gathered}$$逻辑回归是直接对$p(y|x)$建模,而高斯判别分析作为概率生...
【nginx】使用 sub_filter 注入 js 代码,例如 google analysis 等
目录1. 创建 GA[1]2. 注入代码[2]3. 结果网站 F12GA 控制台其他用处案例:给页面末尾添加文字Reference在一项工作中,已经将内网的一个网站通过 二级域名 + nginx + frp 的方式映射到公网。网站并不属于我来管理,当我想了解有多少人使用了我提供的公网来访问网站,此时...
Gaussian discriminant analysis 高斯判别分析
高斯判别分析(附Matlab实现)生成学习算法高斯判别分析(Gaussian Discriminant analysis,GDA),与之前的线性回归和Logistic回归从方法上讲有很大的不同,GDA是一种生成学习算法(Generative Learning Algorithms),而之前的属于判别...
在Java8中使用Null Analysis注释
In Java, I use the 'null analysis' using annotations. I don't use Eclipse's default annotations and I have defined my owns. 在Java中,我使用注释使用'null analys...
NetLink Communication Mechanism And Netlink Sourcecode Analysis
1. Netlink简介0x1:基本概念Netlink是一个灵活,高效的”内核-用户态“、”内核-内核“、”用户态-用户态“通信机制。通过将复杂的消息拷贝和消息通知机制封装在统一的socket api接口中,netlink提供了良好的接口界面。Netlink是一个接口家族的合集总称,它包括下列接口类...
[Bhatia.Matrix Analysis.Solutions to Exercises and Problems]ExI.2.6
If $\sen{A}<1$, then $I-A$ is invertible, and $$\bex (I-A)^{-1}=I+A+A^2+\cdots, \eex$$ aa convergent power series. This is called the Neumann serie...
Codeforces 610C:Harmony Analysis(构造)
【题目链接】 http://codeforces.com/problemset/problem/610/C【题目大意】构造出2^n个由1和-1组成的串使得其两两点积为0【题解】我们可以构造这样一个矩阵,右下角四分之一和其余三个分块相反, 不断扩展这个矩阵即可。【代码】#include <...
Android Malware Analysis
A friend of mine asked me help him to examine his Android 5.0 smartphone. He did not say what's wrong with his phone, and he just wonder why his wife ...
Java之Algorithm_analysis案例详解
这篇文章主要介绍了Java之Algorithm_analysis案例详解,本篇文章通过简要的案例,讲解了该项技术的了解与使用,以下就是详细内容,需要的朋友可以参考下
安装elasticsearch-analysis-ik中文分词器的步骤讲解
今天小编就为大家分享一篇关于安装elasticsearch-analysis-ik中文分词器的步骤讲解,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
ElasticSearch1.7.1拼音插件elasticsearch-analysis-pinyin-1.3.3使用介绍
ElasticSearch拼音插件elasticsearch-analysis-pinyin使用介绍 https://my.oschina.net/xiaohui249/blog/214505 摘要: elasticsearch-analysis-pinyin是ElasticSearch的一个分词插...