Pluto134340
Pluto134340

回归分析

简单线性回归 import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression x = np.array([143, 145, 147, 149, 150, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159,

你可能感兴趣的:(回归分析)

  • R语言自学笔记-2内置数据集 实验室长工
    #b站视频——R语言入门与数据分析#内置数据集#固定格式的数据（矩阵、数据框或一个时间序列等）#统计建模、回归分析等试验需要找合适的数据集#R内置数据集，存储在，通过help(package="datasets")#通过data函数访问这些数据集data()#得到新窗口前面：数据集名字后面：内容#包含R所有用到的数据类型，包括：向量、矩阵、列表、因子、数据框以及时间序列等#直接输入数据集的名字就可
  • 数据分析-18-时间序列分析的季节性检验 皮皮冰燃 数据分析数据分析
    1什么是时间序列时间序列是一组按时间顺序排列的数据点的集合，通常以固定的时间间隔进行观测。这些数据点可以是按小时、天、月甚至年进行采样的。时间序列在许多领域中都有广泛应用，例如金融、经济学、气象学和工程等。时间序列的分析可以帮助我们理解和预测未来的趋势和模式，以及了解数据的周期性、趋势、季节性等特征。常用的时间序列分析方法包括平滑法、回归分析、ARIMA模型、指数平滑法和机器学习方法等。1.1时间
  • 2021-10-06 多去看看
    下载完数据后，一用do.call(dplyr::bind_rows,diagnose)然后去clinical$demographic两者用patient_id合并，可以得到数据现在做单因素分析，然后lasso回归分析已经得到数据表，单因素分析需要什么？似乎需要的数据不多，看看怎么弄做单因素分析：基因表达值，生存状态：死亡或者存活，生存时间那剩下的那些是个什么鬼生存分析，生存时间，生存状态生存分析模
  • 工信教考 | AI智能体应用工程师（模拟试题） 人工智能-猫猫 人工智能开源自然语言处理语言模型架构
    关于AI智能体工程师的模拟试题，下面根据AI智能体工程师所需掌握的知识和技能，设计一些模拟题型的示例。这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？（单选）A.回归分析B.聚类分析C.分类预测D.序列预测答案：B解析：无监督学习常用于聚类、降维、异常检测等任务，如市场分割、数据可视化等。以下哪种激活函数常用于分类问题的输出
  • statsmodels专栏7——深度探索：Python中的Statsmodels库因果推断 theskylife 数据分析数据挖掘python数据分析数据挖掘机器学习人工智能
    目录写在开头1差分法1.1差分法的基本原理1.2使用Statsmodels进行差分法分析2断点回归分析2.1断点回归分析的概念2.1.1基本思想2.1.2断点回归数学模型2.1.3实现原理2.2利用Statsmodels进行断点回归分析3仪器变量法3.1仪器变量法的基本概念3.2仪器变量法的数学原理3.3仪器变量法的一般步骤3.4使用Statsmodels进行仪器变量法建模3.5仪器变量法与多元线
  • 机器学习：svm算法原理的优缺点和适应场景 夜清寒风 支持向量机算法机器学习
    1、概述：基本原理：间隔（Margin）：SVM试图找到一个超平面，这个超平面不仅能够区分不同的类别，而且具有最大的间隔。间隔是数据点到超平面的最近距离。支持向量（SupportVectors）：这些是距离超平面最近的数据点，它们决定了超平面的位置和方向。支持向量机（SVM）是一种在机器学习领域广泛使用的监督学习模型，它通过找到数据点之间的最优超平面来进行分类或回归分析。以下是SVM算法的一些优缺
  • 回归分析系列22— 稳健回归 技术与健康 线性回归
    23章稳健回归23.1简介稳健回归是一种在数据中存在异常值或噪声时，依然能够提供合理估计的回归方法。传统的线性回归对异常值非常敏感，因为它最小化的是平方误差。这意味着大的离群点会对回归系数产生很大影响。23.2常见的稳健回归方法稳健回归方法通过对异常值降低权重，或者对损失函数进行修正，以减少这些点对模型的影响。常见的稳健回归方法包括：M估计：通过改变损失函数，使得它对异常值不敏感。RANSAC：随
  • 机器学习——逻辑回归 wsdswzj 机器学习逻辑回归人工智能
    目录一、逻辑回归1.1、模型原理1.2、损失函数二、实例2.1、定义sigmoid函数2.2、数据集2.3、梯度上升算法2.4、预测函数2.5、绘画函数三、代码运行结果：四、总结优点：缺点：一、逻辑回归逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型，用于解决二分类或多分类问题。逻辑回归模型，尽管名字中包含“回归”二字，实际上是一种分类方法，特别是用于处理二分类问题。它通过将线性回归的结果通过某种函数映射到(
  • 【机器学习】特征工程的基本概念以及LASSO回归和主成分分析优化方法 Lossya 机器学习回归人工智能算法特征工程
    引言特征工程是机器学习中的一个关键步骤，它涉及到从原始数据中提取和构造新的特征，以提高模型的性能和预测能力LASSO（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）回归是一种用于回归分析的线性模型，它通过引入L1正则化（Lasso正则化）来简化模型并减少过拟合的风险主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）是一种常用的降维技术
  • 回归分析系列6-多层次回归 技术与健康 回归分析人工智能机器学习回归
    08多层次回归8.1简介多层次模型（也称为分层模型或混合效应模型）用于处理具有层次结构的数据。它们允许在回归模型中同时考虑多个层次（如学校中的学生、不同时间点的个体等）的影响，并且能处理组内和组间的变异性。在多层次回归中，模型通常包括固定效应和随机效应。固定效应表示全局效应，适用于所有组，而随机效应表示特定组的偏差。8.2多层次模型的示例考虑一个教育数据集，其中有来自多个学校的学生成绩数据。我们的
  • regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结 饮啦冰美式 机器学习回归学习
