- 【统计学习方法读书笔记】(四)朴素贝叶斯法
Y.G Bingo
统计学习方法人工智能统计学习概率概率论
终于到了贝叶斯估计这章了,贝叶斯估计在我心中一直是很重要的地位,不过发现书中只用了不到10页介绍这一章,深度内容后,发现贝叶斯估计的基础公式确实不多,但是由于正态分布在生活中的普遍性,贝叶斯估计才应用的非常多吧!默认输入变量用XXX表示,输出变量用YYY表示概率公式描述:P(X=x)P(X=x)P(X=x):表示当X=xX=xX=x时的概率P(X=x∣Y=ck)P(X=x|Y=c_k)P(X=x∣
- 时间序列分析技巧(二):ARIMA模型建模步骤总结
小墨&晓末
时间序列分析算法机器学习人工智能程序人生
CSDN小墨&晓末:https://blog.csdn.net/jd1813346972 个人介绍:研一|统计学|干货分享 擅长Python、Matlab、R等主流编程软件 累计十余项国家级比赛奖项,参与研究经费10w、40w级横向文章目录1目的2ARIMA模型建模流程图解3ARIMA模型建模实操1目的 该篇为针对时间序列ARIMA模型建模系列技巧:ARIMA模型
- 数学基础 -- 线性代数之矩阵的迹
sz66cm
线性代数机器学习决策树
矩阵的迹什么是矩阵的迹?矩阵的迹(TraceofaMatrix)是线性代数中的一个基本概念,定义为一个方阵主对角线上元素的总和。矩阵的迹在许多数学和物理应用中都起着重要作用,例如在矩阵分析、量子力学、统计学和系统理论中。矩阵迹的定义对于一个n×nn\timesnn×n的方阵AAA:A=(a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮an1an2⋯ann)A=\begin{pmatrix}a_{1
- 【统计学习方法】感知机
jyyym
ml苦手机器学习
一、前言感知机是FrankRosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单的前馈神经网络,是一种二元线性分类器。Seemoredetailsinwikipdia感知机.本篇blog将从统计学习方法三要素即模型、策略、算法三个方面介绍感知机,并给出相应代码实现。二、模型假设输入空间是x∈Rnx\in{R^n}x∈Rn,输出空间是y∈{−1,+1
- 2024 数学建模国赛 C 题模型及算法(无废话版)
不染53
数学建模数学建模算法python
目录写在开始需要掌握的数学模型/算法评价体系/评价类问题时间序列处理数据降维聚类问题(无监督)分类问题(有监督)集成学习(Bagging/Boosting)回归问题关联分析统计学方法/统计模型智能优化算法需要掌握的Python专业库需要掌握的软件/工具写在开始本人获2023年数学建模国赛C题国家级一等奖,备赛期间专攻C题。本文总结了在备赛期间总结的模型和算法,足以应对90%国赛C题中涉及到的问题。
- 每天一个数据分析题(五百一十四)- 决策树算法
跟着紫枫学姐学CDA
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决策树由节点和边两种元素组成的结构,决策树中不包含一下哪种结点?A.根结点(rootnode)B.内部结点(internalnode)C.外部结点(externalnode)D.叶结点(leafnode)数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练
- 零基础入门生信数据分析——导读
呆猪儿
生信之转录组——上游分析生信之转录组——下游分析学习方法r语言数据分析数据库数据挖掘需求分析大数据
零基础入门生信数据分析——导读生信数据分析,即生物信息学数据分析,是一个涵盖了生物学、计算机科学、数学和统计学等多个领域的交叉学科。它主要利用计算机算法和统计方法对生物学数据进行处理、分析和解释,以揭示生物分子、细胞、组织和生物体等各个层次的生物学规律和机制。本帖主要是为生信数据分析的各个分析点提供跳转链接(简单说就是提供了一个目录供大家选择自己想要的知识点可以直接跳转)关联的生信数据分析的分析点
- 2024国赛数学建模备战-数学建模思想方法大全及方法适用范围
V建模忠哥V
2024国赛数学建模
第一篇:方法适用范围一、统计学方法1.1多元回归1、方法概述:在研究变量之间的相互影响关系模型时候,用到这类方法,具体地说:其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系,将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值,从而可以进行预测等相关研究。2、分类分为两类:多元线性回归和非线性线性回归;其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归,比如:y=lnx可以转化为y=uu=lnx来解决;
- 数学漫步——贝叶斯估计思想
罗泽坤
