我有一个关于BloomFilter的问题。BloomFilter需要有k独立的散列函数。让我们调用这些函数h1，h2。。。香港。在这种情况下，独立意味着它们的值在应用于同一集合时相关性很小（希望为零）。请参阅上的算法描述（当然，您已经知道该页面的内部结构：） 现在，假设我想使用一些相互独立的n位（如果必须知道的话，来自加密函数，但与问题无关）来定义哈希函数。如果你想了解更多的上下文，你可以阅读类似的内容 例如，假设我想将每个h定义为（请原谅我的伪代码）： 当然，我们很快就会用完散列函数。在这个M

有谁能用简单的话向我解释一下，在映射的基础上，法线近似做了什么 我已经读够了 但对我来说太复杂了 显示差异的示例将非常有用。贴图仅返回后验模式，而法线近似使用后验的二次泰勒级数近似，因此可以返回期望值和协方差矩阵。当然，它使用正态分布来近似后验值，这可能不合适。映射只返回后验模式，而正态近似使用二次泰勒级数近似后验值，因此可以返回期望值和协方差矩阵。当然，它使用正态分布来近似后验值，这可能不合适。映射只返回后验模式，而正态近似使用二次泰勒级数近似后验值，因此可以返回期望值和协方差矩阵。当然，它使

SAS中给出的参数估计值是否已指数化？我知道Phreg模型的形式是h（t）=e^（Bx+Bx（1））。但是，我不确定SAS是否将参数值设置为e^B。谢谢 否，如SAS手册（）所述 最外层=数据集包含每组的一个观测值，包含回归系数的最大似然估计值 SAS输出exp（ B）作为解释变量的风险比（也称为风险比），回归系数为B（）

我正在比较两个模型，一个是指数平滑模型，另一个是ARIMA模型 对于这个特定的任务，我比较两个模型的MSE就足够了 那么如何计算ARIMA过程的均方误差呢 这是这门艰苦课程的最后一项作业，非常感谢您的帮助 proc-arima没有专门输出MSE，但是proc-model有。您可以使用proc model和 这指定了一个带有截距的ML估计ARMA（1,0,1）模型，mu proc model然后将输出模型的MSE。请注意，%MA必须位于%AR之后，%AR和%MA宏必须位于方程式之后 如果需要更复杂

考虑一个包含4个变量的数据集-响应ID、站点、年份和价格。我想用准确的年和站点的价格平均值替换价格中缺少的值 例如，如果2009年巴黎的年报告的价格平均值为22，我想将年=2009年和站点=巴黎的价格值替换为22 如果我想用零（例如）替换缺少的值，我会创建一个语法重新编码价格（SYSMIS=0）（ELSE=COPY），但我不知道如何实现这个条件平均值 我还知道，人们可以使用temporary找到每个条件平均值。如果年份=2009，地点=巴黎，则选择此选项。计算新风险值=平均值（价格）。但是，我的

在校准工具的过程中，我们需要找到三个数据点的最佳拟合线。LabVIEW有一个很好的Linear Fit.vi工具，但不幸的是，这只是整个开发系统的一部分。这将花费我们的小公司无法负担的3000美元，只需一个库VI。我想知道，有没有人编写了一个好的替代代码，愿意分享它？线性回归很容易自己计算。这是一本很好的指南，我前几天刚用过一些其他的东西。建议：联系您的NI现场销售工程师。。。有时候，如果你只需要一两个图书馆，可以通过谈判达成更便宜的交易。

我有一个.las（激光雷达数据）文件，现在我想知道它的大小，例如它的宽度和高度（以公里为单位） 如何检索此类信息？您最好使用特定的软件来查找此激光雷达文件的范围 另一种方法可能是查看文件的头部分（如果您有原始文件），该部分还必须说明范围 否则，请咨询数据提供商（如果您无法通过其他方式了解范围）。他可能有这个软件，并且知道你的数据集的扩展 George使用，一个选项是命令行目录来检索描述性统计信息 假设Fusion安装在目录c:\Fusion下，las文件存储在c:\lidar\point\u c

我希望有1对1的“战斗”，而不是评分从1到10的项目。两个项目显示在一起，您可以选择更喜欢的项目。根据这些“战斗”结果，算法应该计算每个项目的评分 您可以在使用此方法对电影进行分级的位置上看到此方法 看起来是这样的： if rank(loser) == null and rank(winner) == null insert loser at position estimated from global rank insert winner at position estimat

