卖山楂啦prss
卖山楂啦prss

DEA_Malmquist指数模型学习笔记

前面已经对传统的DEA模型进行了学习，这里主要学习Malmquist指数。

1. 传统的DEA模型

传统的DEA模型是对xx效率进行静态分析，最常见的有CCR模型（基本条件是规模报酬不变）和在此基础上扩展的BCC模型（规模报酬可变 投入导向型）

主要步骤是：

  • 明确研究问题
  • 确定决策单元
  • 构建评价指标体系
  • 收集数据并处理
  • 求解DEA模型
  • 结果分析

需要说明的是

综合技术效率是对决策单元（DUM）的资源配置能力、资源使用效率等多方面能力的综合衡量与评价;

纯技术效率是由于管理和技术等因素影响的生产效率

规模效率是由于规模因素影响的生产效率。

对于传统的DEA模型以及三阶段模型，其流程大致如下

DEA_Malmquist指数模型学习笔记_第1张图片

2. 超效率DEA模型

超效率DEA模型是对传统DEA模型的改进

3. DEA-Malmquist指数模型

Malmquist指数方法通过本期到下期生产率的变化测算Malmquist全要素生产率指数，从而对xx效率进行动态分析

Malmquist指数与DEA结合，能够实现对效率动态变化的描述
DEA_Malmquist指数模型学习笔记_第2张图片

3.1 Malmquist指数的定义

通过本期到下期生产率的变化，测算Malmquist全要素生产率指数

说明一下这个全要素生产率
DEA_Malmquist指数模型学习笔记_第3张图片
即指生产活动在一定时间内的效率

其中要素是指除劳动与资本之外的其它所有物质要素，包括技术进步、组织创新、专业化和生产创新等。
DEA_Malmquist指数模型学习笔记_第4张图片

引用论文基于DEA-Malmquist指数的江西省城镇化效率研究中的理论部分：

DEA_Malmquist指数模型学习笔记_第5张图片
DEA_Malmquist指数模型学习笔记_第6张图片

还包括

Malmquist指数的分解形式

DEA_Malmquist指数模型学习笔记_第7张图片

Malmquist指数的经济含义

参见:基于DEA-Malmquist指数的江西省城镇化效率研究

写非常清楚，大概就是

决策单元不仅包括截面数据，而且包括时间序列数据，此时使用传统DEA模型（CCR模型、BCC模型）评价面板数据会与DEA的假设条件相矛盾。
Malmquist指数模型能够测算时间序列数据的动态效率，现被广泛应用于各大领域。

这个指数可以分解为综合技术效率变化指数和技术进步指数，而其中综合技术效率指数又可以分解为纯技术效率变化指数和规模效率变化指数

具体的：

Malmquist指数=综合技术效率变化指数×技术进步指数
或
Malmquist指数=纯技术效率指数x规模效率指数×技术进步指数

总的来说

  • 传统的DEA模型是测算同一时期不同决策单元的的静态相对效率，即综合技术效率变化；

  • 而Malmquist指数模型是对各个决策单元不同时期数据的动态效率分析，包括综合技术效率变化以及技术进步指数。比如对于20xx年至2019年某个地区多投入多产出的时间序列数据，如果使用传统的DEA模型就会忽略技术进步对全要素生产率的贡献，不同年份的投入产出数据所对应的生产技术不会相同，因此应该选择Malmquist指数模型。

结合这个

DEA_Malmquist指数模型学习笔记_第8张图片

你可能感兴趣的:(统计学)

