Этот заключительный пост посвящен анализу дисперсии. Анализ дисперсии, который в специальной литературе также обозначается как ANOVA от англ. ANalysis Of VAriance, — это ряд статистических методов, используемых для измерения статистической значимости расхождений между группами. Он был разработан чрезвычайно одаренным статистиком Рональдом Фишером, который также популяризировал процедуру проверки статистической значимости в своих исследовательских работах по биологическому тестированию.
Для статистиков и исследователей данных проверка статистической гипотезы представляет собой формальную процедуру. Стандартный подход к проверке статистической гипотезы подразумевает определение области исследования, принятие решения в отношении того, какие переменные необходимы для измерения предмета изучения, и затем выдвижение двух конкурирующих гипотез. Во избежание рассмотрения только тех данных, которые подтверждают наши субъективные оценки, исследователи четко констатируют свою гипотезу заранее. Затем, основываясь на данных, они применяют выборочные статистики с целью подтвердить либо отклонить эту гипотезу.
Привет, Хаброюзеры!
Сегодня мы продолжим наш цикл статей о Nix и как мы в Typeable его используем.
Первый пост из серии, рассказывающий об основах языка Nix, можно прочитать здесь.
Так как мы очень любим и много используем Haskell для разработки, пример приложения будет на этом языке, но знание Haskell здесь никак не требуется. С лёгким допиливанием, код из примеров можно использовать и для сборки проектов на других языках.
Весь код для этой статьи можно найти в репозитарии на Github.
Это продолжение первой части статьи о тестировании виджетов во Flutter.
Продолжим наше изучение процесса тестирования виджетов.
В прошлый раз мы сосредоточились на базовой структуре тестового файла и подробно рассмотрели, что может делать функция testWidgets() в тесте. Хотя эта функция отвечает за выполнение теста, непосредственно к тесту мы не перешли и даже не посмотрели, как он выглядит, — и это было сделано специально. На мой взгляд, хорошее знание компонентов, из которых состоит тест, может принести огромную пользу в момент их написания.
В статистической науке термины «выборка» и «популяция» имеют особое значение. Популяция, или генеральная совокупность, — это все множество объектов, которые исследователь хочет понять или в отношении которых сделать выводы.
В предыдущей серии постов для начинающих (первый пост тут) из ремикса книги Генри Гарнера «Clojure для исследования данных» (Clojure for Data Science) на языке Python было представлено несколько численных и визуальных подходов, чтобы понять, что из себя представляет нормальное распределение. Мы обсудили несколько описательных статистик, таких как среднее значение и стандартное отклонение, и то, как они могут использоваться для краткого резюмирования больших объемов данных.
Набор данных обычно представляет собой выборку из некой более крупной популяции, или генеральной совокупности. Иногда эта популяция слишком большая, чтобы быть измеренной полностью. Иногда она неизмерима по своей природе, потому что она бесконечна по размеру либо потому что к ней нельзя получить непосредственный доступ. В любом случае мы вынуждены делать вывод, исходя из данных, которыми мы располагаем.
В этой серии из 4-х постов мы рассмотрим статистический вывод: каким образом можно выйти за пределы простого описания выборок и вместо этого описать популяцию, из которой они были отобраны. Мы подробно рассмотрим степени нашей уверенности в выводах, которые мы делаем из выборочных данных. Мы раскроем суть робастного подхода к решению задач в области исследования данных, каким является проверка статистических гипотез, которая как раз и привносит научность в исcледование данных.
В конце заключительного поста можно будет проголосовать за или против размещения следующей серии постов. А пока же…
Операции Join часто используются в типовых потоках анализа данных для корреляции двух наборов данных. Apache Spark, будучи унифицированным аналитическим движком, также обеспечил прочную основу для выполнения широкого спектра сценариев Join.
На очень высоком уровне Join работает с двумя наборами входных данных, операция выполняется путем сопоставления каждой записи данных, принадлежащей одному из наборов входных данных, с каждой другой записью, принадлежащей другому набору входных данных. При обнаружении совпадения или несовпадения (в соответствии с заданным условием) операция Join может либо вывести отдельную сопоставляемую запись из любого из двух наборов данных, либо объединенную (Joined) запись. Объединенная запись представляет собой комбинацию отдельных сопоставляемых записей из обоих наборов данных.
Спешу поделиться радостной новостью — наконец-то вышел Spring Fu версии 0.3.0. Напомню, что это инкубатор для программного конфигурирования Spring Boot с использованием DSL. Он позволяет декларативно задавать конфигурацию в самом коде, предлагая отличную обнаруживаемость посредством автозавершения.
В связи с пандемией видеоконференции всё более плотно входят в нашу жизнь, мы проводим встречи с коллегами, посещаем удалённые лекции или уроки или просто устраиваем сеансы связи с родными.
