验证性因素分析AVE和CR值

人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用每天五分钟玩转人工智能机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
本文重点数学是人工智能技术发展的基础，它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法，包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，
数学中的“矩” heraldww 数学概率论人工智能机器学习
数学中的“矩”矩的数学意义，高度总结：数学上，“矩”是一组点组成的模型的特定的数量测度。在力学和统计学中都有用到“矩”。如果这些点代表“质量”，那么：零阶矩表示所有点的质量；一阶矩表示质心；二阶矩表示转动惯量。如果这些点代表“概率密度”，那么：零阶矩表示这些点的总概率（也就是1）；一阶矩表示期望；二阶（中心）矩表示方差；三阶（中心）矩表示偏斜度；四阶（中心）矩表示峰度；这个数学上的概念和物理上的“
本福特定律: 为什么银行存款、河流长度等集合的首位数字更容易出现 1 而不是 9？ go
银行存款、河流长度等数据的首位数字更容易出现1而不是9，这背后的数学原理是本福特定律（Benford'sLaw）。本福特定律的概述本福特定律（Benford'sLaw）又称首位数字定律，是一种描述自然生成数据中数字分布规律的统计学现象。该定律揭示了在多种实际数据集中，数字1-9作为首位数字出现的概率呈现特定规律性分布。数学表达式首位数字d出现的概率为：P(d)=log₁₀(1+1/d)，其中d∈{
LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么 ZhangJiQun&MXP 教学 2021 论文 2024大模型以及算力矩阵机器学习人工智能 transformer 深度学习算法线性代数
LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么1.三者的核心概念黑塞矩阵（Hessian）二阶导数矩阵，用于优化问题中判断函数的凸性（如牛顿法），或计算参数更新方向（如拟牛顿法）。Fisher信息矩阵（FisherInformationMatrix,FIM）统计学中衡量参数估计的不确定性，反映数据中包含的关于参数的信息量。在机器学习中常用于自然梯度下降（NaturalGradientDescent
统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
统计机器学习(StatisticalMachineLearning)原理与代码实例讲解1.背景介绍统计机器学习是现代人工智能和数据科学的核心领域之一。它结合了统计学和计算机科学的理论与方法，通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位，还在工业界有广泛应用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。2.核心概念与联系2.1统计学与机器学习的关系统计学关注数据的收
如果我想成为一名大数据和算法工程师，我需要学会哪些技能，获取大厂的offer 红豆和绿豆杂谈大数据算法
成为一名大数据和算法工程师并获取大厂Offer，需要掌握一系列核心技能，并具备丰富的项目经验与扎实的理论基础。以下是详细的技能要求和建议：---###**1.数学与理论基础**-**数学知识**：掌握线性代数、微积分、概率论和统计学，这些是设计和理解算法的基础。-**机器学习理论**：深入理解常见机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等），了解其原理、优缺点及
定积分及其在概率论与统计学中的应用 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
定积分及其在概率论与统计学中的应用1.背景介绍1.1定积分的概念定积分是微积分学中一个基本概念,它是对连续函数在一个区间上的累积变化量进行测度。定积分可以看作是对无限小量的累加,是对函数在给定区间内的面积进行测量。1.2定积分在概率论与统计学中的重要性在概率论和统计学中,定积分扮演着非常重要的角色。概率论中的概率密度函数、累积分布函数等核心概念都需要借助定积分来定义和计算。统计学中的置信区间估计、
AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型 AI天才研究院 AI实战 AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法，并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科，它研究随机事件发生的可能性。
新手村：数据预处理-异常值检测方法嘉羽很烦机器学习机器学习
机器学习中异常值检测方法一、前置条件知识领域要求编程基础Python基础（变量、循环、函数）、JupyterNotebook或PyCharm使用。统计学基础理解均值、中位数、标准差、四分位数、正态分布、Z-score等概念。机器学习基础熟悉监督/无监督学习、分类、聚类、回归等基本概念。数据预处理数据清洗、特征缩放（标准化/归一化）、数据可视化（Matplotlib/Seaborn）。二、渐进式学习
23章9节：分层随机抽样及其在R语言中的实现与验证 DAT｜R科学与人工智能用R探索医药数据科学 r语言开发语言 r-4.2.1 机器学习人工智能算法
在统计学和数据科学的实际工作中，抽样方法始终扮演着至关重要的角色。如何从庞大的总体中获取具有代表性的样本，一直是数据分析过程中需要面对的核心问题之一。分层随机抽样作为一种常用的抽样方法，因其能够针对总体中的不同亚群体（层）进行有针对性的抽样，从而提高样本代表性、降低抽样误差，被广泛应用于社会调查、市场研究、医学试验等各个领域。本文旨在系统地阐述分层随机抽样的理论基础、抽样方法及其在R语言中的实现，
应用统计学学什么科目_统计学考研科目分别有哪些？你都知道吗心言星愿应用统计学学什么科目
在现实社会社会中统计学的应用范围是比较广泛的，想要报考统计学的朋友也是不再少数的，那么问题就来了关于统计学应该要学习哪一些科目呢，下面就来详细的看一下关于统计学方向具体的统计学考研科目分别有那些。首先对于统计学来讲英语政治史必然的初试科目，而专业课的考研科目具体是什么还是要看你选择的院校的实际出题情况了，所以在确定了考研科目之后一定要在在确定一下你想去的高校，以便能够更好的准备。在来看一下在学校方
2025 年最值得收听的 AI 播客推荐！助你轻松掌握人工智能前沿动态！真智AI 人工智能开发语言机器学习
