- python卡方检验计算pvalue值_Python数据科学:卡方检验
CodeWhiz
之前已经介绍的变量分析:①相关分析:一个连续变量与一个连续变量间的关系。②双样本t检验:一个二分分类变量与一个连续变量间的关系。③方差分析:一个多分类分类变量与一个连续变量间的关系。本次介绍:卡方检验:一个二分分类变量或多分类分类变量与一个二分分类变量间的关系。如果其中一个变量的分布随着另一个变量的水平不同而发生变化时,那么两个分类变量就有关系。卡方检验并不能展现出两个分类变量相关性的强弱,只能展
- 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
- 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》
- 针对Sodinokibi黑客组织供应链攻击Kaseya VSA的分析溯源
熊猫正正
勒索病毒专题报告勒索病毒安全威胁分析网络安全系统安全
前言2021年7月2日,Sodinokibi(REvil)勒索病毒黑客组织疑似利用0day漏洞,通过KaseyaVSA发起大规模供应链攻击行动,此次事件影响范围广泛,目前瑞典最大链锁超市之一的Coop受此供应链勒索攻击事件影响被迫关闭全国约800多家商店服务。国内微步在线对此次事件进行了相关分析报道,对Sodinokibi勒索病毒以及这次攻击不太了解的朋友,可以先参考之前的报告,事实上此次的供应链
- Meta分析入门工具介绍
Jabes
主要目的是先能够简单的复现一些论文的研究方法,按照计划是了解Revman,stata与R语言的相关分析方法即可。锚定复现的论文信息为:论文名称:Clinicalevaluationofprophylacticabdominalaorticballoonocclusioninpatientswithplacentaaccreta:asystematicreviewandmeta-analysis论文
- 数据不正态如何办?
spssau
在实际研究中,很多时候都需要数据满足正态分布才可以。比如说回归分析,其实做回归分析有一个前提条件即因变量需要满足正态分布性。也比如说方差分析,其有一个潜在的前提假定即因变量Y需要满足正态分布。还有很多种情况,比如T检验,相关分析等等。但这种情况往往被分析人员忽略掉,或者是数学基本不够扎实,或者是无论如何数据均不满足正态分布等客观条件,也或者其它情况等。如果说没有满足前提条件,分析的结果会变得不科学
- 期货软件TB系统源代码解读系列46-COVAR
翊之依
COVAR即协方差指标,我没在百度里找到相关分析,这可能是TB人员自己从哪国外网站上看到的吧,具体算法我也不了解,咱只能一步步分析源代码了。如下解读:ParamsNumericLength(10);//声明数值参数Length,初值10.//VarsNumericCORValue(0);//声明数值变量CORValue,初值0.//BeginCORValue=Covar(Close,Data1.C
- 透过安全事件剖析黑客组织攻击技术
熊猫正正
网络网络安全系统安全安全威胁分析
前言最近发生了两起比较典型的企业被黑客组织攻击的安全事件,事件的相关分析报告参考笔者此前发布的两篇文章《针对思科被黑客攻击事件的简单分析》《针对Uber被黑客攻击事件的简单分析》笔者趁周未休息时间想透过这两例企业被黑客攻击的安全事件,跟大家深度解析一下黑客组织的一些攻击技术,以及黑客组织是如何通过这些技术来入侵企业的,最后笔者想跟大家说的是,安全永远是相对的,从来没有绝对的安全,人就是企业最大的安
- 使用Python mlxtend 实现购物篮分析
橘猫吃不胖
购物篮分析零售行业经常做的分析,最近也接到了这个需求,正好彻底研究一下。其实,也就是相关分析,挖掘下商品间的关联关系。购物篮就是我们逛超市的时候,手里推的那个小车,手里提的那个篮子,从数据层面来看也就是每一笔订单就可以当成一个购物篮。购物篮分析要做的就是,用户在每一次消费时,喜欢买哪些商品,哪些商品会组合购买,如果买了商品A,用户还会买什么,就是发现商品与商品之间的联系。最经典的例子就要数那个啤酒
- 统计工具更新了!一站式完成医学研究影响因素分析(线性回归法),比SPSS和R更好用...