    简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。回归分析帮助我们理解在改变一个或多个自变量时，因变量的数值会如何变化。线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。普通最小二乘线性回归。通过最小化实际观测值与模型预测值之间的误差平方和，可以找到
  • 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
  • 岭回归算法 码银 回归数据挖掘人工智能
    回归分析方法是利用数理统计方法分析数据，建立自变量和因变量间的回归模型，用于预测因变量变化的分析方法。其中比较经典的是HoerI和Kennard提出的岭回归算法。岭回归算法是在最小二乘法的基础上引|入正则项，使回归模型具有较好泛化能力和稳定性，但岭回归算法并不能处理自变量间非线性相关的情况。岭回归，又称脊回归,是对不适定问题进行回归分析时经常使用的一种正则化方法，是对最小二乘回归的一种补充，岭回归
  • Topic 10. 单因素 Logistic 回归分析—单因素分析表格 90066456ace6
    上期学习了怎样汇总单因素Cox回归的结果，这期学习单因素Logistic回归分的汇总，由于使用的是coxph和glm两个函数结果的展示有所不同，因此整理过程略有不同，但是提取的信息是一致的。01单因素Logistic回归分析方法Logistic回归模型是一种概率模型它是以某一事件发生与否的概率P为因变量，以影响P的因素为自变量建立的回归模型，分析某事件发生的概率与自变量之间的关系，是一种非线性回归
  • 麻雀算法优化BP神经网络回归分析，麻雀算法优化BP神经网络回归预测，麻雀优化算法改进BP神经网络客流量预测 神经网络机器学习智能算法画图绘图 BP神经网络算法神经网络回归麻雀优化算法改进BP神经网络短期客流量预测
    目录背影BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数，BP神经网络的传递函数麻雀算法原理麻雀算法主要参数麻雀算法流程图麻雀算法优化测试函数代码麻雀算法优化BP神经网络回归分析，麻雀算法优化BP神经网络回归预测数据matlab编程实现效果图结果分析展望完整代码数据文件下载链接：（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://downlo
  • 基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法，包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab 机器不会学习CSJ 算法深度学习
    01基于WOA优化CNN-LSTM-Attention的回归或时序算法，包含多种CNN-LSTM算法进行对比|Matlab基础知识：基于WOA-CNN-LSTM-Attention的数据回归算法是一种利用深度学习技术来进行数据回归分析的方法。它结合了WOA（WhaleOptimizationAlgorithm）、CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）、LSTM（LongSh
  • 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
  • 葡萄酒价格的计算公式，记住这个就能算出这支酒值多少钱 cchuen
    一般来说，酒评家们对葡萄酒的评分，往往是需要建立在亲自品鉴过的基础上，但罗伯特帕克却不同，除了品鉴以外，他甚至可以凭借气象数据就对葡萄酒的品质有个评判。不过，普林斯顿大学计量经济学家奥利阿什菲尔特教授通过研究1952年～1980年期间波尔多地区的气象资料，对照拍卖行的波尔多葡萄酒价格曲线，利用计量经济学上的横截面数据回归分析法，推导出一条葡萄酒品质公式：葡萄酒品质＝12.145＋0.00117×冬
  • 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
  • python回归分析原理_回归分析---线性回归原理和Python实现 weixin_39958631 python回归分析原理
    本文主要运用Python进行简单的线性回归，首先是介绍了线性回归的基本理论，然后是运用一些网络爬虫数据进行回归分析。12一、线性回归的理论1)线性回归的基本概念线性回归是一种有监督的学习算法，它介绍的自变量的和因变量的之间的线性的相关关系，分为一元线性回归和多元的线性回归。一元线性回归是一个自变量和一个因变量间的回归，可以看成是多远线性回归的特例。线性回归可以用来预测和分类，从回归方程可以看出自变
  • 用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？ 东方草堂的数据 【工具】Excel
    用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？Excel里面自带的数据分析功能也可以完成SAS、SPSS这些专业统计软件有的数据分析工作，这其中包括：描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。接下来的用Excel进行数据分析系列教程，都是基于Excel2013，今天我们讲讲Excel2013的数据分析工具在哪里？分析工具库是在安装MicrosoftO
  • 多元回归分析 | LASSO多输入单输出预测（Matlab完整程序） 前程算法屋 多元回归分析（Matlab）多元回归分析LASSO多输入单输出Matlab完整程序
    多元回归分析|LASSO多输入单输出预测（Matlab完整程序）目录多元回归分析|LASSO多输入单输出预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计预测结果评价指标LASSO回归训练集平均绝对误差MAE：1.7669训练集平均相对误差MAPE：0.051742训练集均方根误差MSE：2.2747训练集均方根误差RMSE：0.068171验证集平均绝对误差MAE：2.0011验证集平
  • 影像组学学习笔记(6)-特征筛选之LASSO回归(理论) 北欧森林
    本笔记来源于B站Up主:有Li的影像组学系列教学视频本节(6)主要介绍:特征筛选之LASSO回归分析(理论通俗讲解)LASSO(LeastAbsoluteShrinkageSelectorOperator)一句话掌握Lasso：把不重要特征的系数变为0Function.JPG
  • 玻色量子“揭秘”之多项式回归问题与QUBO建模 QBoson 回归数据挖掘人工智能
