snakeshj
snakeshj

参数估计

1.矩估计（）

  根据辛钦大数定理，可知样本矩在一定程度上可以逼近总体矩，因此可以用样本矩来估计总体矩。

通常按照矩的阶数从1到k列出k个样本等于总体矩的方程，从而求出待估参数。

  最简单的矩估计法是用一阶样本原点矩来估计总体的期望而用二阶样本中心矩来估计总体的方差.


2.极大似然估计（）

   随机事件E中有n个可能结果A1,A2,A3……An，今做一次实验结果是Ai发生，则认为事件Ai在这n个可能结果中出现的概率最大。 

求极大似然函数估计值的一般步骤：

　　（1） 写出似然函数；

　　（2） 对似然函数取对数，并整理；

　　（3） 求导数 ；

　　（4） 解似然方程

 

 

你可能感兴趣的:(probability)

  • PDF和CDF 薛定谔的猫_大雪 概率论
    在概率论和统计学中，PDF和CDF是两种描述随机变量分布的重要函数：ProbabilityDensityFunction(PDF)：概率密度函数是用来描述连续随机变量可能取值的概率分布的函数。对于一个连续型随机变量X，其PDFf(x)定义为在某个取值x处的概率密度，即X在该值附近出现的概率密度。PDF的积分可以得到概率，即在某个区间内随机变量出现的概率。CumulativeDensityFunct
  • A brief review of probability theory 世界上的一道风
    AbriefreviewofprobabilitytheoryFundamentalrulesproductrule:yieldchainrule:sumrule:Bayesrule:Quantiles(分位数)cdf是，逆函数是，分位数的作用是，有,表示的意思是。也就是说，是一个概率值，代入累积分布的逆函数中，返回的是对应概率面积的截断点：根据公式测试：importnumpyasnpimport
  • 【机器学习与R语言】12- 如何评估模型的性能？ 生物信息与育种
    1.评估分类方法的性能拥有能够度量实用性而不是原始准确度的模型性能评价方法是至关重要的。3种数据类型评价分类器：真实的分类值；预测的分类值；预测的估计概率。之前的分类算法案例只用了前2种。对于单一预测类别，可将predict函数设定为class类型，如果要得到预测的概率，可设为为prob、posterior、raw或probability等类型。predict大部分情况下返回对结果不同水平的预测概
  • 趣学贝叶斯统计：概率密度分布(probability density function) Ashleyxxihf 趣学贝叶斯统计r语言算法pdf概率论
    目录1.分布:PDF与PMFPDFPMF2.将概率密度函数应用于我们的问题用积分量化连续分布积分度量变化率：导数3.R语言实践4.小结1.分布:PDF与PMFPDFPDF定义在连续值上。在连续型随机变量的情况下，具体取某个数值的概率是0，因此PDF并不直接给出某个点的概率，而是给出了在某个区间内随机变量出现的概率密度。在数学上，PDF就是定义在连续值上的概率密度函数。概率密度函数（probabil
  • Echarts绘制任意数据的正态分布图 tsunami_______ Vueecharts前端javascript
    一、什么是正态分布正态分布，又称高斯分布或钟形曲线，是统计学中最为重要和常用的分布之一。正态分布是一种连续型的概率分布，其概率密度函数（ProbabilityDensityFunction，简称PDF）可以通过一个平均值（μ，mu）和标准差（σ，sigma）来完全描述。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准
  • CDF和PDF的比较 武小胖儿 数学知识
    以下内容来自ChatGPT，科技改变生活CumulativeDistributionFunction(CDF)（累积分布函数）和ProbabilityDensityFunction(PDF)（概率密度函数）是统计学和概率论中两个重要的概念，用于描述随机变量的性质。它们之间的区别如下：定义：CDF（累积分布函数）：CDF表示一个随机变量小于或等于某个特定值的概率。对于随机变量X，其CDF通常表示为F
  • 7/3 Learning essay of probability rusty6kimo
    TodayIlearnedanothernicepropertofPascal'striangle.ChoosingKpeoplefromNpeopleequalstothenumberofwaysofchoosingk-1peoplefromN-1people,plusthenumberofwaysofchoosingKpeoplefromN-1people.It'seasyandveryint
  • 指数随机变量 泊松过程跳_随机过程学习笔记(1)：指数分布与泊松过程 姐姐妹妹向前冲 指数随机变量泊松过程跳
    笔记主要基于中文版《应用随机过程IntroductiontoProbabilityModels》(SheldonM.Ross)，只有非常少的一部分是我自己的注解。写这个笔记的目的是自己复习用，阅读需要一定的微积分和概率论基础。本人为初学者，且全部为自学，如果笔记中有错误，欢迎指正。提示：概率论和指数分布作为本节的基础，我把一些重要公式写在开头，但是可以直接从泊松过程开始阅读，在泊松过程中用到相关知
  • UVA11181条件概率 Probability|Given DBWG 洛谷算法概率论
    条件概率Probability|Given-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)样例解释：需要学习条件概率和贝叶斯定理//12-0.1*0.2*(1-0.3)==0.014//1-30.1*0.8*0.3==0.024//-230.9*0.2*0.3==0.054//0.092//(0.014+0.024)/0.092==0.413043包含1的概率除以所有情况的概率之和就是1买
  • 趣学贝叶斯统计：逻辑与二项分布 Ashleyxxihf Python与统计统计概率论开发语言Courserapython
    目录前言关键词：第三章逻辑第四章创建二项分布1.二项分布的结构2.组合学（combinatorics）3.计算期期望结果概率4.代码总结前言高中时概率与统计中，大家学过逻辑符号、二项分布。今天我们重新复习一下基本知识，系统梳理推导过程，并稍微进阶到代码和库的运用中。关键词：ANDORBUT二项分布概率质量函数（probabilitymassfunction，PMF）累计分布函数(Cumulativ
  • 0410 Probability-learning summary rusty6kimo
    Wesaythatifwkhasaprobabilitypk,pk,kmorethan1,itwouldbeadiscreteprobabilitydistribution.probabilityofAassociateswithAthesumofthoseofprobabilitiesthatcomprisesA.Comprise:ifwesaythatsomethingcomprisesofs
