- 数学建模—SPSS学习笔记
shellier
数学建模—SPSS学习笔记学习笔记数学建模
1、描述统计(描述一组数据的集中和离散情况)SPSS操作分析—描述统计—描述度量标准:度量(定距变量IntervalData)【可以分类(=和≠),可以排序(>和和30),其样本均值都近似服从正态分布。条件二:样本数据是连续的且数据之间的差异不能太大(不能包含离群点或异常值)。条件三:每组样本之间相互独立。条件四:皮尔逊相关系数有效的前提是两组数据(两个对象)之间呈线性关系。2)散点图检验使用EX
- python金融数据分析与挖掘实战 黄恒秋_金融数据分析与挖掘——股票时间序列数据处理...
weixin_39849930
黄恒秋
1、什么是时间序列分析时间序列分析(timeseriesanalysis)方法,强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续观察计算,提取相关特征,并分析其变化过程。时间序列分析主要有确定性变化分析和随机性变化分析确定性变化分析:移动平均法,移动方差和标准差、移动相关系数随机性变化分析:AR、ARMA模型2、移动平均法2.1移动窗口主要用在时间序列的数组变换,不同作用的函数将它们统称为移动窗口函数
- Python相关系数导图
亚图跨际
交叉知识Python神经网络量化特征关联汽车性价比矩阵热图流行病和资产价格城镇化交通量非线性捕捉量化图像相似性神经模型
要点量化变量和特征关联绘图对比皮尔逊相关系数、斯皮尔曼氏秩和肯德尔秩汽车性价比相关性矩阵热图大流行病与资产波动城镇化模型预测交通量宝可梦类别特征非线性依赖性捕捉向量加权皮尔逊相关系数量化图像相似性Python皮尔逊-斯皮尔曼-肯德尔皮尔逊相关系数在统计学中,皮尔逊相关系数是一种用于测量两组数据之间线性相关性的相关系数。它是两个变量的协方差与其标准差乘积的比率;因此,它本质上是协方差的标准化测量,其
- 每天一个数据分析题(四百九十)- 主成分分析与因子分析
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析数据挖掘
在主成分分析中,主成分的选择通常是按照()的大小排序来进行的。A.特征值B.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据分析从业者刷题必备神器!
- 协方差详解及在日常生活中的应用实例——天气温度与冰淇淋销量的关系
迷路爸爸180
python机器学习
协方差详解及在日常生活中的应用实例——天气温度与冰淇淋销量的关系文章目录协方差详解及在日常生活中的应用实例——天气温度与冰淇淋销量的关系引言协方差的概念与背景数学公式推导实例背景数据收集计算过程结果解释计算相关系数为什么使用协方差?结论商业启示引言在日常生活中,我们经常会遇到需要分析两个变量之间关系的情况。其中一个重要的统计量就是协方差,它可以帮助我们理解两个变量之间的线性关系方向和强度。本文将通
- [回归指标]R2、PCC(Pearson’s r )
DJ.马
#评价指标参数和模型参数回归数据挖掘人工智能
R2相关系数R2相关系数很熟悉了,就不具体解释了。皮尔逊相关系数(PCC)皮尔逊相关系数是研究变量之间线性相关程度的量,R方和PCC是不同的指标。R方衡量x和y的接近程度,PCC衡量的是x和y的变化趋势是否相同。R方是不对称关系,PCC是对称关系。皮尔逊相关系数小结Pearson’sr只适用于线性数据。看下面的图。它们清楚地展示了一种看似非随机的关系,但是Pearson’sr非常接近于零。原因是因
- 面向面试的机器学习知识点(2)——数理统计
小井正在努力中
机器学习人工智能
本期省流版:成为数据分析师,这些数理统计知识必不可少!大样本,小样本的概念协方差、相关系数、独立性之间的区别与联系显著性水平/置信度/置信区间假设检验三种经典分布,和对应的三种检验方式方差分析中心极限定理,大数定理内容很多,创作不易,请多多支持~大样本/小样本大样本:样本量趋于无穷小样本:样本量有限协方差/相关系数/独立性协方差定义:两个变量总体的误差,反映两个变量之间的变化趋势(eg.一个上升,