    摘要：多项式回归（PolynomialRegression）是一种回归分析方法，通过拟合一个多项式方程来模拟自变量与因变量之间的非线性关系。多项式回归的目标是找到一组多项式系数，使得拟合曲线尽可能地接近数据点。这种方法可以用于预测、设计和推理、其他数据分析任务。多项式回归是一种统计学和机器学习领域常用的回归分析方法，属于线性回归的一种形式，将自变量x和因变量y之间的关系建模为n次多项式。目前求解多
  • 【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
  • Stata实证命令代码汇总 m0_71334485 #stata代码stata实证命令stata命令内生性解决
    Stata代码命令汇总数据内容：包括数据导入和管理、数据的处理、描述性统计、相关性分析、实证模型、内生性解决、检验分析、结果导出具体如下：一、数据导入和管理：数据导入、数据导出二、数据的处理：生成新变量、格式转换、缺失数据、异常数据、重命名变量、编码分类变量、设定面板数据、数据合并、数据追加三、描述性统计：基本统计、变量的详细统计、变量的频率表、变量间的相关性、回归分析及其描述性统计、简单统计四、
  • 介绍一下四参数曲线拟合算法 耄先森吖
    四参数曲线拟合是一种数学方法，用于通过拟合一条曲线来描述一组数据。它通常被用于对给定的一组数据进行回归分析，以获得一条函数方程，用于对未来的数据进行预测。四参数曲线拟合的具体方法是：首先确定一条曲线的形式，例如二次曲线或三次曲线等。然后，确定这条曲线的四个参数，即曲线方程中的常数项。最后，使用最小二乘法或其他优化算法，通过拟合给定数据来确定这四个参数的最优值。四参数曲线拟合算法可以用于许多不同的应
  • 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，
  • 用C#实现最小二乘法（用OxyPlot绘图） mingupup C#c#最小二乘法开发语言
    最小二乘法介绍✨最小二乘法（LeastSquaresMethod）是一种常见的数学优化技术，广泛应用于数据拟合、回归分析和参数估计等领域。其目标是通过最小化残差平方和来找到一组参数，使得模型预测值与观测值之间的差异最小化。最小二乘法的原理✨线性回归模型将因变量（y）与至少一个自变量（x）之间的关系建立为：在OLS方法中，我们必须选择一个b1和b0的值，以便将y的实际值和拟合值之间的差值的平方和最小
  • Excel 回归分析解析 wujingwin
    使用Excel数据分析工具进行多元回归分析与简单的回归估算分析方法基本相同。但是由于有些电脑在安装办公软件时并未加载数据分析工具，所以从加载开始说起（以Excel2010版为例，其余版本都可以在相应界面找到）。点击“文件”，如下图：在弹出的菜单中选择“选项”，如下图所示：在弹出的“选项”菜单中选择“加载项”，在“加载项”多行文本框中使用滚动条找到并选中“分析工具库”，然后点击最下方的“转到”，如下
  • 书其实只有三类 西蜀石兰 类
    一个人一辈子其实只读三种书，知识类、技能类、修心类。 知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍，我一直不太乐意去读，因为单纯的知识是没法做事的，就像知道地球转速是多少一样（我肯定不知道），这种所谓的知识，除非用到，普通人掌握了完全是一种负担，维基百科能找到的东西，为什么去记忆？ 知识类的书，每个方面都涉及些，让自己显得不那么没文化，仅此而已。社会认为的学识渊博，肯定不是站在
  • 《TCP/IP 详解，卷1：协议》学习笔记、吐槽及其他 bylijinnan tcp
    《TCP/IP 详解，卷1：协议》是经典，但不适合初学者。它更像是一本字典，适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。 这本书，我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来，翻译得一般，甚至有明显的错误。如果英文熟练，看原版更好： http://pcvr.nl/tcpip/ 下面是我的一些笔记，包括我看书时有疑问的地方，也有对该书的吐槽，有不对的地方请指正： 1.
  • Linux—— 静态IP跟动态IP设置 eksliang linuxIP
    一.在终端输入 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 静态ip模板如下： DEVICE="eth0" #网卡名称 BOOTPROTO="static" #静态IP（必须） HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址 IPV6INIT=&q
  • Informatica update strategy transformation 18289753290
    更新策略组件： 标记你的数据进入target里面做什么操作，一般会和lookup配合使用，有时候用0,1,1代表 forward  rejected rows被选中，rejected row是输出在错误文件里，不想看到reject输出，将错误输出到文件，因为有时候数据库原因导致某些column不能update，reject就会output到错误文件里面供查看，在workflow的
  • 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载，造成假死状态 酷的飞上天空 request
    现象就是： 程序运行一段时间，可能是几十分钟或者几个小时，然后后台日志里面就不出现下载页面的信息，一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。 刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成，但是水平有限研究源码未果。 经过不停的google终于发现一个有价值的信息，是给twisted提出的一个bugfix 连接地址如下http://twistedmatrix.
  • 利用预测分析技术来进行辅助医疗 蓝儿唯美 医疗
    2014年，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术，所以，即使降低很少一部分成本，都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案，供应商将视野投向了预测分析技术和工具，但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。  克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
  • java 线程(一)：基础篇 DavidIsOK java多线程线程
