做数据分析的同学们都见过下边这种矩阵，很多人对此顶礼膜拜，甚至还有一些网文作者直接就把矩阵思维、矩阵模型、矩阵法招呼上了，说它是数据分析的“底层思想”“核心逻辑”。好吧……他们肯定是没在咨询企业上过班了。其中真相如何，今天我们系统讲解一下。图片1、从平均值法说起平均数是用得最多，也被调侃的最多的概念。有诗为证：村头老张一千万隔壁九个穷光蛋统计局里算一算各个都是张百万但问题是，为啥平均数被吐槽这么多，实际上却又使用得最多？明明统计学里有平均数、中位数、众数三个概念，三个概念都很好理解，但为啥非是平均数呢？答：因为平均数用起来方便、省事。用平均数，能很简单地把总量按人头分解，比如：销售金额=购买客

一、摘要在之前的文章中，我们介绍了生产者和消费者模型的最基本实现思路，相信大家对它已经有一个初步的认识。在Java的并发包里面还有一个非常重要的接口：BlockingQueue。BlockingQueue是一个阻塞队列，更为准确的解释是：BlockingQueue是一个基于阻塞机制实现的线程安全的队列。通过它也可以实现生产者和消费者模型，并且效率更高、安全可靠，相比之前介绍的生产者和消费者模型，它可以同时实现生产者和消费者并行运行。那什么是阻塞队列呢？简单的说，就是当参数在入队和出队时，通过加锁的方式来避免线程并发操作时导致的数据异常问题。在Java中，能对线程并发执行进行加锁的方式主要有sy

上次我跟大家简单介绍了一下Kubernetes的各个组件及其含义，本期本来计划带领大家一起学习一些常用命令，但我认为这种方式可能无法达到学习的效果。有可能你们会直接忘记，甚至可能没有兴趣去学。我也理解，心想这跟我有什么关系，我本地又搭建不起来K8s。我一直坚持让大家亲自动手敲命令解决问题，因为只有这样才能真正理解命令的作用。所以我一直秉持着让大家能够直接学习命令，我也不想去写什么安装教程，直接给你们封装好环境了，但是这个环境是我自己站在巨人的肩膀上一步一步搭建起来的。我本地进行测试是没有问题的。这个环境仅供大家本地学习使用，如果因此造成任何损失，我概不负责哦。如果你想获取Kubernetes的

目录〇、Java线程中断与阻塞的区别0.1线程中断0.2线程阻塞一、线程的中断二、中断方法2.1voidinterrupt()2.1.1可中断的阻塞2.1.2不可中断的阻塞2.1.3实践案例2.2booleanisInterrupted()2.3booleaninterrupted()2.4代码案例三、源码分析3.1interrupt()方法源码3.2isInterrupted()方法源码3.2interrupted()方法源码四、interrupt()中断行为研究4.1原理简单讲解4.2调用LockSupport.park()与LockSupport.unpark()4.2.1park/un

前沿：    c++作为目前比较的流行的语言之一，在就业上也是运用比较广泛的语言之一，并且经过这么多年的历练久经不衰，所以说选择学c++是一个不错的选择^_^，前面看到一个段子，如何在21天精通c++，我动态里有这张图片，一个努力的程序员经过几年的磨练也只能说是熟悉c++，对于语言的学习并不可能有速成班，都是不断的积累，c++也是如此，但相比较c语言，c++的语法特性繁琐复杂，知识点比较琐碎，它是对c语言一些缺陷的完善，并且保留c语言的所有特性，也就是c语言能用的在c++中也能实现，在学习过程中，一定要做好总结和思维导图的构建，把每个知识进行良好的串联在一起，才能熟悉的运用它，而本篇博客也只是

✍面向读者：所有人✍所属专栏：Docker零基础入门教程目录Docker中心功能 DockerHub的优点使用GUI在DockerHub中创建第一个存储库如何从DockerHub推送或拉取镜像？ 1.推送命令执行 2.拉取命令执行：DockerHub是一个存储库服务，它是一个基于云的服务，人们可以通过互联网随时随地推送Docker容器映像，并从Docker Hub中提取Docker容器映像。它提供了一些功能，例如您可以将图像推送为私有或公开。DevOps团队主要使用DockerHub。它是一个开源工具，可免费用于所有操作系统。它就像存储一样，我们存储图像并在需要时提取图像。当一个人想要从Doc

🌹🌹🌹个人主页🌹🌹🌹【🌹🌹🌹JavaSE专栏🌹🌹🌹】🌹🌹🌹上一篇文章：【JavaSE】带你在String类世界中遨游！！！🌹🌹🌹文章目录1.异常的概念与体系结构1.1异常的概念1.2异常的体系结构1.3异常的分类2.异常的处理2.1防御式编程2.2异常的抛出(throw)2.3异常的捕获(throws)2.4异常的处理流程3.自定义异常类1.异常的概念与体系结构1.1异常的概念在Java中，将程序执行过程中发生的不正常行为称为异常。如之前写代码时经常遇到的：1.算术异常publicstaticvoidmain1(String[]args){System.out.println(10/0);//

提升Selenium性能：实用优化技巧与最佳实践前言在自动化测试领域（做爬虫、自动化办公也不是不行😁😁），Selenium是一个极为强大且广泛使用的工具。学会使用工具是开始，学会优化该工具的使用才属于是真正的学会使用这个工具。面对日益复杂的网页结构和动态内容，仅仅掌握Selenium的基础操作已经过时啦！！！为了充分发挥Selenium的作用，必须深入了解并应用各种性能优化技巧。本文将为大家展示一系列实用的Selenium性能优化技巧，从无头模式到显式等待时间的设置，每一项都是为了提高自动化脚本的效率和稳定性。我们将探讨如何通过精细调整浏览器设置、减少不必要的资源加载以及合理设置等待策略，来优

摘要：FastAPI实际上是为构建API和微服务而设计的。它可用于构建使用Jinja提供HTML服务的Web应用程序。本文分享自华为云社区《FastAPI快速开发WebAPI项目:模板和Jinja介绍》，作者：宇宙之一粟。什么是Jinja模板是全栈Web开发的重要组成部分。使用Jinja，您可以构建丰富的模板，为您的PythonWeb应用程序的前端提供支持。Jinja是一个用Python编写的模板引擎，旨在帮助API响应的渲染过程。在每种模板语言中，都有变量被替换为实际传递给它们的值，当模板被渲染时，有控制模板逻辑的标签。安装jinja2：pipenvinstalljinja2安装成功后：Ji

1.简述    计算概率分布律及密度函数值matlab直接提供了通用的计算概率密度函数值的函数，它们是pdf和namepdf函数，使用方式如下：Y=pdf(‘name’，K，A，B)或者：namepdf(K，A，B)上述函数表示返回在X=K处、参数为A、B、C的概率值或密度值，对于不同的分布，参数个数是不同；name为分布函数名，使用时需要按照对应分布进行改动。函数名总结如下表：name的取值   函数说明‘beta’或‘Beta’   Beta分布‘bino’或‘Binomial’   二项分布‘chi2’或‘Chisquare’   卡方分布‘exp’或‘Exponential’   指数