- 2小时学懂【多元统计分析】——聚类分析(R语言)
木小鹿
多元统计R语言代码机器学习算法人工智能开发语言数据挖掘数据分析
聚类分析是一种无监督学习方法,用于将相似的观测值(或对象)分组到集群中。下面我将展示如何使用几种常见的聚类方法:K-均值(K-means)、层次聚类(HierarchicalClustering)和DBSCAN。1.K-均值聚类(K-meansClustering)K-均值是一种迭代的聚类算法,它将数据划分为K个预定义的集群。#加载需要的包library(cluster)#假设我们有一些二维数据s
- python可以构建sem模型_结构方程模型(SEM)可用于微生态研究及R语言实现
weixin_39650139
python可以构建sem模型
导读结构方程模型(StructuralEquationModeling,SEM)是一种能基于变量之间的协方差矩阵分析多变量之间结构关系的多元统计分析方法,也被称为协方差结构模型。该方法是因子分析和多元回归分析的结合,可用于分析被测变量与潜在变量之间的结构关系,替代多重回归、通径分析、因子分析、协方差分析等分析方法。结构方程模型能在一次分析中估计多个相互关联的变量之间的依赖关系而受到研究者的青睐。早
- 多元统计分析课程论文-聚类效果评价
talle2021
数据分析机器学习聚类数据挖掘机器学习
数据集来源:UnsupervisedLearningonCountryData(kaggle.com)代码参考:Clustering:PCA|K-Means-DBSCAN-Hierarchical||Kaggle基于特征合成降维和主成分分析法降维的国家数据集聚类效果评价目录1.特征合成降维2.PCA降维3.K-Means聚类3.1对特征合成降维的数据聚类分析3.2对PCA降维的数据聚类分析摘要:本
- 多个总体均值的检验(二)
亦旧sea
均值算法算法
霍特林T方分布(Hotelling'sT-squaredistribution)是多元统计分析中的一种分布。它是由美国数学家哈罗德·霍特林(HaroldHotelling)于1931年提出的,用于描述多个变量之间的关系。霍特林T方分布是基于多元正态分布的推广,用于研究多个变量之间的线性关系。它可以用于比较两个或多个样本的均值向量是否不同,或者用于检验回归模型的系数。和普通的T分布类似,霍特林T方分
- 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
- 多元统计分析 Python 主成分分析 PCA
Cistanche Herba
Pythonpythonsklearn
图像分类二值图像(黑白图像):图像像素只有两种元素(黑色、白色),0表示黑色、1表示白色,没有过度灰度图像:图像像素由量化的灰度级来描述图像,没有彩色信息,灰度级分256等,0表示黑色,255表示白色彩色图像(RGB图像):RGB表示红色、绿色和蓝色三色通道,计算机里所有颜色都是按不同比例组成,RGB是图像处理中最基本、最常用、面向硬件的颜色空间的光混合体系降维思想在实际问题中,变量之间可能存在一
- 2022年多元统计分析期末试题
倒杯Whisky
应用多元统计分析应用多元统计分析多元统计分析多元统计分析期末试卷
2023年多元统计分析期末试题1.试论述系统聚类、动态聚类和有序聚类的异同之处。2、设X{X}X~N3{N_3}N3(μ,Σ),其中X{X}X~(X1{X_1}X1,X2{X_2}X2,X3{X_3}X3),μ=(1,-2,3)‘,Σ=[111132122]\begin{bmatrix}1&1&1\\1&3&2\\1&2&2\end{bmatrix}111132122(1)试求3X1-4X2+5X
- 2022年多元统计分析期中试卷
倒杯Whisky
应用多元统计分析应用多元统计分析多元统计分析多元均值检验多元回归分析
多元正态均值检验一、去年卖出的一岁牛犊的平均身高为51英寸,平均背脂厚度是0.3英寸,平均肩高是56英寸。已知今年卖出的76头一岁牛犊的3项平均指标为(50,0.2,54)‘,样本协差阵及其逆矩阵为S=[3.00−0.0532.97−0.0530.008−0.052.97−0.054.00]S=\left[\begin{matrix}3.00&-0.053&2.97\\-0.053&0.008&-
- R语言在生态环境领域中的实践技术应用
梦想的初衷~
生态水文生态环境r语言开发语言
R语言作为新兴的统计软件,以开源、自由、免费等特点风靡全球。生态环境领域研究内容广泛,数据常多样而复杂。利用R语言进行多元统计分析,从复杂的现象中发现规律、探索机制正是R的优势。为此,以鱼类、昆虫、水文、地形等多样化的生态环境数据为例,在R语言的基本操作介绍基础上,利用vegan、ade4、adespatial、stats、cluster、dendextend等多个程序包分析数据的分布、相关性、回
- 各地区城镇居民人均全年消费的因子分析--基于R
小白0126
数学建模r语言矩阵数据分析算法最小二乘法
(该题来自《多元统计分析-基于R》第七章课后习题最后一题)我国2017年各地区城镇居民人均全年消费数据如下表1所示(表中数据放在文末),这些指标分别从食品烟酒(),衣着(),居住(),生活用品及服务(),交通通信(),教育文化娱乐(),医疗保健和其他用品()及服务()八个方面来描述消费情况,试对这些数据进行因子分析。表1先读取数据,求消费数据指标间的相关系数矩阵,R程序如下d6.7<-read.c
- 3.多元统计分析
Plenari