                                                            &nbs
  • Tomcat服务器框架之Servlet开发分析 aijuans servlet
    最近使用Tomcat做web服务器，使用Servlet技术做开发时，对Tomcat的框架的简易分析： 疑问： 为什么我们在继承HttpServlet类之后，覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后，该方法会自动被Tomcat服务器调用，doGet方法的参数有谁传递过来？怎样传递？ 分析之我见： doGet方法的
  • 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似 aoyouzi 揭秘玖富的粉丝营销之谜
    玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万，第七天成交量单日破了1000万;第23天时，累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月，粉丝已经超过500万，月交易额突破10亿，而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万，位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿，但是却鲜有成功者，玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。   　　近日，一直坚持微信粉丝营销
  • Java web的会话跟踪技术 百合不是茶 url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
    会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点   会话:多次请求与响应的过程     1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术          格式:传一个参数的 url?名=值     传两个参数的 url?名=值 &名=值   关键代码
  • web.xml之Servlet配置 bijian1013 javaweb.xmlServlet配置
    定义： <servlet> <servlet-name>myservlet</servlet-name> <servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class> <init-param> <param-name>
  • 利用svnsync实现SVN同步备份 sunjing SVN同步E000022svnsync镜像
    1. 在备份SVN服务器上建立版本库    svnadmin create test 2. 创建pre-revprop-change文件     cd test/hooks/     cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change 3. 修改pre-revprop-
  • 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性 bit1129 mongodb
    本系列文章结合MongoDB，探讨分布式数据库的数据一致性，这个系列文章包括： 数据一致性概述与CAP 最终一致性(Eventually Consistency) 网络分裂(Network Partition)问题 多数据中心(Multi Data Center) 多个写者(Multi Writer)最终一致性 一致性图表(Consistency Chart) 数据
  • Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法 白糖_ Flash
    问题背景：项目使用的是Anychart图表组件，渲染出来的图是Flash的，往往一个页面有时候会有多个flash图，而需求是让我们做一个打印预览和打印功能，让多个Flash图在一个页面上打印出来。   那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素，然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果，结果让人大跌眼镜：Flash是
  • Window 80端口被占用 WHY? bozch 端口占用window
    平时在启动一些可能使用80端口软件的时候，会提示80端口已经被其他软件占用，那一般又会有那些软件占用这些端口呢？    下面坐下总结：         1、web服务器是最经常见的占用80端口的，例如：tomcat , apache  , IIS , Php等等；         2
  • 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法（两种形式） bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; public class MinMaxInArray { /** * 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法 * 两种形式 */ public static void main(String[] args) { int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23}; int[]
  • Perl正则表达式 chenbowen00 正则表达式perl
    首先我们应该知道 Perl 程序中，正则表达式有三种存在形式，他们分别是： 匹配：m/<regexp>;/ （还可以简写为 /<regexp>;/ ，略去 m） 替换：s/<pattern>;/<replacement>;/ 转化：tr/<pattern>;/<replacemnt>;
  • [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢? comsci
          举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........    &
  • Oracle Profile 使用详解 daizj oracleprofile资源限制
