Mrrunsen
Mrrunsen

R语言：岭回归分析选择变量

我们在回归分析的时候，古典模型中有一个基本的假定就是自变量之间是不相关的，但是如果我们在拟合出来的回归模型出现了自变量之间高度相关的话，可能对结果又产生影响，我们称这个问题为多重共线性，多重共线性又分为两种，一种是完全多重共线性，还有一种是不完全多重共线性，产生的原因有几个方面；
（1）变量之间存在内部的联系
（2）变量之间存在共同的趋势等
造成的后果分两部分：
（1）当自变量线性相关的时候，参数将无法唯一确定，参数的方差将趋近于无穷大，这时候无法使用最小二乘法
不完全多重共线性造成的后果
（1）参数估计量的方差随着多重共线性的严重程度的增加而增加，但是参数是可以估计的
（2）进行统计检验时容易删除掉重要解释变量
因为当多重共线性的时候容易造成自变量对因变量不显著，从模型中错误的剔除，这样容易删除重要解释变量的设定；因此我们选择岭回归来解决。

1.1、数据列表

R语言：岭回归分析选择变量_第1张图片

数据来源：2003-2017 年中国统计年鉴

对于上面的数据，我们需要建立的时一个多元线性模型，但是当我们做多元线性模型的时候就会发现，上面的变量中存在多重共线性。解决·多重共线性的方法有很多种，比如最小二乘法，逐步回归，主成分回归，岭回归等等，这里我们先学习岭回归。

2.1 读入数据绘制散点图

 
 
 


                            

                        

                    

                    
                    

                    
                    
                    

                

                

                    
                

            

        

    

    

        
你可能感兴趣的:(R语言,r语言,回归,机器学习)

        

            

                
    
                    
  • 机器学习与深度学习间关系与区别
                        ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
人工智能学习深度学习python
                        
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
    
                    
    • 
                    
  • 高端密码学院笔记285
                        柚子_b4b4

                        
    高端幸福密码学院（高级班）幸福使者：李华第（598）期《幸福》之回归内在深层生命原动力基础篇——揭秘“激励”成长的喜悦心理案例分析主讲：刘莉一，知识扩充:成功=艰苦劳动+正确方法+少说空话。贪图省力的船夫，目标永远下游。智者的梦再美，也不如愚人实干的脚印。幸福早课堂2020.10.16星期五一笔记:1，重视和珍惜的前提是知道它的价值非常重要，当你珍惜了，你就真正定下来，真正的学到身上。2，大家需要
    
                    
    • 
                    
  • 【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1）
                        算法大师
华为od面试python
                        
    华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归（LinearRegression）模型形式：关键点：逻辑回归（LogisticRegression）模型形式：关键点：参数估计与评估：3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝（Shal
    
                    
    • 
                    
  • 数字里的世界17期：2021年全球10大顶级数据中心，中国移动榜首
                        张三叨

                        
    你知道吗？2016年，全球的数据中心共计用电4160亿千瓦时，比整个英国的发电量还多40％！前言每天，我们都会创造超过250万TB的数据。并且随着物联网（IOT）的不断普及，这一数据将持续增长。如此庞大的数据被存储在被称为“数据中心”的专用设施中。虽然最早的数据中心建于20世纪40年代，但直到1997-2000年的互联网泡沫期间才逐渐成为主流。当前人类的技术，比如人工智能和机器学习，已经将我们推向
    
                    
    • 
                    
  • nosql数据库技术与应用知识点
                        皆过客，揽星河
NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
                        
    Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
    
                    
    • 
                    
  • Python开发常用的三方模块如下：
                        换个网名有点难
python开发语言
                        
    Python是一门功能强大的编程语言，拥有丰富的第三方库，这些库为开发者提供了极大的便利。以下是100个常用的Python库，涵盖了多个领域：1、NumPy，用于科学计算的基础库。2、Pandas，提供数据结构和数据分析工具。3、Matplotlib，一个绘图库。4、Scikit-learn，机器学习库。5、SciPy，用于数学、科学和工程的库。6、TensorFlow，由Google开发的开源机
    
                    
    • 
                    
  • Python实现简单的机器学习算法
                        master_chenchengg
pythonpython办公效率python开发IT
                        
    Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
    
                    
    • 
                    
  • 遥感影像的切片处理
                        sand&wich
计算机视觉python图像处理
                        
    在遥感影像分析中，经常需要将大尺寸的影像切分成小片段，以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先，确保安装了必要的Python库，包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
    
                    
    • 
                    
  • ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程
                        设计师早上好