学习多元统计分析与R语言截屏。但是我不会R,只会Python。所以只是用来学习一些方法。第一章概述1.1目录目录第二章多元数据的数学表达2.1R:用矩阵表示数据。行代表样本,列代表特征值。2.2Python用Python简单实现。numpy;pandas;scipy求特征根,离差,协方差,相关系数2.1多元数据显示R:可视化类别箱尾图第三章多元数据的直观表示3.1星象图每个颜色代表一个维度。星象图
- R语言生物群落(生态)数据统计分析与绘图实践技术
weixin_贾
地理遥感生态模型生态系统服务景观格局r语言经验分享
R语言作的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而复杂,涉及众多统计分析方法。本内容以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线,通过多个来自经典研究中的实例,详细讲述各方法的R语言实现途径。主要特点为聚焦生态学研究领域,从R语言基础操作和作图、数据准备整理,到各种数量分析方法的应用情景分析,实现从数据
- R语言生物群落(生态)数据统计分析与绘图丨R语言基础、tidyverse数据清洗、多元统计分析、随机森林模型、回归及混合效应模型、结构方程模型、统计结果作图
小艳加油
生态r语言生物群落生态结构方程模型贝叶斯
R语言的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而复杂,涉及众多统计分析方法。本教程以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线,通过多个来自经典研究中的实例,详细讲述各方法的R语言实现途径(详见教学内容)。主要特点为聚焦生态学研究领域,从R语言基础操作和作图、数据准备整理,到各种数量分析方法的应用情景分
- R语言生物群落(生态)数据统计分析与绘图实践技术应用
梦想的初衷~
生态r语言开发语言
R语言作的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而复杂,涉及众多统计分析方法。本课程以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线,通过多个来自经典研究中的实例,详细讲述各方法的R语言实现途径(详见教学内容)。主要特点为聚焦生态学研究领域,从R语言基础操作和作图、数据准备整理,到各种数量分析方法的应用情景
- R语言生物群落(生态)数据统计分析与绘图实践技术应用
思考的小猴子
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R语言作的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而复杂,涉及众多统计分析方法。以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线,通过多个来自经典研究中的实例,详细讲述各方法的R语言实现途径(详见教学内容)。主要特点为聚焦生态学研究领域,从R语言基础操作和作图、数据准备整理,到各种数量分析方法的应用情景分析,
- R语言生物群落(生态)数据统计分析与绘图实践技术应用
Mr.靳靳477302280
r语言生态农业r语言开发语言
R语言作的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而复杂,涉及众多统计分析方法。本课程以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线,通过多个来自经典研究中的实例,详细讲述各方法的R语言实现途径(详见教学内容)。课程的主要特点为聚焦生态学研究领域,从R语言基础操作和作图、数据准备整理,到各种数量分析方法的应
- 2023年多元统计分析期末试题
倒杯Whisky
应用多元统计分析多元统计分析期末试卷判别分析聚类分析K均值法主成分分析因子分析
一、简答题1、试述距离判别法、Fisher判别法和贝叶斯判别法的异同。二、2、设X{X}X~N2{N_2}N2(μ,Σ),其中X{X}X~(X1{X_1}X1,X2{X_2}X2,X3{X_3}X3),μ=(μ1{μ_1}μ1,μ2{μ_2}μ2)',Σ=[σ12ccσ22]\begin{bmatrix}{σ_1^2}&c\\c&{σ_2^2}\end{bmatrix}[σ12ccσ22](1)证
- 回归分析例题(多元统计分析期末复习)
倒杯Whisky
应用多元统计分析回归分析多元统计分析多元回归分析例题多元统计分析期末应用多元统计分析
例一例二一元线性回归解:(1)y=a^\hat{a}a^+b^\hat{b}b^x,求线性回归方程即求出a^\hat{a}a^和b^\hat{b}b^而b^\hat{b}b^=LxyLxx{{L_{xy}}\over{L_{xx}}}LxxLxy所以我们首先需要计算Lxy{L_{xy}}Lxy和Lxx{L_{xx}}Lxx:所以b^\hat{b}b^=LxyLxx{{L_{xy}}\over{L_
- 聚类分析例题 (多元统计分析期末复习)
倒杯Whisky
应用多元统计分析聚类分析多元统计分析k-means动态聚类法系统聚类法最长距离法类平均法
例一动态聚类,K-means法,随机选取凝聚点(题目直接给出)已知5个样品的观测值为:1,4,5,7,11。试用K均值法分为两类(凝聚点分别取1,4与1,11)解:以1,4为例STEP1确定凝聚点:X1和X5STEP2确定初始分类,G1(0){G_1^{(0)}}G1(0)={x1,x2,x3},G2(0){G_2^{(0)}}G2(0)={x4,x5}STEP3重新计算各类的重心,以其作为新的凝
