淋了一场雨
淋了一场雨

SPSS基础操作(一)：用幂指数型的权函数建立加权最小二乘回归方程

1、【分析】—【回归】—【权重估计】

2、添加因变量、自变量、权重变量，然后点击【确定】

可以自己该变幂的范围
SPSS基础操作(一)：用幂指数型的权函数建立加权最小二乘回归方程_第1张图片

3、得到的幂值，即m=1.5

SPSS基础操作(一)：用幂指数型的权函数建立加权最小二乘回归方程_第2张图片

4、【转换】—【计算变量】

SPSS基础操作(一)：用幂指数型的权函数建立加权最小二乘回归方程_第3张图片

5、目标变量中输入w，填入数字表达式，然后点击【确定】 (提示：权函数为w=1/x**m)

SPSS基础操作(一)：用幂指数型的权函数建立加权最小二乘回归方程_第4张图片

6、然后出现此界面

SPSS基础操作(一)：用幂指数型的权函数建立加权最小二乘回归方程_第5张图片

7、【分析】—【回归】—【线性】

8、添加因变量、自变量、和WLS权重，然后点击【确定】

SPSS基础操作(一)：用幂指数型的权函数建立加权最小二乘回归方程_第6张图片

9、观察系数，如图，得到加权最小二乘回归方程，即

在这里插入图片描述

SPSS基础操作(一)：用幂指数型的权函数建立加权最小二乘回归方程_第7张图片

你可能感兴趣的:(SPSS,SPSS,经验分享,加权最小二乘回归方程)

