一、皮尔逊相关系数前边文章讲了很多了，这里不详细讲了，想了解的可以看这篇。相似度计算（2）——皮尔逊相关系数适用范围：当两个变量的标准差都不为零时，相关系数才有定义，皮尔逊相关系数适用于： (1)两个变量之间是线性关系，都是连续数据。 (2)两个变量的总体是正态分布，或接近正态的单峰分布。 (3)两个变量的观测值是成对的，每对观测值之间相互独立。二、斯皮尔曼等级相关系数 斯皮尔曼等级相关系数(Spearman’srankcorrelationcoefficient)，被定义成等级变量之间的皮尔逊相关系数。对于样本容量为n的样本，n个原始数据被转换成等级数据（做排序），然后再根据公式进行
实现效果10秒统计次数 代码实现ability_main.xmlMainAbilitySlice.java packagecom.example.myapplication.slice;importcom.example.myapplication.ResourceTable;importohos.aafwk.ability.AbilitySlice;importohos.aafwk.ability.OnClickListener;importohos.aafwk.content.Intent;importohos.aafwk.content.Operation;importohos.agp.
目录统计代码行数加过滤条件统计代码行数统计当前项目代码行数 gitls-files|xargscat|wc-l细分每个文件的代码行数，相当于把上面命令细化：gitls-files|xargswc-l加过滤条件以下绝大部分摘自：https://blog.csdn.net/qq_39529663/article/details/1077631331、统计某个时间段内的代码行数；–since=统计开始时间–until=统计结束时间gitlog--since=2020-01-01--until=2020-07-01--pretty=tformat:--numstat|awk‘{add+=$1;subs
目录统计代码行数加过滤条件统计代码行数统计当前项目代码行数 gitls-files|xargscat|wc-l细分每个文件的代码行数，相当于把上面命令细化：gitls-files|xargswc-l加过滤条件以下绝大部分摘自：https://blog.csdn.net/qq_39529663/article/details/1077631331、统计某个时间段内的代码行数；–since=统计开始时间–until=统计结束时间gitlog--since=2020-01-01--until=2020-07-01--pretty=tformat:--numstat|awk‘{add+=$1;subs
组网拓扑 配置思路配置各设备vlan及接口信息，实现PC与SW2网络互通。配置ACL规则，根据源/目的IP匹配需要“统计”的报文。配置流分类，匹配上述ACL，对出入报文进行区分。配置流行为，使能流量统计功能。配置流策略，将上述流分类和流行为进行绑定。在出/入接口应用流策略。配置步骤配置vlan及接口信息，实现网络互通。SW1配置：system-view //进入系统视图vlanbatch1020 //创建vlan1020 interfaceVlanif10 ipaddress10.1.1.1255.255.255.0 //配置vlanif10虚拟接口IPinterfaceV
组网拓扑 配置思路配置各设备vlan及接口信息，实现PC与SW2网络互通。配置ACL规则，根据源/目的IP匹配需要“统计”的报文。配置流分类，匹配上述ACL，对出入报文进行区分。配置流行为，使能流量统计功能。配置流策略，将上述流分类和流行为进行绑定。在出/入接口应用流策略。配置步骤配置vlan及接口信息，实现网络互通。SW1配置：system-view //进入系统视图vlanbatch1020 //创建vlan1020 interfaceVlanif10 ipaddress10.1.1.1255.255.255.0 //配置vlanif10虚拟接口IPinterfaceV
思维导图基础知识数学期望定义数学期望其实很好理解，就是均值，当然这里并不是直接计算样本的均值，而是考虑到样本对应的概率。我们分离散和连续两类来讨论数学期望。离散型对随机变量X的分布律为若级数绝对收敛，则称该级数为X的数学期望，记为E(X)。即连续型当我们把上面的求和换成积分就得到了连续型的数学期望函数期望的两个定理设Y是随机变量X的函数，Y=g(x)(g是连续函数)1.如果X是离散型，其分布律为P{X=xk}=pk，k=1，2，…，若对应的无穷级数绝对收敛，则有2.如果X是连续型，其概率密度为f(X),若对应积分绝对收敛，则根据上面两个定理我们可以轻松地解决函数类型的数学期望问题。性质关于数学
参考链接:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-aggregations.htmles各个版本的语法可能会不一样，如果大家在用的时候发现语法报错了，请查阅相关版本的语法。刚需要按ip地址统计某个接口的访问次数，查了下es分组统计次数aggs的用法，特此记录一下，方便下次查阅。GETfilebeat-7.2.0-2021.01.07/doc/_search?size=0{"query":{"bool":{"must":[{"match":{"uripath":"url"}}]}},"aggs"
文章目录01|👑题目描述02|🔋解题思路STL法双指针法03|🧢代码片段STL法双指针法“Successisnotfinal,failureisnotfatal:Itisthecouragetocontinuethatcounts.”-WinstonChurchill（成功并非终点，失败并非致命：真正重要的是继续前行的勇气-温斯顿·丘吉尔）01|👑题目描述给你一个整数数组，数组中的数可以是正数、负数、零，请实现一个函数，返回这个数组中所有数的平方值中有多少种不同的取值对于这个题目的理解是，给定一个整数数组，我们需要找出数组中所有数的平方值中有多少种不同的取值。换句话说，我们需要统计数组中平方值
🏡博客首页：派大星⛳️欢迎关注🐳点赞🎒收藏✏️留言🎢本文由派大星原创编撰🚧系列专栏：《ES小结》🎈本系列记录ElasticSearch技术学习历程以及问题解决ElasticSearch高效数据统计聚合查询①什么是聚合查询②Kibana命令测试聚合查询创建测试索引存放测试数据③聚合操作使用根据某个字段分组求最大值最小值求总数求平均值④RestHighLevelClient测试聚合查询根据某个字段分组求最大值求最小值⑤子聚合聚合查询①什么是聚合查询聚合是ES除搜索功能外提供的针对ES数据做统计分析的功能，聚合有助于根据搜索查询提供聚合数据，聚合查询是数据库中重要额功能特性，ES作为搜索引擎兼数据库
