- 2019-04-19
AliceGYY
线性函数Y=0.8567+0.516XX称为自变量,也就是自己会变化的量。Y称作因变量,也就是因为X变化而引起变化的量。线性回归,能够用来探索多个变量与另一个变量之间的线性关系。weka、SPSS软件实现编程。
- “利用电子医院记录,针对急性护理环境中的老年人,开发并验证了一项医院脆弱风险评分:一项观察性研究“
ericliu2017
大数据围术期麻醉
总结背景年长者在全球范围内成为医疗保健的增长用户。我们的目标是确定是否可以利用常规收集的数据来识别具有虚弱特征并面临不利健康结果风险的年长者。方法使用三步方法开发和验证了一种医院脆弱风险评分,该评分基于《国际疾病和相关健康问题统计分类第十次修订版》(ICD-10)的诊断编码。首先,我们进行了聚类分析,以识别住院的75岁及以上年龄段的老年人群,其资源利用率高,并且诊断与脆弱有关。第二,我们根据ICD
- SPSSAU【文本分析】|我的词库
spssau
人工智能文本分析文本挖掘
我的词库文本分析时,可能涉及到一些新词,比如‘内卷’,这个词很可能在词典中并未出现过,词库也不认识它。但研究者自己认识它,此时可将该词纳入到新词词库中,让系统统计词频等信息时也对该词进行统计。当然还有一些停用词,比如‘好了’,这个词没有实际的意义没有统计词频等必要,此时可对该词设置为停用词。除此之外,还可设置情感词,比如:‘元宇宙’可能是个正向词(也可能是负向情感,由研究者决定),那么可自主设置其
- SPSSAU【文本分析】|LDA主题分析
spssau
人工智能文本分析文本挖掘
LDA主题分析LDA主题分析是一种提取出文本数据核心主题的模型,其可将整份数据文档的信息提取成几个主题,并且标题出主题与关键词之间的权重情况,用于识别主题的具体实际意义,除此之外,LDA主题分析涉及到可视化展示和图形交互等,接下来将具体进行说明。进行LDA主题分析时,首先需要确定主题个数(理论上有确定主题个数的方式,但实际研究分析时,通常是研究者结合实际意义情况来确定主题个数,通常主题个数介于2~
- SPSSAU【文本分析】|词云、词定位等
spssau
人工智能文本分析文本挖掘数据分析
词云分析等文本分析模块中,最重要和最基础的为展示分词结果,通常是使用词云进行展示。在‘词云分析等’中,SPSSAU提供四种功能,分别是词云分析、自定义词云、词定位和tf-idf,本文档使用‘体验DEMO数据’,其来源于2023年12月住建委的“建设要闻”栏目下面41条新闻全文内容,共129kb。接下来说明将基于该数据进行展示和说明。词云分析进入文本分析时,首先可以看到词云结果,本案例时结果如下:词
- SPSSAU【文本分析】|文本聚类
spssau
支持向量机机器学习人工智能
SPSSAU共提供两种文本聚类方式,分别是按词聚类和按行聚类。按词聚类是指将需要分析的关键词进行聚类分析,并且进行可视化展示,即针对关键词进行聚类,此处关键词可以自由选择。按行聚类分析是指针对以‘行’为单位进行聚类分析,将原始文本中多行数据聚为几个类别,并且可将具体聚类类别信息进行下载等。按词聚类分析按词聚类分析操作如下图:默认情况下,系统会将词频靠前的20个关键词提取,并且得到其词向量值,并且其
- MATLAB | 绘图复刻(十五) | 环形聚类树状图
slandarer
matlab聚类开发语言
本期复刻效果:感觉出的聚类分析树状图绘制工具也不少了,未来可能会统一整理为一个工具包?(任重道远,道阻且长):代码讲解0数据设置写了比较多的注释应该比较易懂:clc;clear;closeall%样品起名slan1slan2slan3...slan75sampleName=compose('slan%d',1:75);%随机生成数据%rng(10)Data=rand(75,3);%分类数N=5;%
- 聚类分析入门:使用Python和K-means算法进行数据聚类
Evaporator Core
python
文章标题:聚类分析入门:使用Python和K-means算法进行数据聚类简介聚类分析是机器学习中的一个重要任务,它涉及将数据集中的样本分成多个类别或簇,使得同一簇内的样本相似度较高,不同簇之间的样本相似度较低。K-means算法是一种常用的聚类算法,它通过迭代优化簇的中心点来实现聚类。本文将介绍如何使用Python编程语言和Scikit-learn库实现K-means算法,以及如何对数据进行聚类分