  • 洛谷P1719 最大加权矩形 0hang 算法c++开发语言
    洛谷P1719最大加权矩形题目描述为了更好的备战NOIP2013，电脑组的几个女孩子LYQ,ZSC,ZHQ认为，我们不光需要机房，我们还需要运动，于是就决定找校长申请一块电脑组的课余运动场地，听说她们都是电脑组的高手，校长没有马上答应他们，而是先给她们出了一道数学题，并且告诉她们：你们能获得的运动场地的面积就是你们能找到的这个最大的数字。校长先给他们一个n\timesnn×n矩阵。要求矩阵中最大加
  • 浅谈大模型 SFT 的实践落地：十问十答 大模型与自然语言处理 NLP与大模型人工智能大数据深度学习多模态大模型SFT
    节前，我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学.针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。汇总合集：《大模型面试宝典》(2024版)发布！今天给大家带来一篇大模型SFT的实践落地经验总结SFT现在往往被称为“低端”工作，但它与业务紧密相连。相较于难以实施且多数公司没资源训
  • 内网穿透之EW使用、判断服务器是否出网 板栗妖怪 学习内网渗透
    环境搭建使用的是下面文章的环境记一次学习--内网穿透-CSDN博客ew代理然后同样通过thinkphp漏洞写入文件，然后通过蚁剑连接然后上传ew的Linux版本，然后加权执行一层代理正向代理设置正向代理（在ubuntu上），然后kali在proxychain配置文件中连接ubuntu的192.168.244.154的代理端口反向代理在ubuntu上设置反向代理，将连接反弹到kali上的某个端口。然
  • 购买莆田鞋有哪些套路和陷阱？怎样避免踩坑 芒果不芒
    购买莆田鞋有哪些套路和陷阱？怎样避免踩坑小白在购买莆田鞋时有很多不懂的问题，而且莆田鞋商家卖的货又良莠不齐，为了避免踩坑今天我就把经验分享给大家，记住最重要的一点就是找到一个比较实在的良心商家购买，因为真正做生意的诚信商家是不会为了一点蝇头小利去坑人的，假如找到一个无良商家，它变着法的想着坑你，你怎样都会被骗的，俗话说得好：不怕贼偷就怕贼惦记！今天我顺便给大家推荐三家专门做高品质的莆田鞋商家也：k
  • 平滑法时间序列模型原理及Python实践 AI智博信息 数据分析与挖掘python人工智能
    平滑法时间序列模型原理主要涉及通过一定的算法对时间序列数据进行平滑处理，以消除或减弱数据中的随机波动和噪声，从而揭示出数据中的长期趋势和季节性变化，进而对未来数据进行预测。以下是平滑法时间序列模型的详细原理：一、基本原理平滑法时间序列模型基于对历史数据的平滑处理，通过对数据的平均或加权平均，去除数据中的随机波动，使得时间序列数据更加平滑，便于分析和预测。这种方法能够帮助我们更好地理解数据的长期趋势
  • 曲线的平滑平滑处理 zq4132 c++qtc数据算法
    最近在写一些数据处理的程序。经常需要对数据进行平滑处理。直接用FIR滤波器或IIR滤波器都有一个启动问题，滤波完成后总要对数据掐头去尾。因此去找了些简单的数据平滑处理的方法。在一本老版本的《数学手册》中找到了几个基于最小二乘法的数据平滑算法。将其写成了C代码，测试了一下，效果还可以。这里简单的记录一下，算是给自己做个笔记。算法的原理很简单，以五点三次平滑为例。取相邻的5个数据点，可以拟合出一条3次
  • API 接口应该如何设计？如何保证安全？如何签名？如何防重？ 「已注销」 安全SpringBoot安全githubspringspringboot后端
    说明：在实际的业务中，难免会跟第三方系统进行数据的交互与传递，那么如何保证数据在传输过程中的安全呢（防窃取）？除了https的协议之外，能不能加上通用的一套算法以及规范来保证传输的安全性呢？下面我们就来讨论下常用的一些API设计的安全方法，可能不一定是最好的，有更牛逼的实现方式，但是这篇是我自己的经验分享.token简介Token：访问令牌accesstoken,用于接口中,用于标识接口调用者的身
  • CVA财务建模课程心得分享End 爱尔兰诗人
    8月6号CVA协会重点讲述现金流折现估值法，首先要明确该方法的核心思想，即一家公司的价值是基于其未来可产生的现金流来计算，等于现金流按照能够反映其风险的折现率进行折现的结果。DCF的基本要素包括：加权平均资本成本，自由现金流，终值，企业价值和股权价值。其中需要搞清楚加权平均资本成本WACC，WACC是基于实体的股权资本成本以及债务资本成本计算的综合成本。另外，DCF分析主要依赖预测数据，所以需要注
  • 「达摩院MindOpt」用于多目标规划（目标规划法） MindOpt_003 算法云计算阿里云
    前篇我们讲述了使用加权和法对多目标规划问题的优化，本篇将讲述使用目标规划法。1.原理目标规划法，首先是为每个目标函数设定一个期望值（目标值）gig_igi。方案1：然后构建一个新的目标函数F(x)F(x)F(x)，其形式如下：minimizeF(x)=∑[wi∗∣fi(x)−gi∣]\text{minimize}\quadF(x)=\sum[w_i*|f_i(x)-g_i|]minimizeF(x
  • 【职场】公开发言的万能公式 蜗牛yimi
    职场中，经常需要公开发言，比如个人述职、工作竞聘、经验分享等等。但很多同学会因为怯场、没有做好准备等原因，表现不好，错失了机会。得到公认的职场写作高手罗砚老师说，做好公开发言并不难，这儿有一个万能公式：公开发言=一个挑战+三点方案+一次返场。一个挑战。一开始就要告诉听众，你今天要带着他们解决一个什么问题，让对方带着疑问听你的发言。如果你的发言主题是“2020年北京餐饮行业的经营概况”，可以改为“疫
  • 大规模 K8s 集群管理经验分享 · 上篇 尔达 Erda 数据库javajenkins
    11月23日，Erda与OSCHINA社区联手发起了【高手问答第271期–聊聊大规模K8s集群管理】，目前问答活动已持续一周，由ErdaSRE团队负责人骆冰利为大家解答，以下是本次活动的部分问题整理合集，其他问题也将于近期整理后发布，敬请期待！Q1：K8s上面部署不通的应用对于存储有不同的要求，有的要高吞吐，有的是要低响应。大规模K8s部署的时候是怎么协调这种存储差异的问题？还是说需要根据不同的场
  • 英语心得1 小坤的梦呓
    姑且这段学习记录的名字就这么叫吧。现在看了很多学习方面的经验分享，自己也在实践当中。正如贾兄在经验分享中看到的那样，学习英语而不是学习知识。英语是语言，语言是用来说的，既然要说语言，那必然要从听开始。很多原理和道理也不细说了，这个还需要学习很久。我现在要做的就是根据这些经验和自己的感悟去学习，然后加以改进方法，提高学习效率。现在也有给自己定了一个短期的小目标，争取年底或明年初可以考过雅思。至少达到
  • 五款好用的设计软件帮你提升设计水平 办公室的一块砖
    大学四年里因为基本没什么课，为了兴趣，在网上浏览了不少大牛的设计作品和经验分享，开始接触设计行业，掌握了一些设计软件，从而转行进入设计行业。今天就根据我的自学经验，和大家一起分享下这也适合新手尝试的设计软件吧！Pixso这是国内有名的软件公司万兴科技筹备了一年多推出的在线设计软件。我个人觉得是非常适合新手的，集原型，设计，交付，协作和资源管理于一体，UI设计功能方面可以说已经比较全面了，具备矢量网
