- 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
- 微习惯复盘与感恩日记2022-04-30
小木山庄的溜溜
微习惯复盘:1、写论文15分钟:跟导师聊了一个小时,知道了接下来应该怎么做。整理了导师的指导和经验。又学了一点stata,还没学完,看来要明天才能学完了。2、看文献15分钟:无。3、阅读正经书15分钟:《你的身体是一切美好的开始》。看一些关于健康的书,让自己健康起来。4、写小说15分钟:报名了无戒学堂的马拉松,激励自己完成豆瓣马拉松吧。虽然今天也没有写小说,已经三天没有写了。没关系,明天一定写!5
- 双重差分模型DID
PD我是你的真爱粉
计量经济学金融
双重差分模型(DID)–潘登同学的计量经济学笔记文章目录双重差分模型(DID)--潘登同学的计量经济学笔记基本思想构造模型数据前提稳健性检验共同趋势(CT)检验安慰剂检验stata示例DID估计平行趋势检验安慰剂检验基本思想双重差分法可以理解为对随机分配实验的一种模拟,在没有随机实验的情况下去验证因果关系。步骤:分组:对于一个自然实验,其将全部的样本数据分为两组:一组是受到干预影响,即实验组;另一
- HMM 隐马尔可夫模型初学(二)
小贝学生信
1、HMM,HiddenMarkovmodel隐马尔科夫模型(1)天气举例假设不能直接观察天气阴晴雨情况,只能看到地面的潮湿情况(假如分为非常潮湿,一般潮湿,不潮湿三种对应A,B,C三种评级)。现在我一连观察了一周的地面潮湿情况(AABBCBA),是否能够判断这一周的天气?如上所述,有两类状态:一类是地面潮湿状态observationstata(A、B、C);一类是天气情况latentstata(
- 倾向得分匹配法(PSM)
姚利汪汪汪
2、PSM的stata应用以数据集ldw_exper.dta为例,该数据集包含结果变量re78(1978年实际收入),处理变量t(是否参加就业培训),协变量age(年龄),educ(教育年限),black(是否为黑人),hisp(是否为拉丁裔),married(是否结婚),re74(1974年实际收入),re75(1975年实际收入),u74(1974年是否失业),以及u75(1975年是否失业)
- Linux 软链接和硬链接
Linux开发那些事儿
在Linux系统中,链接是一种文件共享的方式,它分为软链接和硬链接,对应的命令是ln什么是软连接软链接又叫符号链接,它类似于windows系统中的快捷方式,常用于将目录层次较深的文件链接到比较容易访问的目录中创建软链接使用ln-s源文件软链接命令就可以创建一个软链接,软链接可以对文件、目录、跨文件系统的文件或目录创建文件的软链接[root@ecs-centos-7tt]#stata.txt|gre
- 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
- Stata实证命令代码汇总
m0_71334485
#stata代码stata实证命令stata命令内生性解决
Stata代码命令汇总数据内容:包括数据导入和管理、数据的处理、描述性统计、相关性分析、实证模型、内生性解决、检验分析、结果导出具体如下:一、数据导入和管理:数据导入、数据导出二、数据的处理:生成新变量、格式转换、缺失数据、异常数据、重命名变量、编码分类变量、设定面板数据、数据合并、数据追加三、描述性统计:基本统计、变量的详细统计、变量的频率表、变量间的相关性、回归分析及其描述性统计、简单统计四、
- 学习笔记GMM(其三)
天鹰_2019
天鹰(中南财大——博士研究生)E-mail:[
[email protected]]在通过前两期对广义矩估计GMM基本理论了解的基础上,下面要做的就是如何在STATA中实现操作。本文所使用的数据是Arellano&Bond(1991)中的数据,具体数据可以在网上进行下载(webuseabdata)xtsetidyear----告诉Stata该数据为面板数据----browsegenlnemp=log
- Meta分析入门工具介绍
Jabes
主要目的是先能够简单的复现一些论文的研究方法,按照计划是了解Revman,stata与R语言的相关分析方法即可。锚定复现的论文信息为:论文名称:Clinicalevaluationofprophylacticabdominalaorticballoonocclusioninpatientswithplacentaaccreta:asystematicreviewandmeta-analysis论文
- Stata学习(1)
何仙鸟
学习