- R代码和SPSS绘制相关性热图/矩阵的差别说明
初于青丝mc终于白发
R语言相关r语言矩阵开发语言相关性热图/矩阵深度学习
博主在使用SPSS统计软件做pearson相关性分析的时候,发现用热图可视化可能效果会更好,于是,博主就去度娘了,然后用R代码绘制,但是发现做显著性的时候(P值检验),p值计算出来竟然不一样,惊呆了!!>_>>1、2、3讲解>>4讲解<<<(1)避坑博主使用的是cor.mtest()来看显著性检验的,但是结果和SPSS或者base::cor.test()结果相差甚远呐。。。。cor.mtest()
- 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
- 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
- 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
- 10.单细胞 RNA-seq:聚类分析
denghb001
学习目标:评估是否存在聚类过程产生的技术误差使用PCA和UMAP图确定聚类质量,并了解何时重新聚类评估已知的细胞类型标记与假设簇的细胞类型同一性单细胞RNA-seq聚类分析现在我们已经进行了整合,我们想知道我们的细胞群中存在哪些不同细胞类型。image目标:*生成特定于细胞类型的簇,并使用已知的标记来确定簇的身份。确定分群是否代表真实的细胞类型或由于生物或技术差异而形成的群集,例如处于细胞周期S期
- 机器学习原理到Python代码实现之K-Means
神仙盼盼
机器学习基于python的算法设计机器学习pythonkmeans
K-Means聚类算法该文章作为机器学习的第四篇文章,主要介绍的是K-Means聚类算法,这是我们介绍的第一个无监督算法,在这里我们将对什么是无监督,为什么要有无监督等也会有一些介绍,算法不难,大家且看且思考。难度系数:⭐更多相关工作请参考:Github算法介绍K-Means算法是一种无监督的聚类分析算法,通过迭代过程将数据划分为K个聚类。该算法以距离作为数据对象间相似度的衡量标准,将数据对象分配
- 《统计学简易速速上手小册》第6章:多变量数据分析(2024 最新版)
江帅帅
《统计学简易速速上手小册》数据分析数据挖掘机器学习统计学概率论web3人工智能
文章目录6.1主成分分析(PCA)6.1.1基础知识6.1.2主要案例:客户细分6.1.3拓展案例1:面部识别6.1.4拓展案例2:基因数据分析6.2聚类分析6.2.1基础知识6.2.2主要案例:市场细分6.2.3拓展案例1:文档聚类6.2.4拓展案例2:基因表达数据的聚类6.3判别分析6.3.1基础知识6.3.2主要案例:信用评分模型6.3.3拓展案例1:市场细分与目标客户识别6.3.4拓展案例
- SPSS-2
沈住氣
初级统计说一说——描述/图表图&表分析频率|偏度-偏度标准误差|<1.96&|峰度-峰度标准误差|<1.96则为正态分布频率分析:适用于偏态+正态分布对于数值变量:统计指标+统计图对于等级与计数:统计表格+?描述统计:仅仅适用于正态分布(可以存储为标准化数据)数值变量:仅适用对称分布等级与计数:不能用描述3.探索探索估计95%置信区间三要素:干预措施+受试对象+实验效应指标(因变量)正态性检验:样
- 聚类分析-R语言
育种数据分析之放飞自我
1,原始数据,是矩阵,有行头和列名:data2,amap包的聚类分析:library(amap)clu<-hclusterpar(matx)plot(clu,sub="",hang=-1,xlab=NA,ylab=NA,main=NA)cluster用法:hcluster(x,method="euclidean",diag=FALSE,upper=FALSE,link="complete",mem
- 【附安装包】Amos26安装教程
程序员晓晓
数据分析
软件下载软件:Amos版本:26语言:英文大小:168.51M安装环境:Win11/Win10/Win8/Win7硬件要求:
[email protected]内存@4G(或更高)下载通道①百度网盘丨64位下载链接:https://pan.baidu.com/s/1JLFwiz8tldaftQw4wyuO_Q提取码:5566软件介绍IBM®SPSS®Amos是一款强大的结构方程建模(SEM)软件,支持通过扩展标准
