61etj
61etj

多元线性回归

多元线性回归

从简单线性回归中，我们知道了，房价和面积可能有直接关系，除了面积还会有 地理位置，楼层，装修情况，周围商铺，学校。。。。非常多和房价有直接关系的属性。为了寻找这么多关系和房价的关系函数，多元线性回归就横空出世。

每一个属性都是一个x,对应的属性的权重是θ，b为θ0 如图

image

为了方便向量化，我们变成

image

注意:这里的x0恒等于1

image

那么就可以得出两个向量

image

i表示样本位置

image

这里我们为了方便矩阵点乘，将θ进行转置

最终变成

image

我们可以更直观的看一下

多元线性回归_第1张图片
image

矩阵和向量点乘后得到我们要的结果矩阵

image

同样的，我们得到了结果矩阵后也需要对结果矩阵的误差做评定，然后计算或者使用梯度下降来得到最小的θ

image

我们直接对函数进行求导得到正规方程解，也就是最优的θ

image

计算正规方程解源码

X_b = np.hstack([np.ones((len(X_train), 1)), X_train])
theta = np.linalg.inv(X_b.T.dot(X_b)).dot(X_b.T).dot(y_train)

使用scikit-learn的方法

from sklearn.linear_model import LinearRegression

lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(X_train, y_train)

lin_reg.coef_  #θ
lin_reg.intercept_  #截距也就是θ0
lin_reg.score(X_test, y_test)

也可以使用KNN模型来解决线性回归的问题

from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor

knn_reg = KNeighborsRegressor()
knn_reg.fit(X_train_standard, y_train)
knn_reg.score(X_test_standard, y_test)

你可能感兴趣的:(多元线性回归)