在观察压缩数据时，我希望得到几乎均匀分布的字节流。当使用卡方检验来测量分布时，我得到了这个结果，例如对于ZIP文件和其他压缩数据，但对于JPG文件则没有。最后几天我一直在寻找原因，但我找不到任何原因 当计算JPG的熵时，我得到了一个很高的结果（例如7,95位/字节）。我认为熵和分布之间一定有联系：当每个字节以几乎相同的概率出现时，熵是高的。但当使用卡方检验时，a得到的p值约为4,5e-5 我只是想了解不同的分布如何影响测试结果。。。我想我可以用两个测试来测量相同的属性，但显然我不能 非常感谢您的

有人能帮我解答这个概率问题吗。假设我知道以下几点： 从时间段1到时间段2的事件概率（x） 从时间段1到时间段3的事件概率（y） 时间段2到时间段3的概率是多少 提前谢谢？ 约翰是活动的时间 从时间段1到时间段2的事件概率（x）：p（t1）粘贴此问题，然后让我知道，我会回答它。抱歉，刚刚将此问题添加到数学堆栈交换：此问题似乎与主题无关，因为它与数学有关，而非编程。

我正在研究一个问题，我想用正态分布的sigma来表达我对相关峰值的统计意义。例如，如果我的峰值为95%显著性，它将为2sigma。本质上我想问的是，假设我有一个任意的峰值显著性（例如92%），我如何用正态分布的sigma来表示这一点？我意识到这是一个更一般的统计问题，因此鼓励任何阅读/背景。或者，如果Python作为一个简单的函数来转换/计算它，那么它也可以工作。 谢谢 我不确定你所说的“相关性峰值的统计显著性”是什么意思，所以我无法评论你所说的统计数据是否有意义。然而，听起来你想计算以下内容：

正如标题所说，现在我有一组从1到3000的随机值。我有一个阈值412.53。我想知道如何确保这个数字可以是阈值，如正态分布或任何其他统计方法，以选择一些异常值，如2951此组中的一个值等等。这听起来是一个合理的起点：您的意思是使用这些方法直接检查我的组值，而不是使用阈值？

我们有一个大型网站，我们有专门的产品部门，需要从谷歌分析收到具体的报告 例如，我们有一些产品位于随机URL中： example.com/en/product-1 example.com/en/product-156 example.com/en/your-table example.com/fr/merci example.com/en/product-11 example.com/fr/paris-eifel （…超过200种产品） google analytics中是否有一个功能，我可以在其

我为ELKI ELKI-bundle-0.7.1提供类标签 它提供了大量的统计数据，如以下，但我找不到关于它们是什么的信息 我知道f1测量、精度和召回率，但怎么可能有多个测量？它们不是应该根据聚类结果来计算吗 多谢各位 配对计数措施？ 基于熵的度量？ 基于B的度量？ 设置基于匹配的度量？ 编辑距离度量？ 基尼措施？ 请参阅ELKI文档。我们实施了许多评估措施。下面是一个摘录的名单上 轮廓： p.J.Rousseeuw 轮廓：用于解释和验证聚类分析的图形辅助工具 收录：《计算与应用数学杂志》第20

因此，在GBM中，每棵树都预测前一棵树的“伪残差” 我不确定这些“伪残差”到底是如何工作的，但我想知道，当你结合了以下因素时，这是如何实现的： 二元分类问题 低答复率 合理的低信噪比 在下面的例子中，我们有3个。我将残差计算为实际概率，由于响应是二进制的，因此最终得到的是与响应几乎相同的高度双峰分布 降低响应率会进一步加剧双峰分布，因为概率更接近于零，因此，分布更接近于0或1 所以我这里有几个问题： 在本例中，如何准确计算伪残差？（我相当肯定这是错误的，除了初始树模型与全局平均值不同这一事实）

我想用样本中的多元变量引导观测值，以执行多元统计。我应该将所有变量作为一个整体引导成行（每个观察由一行表示），还是引导每个变量组合成一个观察 我的选择是保持行的完整性，因此，所有重新采样的都是样本——即数据集中表示的个体。我可以在这里更正，但是独立地引导每个变量会违反多元数据集的非独立性。这两种方法在统计上是不等价的

我是数据科学的新手，试图理解预测与实际的差异评估 假设我有实际值： 27.580 25.950 0.000 (Sum = 53.53) 我使用XGboost的预测值是： 29.9 25.4 15.0 (Sum = 70.3) 仅仅根据总和进行评估是否更好？示例添加所有实际值减去所有预测值？差异=70.3-53.53 还是基于MSE、MAE、RMSE、MAPE等预测误差技术来评估差异更好 既然我知道MAPE是最被广泛接受的，那么如何在0是分母的情况下实现它呢 是否有更

