http://www.cnblogs.com/linkcd/ (Define (Learn-SICP (Begin (Read Book) (Write Scheme) (Thinkabout It))))zh-cnSat, 26 Jul 2008 07:54:19 GMTSat, 26 Jul 2008 07:54:19 GMT60http://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2006/11/28/575168.htmllinkcdlinkcdTue, 28 Nov 2006 06:51:00 GMThttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2006/11/28/575168.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/comments/575168.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2006/11/28/575168.html#Feedback1http://www.cnblogs.com/linkcd/comments/commentRss/575168.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/services/trackbacks/575168.html
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[新闻]腾讯CEO马化腾:中国互联网业准备再过冬]]>http://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2006/11/24/571232.htmllinkcdlinkcdFri, 24 Nov 2006 09:34:00 GMThttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2006/11/24/571232.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/comments/571232.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2006/11/24/571232.html#Feedback1http://www.cnblogs.com/linkcd/comments/commentRss/571232.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/services/trackbacks/571232.htmlKaneboy的随笔, 提到灵感之源的事, 实在是让人看了心里不好受. 前端时间又刚好看完<My job went to India>, 也觉得是时候整理一下自己的想法了, 于是大家就听linkcd小小胡扯一下吧

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[新闻]F8 Keynote Speech[多图]]]>http://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2006/09/02/493134.htmllinkcdlinkcdSat, 02 Sep 2006 09:13:00 GMThttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2006/09/02/493134.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/comments/493134.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2006/09/02/493134.html#Feedback0http://www.cnblogs.com/linkcd/comments/commentRss/493134.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/services/trackbacks/493134.html我先扔几块砖头出来, 大家来补充吧

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[新闻]奥运核心资源被分食 搜狐央视网谁忽悠谁？]]>http://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2006/02/21/334599.htmllinkcdlinkcdTue, 21 Feb 2006 03:18:00 GMThttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2006/02/21/334599.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/comments/334599.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2006/02/21/334599.html#Feedback13http://www.cnblogs.com/linkcd/comments/commentRss/334599.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/services/trackbacks/334599.html【摘要】：是否厌恶了维护庞大的Switch-Case语句，是否认为可以为这些选择逻辑写出更清晰的代码？
恩，我们至少可以来试试。。。

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ps：笔者在手头的项目里，见过存在 分支多达128种的Case语句，遍布于超过2万行的单一class文件，对其原作者佩服不已～～ @_@

[新闻]微软推新型搜索技术"BrowseRank"挑战谷歌]]>http://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/12/18/299755.htmllinkcdlinkcdSun, 18 Dec 2005 14:17:00 GMThttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/12/18/299755.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/comments/299755.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/12/18/299755.html#Feedback2http://www.cnblogs.com/linkcd/comments/commentRss/299755.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/services/trackbacks/299755.html
没办法，自己找资料来学吧。

下面的翻译，因为不熟悉专业名词，就保留原文吧。如果有问题请指正，谢谢。
原文链接：
http://www.robertniles.com/stats/

Mean
最常见的统计学工具之一，并且易于计算。全部【相加】，再除以【个数】。举个例子：
比方说你现在要为World Wide Widget公司进行统计。该公司9名职员的薪水如下：

总裁年薪：$100,000
2个经理，每人年薪：$50,000
4个工人年薪：$15,000
2个学徒年薪：$9,000

所以你把所有薪水加起来：$100,000 + $50,000 + $50,000 + $15,000 + $15,000 + $15,000 + $15,000 + $9,000 + $9,000（上面工资表中所有的数值），总和是$278，000。然后再除以9（职员人数）

最后，你得到了Mean：$30,889.

不是个很差的平均年薪，是吧？但是注意：WWW公司全部9名职员中只有3名职员可以挣到这个数字，而其他6个人甚至不能挣到这个平均值的一半。

那么，我们应该用什么样的统计工具来分析WWW公司【普通职员】能挣多少呢？现在让我们来看看Median。

Median
无论何时，如果你发现自己在写如【普通职员】，或是【普通家庭】这类字眼，你不会想去用前面讲到的那种平均值Mean。你需要那种能确实表示大众化情况的统计工具，这就是Median。

同样，这个统计也很好用：正如它字面意思一样，Median就是处在中间的值。只要把你的数值从大到小排列起来，中间的那个值就是你的Median。

就WWW公司的情况来说，让我们来排列一下他们的工资：
For the World Wide Widget Co., here are the worker's salaries:
$100,000
$50,000
$50,000
$15,000
$15,000
$15,000
$15,000
$9,000
$9,000