  • 多元线性回归 python实现 雪可问春风 python机器学习numpy
    importnumpyasnp#多元线性回归x=np.matrix([[2104,1416,1534,852,1],[5,3,3,2,1],[1,2,2,1,1],[45,40,30,36,1]])y=np.matrix([460,232,315,178])y1=np.matrix([460],[232].[315],[178])w=(x.T*x).I*x.T*yw1=(x.T*x).I*x.T*
  • R实现线性回归逻辑回归 weixin_55475210 r语言线性回归逻辑回归
    线性回归基本模型Y=β0+β1X1+β2X2+⋯+βmXm+ϵY=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_mX_m+\epsilonY=β0+β1X1+β2X2+⋯+βmXm+ϵYYY为因变量X1,X2,…,XmX_1,X_2,\ldots,X_mX1,X2,…,Xm为m个自变量ϵ\epsilonϵ为残差lm()函数用于完成多元线性回归系数估计，回归系
  • 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；
  • Spark MLlib LinearRegression线性回归算法源码解析 SmileySure Spark人工智能算法SparkMLlib
    线性回归一元线性回归hθ(x)=θ0+θ1xhθ(x)=θ0+θ1x——————–1多元线性回归hθ(x)=∑mi=1θixi=θTXhθ(x)=∑i=1mθixi=θTX—————–2损失函数J(θ)=1/2∑mi=1(hθ(xi)−yi)2J(θ)=1/2∑i=1m(hθ(xi)−yi)2—————31/2是为了求导时系数为1，平方里是真实值减去估计值我们的目的就是求其最小值最小二乘法要求较为
  • 每天一个数据分析题（二百零一） 紫色沙 数据分析题库数据分析数据挖掘
    以下关于线性回归模型的经典假设，描述正确的是（）。A.自变量与因变量必须有线性关系B.正交假定:扰动项与自变量不相关，期望值为0C.扰动项之间相互独立且服从方差相等的同一个正态分布D.多元线性回归中，自变量之间不能有强共线性题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
  • 水云模型去除植被覆盖影响反演土壤水 海绵波波107 遥感反演与解译技术笔记c#
    目录水云模型简介使用方法环境配置输入文件源代码输出文件反演方法构造土壤水分与散射系数拟合方程一、Matlab拟合线性曲线二、python多元线性回归波段计算讨论本文是在哨兵1号后向散射系数土壤水分反演文章上的拓展，由于雷达后向散射系数还会受到植被覆盖、土壤粗糙度等的影响，所以雷达后向散射系数直接反演土壤水难以精确，本文使用水云模型去除植被散射影响，在此基础上更精确地反演土壤水。水云模型简介<
  • 人工智能底层自行实现篇2——多元线性回归 ALGORITHM LOL 人工智能线性回归回归
    2多元线性回归1.简介多元线性回归是一种统计建模方法，用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。它是简单线性回归的扩展，简单线性回归只涉及一个自变量和一个因变量。在多元线性回归中，我们可以使用多个自变量来预测一个因变量。多元线性回归的基本原理是通过拟合一个线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。这个线性模型通常采用最小二乘法来估计参数，使得模型预测值与实际观测值之间的残差平方和最小化。多元线性回归
  • 【机器学习】多元线性回归 Mount256 #机器学习机器学习线性回归人工智能
    文章目录多元线性回归模型（multipleregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）批量梯度下降算法（batchgradientdescentalgorithm）特征工程（featureengineering）特征缩放（featurescaling）正则化线性回归（regularizationlinearregress
  • 吴恩达机器学习全课程笔记第一篇 亿维数组 MachineLearning机器学习笔记人工智能
    目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本（代价）函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始，争取能够在开学之前（2.25）把b站上的【吴恩达机器学习】教程过一遍，并把笔记记录于此，本笔记将会把此课程每一p的重点内容及其截屏记录于此，以供大家参考和本人日后复
  • 2019-12-01 xias147
    利用python实现多元线性回归#-------机器学习--------1、简单一元线性回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([1.,2.,3.,4.,5.])y=np.array([1.,3.,2.,3.,5,])plt.scatter(x,y)plt.axis([0,6,0,6])plt.show()x_mean=np.
  • 线性回归算法原理及python实现 德乌大青蛙 机器学习算法python数据挖掘
    文章目录引言回归与分类的区别线性回归简单线性回归原理及推导python实现算法多元线性回归原理及推导python实现算法手工实现多元线性回归算法sklearn实现多元线性回归算法引言回归与分类的区别区分回归与分类其实很简单，举个例子，预测病人患病概率，结果只有患病和不患病2种，这就是分类；预测房价，结果可能是在一段区间内，这个就是回归。线性回归线性回归是利用数理统计中回归分析方法，其本质是寻找出一
  • （Ridge， Lasso） Regression 王金松
    岭回归岭回归的损失函数MSE+L2岭回归还是多元线性回归y=wTx只不过损失函数MSE添加了损失项w越小越好？因为为了提高模型的泛化能力（容错能力），w越小越好因为如果x1有错，w越小，对y的影响越小但是w为0没意义，所以w要适当保证准确率的情况下提高泛化能力和容错能力多元线性回归通过MSE（最小二乘leastsquares）保证正确率但是我们还需要模型提高泛化能力提高泛化能力min((y-y_h