使用“因子”变量在BlueSky统计中运行交叉表会生成一个空的结果表。打开sample.xls（从：C:\Program Files\BlueSky Statistics\sample Datasets\Excel）并在其中的变量上运行交叉表（将变量转换为“因子”变量后），可以复制此结果。此行为的修复方法是什么 我卸载/重新安装了BlueSky统计软件，但没有效果。解决此问题的最佳方法是关闭BlueSky统计应用程序，然后删除c:\users\\Appdata\Roaming下的BlueSky文

有没有人是统计学家并使用alteryx？我想知道是否有人对使用alteryx与SAS或R的统计学家有过这样或那样的经验。如果有的话，是否有办法通过使用alteryx进行统计测试 Alteryx支持R，因此它不是一个或另一个。与Alteryx和R或SAS相比，混合/争论起来要容易得多。因此：使用Alteryx进行数据准备，然后在Alteryx工作流中使用R（和/或Python）进行任何高级processibg。SAS太贵了，而且有着令人费解的许可证。这个问题很有趣，但它已经离题了；改为试试stat

我有一个包含100多个变量的数据帧。 我计算了100个变量中0的百分比，大约40列用0填充（百分比超过80%） 我将corr（）应用于原始数据帧，以及我已将所有0更改为NaN的数据帧 结果是不同的，我开始想知道数据帧中的许多0将如何影响变量的相关性 请帮忙

我正在为一些2D数据构建一个分类器 我有一些我知道的类的训练数据，并将它们绘制在一张图上以查看聚类 对于观察者来说，有明显的、独立的簇，但不幸的是，它们分散在直线上，而不是紧密的簇中。一条线的排列与水平面成80度角，另一条线的排列与水平面成45度角，另一条线的排列与水平面成10度角，但这三条线似乎都指向原点 我想对一些测试数据进行最近邻分类，从外观上看，如果测试数据与训练数据非常相似，则3-最近邻分类器可以正常工作，除非数据接近图的原点，在这种情况下，三个集群非常接近，可能会有一些错误 我应该

我已经推导并实现了一个期望值的方程。 为了证明我的代码没有错误，我使用了蒙特卡罗方法 多次计算表明它收敛到相同的 值作为我导出的方程 既然我现在有了数据，我该如何将其可视化？ 这是正确的测试吗？ 我能不能给出一个衡量我对结果正确性的把握？不清楚你所说的数据可视化是什么意思，但这里有一些想法 如果你的蒙特卡罗模拟是正确的，那么你的数量的蒙特卡罗估计就是样本的平均值。估计值的方差（平均值离“正确”值的距离）将与采样数成反比：只要采样足够，就可以任意接近正确答案。所以，使用中等数量的样本（如果是单变量

我正在寻找一种在CommonLisp中完成数据挖掘任务的方法；有什么东西可以让这成为可能吗？我找到了Clojure，但我必须坚持使用CommonLisp来完成手头的任务 这些是我经常使用的库，我认为它们很有用： 还有很多东西我还没有机会去评估。你的问题有点模糊，数据挖掘是一个巨大的领域 关于统计数字，我还想看看： Tamas Papp的其他图书馆以及LLA。特别是cl-random、cl-slice和cl-num实用程序 Mirko Vukevic有一个很好的数据表实现 目前，我不

假设我们有一个大维度的数据集，我们使用PCA将其降到了较低的维度，那么对所述数据使用聚类算法是否明智/准确？假设我们不知道预期的集群数量 在Iris数据集上使用PCA（csv中的数据按顺序排列，以便列出所有第一类、第二类、第三类）生成以下曲线图：- 可以看出，Iris数据集中的三个类已被保留。然而，当样本顺序随机化时，生成以下曲线图：- 如上所述，不清楚数据集中包含多少集群/类。在这种情况下（更真实的情况），如何确定类的数量，像K-Means这样的聚类算法是否有效 是否会因为丢弃低阶主成分而

