- 人生苦短我用Python pandas文件格式转换
程序喵D
人生苦短我用Pythonpythonpandas
人生苦短我用Pythonpandas文件格式转换前言示例1excel与csv互转常用格式的方法FlatfileExcelJSONXML示例2常用格式转换简要需求依赖export方法main方法附其它格式的方法HTMLPicklingClipboardLatexHDFStore:PyTables(HDF5)FeatherParquetORCSASSPSSSQLGoogleBigQuerySTATA前
- 黄丽红日精进503/506
做自己小太阳
手机What?微信用的比较少了但是自己浏览器看视频还是看了好久Why?从哔哩哔哩转为浏览器了How?控制,控制不住就卸载培训What?今日份上午基本废了把案例分析笔记做的差不多了错题本也整理的差不多接下来就是看执业医师书*spss操作Why系统学习才有意义接下来复习案例分析抓选择题和数据分析How?明日(spss*选择题)行5.21.操作技能学习2.样品监测案例分析3.环境卫生案例分析4.…5.S
- 回调函数
HAPPYers
首先注册一个回调函数PsSetCreateProcessNotifyRoutine函数原型NTSTATUSPsSetCreateProcessNotifyRoutine(PCREATE_PROCESS_NOTIFY_ROUTINENotifyRoutine,BOOLEANRemove);我们在注册中写入NTSTATUSstatus=PsSetCreateProcessNotifyRoutine(M
- 数学建模—SPSS学习笔记
shellier
数学建模—SPSS学习笔记学习笔记数学建模
1、描述统计(描述一组数据的集中和离散情况)SPSS操作分析—描述统计—描述度量标准:度量(定距变量IntervalData)【可以分类(=和≠),可以排序(>和和30),其样本均值都近似服从正态分布。条件二:样本数据是连续的且数据之间的差异不能太大(不能包含离群点或异常值)。条件三:每组样本之间相互独立。条件四:皮尔逊相关系数有效的前提是两组数据(两个对象)之间呈线性关系。2)散点图检验使用EX
- 2019-04-19
AliceGYY
线性函数Y=0.8567+0.516XX称为自变量,也就是自己会变化的量。Y称作因变量,也就是因为X变化而引起变化的量。线性回归,能够用来探索多个变量与另一个变量之间的线性关系。weka、SPSS软件实现编程。
- SPSSAU【文本分析】|我的词库
spssau
人工智能文本分析文本挖掘
我的词库文本分析时,可能涉及到一些新词,比如‘内卷’,这个词很可能在词典中并未出现过,词库也不认识它。但研究者自己认识它,此时可将该词纳入到新词词库中,让系统统计词频等信息时也对该词进行统计。当然还有一些停用词,比如‘好了’,这个词没有实际的意义没有统计词频等必要,此时可对该词设置为停用词。除此之外,还可设置情感词,比如:‘元宇宙’可能是个正向词(也可能是负向情感,由研究者决定),那么可自主设置其
- SPSSAU【文本分析】|LDA主题分析
spssau
人工智能文本分析文本挖掘
LDA主题分析LDA主题分析是一种提取出文本数据核心主题的模型,其可将整份数据文档的信息提取成几个主题,并且标题出主题与关键词之间的权重情况,用于识别主题的具体实际意义,除此之外,LDA主题分析涉及到可视化展示和图形交互等,接下来将具体进行说明。进行LDA主题分析时,首先需要确定主题个数(理论上有确定主题个数的方式,但实际研究分析时,通常是研究者结合实际意义情况来确定主题个数,通常主题个数介于2~
- SPSSAU【文本分析】|词云、词定位等
spssau
人工智能文本分析文本挖掘数据分析
词云分析等文本分析模块中,最重要和最基础的为展示分词结果,通常是使用词云进行展示。在‘词云分析等’中,SPSSAU提供四种功能,分别是词云分析、自定义词云、词定位和tf-idf,本文档使用‘体验DEMO数据’,其来源于2023年12月住建委的“建设要闻”栏目下面41条新闻全文内容,共129kb。接下来说明将基于该数据进行展示和说明。词云分析进入文本分析时,首先可以看到词云结果,本案例时结果如下:词