                        
    Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
    
                    
    • 
                    
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标
                        YuanDaima2048
深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
                        
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
    
                    
    • 
                    
  • 机器学习-聚类算法
                        不良人龍木木
机器学习机器学习算法聚类
                        
    机器学习-聚类算法1.AHC2.K-means3.SC4.MCL仅个人笔记，感谢点赞关注！1.AHC2.K-means3.SC传统谱聚类：个人对谱聚类算法的理解以及改进4.MCL目前仅专注于NLP的技术学习和分享感谢大家的关注与支持！
    
                    
    • 
                    
  • 未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？
                        cesske
软件需求
                        
    目录前言一、未来软件市场的发展趋势二、软件开发人员的生存空间前言未来软件市场是怎么样的？做开发的生存空间如何？一、未来软件市场的发展趋势技术趋势：人工智能与机器学习：随着技术的不断成熟，人工智能将在更多领域得到应用，如智能客服、自动驾驶、智能制造等，这将极大地推动软件市场的增长。云计算与大数据：云计算服务将继续普及，大数据技术的应用也将更加广泛。企业将更加依赖云计算和大数据来优化运营、提升效率，并
    
                    
    • 
                    
  • 做事一定要认真
                        地上的垚

                        
    大脑突然被惊醒，我猛然起身，接着发了下呆，灵魂回归后意识到：啊，今天上班要迟到了！我按了按手机发现手机已关机，略微一看，原来是昨晚充电器没插上。一件微不足道的事折射出我的粗心大意，反映了我对待事情漠不关心，草草了事的态度。许许多多的事情都需要认认真真的对待才能做好，认真是自我努力的表现。工作中，我总是不停的犯错误，我谴责自己：连这点小事都要犯错，你有什么用啊。同时也安慰自己：不过是一点小错误而已，
    
                    
    • 
                    
  • python中zeros用法_Python中的numpy.zeros()用法
                        江平舟
python中zeros用法
                        
    numpy.zeros()函数是最重要的函数之一,广泛用于机器学习程序中。此函数用于生成包含零的数组。numpy.zeros()函数提供给定形状和类型的新数组,并用零填充。句法numpy.zeros(shape,dtype=float,order='C'参数形状：整数或整数元组此参数用于定义数组的尺寸。此参数用于我们要在其中创建数组的形状,例如(3,2)或2。dtype：数据类型(可选)此参数用于
    
                    
    • 
                    
  • 【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数
                        二七830
numpy
                        
    欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是二七830，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够处理各种复杂的自然语言任务。技术专长：我熟练掌握Python编程语言，并深入研究了机
    
                    
    • 
                    
  • 神经网络-损失函数
                        红米煮粥
神经网络人工智能深度学习
                        
    文章目录一、回归问题的损失函数1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）二、分类问题的损失函数1.0-1损失函数（Zero-OneLossFunction）2.交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）3.合页损失（HingeLoss）三、总结在神经网络中，损失函数（LossFunction）扮演着至关重要的角色，它
    
                    
    • 
                    
  • 【中国国际航空-注册_登录安全分析报告】
                        风控牛
验证码接口安全评测系列安全行为验证极验网易易盾智能手机
                        
    前言由于网站注册入口容易被黑客攻击，存在如下安全问题：1.暴力破解密码，造成用户信息泄露2.短信盗刷的安全问题，影响业务及导致用户投诉3.带来经济损失，尤其是后付费客户，风险巨大，造成亏损无底洞所以大部分网站及App都采取图形验证码或滑动验证码等交互解决方案，但在机器学习能力提高的当下，连百度这样的大厂都遭受攻击导致点名批评，图形验证及交互验证方式的安全性到底如何？请看具体分析一、中国国际航空PC
    
                    
    • 
                    
  • 无人值守模式，自习室创业，真的那么赚钱吗？
                        森屿旅人

                        
    “创业是一条不归路，不要拿自己亏不起的钱当赌注！”在和大家分享无人自习室创业经历前，先和大家强调上面这一句话，创过业的朋友，应该深有体会。因为，我们要深刻的认知市场规律，一个行业，如果利润很高，那必然趋之若鹜得涌入，所以在市场充分博弈以后，市场会回归价值本身，这个是市场的客观规律。因此，不要抓风口，抓风口，说实在的，和赌博无异，那些和你鼓吹风口的人，永远是把你当成一根韭菜，诚然，真正赚钱的项目，不
    
                    
    • 
                    
  • 机器学习 流形数据降维：UMAP 降维算法
                        小嗷犬
Python机器学习#数据分析及可视化机器学习算法人工智能
                        
    ✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录UMAP简介理论基础特点与优势应用场景在Python中使用UMAP安装umap-learn库使用UMAP可视化手写数字数据集UMAP简介UMAP（UniformManifoldApproximatio
    
                    
    • 
                    
  • 损失函数与反向传播
                        Star_.
PyTorchpytorch深度学习python
                        
    损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
    
                    
    • 
                    
  • 七.正则化
                        愿风去了

                        
    吴恩达机器学习之正则化（Regularization）http://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活，但是很容易引起数据的过拟合。例如将数据投影到30维的基函数上，模
    
                    
    • 
                    
  • 机器学习-------数据标准化
                        罔闻_spider
数据分析算法机器学习人工智能
                        
    什么是归一化，它与标准化的区别是什么？一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。因为StandarScaler()对数据的处理是（真实值-平均值）/标准差。同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度：标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性，提高分类
    
                    
    • 
                    
  • 只生欢喜不生愁
                        花间星事

                        
    《只生欢喜不生愁》是我很喜欢的一本书，挺适合当下的环境阅读。作者林曦老师是位水墨画家，设计师。她1983年生于重庆，毕业于中央美术学院，年少成名，以手艺人自居。在她的这本艺术生活随笔集里，用自己的切身实践解析艺术美育的本质内涵。分享了艺术学习，写字的乐趣，专注心力的法门与修炼，用中式文人的视角观照当代生活的审美情趣及路径，讨论艺术之道与无用之美，让传统美学回归到现实生活践行中。林曦少年时办过不少画
    
                    
    • 
                    
  • 分享一个基于python的电子书数据采集与可视化分析 hadoop电子书数据分析与推荐系统 spark大数据毕设项目（源码、调试、LW、开题、PPT)
                        计算机源码社
Python项目大数据大数据pythonhadoop计算机毕业设计选题计算机毕业设计源码数据分析spark毕设
                        
    作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
    
                    
    • 
                    
  • Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
                        亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
                        
    要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD⁡(θ^)=MSE⁡(θ^)=E((θ^−θ
    
                    
    • 
                    
  • 两种方法判断Python的位数是32位还是64位
                        sanqima
Python编程电脑python开发语言
                        
      Python从1991年发布以来，凭借其简洁、清晰、易读的语法、丰富的标准库和第三方工具，在Web开发、自动化测试、人工智能、图形识别、机器学习等领域发展迅猛。  Python是一种胶水语言，通过Cython库与C/C++语言进行链接，通过Jython库与Java语言进行链接。  Python是跨平台的，可运行在多种操作系统上，包括但不限于Windows、Linux和macOS。这意味着用Py
    
                    
    • 
                    
  • 使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性
                        aehrutktrjk
人工智能easyui前端python
                        
    使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性引言在机器学习和自然语言处理领域，选择合适的训练示例对模型性能至关重要。最大边际相关性(MaximalMarginalRelevance,MMR)是一种优秀的示例选择方法，它不仅考虑了示例与输入的相关性，还注重保持所选示例之间的多样性。本文将深入探讨如何使用MMR来选择示例，以提高AI模型的性能和泛化能力。什么是最大边际相关性(MM
    
                    
    • 
                    
  • LangChain集成指南:如何利用多样化的AI提供商
                        aehrutktrjk
人工智能langchainpython
                        
    LangChain集成指南:如何利用多样化的AI提供商引言在人工智能和机器学习领域,LangChain已成为一个强大而灵活的框架,允许开发者轻松集成各种AI服务提供商。本文将深入探讨LangChain的集成能力,介绍如何利用不同的AI提供商来增强你的应用程序,并提供实用的代码示例。LangChain集成概览LangChain支持多种AI提供商的集成,这些集成可以分为两类:独立包集成:这些提供商有独
    
                    
    • 
                    
  • 机器学习VS深度学习
                        nfgo
机器学习
                        
    机器学习（MachineLearning,ML）和深度学习（DeepLearning,DL）是人工智能（AI）的两个子领域，它们有许多相似之处，但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分：1.概念层面机器学习：是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习，常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习：是机器学习的一个子领
    
                    
    • 
                    
  • 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能
                        2401_84572577
程序员大数据hadoop人工智能
                        
    做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
    
                    
    • 
                                
  • web前段跨域nginx代理配置
                                    刘正强
nginxcmsWeb
                                    
    nginx代理配置可参考server部分 
 
server { 
        listen       80; 
        server_name  localhost; 
 

    
                                
