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  • 大部分固有的基本类型(如整型,浮点型)是值类型,结构类型也是值类型。引用类型包括类、接口、数组和字符串。基本的概念非常简单,那就是一个类型的实例代表了实际的数据(存在栈中),而一个引用类型的实例代表...

    C#将类型分为两类,一类是值类型,另一类是引用类型。大部分固有的基本类型(如整型,浮点型)是值类型,结构类型也是值类型。引用类型包括类、接口、数组和字符串。基本的概念非常简单,那就是一个值类型的实例代表了实际的数据(存在栈中),而一个引用类型的实例代表指向数据的指针或者引用(存在堆中)。

    在C#中是这样的:

    int x1 = 3; // x1是堆栈上的值   
    int x2 = new int();   
    x2 = 3; // x2还是堆栈上的值!

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  • 哈希算法是什么.mp4

    2020-09-11 14:08:54
    哈希算法一种只能加密不能解密的密码学算法,可以将任意长度的信息转化成一段固有长度的字符串,这段字符串有两个特点:1.就算输入只改变一点输出的哈希也会天差地别;2.只有完全一样的输入才能得到完成一样...
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    CSS中使用expression只有ie才能识别。IE5及其以后版本支持在CSS中使用expression,用来把CSS属性和Javascript表达式关联起来,这里的CSS属性可以是元素固有的属性,也可以是自定义属性。

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    css表达式就是在css属性后使用expression()连接一段JavaScript表达式,css属性的值是JavaScript表达式的结果。

    IE5及其以后版本支持在CSS中使用expression,用来把CSS属性和Javascript脚本关联起来,这里的CSS属性可以是元素固有的属性,也可以是自定义属性。

    就是说CSS属性后面可以是一段Javascript表达式,CSS属性的值等于Javascript表达式计算的结果。在表达式中可以直接引用元素自身的属性和方法,也可以使用其他浏览器对象。

    这个表达式就似乎是在这个元素的一个成员函数中一样。是不是感觉上面的文字有点晦涩?没有关系,你只需要知道:我们可以通过expression把Javascript脚本写放在css文件中,通过它来实现一些很方便的功能与效果。

    示例:

    使用CSS表达式可以实现隔一个小时切换一次背景颜色:background-color: expression((new Date()).getHours()%2?"#FFFFFF": "#000000" );

    如上所示,expression中使用了JavaScript表达式。CSS属性根据JavaScript表达式的计算结果来设置。expression方法在其它浏览器中不起作用,因此在跨浏览器的设计中单独针对Internet Explorer设置时会比较有用。

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  • 什么是 BHCA

    千次阅读 2007-01-02 20:40:00
    单位时间内处理机用于呼叫处理的时间开销为: t=a+bN 其中:t:系统开销 a:固有开销 b:处理一次呼叫的平均开销(非固有开销) N:单位时间内所处理的呼叫总数,即处理能力(BHCA) 例:某处理机忙时用于呼叫...

    BHCA(忙时试呼次数)计算公式
    系统开销:处理机时间资源的占用率。
    固有开销:与呼叫处理次数(话务量)无关的系统开销。
    非固有开销:与呼叫处理次数有关的系统开销。


    单位时间内处理机用于呼叫处理的时间开销为:


    t=a+bN

    其中:t:系统开销
    a:固有开销
    b:处理一次呼叫的平均开销(非固有开销)
    N:单位时间内所处理的呼叫总数,即处理能力值(BHCA)

    例:某处理机忙时用于呼叫处理的时间开销平均为0.85,固有开销a=0.29,处理一个呼叫平均需时32ms,求其BHCA为多少?
    0.85=0.29+(32X10-3/3600)X N
    N=63000次/小时注: 影响呼叫处理能力的因素。

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  • 研究了模糊集理论中的一个基本问题:什么是滤子?利用模糊幂集固有的模糊偏序,通过给出滤子公理的多解释,对该问题给出了一个新的回答.此外,作为多滤子的一个应用,用它刻画了强Ω-拓扑.
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    异常值分析方法

    什么叫异常值?

    异常值是由于系统误差、人为误差或者固有数据的变异使得他们与总体的行为特征、结构或相关性等不一样,这部分数据称为异常值。

    为什么要关注异常值?

    异常值检测在数据挖掘中有着重要的意义,比如如果异常值是由于数据本身的变异造成的,那么对他们进行分析,就可以发现隐藏的更深层次的,潜在的,有价值的信息。

    如何检测异常值?