- 蒙怡第一次作业
weixin_30491641
python数据结构与算法数据库
一、统计软件简介1.spssSPSS(StatisticalProductandServiceSolutions),"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatisticalPackagefortheSocialSciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解
- 一文了解什么是倾向得分匹配PSM?
spssau
倾向得分匹配,在医学研究及计量经济领域都有广泛应用,其目的在于减少数据偏差和混杂因素的干扰。很多统计软件都支持PSM,如SPSS和stata。SPSSAU最新版本也提供了倾向得分匹配。下面我们就一起来了解下,究竟什么是倾向得分匹配?以及如何分析?PSM解决的是选择偏差问题(即控制混杂因素),倾向得分配比就是利用倾向评分值,从对照组中为处理做中的每个个体寻找一个或多个背景特征相同或相似的个体作为对照
- SPSS双变量相关分析
数据科学作家
SPSSSPSS学习SPSS入门统计分析相关分析数据分析统计学
双变量相关分析通过计算皮尔逊简单相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、肯德尔等级相关系数及其显著性水平展开。其中皮尔逊简单相关系数是一种线性关联度量,适用于变量为定量连续变量且服从正态分布、相关关系为线性时的情形。如果变量不是正态分布的,或具有已排序的类别,相互之间的相关关系不是线性的,则更适合采用斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔等级相关系数。本小节用于分析的数据是《中国2020年1~12月货币供应量统计》
- 一文讲透SPSS中查看文件和变量信息
数据科学作家
SPSSSPSS学习SPSS入门SPSS基础SPSS操作数据分析统计分析
数据文件建立后,我们可能希望看到数据文件的结构和变量的组成以确定是否需要完善或修改,此时我们就需要用到文件和变量信息查看功能。1.查看变量信息(1)在结果输出窗口中查看变量信息在菜单栏中选择“文件”|“显示数据文件信息”|“工作文件”命令,就可以将当前工作文件的变量信息输出到结果查看窗口,输出结果如图4.3所示;此外,用户还可以在菜单栏中选择“文件”|“显示数据文件信息”|“外部文件”命令并选择相
- SPSS基础操作:对数据按照样本观测值进行排序
数据科学作家
SPSSSPSS入门SPSS学习统计分析统计学数据分析SPSS基础
在整理数据资料或者查看分析结果时,我们通常希望样本观测值能够按照某一变量的大小进行升序或者降序排列,比如我们想按照学生的学习成绩进行排序,按照销售额的大小对各个便利店进行排序等。以本章附带的数据4为例,如果要按照y4体重变量进行降序排列,操作步骤如下:图4.88显示了按照y4体重变量排序之前的数据。在菜单栏中选择“数据”→“个案排序”命令,如图4.89所示。系统将会弹出“个案排序”对话框,在该对话
- spss数据预处理步骤_2. SPSS基本使用:数据清洗
嵇海龙
spss数据预处理步骤
一、数据清洗的总体步骤image.png打开telco.sav文件image.png看下数据清洗的步骤,要拷贝(因为这里是样本,所以不用做这一步),所以直接做第二步创建唯一IDimage.png这一步创建了唯一ID,点击转换按钮---计算变量-目标变量填写ID--选择函数$casenum点击确定就可以了image.png接下来我们要生成数据质量报告,可以用分析按钮-描述统计-频率来做,选取除了ID
- SPSS基础操作:对数据按照变量进行排序
数据科学作家
SPSSSPSS基础SPSS学习SPSS入门SPSS操作统计分析数据分析
在整理数据资料或者查看分析结果时,如果变量设置得非常多,我们有时会希望变量值能够按照变量的某一属性大小进行升序或者降序排列,比如我们想观察有哪些变量是名义变量或者有序变量,有哪些变量进行了变量标签操作或者值标签操作等。以本章附带的数据4为例,如果要按照变量的测量方式进行降序排列,操作步骤如下:图4.84显示了变量排序之前的数据。我们在菜单栏中选择“数据”→“变量排序”命令,如图4.85所示。系统将
- excel多元线性拟合_高级数据分析师的Excel操作看这里!