  • 2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论 小郑的学习笔记
    主要推导了一个公式推导MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计（MLE）的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的，这一点我觉得很神奇。可以看这个解释例子https://www.cnblogs.com/little-YTMM/p/5700226.html2。学习数值分析，学习了两种优化，无约束最优化和有约束最优化。无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会
  • 04 多元线性回归 凡有言说
    1.多元线性回归模型一般的多元线性回归模型可以写为：多元线性回归模型因为在绝大数情况下，回归方程都是有常数，我们可以令xi1=1，则上式可以简化为：多元线性回归模型上式又可以用向量来表示：多元线性回归模型全部写出来有如下：多元线性回归模型其中矩阵X为：X矩阵如此便得到了一般多元线性回归模型的向量形式2.OLS估计量的推导我们的目标函数依旧是最小化残差平方和，寻找最佳拟合的回归超平面。目标函数为：目
  • 正态性检验，多元线性和多项式回归，输出具体的回归函数 huxuanlai 数据挖掘和统计建模
    一、业务场景：1.一个汽车销售公司，其客户来店消费金额是否符合正态分布？答：这个问题可以抽象为统计学的统计推断中的假设检验部分的正态性检验。2.如何模拟这些数据的函数特征，怎么看拟合的好不好？答：这是个拟合问题，视情况用线性拟合和多项式拟合来拟合。通过拟合打分看拟合效果。3.这个具体函数能否给出来？答：可以。二、下面分四部分来用代码解决上述问题1.对数据做正态性判断2.对数据做多元线性回归3.对数
  • 【机器学习笔记】回归算法 住在天上的云 机器学习笔记回归线性回归人工智能
    回归算法文章目录回归算法1线性回归2损失函数3多元线性回归4线性回归的相关系数1线性回归回归分析(Regression)回归分析是描述变量间关系的一种统计分析方法例：在线教育场景因变量Y：在线学习课程满意度自变量X：平台交互性、教学资源、课程设计预测性的建模技术，通常用于预测分析，预测的结果多为连续值（也可为离散值，二值）线性回归(Linearregression)因变量和自变量之间是线性关系，就
  • MATLAB实现多元线性回归数学建模算法 AI Dog 数学建模\MATLAB数学建模算法matlab线性回归数据挖掘
    多元线性回归是指在一个多维特征空间中，通过线性模型来拟合输入特征与输出之间的关系。多元线性回归的数学表达式为：y=β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+ε其中，y为输出变量，x1,x2,…,xn为输入变量，β0,β1,β2,…,βn为回归系数，ε为误差项。通过最小化误差项的平方和来确定回归系数的值，通常使用最小二乘法来求解。多元线性回归可以用于解决多个自变量对因变量的影响问题，它可以用于预测和建
  • MATLAB实现偏最小二乘回归（PLSR）数学建模算法 AI Dog 数学建模\MATLAB算法matlab回归数学建模数据挖掘
    偏最小二乘回归（PartialLeastSquaresRegression，简称PLS回归）是一种多元回归分析方法，用于处理具有多重共线性和高维数据的情况。它结合了主成分分析和多元线性回归的特点，旨在降低预测模型中的自变量之间的共线性，并通过捕捉自变量和因变量之间的主要关系来建立模型。PLS回归的核心思想是通过找到一组新的变量（称为部分最小二乘变量或PLS成分），这些新变量是原始自变量的线性组合，
  • Python 散点图线性拟合_线性回归(实战) weixin_39929595 Python散点图线性拟合python线性回归统计检验p值线性回归系数的标准误
    前面介绍了线性回归的理论知识后，有些朋友建议我写一篇实战篇，这样可以方便理解。今天我们就来使用Python实现多元线性回归模型的落地。本次数据集如下链接：https://pan.baidu.com/s/16w8-snxnTKtU3boAJGN1Cgpan.baidu.com提取码：3udf各个变量解释为AT:温度V:压力AP:相对湿度RH:排气量PE:发电量(因变量)下面正式开始吧！1，导入包#导
  • 彻底学会系列：一、机器学习之线性回归（二） 挑大梁 #机器学习机器学习线性回归人工智能
    0.概念和公式请参考：一、机器学习之线性回归（一）1.涉及公式1.1简单线性回归y=wx+by=wx+by=wx+b1.2多元线性回归y^=w1X1+w2X2...wnXn+w0\haty=w_1X_1+w_2X_2...w_nX_n+w_0y^=w1X1+w2X2...wnXn+w0向量表示：y^=WTX\haty=W^TXy^=WTX1.3高斯密度函数f(x;μ,σ2)=12πσexp⁡(−(
  • OpenCV与机器学习：使用opencv和sklearn实现线性回归 艾醒(AiXing-w) OpenCV机器学习机器学习opencvsklearn
    前言线性回归是一种统计分析方法，用于确定两种或两种以上变量之间相互依赖的定量关系。在统计学中，线性回归利用线性回归方程（最小二乘函数）对一个或多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间的关系进行建模。线性回归主要分为一元线性回归和多元线性回归。一元线性回归涉及两个变量，其关系可以用一条直线近似表示。而多元线性回归则涉及两个或两个以上的自变量，因变量和自变量之间是线性关系。线性回归的目标是找到一个数
  • 每天一个数据分析题（一百五十一） 紫色沙 数据分析题库数据分析数据挖掘
    在多元线性回归模型中，自变量的选取方法中向前回归法的特点是什么？A.它从完整模型开始，逐步剔除对模型贡献不显著的变量。B.它首先将所有变量包含在模型中，然后逐个检验每个变量的显著性。C.它从没有任何自变量的模型开始，逐步添加每次增加最多解释力度的变量。D.它通过逐步地添加和删除变量来决定哪些变量应该包含在模型中。题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
  • 机器学习本科课程 实验1 线性模型 11egativ1ty 机器学习本科课程机器学习人工智能