假设您有一个非常大的数字列表，这将是昂贵的排序。它们是实数/小数，但都在同一范围内，比如说，对于某些整数n，它们是0到n。是否存在不需要对数据进行排序的估算百分位数的方法，即比最快排序算法更复杂的算法 注意：标记是分位数，因为没有百分位数的现有标记，因此不允许我创建一个；我的问题并不特定于分位数。为了找到一组N个数字的第p个百分位数，基本上你要找到第k个最大的数字，其中k=N*p/100（我认为是向下舍入的，或者再考虑一下，比如中位数，可能是向上舍入的） 您可以尝试该算法，该算法应该能够在O（N

JMP在进行正态性测试时，几乎没有关于KSL测试的文档。我的数据集是10k大，当应用拟合优度测试时，我得到以下结果。有人能为我理解JMP输出吗 D Prob>D 0.0817860.15”，因为他们的算法在达到0.15后将停止计算 Prob[0.081786 > D_critical] < 0.01

我很想知道如何根据产品的评级计算排名分数。例如，以苹果应用商店为例。有两种产品A和B。两种产品的平均评分相同，但100名评论员评为A，而1000名评论员评为B。直观地看，B的排名应该高于A（平均标准误差较低）。是否有一个既定的公式来比较两个项目，并根据它们的评分确定哪一个更好？请参见以下链接： 在仔细检查最后一个环节时，他只是在计算平均值的标准误差，并将其用于排名

我试图在Julia中实现以下公式，用于计算工资分配的平均值： 在哪里 下面是我用于此目的的代码的简化版本： # Takes a array where first column is value of wages # (y_i in formula), and second column is probability # of wage value (f(y_i) in formula). function gini(wagedistarray) # First calculate S

我正试着把我的头绕在pymc3上，它看起来是一个漂亮的包。有一件事我不明白为什么所有的概率都在日志中？贝塔分布的描述称其为“贝塔对数可能性”。用于评估分布的函数是“logp”和“logcdf”。我在其他地方也看到了对logp的引用，但没有看到任何关于我们为什么使用logp的迹象。恐怕我遗漏了一些基本的东西。感谢您提供的任何信息。我没有重复，也没有公正地对待上的优秀帖子中所说的内容，我想我指出了概率和对数之间的另一个很好的联系 这可以追溯到1957年物理学家（和统计学家）E.T.Jaynes的一份

很简单。我想看看某个类别中有多少数据点。 e、 g: 我得到： 我想要的是： （这是用油漆完成的，所以不完全像那样，但你得到了要点导入seaborn作为sns tips=sns.load_数据集（“tips”） x_col=‘天’ y_col='tip' ax=sns.stripplot（x=x列，y=y列，数据=tips） nobs=tips.groupby（x_列）[y_列].count（） 对于枚举中的i，n（nobs）： ax.annotate（f'n={n}'，xy=（i，0），xy

我想在Stata的面板数据随机效应回归模型中得到β系数。但是我注意到，xtreg命令中不允许使用选项“beta” 这让我想到，在随机效应模型中要求标准化系数是否可能是错误的 我的模型看起来像这样- xtreg y x##z, re 在执行命令之前，通过0-1标准化变量，可以手动获取标准化系数： foreach v of varlist x y z { qui sum `v' replace `v' = (`v'-`r(mean)') / `r(sd)' xtreg y x##z,

我拥有2000年至2019年17个国家的数据集 国家年度LNFPI LNFDILAG INFL POL CRD GDP KAOPEN EXC Y1 C1 ny1 t1 在此数据中，LNFPI是因变量，需要测试它是否平稳Y1已从字符串转换为年份C1已编码。创建第一个面板时，它显示（不平衡，有140个间隙）。我创建了ny1和t1，以消除间隙 现在，面板显示（与间隙强烈平衡） 首先，我跑了 xtunitroot fisher LNFPI, dfuller lag(1) 它返回r（2000）错误 其

是否有人尝试使用此工具为门户生成使用情况统计信息 你能分享一下你的经验吗 除了Awstats和Google Analytics之外，是否还有其他方法可以为Liferay门户生成统计数据？（我不能使用Google Analytics，因为它是一个受限的内部门户）我从未使用过Liferay门户，但设置AWstats非常容易。假设您在Debian上运行Apache，只需apt获取install awstats，并将/etc/awstats/中的默认配置文件复制到vhost的新文件中。您只需要编辑日志文

可以使用来测量统计模型的拟合优度，这说明了拟合优度和用于模型创建的参数数量。AIC涉及计算该模型（L）的似然函数的最大值。 给定分类模型的预测结果，如何计算L，表示为混淆矩阵？不可能从混淆矩阵计算AIC，因为它不包含任何关于可能性的信息。根据您使用的模型，可以计算可能性或准可能性，从而计算AIC或QIC 您正在研究的分类问题是什么？您的模型是什么 在分类上下文中，通常使用其他度量来进行GoF测试。我建议大家通读黑斯蒂、蒂布什拉尼和弗里德曼的《统计学习的要素》，以便更好地了解这种方法 希望这能有所

