某一日晚上上线，测试同学在回归项目黄金流程时，有一个工单项目接口报JSF序列化错误，马上升级对应的client包版本，编译部署后错误消失。线上问题是解决了，但是作为程序员要了解问题发生的原因和本质。但这都是为什么呢？

前言上次两篇基本学完的DjangoORM各种操作，怎么查，各种查。感兴趣的小伙伴可以戳这两篇文章学习下，、。但是还是遗留了一些技能。，再来瞅瞅吧！查询聚合操作聚合操作,不要被名字吓到了,通常用在筛选完一些数据之后,求一下平均值了,什么的。例如:求所有书的总价格和平均价格原生sqlSELECTSUM(price)AS"所有书总价格",a

通常，我们需要将多个栅格求平均，例如，将一年中每个月的NDVI值加起来除以12，就会等到月均NDVI，该过程虽然在栅格计算器中可以实现，但是当时间序列较长时就比较费事，此时，python代码是不二的选择。下图所示为栅格数据相加的原理图，也就是对应的栅格相加，生成新的栅格数据。求均值是需要再除以栅格个数。!(https://imgblog.csd

2019/3/25真的，当那个图像出现的时候，我真的感觉太美了。或许是一路上以来自我的摸索加深的我对于这个模型的感受吧。二次函数拟合——最小二乘法公式法与线性回归相似，对二次函数进行拟合某种意义上也只是加了一个函数，虽然求解的方程变得更加繁琐，需要准备的变量也增加到了七个。思路有借鉴于：最小二乘法拟合二次曲线C语言(https://w

01说明接上一篇《FamaFrench三因子回归A股实证(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fmp.weixin.qq.com%2Fs%3F__biz%3DMzU5NDY0NDM2NA%3D%3D%26mid%3D2247486057%26

KNN算法的全称是KNearestNeighbor，中文为K近邻算法，它是基于距离的一种算法，简单有效。KNN算法即可用于分类问题，也可用于回归问题。1，准备电影数据假如我们统计了一些电影数据，包括电影名称，打斗次数，接吻次数，电影类型，如下：电影名称打斗次数接吻次数

精准测试是一套计算机测试辅助分析系统。精准测试的核心组件包含的软件测试示波器、用例和代码的双向追溯、智能回归测试用例选取、覆盖率分析、缺陷定位、测试用例聚类分析、测试用例自动生成系统，这些功能完整的构成了精准测试技术体系。

正态分布（高斯分布）是重要的概率模型，具有钟形曲线特征，由均值μ和标准差σ描述。NumPy的random.normal()可生成正态分布随机数，Seaborn库方便绘制分布图。正态分布广泛应用于统计学、机器学习、金融和工程等领域。练习包括生成正态分布数据、比较不同标准差影响及模拟考试成绩计算平均分和标准分。

当招聘工具开始“替你承担判断责任”，HR才真正回归价值创造AI得贤招聘官招聘做得再累，问题可能根本不在“人不够”。越来越多HR正在陷入一个怪圈：简历越收越多，面试越做越久，业务却依然觉得“招不到合适的人”。这不是HR不努力，而是招聘这件事本身已经发生了结构