  • 一篇文章搞懂G1收集器 pedro7
    一、何为G1收集器TheGarbage-First(G1)garbagecollectorisaserver-stylegarbagecollector,targetedformultiprocessormachineswithlargememories.Itattemptstomeetgarbagecollection(GC)pausetimegoalswithhighprobabilitywh
  • NLP——数学基础 晴晴_Amanda 自然语言处理
    文章目录概率论基础概率(probability)最大似然估计(maximumlikelihoodestimation)条件概率(conditionalprobability)全概率公式(fullprobability)贝叶斯公式(Bayes’theorem)贝叶斯决策理论(Bayesiandecisiontheory)最小错误率贝叶斯决策最小风险贝叶斯决策二项式分布(binomialdistrib
  • 可控概率抽奖算法 小松聊PHP进阶 PHP面试算法phpmysql后端
    说明本文PHP语言去实现，只实现核心可控概率引擎，库存判断等其它业务需要其它代码配合实现。代码/***@function封装可控概率的抽奖功能*@param$arrarray数据集合*@param$weight_keystring权重字段*@returnarray被选中的元素*/functioncontrollableProbability($arr,$weight_key='weight'){$
  • 15th June Learning summary of probability rusty6kimo
    Todaywecontinueddiggingouthowtocalculateandwhattheprinciplesofitiswithunorderedsets(repetitionallowed).Andatthelast,thereisaformulan(N-1)/N-1(nobjectsinarow,chosenfromNobjects)waitingtobeverified,expe
  • 条件概率、全概率和贝叶斯公式 mjiansun 常用数学知识
    1、条件概率公式设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditionalprobability)为：P(A|B)=P(AB)/P(B)分析：一般说到条件概率这一概念的时候，事件A和事件B都是同一实验下的不同的结果集合，事件A和事件B一般是有交集的，若没有交集（互斥），则条件概率为0，例如：①扔骰子，扔出的点数介于[1,3]称为事件A，扔出的点数介于[
  • 129/200 果大喵喵
    #All-inModeYoudon'thavetostayonthetabletogambling.Itisallmattersofpatience.Unrespectofprobability,algorithm,plusextravagantwishesandtemptationsofagoodreturn,whichisnotaccordwitheffortsyoumade.Thisiswh
  • 【学习笔记】一位概率交易者的心得（三） 坤乾泰
    Probability.jpg【不要怕交易成功率低】我经常看到有人拿出自己的交易记录，显示胜率高达90%，甚至是100%，的确令人羡慕。但是，我做不到，恐怕这辈子也做不到。经过多年的实战统计，趋势跟踪系统的胜率在40%左右，也无法达到90%甚至100%的高胜率，但幸运的是，这么多年跟踪交易下来，虽然从次数上看，输多赢少，而且这几年市场总的趋势也是震荡下跌的，但从资金上来看，还是盈利的。我的交易成功
  • python三维数据增强_Python数据增强(data augmentation)库--Augmentor 使用介绍 weixin_39973410 python三维数据增强
    Augmentor使用介绍原图1.random_distortion(probability,grid_height,grid_width,magnitude)最终选择参数为p.random_distortion(probability=0.8,grid_height=3,grid_width=3,magnitude=6)其他参数效果：magnitude和grid_width,grid_heigh
  • 【学习笔记】交易就是概率游戏（二）概率与交易系统 坤乾泰
    Probability.jpg【用概率支撑交易系统】既然知道交易的最终结果取决于概率，我们首先要做的自然是设法知道这个概率。如果你连自己在市场上获取利润的概率是多少都不知道，那奉劝你还是早日离开为妙。要知道这个概率，你就必须采用同样的衡量标准（一致性原则）。想知道抛硬币出现正反面的概率，你就得不断地抛同一枚硬币，这样得出的结论才有意义。接下来要做的，就是采用这个交易系统，以便知道它和概率相关的一些
  • 27th June Learning summary of probability rusty6kimo
    TodayIgotintothebeginningofnewphaseonbinomialcoefficient,whichI'vetouchedalittlebitbefore,it'ssomethingabout2powertothenumber.Likehowmanywaysyoucangettwoheadsofflippingcoinsbysixtimes,itisequivalentto
  • Statistics with Python 统计学理论 Ashleyxxihf Python与统计python开发语言统计java
    目录前言ProbabilitysamplingNon-probabilitysampling:使数据有效的方法样本分布前言本文帮你梳理了高中数学统计的进阶版知识（真的只是稍难一点），帮你了解python处理数据时，部分方法背后的原理。Probabilitysampling1.Inferentialstatistics推论从总体中抽取样本数据，对总体进行预测。HypothesisTesting:Th
  • 密码学理论03：计算安全性（Computational Security） untypical_Idealism 密码学安全
    真实世界的密码方案目标：cannotbebrokenwithreasonablecomputingpowerwithreasonableprobability.——不能用合理的计算能力以合理的概率破解。计算性安全仅针对计算有限的对手的安全性。安全性可能以非常小的可能性失败。两种方法：具体方法：用于讨论具体实例化的安全性。它通过明确限制任何（随机化的）攻击者在指定时间内运行的最大成功概率来量化密码方
  • sklearn.svm.SVC 参数说明 人鱼线 机器学习