  • 数学运用 -- 使用最小二乘与勒让德多项式拟合离散数据 sz66cm 线性代数矩阵机器学习
    使用最小二乘与勒让德多项式拟合离散数据1.准备离散数据假设我们有以下离散数据集：xxxyyy0.01.00.50.81.00.51.50.22.0-0.1我们想用勒让德多项式拟合这些数据，并通过最小二乘法找到勒让德多项式的系数。2.勒让德多项式勒让德多项式的前几项为：P0(x)=1P_0(x)=1P0(x)=1P1(x)=xP_1(x)=xP1(x)=xP2(x)=12(3x2−1)P_2(x)=
  • 数字图像处理（一系列对图像进行处理、分析和改进的技术） 编程日记✧ 智能医疗计算机视觉图像处理人工智能
    数字图像处理是指对图像进行一系列的数学和算法处理，以增强、分析或理解图像的内容。这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中，往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声，同时尽量保持图像的细节。常见方法有：均值滤波：将像素邻域内的像素值取平均值，从而平滑图像。这种方法简单但可能会模糊边缘。高斯滤波：使用高斯函数为权重对像素进行加权平均，可以更好地平滑
  • 理论+实践，一文带你读懂线性回归的评价指标 木东居士
    关于作者：饼干同学，某人工智能公司交付开发工程师/建模科学家。专注于AI工程化及场景落地，希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。0x00前言：本篇内容是线性回归系列的第三篇。在《模型之母：简单线性回归&最小二乘法》、《模型之母：简单线性回归&最小二乘法》中我们学习了简单线性回归、最小二乘法，并完成了代码的实现。在结尾，我们抛出了一个问题：在之前的kNN算法（分类问题）中，使用分类准确度来评价算
  • 人生苦短我用Python pandas文件格式转换 程序喵D 人生苦短我用Pythonpythonpandas
    人生苦短我用Pythonpandas文件格式转换前言示例1excel与csv互转常用格式的方法FlatfileExcelJSONXML示例2常用格式转换简要需求依赖export方法main方法附其它格式的方法HTMLPicklingClipboardLatexHDFStore:PyTables(HDF5)FeatherParquetORCSASSPSSSQLGoogleBigQuerySTATA前
  • 【经验分享】虚拟机Ubuntu20.04一招解决无法连接网络问题 Jason Yan linux系统学习ubuntulinux
    虚拟机Ubuntu20.04一招解决无法连接网络问题网上试了很多方法都没解决无法上网的问题，最后一招解决！！！（简单的网上一堆教程自己找下，此教程适合解决不了的同学）第一步：先关闭虚拟机的ubuntu系统，然后虚拟机—>设置---->网络适配器，选择NAT模式。第二步：编辑—>虚拟网络编辑器-----选择更改设置，允许配置。第三步：还原默认设置打开虚拟机，大功告成！！解决问题的同学留下你的心得，谢
  • 第12周数学建模作业 WinterCruel 数学建模
    第12周数学建模作业1、考察温度x对产量y的影响，测得下列10组数据：温度（℃）20253035404550556065产量（kg）13.215.116.417.117.918.719.621.222.524.3求y关于x的线性回归方程，检验回归效果是否显著，并预测x=42℃时产量的估值.Matlab代码：x=[20,25,30,35,40,45,50,55,60,65];y=[13.2,15.1
  • 千万级规模高性能、高并发的网络架构经验分享 搬砖养女人 网络架构经验分享
    主题：INTO100沙龙时间：2015年11月21日下午地点：梦想加联合办公空间分享人：卫向军（毕业于北京邮电大学，现任微博平台架构师，先后在微软、金山云、新浪微博从事技术研发工作，专注于系统架构设计、音视频通讯系统、分布式文件系统和数据挖掘等领域。）架构以及我理解中架构的本质在开始谈我对架构本质的理解之前，先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解，千万级规模的网站感觉数量级是非常大的，对这个数量级我们
  • 《经验分享：Ubuntu 22.04 安装微信》 陈在天box ubuntulinux运维
    一、引言在Ubuntu22.04系统中，虽然有很多优秀的开源软件可供使用，但对于一些习惯了使用微信进行沟通和办公的用户来说，能够在Ubuntu上安装微信是非常必要的。本文将分享在Ubuntu22.04上安装微信的方法，希望能帮助到有需要的人。二、安装方法方法一：通过Snap安装打开终端。检查Snap是否已经安装，如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：sudoaptinstallsnapd安装微信
  • 2-88 基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合 'Matlab学习与应用 matlab工程应用matlab人工智能计算机视觉全聚焦图像加权焦点测量方法四叉树加权聚焦多聚焦图像融合
    基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合，的四叉树分解策略将源图像被分解成四叉树结构中具有最佳尺寸的块。在这个树形结构中，使用一种新的加权焦点测量方法（名为加权修正拉普拉斯之和）来检测焦点区域。可以很好地从源图像中提取出来，并重建生成一幅全聚焦图像。由于采用了四叉树分解策略和新的加权焦点测量法，因此所提出的算法简单而有效。程序已调通，可直接运行。2-88加权焦点测量方法-小红书(xiaoho
  • 零基础开始学习鸿蒙开发-登录界面获取参数的值，并且发送参数请求后台登录，经过后台校验即可登录成功 心之所想，行则将至 鸿蒙基础开发介绍专栏学习
    上代码之前，我们需要注意两点：一、首先要添加鸿蒙的网络权限，如果不添加权限，后面代码完成之后，可能请求失败。二、鸿蒙模拟器不支持本地localhost、127.0.01本地地址的请求，所有的请求只能通过公网发起请求。三、添加权限的方法:1).找到项目的module.json5文件夹，在此文件夹添加如下代码:"requestPermissions":[{"name":"ohos.permission
  • 开源项目的认识理解 禁默 话题探讨开源程序人生
    目录开源项目有哪些机遇与挑战？1.开源项目的发展趋势2.开源的经验分享（向大佬请教与上网查询）3.开源项目的挑战开源项目有哪些机遇与挑战？1.开源项目的发展趋势1.持续增长与普及-开源项目将继续增长，特别是在云计算、大数据、人工智能等领域。-开源软件在企业中的应用将更加普及，成为企业IT战略的一部分。2.企业的参与-企业将继续增加对开源项目的投资，通过赞助、捐赠或直接参与开发来推动开源项目的发展。