- 判别分析例题(多元统计分析期末复习)
倒杯Whisky
应用多元统计分析概率论判别分析多元统计分析例题判别分析例题贝叶斯判别准则距离判别准则
例一解:(1)距离判别准则,使用马氏距离来判断,样品到第i个总体的马氏距离为di2(x)={d_i^2}(x)=di2(x)=(x−μi)2σi2(x-{μ_i})²\over{σ_i^2}σi2(x−μi)2分别计算出样品x=2.5到三个总体的距离为:应选择距离最小的,即d32(x){d_3^2}(x)d32(x),所以按照距离判别准则应把样品归为G3{G_3}G3(2)样品属于总体i的后验概率
- 主成分分析例题 (多元统计分析期末复习)
倒杯Whisky
应用多元统计分析主成分分析多元统计分析信息提取率贡献率特征值和特征向量
例一给定X的协差阵,对其进行主成分分析,(1)求出每个主成分的贡献率;(2)求出每个原始变量的信息提取率;解:对于主成分分析的题,一般来说,题目给定一个协方差阵,不管怎样先求出特征值和特征向量。Step1计算特征根解∣Σ−λI∣|Σ-λI|∣Σ−λI∣=0,得:λ1λ_1λ1=2,λ2λ_2λ2=2,λ3λ_3λ3=1(λ1λ_1λ1≥λ2λ_2λ2≥λ3λ_3λ3)如果解出来不确定或者解不出来的
- 因子分析例题(多元统计分析期末复习)
倒杯Whisky
应用多元统计分析线性代数大数据数据分析
例一设某客观现象可用X{X}X=(X1{X_1}X1,X2{X_2}X2,X3{X_3}X3)’来描述,在因子分析时,从约相关阵出发计算特征值为λ1{λ_1}λ1=1.754,λ2{λ_2}λ2=1,λ3{λ_3}λ3=0.255。由于(λ1{λ_1}λ1+λ2{λ_2}λ2)/(λ1{λ_1}λ1+λ2{λ_2}λ2+λ3{λ_3}λ3)>85%,所以找前两个特征值所对应的公共因子即可,又知λ1
- 多元统计分析 样本均值的假设检验例题
倒杯Whisky
应用多元统计分析python大数据数据分析
例一大学生的素质高低要受各方面因素的影响,其中包括家庭环境与家庭教育(x1)、学校生活环境(x2)、学校周围环境(x3)和个人向上发展的心理动机(x4)等。从某大学在校学生中抽取了20人对以上因素在自己成长和发展过程中的影响程度给予评分(以9分制),数据如下表所示:假定x=(x1,x2,x3,x4)’服从四元正态分布。试检验:H0{H_0}H0:μ=μ0{μ_0}μ0=(7,5,4,8),H1{H
- 2023数维杯数学建模竞赛思路模型代码
C灿灿数模
数学建模
目录一.思路模型见文末名片,比赛开始第一时间更新二数维杯常用算法之主成分分析法(PCA)三.MATLAB代码四.数维杯建模思路获取见此一.思路模型见文末名片,比赛开始第一时间更新二数维杯常用算法之主成分分析法(PCA)主成分分析法(PCA)是一种高效处理多维数据的多元统计分析方法,将主成分分析用于多指标(变量)的综合评价较为普遍。笔者自从本科学习数学建模就开始接触该方法,但是一直没有系统地整理过,
- SPASS多元统计分析在无人机航线精度方面的综合评价
图腾WOLF
数据分析算法windows
SPASS多元统计分析在无人机航线精度方面的综合评价无人机作为获取低空航空影像的载体,其航线飞行精度直接决定影像的质量与后期图像数据处理精度。GPS/IMU系统作为无人机目标航点及任务航点导航与定位的主要控制系统,其可靠性决定了航线飞行质量。基于此,对GPS/IMU获取的数据进行了定量分析。首先,应用因子分析模型将影响航线精度的五类因素(偏离度、航向点间距、旁向点间距、横滚角、俯仰角、方向角)归化
- R语言生物群落(生态)数据统计分析与绘图
xiao5kou4chang6kai4
生态生物统计经验分享学习方法笔记
R语言作的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而复杂,涉及众多统计分析方法。本课程以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线,通过多个来自经典研究中的实例,详细讲述各方法的R语言实现途径聚焦生态学研究领域,从R语言基础操作和作图、数据准备整理,到各种数量分析方法的应用情景分析,实现从数据整理到分析结
- R语言生物群落数据统计分析应用实践技术
zmjia111
生态地质水文
R语言作的开源、自由、免费等特点使其广泛应用于生物群落数据统计分析。生物群落数据多样而复杂,涉及众多统计分析方法。本次以生物群落数据分析中的最常用的统计方法回归和混合效应模型、多元统计分析技术及结构方程等数量分析方法为主线,通过多个来自经典研究中的实例,详细讲述各方法的R语言实现途。主要特点为聚焦群落生态学研究领域,从R语言基础操作和作图、数据准备整理,到各种数量分析方法的应用情景分析,实现从数据
- 【案例实践】R语言多元数据统计分析在生态环境中的实践应用
吹翻书页的风
农林生态遥感数据语言统计分析环境科学r语言多元数据统计分析线性回归生物群落分析
R语言生物群落分析绘图、多元统计分析、CMIP6、遥感碳储量、GEE林业、InVEST等生态环境领域研究中常常面对众多的不同类型的数据或变量,当要同时分析多个因变量(y)时需要用到多元统计分析(multivariatestatisticalanalysis)。多元统计分析内容丰富,应用广泛,是非常重要和实用的多元数据分析方法和统计工具,其中分类(classification)/分组(groupin
- R语言在生态环境领域中的应用
xiao5kou4chang6kai4
生态环境生物r语言开发语言