如今，几乎每个人都被告知需要提升技能，而当前许多组织最看重的技能之一就是人工智能（AI）。学习AI相关技能通常涉及数学、统计学和机器学习，但除此之外，你还需要了解行业趋势、业内人士的观点以及各大公司的动态。然而，学习并不意味着时刻都要埋头苦读！有时候，你需要给大脑一个喘息的机会，同时依然能获取有价值的信息。而收听AI相关的播客，就是一个轻松高效的方式。以下是2025年你必须关注的AI播客！1.Th
智商测试原理全解析：从心理学到统计学，一文读懂(包含数据接口 2401_84193787 职场发展职场和发展求职招聘单一职责原则
智力测验（IntelligenceTest）是有关人的普通心智功能的各种测验的总称，又称普通能力测验。编制这类测验的目的是为了综合评定人的智力水平。早期编制的智力测验多采取个人测验的形式，这是单独评估心智功能的最好方法。国际上常用的个人智力测验主要有两种：斯坦福-比奈智力量表和韦克斯勒智力量表。现在常用测验包括：比奈－西蒙智力量表、韦克斯勒智力量表、斯坦福一比奈智力量表、瑞文标准智力测验、军队甲种
23章11节：自助抽样及其在R语言中的实现与验证 DAT｜R科学与人工智能用R探索医药数据科学 r语言开发语言 r-4.2.1 microsoft 信息可视化
在统计学中，数据分析的核心任务之一是如何在样本数据的基础上推断总体的性质。传统方法往往依赖于已知的概率分布假设和解析推导，但在现实问题中，我们往往无法准确得知总体分布，或者数据样本量较小，难以满足经典统计推断方法的要求。自助抽样作为一种非参数的计算方法，为我们提供了基于样本数据“自我重复”构建抽样分布的途径。1977年，斯坦福大学的B.Efron在著名论文《BootstrapMethods:Ano
ANOVA：在Python中构建和理解ANOVA（方差分析） python收藏家 python 数据科学 python
ANOVA（方差分析）是一种统计技术，用于确定三个或更多独立（不相关）组的平均值之间是否存在任何统计学显著差异。它有助于检验关于组间均值差异的假设，在比较多个组时特别有用。在Python中，可以使用scipy.stats模块中的f_oneway函数来执行单因素方差分析（one-wayANOVA），或者使用statsmodels库中的ANOVA类来进行更复杂的方差分析。重要概念总体均值（Popula
【人工智能数学基础】——深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用猿享天开人工智能数学基础专讲分类数据挖掘人工智能贝叶斯数学
深入详解贝叶斯理论：掌握贝叶斯定理及其在分类和预测中的应用贝叶斯理论（BayesianTheory）是概率论和统计学中的一个重要分支，它以托马斯·贝叶斯（ThomasBayes）命名，主要关注如何根据新的证据更新对某一事件的信念。贝叶斯定理作为贝叶斯理论的核心，在机器学习、数据分析、决策科学等多个领域中具有广泛的应用。本文将深入探讨贝叶斯定理的理论基础、数学表达及其在分类和预测中的应用，辅以实例和
R语言将向量数据按照行方式转化为矩阵数据（设置参数byrow为TRUE） sdgfbhgfj R语言初见机器学习数据挖掘人工智能数据分析 r语言
R语言将向量数据按照行方式转化为矩阵数据（设置参数byrow为TRUE）目录R语言将向量数据按照行方式转化为矩阵数据（设置参数byrow为TRUE）R语言是解决什么问题的？R语言将向量数据按照行方式转化为矩阵数据（设置参数byrow为TRUE）安利一个R语言的优秀博主及其CSDN专栏：R语言是解决什么问题的？R是一个有着统计分析功能及强大作图功能的软件系统，是由奥克兰大学统计学系的RossIhak
机器学习数学基础：29.t检验 @心都机器学习人工智能
一、t检验的定义与核心思想（一）定义t检验（Student’st-test）是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间，或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如，在教育研究中，可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异；在医学实验里，可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否
深度学习和机器学习的差异 The god of big data 教程深度学习机器学习人工智能
一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。以支持向量机（SVM）为例，算法通过核函数将数据映射到高维空间，但特征提取完全依赖工程师的领域知识。这种"人工特征+浅层模型"的结构在面对复杂非线性关系时容易遭遇性能瓶颈。深度学习（DeepLearning）作为机器
支持向量机 SVM 简要介绍 _夜空的繁星_ 机器学习 svm 支持向量机拉格朗日对偶机器学习
那些我从来没有理解过的概念（1）下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源：《统计学习方法》，维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数，考虑以下最优化问题：$$\min_{x\inR^n}{f(x)}\c_i(x)\leq0,i=1,2,\dots,k\h_j(x)=0,j=1,2,\dots,l$$是一个凸优化问
【练习】PAT 乙 1061 判断题柠石榴 PAT 题解输入输出算法 c++
题目判断题的评判很简单，本题就要求你写个简单的程序帮助老师判题并统计学生们判断题的得分。输入格式：输入在第一行给出两个不超过100的正整数N和M，分别是学生人数和判断题数量。第二行给出M个不超过5的正整数，是每道题的满分值。第三行给出每道题对应的正确答案，0代表“非”，1代表“是”。随后N行，每行给出一个学生的解答。数字间均以空格分隔。输出格式：按照输入的顺序输出每个学生的得分，每个分数占一行。输
总体方差和样本方差然后就去远行吧疑难杂症
在统计描述中，方差用来计算每一个变量*（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。总体方差计算公式：σ2=∑(X−μ)2N\sigma^2=\frac{\sum(X-\mu)^2}{N}σ2=N∑(X−μ)2公式中σ2\sigma^2σ2为总体方差，XXX为变量，μ\muμ为总体均值，NNN为总体例数。在实
利用R语言irr包计算ICC值（组内相关系数） mlhylzqwxli r语言