    • 
                                
  • spring学习笔记
                                    caoyong
spring
                                    
    一、概述 
    a>、核心技术 : IOC与AOP 
 b>、开发为什么需要面向接口而不是实现 
     接口降低一个组件与整个系统的藕合程度，当该组件不满足系统需求时，可以很容易的将该组件从系统中替换掉，而不会对整个系统产生大的影响 
 c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式) 
    
                                
    • 
                                
  • Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
                                    0624chenhong
eclipse
                                    
    做项目的时候，难免会用到整个团队的代码，或者上一任同事创建的workspace， 
1.电脑切换账号后，Eclipse打开时，会提示Eclipse对应的目录锁定，无法访问，根据提示，找到对应目录，G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager，其中文件.fileTableLock提示被锁定。 
解决办法，删掉.fileTableLock文件，重
    
                                
    • 
                                
  • Javascript 面向对面写法的必要性？
                                    一炮送你回车库
JavaScript
                                    
    现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行，什么纯javascript的mvc框架都出来了：ember 
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架 
  
我想说的是，javascript本来就不是一门面向对象的语言，用它写出来的面向对象的程序，本身就有些别扭，很多人提到js的面向对象首先提的是：复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的，用fu
    
                                
    • 
                                
  • js array对象的迭代方法
                                    换个号韩国红果果
array
                                    
    1.forEach 该方法接受一个函数作为参数， 对数组中的每个元素 
使用该函数  return 语句失效 
 

function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
 
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
    
                                
    • 
                                
  • 对Hibernate缓存机制的理解
                                    归来朝歌
session一级缓存对象持久化
                                    
    在hibernate中session一级缓存机制中，有这么一种情况： 
问题描述：我需要new一个对象，对它的几个字段赋值，但是有一些属性并没有进行赋值，然后调用 
session.save()方法，在提交事务后，会出现这样的情况： 
1：在数据库中有默认属性的字段的值为空 
2：既然是持久化对象，为什么在最后对象拿不到默认属性的值？ 
通过调试后解决方案如下： 
对于问题一，如你在数据库里设置了
    
                                
    • 
                                
  • WebService调用错误合集
                                    darkranger
webservice
                                    
     Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton   
调用接口出错， 
一个简单的WebService 
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service; 
首先必不可
    
                                
    • 
                                
  • JSP和Servlet的中文乱码处理
                                    aijuans
Java Web
                                    
    JSP和Servlet的中文乱码处理 
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题，写成了博客，今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学，所以有不足之处希望谅解。 
一、表单提交时出现乱码： 
在进行表单提交的时候，经常提交一些中文，自然就避免不了出现中文乱码的情况，对于表单来说有两种提交方式：get和post提交方式。所以
    
                                
    • 
                                
  • 面试经典六问
                                    atongyeye
工作面试
                                    
    题记：因为我不善沟通，所以在面试中经常碰壁，看了网上太多面试宝典，基本上不太靠谱。只好自己总结，并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。 
 
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题： 
 
 
1 简单自我介绍  
 
关于这个问题，主要为了弄清两件事，一是了解应聘者的背景，二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。 
 
我的回答：(针对技术面试回答，如果是人事面试，可以就掌
    
                                
    • 
                                
  • contentResolver.query()参数详解
                                    百合不是茶
androidquery()详解
                                    
    收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名 
一个简单的例子，这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。    
[java]  
view plain 
copy       
 
 public void fetchAllContacts() {   
    
    
                                
    • 
                                
  • ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
                                    bijian1013
oracle数据库killnowait
                                    
            当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据，或者增加一个表的主键时或者表的索引时，常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行（或者事务已经被锁），所有导致执行不成功。 
1.下面的语句
    
                                
    • 
                                
  • web 开发乱码
                                    征客丶
springWeb
                                    
    以下前端都是 utf-8 字符集编码 
 
一、后台接收 
1.1、 get 请求乱码 
get 请求中，请求参数在请求头中； 
乱码解决方法： 
a、通过在web 服务器中配置编码格式：tomcat 中，在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8"； 
 
1.2、post 请求乱码 
post 请求中，请求参数分两部份， 
1.2.1、url？参数，
    
                                
    • 
                                
  • 【Spark十六】： Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
                                    bit1129
spark
                                    
    Spark SQL数据源和表的Schema 
 
  case class  
  apply schema  
  parquet  
  json  
 JSON数据源 准备源数据 
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
    
                                
    • 
                                
  • JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
                                    BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
                                    
