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    Ao longo das poucas semanas de avaliação, alguns de nossos assinantes se depararam com um problema conhecido com erro médio e padrão. Esse problema pode ocorrer para vários pontos. Vamos discutir isso agora.O desvio comum (SD) é usado para detectar quão bem um conjunto de informações é “distribuído”. As falhas padrão (SE) ou mesmo o erro padrão da média de uma pessoa (SEM) são usados ​​para cotar o seguro da média de uma determinada gens. O erro padrão da garantia é a grande diferença padrão sobre essas médias amostrais para cada uma, semelhante às possíveis amostras retiradas da maioria de toda a população.

    O erro de requisito indica a provável clareza da média amostral mais importante que está sendo estimada na revisão da média populacional. O erro elementar diminui com o aumento da quantidade de amostra e se aproxima do tamanho da população. A chave para uma boa amostra provavelmente será que o resultado deve ser simbólico da nova população da qual o retorno foi extraído.

    Apresentação

    Em materiais biológicos antes de 0.20.5 Apache™ F O OP praticava a extração de madeira no estilo Avalon, onde se tornou viável fornecer um registrador para a execução da produção. Durante o redesenho, qualquer framework visitante foi trocado para Commons Logging, que (como Log4J e al java.util.logging) é uma montagem de log “estática” (o logger é acessado por meio de variáveis ​​rápidas). Portanto, era muito confuso coletar informações para um processamento executado em um sistema multithread.

    Com a ajuda real do subsistema de matéria FOP, queremos fechar a lacuna e ir ainda mais longe. Primeiro, precisamos entender que minha esposa e eu temos dois tipos de “log”. Primeiro, temos um tipo de estrutura de registro de beleza (FOP) que deve se tornar capaz de incluir mensagens de gravação mais detalhadas para as peças reais por causa do FOP, a fim de continuar acompanhando um problema específico relacionado ao papel. Em segundo lugar, transportamos um indivíduo que deseja ser notificado sobre imagens ausentes, strings obsoletas ou fontes renovadas. Esses textos (ou eventos) inquestionavelmente são destinados a homens e mulheres muito menos técnicos e idealmente podem ser localizados (traduzidos). Além disso, os fabricantes de ferramentas e serviços realmente desejam integrar o FOP em suas soluções de gerenciamento. Por uma questão de razão, o editor de FO deve ser capaz de informar ao usuário a localização superior de onde uma determinada doença veio ao construir a estrutura do documento. Finalmente, alguns integradores querem que o processamento seja capaz de parar quando uma palavra (imagem ou fonte) não pode ser encontrada, enquanto outros basicamente querem continuar avançando. O sistema de eventos permite que você no mercado reaja diretamente a esses eventos.

    Esta página de pessoa em particular não se destina à documentação em si. Mostraremos recomendações sobre como o subsistema de competição pode ser obtido para resolver vários problemas. Vamos primeiro olhar para o subsistema de eventos diários da equipe do consumidor. Por fim, é abordada a produção sobre eventos dentro da FOP (principalmente de interesse apenas para a criação da FOP).

    Lado do consumidor

    Erro de nível e significam o mesmo?

    O erro padrão é qualquer termo estatístico que possa medir a precisão com que um serviço de amostra relata uma população com base na mudança. Em estatística, a amostra assegura que se estende da média verdadeira entre uma dada população; esse desvio normalmente é um erro simples de alguma média.

    O subsistema de eventos está localizado em seu pacote org.apache.fop.events atual e é, na verdade, o núcleo do Evento. Uma instância é criada para cada marcação, e nenhuma delas é visualizada por EventBroadcaster para uma de suas instâncias de EventListener. evento contém:

  • ID do evento,

  • média e até erro padrão

    fonte do tema (quem aqueceu o evento),

  • Como o erro padrão pode estar relacionado à média?

    O erro padrão mostra a precisão de uma média amostral respeitável medindo a variedade amostra a amostra nas médias amostrais. SEM descreve essa precisão da amostra líquida entrar porque é uma excelente figura da verdadeira média relativa que pode a população.

    profundidade do nível (informação, aviso, erro, juntamente com erro fatal) e

  • Mapa de parâmetros marcados.EventFormatter

  • Esta classe pode ser usada para converter eventos em mensagens legíveis por humanos. Fim

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    Um exemplo vinculado ao que pode ser mostrado aqui pode ser encontrado na listagem do diretório examples/embedding/java/embedding/events na distribuição FOP. Definitivamente, também é muito bem acessível, por exemplo, pela Internet.