  • Floyd算法求最短路径 阿轩不熬夜~~ 算法学习c++数据结构
    目录一.Floyd算法介绍二.算法实现一.邻接矩阵介绍二.过程简述三.Floyd核心代码三.例题分析一.B3647【模板】Floyd.二.P2835刻录光盘四.Floyd算法的优缺点一.Floyd算法介绍Floyd算法又称为插点法，是一种利用动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点之间最短路径的算法，与Dijkstra算法类似。该算法名称以创始人之一、1978年图灵奖获得者、斯坦福大学计算机科学系教
  • python解最小二乘（least square） HackerTom 机器学习数学scipynumpy最小二乘leastsquarepython
    给定A∈Rd×nA\in\R^{d\timesn}A∈Rd×n、b∈Rdb\in\R^db∈Rd，求x=arg⁡min⁡x∥Ax−b∥2x=\arg\min_x\parallelAx-b\parallel^2x=argminx∥Ax−b∥2。numpy和scipy都有相应的包，见[1,2]。需要注意的是，传入的A、b是按列向量排，即A是[d,n]形状的，bbb只有一个就是[d]，多个就是[d,m]
  • Linux中设置tomcat开机自动启动 qian777duoduo tomcatlinux服务器
    第一步将tomcat的启动文件配置在linux开机启动文件中路径cd/etc/rc.d/第二步vimrc.local第13行是我的jdk路径（更换为你的jdk路径）第14号是我的tomcat启动路径（更换为你的tomcat路径）第三步给文件增加权限chmod755rc.local第四步启动服务器验证reboot
  • 生产ERP管理系统源码 ERP系统源码 IT课程分享 c#开发语言
    生产ERP管理系统1、产品管理系统产品资料系统包括两方面的内容：物料主文件和产品结构，ERP系统企业管理软件平台最基本的信息，绝大多数物流、制造、甚至财务类系统均要使用到产品资料的信息。（1）、全方位描述物料特性，包括类别、来源、计价方法、不同计量单位、存储等；（2）、支持多种物料计价类型，包括先进先出、后进先出、计划成本、加权平均、分批计价，并允许不同物料采用不同计价方法；（3）、以物料清单作为
  • 大数据面试刷题 陈吉俊 学习方法
    de的题目解析和讨论区也非常活跃，可以帮助求职者更好地理解题目和解题思路。牛客网（牛客网-找工作神器|笔试题库|面试经验|实习招聘内推，求职就业一站解决_牛客网）：牛客网是国内内容超级丰富的IT题库，不仅提供了大量的面试题，还涵盖了笔试题库、面试经验分享、实习招聘内推等多个方面。对于大数据方向的求职者来说，牛客网是一个一站式的学习平台，可以帮助他们系统地提升面试竞争力。超级码客（www.chaoj
  • 阿里云服务器如何购买才更便宜，便宜购买经验分享 阿里云最新优惠和活动汇总
    虽然阿里云各种便宜活动中都推出了不少便宜的云服务器，但是有些用户可能觉得活动中没有自己想要购买的云服务器配置，即使有自己想要的配置，有些朋友还想以更加便宜的价格购买阿里云服务器，下面小编分享的目前行之有效的便宜购买阿里云服务器的方法，总共4点经验，以供大家参考。第一，要想便宜购买阿里云服务器，必须先领取阿里云满减优惠券满减优惠券领取地址：阿里云官方活动中心满减优惠券面额：30元、50元、80元。阿
  • PHP如何实现二维数组排序？ IT独行者 二维数组PHP排序　
    二维数组在PHP开发中经常遇到，但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了，（一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】）。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了，这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数： 代码： functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){ $keysvalue= $new_arr
  • 【Hadoop十七】HDFS HA配置 bit1129 hadoop
    基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。   测试环境有三台 hadoop.master hadoop.slave1 hadoop.slave2   hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper，DFSZKFailoverController
  • 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo darrenzhu VOwsdlwebservicerpc
    开发java webservice项目时，如果我们通过SOAP协议来输入输出，我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类，但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用，当然有一中情况例外，如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型，就没问题，但是如果有集合类，就不行。原因如下： 1)使用了集合如Li
  • JAVA海量数据处理之二（BitMap） 周凡杨 java算法bitmapbitset数据
           路漫漫其修远兮，吾将上下而求索。想要更快，就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构，从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽，思考有什么办法可以节省内存呢？ 啊哈！算法。这里采用了 BitMap 思想。   首先来看一个实验： 指定 VM 参数大小： -Xms256m -Xmx540m
  • java类型与数据库类型 g21121 java
    很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心，因为大多数hbm文件是自动生成的，但有些时候诸如：数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况，就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心，当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题，但有些数据类型却并不是十分常见，这就给程序员带来了很多麻烦。 &nb
  • Linux命令 510888780 linux命令