    第三章线性模型3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归，线性判别分析（二选一）3.4类别不均衡3.1一元线性回归——Kaggle房价预测使用Kaggle房价预测数据集：打乱数据顺序，取前70%的数据作为训练集，后30%的数据作为测试集分别以LotArea,BsmtUnfSF,GarageArea三种特征作为模型的输入，SalePrice作为模型的输出在训练集上，使用最小二乘法求解模型
  • 第6章 多元线性回归 流焱之舞
    一、遗漏变量偏差遗漏变量偏差是指OLS估计量中存在的偏差，它是在回归变量与遗漏变量相关时产生的。遗漏变量偏差意味着第一个最小二乘假设不成立。其理由如下：由前知一元线性回归模型中的误差项表示除了之外所有决定的因素。若其中某个因素与相关，则意味着误差项与相关。令和的相关系数为，第一个假设不成立而第二个和第三个假设成立，则OLS估计量具有如下极限：（1）无论样本容量是大还是小，遗漏变量偏差问题都存在。（
  • java移位运算 cpu gpu_ND4J求多元线性回归以及GPU和CPU计算性能对比 zhuyuejituan java移位运算cpugpu
    上一篇博客《梯度下降法求多元线性回归及Java实现》简单了介绍了梯度下降法，并用Java实现了一个梯度下降法求回归的例子。本篇博客，尝试用dl4j的张量运算库nd4j来实现梯度下降法求多元线性回归，并比较GPU和CPU计算的性能差异。一、ND4J简介ND4J是DL4J提供的张量运算库，提供了多种张量运算的封装，以下内容复杂于ND4J官网：ND4J和ND4S是JVM的科学计算库，并为生产环境设计，亦
  • 2018-12-06多元线性回归 奈何qiao
    具有多个变量的线性回归也称为“多元线性回归”。多变量示例多个特征的假设函数的多变量形式如下：多变量的假设函数上述的式子如果以房价为例，可以看成房子的基本价格；是每平方米的价格；为每层楼的价格...；是房屋内的平方米数；是楼层数目...使用矩阵乘法的定义，我们的多变量假设函数可以简洁地表示为（我们额外将设为1）：如此的设置可以让和进行矩阵运算。多特征假设函数的矢量化（多元线性回归）
  • 【机器学习 & 深度学习】卷积神经网络简述 为梦而生~ 机器学习深度学习机器学习人工智能深度学习神经网络cnn计算机视觉自然语言处理
    个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！相对完整的机器学习基础教学！⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】决策树（
  • 机器学习4-多元线性回归 dracularking 机器学习机器学习线性回归人工智能
    多元线性回归(MultipleLinearRegression)是线性回归的一种扩展形式，用于建立因变量与多个自变量之间的关系。在简单线性回归中，我们考虑一个因变量和一个自变量之间的线性关系，而多元线性回归允许我们考虑多个自变量对因变量的影响。一般的多元线性回归模型的数学表达式如下：其中：Y是因变量（要预测的目标）。X1,X2,…,Xn是自变量（特征）。β0是截距（模型在X1,X2,…,Xn都为0
  • 机器学习：多项式回归（Python） 捕捉一只Diu 机器学习回归python笔记
    多元线性回归闭式解：closed_form_sol.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init__(self,fit_intercept=True,normalize=True):""":paramfit_intercept:是否训练bias:paramnormalize:是否标准化数据""
  • 【机器学习 & 深度学习】神经网络简述 为梦而生~ 机器学习深度学习机器学习深度学习神经网络人工智能
    个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！相对完整的机器学习基础教学！⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战欢迎订阅！本专栏针对机器学习基础专栏的理论知识，利用python代码进行实际展示，真正做到从基础到实战！往期推荐：【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）【机器学习基础】决策树（
  • jquery实现的jsonp掉java后台 知了ing javajsonpjquery
    什么是JSONP？ 先说说JSONP是怎么产生的： 其实网上关于JSONP的讲解有很多，但却千篇一律，而且云里雾里，对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难，小可不才，试着用自己的方式来阐释一下这个问题，看看是否有帮助。 1、一个众所周知的问题，Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题，甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF，只要是跨域请求，一律不准； 2、
  • Struts2学习笔记 caoyong struts2
    SSH : Spring + Struts2 + Hibernate 三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller) 分层原则:单向依赖，接口耦合 1、Struts2  =  Struts  + Webwork 2、搭建struts2开发环境    a>、到www.apac
  • SpringMVC学习之后台往前台传值方法 满城风雨近重阳 springMVC
    springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种： 1.ModelAndView    通过往ModelAndView中存放viewName：目标地址和attribute参数来实现传参：      ModelAndView mv=new ModelAndView();  mv.setViewName="success
  • WebService存在的必要性？ 一炮送你回车库 webservice
    做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久，Axis  Xfire Axis2 CXF ，他们只有一个功能，发布HTTP服务然后用XML做数据传输。 是的，他们就做了两个功能，发布一个http服务让客户端或者浏览器连接，接收xml参数并发送xml结果。 当在不同的平台间传输数据时，就需要一个都能解析的数据格式。 但是为什么要使用xml呢？不能使json或者其他通用数据
