jmeter中build.xml使用了相对变量和绝对变量，有详细的解释，便于阅读和理解。适用于jmeter+ant+jenkins持续构建场景。
2022-05-12 12:03:42
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汽车价格预测-高度线性预测项目：一种线性回归模型，用于预测美国市场的汽车价格，以帮助新进入者了解美国汽车行业的重要定价变量。 高度全面的分析，详细说明所有步骤； 数据清理，探索，可视化，特征选择，模型构建，评估和MLR假设有效性
2022-05-12 10:21:50
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常量与变量
常量：在程序运行过程中，其值一直保持不变的量为常量。
常量也区分不同的类型：30，40 为整型，30.0，40.0为实型，编辑器只是根据其表面形式来判断其类型。
变量：在程序运行过程中，其值可以改变的量为变量。
变量在程序的执行中能够赋值，发生变化。变量有一个名字，并在使用之前要说明其类型，一经说明，就在内存中占据与其类型相应的存储单元。
2022-05-11 21:00:13
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：利用矩阵的Kronecker积．对矩阵变量给出了矩阵微分算子．任一矩阵值函数关于矩阵变量
的导数定义为矩阵微分算子与矩阵值函数的右Kroneeker积，从而通常的一元函数的导数、多元
函数的偏导数、梯度等概念都可作为其特殊情形．文中得出了矩阵微分算子的三条基本性质并由
此建立了函数矩阵的导数、数量函数对矩阵变量的导数及矩阵值函数对矩阵变量的导数之间的联
系．作为Kroneeker积的另一应用，文中得出了矩阵方程A = 有非零解矩阵的充分条件是；当
， ， ⋯ ． 是 阶矩阵A与 的全部互异特征值，岛，ri分别为 在矩阵A与 中的重数时，
J
五 ri≥ 1．
2022-05-11 16:25:01
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对数正态随机变量
创建一个用对数绘制填充的或数组。
安装
$ npm install distributions-lognormal-random
要在浏览器中使用，请使用 。
用法
var random = require ( 'distributions-lognormal-random' ) ;
random（[dims] [，opts]）
创建一个用对数绘制填充的或 。 dims参数可以是指定length的正integer也可以是指定尺寸的正integers array 。 如果未提供dims参数，则该函数从对数返回一个随机抽奖。
var out ;
// Set seed
random . seed = 2 ;
out = random ( 5 ) ;
// returns [ ~0.435, ~2.085, ~0.239, ~1.059, ~0.878 ]
out =
2022-05-09 15:39:17
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