有人能推荐一个好的开源或免费的bayes net软件程序吗 我一直在使用baysealab和一个类，但我的帐户将过期，我想继续构建和使用bns。如果您可以访问matlab： 很好 如果您喜欢python： 或 或者对于Java： Weka没有最好的API文档，但在可用的算法方面非常丰富 希望这能有所帮助。考虑使用您正在查找的内容或库进行更新？DSL？最终用户程序？

我想模拟一条（很长的）公交线路，在这条线路上，随着时间的推移，公交车随机分布，但在我的公交车站，公交车到达之间的平均时间正好是20分钟。为了做到这一点，我创建了一个线性的时间带，2000万分钟，然后在这个时间间隔上随机分散100万辆公交车。我只是将标准随机浮点生成器的输出相乘（间隔[0,1]上的均匀分布））增加2000万次，生成100万次到达时间，随机分布在2000万分钟内，时间轴上的所有点的可能性都相同。这样，100万次公交车到达之间的所有时间加起来等于全长2000万分钟，平均每辆公交车之间等

我正在使用lsqcurvefit来拟合这样的函数a.*x.^b，它将为我提供a、b和resnorm。 我想知道a和b的不确定性怎么可能存在。有可能这样使用“雅可比”吗 [x,resnorm,residual,exitflag,output,jacobian] = lsqcurvefit (...) 然后我将有一个两列的数组，我认为这与这个事实有关，我有两个拟合参数！但我不知道如何解释它，也不知道如何使用它们来估计a和b的误差。因此，似乎最好使用统计工具箱中的函数来实现这一点。有关如何获取拟合参

我正在为二进制响应变量在R中执行套索回归 我使用cv.glmnet查找最佳lambda，并使用glmnet检查最佳lambda情况的系数。调用这两个函数时，我指定standarized=TRUE和alpha=1 在我的案例中，我有大约40个变量，我确信其中一些变量从散点图和vif（当我对同一数据进行逻辑回归时）中彼此之间有很强的相关性 我从套索回归中得到的最佳λ是基本上这是因为你的lambda值太小了lambda您可以发布一个可复制的示例吗？有多少次观察？@sahir。不幸的是，我无法提供一个可

有一个包含三个变量的数据集-ID、工资和年份，它是一个不平衡的面板。有两个问题： 我想删除此类ID上的所有数据，这些ID有一个年，没有观察结果。很快，我想把我的不平衡面板转换成平衡面板，删除每个造成这种“不平衡”的id 例如，如果一个ID为1的家伙在年=2010年没有报告他的工资（因此没有观察到年=2010年和ID=1），我想删除ID为的所有数据 这似乎是一个流行的问题，但我在Google和StackOverflow上找到的都是针对Stata的多个解决方案，而对于SPSS则没有 更新：我用COU

是否可以将数据集与公布的平均值和标准偏差进行比较 更准确地说：我有一个临床试验的数据集。我想将我的数据与文献中公布的数据进行比较，在文献中，你通常会发现n，均值和标准差 这可以通过t检验进行吗？在我的研究过程中，我发现了一个，在这里我可以输入2个平均值，2个标准差和2个案例数。这是正确的吗 提前谢谢 是的，可以使用两组的平均值、标准偏差和N来计算t检验。例如，公式为on。GraphPad（这是公认的统计）有一个在线的t-测试，可以选择不同的数据输入格式 Re：无论使用t检验是否适合您的情况，Gr

下午好 我知道，传统的独立t检验假设残差为同方差（即组间方差相等）和正态性 通常使用levene的方差齐性检验，以及shapiro-wilk检验和QQplot的正态性假设检验 我必须用贝叶斯独立t检验检查哪些统计假设？我如何用coda和rjags在R中检查它们？对于您想要运行的任何测试，找到公式并使用您拥有的参数的后验图插入，例如方差参数和公式要求的任何回归系数。在后验图上迭代公式将为您提供一系列测试统计值，从中您可以获取平均值以获得平均值，并获取标准偏差（不确定度估计） 完成了。对于要运行的任