瀚海星星123
excel多元线性拟合
我们在工作中最常用的数据处理工具就是Excel了,Excel里头最基础的就是运算和图表的制作,稍微高级一点就是函数和数据透视表的使用了,当然你可能还会想到VBA和宏,但估计很少高手会使用这些高级的功能。那对于高级的数据分析而言,也就是涉及统计学的专业分析方法和原理的时候,是不是就一定得求助于SPSS,SAS这类专业的分析工具呢?数据分析从低级到高级层次的跳跃过程中有没有可以起承接作用的工具呢?其实
- 聚类分析实验报告
平凡女生的创作
聚类分析在市场细分中的目的是构建细分市场,基本思想是“物以类聚”,辨别事物在某些特征上的相似性或相异性,并按照这些特性将事物划分为几个类别,是在同一类别中的事物有较大的相似性,不同类别中的事物有较大的差异。本文介绍的是聚类分析方法中的非层次聚类法——K-Means聚类法,也称快速聚类法。适用于大样本的聚类分析,可以节省运算时间。该实验的数据来源于上一个因子分析实验的结果(三列FAC)。实验目的实验
- SPSS进行双因素有重复方差分析
谢俊飞
目前看到的双因素方差分析教程当中,以下两个比较是写的比较好的,以飨读者。1.运用spss软件进行双因素有重复方差分析2.SPSS在化学试验双因素方差分析中的应用_戴孟莲百度经验的这个操作比较全面,参数详细,配图清晰,如果再加以原理的理解,更加全面。下面主要对几个主要的参数选择做几点说明:1.依次点击“分析”——“一般线性模型”——“单变量”,由于我们这里只有“产量”,所以是单变量,如果有两个指标,
- 【机器学习】Kmeans如何选择k值
TwcatL_tree
机器学习人工智能深度学习机器学习kmeans人工智能
确定K值是K-means聚类分析的一个重要步骤。不同的K值可能会产生不同的聚类结果,因此选择合适的K值非常重要。以下是一些常见的方法来选择K值:手肘法:该方法基于绘制聚类内误差平方和(SSE)与K值之间的关系图。随着K值的增加,SSE会逐渐降低,但降低幅度逐渐减小。手肘法的目标就是找到SSE下降的速度开始变慢的“拐点”,这个点就是最佳的K值。轮廓系数法:该方法基于每个数据点与它所属的聚类中心的距离
- 社会的未来
点爸
https://c.m.163.com/news/a/DLNJ7K7G00258105.html?spsw=7&spssid=00fc5e47db31e7ba002ddfdb37ed9352&spss=newsapp&from=singlemessage&isappinstalled=0文中提到,好多非常重要的事,没人做。但是,这些事有什么经济利益么?很显然没有。我们现在是一个用钱做标尺的社会。国
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默