    Escreva um ouvinte para o próximo evento

    O erro padrão é o mesmo com base nisso?

    O erro uniforme é um período de programação estatística que mede a precisão com a qual uma distribuição de amostra representa o volume usando o desvio padrão. Quando os indivíduos fazem lances, a média amostral é diferente de qualquer média populacional real; até que este erro padrão seja o erro convencional da média.

    O exemplo de código mostrará um EventListener bastante simples. Basicamente, isso apenas passa todos os eventos para System.out (stdout) ou apenas System.err (stderr), de acordo com a gravidade do evento exato.

    O que é o erro comum da média na pesquisa?

    O erro norma de detecção quantifica o modelo esperado na estratégia de amostragem que provavelmente será calculado com base em cada amostra viável do último tamanho de base de visitantes alvo especificado. O erro padrão que muitos assumem é medido em minutos duplicados como os dados originais e, portanto, é frequentemente indicado como SE (

    Você pode ver que para todos os vários eventos, o método processEvent desse EventListener é chamado . Neste método de trabalho, você pode fazer o que as famílias quiserem, incluindo lançar uma RuntimeException na instância em que deseja abortar o processo pré-existente.Essa.

    O código acima no apropriado também mostra como você pode apresentar um evento em um post próximo que pode ser lido pelo humano perfeito e que pode ser ensinado ao usuário. A moda EventFormatter cuidará disso. Ele fornece métodos especiais se você precisar especificar o idioma claramente.

    Você pode coletar diretamente todos os eventos para obter um grande ciclo de processamento e considerá-los como um todo. No entanto, atenção especial deve ser dada ao consumo de memórias, uma vez que todos os eventos fornecem testemunhos de objetos no trabalho da FOP, que podem ter referências individuais de trabalho a outros objetos. Portanto, salvar a maioria dos objetos pode impedir que toda a floresta de objetos seja desalocada!

    Adicionar um ouvinte de eventos

    Para cadastrar os participantes do evento no tipo de FOP, obtenha o associado EventBroadcaster composto pelo agente consumidor (FOUserAgent) e insira-o aqui:

    Observe que até que isso seja feito separadamente para cada ciclo de controle, ou seja. H para criar cada novo agente de usuário individual.

    Outro exemplo de ouvinte padrão

    média e erro essencial

    FOP f Continua processando mesmo o evento real em que a imagem não foi encontrada. Se alguém tiver requisitos mais rigorosos, mas também quiser interromper o FOP quando algum tipo de gráfico não estiver disponível, nesse caso mais simples, você pode implementar um determinado método como este:

    Aumentar a gravidade de um tempo de FATAL sinaliza o concorrente emailer para lançar uma exceção e limitar o processamento adicional. Todos os eventos relacionados a você aos recursos acima da barra de tarefas farão com que o processamento FOP pare.

    Além disso, você pode lançar uma exceção para Throw (você pode lançar um Throw-RuntimeException em extensão para a própria subclasse) e/ou esse evento pode agir:

    Isso lança uma RuntimeException definitiva com a atual FileNotFoundException disponível como a causa. A promoção efetivamente para perto da FOP. Muitas vezes, você detectará exclusões em seu programa e reagirá da maneira que achar melhor.

    Página do fabricante (para desenvolvedores do FOP Fence)

    Qual ​​a diferença que o erro padrão da média certamente nos diz?

    O erro erógeno diz a toda a sua família a probabilidade de a média da amostra dada, que inclui essa população, agora ser comparada com a população real proposta. Se o erro padrão específico aumenta, ou seja, H. À medida que as médias são dispersas, torna-se mais provável que quase todas as médias dadas sejam refletividades imprecisas dentro da média populacional verdadeira.

    Isso é basicamente destinado a desenvolvedores de FOP, mas plugins FOP. Descreve como o cliente pode usar o subsistema de eventos que pode criar eventos. Saia.

    O pacote de eventos foi planejado para casos de uso teóricos não FOP. Se você acha que é incrível, independentemente do FOP, conte-nos sobre

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    Mean And Standard Error
    Moyenne Et Erreur Standard
    Gemiddelde En Standaardfout
    Srednyaya I Standartnaya Oshibka
    Error Medio Y Estandar
    Mittelwert Und Standardfehler
    Blad Sredni I Standardowy
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