假设我可以从具有可逆cdf FY的连续随机变量Y生成样本。我想知道FY（Y）的分布是什么（资本Y包括内部和外部） 我的主要猜测是均匀分布，但我不确定如何验证我的答案。这是一个常见的家庭作业问题，因此我认为需要对该方法进行概述 设F为Y的cdf 设U=F（Y） 现在计算U:p（U）的cdf，应用通常的变量变化公式。如果你转动曲柄，均匀密度会下降吗？如果不会，想想如何描述均匀分布变量的密度或累积密度，看看兴趣分布是否具有这些特征。

我有一个系统，每分钟按计划检查大量实体的状态。对于每个实体，都会有一个JSON文件，其中包含指示不同属性状态的字段。系统将这些JSON文件转储到网络共享上 每分钟运行一次的计划都会生成一个JSON，其中包含20k多个实体，像这样的实体有几十个属性 [ { "entityid": 12345, "attribute1": "queued", "attribute2": "pending" }, { "entit

我有以下代码： x = {1, 2, 3, 4, 5}; p = {0.5, 0.3, 0.1, 0.06, 0.04}; Do[ n = RandomVariate[PoissonDistribution[30]]; M = Table[0, {n}]; Do[ U = RandomReal[]; i = 1; While[U > Sum[p[[j]], {j, 1, i}], i = i + 1]; X = x[[i]]; M[[j]] = X; , {j,

假设您有一个忠诚度奖励计划，在该计划中，每个购买产品的用户都可以获得订单金额的200%作为奖励积分，当用户退回产品时，将扣除基于产品当前价格的200%积分。我们怀疑一些用户已经实现了一个网关，他们以全价购买产品，但以折扣价返回，因此他们保留积分的净差额（退款总是全额退款）。如果用户意外地这样做，或者如果影响小于5000奖励点数，则业务部门希望忽略但识别滥用此功能的任何人-您将如何根据过去6个月的订单和退款数据识别此类用户。在处理新订单/退款时，您将如何实时识别此信息。如何存储购买/销售活动？你有

假设我们正在将数据从一个书店应用程序转换为另一个。如何计算数据转换后要审查的图书样本量，以确保90%—5%的图书转换正确 假设我们现有的图书清单包含30本书。在数据转换后，我们需要在新应用程序中检查多少本书才能确保所有书都正确转换？好的，让我们假设变量X=正确转换的书的比例，正态分布，值介于0和1之间 样本量=这是我们想要确定的 人口规模=30 现有图书列表包含30本图书 估计值=0.90 也就是说，你认为是真的X的值 90+-5%的所有书籍转换正确 如果您不知道实际值是多少，请使用0.5 误差

我有一个数据频率表，想计算它的平均值和标准偏差。第一列表示频率，第二列表示数据的值。我需要计算平均值的方法是（446*0+864*1+277*2+…+1*12）/（0+1+2+…+12）=~1.35，但当我使用gnuplot stats时，它会给出单独列的输出。如何更改代码，使其能够提供所需的输出 数据表： 446 0 864 1 277 2 111 3 62 4 32 5 19 6 9 7 8 8 3 10 3 11 1 12 Gnuplot代码： 使用2:1统计“

我想计算Julia中数组的简单移动平均数。我有一个简单的数组，但是我找到的所有包都需要一个TimeArray来计算移动平均值。是否有一个包不需要我人工创建一个TimeArray 那么： moving_average(vs,n) = [sum(@view vs[i:(i+n-1)])/n for i in 1:(length(vs)-(n-1))] 这可以通过为循环建立一个标准，预先分配结果数组，并在每次迭代中只减去和添加输入数组的一个元素来进一步优化。但是，对于大多数应用程序，上面的简单代码就

在我们的一些页面上，我们会显示一些统计信息，如该页面今天被浏览的次数、过去一周被浏览的次数等。此外，我们还有一个总体统计页面，其中我们按顺序列出了浏览次数最多的页面 今天，我们只需将这些页面浏览量和事件计数插入数据库即可。我们还通过正常的页面跟踪和API将它们发送到Google Analytics。理想情况下，我们只需查询Google Analytics的API，而不必查询数据库中的这些统计数据来显示在我们的网页上。Google Analytics在找出真正的Unique是谁方面做得更好，并避免

我的任务是在工作中设计一个框架，以确定投资组合的子部分是否有%的逾期还款 为了简单起见，让我们假设数据如下所示-都是分类的，有两个级别（1-yes和0-no）： 拉斯维加斯 逾期付款 1. 0 1. 1. 0 1. 0 0 1. 1. 等 等