weixin_44693403
线性回归r语言算法回归开发语言
郑老师的“风暴统计”平台更新了!接下来,我们的平台将陆陆续续形成一站式统计分析模块,包括:影响因素分析混杂偏倚控制临床预测模型我们也将春节后形成统计软件的PC端版本,将再也不怕宕机了!今天我们先更新线上模块,展示的是线性回归的模块!如何利用线性回归开展影响因素分析线性回归开展影响因素一般是针对定量指标影响因素分析,一般包括包括统计描述、差异性分析、相关分析、单因素线性回归、多因素线性回归需要考虑先
- Spss典型相关分析的常见问题
数学建模学习交流
spss典型相关分析的常见问题(1)Spss中没有典型相关分析这个命令(a)检查你的SPSS版本是否是24及以上(b)你的spss安装路径是否是默认的位置,如果不是的话请卸载重装到默认位置。(2)Spss运行典型相关分析出错,有一个警告utf8,C:/Users/用户名/Appdata/Local/Temp,invalidstartbyte这是你的用户名为中文导致的,6种方法解决:(1)优先尝试这
- 相关
半夜一更
变量间的关系可以分为两种:函数关系与相关关系。函数关系是一一对应的确定关系,然而实际中变量间的关系往往比较复杂,数量关系不确定,这种变量间的不确定的数量关系称为相关关系。相关与回归分析是数值型自变量与数值型因变量之间关系的分析方法。两者存在许多联系,而两者之间的主要不同在于相关分析的目的在于测量变量间的关系强度,所使用的测度工具是相关系数;回归分析则侧重考察变量间的数量关系,并通过一定的数学表达式
- 2000—2018年中国植被光学厚度时空动态特征及驱动因素_刘悦_2023
清木!
蒸散发论文_中文笔记
2000—2018年中国植被光学厚度时空动态特征及驱动因素摘要关键词2数据与方法2.1数据来源2.1.1植被类型数据2.1.2气象数据2.1.3VOD数据2.2研究方法3结果与分析3.1中国植被VOD的时空动态特征3.2VOD与气候变化的偏相关分析3.3人类活动和气候变化对植被活动的贡献4讨论4.1气候因子对VOD变化的影响4.2人类活动对VOD变化的影响4.3不同频率VOD结果之间的差异5结论摘
- 典型相关分析案例
SELF...DISCIPLINE
数学建模数学建模
目录题目概要城市竞争力与基础设施的典型性相关分析摘要一、变量说明二、典型相关系数及其检验2.1计算典型相关系数并对其进行检验三、建立典型相关模型四、典型结构分析题目概要利用典型性相关分析法分析城市竞争力与基础设施与基础设施的相关性。相关数据如下:城市竞争力表现要素得分城市基础设施构成要素得分劳动生产率y1/%市场占有率y2/%居民人均收入y3/%长期经济增长率y4/%对外设施指数x1对内设施指数x
- python实现典型相关分析_典型相关分析 CCA
肖予良
python实现典型相关分析
最近有小伙伴在问我一个数据分析的问题,做毕设,实证分析.不知道改如何处理数据.看了下设计的量表大致是这样的,都是5级的里克特量表,大致分为两波,X,Y.小伙伴认为就只有两个变量,这是从商业理论上来认识的,但从数据的角度,却不是的.X:一共有22个问题,也就是22个字段;里面又是有认为分组的,三两个字段,又被认定为一个别名.Y:一共有13个问题,也就是13个字段;里面有是人为分组,三两字段啥的,分为
- python实现典型相关分析_R语言典型相关分析
Setor
python实现典型相关分析
1关键点:典型相关分析典型相关分析是用于分析两组随机变量之间的相关程度的一种统计方法,它能够有效地揭示两组随机变量之间的相互(线性依赖)关系例如研究生入学考试成绩与本科阶段一些主要课程成绩的相关性将研究两组变量的相关性问题转化为研究两个变量的相关性问题此类相关为典型相关#2分类:总体典型相关样本典型相关3R语言提供的计算函数:典型相关计算cancor(x,y,xcenter=TRUE,ycente
- 典型相关分析笔记
CourserLi
数学建模数据分析