这里有9个职员，那么正好会有个人处在9个人的中间位置，即第五个值：$15，000。这就是Median。（如果你的数值是偶数，那么去算中间2个值的Mean，即把2个最中间的值加起来除以2）

比较同一集合的mean和median，可以让你知道该集合中数值分部情况。在这个例子里面,WWW公司总裁的薪水和普通员工的薪水水平就差距很大。（当然，在现实世界中，仅仅9个数字远远不够提供什么有价值的信息。但是在这里说明概念就够了）

再来一个例子：10个人在Redmond（译注：微软总部所在地）赶公交车。这10个人年薪的Mean是$50,000，他们年薪的Median恰好也是$50,000。

Joe Blow下了车，Bill Gates上了车。

现在，这些乘客年薪的Median仍然是$50,000，但是Mean却攀升到$50 million这样让译者眼红的数字-_-。有人可以说现在这些乘客的平均年薪是$50 million，但事实上其他9名乘客并没有因为Bill Gates上了车就变成了百万富翁。当我们在讨论这辆车上【普通乘客】的年薪时，仍然应该使用Median值：$50，000，这样才能反应真实的情况。

（统计学有个概念被称为：standard deviation，它会告诉我们在一个集合中各个值的分部密度。）

下一课：Percent Change
Percent Change可以很好的帮助人们理解随时间变化的数值。同样，学习这个不会用到比小学3年级数学更高深的知识。

用新值减去旧值，然后再除以旧值，就得到了你要的Percent Change。

例如，Springfield和Capital City去年都有50个罪犯。看起来2个城市的治安都一样，不是吗？也许是，也许不是。让我们来看看2个城市以前的犯罪记录，这样可以用Percent Change来进行比较。

5年前，Captial CIty有42个罪犯，而Springfield只有29个。

新值减去旧值，再除以旧值。好了，你算出来的吧？在5年时间里，Capital City的罪犯增长了19％，而Springfield增长了72％！

理解？

等等！在你计算Percent Change的时候，还有些东西需要考虑。让我们来看看Per Captia

Per Capita
当你在比较多组数字时，Percent change只能让你了解事实的部分真相。另一个重要的统计学概念是每组数值的Per Capita。这个概念能帮助你在不同大小的组间进行比较。

再让我们来看看Springfield和Captial City。今年有800,000人居住在spingfield，600,000居住在Capital City。但是在5年前，Springfield只有450,000人，而Capital City有550,000居民。

为什么这个很重要呢？因为这事实上说明了在过去5年里，Sprinefield市的扩张速度远远大于Captial City。这就解释为何Sprinefield会有更高的犯罪增长率。毕竟，一个城市拥有更多的人口自然也会出现更多的罪犯。

为了找到究竟哪个城市更危险一些，你需要计算一个per capita的罪犯比例（a per capita murder rate），即多少人中会出一个罪犯。

为了找到这个比例，只需要将罪犯的数量除以该市的人口数量。为了得到比较少的小数点，我们一般会在结果上乘以100,000，即每100,000人中会出现多少罪犯。

拿Sprinefield来说哦，50个罪犯除以800,000人，可以得到大约100,000人中有6.25个罪犯。Capital City则是50除以600,000，得100,000人中有8.33个罪犯。

5年前，Springfield的29个罪犯除以当时的人口450,000，大约是每100,000人中有6.44个罪犯。而Capital City是用42个罪犯除以550,000，得到每100,000人中有7.64个罪犯。

仅仅看Percent的话，我们会认为：在过去5年里，Springfield犯罪率增长了72％，而Capital City只有19％。但现在我们分析Per Capita，可以发现每100,000人中，Springfield的犯罪人数下降了近3％，而Capital City增长了近9％。。。

这才是真实的情况。。。

下一课：Standard Deviation
（未完待续）


[新闻]2008年7月26日IT博客精选]]>http://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/11/15/276957.htmllinkcdlinkcdTue, 15 Nov 2005 08:35:00 GMThttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/11/15/276957.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/comments/276957.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/11/15/276957.html#Feedback13http://www.cnblogs.com/linkcd/comments/commentRss/276957.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/services/trackbacks/276957.html
The Class Diagram of Castle.MicroKernel.Model


Hope it is helpful to understand the Castle MicroKernel architecture.