  • js年份下拉框 3213213333332132 java web ee
    <div id="divValue">test...</div>测试 //年份 <select id="year"></select> <script type="text/javascript"> window.onload =
  • 简单链式调用的实现技术 归来朝歌 方法调用链式反应编程思想
    在编程中，我们可以经常遇到这样一种场景：一个实例不断调用它自身的方法，像一条链条一样进行调用 这样的调用你可能在Ajax中，在页面中添加标签： $("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");   也可能在HQ
  • JAVA调用.net 发布的webservice 接口 darkranger webservice
    /** * @Title: callInvoke * @Description: TODO(调用接口公共方法) * @param @param url 地址 * @param @param method 方法 * @param @param pama 参数 * @param @return * @param @throws BusinessException
  • Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。 aijuans Way
    最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序，里面要有可展开的大纲，模糊查找等功能。我这个人说实在的懒，本来是不愿意的，但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系，再加上这也可以巩固自己的js技术，于是就开始开发这个程序，没想到却出了点小问题，我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下： function search(){ var arr=new Array("my
  • 狼和羊，该怎么抉择 atongyeye 工作
    狼和羊，该怎么抉择 在做一个链家的小项目，只有我和另外一个同事两个人负责，各负责一部分接口，我的接口写完，并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的，工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点，协助他完成一些业务型不强的工作。 今天早上到公司没多久，领导就在QQ上给我发信息，让我多协助同事测试，让我积极主动些，有点责任心等等，我听了这话，心里面立马凉半截，首先一个领导轻易说
  • 读取android系统的联系人拨号 百合不是茶 androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
           联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢   关键代码:     1, 使用javabean操作存储读取到的数据 package com.example.bean; /** * * @author Admini
  • ORACLE自定义异常 bijian1013 数据库自定义异常
    实例： CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception ( ParameterA IN varchar2, ParameterB IN varchar2, ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码 ) AS /*以下是一些变量的定义*/ V1 NUMBER; V2 nvarc
  • 查看端号使用情况 征客丶 windows
    一、查看端口 在windows命令行窗口下执行： >netstat -aon|findstr "8080" 显示结果： TCP     127.0.0.1:80         0.0.0.0:0    &
  • 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例 bit1129 wordcount
    Spark Streaming简介   NetworkWordCount代码   /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
  • Struts2 与 SpringMVC的比较 BlueSkator struts2spring mvc
    1. 机制：spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter，这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能：spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计，而sturts是基于类，每次发一次请求都会实例一个action，每个action都会被注入属性，而spring基于方法，粒度更细，但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
  • Hibernate在更新时，是可以不用session的update方法的(转帖） BreakingBad Hibernateupdate
    地址：http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459 public void synDevNameWithItil() {Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式 bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Observable; import java.util.Observer; /** * “观
  • 重置MySQL密码 chenhbc mysql重置密码忘记密码
