解释变量

class ConcurrentThread { /** * 分析线程并发访问代码解释原因 * volatile关键字： * 1):保证了不同线程对这个变量进行操作时的可见性，即一个线程修改了某个变量的值，这新值对其他线程来说是立即可见的 * 2):禁止进行指令重排序 * volatile本质是告诉JVM当前变量在寄存器(工作内存)中的值是不确定的，需要从主存中读取 */ private volatile int count = 0; public void inc() { try { Thread.sleep(3); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } count++; } @Override public String toString() { return "[count=" + count + "]"; } } //---------------------------------------- public class VolatileTest { public static void main(String[] args) { final ConcurrentThread counter = new ConcurrentThread(); for (int i = 0; i < 1000;

'最喜欢通俗易懂地解释一个事情。', '<b>一、协方差：', '可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？同向或反向程度如何？', '你变大，同时我也变大，说明两个变量是同向变化的，这时协方差就是正的。', '你变大，同时我变小，说明两个变量是反向变化的，这时协方差就是负的。', '从数值来看，协方差的数值越大，两个变量同向程度也就越大。反之亦然。', '咱们从公式出发来理解一下：', '', '公式简单翻译一下是：如果有X,Y两个变量，每个时刻的“X值与其均值之差”乘以“Y值与其均值之差”得到一个乘积，再对这每时刻的乘积求和并求出均值（其实是求“期望”，但就不引申太多新概念了，简单认为就是求均值了）。', '下面举个例子来说明吧：', '比如有两个变量X,Y，观察t1-t7（7个时刻）他们的变化情况。', '简单做了个图：分别用红点和绿点表示X、Y，横轴是时间。可以看到X，Y均围绕各自的均值运动，并且很明显是同向变化的。', '这时，我们发现每一时刻的值与的值的“正负号”一定相同（如下图：比如t1时刻，他们同为正，t2时刻他们同为负）：', '所以，像上图那样，当他们同向变化时，与的乘积为正。这样，当你把t1-t7时刻与的乘积加在一起，求平均后也就是正数了。', '如果反向运动呢？', '很明显，的值与的值的“正负号”一定相反，于是与的乘积就是负值了

PCoA ：主坐标轴分析 数值型变量使用各种距离公式，而分类变量看是否相同，比如， Aabbcc || Aaffff 其中，两个相同， 4 个不同，一组 6 个 , 则（ 6+6-2*2 ） =8 。 PC0A 与 PCA 区别在于 PCoA 有多种计算距离公式。 NMDS ： 两者之差比两者之和，得到 similarity 得分，按分排序。所以， S 是 similarity ，值越大越相似。 对差距不敏感只有排序，多一个物种或者类群差距都不大，稳健性。 STRESS 来衡量转换的好坏，低于 0.05 比较好。 RDA or RA 用矩阵解释矩阵，以前是用矩阵解释向量。 Eg ：用生化指标（ 10 项）解释身高、体重和血压。 原理是将矩阵转化为向量，最后用向量解释向量，即得到两个 RDA1 之间的相关系数。 Loading 是每一列的变量，就是每个主成分含有多少轴， score 是每一个 sample 对应的值。即一个主成分中可能有 N 个轴，就是一个主成分占有 N 个变量。 用 RDA 不能解释的部分用 PCA 解释： Triplot ： y 变量， x 变量， score 值 分成两大类之后，分析各类对变量的影响： 散点图判断两两之间的单调性，如果是单调则使用 RDA ，非单调使用 CCA 。 CCA 使用卡方分布，其余与 RDA 相同。 Unimodal 是单峰非线性的

简述变量的组成 变量名 赋值符号（=） 变量值 简述变量名的命名规范 1.变量名需要拥有实际的意义 2.用数字、字母或者下划线的组合命名变量，不可用数字开头 3.不能使用关键字命名 简述注释的作用 1.让后面的代码失效，使得python解释器不再解释它，当作普通字符 2.程序员可以在后面添加对前面代码的解释，便于理解代码 使用turtle库构造一幅图，贴在markdown文档中 来源： https://www.cnblogs.com/WM2019/p/11401888.html