- Python编程读取csv文件数据分别计算RMSE、SD、R
是筱倩阿
pythonpythonnumpy
使用Pandas和NumPy库,从CSV文件中读取数据,并对列名进行了更新。使用循环计算了三组数据的RMSE、标准差和相关系数,并将结果打印输出。其中,RMSE(RootMeanSquaredError)是衡量预测值和真实值之间误差的一种方法;SD(StandardDeviation)是预测值和真实值之间误差的标准差;R(CorrelationCoefficient)是衡量预测值和真实值之间线性关
- R语言:改造corrgram包画复合型相关性热图
蟒茶
R小系列r语言
corrgram用来画相关性热图很不错,因为此包可以使上下半个三角用于显示不同的图和信息,从而让热图信息比较充实。此函数内置了很多参数,比如可以通过lowe.pancel或者upper.panel的自带方法在上下半区显示:颜色热图,相关性系数,散点图,bar图等等。corrgram(data,diag=panel.density,lower.panel=panel.fill,#相关系数显示颜色up
- 利用R中的corrmorant包绘制精美的相关性热图
带我去滑雪
机器学习之Rr语言开发语言
大家好,我是带我去滑雪!相关性热图(correlationheatmap)是一种可视化工具,用于展示数据集中各个变量之间的相关性。它以矩阵的形式显示变量之间的相关系数,并通过色彩编码来表示相关性的强度。在相关性热图中,每个变量都对应图中的一行和一列。图中的每个单元格代表两个变量之间的相关性,通常使用颜色来表示相关性的强度。通常,相关性的计算采用的是Pearson相关系数,它度量线性关系的强度和方向
- R实用绘图--相关性热图
数据之帆
R语言r语言笔记经验分享
R实用绘图系列主要是带领大家绘制一些实用、好看而又不太复杂的科研常用图形,该系列会持续更新,希望对小伙伴们有所帮助。那我们就正式开始啦。所需数据格式准备好相关系数和显著性两个数据文件,数据展示如下。相关系数矩阵显著水平矩阵数据处理#加载包library(corrplot)#读取相关系数矩阵corr<-read.csv('./corr.csv',row.names=1)#读取显著水平矩阵pvalue
- pearson correlation coefficient
dingtom
要理解Pearson相关系数,首先要理解协方差(Covariance),协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标,如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小,那么这两个变量的协方差就是正值,反之相反,公式如下:Pearson相关系数公式如下:由公式可知,Pearson相关系数是用协方差除以两个变量的标准差得到的,虽然协方差能反映两个随机变量的相关程度(协方差大于0的时候表示两者正相关,小于0的
- 概率论自复习思路
Miracle Fan
概率论
概率论复习思路(存在纰漏)文章目录概率论复习思路(存在纰漏)基本概念随机变量分布多维随机变量分布离散型连续性数字特征数学期望方差协方差系数矩、协方差矩阵大数定律抽样分布、估计、假设检验参数估计区间估计假设检验基本概念样本空间,和事件、差事件两个事件的关系:相不相容、是不是对立、两者之间的关系(ρ\rhoρ相关系数只反映线性方面,还可能存在非线性关系)事件发生的概率和发生关系:比如概率为0不一定代表
- 数据分析 — Numpy 数组处理
永远十八的小仙女~
数据分析数据分析numpy
目录一、简介1、概念2、优点3、特点4、作用5、引用二、创建数组1、创建一维数组3、创建二维数组三、属性和数组运算1、基本属性2、数据类型3、数组运算四、索引和切片1、基本索引2、多维数组索引3、基本切片4、多维数组切片5、布尔索引6、花式索引7、修改元素值五、统计函数1、均值2、中位数3、总和4、乘积5、最小值6、最大值7、标准差8、方差9、协方差10、百分位数11、直方图12、相关系数六、按条