[新闻]微软每年向Apache捐10万美元支持开源软件]]>http://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/11/13/275506.htmllinkcdlinkcdSun, 13 Nov 2005 14:19:00 GMThttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/11/13/275506.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/comments/275506.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/11/13/275506.html#Feedback2http://www.cnblogs.com/linkcd/comments/commentRss/275506.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/services/trackbacks/275506.html Greg J.Badros
University of Washington
CSE-341

文件在这里



[新闻]AOL将关闭3个网站以降低成本 集中发力广告]]>http://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/10/05/248959.htmllinkcdlinkcdWed, 05 Oct 2005 06:16:00 GMThttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/10/05/248959.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/comments/248959.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/10/05/248959.html#Feedback4http://www.cnblogs.com/linkcd/comments/commentRss/248959.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/services/trackbacks/248959.html
您的人格类型是： INTJ （内向-直觉-情感-知觉）

您的工作中的优势：
　　◆ 能够看到事情的可能发展的情况及其内在的含义
　　◆ 喜欢复杂理论及智力上的挑战
　　◆ 有创造性地解决问题的天资，能客观审查问题
　　◆ 即使在面对阻挠时也能义无反顾地去实现目标
　　◆ 自信，且对自己的设想会义无反顾地采取行动去实行
　　◆ 对于在工作中胜任和胜出有强烈的动机
　　◆ 能很好地适应一个人单独工作，独立、自主
　　◆ 标准高，工作原则性强
　　◆ 能创造方法体系和模式达到目标
　　◆ 擅长从事技术性工作
　　◆ 能逻辑地分析地做出决定
　　◆ 坚决果断，有高度的组织能力

您工作中可能存在的不足：
　　◆ 易于像紧逼自己工作一样去逼着别人工作
　　◆ 对那些反应不如你敏捷的人缺乏耐心
　　◆ 不愿意和那些你认为能力没有你强的人一起工作
　　◆ 唐突、不机智、缺乏交际手段，尤其在你匆忙的时候



[新闻]谷歌网页索引数量突破1万亿个]]>http://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/09/01/228223.htmllinkcdlinkcdThu, 01 Sep 2005 13:08:00 GMThttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/09/01/228223.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/comments/228223.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/09/01/228223.html#Feedback0http://www.cnblogs.com/linkcd/comments/commentRss/228223.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/services/trackbacks/228223.html我们已经听过太多应该是用 Dataset还是应该使用自定义Class作为container的争论了.

很多Anti-Dataseter 对于.Net 1.1 下面dataset蹩脚的xml序列化方式很是不屑. 不可否认, xml序列化的确是dataset的一大缺陷.  但是Microsoft已经意识到了这个问题, 在即将推出的.Net 2.0中,他们为dataset提供了真正的binary序列化方式.

那么, 改进后的binary dataset性能到底如何呢? 在2.0时代, 什么样的container才是我们正确的选择呢?

本文通过实际的测试结果告诉您 :)
请点击阅读全文.

[新闻]预装 Ubuntu 8.04 的 Dell 笔记本发售]]>http://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/08/31/227276.htmllinkcdlinkcdWed, 31 Aug 2005 10:11:00 GMThttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/08/31/227276.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/comments/227276.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/archive/2005/08/31/227276.html#Feedback4http://www.cnblogs.com/linkcd/comments/commentRss/227276.htmlhttp://www.cnblogs.com/linkcd/services/trackbacks/227276.html§猪阿不猪§提到一个DataTable.Select的注意事项: 注意去掉不正确的单引号.

平时项目中,我们一般是直接在写filter语句时这样写

theName = theName.Replace("'","''");
string filter = string.Format("Name = '{0}'", theName);

不过有时候也比较麻烦, 如果你的filter里面code的值一多,处理起来就比较烦.

针对这个问题,以前写了一个专门的replace函数(vb.net),能够智能替换filter中不正确的单引号,并保留正确的单引号.

比如有语句: filter  = "Name = 'theN'ame' AND Code = 'd'd'", 把整个filter经过处理之后,得到"Name = 'theN''ame' AND Code = 'd''d'"

不过这个版本的算法比较粗糙 (特别时在处理Like, IN关键字的时候, 实在是恶心的代码 -_-bb) 不过暂时能应付项目的要求,  当然Unit Test也是必不可少的. 

大家可以看看,也欢迎提出更好的算法 :)

源代码和Unit Test 代码在这里.(updated: 2005/9/23: fixed some bugs)

最后废话一句: 用Dataset就是麻烦...


[新闻]金山:360的免费杀毒只能是短期行为]]>