    系统信息 arch 显示机器的处理器架构(1) uname -m 显示机器的处理器架构(2) uname -r 显示正在使用的内核版本 dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI) hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性 hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作 cat /proc/cpuinfo 显示C
  • java常用JVM参数 墙头上一根草 javajvm参数
    -Xms：初始堆大小，默认为物理内存的1/64(<1GB)；默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时，JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制 -Xmx：最大堆大小，默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时，JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制 -Xmn：新生代的内存空间大小，注意：此处的大小是（eden+ 2
  • 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点 aijuans Spring 3
    方法一： <bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory" factory-method="createMusicBoxStatic"></bean> 方法二：
  • mysql查询性能优化之二 annan211 UNIONmysql查询优化索引优化
    1 union的限制 有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层，这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层 查询的优化上。 如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集，或者希望能够先排好序在 合并结果集的话，就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。 例如 想将两个子查询结果联合起来，然后再取前20条记录，那么mys
  • 数据的备份与恢复 百合不是茶 oraclesql数据恢复数据备份
     数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;     数据的备份: 导出到的常见命令; 参数 说明 USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令 BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小，其大小用字节表示 FILE 指定导出的二进制文
  • 线程组 bijian1013 java多线程threadjava多线程线程组
    有些程序包含了相当数量的线程。这时，如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。        线程组可以用来同时对一组线程进行操作。        创建线程组：ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);  &nbs
  • top命令找到占用CPU最高的java线程 bijian1013 javalinuxtop
    上次分析系统中占用CPU高的问题，得到一些使用Java自身调试工具的经验，与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程 top -Hp 28174 -d 1 -n 1 32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
  • 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询 bit1129 Mybatis3
      当两个实体具有1对1的对应关系时，可以使用One-To-One的进行映射关联查询   One-To-One示例数据 以学生表Student和地址信息表为例，每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中，这种对应关系是不合适的，因为人和地址是多对一的关系)，这里只是演示目的   学生表   CREATE TABLE STUDENTS (
  • C/C++图片或文件的读写 bitcarter 写图片
    先看代码： /*strTmpResult是文件或图片字符串 * filePath文件需要写入的地址或路径 */ int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath) { int i,len = strTmpResult.length(); unsigned cha
  • nginx自定义指定加载配置 ronin47
    进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录，创建 nginx.node.conf 文件，在里面输入如下代码： upstream nodejs { server 127.0.0.1:3000; #server 127.0.0.1:3001; keepalive 64; } server { liste
  • java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent)，求base的exponent次方 bylijinnan double
    public class Power { /** *Q71-数值的整数次方 *实现函数double Power(double base, int exponent)，求base的exponent次方。不需要考虑溢出。 */ private static boolean InvalidInput=false; public static void main(
  • Android四大组件的理解 Cb123456 android四大组件的理解
     分享一下，今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:                            App components are the essential building blocks of an Android
  • [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析 comsci 计算