ICC值是一个较为陌生的概念，在统计学中应用较多，引用百度百科的介绍：组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度(inter-observerreliability)和复测信度(test-retestreliability)的信度系数(reliabilitycoefficient)指标之一。它最先由Bartko于1966年用于测量和评价信度的大小。ICC等于个体的变异度除以总的变异度，故其值介
第0节机器学习与深度学习介绍汉堡go 李哥深度学习专栏人工智能机器学习神经网络
人工智能：能够感知、推理、行动和适应的程序机器学习：能够随着数据量的增加而不断改进性能的算法（数学上的可解释性但准确率不是百分百，灵活度不高）深度学习：机器学习的一个子集：利用多层神经网络从大量数据中进行学习（设计一个很深的网络架构让机器自己学）（深度学习就是找一个函数f）机器学习算法简介（狭义）一般是基于数学，或者统计学的方法，具有很强的可解释性经典传统机器学习算法：KNN、决策树、朴素贝叶斯一
016.3月夏令营：数理类力学AI有限元保研
016.3月夏令营：数理类：中国人民大学统计学院：http://www.eeban.com/forum.php?mod=viewthread&tid=386109北京大学化学学院第一轮：http://www.eeban.com/forum.php?m...6026&extra=page%3D1香港大学化学系夏令营：http://www.eeban.com/forum.php?mod=viewthr
多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验木子算法非参数统计非参数检验概率论统计
多独立样本秩检验：Kruskal-Wallis检验的理论与实践一、引言在统计学中，当数据不满足正态分布或方差齐性假设时，传统的参数检验（如方差分析ANOVA）可能失效。此时，非参数检验方法（如秩检验）成为更可靠的选择。本文将详细介绍多独立样本秩检验的核心方法——Kruskal-Wallis检验，包括其理论基础、公式推导、案例分析及Python实现。二、理论基础1.问题定义假设我们有kkk个独立样本
r语言手动算两个C指数p值,如何用R语言进行Pvalue显著性标记？蒲牢森 r语言手动算两个C指数p值
作者：一只想飞的喵审稿：童蒙编辑：angelica箱线图是统计学中较常见的图形之一。这篇文章将讲述如何简单比较两组或多组的平均值，且添加显著性标记。通常情况根据显著性p值的数值大小，分为四类：(1)0.01≤p<0.05，*(2)0.001≤p<0.01，**(3)0.0001≤p<0.001，***(4)p<0.0001,****接下来会讲述三种添加显著性标记的方法。方法1-手动添加1：创建数据
R语言广义加型模型（GAM）的运用例子及实现教程 Mrrunsen R语言大学作业 r语言开发语言
文章目录步骤1：加载所需包和数据步骤2：数据预处理步骤3：拟合广义加型模型步骤4：查看模型摘要和诊断模型摘要系数估计平滑项模型质量步骤5：预测和可视化结论广义加型模型（GeneralizedAdditiveModel，简称GAM）是一种灵活的非线性建模方法，在统计学和机器学习领域被广泛应用。GAM可以用于拟合非线性关系，适用于多个预测变量之间的复杂关系，并且可以处理连续和分类变量。本教程将向您展示
python 统计库_《统计学习方法》 Python 库 weixin_39756540 python 统计库
新建GitHub仓库仓库名为slmethod,统计学习方法(StatisticalLearningMethod)的简写Public公开仓库勾选InitializethisrepositorywithaREADME.gitignore选择Python添加MITLicensenew下载代码到本地，使用ssh协议。[email protected]:iOSDevLog/slmethod.git
数据挖掘与数据分析 dundunmm 数据挖掘数据挖掘数据分析人工智能
数据挖掘和数据分析是两个密切相关但有所区别的领域，它们都涉及从数据中提取有价值的信息，但在目标、方法和技术上有所不同。数据挖掘vs.数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据，得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类、回归、关联规则、深度学习等统计学方法、数据可视化、数据清理、假设检验等应用实时
Spring4.1新特性——综述 jinnianshilongnian spring 4.1
目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
Schema与数据类型优化 annan211 数据结构 mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂，表堆叠让人不忍直视，无脑的架构师，说了也不听。在数据库设计之初，就应该仔细揣摩可能会有哪些查询，有没有更复杂的查询，而不是仅仅突出很表面的业务需求，这样做会让你的数据库性能成倍提高，当然，丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。选择优化的数据类型 1 更小的通常更好更小的数据类型通常更快，因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存，
第一节 HTML概要学习 chenke html Web css
第一节 HTML概要学习 1. 什么是HTML HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写，它规定了自己的语法规则，用来表示比“文本”更丰富的意义，比如图片，表格，链接等。浏览器（IE,FireFox等）软件知道HTML语言的语法，可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。打开记事本输入一下内
MyEclipse里部分习惯的更改 Array_06 eclipse
继续补充中---------------------- 1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist--> Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键选中 Text
近一个月的面试总结 cugfy 面试
本文是在学习中的总结，欢迎转载但请注明出处：http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275 前言打算换个工作，近一个月面试了不少的公司，下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了，为在校的学生提供一些经验供参考，希望都能找到满意的工作。