R语言作为新兴的统计软件,以开源、自由、免费等特点风靡全球。生态环境领域研究内容广泛,数据常多样而复杂。利用R语言进行多元统计分析,从复杂的现象中发现规律、探索机制正是R的优势。为此,本课程以鱼类、昆虫、水文、地形等多样化的生态环境数据为例,在R语言的基本操作介绍基础上,利用vegan、ade4、adespatial、stats、cluster、dendextend等多个程序包分析数据的分布、相关
- R语言在生态环境领域中的实践技术应用
Mr.靳靳477302280
生态r语言环境r语言生态环境
R语言作为新兴的统计软件,以开源、自由、免费等特点风靡全球。生态环境领域研究内容广泛,数据常多样而复杂。利用R语言进行多元统计分析,从复杂的现象中发现规律、探索机制正是R的优势。为此,以鱼类、昆虫、水文、地形等多样化的生态环境数据为例,在R语言的基本操作介绍基础上,利用vegan、ade4、adespatial、stats、cluster、dendextend等多个程序包分析数据的分布、相关性、回
- 设计模式介绍
tntxia
设计模式
设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大(http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander)的早期作品。他经常发表一些作品,内容是总结他在解决设计问题方面的经验,以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天,亚历山大突然发现,重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。
亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
- android高级组件使用(一)
百合不是茶
androidRatingBarSpinner
1、自动完成文本框(AutoCompleteTextView)
AutoCompleteTextView从EditText派生出来,实际上也是一个文本编辑框,但它比普通编辑框多一个功能:当用户输入一个字符后,自动完成文本框会显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个菜单项之后,AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。
使用AutoCompleteTex
- [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘
comsci
网络
如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....
这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入
&nbs
- 自写简单Redis内存统计shell
商人shang
Linux shell统计Redis内存
#!/bin/bash
address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666"
hosts=(${address//,/ })
sfile="staticts.log"
for hostitem in ${hosts[@]}
do
ipport=(${hostitem
- 单例模式(饿汉 vs懒汉)
oloz
单例模式
package 单例模式;
/*
* 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个
* 单例模式种的《 懒汉模式》
* */
public class Singleton {
//01 将构造方法私有化,外界就无法用new Singleton()的方式获得实例
private Singleton(){};
//02 申明类得唯一实例
priva
- springMvc json支持
杨白白
json springmvc
1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库,因此需要先引入jackson包
2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入
@RequestMapping("helloJson")
public @ResponseBody
JsonTest helloJson() {
- android播放,掃描添加本地音頻文件
小桔子
最近幾乎沒有什麽事情,繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能,就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道,可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的,我覺得應該掃描設備上的所有文件,過濾出音頻文件,每個文件實例化為一個實體,記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想,
- oracle常用命令
aichenglong
oracledba常用命令
1 创建临时表空间
create temporary tablespace user_temp
tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf'
size 50m
autoextend on
next 50m maxsize 20480m
extent management local