         怎么阐述我这个理论呢？ 。。。。。。。。。       首先： 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。       我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星，时间非常重要，早一个刻度和晚一个刻度，这颗行星的
  • 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session cwqcwqmax9 session
    实现两个WEB之间通过session 共享数据 查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下： If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
  • springmvc Spring3 MVC，ajax，乱码 dashuaifu springjquerymvcAjax
      springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回，jquery ajax调用中文乱码问题解决   Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法，具体实
  • 搭建WAMP环境 dcj3sjt126com wamp
    这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows，A：Apache，M：MYSQL，P：PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。      工欲善其事，必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP，所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
  • yii2 使用raw http request dcj3sjt126com http
    Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()   To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class: 'request' =&g
  • Quartz-1.8.6 理论部分 eksliang quartz
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述 基于Quartz-1.8.6进行学习，因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化，统一采用了build模式进行构建； 什么是quartz?   答：简单的说他是一个开源的java作业调度框架，为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
  • 什么是POJO？ gupeng_ie javaPOJO框架Hibernate
    POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)   POJO是一个简单的、正规Java对象，它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等，也不是JavaBean、EntityBean等，不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。   POJO对象有时也被称为Data对象，大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
  • jQuery网站顶部定时折叠广告 ini JavaScripthtmljqueryWebcss
    效果体验：http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
  • Spring boot内嵌的tomcat启动失败 kane_xie spring boot
    根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用，能运行且成功的访问。但移植到现有项目（基于hbase）中的时候，却报出以下错误：     SEVERE: A child container failed during start java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
  • leetcode: sort list michelle_0916 Algorithmlinked listsort
    Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity. ====analysis======= mergeSort for singly-linked list  ====code=======   /** * Definition for sin
  • nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决 qifeifei nginx
    我使用的是ubuntu13.04系统，在安装nginx的时候遇到如下几个问题，然后找思路解决的，nginx 的下载与安装   wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz ./configure make make install   安装的时候出现
  • 用枚举来处理java自定义异常 tcrct javaenumexception
    在系统开发过程中，总少不免要自己处理一些异常信息，然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程，之前都是new一个自定义的异常，当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的，但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况，所以就想到了用枚举来解决的办法。 1，先创建一个接口，里面有两个方法，一个是getCode, 一个是getMessage public
  • erlang supervisor分析 wudixiaotie erlang
    当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候，会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话，启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组，A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了，既然参数不一致，那
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他