- 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
- 相关系数绝对值小于等于1的证明(扩展2)
工业机器视觉设计和实现
机器视觉算法
再归纳:p=E(a-Ea)(b-Eb)/(sqrt(E(a-Ea)(a-Ea))*sqrt(E(b-Eb)(b-Eb)))当(b-Eb)是常量c时,上式子退化为E(a-Ea)/sqrt(E(a-Ea)(a-Ea))分子分母平方,(E(a-Ea)*E(a-Ea))/(E(a-Ea)(a-Ea)).令x=a-Ea,则x的方差,Dx=E(x-Ex)*(x-Ex)=E(x)(x)-(Ex)*(Ex)由方差
- ncc匹配(五,匹配提速的思考)
工业机器视觉设计和实现
机器视觉
感觉ncc(相关系数匹配)与bpnet(bp神经网络)相似,但ncc简洁方便快速,计算量小,问题点也少。都有归一化的动作,都是相关性的学习,不过bpnet可以学习多种类型,ncc好像不行。卷积神经网络(cnn),我觉得跑不出ncc,bpnet,以及基于轮廓匹配的范畴。cnn的概念都在以上三种匹配的概念中,没有什么新的东西了。扯远了,回到ncc的提速上来:前面有ncc提速和旋转的思考,这里是另外的方
- 【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
- 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》
- 数据分析案例 - 人力资源数据
Terry_trans
数据分析/机器学习项目数据可视化数据分析数据挖掘
目录1.了解该数据集的基本信息2.对变量进行描述性统计3.数据清洗4.计算数值型变量的相关系数5.使用交叉表(crosstab)统计不同部门员工的学历构成6.使用数据透视表(pivot_table)统计不同部门、不同性别员工的流失率:7.绘制反映不同性别员工占比的饼图(piechart)8.绘制不同部门员工人数的柱状图(barchart)9.绘制不同性别员工薪酬的箱型图(boxplot)10.绘制
- python毕设选题 - 基于时间序列的股票预测于分析
DanCheng-studio
毕业设计python毕设
文章目录1简介2时间序列的由来2.1四种模型的名称:3数据预览4理论公式4.1协方差4.2相关系数4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算最后1简介Hi,大家好,今天向大家介绍一个大数据项目大数据分析:基于时间序列的股票预测于分析2时间序列的由来提到时间序列分析技术,就不得不说到其中的AR/MA/ARMA/ARIMA分析模型。这四种分析方法的
- 内积为什么能表达向量之间的相关(似)性
蒲公英smile
机器学习
引子在使用向量内积代表相关性时,有一个前提:向量归一化到单位向量,本质是余弦距离。论证粗糙地想一下概率空间上的例子:协方差的本质是内积。标准差的本质是模长。相关系数的本质是夹角余弦。你感受一下内积是不是能描述相关性
- 数学建模:数据相关性分析(Pearson和 Spearman相关系数)含python实现
图学习的小张
数学建模python开发语言
相关性分析是一种用于衡量两个或多个变量之间关系密切程度的方法。相关性分析通常用于探索变量之间的关系,以及预测一个变量如何随着另一个变量的变化而变化。在数学建模中,这是常用的数据分析手段。 相关性分析的结果通常用相关系数来表示,相关系数的取值范围为-1到1,其中1表示完全正相关,-1表示完全负相关,0表示没有相关性。我们常用的相关系数包括:Pearson相关系数:用于衡量两个连续变量之间的线性
- 相关系数绝对值小于等于1的证明(扩展)
工业机器视觉设计和实现
算法
ncc匹配(四,相关系数绝对值小于等于1的证明)中提及(1+2+3+……+n)^21时,结论成立。参考,ncc匹配(四,相关系数绝对值小于等于1的证明)可以推出:(xy+x1y1+...+xnyn)/(sqrt(x^2+x1^2+...+xn^2)*sqrt(y^2+y1^2+...+yn^2))<=1这个公式就是图像处理中相关系数公式p=E(ab)/sqrt(Ea^2*Eb^2)的展开。所以就能