- 25个Eclipse插件
AILIKES
eclipse插件
提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug,它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去,能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具,它提供了
- Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交
baalwolf
spring mvc
原理:在新建页面中Session保存token随机码,当保存时验证,通过后删除,当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了,所有无法验证通过。
1.新建注解:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
- 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解
bijian1013
JavaScript
“闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》
看以下代码:
<script type="text/javascript">
function outer() {
var i = 10;
return f
- AngularJS Module类的方法
bijian1013
JavaScriptAngularJSModule
AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动,它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。
一.Main方法在哪里
如果你是从Java或者Python编程语言转过来的,那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里?这个把所
- [Maven学习笔记七]Maven插件和目标
bit1129
maven插件
插件(plugin)和目标(goal)
Maven,就其本质而言,是一个插件执行框架,Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的,一个插件可以有1个或者几个目标,比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile,即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标
使用插件和目标使得我们可以干预
- 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略
bit1129
hadoop
1. Hadoop的三种调度策略
Hadoop提供了3中作业调用的策略,
FIFO Scheduler
Fair Scheduler
Capacity Scheduler
以上三种调度算法,在Hadoop MR1中就引入了,在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度
2. 多用户资源共享的调度
- Nginx使用Linux内存加速静态文件访问
ronin47
Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快,可以把放在磁盘中的文件,映射到内存中,减少高并发下的磁盘IO。
先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res,站点所对应文件原始存储路径:/opt/web/res
shell脚本非常简单,思路就是拷贝资源文件到内存中,然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下:
- 关于Unity3D中的Shader的知识
brotherlamp
unityunity资料unity教程unity视频unity自学
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
- CopyOnWriteArrayList vs ArrayList
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
/**
* 总述:
* 1.ArrayListi不是线程安全的,CopyO
- 内存中栈和堆的区别
chicony
内存
1、内存分配方面:
堆:一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下:new、malloc、delete、free等等。
栈:由编译器(Compiler)自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
- 回答一位网友对Scala的提问
chenchao051
scalamap
本来准备在私信里直接回复了,但是发现不太方便,就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服,但又觉得比较晦涩,例如一例,Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2),可否说下最后那个函数做了什么,真正在开发的时候也会如此简洁?谢谢