- SPSSAU【文本分析】|文本聚类
spssau
支持向量机机器学习人工智能
SPSSAU共提供两种文本聚类方式,分别是按词聚类和按行聚类。按词聚类是指将需要分析的关键词进行聚类分析,并且进行可视化展示,即针对关键词进行聚类,此处关键词可以自由选择。按行聚类分析是指针对以‘行’为单位进行聚类分析,将原始文本中多行数据聚为几个类别,并且可将具体聚类类别信息进行下载等。按词聚类分析按词聚类分析操作如下图:默认情况下,系统会将词频靠前的20个关键词提取,并且得到其词向量值,并且其
- R代码和SPSS绘制相关性热图/矩阵的差别说明
初于青丝mc终于白发
R语言相关r语言矩阵开发语言相关性热图/矩阵深度学习
博主在使用SPSS统计软件做pearson相关性分析的时候,发现用热图可视化可能效果会更好,于是,博主就去度娘了,然后用R代码绘制,但是发现做显著性的时候(P值检验),p值计算出来竟然不一样,惊呆了!!>_>>1、2、3讲解>>4讲解<<<(1)避坑博主使用的是cor.mtest()来看显著性检验的,但是结果和SPSS或者base::cor.test()结果相差甚远呐。。。。cor.mtest()
- 数据分析方法论和分析法
水调歌头_f072
数据分析方法论:指数据分析思路,用于指导数据分析师进行数据分析。例如:4P、5W2H、逻辑树等分析思路。数据分析法:具体的分析方法。例如交叉分析、相关分析、回归分析、对比分析、聚类分析等。分析工具:EXcel、SPSS、SAS等
- 用Excel进行数据分析:数据分析工具在哪里?
东方草堂的数据
【工具】Excel
用Excel进行数据分析:数据分析工具在哪里?Excel里面自带的数据分析功能也可以完成SAS、SPSS这些专业统计软件有的数据分析工作,这其中包括:描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。接下来的用Excel进行数据分析系列教程,都是基于Excel2013,今天我们讲讲Excel2013的数据分析工具在哪里?分析工具库是在安装MicrosoftO
- SPSS-2
沈住氣
初级统计说一说——描述/图表图&表分析频率|偏度-偏度标准误差|<1.96&|峰度-峰度标准误差|<1.96则为正态分布频率分析:适用于偏态+正态分布对于数值变量:统计指标+统计图对于等级与计数:统计表格+?描述统计:仅仅适用于正态分布(可以存储为标准化数据)数值变量:仅适用对称分布等级与计数:不能用描述3.探索探索估计95%置信区间三要素:干预措施+受试对象+实验效应指标(因变量)正态性检验:样
- 【附安装包】Amos26安装教程
程序员晓晓
数据分析
软件下载软件:Amos版本:26语言:英文大小:168.51M安装环境:Win11/Win10/Win8/Win7硬件要求:
[email protected]内存@4G(或更高)下载通道①百度网盘丨64位下载链接:https://pan.baidu.com/s/1JLFwiz8tldaftQw4wyuO_Q提取码:5566软件介绍IBM®SPSS®Amos是一款强大的结构方程建模(SEM)软件,支持通过扩展标准
- 蒙怡第一次作业
weixin_30491641
python数据结构与算法数据库
一、统计软件简介1.spssSPSS(StatisticalProductandServiceSolutions),"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatisticalPackagefortheSocialSciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解
- 一文了解什么是倾向得分匹配PSM?