И в каждой видеоконференции обязательно найдётся кто-то, чьё видео будет отставать, зависать или вовсе будет показывать какое-то слайдшоу. Дайте угадаю, вы сразу же вспомнили такого участника вашей последней видеоконференции. :) Это люди, чей компьютер устарел, захламлён тысячей работающих в фоновом режиме процессов, или чей интернет оставляет желать лучшего.
В этой статье я хочу разобрать возможные решения столь частой проблемы видеоконференций.
MessagePack — бинарный формат сериализации данных, позиционируемый авторами как более эффективная альтернатива JSON. Благодаря своей компактности и скорости, его часто выбирают в качестве формата обмена данными в системах, где важна производительность. Простота реализации также способствует его широкому распространению — ваш любимый язык программирования, скорее всего, уже имеет несколько библиотек для работы с этим форматом.
В этой статье я не буду рассказывать, как устроен MessagePack или сравнивать его с аналогами: материалов на эту тему в Интернете предостаточно. Чего действительно не хватает, так это информации о расширенной системе типов MessagePack. Я постараюсь объяснить и показать на примерах, что это такое и как с помощью дополнительных типов сделать сериализацию еще более эффективной.
Вы больше не можете создать сервер авторизации с помощью @EnableAuthorizationServer, потому что Spring Security OAuth задеприкейтили, а проект Spring Authorization Server всё ещё экспериментальный? Выход есть! Напишем авторизацию своими руками... Что?.. Нет?.. Не хочется? И вообще получаются какие-то костыли и велосипеды? Ну ладно, тогда давайте возьмём уже что-то готовое. Например, Keycloak.
Я не Swift разработчик, и даже не objc. У меня просто был и есть Mac с навороченной вставкой в виде Touch Bar для которой захотелось сделать кастомизацию.
Эта статья покажет всем не iOS разработчикам как можно НАЧАТЬ создавать простые приложухи (развлекательного или полезного характера) для Touch Bar с самых первых этапов.
Притупим к делу:
В этой статье я расскажу, как мне удалось заставить работать nRF пульты для ПК, для которых были утеряны приемники. Не обошлось без Arduino, множества попыток бросить это дело, долгого безуспешного гугления, радости маленьким победам, разочарования от неудач и наконец новой жизни для nRF пульта, но обо всем по порядку...
Когда нужно сделать код в проекте гибким и удобным, на помощь приходит разделение архитектуры на несколько слоев. Рассмотрим подробнее этот подход и альтернативы, а также поделимся рекомендациями, которые могут быть полезны как начинающим, так и опытным разработчикам Vue.js, React.js, Angular.
В старые времена, когда JQuery только появился, а о фреймворках для серверных языков лишь читали в редких новостях, веб-приложения реализовывали целиком на серверных языках. Зачастую для этого использовали модель MVC (Model-View-Controller): контроллер (controller) принимал запросы, отвечал за бизнес-логику и модели (model) и передавал данные в представление (view), которое рисовало HTML.
Объектно-ориентированное программирование (ООП) на тот момент только начинало формироваться, поэтому разработчики зачастую интуитивно решали, где и какой код надо писать. Таким образом, в мире разработки зародилось такое понятие, как «Божественные объекты», которые первоначально отвечали практически за всю работу отдельных частей системы. Например, если в системе была сущность «Пользователь», то разработчику следовало создать класс User и в нем писать всю логику, так или иначе связанную с пользователями. Без разбиения на какие-то ещё файлы. И если приложение было большим, то такой класс мог содержать тысячи строк кода.
В этом посте представлен язык Coconut, функциональное надмножество языка Python, целью которого является создание элегантного функционального кода, оставаясь при этом в знакомой среде Python и библиотеках, и приведено несколько показательных примеров.
'Здравствуй, Мир!' |> x -> x.replace('Мир', 'Coconut') |> print
На сегодняшний день Python является одним из самых популярных языков программирования, но даже это ему не помогает покрыть все потребности программистов. Самый очевидный минус чистого CPython - это его скорость, поэтому некоторые программисты выбирают для своих задач другие языки программирования, а кто-то просто реализует узкие места на C/C++.
Однако бывают случаи, когда есть какая-то база кода, написанного на C#, а возможности быстро переписать всё на Python/C/C++ нет. Тогда встает вопрос “как подключить C# к Python”. Для этого была разработана библиотека pythonnet. В этой статье разберем: как запустить C# код на Python и что из этого может получиться.
Привет, друзья. С вами Alex Versus.
Ранее мы говорили про шаблоны проектирования Одиночка и Стратегия, про тонкости реализации на языке Golang.
Сегодня расскажу про Фабричный метод.