- ncc匹配(四,相关系数绝对值小于等于1的证明)
工业机器视觉设计和实现
机器视觉算法
相关系数公式p=E(ab)/sqrt(Ea^2*Eb^2),|p|<=1这个公式用样本(我们搞机器视觉图像处理的,就用图像)展开:a和b变量都只有一项,则相关系数公式=E(ab)/sqrt(Ea^2Eb^2)=xy/sqrt(x^2*Y^2)=1a和b变量都只有二项,则相关系数公式=E(ab)/sqrt(Ea^2Eb^2)=(xy+x1y1)/(sqrt(x^2+x1^2)*sqrt(y^2+y1
- 解析机器学习中的几种常见聚类算法
魔法_wanda
first机器学习算法人工智能算法
关于聚类算法一直是近几年来机器学习的热门,下面谈谈自己对其中几种聚类算法的理解,首先在谈聚类算法之前我们引入相似度这么一个概念,什么是相似度呢,简单来说假设有M个样本,其中任意两个样本之间的相似的度量,很明显我们需要一个标准去度量它们下面有几种常见的度量标准:1.欧式距离2.杰卡尔德距离3.相关系数1K-Means算法还有一些度量标准在这里就不多做介绍了,接下来我们介绍第一种聚类算法,K-Mean
- Python | 常用的命令
写代码的阿呆
PythonPython绘图忽略错误信息分区绘图不显示科学计数法
Python有哪些常用但容易忘记的命令?1如何忽略报错信息2Python常见绘图系列代码2.1绘制对比箱线图2.2分区绘制图形2.3绘制相关系数图(热图)2.4绘制计数的条形图countplot2.5直方图和核密度图的合体distplot3绘图函数封装3.11×2的直方图封装3.21×2的对比箱线图封装3.31×2的【1+对数】对比箱线图封装3.4统计量计算的函数封装4如何取消科学计数法5删去几倍
- 最简数据挖掘|房租价格预测
Python风控模型与数据分析
数据分析机器学习数据挖掘数据挖掘人工智能
目录一、数据介绍二、数据统计分析1、数据基本统计2、数据缺失统计3、特征分布统计4、相关系数矩阵三、回归模型划重点少走10年弯路一、数据介绍数据源自最简数据挖掘系列,内容包括位置、出租方式、卧室/客厅/卫生间数量、楼层、面积、装修情况、户型朝向、小区房源情况等等信息,其中包括位置、区、小区名、Label等在内的多个字段都已经过编码/脱敏处理。数据获取见文末二、数据统计分析1、数据基本统计查看整体分
- 第6章 多元线性回归
流焱之舞
一、遗漏变量偏差遗漏变量偏差是指OLS估计量中存在的偏差,它是在回归变量与遗漏变量相关时产生的。遗漏变量偏差意味着第一个最小二乘假设不成立。其理由如下:由前知一元线性回归模型中的误差项表示除了之外所有决定的因素。若其中某个因素与相关,则意味着误差项与相关。令和的相关系数为,第一个假设不成立而第二个和第三个假设成立,则OLS估计量具有如下极限:(1)无论样本容量是大还是小,遗漏变量偏差问题都存在。(
- 深度学习入门笔记(六)线性回归模型
zhanghui_cuc
深度学习笔记深度学习笔记线性回归
本节,我们用线性回归为例子,回顾一些基本概念6.1相关性相关性的取值范围是-1到1,越接近1或者-1代表越相关,越接近0则越不相关。相关系数大于0称为正相关,小于0称为负相关。假如A与B正相关,则是说A(B)会随着B(A)的增大而增大,减小而减小。假如A与B负相关,则是说A(B)会随着B(A)的增大而减小,减小而增大。皮尔逊系数就是常用的相关性方法。6.2什么是线性回归顾名思义,就是用一种线性关系
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
-------------------
- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
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/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置