一、五大窗口Command窗口:实现人机交互来导入一个自带数据:sysuse是导入系统自带的数据,auto导入该数据的名称,后面的clear是清除之前的数据结果窗口:展示计算结果、查找功能在Edit的find可以实现查找功能,或者ctrl+f;清屏右击有clear回顾窗口:保存执行过的命令,漏斗可以进行筛选,点击后会自动跑到命令窗口,直接双击会执行导入编辑器可以保存:变量窗口:小箭头可以把变量搞到
- stata学习(2)
何仙鸟
学习
先导入自带数据,保留几个变量方便操作生成一个新变量:表里就有了:把make空格后的内容取过来:对原来存在的变量进行修改:删除数据:row(N)也就是矩阵N的行数删除变量:画一个二维图像:qfit是曲线,lfit是直线通过grapheditor可以对图进行修改:画一个三维图:先载一个包:
- 数据统计分析三大软件之SPSS
科研侠
引言要做好研究,就需要数据,可光有数据是没用的,我们还要学会数据的分析,想要完美精确的数据分析结果就需要一个功能齐全,计算严谨的数据软件,今天我们要给大家介绍的是SPSS。作为与Stata/SAS一起成为世界公认的三大数据软件的SPSS,其功能齐全,操作简单,还具有强大的绘图功能。SPSS简介首先我们来了解一下SPSS,SPSS的英文全称为StatisticalProductandServiceS
- Stata收敛性分析(含详细代码说明和样例数据)
m0_71334485
数据#stata代码收敛性分析stata代码
Stata收敛性分析(含详细代码说明和样例数据)收敛性分析是管理科学和运筹学中重要的概念,是一种解决决策者对他们的管理策略的反馈的方式和手段。它的最终目的是帮助管理者从复杂的环境中筛选最优的解决方案。收敛性分析一般情况下会结合一些概念,例如实验研究,不确定性的分析,以及特定的决策环境,来解决特定问题。收敛性分析旨在帮助决策者认识和理解给定决策情境内的系统性知识组合。它由一系列步骤组成,从分析现有系
- 微习惯复盘与感恩日记2022-05-01
小木山庄的溜溜
微习惯复盘:1、科研15分钟:stata学完了!非常开心。虽然后半截其实没有很认真地学,因为是一些具体的实证方法,具体用到的时候才会理解得更好。我觉得这些就先知道一下,要用的时候知道在哪里找就行。毕竟只是这样听听课,其实对模型也只是浅尝辄止而已,更何况讲课的老师水平是真的不好,口头禅实在太多,听得我非常痛苦。我准备把“写论文”和“看文献”合并起来,大家都是搞科研,分开写太乱了,还是放在一起吧,给自
- 如何用stata进行样本配对
古铜巧克力
我现在有一个数据库,有symbol,year,size,lev,ROA,top1,insown,ind,treated等变量要求:(1)根据同year同ind,相近的size,lev,ROA,top1,insown等特征变量,对treated=1的样本选择treated=0的匹配样本(1:1),(2)同时size,lev,ROA,top1,insown等为预选变量,我希望能够通过命令进行筛选,选择
- stata面板数据回归
九十辰
科学软件专栏回归数据挖掘人工智能
使用工具:Stata,该工具是一个回归工具数据:面板数据回归函数:面板数据展示:回归过程将数据导入stata:会在变量窗口看到刚刚导入的四种数据根据我们的公式,需要lnrank和lnsize所以进行计算:得到新的两个变量genln_size=log(城市区域人口)genln_rank=log(rank)由于需要进行面板数据回归,所以先需要设置面板数据结构:xtsetcity_name年份由于xts
- 双重差分法 | 平行趋势检验
KEMOSABE
简单介绍一下实证论文中双重差分法(DID)的平行趋势检验(ParallelTrendTest)在Stata中如何操作。(本文首发于个人微信公众号DMETP,欢迎关注!)一、平行趋势假定平行趋势假定是实证论文中使用DID的前提,处理组与控制组的目标变量在政策发生前(事前)只有满足平行趋势假设才能使用DID。反之,如果处理组和控制组在事前就存在一定的差异,那么用DID做出来(可能还很好看)的结果就不再
- Stata17安装教程
老虎也淘气
开发语言
文章目录**Stata17安装教程**前言系统要求Windows:macOS:Linux:软件下载正式安装1.下载Stata17安装包2.双击Stata17.exe开启安装3.接受同意条款,然后继续安装4.选择想要安装的版本,StataBE为基础版、StataSE为特别版、StataMP为并行计算版;这里选择StataMP版本5.这一步很重要:安装位置可以默认(默认是C盘),也可以自行更改,但更改
- 泛谈一下数字化技能的学习,SPSS、Stata还是Python?技术、业务+表达、展现!