  • 认真对待每一天 Naziya
    每天看几个小时的视频节目，再刷几个小时的公众号和微博，不用担心，你会离梦想中的生活越来越远。一天一共24小时，去掉你睡觉的10个小时，一天还有14个小时。如果是上班族、学生党肯定有剩下二分之一的时间是上班或者上课。如果你是无业游民或者不用上班不用学习的咸鱼，呢你有整整14个小时，840分钟，50400秒。按统计学的角度来算，顶级的英语老师和普通的英语老师按每节课算的费用相差大概10倍左右。这样一来
  • 学习人工智能开发的详细指南 Ws＿ 学习人工智能python
    一、引言人工智能（AI）开发是一个充满挑战与机遇的领域，它融合了数学、计算机科学、统计学、认知科学等多个学科的知识。随着大数据、云计算和深度学习技术的快速发展，AI已经成为推动社会进步和产业升级的关键力量。本文将为初学者提供一份详细的学习指南，帮助大家逐步掌握AI开发的核心技能。二、基础知识准备数学基础：线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等基本概念，掌握矩阵运算和特征值分解等技巧。概率论与统计学：
  • Python Pandas 实践学习笔记（1）
    PythonPandas教程Pandas是一个开源的、BSD许可证的Python库，为Python编程语言提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Python与Pandas在学术和商业领域都被广泛应用，包括金融、经济、统计学、分析等领域。在本教程中，我们将学习PythonPandas的各种特性以及如何在实践中使用它们。教程对象本教程适用于那些想要学习Pandas基础知识和各种函数的人。对于从
  • 深度解析股票量化标准，从数据筛选到模型构建全面解读 股票程序化交易接口 量化交易股票API接口Python股票量化交易股票量化标准数据筛选模型构建量化分析股票量化接口股票API接口
    Python股票接口实现查询账户，提交订单，自动交易（1）Python股票程序交易接口查账，提交订单，自动交易（2）股票量化，Python炒股，CSDN交流社区>>>股票量化标准的定义股票量化标准是一套运用数学和统计学方法，对股票投资进行系统性分析与决策的准则。它将各种影响股票价格的因素，如财务数据、市场交易数据等进行量化处理。通过这些量化后的指标，投资者能更精准地评估股票的价值与潜力，减少主观判
  • GEV/POT/Markov/点过程/贝叶斯极值全解析；基于R语言的极值统计学
    极值统计学就是专门研究自然界和人类社会中很少发生，然而发生之后有着巨大影响的极端现象的统计建模及分析方法；在水文、气象、环境、生态、保险和金融等领域都有着广泛的应用。专题一、独立假设下的极值统计建模主要内容包括：1.广义极值模型.2.极小值的处理.3.广义Pareto模型.4.第r大次序统计量建模.5.R语言中极值统计学包.6.实例操作1-2.(提供案例数据及代码)专题二、平稳时间序列的极值统计建
  • 基于R语言的极值统计学及其在相关领域中的实践技术应用 科研的力量 语言类课程极值统计学
    受到气候变化、温室效应以及人类活动等因素的影响，自然界中极端高温、极端环境污染、大洪水和大暴雨等现象的发生日益频繁；在人类社会中，股市崩溃、金融危机等极端情况也时有发生；今年的新冠疫情就是非常典型的极端现象。研究此类极端现象需要新的统计学方法，该类统计学的理论和方法都与传统的基于高斯分布的统计学模型有极大的不同。极值统计学就是专门研究自然界和人类社会中很少发生，然而发生之后有着巨大影响的极端现象的
  • 数据挖掘：从理论到实践的深度探索 代码老y 数据挖掘人工智能
    在当今数字化时代，数据已经成为企业决策的重要依据。数据挖掘作为一门从大量数据中提取有价值信息的技术，已经广泛应用于各个领域，如金融、医疗、零售、互联网等。本文将深入探讨数据挖掘的基本概念、主要技术和实际应用案例，帮助读者更好地理解数据挖掘的价值和应用。一、数据挖掘的基本概念（一）数据挖掘的定义数据挖掘（DataMining）是从大量数据中提取有用信息的过程。它结合了统计学、机器学习、数据库技术和人
  • Z-score异常值检测法 吴闹闹(●'◡'●) 人工智能算法
    Z-score异常值检测法是一种基于统计学原理的异常值检测技术。它通过计算数据点与数据集平均值的标准化距离来判断该数据点是否为异常值。一、原理Z-score异常值检测法的原理是基于标准正态分布。它通过计算每个数据点与数据集平均值的差距，并将其转换为标准差的倍数，以此来评估数据点的异常程度。在标准正态分布中，大约68%的数据点位于平均值的一个标准差之内，95%的数据点位于两个标准差之内，而99.7%
