分层抽样的适用范围
参考回答：
分层抽样利用事先掌握的信息,充分考虑了保持样本结构和总体结构的一致性,当总体由差异明显的几部分组成的时候,适合用分层抽样。
-
Gateway/Worker 的进程模型 特点： 从图上我们可以看出Gateway负责接收客户端的连接以及连接上的数据，然后Worker接收Gateway发来的数据做处理，然后再经由Gateway把结果转发给其它客户端。每个客户端都有很多的路由到达另外一个客户端，例如client⑦与client①可以经由蓝色路径完成数据通讯 优点： 1、可以方便的实现客户端之间的通讯 2、Gateway与Work
-
其中是我想要的，而是绘制示例的限制。在中有类似的内容吗？
-
1. 什么是抽样 从总体中抽取一部分的个体所组成的集合叫做样本，样本中的个体数目叫做样本数量。当总数据量足够大时，通过对抽样样本数据的分析，可以挖掘出总体数据中的信息。 2. 百度统计中的数据抽样 基础报告不受抽样影响。 百度统计分析云版本功能中的事件分析、用户洞察、行为流等采用了抽样策略。 为保证复杂的在线多维度分析计算时效性，用户细分与高级筛选功能也是在抽样后的数据中计算。 您可以在报告右上方
-
/redis/script/redis-sampler.rb 127.0.0.1 6379 0 10000 /redis/script/redis-audit.rb 127.0.0.1 6379 0 10000
-
BDD是一种“从外到内”的方法学，按照我的理解，这意味着你从你所知道的开始。您编写您的故事和场景，然后实现最外面的领域对象，“向内”移动，并“刻意”地发现协作者--通过服务层、领域层等向下移动。对于一个还不存在的协作者，您会嘲弄它（或“伪造它”），直到您创建它为止。（我直接从Dan North和Kent Beck那里偷来一些术语）。 那么，一个UI是如何适应这个的呢？ 从诺斯的一篇博客文章中，他重
-
用于规范WeUI页面元素所属层级、层级顺序及组合规范。