HTML5一个小迷宫游戏 357029540 html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏，感觉还不错，可以画画，写字，把摘抄的代码放上来分享下，喜欢的同学可以拿来玩玩！ <html> <head> <title>创建运行迷宫</title> <script type="text/javascript"
10步教你上传githib数据张亚雄 git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得，对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼，下面先不玩什么深奥的，先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。操作过程（查看本目录下有哪些文件NO.1）ls （跳转到子目录NO.2）cd+空格+目录（继续NO.3）ls （匹配到子目录NO.4）cd+ 目录首写字母+tab键+（首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”）（查看文件
MongoDB常用操作命令大全 adminjun mongodb 操作命令
成功启动MongoDB后，再打开一个命令行窗口输入mongo，就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令，只是MongoDB没有创建数据库的命令，但有类似的命令如：如果你想创建一个“myTest”的数据库，先运行use myTest命令，之后就做一些操作（如：db.createCollection('user')）,这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。一
bat调用jar包并传入多个参数 aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的： 1.在Main函数接收bat文件传递的参数（String[] args）如： String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
Java中对类的主动引用和被动引用 ayaoxinchao java 主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中，有些类看上去初始化了，但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组，看上去数组中所有的元素已经被初始化，实际上一个都没有。对于类的初始化，虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时，才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用，不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用，即必须立即对类进行初始化。四种情况如下：1.遇到ne
导出数据库提示 outfile disabled BigBird2012 mysql
在windows控制台下，登陆mysql，备份数据库： mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql 使用命令 mysqldump 格式如下： mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。注意：执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用，这样会报
Javascript 中的 && 和 || bijian1013 JavaScript &&||
准备两个对象用于下面的讨论 var alice = { name: "alice", toString: function () { return this.name; } } var smith = { name: "smith",
[Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建 bit1129 zookeeper
为了说明问题，先来看个简单的示例代码： package com.tom.zookeeper.book; import com.tom.Host; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apache.zookeeper.Wat
【Scala十一】Scala核心五：case模式匹配 bit1129 scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses object CaseClass_Test00 { def simpleMatch(arg: Any) = arg match { case v: Int => "This is an Int" case v: (Int, String)
运维的一些面试题 yuxianhua linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹 mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass 或 mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
Java lang包-Boolean BrokenDreams boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单，直接看源代码吧。 public final class Boolean implements java.io.Serializable,
读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command 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.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.List; /** * GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图：“将一个请求封装
matlab下GPU编程笔记 cherishLC matlab