典型相关分析什么时候用?典型相关分析的基本原理是:为了从总体上把握两组指标之间的相关关系,分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量,利用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性典型相关分析非常适合在题目要求分析两组数据(每组数据间有多个指标)之间的关系时使用典型相关分析的顺序①数据分布的假设(预处理)②对变量相关性检验(假设检验)③标准化典型相关变量(做出典型相关模型)④典型载
- 典型相关分析
亦旧sea
算法人工智能机器学习
典型相关分析是什么典型相关分析是一种统计方法,用于研究两个或多个变量集之间的关系。它通过寻找两个变量集之间的线性组合,使得两个组合变量之间的相关性最大化。典型相关分析可以用于探索两个变量集之间的关联程度,以及发现变量集中重要的关联变量。它在多元统计分析、社会科学研究、心理学等领域被广泛应用。典型相关分析使用流程典型相关分析是一种用于寻找两组变量之间的关系的多元统计分析方法。典型相关分析的流程包括以
- 【数据可视化技术】数据可视化概述&工具
Francek Chen
大数据技术基础信息可视化数据可视化大数据数据分析
目录前言一、数据可视化概述(一)基本概念(二)发展背景(三)基本方式(四)适用范围(五)相关分析二、数据可视化工具(一)桌面可视化技术(二)OLAP可视化工具(三)Web可视化技术前言通过图表可视化分析数据结果,不仅能让数据更加生动、形象,便于用户发现数据中隐含的规律与知识,而且这也是软件工程师与数据工程师合作的最终工作成果,有助于帮助用户理解大数据技术的价值。在Hadoop生态群中,核心部件(如
- SPSS中如何通过现有数据文件中的已有变量计算生成新变量
数据科学作家
SPSSSPSS入门SPSS学习SPSS操作统计分析统计学数据处理
在建立数据文件时,通常仅包括可能来自统计调查的原始测量结果。有时需要对变量进行一定的加工,比如在研究学生的中考成绩与IQ值之间的关系时,可能需要先将学生文化课、体育课和试验课等成绩按照一定的权重进行计算,得到学生的中考总成绩,再与IQ值通过相关分析、回归分析等方法开展研究。有时在分析完之后要对数据进行深加工,比如完成因子分析之后,将观测值的各个因子得分乘以其方差贡献率得到因子总得分,进而开展后续研
- 怎么解决MySQL死锁问题的?
程序员xysam
mysql数据库java学习程序人生
咱们使用MySQL大概率上都会遇到死锁问题,这实在是个令人非常头痛的问题。本文将会对死锁进行相应介绍,对常见的死锁案例进行相关分析与探讨,以及如何去尽可能避免死锁给出一些建议。话不多说,开整!什么是死锁死锁是并发系统中常见的问题,同样也会出现在数据库MySQL的并发读写请求场景中。当两个及以上的事务,双方都在等待对方释放已经持有的锁或因为加锁顺序不一致造成循环等待锁资源,就会出现“死锁”。常见的报
- 基于频率滑动广义互相关的信号时延估计方法(MATLAB R2018A)
哥廷根数学学派
信号处理matlab算法开发语言
广义互相关(GeneralizedCross-Correlation,GCC)方法是一种改进的互相关分析技术,用于更准确地估计信号的时间延迟。这种方法特别适用于噪声环境中的时延估计,因为它通过特定的加权处理提高了互相关函数的峰值的显著性,从而更容易准确地确定时延。提出一种基于频率滑动广义互相关的信号时延估计方法,压缩包=程序+数据+参考文献。demo代码如下:clearall;set(0,'def
- 怎样种苹果收成好?——回归分析帮你找到答案
spssau
俗话说得好,每天一苹果,医生远离我~多亏了农民伯伯们的辛勤劳作,让我们四季都能吃上苹果。那么苹果树怎么种才能结更多的果子呢?已知各苹果树的结果数量,以及它们种植期间平均每天的日照时间与浇水次数,怎样才能知道这两个因素有没有对苹果树的结果数量产生影响呢?这时就可以用到回归分析。相关分析描述分析项之间是否有关系,回归分析研究影响关系情况。回归分析实质上就是研究X对Y的影响关系情况。打开在线SPSS分析
- 相关分析和回归分析_显著性检验[转]
榴莲气象