先回答一点,在实际使用中,Scala毫无疑问就是这么简单。
- mysql 取每组前几条记录
daizj
mysql分组最大值最小值每组三条记录
一、对分组的记录取前N条记录:例如:取每组的前3条最大的记录 1.用子查询: SELECT * FROM tableName a WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
- HTTP深入浅出 http请求
dcj3sjt126com
http
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP,使HTTP客户(如Web浏览器)能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务,HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议,无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接,这意味着当一个客户端向服务器端发出请求,然后We
- 判断MySQL记录是否存在方法比较
dcj3sjt126com
mysql
把数据写入到数据库的时,常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在,然后决定是否要写入。
我这里总结了判断记录是否存在的常用方法:
sql语句: select count ( * ) from tablename;
然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费,我们只是想判断记录记录是否存在,没有必要全部都查出来。
- 对HTML XML的一点认识
e200702084
htmlxml
感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料
HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
节点
根据 DOM,HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
DOM 是这样规定的:
整个文档是一个文档节点
每个 HTML 标签是一个元素节点
包含在 HTML 元素中的文本是文本节点
每一个 HTML 属性是一个属性节点
注释属于注释节点
Node 层次
- jquery分页插件
genaiwei
jqueryWeb前端分页插件
//jquery页码控件// 创建一个闭包 (function($) { // 插件的定义 $.fn.pageTool = function(options) { var totalPa
- Mybatis与Ibatis对照入门于学习
Josh_Persistence
mybatisibatis区别联系
一、为什么使用IBatis/Mybatis
对于从事 Java EE 的开发人员来说,iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了,在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射(O/R Mapping)解决方案盛行之前,iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天,iBatis 凭借着易学易用、
- C中怎样合理决定使用那种整数类型?
秋风扫落叶
c数据类型
如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。
&nbs
- maven问题
zhb8015
maven问题
问题1:
Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题
eclipse创建maevn web项目,在选择maven_archetype_web原型后,默认只有src/main/resources这个Source Floder。
按照maven目录结构,添加src/main/ja
- (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理
spjich
javaandrodipn推送
在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中,已经描述了整个推送服务器的启动过程,并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类,今天我将继续往下分析下面的核心代码,主要分为3大块,链接创建,消息的发送,链接关闭。
先贴一段XmppIoHandler的部分代码
/**
* Invoked from an I/O proc
- 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题
中华好儿孙
JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]);
$.ajax({
type:'post',
url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile",
data:formData,
async: false,
ca
- mybatis常用jdbcType数据类型
ysj5125094
mybatismapperjdbcType
MyBatis 通过包含的jdbcType
类型
BIT FLOAT CHAR