不多说，直接上代码 gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。 g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU reset(g) %也可以清空GPU中数据。 a=1; a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中 onGP
SVN安装过程 crabdave SVN
SVN安装过程 subversion-1.6.12 ./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
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行转列的思想是通过case when 来实现列转行的思想是通过union all 来实现下面具体例子：假设有张学生成绩表(tb)如下: Name Subject Result 张三语文　　74 张三数学　　83 张三物理　　93 李四语文　　74 李四数学　　84 李四物理　　94 */ /* 想变成姓名 &
MySQL--主从配置 dcj3sjt126com mysql
linux下的mysql主从配置：说明：由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样，因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低， Master的版本肯定不能高于Slave版本。（版本向下兼容） mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改 dcj3sjt126com Model
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sublime text3 中文乱码解决 dyy_gusi Sublime Text
sublime text3中文乱码解决原因：缺少转换为UTF-8的插件目的：安装ConvertToUTF8插件包第一步：安装能自动安装插件的插件，百度“Codecs33”，然后按照步骤可以得到以下一段代码： import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
概念了解：CGI，FastCGI，PHP-CGI与PHP-FPM geeksun PHP
CGI CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface)，HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具，其程序须运行在网络服务器上。 CGI可以用任何一种语言编写，只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI，它可以一直执行着，只要激活后，不
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决 hongtoushizi git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " . 此问题出现的原因是：由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。由于我在第一次git pull --rebase 代码后，准备push的时候，有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。解决方案： 1： git pull 2：
第四章 Lua模块开发 jinnianshilongnian nginx lua
在实际开发中，不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中，需要进行分模块开发；而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后，所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码，每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本（Copy-On-Write），即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享；另外注意之前我们使用init_by_lua中初
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1.简介 Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法（1）动态代理类的属性代理类是公共的、最终的，而不是抽象的未指定代理类的非限定名称。但是，以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy 代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
Java中getResourceAsStream的用法 pda158 java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种： 1. Class.getResourceAsStream(String path) ： path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源，以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径，最终还是由ClassLoader获取资源。　　2. Class.getClassLoader.get
spring 包官方下载地址（非maven） sinnk spring
SPRING官方网站改版后，建议都是通过 Maven和Gradle下载，对不使用Maven和Gradle开发项目的，下载就非常麻烦，下给出Spring Framework jar官方直接下载路径: http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/ s
Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包 vipbooks oracle sql 编程
哈哈，清明节放假回去了一下，真是太好了，回家的感觉真好啊！现在又开始出差之旅了，又好久没有来了，今天继续Oracle的学习！这是第七章的学习笔记，学习完第六章的动态SQL之后，开始要学习子程序和包的使用了……，希望大家能多给俺一些支持啊！编程时使用的工具是PLSQL

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