  • 基于流量特征分析的DDoS实时检测与缓解实战
    问题场景当Web服务器突发大量SYNFlood攻击时，传统防火墙难以区分真实用户与伪造流量，导致业务中断。解决方案核心：动态流量指纹识别通过统计学习建立正常流量基线，实时拦截异常连接。#DDoS流量检测脚本（Python3+Scapy）fromscapy.allimport*fromcollectionsimportdefaultdictimporttimeTHRESHOLD=1000#每秒SYN
  • 【数据分析】R语言基于虚弱指数的心血管疾病风险评估 生信学习者1 数据分析(2025版)数据分析r语言数据挖掘数据可视化
    禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理画图其他1其他2其他3其他4总结系统信息介绍生存分析是医学和生物统计学中常用的方法，用于研究事件（如疾病发生、死亡等）发生的时间和相关影响因素。本文介绍了一种基于R语言的生存分析方法，用于评估虚弱指数（FrailtyIndex,FI）对心血管疾病（CVD）发生风险的影响。通过这
  • Python数据可视化：使用Python创建令人惊艳的图表 master_chenchengg pythonpythonPythonpython开发IT
    Python数据可视化：使用Python创建令人惊艳的图表I.可视化的力量：为什么一张好图胜过千言万语II.工欲善其事必先利其器：选择合适的Python可视化库Matplotlib入门：打造你的第一张图表Seaborn的魅力：更美观、更统计学友好的绘图Plotly互动式图表：让你的数据动起来Bokeh与GeoPandas：探索地理空间数据的新维度III.从零开始：一步步教你构建基本图表散点图的艺术
  • PyTorch笔记3----------统计学相关函数 HuashuiMu花水木 PyTorch笔记pytorch笔记人工智能
    1.基础函数importtorcha=torch.rand(2,2)print("a:\n",a)print('########################')print("平均值:\n",torch.mean(a,dim=0))print("总和:\n",torch.sum(a,dim=0))print("所有元素的积:\n",torch.prod(a,dim=0))print("最大值:\
  • 机器学习笔记二-回归
    回归是统计学和机器学习中的一种基本方法，用于建模变量之间的关系，特别是用一个或多个自变量（输入变量）来预测一个因变量（输出变量）的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质，可以使用不同类型的回归方法。1.回归的基本概念：自变量（IndependentVariable）:也称为预测变量、解释变量，是模型中的输入变量，用于预测或解释因变量的变化。因变量（Dependent
  • 面向高校的人工智能通识教育课程实验设计方案 武汉唯众智创 人工智能人工智能通识教育课程实验人工智能通识教育人工智能通识课程人工智能通识
    一、前言2018年，教育部发布《高等学校人工智能创新行动计划》，明确提出“重视人工智能与计算机、控制、数学、统计学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合，探索‘人工智能+X’的人才培养模式”。过去，人工智能教育多集中于研究生阶段，本科生接触机会相对有限。2019年，教育部批准35所高校增设“人工智能”本科专业，这标志着人工智能正式纳入本科教育体系。如今，人工智能课程大多是计
  • Boostrap方法的理解及应用 Xiaofei@IDO 统计学概率论机器学习数据挖掘
    1、Boostrap介绍1.1概念性解释Boostrap统计学方法是一种非参数检验方法，用于估计各种统计量的置信区间。Boostrap计算步骤简单的描述为：通过有放回的数据集的重采样，产生一系列的待检验统计量的Boostrap经验分布。基于该分布，计算标准误差，构建置信区间，并对多种类型的样本进行统计信息和假设检验。Boostrap统计学方法使用范围比较广，因为它不需要假定数据服从特定的理论分布（
  • KNN（K-近邻算法)(上)--day05 扫把星133 机器学习python人工智能近邻算法算法