    sklearn中的SVC函数本身这个函数也是基于libsvm实现的，所以在参数设置上有很多相似的地方。（PS:libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO）。sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel='rbf',degree=3,gamma='auto',coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size
  • [Probability] Conditional Probability EricWang1358 STAProbability
    ConditionalProbability:IfAandBareeventswithP(B)>0,thentheconditionalprobabilityofAgivenB,denotedbyP(A|B),isdefinedasP(A|B)=P(A∩B)/P(B)TwoChildren:(Twochildren).MartinGardnerposedthefollowingpuzzleinth
  • Lintcode-背包问题IX 爱秋刀鱼的猫
    题目Youhaveatotalof10*nthousandyuan,hopingtoapplyforauniversityabroad.Theapplicationisrequiredtopayacertainfee.GivethecostofeachuniversityapplicationandtheprobabilityofgettingtheUniversity'soffer,andthe
  • 威尔·库尔特《趣学贝叶斯统计：橡皮鸭、乐高和星球大战中的统计学》学习笔记（1）：以A/B测试为例学习贝叶斯统计 feiyu66666 数学学习笔记其他概率论数学建模
    主要是新学期的概率论的作业要求：Writeasummary(nomorethan¾ofapage)ofyourexperiencewithanapplicationofprobabilitytoareal-lifesituation(e.g.,anengineeringproblem.–Howwasprobabilityusedtomodelthephenomena/situation?–Howw
  • 复高斯分布的概率密度函数 probability distribution functions (PDFs) 快把我骂醒 笔记
    文章目录服从复高斯分布的单个标量的pdf服从复高斯分布的向量的pdf服从复高斯分布的矩阵的pdf例子服从复高斯分布的单个标量的pdf复高斯分布（ComplexGaussianDistribution）是一种描述复数随机变量的概率分布。对于一个复随机变量(Z)，其复高斯分布的概率密度函数（ProbabilityDensityFunction,PDF）通常表示为：[fZ(z)=1πσ2e−∣z−μ∣2
  • Balance Of Probability-004 allllllison
    四，UnnecessaryThingsareOurOnlyNecessities上一次与探长先生共进晚餐给在Mycroft心里留下的阴影还没有完全散去，他就发现自己又和那人坐在了同一张桌前。“这是为了商谈正事。”专门下车为Greg打开黑亮的侧门的时候，他是这么说的。这是个轻而易举就能被识破的谎言。如果真的是如同以往的‘汇报工作’，他们完全可以将谈话在车里进行，将关于Sherlock的新消息留在伦敦
  • 概率生成函数（[CTSC2006] 歌唱王国 题解） 溶解不讲嘿 数论算法推荐算法概率论笔记
    定义概率生成函数（ProbabilityGeneratingFunction，PGF，通常情况下以随机变量XXX在非负整数集合N\mathbb{N}N上为前提），顾名思义，即为概率的生成函数，或者说，如果数列{pn}\{p_n\}{pn}满足P(X=i)=piP(X=i)=p_iP(X=i)=pi（即{pn}\{p_n\}{pn}为XXX的概率质量函数PMF所构成的数列），那么称{pn}\{p_n
  • html 周华华 html
    js 1，数组的排列 var arr=[1,4,234,43,52,]; for(var x=0;x<arr.length;x++){    for(var y=x-1;y<arr.length;y++){      if(arr[x]<arr[y]){     &
  • 【Struts2 四】Struts2拦截器 bit1129 struts2拦截器
    Struts2框架是基于拦截器实现的，可以对某个Action进行拦截，然后某些逻辑处理，拦截器相当于AOP里面的环绕通知，即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上，即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置，Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器，最常见的是，请求参数自动绑定到Action对应的字段上。   Struts2中自定义拦截器的步骤是：
  • make:cc 命令未找到解决方法 daizj linux命令未知make cc
    安装rz sz程序时，报下面错误：   [root@slave2 src]# make posix cc   -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz make: cc：命令未找到 make: *** [posix] 错误 127   系统：centos 6.6 环境：虚拟机   错误原因：系统未安装gcc，这个是由于在安
  • Oracle之Job应用 周凡杨 oracle job
    最近写服务，服务上线后，需要写一个定时执行的SQL脚本，清理并更新数据库表里的数据，应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。   一：查看相关job信息    1、相关视图  dba_jobs  all_jobs  user_jobs  dba_jobs_running 包含正在运行
  • 多线程机制 朱辉辉33 多线程
    转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx 程序、进程和线程： 程序是一段静态的代码，它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程，它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程，这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位，一个进程执行过程中可以产生多个线程，每个线程有自身的
  • web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（一） 老A不折腾 web报表finereportjava报表报表工具
    FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（一） 这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。   出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。   1、address pool is full： 含义：地址池满，连接数超过并发数上
  • mysql rpm安装后没有my.cnf 林鹤霄 没有my.cnf
    Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的， 至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用，在这儿有两个说法， 第一种说法，my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件，可以没有它，这时MySQL会用内置的默认参数启动， 第二种说法，MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件，这种说法仅限于r
  • Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题 aigo root
    原文：http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/   Step 4: Run ADB command from your PC   On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
  • javascript 中var提升的典型实例 alxw4616 JavaScript
    // 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧 myname = 'global'; var fn = function () { console.log(myname); // undefined var myname = 'local'; console.log(myname); // local }; fn() // 上述代码实际上等同于以下代码 m
  • 定时器和获取时间的使用 百合不是茶 时间的转换定时器
    定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多   Timer();定时器 TImerTask();Timer的子类  由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。       定时器类Timer在java.util包中。使用时，先实例化，然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法，设定
  • JDK1.5 Queue bijian1013 javathreadjava多线程Queue
    JDK1.5 Queue LinkedList： LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表，而其中至少一个线程从结构上修改了该列表，则它必须 保持外部同步。（结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作；仅设置元素的值不是结构修改。）这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedList 方
  • http认证原理和https bijian1013 httphttps
    一.基础介绍         在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。         Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。 http和https使用的是完全不同的连接方式，用的端口也不一样,前者是80，后
  • 【Java范型五】范型继承 bit1129 java
    定义如下一个抽象的范型类，其中定义了两个范型参数，T1，T2   package com.tom.lang.generics; public abstract class SuperGenerics<T1, T2> { private T1 t1; private T2 t2; public abstract void doIt(T
  • 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive) bit1129 Directive
    1. worker_processes    8; 表示Nginx将启动8个工作者进程，通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行   nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
  • lua 遍历Header头部 ronin47 lua header 遍历　
    local headers = ngx.req.get_headers()   ngx.say("headers begin", "<br/>")   ngx.say("Host : ", he
  • java-32.通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; public class MinSumASumB { /** * Q32.有两个序列a,b，大小都为n,序列元素的值任意整数，无序. * * 要求：通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。 * 例如: * int[] a = {100,99,98,1,2,3
  • redis 开窍的石头 redis
    在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared 把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码 打开redis客户端输入config get requirepass 返回 redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass 1) "require
  • [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗？ comsci java语言
          无论是opengl还是cuda，都是建立在C语言体系架构基础上的，在未来，图像图形处理业务快速发展，相关领域市场不断扩大的情况下，我们JAVA语言系统怎么从这么庞大，且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕，是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情       