spssau
倾向得分匹配,在医学研究及计量经济领域都有广泛应用,其目的在于减少数据偏差和混杂因素的干扰。很多统计软件都支持PSM,如SPSS和stata。SPSSAU最新版本也提供了倾向得分匹配。下面我们就一起来了解下,究竟什么是倾向得分匹配?以及如何分析?PSM解决的是选择偏差问题(即控制混杂因素),倾向得分配比就是利用倾向评分值,从对照组中为处理做中的每个个体寻找一个或多个背景特征相同或相似的个体作为对照
- SPSS双变量相关分析
数据科学作家
SPSSSPSS学习SPSS入门统计分析相关分析数据分析统计学
双变量相关分析通过计算皮尔逊简单相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、肯德尔等级相关系数及其显著性水平展开。其中皮尔逊简单相关系数是一种线性关联度量,适用于变量为定量连续变量且服从正态分布、相关关系为线性时的情形。如果变量不是正态分布的,或具有已排序的类别,相互之间的相关关系不是线性的,则更适合采用斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔等级相关系数。本小节用于分析的数据是《中国2020年1~12月货币供应量统计》
- 一文讲透SPSS中查看文件和变量信息
数据科学作家
SPSSSPSS学习SPSS入门SPSS基础SPSS操作数据分析统计分析
数据文件建立后,我们可能希望看到数据文件的结构和变量的组成以确定是否需要完善或修改,此时我们就需要用到文件和变量信息查看功能。1.查看变量信息(1)在结果输出窗口中查看变量信息在菜单栏中选择“文件”|“显示数据文件信息”|“工作文件”命令,就可以将当前工作文件的变量信息输出到结果查看窗口,输出结果如图4.3所示;此外,用户还可以在菜单栏中选择“文件”|“显示数据文件信息”|“外部文件”命令并选择相
- SPSS基础操作:对数据按照样本观测值进行排序
数据科学作家
SPSSSPSS入门SPSS学习统计分析统计学数据分析SPSS基础
在整理数据资料或者查看分析结果时,我们通常希望样本观测值能够按照某一变量的大小进行升序或者降序排列,比如我们想按照学生的学习成绩进行排序,按照销售额的大小对各个便利店进行排序等。以本章附带的数据4为例,如果要按照y4体重变量进行降序排列,操作步骤如下:图4.88显示了按照y4体重变量排序之前的数据。在菜单栏中选择“数据”→“个案排序”命令,如图4.89所示。系统将会弹出“个案排序”对话框,在该对话
- spss数据预处理步骤_2. SPSS基本使用:数据清洗
嵇海龙
spss数据预处理步骤
一、数据清洗的总体步骤image.png打开telco.sav文件image.png看下数据清洗的步骤,要拷贝(因为这里是样本,所以不用做这一步),所以直接做第二步创建唯一IDimage.png这一步创建了唯一ID,点击转换按钮---计算变量-目标变量填写ID--选择函数$casenum点击确定就可以了image.png接下来我们要生成数据质量报告,可以用分析按钮-描述统计-频率来做,选取除了ID
- SPSS基础操作:对数据按照变量进行排序
数据科学作家
SPSSSPSS基础SPSS学习SPSS入门SPSS操作统计分析数据分析
在整理数据资料或者查看分析结果时,如果变量设置得非常多,我们有时会希望变量值能够按照变量的某一属性大小进行升序或者降序排列,比如我们想观察有哪些变量是名义变量或者有序变量,有哪些变量进行了变量标签操作或者值标签操作等。以本章附带的数据4为例,如果要按照变量的测量方式进行降序排列,操作步骤如下:图4.84显示了变量排序之前的数据。我们在菜单栏中选择“数据”→“变量排序”命令,如图4.85所示。系统将
- excel多元线性拟合_高级数据分析师的Excel操作看这里!