统计学中有两个大的学派:频率学派(也称经典学派),和贝叶斯学派总所周知统计推断是根据样本信息对总体分布或者是总体特征数进行推断,经典学派和贝叶斯学派就是通过统计推断的不同方式划分的,经典学派的统计推断是依据样本信息和总体信息来进行推断,而贝叶斯学派认为除了依据以上两种信息来进行推断以外还可以应该加上先验信息来进行统计推断。样本信息:样本信息即抽取样本观测其值所得到的信息,譬如在等到一组样本值之后可
- 科研绘图系列:R语言基础图形合集
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基础图形可视化数据分析的图形可视化是了解数据分布、波动和相关性等属性必不可少的手段。不同的图形类型对数据属性的表征各不相同,通常具体问题使用具体的可视化图形。R语言在可视化方面具有极大的优势,因其本身就是统计学家为了研究统计问题开发的编程语言,因此极力推荐使用R语言可视化数据。散点图散点图是由x值和y值确定的点散乱分布在坐标轴上,一是可以用来展示数据的分布和聚合情况,二是可通过分布情况得到x和y之
- 每天一个数据分析题(五百一十二)- 数据标准化
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在完整的机器学习流程中,数据标准化(DataStandardization)一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同,以下哪个模型对变量是否标准化不敏感?A.决策树B.KNNC.K-MeansD.SVM数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,S
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新书推荐《广告数据定量分析:如何成为一位厉害的广告优化师》长按二维码了解及购买资深广告优化师和数据分析师撰写,宋星、吴俊等近10位专家推荐,快速提升广告优化师数据分析能力,总结SEM、移动广告、信息流广告等各种广告数据分析方法论。名人推荐这本书立足统计学和广告优化的交叉领域,既有科学的数据分析理论作支撑,又和广告优化实践相结合,兼具理论意义和现实价值,可读性较强。在诸如应用商店广告位效果评估、信息
- 机器学习入门:机器学习的基本概念
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姓名:高亦凡学号:19020100056学院:电子工程学院转载自:原文链接【嵌牛导读】机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科,研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,是人工智能技术的核心。【嵌牛鼻子】机器学习【嵌牛提问】什么是机器学
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- 每天一个数据分析题(五百零五)- 提升方法
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提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。基于Boosting的集成学习,其代表算法不包括?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据
- 每天一个数据分析题(五百零六)- 装袋方法
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装袋方法(bagging)也叫做bootstrapaggregating,是在原始数据集有放回地重采样S次后得到新数据集的一种技术,其代表算法有?A.AdaboostB.GBDTC.XGBOOSTD.随机森林数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专
- 蓬莱小课:史上最全,统计学中常用16个数据分析方法大总结
蓬莱小课IT
数据分析应用模型零基础学IT数据分析岗位数据分析数据挖掘聚类
统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术,通过统计学我们可以用更富有信息驱动力和针对性的方式对数据进行操作。在数据分析工作中,利用统计学,我们可以更深入、更细致地观察数据是如何进行精确组织的,并且基于这种组织结构确定数据分析的方法,来获取更多的信息。毫不夸张地说统计学是整个数据分析的灵魂。判别一个数据分析师强弱的一个重要方法就是,看他对统计规律的敏感度。今天我们就来盘点下统计学中常用的数据分析
- 每天一个数据分析题(五百零二)- 分割式聚类算法
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以下哪个选项是分割式聚类算法?A.K-Means。B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据分析从业者刷题必备神器!