    KNN（K-NearestNeighbors，K近邻算法）是一种用于分类和回归的非参数化方法。其基本思想是通过找出与新样本最接近的已标记数据中的K个最近邻居来进行预测或分类。注释：非参数化方法是指在统计学和机器学习中，不对数据分布做出严格假设（这些假设通常包括
  • 《python 数据分析 从入门到精通》读书笔记｜了解数据分析｜数据分析基础知识
    《python数据分析从入门到精通》读书笔记第一章：了解数据分析1.1什么是数据分析数据分析是利用数学、统计学理论与实践相结合的科学统计分析方法，对Excel数据、数据库中的数据、收集的大量数据、网页抓取的数据进行分析，从中提取有价值的信息并形成结论进行展示的过程。数据分析实际上是通过数据的规律来解决业务问题，以帮助实际工作中的管理者做出判断和决策。数据分析包括以下几个主要内容：（1）现状分析：分
  • Rstudio：强大的R语言集成开发环境（IDE） 简说基因-专业生信合作伙伴 r语言开发语言
    Rstudio应该是R语言使用的标配，尽管Rstudio的母公司Posit推出了新一代的集成开发环境Positron，但其还处于开发阶段。作为用户不妨让其成熟后再使用，现阶段还是Rstudio更稳定。如果你在生物信息学或统计学领域工作，R语言几乎是必备的工具之一。而RStudio，作为R语言最流行的集成开发环境（IDE），为数据分析、可视化和编程提供了非常友好的平台。今天我们来介绍一下RStudi
  • 全流程文献计量学可视化分析技术及SCI论文高效写作方法 青春不败 177-3266-0520 生态环境人工智能python文献可视化SCI论文生态学环境科学遥感
    文献计量学是指用数学和统计学的方法，定量地分析一切知识载体的交叉科学。它是集数学、统计学、文献学为一体，注重量化的综合性知识体系。特别是，信息可视化技术手段和方法的运用，可直观的展示主题的研究发展历程、研究现状、研究热点和发展态势。一：文献计量学方法与应用1.文献计量学方法基本2.与其他综述方法区别联系3.各学科领域应用趋势近况4.主流分析软件优缺点对比二：主题确定、检索与数据采集1.热点主题高效
  • 人工智能-基础篇-2-什么是机器学习？（ML，监督学习，半监督学习，零监督学习，强化学习，深度学习，机器学习步骤等） weisian151 人工智能人工智能机器学习学习
    1、什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据，自动学习规律并构建模型，从而对未知数据进行预测或决策，而无需依赖显式的程序指令。基本思想：通过数据驱动的方式，使系统能够从经验（数据）中改进性能，形成对数据模式的抽象化表达。基本概念：模型：模型是对现实世界现
  • 大学专业科普 | 云计算、大数据 鸭鸭鸭进京赶烤 云计算大数据
    大数据专业是近年来随着信息技术发展而兴起的热门学科，专注于从海量、多样化的数据中提取有价值信息，为各行业提供数据驱动的决策支持。专业定义大数据专业旨在培养掌握大数据采集、存储、管理、分析和应用等核心技术的人才。该专业融合了计算机科学、数学、统计学、数据科学和领域知识，重点解决大数据环境下的数据处理和分析问题。课程设置大数据专业的课程体系包括基础课程、专业核心课程和实践课程。（一）基础课程基础课程涵
  • 倾向得分匹配的stata命令_R语言系列1：倾向得分匹配 weixin_39995108 倾向得分匹配的stata命令
    1PSM简介倾向评分匹配(PropensityScoreMatching，简称PSM)是一种统计学方法，用于处理观察研究(ObservationalStudy)的数据。在观察研究中，由于种种原因，数据偏差(bias)和混杂变量(confoundingvariable)较多，倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响，以便对实验组和对照组进行更合理的比较。这种方法最早由PaulRosen
  • R 语言简介：数据分析与统计的强大工具 Mikhail_G python数据分析大数据r语言开发语言
    大家好!在如今这个数据驱动的时代，数据分析与统计分析对于各个领域都变得至关重要。而R语言，作为一款专为数据分析和统计而设计的编程语言，以其强大的功能和灵活性，成为了众多数据分析师、研究人员以及统计学家的首选工具之一。什么是R语言?R是一种开源的编程语言和软件环境，主要用于统计计算、数据分析、图形表示以及机器学习等领域。它是由RossIhaka和RobertGentleman于1995年开发的，之后
