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坚持原创，共同进步！1.概述kafka作为一款性能高效的消息中间件，在企业中被广泛使用。在一些灾备，异地备份等场景下，如何实现多中心机房间kafka集群的数据同步呢？本文将向大家介绍kafka官方的mirrormaker2(简称mm2)跨集群同步方案。希望对有类似需求的朋友们，有所帮助和参考。
问题描述：做Logistic回归分析时，因变量是二分类（0和1）变量，自变量里除APA外剩下3个都是二分类变量。样本量一共有50个。消化道出血的有7例，6例都死亡了。现在编辑要求我给出OR值和95%置信区间，我该怎么弄？因为数据是真实的，事实就是这样，我也不想改，如何在讨论里解释下这个情况啊！急啊！或者在不改变数据真实情况下，怎么调整下啊？
平时我们都使用 idea、eclipse 等软件来编写代码，在编写完之后直接点击运行就可以启动程序了，那么这个过程是怎么样的？总体过程
一、Kafka Streams概述官网文档：https://kafka.apache.org/32/documentation/streams/
一、jvm优化的必要性 在本地开发环境中我们很少会遇到需要对jvm进行优化的需求，但是到了生产环境，我们可能将会碰到下面的问题1、应用夯住，日志不输出，程序没有反应
启动性能是 APP 使用体验的门面，启动过程耗时较长很可能使用户削减使用 APP 的兴趣，抖音通过对启动性能做劣化实验也验证了其对于业务指标有显著影响。抖音有数亿的日活，启动耗时几百毫秒的增长就可能带来成千上万用户的留存缩减，因此，启动性能的优化成为了抖音 Android 基础技术团队在体验优化方向上的重中之重。
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文旨在以一种为外行介绍的方式展示自举法的“为什么”。
前面给大家写的关于结构方程模型的文章都是基于变量的方差协方差矩阵来探讨变量间关系的，叫做covariance-based SEM，今天给大家介绍一下另外一个类型的SEM，叫做偏最小二乘结构方差模型。一般来讲covariance-based SEM大家会用的更多，但是了解一下PLSSEM也挺好，所以本篇文章肯定依然值得您收藏。它两的区别在哪？
置信区间估计也是参数估计的一种，是用一个区间来估计参数值，confidence interval 也就是一定信心下的区间，如95%的置信区间为（0.76，0.96），就意味着有95%的信心认为（0.76，0.96）这个区间包含了总体参数。在实际情况下，我们不可能做很多次抽样，也不可能计算很多个置信区间，绝大多数情况下，我们只能计算1个置信区间，由于总体参数是固定的，所以确切的描述是区间包含参数，而
中介本身就是回归，基本上我看到的很多的调查性研究中在中介分析的方法部分都不会去提混杂，都是默认一个三角形画好，中介关系就算过去了，这里面默认的逻辑就是前两步回归中的混杂是一样的，计算中介效应的时候就自动消掉了。但是，实际上对不对，还是有待具体分析的：Traditional, non-instrumental variable methods for mediation analysis exper