    异常值检测的方法:

    1. 统计学方法对异常值的检测

    (1)3σ准则(又叫拉依达准则)

    在整理试验数据时,往往会遇到这样的情况,即在一组试验数据里,发现少数几个偏差特别大的可疑数据,这类数据称为Outlier或Exceptional Data,他们往往是由于过失误差引起。对于可疑数据的取舍要慎重。在试验进行中时,若发现异常数据,应立即停止试验,分析原因并及时纠正错误;当为试验结束后时,应先找原因,在对数据进行取舍。这类数据的不能清楚地判定原因时,可以借助一些统计方法进行验证处理。3σ准则就是其中的一种方法。

    先假设一组检测数据只含有随机误差,对其进行计算处理得到标准偏差,按一定概率确定一个区间,认为凡超过这个区间的误差,就不属于随机误差而是粗大误差,含有该误差的数据应予以剔除就得出3σ。

    在正态分布中σ代表标准差,μ代表均值。x=μ即为图像的对称轴。

    3σ:数值分布在(μ-σ,μ+σ)中的概率为0.6826;

    数值分布在(μ-2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544;

    数值分布在(μ-3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974;

    可以认为,Y 的取值几乎全部集中在(μ-3σ,μ+3σ)]区间内,超出这个范围的可能性仅占不到0.3%。

    3σ准则是最常用也是最简单的粗大误差判别准则,它一般应用于测量次数充分多( n ≥30)或当 n>10做判别时的情况。

    一般是把超过三个离散值的数据称之为异常值。这个方法在实际应用中很方便的使用,但是他只有在单个属性的情况下才适用。

    3σ准则的思想其实就是来源于切比雪夫不等式(Chebyshev's inequality)。


     


    当ε=2σ\varepsilon=2\sigmaε=2σ时:所有数据中,至少有3/4(或75%)的数据位于平均数2个标准差范围内。
    当ε=3σ\varepsilon=3\sigmaε=3σ时:所有数据中,至少有8/9(或88.9%)的数据位于平均数3个标准差范围内。
    当ε=5σ\varepsilon=5\sigmaε=5σ时:所有数据中,至少有24/25(或96%)的数据位于平均数5个标准差范围内。

    相对于高斯分布来说,
    1σ1\sigma1σ原则:数值分布在(μ—σ,μ+σ)(μ—σ, μ+σ)(μ—σ,μ+σ)中的概率为0.6826
    2σ2\sigma2σ原则:数值分布在(μ—2σ,μ+2σ)(μ—2σ, μ+2σ)(μ—2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544
    3σ3\sigma3σ原则:数值分布在(μ—3σ,μ+3σ)(μ—3σ, μ+3σ)(μ—3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974
    即:
    落入μ±σ\mu\pm\sigmaμ±σ 的概率大约为68.26%
    落入μ±2σ\mu\pm2\sigmaμ±2σ 的概率大约为95.44%
    落入μ±3σ\mu\pm3\sigmaμ±3σ 的概率高达99.74%

    对比正态分布(高斯分布)

    3σ准则建立在正态分布的等精度重复测量基础上,造成异常值的干扰或噪声难以满足正态分布。如果一组测量数据中某个测量值的残余误差的绝对值 νi>3σ,则该测量值为坏值,应剔除。

    通常把等于 ±3σ的误差作为极限误差,对于正态分布的随机误差,落在 ±3σ以外的概率只有 0。

    正态分布图一般是这个样子的:

     

     

    图形特征
    集中性:正态曲线的高峰位于正中央,即均数所在的位置。
    对称性:正态曲线以均数为中心,左右对称,曲线两端永远不与横轴相交。
    均匀变动性:正态曲线由均数所在处开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降。
    曲线与横轴间的面积总等于1,相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。

     

    (2)散点图

    散点图通常用于比较跨类别的聚合数据。当要在不考虑时间的情况下比较大量数据点时,请使用散点图。散点图中包含的数据越多,比较的效果就越好。

    (3)四分位点

    四分位数(Quartile)也称四分位点,是指在统计学中把所有数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数值。多应用于统计学中的箱线图绘制。它是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。四分位数是通过3个点将全部数据等分为4部分,其中每部分包含25%的数据。很显然,中间的四分位数就是中位数,因此通常所说的四分位数是指处在25%位置上的数值(称为下四分位数)和处在75%位置上的数值(称为上四分位数)。与中位数的计算方法类似,根据未分组数据计算四分位数时,首先对数据进行排序,然后确定四分位数所在的位置,该位置上的数值就是四分位数。与中位数不同的是,四分位数位置的确定方法有几种,每种方法得到的结果会有一定差异,但差异不会很大。

    四分位数有三个,第一个四分位数就是通常所说的四分位数,称为下四分位数,第二个四分位数就是中位数,第三个四分位数称为上四分位数,分别用Q1、Q2、Q3表示 [2]  。

    第一四分位数 (Q1),又称“较小四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。

    第二四分位数 (Q2),又称“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。

    第三四分位数 (Q3),又称“较大四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。

    第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位距(InterQuartile Range,IQR)。

    优点:与方差和极差相比,更加不如意受极端值的影响,且处理大规模数据效果很好。

    缺点:小规模处理略显粗糙。而且只适合单个属性的检测。

    (4)基于分布的异常值检测

    本方法是根据统计模型或者数据分布特征,然后根据模型对样本集中的每个点进行不一致检验的方法。

    2. 基于距离的异常值检测

    3. 基于偏离的异常值检测

    假设N的数据集,建立数据子集。求出子集间得相异度,然后确定异常值。

    较为复杂,计算量大。不建议使用.

    4. 基于分类模型的异常值检测

    根据已有的数据,然后建立模型,得到正常的模型的特征库,然后对新来的数据点进行判断。从而认定其是否与整体偏离,如果偏离,那么这个就是异常值。

     

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