瀚海星星123
excel多元线性拟合
我们在工作中最常用的数据处理工具就是Excel了,Excel里头最基础的就是运算和图表的制作,稍微高级一点就是函数和数据透视表的使用了,当然你可能还会想到VBA和宏,但估计很少高手会使用这些高级的功能。那对于高级的数据分析而言,也就是涉及统计学的专业分析方法和原理的时候,是不是就一定得求助于SPSS,SAS这类专业的分析工具呢?数据分析从低级到高级层次的跳跃过程中有没有可以起承接作用的工具呢?其实
- SPSS进行双因素有重复方差分析
谢俊飞
目前看到的双因素方差分析教程当中,以下两个比较是写的比较好的,以飨读者。1.运用spss软件进行双因素有重复方差分析2.SPSS在化学试验双因素方差分析中的应用_戴孟莲百度经验的这个操作比较全面,参数详细,配图清晰,如果再加以原理的理解,更加全面。下面主要对几个主要的参数选择做几点说明:1.依次点击“分析”——“一般线性模型”——“单变量”,由于我们这里只有“产量”,所以是单变量,如果有两个指标,
- 社会的未来
点爸
https://c.m.163.com/news/a/DLNJ7K7G00258105.html?spsw=7&spssid=00fc5e47db31e7ba002ddfdb37ed9352&spss=newsapp&from=singlemessage&isappinstalled=0文中提到,好多非常重要的事,没人做。但是,这些事有什么经济利益么?很显然没有。我们现在是一个用钱做标尺的社会。国
- SPSS基础操作:对数据进行加权处理
数据科学作家
SPSSSPSS入门SPSS学习统计分析统计学数据分析数据处理
对数据进行加权处理是我们使用SPSS提供某些分析方法的重要前提。对数据进行加权后,当前的权重将被保存在数据中。当进行相应的分析时,用户无须再次进行加权操作。本节以对广告的效果观测为例,讲解数据的加权操作。本例给出了消费者购买行为与是否看过广告之间的联系,按“是否看过广告”和“是否购买商品”两个标准,消费者被分为4类,研究者对这4类消费者分别进行了调查。由于各种情况下调查的人数不同,如果将4种情况等
- SPSS绘图:直方图的绘制
数据科学作家
SPSSSPSS学习SPSS入门SPSS绘图图形绘制直方图SPSS操作
直方图(Histogram)又称质量分布图,是一种以组距为底边、以频率为高度的一系列连接起来的直方型矩形图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。通过绘制直方图可以较为直观地传递有关变量的数据变化信息,使数据使用者能够较好地观察变量数据波动的状态,使数据决策者能够依据分析结果确定在什么地方需要集中力量改进工作。绘制直方图时,可选择带上正态分布
- 数据统计分析三大软件之SPSS
科研侠
引言要做好研究,就需要数据,可光有数据是没用的,我们还要学会数据的分析,想要完美精确的数据分析结果就需要一个功能齐全,计算严谨的数据软件,今天我们要给大家介绍的是SPSS。作为与Stata/SAS一起成为世界公认的三大数据软件的SPSS,其功能齐全,操作简单,还具有强大的绘图功能。SPSS简介首先我们来了解一下SPSS,SPSS的英文全称为StatisticalProductandServiceS
- 3.2 描述性统计分析 之 频率分析
碎片时间学统计
在SPSS中较多模块可完成统计描述的任务,频率分析(Frequency)就是其中一个。频率分析的特色是提供原始数据的频数表,并能计算各种百分位数。在频率分析中,基本上按照数据的集中趋势、离散趋势、百分数数和分布指标进行描述。针对频率分析的分析结果,我们还可以进行数据清理。示例:分析APACHEⅢ评分的数据分布情况。打开数据,示例如下:image.png打开分析—描述性分析—频率image.png参
- 正交实验法用例设计
冬月暖阳
把因子数水平数录入spssau,得到了正交试验表https://spssau.com/indexs.htmlimage.png(现在免费版不能自定义因素value了)
- 单因素被试内重复测量的方差分析
孤光数据分析
单因素被试内重复测量的方差分析目录(一)适用情况(二)基本计算(1)平方和的计算(2)自由度的计算(3)F值的计算(三)spss操作及结果(1)数据(2)spss操作(3)结果(一)适用情况(1)被试接受所有的处理水平。(2)处理水平连续实施给同一个被试时,前面的实验处理不会对后面的实验处理有长期影响。(3)消除顺序效应。例如:为检验某种行为方式随年龄变化的情况,在4个时间点对8名被试进行重复测量
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p