    如果你也像我这么健忘，把MySQL的密码搞忘记了，经过下面几个步骤就可以重置了（以Windows为例，Linux/Unix类似）： 1、关闭MySQL服务 2、打开CMD，进入MySQL安装目录的bin目录下，以跳过权限检查的方式启动MySQL mysqld --skip-grant-tables  3、新开一个CMD窗口，进入MySQL mysql -uroot  
  • 再谈系统论，控制论和信息论 comsci 设计模式生物能源企业应用领域模型
                               再谈系统论，控制论和信息论     偶然看
  • oracle moving window size与 AWR retention period关系 daizj oracle
    转自： http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147 晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程. SQL> select * from v$version; BANNER -------------------
  • Python版B树 dieslrae python
    话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树... 首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value class Entity(object): '''数据实体''' def __init__(self,key,value)
  • C语言冒泡排序 dcj3sjt126com 算法
    代码示例： # include <stdio.h> //冒泡排序 void sort(int * a, int len) { int i, j, t; for (i=0; i<len-1; i++) { for (j=0; j<len-1-i; j++) { if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
  • 自定义导航栏样式 dcj3sjt126com 自定义
    -(void)setupAppAppearance { [[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]]; [UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
  • 11.性能优化-优化-JVM参数总结 frank1234 jvm参数性能优化
    1.堆 -Xms --初始堆大小 -Xmx --最大堆大小 -Xmn --新生代大小 -Xss --线程栈大小 -XX:PermSize  --永久代初始大小 -XX:MaxPermSize  --永久代最大值 -XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8 -XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
  • nginx日志分割 for linux HarborChung nginxlinux脚本
    nginx日志分割 for linux 默认情况下，nginx是不分割访问日志的，久而久之，网站的日志文件将会越来越大，占用空间不说，如果有问题要查看网站的日志的话，庞大的文件也将很难打开，于是便有了下面的脚本   使用方法，先将以下脚本保存为 cutlog.sh，放在/root 目录下，然后给予此脚本执行的权限   复制代码代码如下: chmo
  • Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 jinnianshilongnian springspring4泛型式依赖注入
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • centOS安装GCC和G++ liuxihope centosgcc
    Centos支持yum安装，安装软件一般格式为yum install .......，注意安装时要先成为root用户。 按照这个思路，我想安装过程如下： 安装gcc：yum install gcc 安装g++： yum install g++ 实际操作过程发现，只能有gcc安装成功，而g++安装失败，提示g++ command not found。上网查了一下，正确安装应该
  • 第13章 Ajax进阶（上） onestopweb Ajax
    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/
  • How to determine BusinessObjects service pack and fix pack blueoxygen BO
    http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/   The table below is helpful. Reference   BOE XI 3.x 12.0.0. y BOE XI 3.0 12.0. x. y BO
  • Oracle里的自增字段设置 tomcat_oracle oracle
    　大家都知道吧，这很坑，尤其是用惯了mysql里的自增字段设置，结果oracle里面没有的。oh，no 　　我用的是12c版本的，它有一个新特性，可以这样设置自增序列，在创建表是，把id设置为自增序列 create table t ( id 　　 　　 number generated by default as identity (start with 1 increment b
  • Spring Security（01）——初体验 yang_winnie springSecurity
    Spring Security（01）——初体验     博客分类： spring Security Spring Security入门安全认证        首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件，该文件就专门用来作为Spring Security的配置
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他