      
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。典型设置： 
 
 java -Xmx355
    
                                
    • 
                                
  • jqGrid 各种参数 详解(转帖)
                                    BreakingBad
jqGrid
                                    
      
jqGrid 各种参数 详解   分类： 
源代码分享 
个人随笔请勿参考 
解决开发问题 2012-05-09 20:29   84282人阅读   
评论(22)   
收藏   
举报   
jquery 
服务器 
parameters 
function 
ajax 
string      
    
                                
    • 
                                
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
                                    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.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;

/*
 * 下面
    
                                
    • 
                                
  • 应用升级iOS8中遇到的一些问题
                                    chenhbc
ios8升级iOS8
                                    
    1、很奇怪的问题，登录界面，有一个判断，如果不存在某个值，则跳转到设置界面，ios8之前的系统都可以正常跳转，iOS8中代码已经执行到下一个界面了，但界面并没有跳转过去，而且这个值如果设置过的话，也是可以正常跳转过去的，这个问题纠结了两天多，之前的判断我是在 
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated 
 中写的，最终的解决办法是把判断写在 
-(void
    
                                
    • 
                                
  • 工作流与自组织的关系？
                                    comsci
设计模式工作
                                    
      目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的，这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制，特别是节点之间的依存关系是固定的，节点的处理不考虑到流程整体的运行情况，细节和整体间的关系是脱节的，那么我们提出一个新的观点，一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢？这种流程有什么实际意义呢？ 
 
  这里有篇论文，摘要是：“针对网格中的服务
    
                                
    • 
                                
  • Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
                                    daizj
oracle
                                    
    insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX 
 
转自：http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123 
 
在 insert into tablea ...select * from tableb中，如果存在唯一约束，会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示，会忽略唯一
    
                                
    • 
                                
  • 二叉树:堆
                                    dieslrae
二叉树
                                    
        这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单: 
    一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2 
    一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1 
  &
    
                                
    • 
                                
  • C语言学习八结构体
                                    dcj3sjt126com
c
                                    
    为什么需要结构体，看代码 
# include <stdio.h>

struct Student	//定义一个学生类型，里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
	int age;
	float score;
	char sex;
}

int main(void)
{
	struct Student st = {80, 66.6,
    
                                
    • 
                                
  • centos安装golang
                                    dcj3sjt126com
centos
                                    
    #在国内镜像下载二进制包 
wget -c  http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz 
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz 
  
#把golang的bin目录加入全局环境变量 
cat >>/etc/profile<
    
                                
    • 
                                
  • 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
                                    frank1234
性能优化MySQL慢查询
                                    
    1.记录慢查询配置 
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径 
查询结果：--不用的机器可能不同 
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log 
 
修改mysqld配置文件：/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf，本机在/user/my.cn
    
                                
    • 
                                
  • Java父类取得子类类名
                                    happyqing
javathis父类子类类名
                                    
      
在继承关系中，不管父类还是子类，这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象，所以在父类中你可以用this获取到子类的信息！ 
  
package com.urthinker.module.test;

import org.junit.Test;

abstract class BaseDao<T> {
	public void 
    
                                
    • 
                                
  • Spring3.2新注解@ControllerAdvice
                                    jinnianshilongnian
@Controller
                                    
    @ControllerAdvice，是spring3.2提供的新注解，从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现： 
  
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
    
                                
    • 
                                
  • Java spring mvc多数据源配置
                                    liuxihope
spring
                                    
    转自：http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html 
 
 
1、首先配置两个数据库 
 
<bean id="dataSourceA"         class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
    
                                
    • 
                                
  • 第12章 Ajax（下）
                                    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/
    
                                
    • 
                                
  • BW / Universe Mappings
                                    blueoxygen
BO
                                    
          
BW Element    
OLAP Universe Element      
Cube  Dimension    
Class      
Charateristic    
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)      
Hi
    
                                
    • 
                                
  • Java开发熟手该当心的11个错误
                                    tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
                                    
    #1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如，没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中，还是UAT（用户验收 
测试）环境中，都可以顺畅无阻地运行，但是一旦部署在PROD 上，把它作为多线程程序处理更大的数据集时，就会抛出IOException，原因可能是JDBC驱动版本不同，也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置，那么使它成为
    
                                
    • 
                                
  • 推行国产操作系统的优劣
                                    yananay
windowslinux国产操作系统
                                    
    最近刮起了一股风，就是去“国外货”。从应用程序开始，到基础的系统，数据库，现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”，使我们终于认识到了国外货的危害，开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂，为了信息安全，那我们就自然要使用和推行国货。可是，一味地推行，是否就一定正确呢？ 
 
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前，就据传某世界级的网络设备制造商生产的交
    
                                
    • 
                

            

        

    




    

        

            按字母分类：
            ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他