- 穷查理宝典读后感
Sukey麦穗
12月12号就已经把穷查理宝典买了,但是过了一个多月才把它看完。看完这整本书之后,其实我发现李善友教授已经差不多都讲过了。这次看完,就是把二十五个批判性心理学补充的看完了。最主要让我印象深刻的还是他的25个误判心理学中的激励机制。中间再穿插一些芒格的经典语录。比如说如果你想要拥有某样东西,那你就努力的配上配的上他,还有其他等等。还有你需要有学习新的思维模型,跨学科思考,需要学习数学心理学统计学等等
- 每天一个数据分析题(四百九十六)- 决策树模型
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回归树是可以用于回归的决策树模型,一个回归树对应着输入空间(即特征空间)的一个划分以及在划分单元上的输出值。以下哪个指标可用于回归树中的模型比较A.AdjustedR2B.F-measureC.AUCD.Precision&Recall数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器
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亚图跨际
交叉知识Python神经网络量化特征关联汽车性价比矩阵热图流行病和资产价格城镇化交通量非线性捕捉量化图像相似性神经模型
要点量化变量和特征关联绘图对比皮尔逊相关系数、斯皮尔曼氏秩和肯德尔秩汽车性价比相关性矩阵热图大流行病与资产波动城镇化模型预测交通量宝可梦类别特征非线性依赖性捕捉向量加权皮尔逊相关系数量化图像相似性Python皮尔逊-斯皮尔曼-肯德尔皮尔逊相关系数在统计学中,皮尔逊相关系数是一种用于测量两组数据之间线性相关性的相关系数。它是两个变量的协方差与其标准差乘积的比率;因此,它本质上是协方差的标准化测量,其
- 每天一个数据分析题(五百)- 关联规则
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广为流传的“啤酒与尿布”的故事,其背后的模型实际上是哪一类?A.分类(Classification)B.分群(Clustering)C.关联(Association)D.预测(Prediction)数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库
- 每天一个数据分析题(四百九十八)- Apriori算法
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Apriori算法中,候选序列的个数比候选项集的个数大得多,产生更多候选的原因有?A.一个项在项集中最多出现一次,但一个事件可以在序列中出现多次B.一个事件在序列中最多出现一次,但一个项在项集中可以出现多次C.次序在序列中和项集中都是重要的D.序列不可以合并数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,
- 每天一个数据分析题(四百九十)- 主成分分析与因子分析
跟着紫枫学姐学CDA
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在主成分分析中,主成分的选择通常是按照()的大小排序来进行的。A.特征值B.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据分析从业者刷题必备神器!
- 【Python进阶(九)】——日期和时间
小墨&晓末
Python编程python开发语言算法数据结构程序人生
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- 小琳 AI 课堂:机器学习
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嘿,朋友们!欢迎来到小琳AI课堂机器学习:如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习,这门超酷的多领域交叉学科,居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。它的关键就在于让计算机凭借数据和算法去学习,然后像个小超人似的,拥有预测和决策的超强能力!从技术实现的层面来讲,主要分成监督学习、无监督学习和强化学习这三大类别监督学习:在有标记的数据集上展开学习。打个比方哈,根据已知的
- 赠书 | 李航老师的蓝皮书
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赠书活动统计学习方法“统计机器学习方法是实现智能化目标的最有效的手段,统计机器学习是各种智能性处理研究领域中的核心技术,并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”作者简介李航,日本京都大学电气电子工程系毕业,日本东京大学计算机科学博士。北京大学、南京大学客座教授,IEEE会士,ACM杰出科学家,CCF高级会员。研究方向包括信息检索,自然语言处理,统计机器学习,及数据挖掘。曾出版过三部学术专著
- 每天一个数据分析题(四百八十七)- 非监督学习
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关于非监督学习,在K-means聚类分析使用的距离是()A.欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据分析从业者刷题必备神器!
- 每天一个数据分析题(四百八十八)- 非监督学习
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析学习数据挖掘
关于非监督学习,在K-means聚类分析使用的距离是()A.欧式距离B.绝对距离C.Minkowski距离D.笛卡尔距离数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据分析从业者刷题必备神器!
- 数学基础 -- 梯度下降算法
sz66cm
算法人工智能数学基础
梯度下降算法梯度下降算法(GradientDescent)是一种优化算法,主要用于寻找函数的局部最小值或全局最小值。它广泛应用于机器学习、深度学习以及统计学中,用于最小化损失函数或误差函数。梯度下降的基本概念梯度下降算法通过以下步骤工作:初始化参数:随机初始化模型的参数(如权重和偏差),也可以用特定的策略初始化。计算损失:对当前模型输出和实际目标值计算损失(如均方误差、交叉熵等)。计算梯度:计算损
- Algorithm
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冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
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Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
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- RMAN List和report 命令
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oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
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• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
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- 二叉树:红黑树
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红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
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1、打印100以内的所有奇数。
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int main(void)
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for (i=1; i<=100; i++)
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- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
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自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface MyButton : UIButton
-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
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nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
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public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
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D