  • 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办 cuiyadll ubuntu
    这个情况，一般属于显卡驱动问题。 可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。 按键盘三个键：CTRL + ALT  +  F1 进入终端，输入用户名和密码登录终端： 安装amd的显卡驱动 sudo  apt-get  install  fglrx 安装nvidia显卡驱动 sudo  ap
  • SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理 darrenzhu 加密ssl证书密钥签名
    SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理 http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥，握手协议本身是基于非对称加密机制的，之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。 http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher
  • Ubuntu设置ip的步骤 dcj3sjt126com ubuntu
    在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server，但回家只能在XP上VM一个，装的时候网卡是DHCP的，用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。 转载不是错： Ubuntu命令行修改网络配置方法 /etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0，让网卡开机自动挂载. 1. 以D
  • php包管理工具推荐 dcj3sjt126com PHPComposer
    http://www.phpcomposer.com/   Composer是 PHP 用来管理依赖（dependency）关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库（libraries），Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。 中文文档  入门指南  下载  安装包列表 Composer 中国镜像
  • Gson使用四（TypeAdapter） eksliang jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述        Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例        例如我们通常去注册时（那些外国网站），会让我们输入firstName，lastName,但是转到我们都
  • JQM控件之Navbar和Tabs gundumw100 htmlxmlcss
    在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。 只需要将data-role="navbar"赋给div即可： <div data-role="navbar"> <ul> <li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
  • 利用归并排序算法对大文件进行排序 iwindyforest java归并排序大文件分治法Merge sort
      归并排序算法介绍，请参照Wikipeida zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F 基本思想： 大文件分割成行数相等的两个子文件，递归（归并排序）两个子文件，直到递归到分割成的子文件低于限制行数 低于限制行数的子文件直接排序 两个排序好的子文件归并到父文件 直到最后所有排序好的父文件归并到输入
  • iOS UIWebView URL拦截 啸笑天 UIWebView
    本文译者：candeladiao，原文：URL filtering for UIWebView on the iPhone说明：译者在做app开发时，因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢，所以想把javascript文件打包在app里，当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取，但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法，第一次翻译，难免有
  • 索引的碎片整理SQL语句 macroli sql
    SET NOCOUNT ON DECLARE @tablename VARCHAR (128) DECLARE @execstr VARCHAR (255) DECLARE @objectid INT DECLARE @indexid INT DECLARE @frag DECIMAL DECLARE @maxfrag DECIMAL --设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片
  • Angularjs同步操作http请求with $promise qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象
    // Define a factory app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) { var deferred = $q.defer(); AccountService.getProfile().then(function(res) {
  • hibernate联合查询问题 sxj19881213 sqlHibernateHQL联合查询
    最近在用hibernate做项目，遇到了联合查询的问题，以及联合查询中的N+1问题。 针对无外键关联的联合查询，我做了HQL和SQL的实验，希望能帮助到大家。（我使用的版本是hibernate3.3.2）   1 几个常识：  （1）hql中的几种join查询，只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。  （2）hql的默认查询策略，在进行联合查询时，会产
  • struts2.xml wuai struts
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN" "http://struts.apache
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他