  • 从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”：NLP 学习的破局之道 木旭林晖 自然语言处理学习人工智能
    嘿，你好。在CSDN上潜水这么久，我总能看到很多像你我当年一样，怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜，你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”，书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜，你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF（条件随机场）的推导……你觉得自己离“精通”越来越近，但心里却越来越慌。为什么慌？因为你打开招聘软件，看到JD（职位描
  • 经济学神图：洛伦兹曲线 大千AI助手 人工智能Python#OTHER决策树人工智能DecisionTree算法洛伦兹曲线基尼
    洛伦兹曲线（LorenzCurve）是衡量社会收入或财富分配不平等程度的经典可视化工具，由美国统计学家马克斯·洛伦兹（MaxOttoLorenz）于1905年提出。它不仅是理解基尼系数的核心基础，也是经济学、社会学中分析资源分配公平性的关键图表。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！往期文
  • 重复原则与样本量估计：临床试验的统计引擎 qq_34062333 临床试验统计学
    一、重复原则的科学内涵1.1核心目的1.1.1量化随机误差通过足够样本量估计效应值的波动范围，确保结果可重现。1.1.2避免偶然性结论避免因小样本极端结果导致的偶然性结论，确保结论稳健。1.1.3提升外推性覆盖人群异质性，提升研究结果的外推性。1.2统计学本质1.2.1标准误样本量增加，标准误减小，置信区间变窄，精度提高。二、样本量估计的四大核心参数2.1显著性水平(α)2.1.1定义I类错误概率
  • 随机近似算法：步长序列选择的理论与金融实践
    随机近似算法：步长序列选择的理论与金融实践摘要随机近似算法作为统计学习与优化的核心工具，其收敛性与稳定性高度依赖步长序列的设计。本文系统阐述步长序列的理论约束与工程选择策略，并结合金融波动率估计场景，展示算法在动态系统参数估计中的实践价值。1.随机近似算法的数学框架随机近似算法通过随机样本的迭代更新逼近目标参数，其核心迭代式为：θn+1=θn+an(Yn−g(θn))\theta_{n+1}=\t
  • 什么是回归模型，什么是自回归模型？ 杰瑞学AI ComputerknowledgeAI/AGINLP/LLMs回归数据挖掘人工智能
    在统计学和机器学习中，回归模型和自回归模型都是用来预测或建模变量之间关系的工具，但它们在数据类型和变量依赖关系上有着关键的区别。回归模型(RegressionModel)回归模型是一种统计方法，用于建立一个或多个自变量（independentvariables）与一个因变量（dependentvariable）之间的关系。它的主要目标是预测因变量的值，或者理解自变量如何影响因变量。核心思想：假设因
  • 使用argparse封装python程序为命令行工具 纪伊路上盛名在 生信推文-pythonpython开发语言自动化
    小规模的python代码，jupytercell中直接运行，相当于该py文件直接python运行，但是像shell脚本一样，给予参数自由度设置，更方便分析，也就是我们需要传入参数进行重复性、同质性的操作。Q：如何使用argparse将Python程序封装为可调用的命令行工具？比如说我有一个函数，各个模块我已经写好了，这里引用一下我之前上统计学习课的时候举的一个HMM的例子，简单来说，就是一阶HMM
  • 贝叶斯算法：从概率推断到智能决策的基石 weixin_47233946 算法算法
    ##引言在人工智能与机器学习的蓬勃发展中，贝叶斯算法以其独特的概率推理方式和动态更新的特性，在垃圾邮件过滤、疾病诊断、推荐系统等关键领域展现出强大的应用价值。本文将从概率论基础出发，深入解析贝叶斯算法的核心思想及其实现方式，揭示这一统计学方法如何演变为现代智能系统的决策利器。---##一、贝叶斯定理：概率之门的钥匙###1.1基本公式表述贝叶斯定理的数学表达式揭示事件间的关联关系：$$P(A|B)
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他