相关分析和回归分析:numpy,显著性检验:sklearn,绘图:matplotlib+cartopy##加载必要的库importnumpyasnpimportxarrayasxrimportos,cmapsfromsklearn.feature_selectionimportf_regressionimportmatplotlib.pyplotaspltimportcartopy.crsascc
- 描述性统计分析和可视化方法汇总(力求精简)
一道微光
数据分析数据分析可视化大数据python
文章目录一、为什么要描述和可视化1.统计研究的过程2.描述性统计分析的作用二、如何描述和可视化1.数据类型是基础2.单变量分布分析3.两变量相关性分析4.多变量交叉相关分析小结之前学过spss的探索性数据分析,在此分享以下之前学过的方法,重在精简,打开数据描述的思路,若有不清楚的地方,可以在留言区探讨。一、为什么要描述和可视化1.统计研究的过程
- 葡萄酒的评价matlab代码,MATLAB·设计论文葡萄酒质量评价的数学建模
应轶群
葡萄酒的评价matlab代码
葡萄酒质量评价的数学建模摘要:关于葡萄酒质量的评价,通常是通过评酒员的打分来确定的。本论文通过对酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的相关关系和评酒员打分进行了深入系统地分析,给出了葡萄酒质量评价的量化研究。基于相关数据,利用配对的t(α=0.05)检验、克隆巴赫系数信度分析、主成分分析、模糊C均值聚类、多元回归等方法,对酿酒葡萄质量评级模型,酿酒葡萄与葡萄酒之间的典型性相关分析关系模型等,并通过图像与
- 一文讲透SPSS相关性分析结果怎么看?
数据科学作家
SPSS学习SPSS数据分析统计分析相关分析数据挖掘统计学
推荐采用《SPSS统计分析入门与应用精解(视频教学版)》杨维忠、张甜清华大学出版社“5.1双变量相关分析”的解答。本节内容选自《SPSS统计分析入门与应用精解(视频教学版)》杨维忠、张甜清华大学出版社“5.1双变量相关分析”,2022年新书,山东大学陈强教授作序推荐。原书内容更加详细、细致,强烈推荐阅读。这儿我谈谈SPSS学习的分析。针对没有统计学基础的新手和小白,SPSS入门方面,建议一定边看书
- 技术学习|CDA level I 描述性统计分析(相关分析)
咻~电脑
CDA数据分析人工智能大数据数据库数据分析
常用于分析变量之间的关系的方法——相关分析。变量之间关系的分析师数据分析非常核心的工作,变量之间关系的研究包括关系存在性研究、关系程度大小研究、关系方向的研究、关系形式的研究、关系传递的研究等。其中关系形式的研究最为复杂,统计中有大量的分析方法都是来探索变量之间关系形式的。研究变量关系形式的前提是变量间存在一定程度的相关关系。一、相关分析的含义变量之间的关系按照强弱来划分,常可以分为函数关系、相关
- 詹丹 | 试论鲁迅《好的故事》及相关分析(阅读笔记)
海风轻吹
一问题的提出教育部统编《语文》教材“五四制”六年级下册,收入了鲁迅《好的故事》。虽然有教师曾和我讨论过这篇的理解问题,但我一直没深入思考。直至近日,当我读到有关《好的故事》两篇结论大相径庭的解读文章时,才引起了我研究的兴趣。这两篇文章,一篇是段怀清的《好的故事到底是什么样的故事──鲁迅解读》,另一篇是孙歌的《绝望与希望之外:鲁迅散文诗集析论》。段怀清的文章是一篇专论,认为《好的故事》主旨是对山水田
- Android 13.0 recovery竖屏界面旋转为横屏
安卓兼职framework应用工程师
android13.0Rom定制化系列讲解androidrecoveryrecovery横屏横屏显示rom定制
1.概述在13.0系统项目定制化开发中,由于平板固定横屏显示,而如果recovery界面竖屏显示就觉得怪怪的,所以需要recovery页面横屏显示的功能,所以今天就来解决这个问题2.实现功能相关分析Android的Recovery中,利用bootable\recovery下的minui库作为基础,采用的是直接存取framebuffer的方式,来完成recovery中所需的各种UI的绘制。在reco
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1