    Oracle Profile 使用详解 转 一、目的： Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制，使用Create Profile命令创建一个Profile，用它来实现对数据库资源的限制使用，如果把该profile分配给用户，则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。 二、条件： 创建profile必须要有CREATE PROFIL
  • How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis dengkane elasticsearchLucene
    This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams. HipChat started in an unusual space, one you might not
  • 循环小示例，菲波拉契序列，循环解一元二次方程以及switch示例程序 dcj3sjt126com c算法
    # include <stdio.h> int main(void) { int n; int i; int f1, f2, f3; f1 = 1; f2 = 1; printf("请输入您需要求的想的序列："); scanf("%d", &n); for (i=3; i<n; i
  • macbook的lamp环境 dcj3sjt126com lamp
      sudo vim /etc/apache2/httpd.conf   /Library/WebServer/Documents 是默认的网站根目录   重启Mac上的Apache服务   这个命令很早以前就查过了，但是每次使用的时候还是要在网上查： 停止服务：sudo /usr/sbin/apachectl stop 开启服务：s
  • java ArrayList源码 下 shuizhaosi888 ArrayList源码
    版本 jdk-7u71-windows-x64   JavaSE7 ArrayList源码上：http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890     /** * 从这个列表中移除所有c中包含元素 */ public boolean removeAll(Collection<?> c) {
  • Spring Security（08）——intercept-url配置 234390216 Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
    intercept-url配置 目录 1.1     指定拦截的url 1.2     指定访问权限 1.3     指定访问协议 1.4     指定请求方法   1.1   &n
  • Linux环境下的oracle安装 jayung oracle
    linux系统下的oracle安装 本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production)，本文基于各种网络资料精心整理而成，共享给有需要的朋友。如有问题可联系：QQ：52-7
  • hotspot虚拟机 leichenlei javaHotSpotjvm虚拟机文档
    JVM参数  http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html   JVM工具 http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html   JVM垃圾回收 http://www.oracle.com
  • 读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活” noaighost Webnode.js
    读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活” 眼里的Node.JS 初初接触node是一年前的事，那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序，想必每个码农都会经历这个月经性的问题：微信用什么语言写的？facebook为什么推荐系统这么智能，用什么语言写的？dota2的外挂这么牛逼，用什么语言写的？……用什么语言写这句话，困扰人也是阻碍
  • 快速开发Android应用 rensanning android
    Android应用开发过程中，经常会遇到很多常见的类似问题，解决这些问题需要花时间，其实很多问题已经有了成熟的解决方案，比如很多第三方的开源lib，参考 Android Libraries 和 Android UI/UX Libraries。 编码越少，Bug越少，效率自然会高。 但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因，这些成熟的解决
  • 理解Java中的弱引用 tomcat_oracle java工作面试
    　不久之前，我 面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说，“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗？”，如果面试者这样说，“嗯，是不是垃圾回收有关的？”，我就会基本满意了，我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 　　然而事与愿违，我很吃惊的发现，在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中，居然只有两个人知道弱引用的存在，但是在这两个人之中只有一个人真正了
  • 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签 xshdch jsp
    http://back-888888.iteye.com/blog/1181202 关于<c:out value=""/>标签的使用，其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符，直接显示不在浏览器上面进行解析)，当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml，这样就能在浏览器上解析html标签， &nb
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他