数据科学作家
pythonSPSSStataSPSS学习数据分析统计分析机器学习
1.本科、专科上学时对于这些偏数学类的课程还是要好好学习应知乎、小红书、CSDN很多年轻朋友、同学们的邀请,今天我泛谈一下数字化技能的学习。很多学生在本科或专科上学时代学过统计学、计量经济学、机器学习、数据分析、统计分析、数据挖掘、量化建模等一门或多门课程,至少也学过概率论、数理统计、线性代数、微积分等课程,其实就已经具备了相对较好的数据分析基础。等到本科或专科毕业后,有的同学致力于读研、读博,也
- 各种数据类型meta在stata中的实现
找兔子的小萝卜
连续型数据meta初步分析在STATA中的实现1数据提取要对连续性数据进行meta分析,需要提取每篇文章的分组情况、样本量、均值、标准差。需要初步整理为如下格式,如下图所示:image.png对文章效应指标的选择,目前使用较多的是加权均数差(WMD)和标准均数差(SMD)。1)WMD是对均数进行加权,让原始研究效应估计的精度性决定其在meta分析中的权重,消除了绝对值的大小对分析结果的影响。WMD
- 使用 CSMAR Stata API 自动下载数据
虹衣剑客
CSMARAPI提供了Python、R、MATLAB和Stata四种接口,为我们从CSMAR上下载数据,提供了极大的便利性。API支持我们在上面四种编程软件中通过直接使用代码下载数据,而不必每次都要进入CSMAR官网、点选框格进行数据的筛选和下载。CSMARStataAPI的原理是基于Java语言开发的Stata插件(目前仅支持Windows系统),通过调用插件相关方法来实现CSMAR数据库的数据
- STATA DEA代码说明及样本数据
m0_71334485
数据#stata代码DEAstatadea代码
STATA_DEA代码说明及样本数据含DEA模型代码和malmquist指数stata代码包含具体说明数据包络分析(Dataenvelopmentanalysis,DEA)是运筹学和研究经济生产边界的一种方法。该方法一般被用来测量一些决策部门的生产效率。DEA是一个线性规划模型,表示为产出对投入的比率。通过对一个特定单位的效率和一组提供相同服务的类似单位的绩效的比较,它试图使服务单位的效率最大化。
- stata学习3:表达式及相应运算符号
小记专家
stata学习
1.关系符号在stata中一共有6中关系符号,等于:“==”不等于:“!=”大于:“>”小于:“=”小于等于:“<=”2.逻辑符号stata运算中,通过加入一个或者多个逻辑符号,便可以将一个或多个关系运算符联系起来,stata中的逻辑运算符号有以下几种:或:“!”且:“&”非:“I”
- Stata 爬虫:如何爬取并清洗民政部行政区划代码数据
虹衣剑客
下载行政区划代码(Stata爬虫)Stata爬虫数据清洗与主数据对接(merge)这里使用的行政区划代码数据来自于民政部:2020年12月中华人民共和国县以上行政区划代码。首先网页爬取和数据导入。使用copy命令,可以在当前目录生成district_code.txt文件,这里存储的是网页源码。接着使用infix将TXT文件导入Stata。从导入的结果(上图右侧)来看,我们想要的区划名称和区划代码的
- Stata 基本回归分析
迷茫的小孩2
普通最小二乘估计方法(OrdinaryLeastSquare,简记为OLS),是单一方程线性回归模型最常用、最基本的估计方法。1.小样本的普通最小二乘法分析OLS的基本思想就是通过让残差e的平方和最小,从而使得模型的估计成为可能。实验原理image.png#打开数据文件、观测数据特征sysuseusaauto,clearedit#关注一下原始数据及其统计特征describe#数据的统计特征regr
- Python 自动化办公:一键批量生成 PPT
豆本-豆豆奶
python自动化powerpoint深度学习开发语言学习
StataandPython数据分析一、导读在实际工作中,经常需要批量处理Office文件,比如需要制作一个几十页的PPT进行产品介绍时,一页一页地制作不仅麻烦而且格式可能不统一。那么有什么办法可以一键生成PPT呢?Python提供的pptx包就可以用来自动化处理ppt。pytho****n-pptx是一个用于创建和编辑MicrosoftPowerPoint(.pptx)文件的Python库。它能
- Python数据分析案例35——多元线性回归全流程 (数据探索可视化,回归分析,多重共线性,残差检验,异方差检验,自相关检验)
阡之尘埃
Python数据分析案例python数据分析多元回归异方差残差检验
案例背景很多经济学同学用Python做传统统计学的回归分析时可能没有R或者Stata,Eviews,SPSS方便,他们对回归分析里面常用的检验过程不熟悉。Python做回归这些当然没有这些统计学,计量经济学常用的软件方便,但是都能做,只是没有人总结一个系统的完整的回归分析的流程。他们做回归往往忽略了,传统统计学还需要做的多重共线性的检验,残差检验,异方差检验,自相关检验等等。本次案例就来总结一下一
- 双重差分法 | 安慰剂检验
KEMOSABE
简单介绍一下实证论文中双重差分法(DID)的安慰剂检验(PlaceboTest)在Stata中如何操作。(本文首发于个人微信公众号DMETP,是往期两篇推文的合辑,欢迎关注!)下面的内容根据实际使用的数据集分为两个部分。一是以一个截面数据集为例,介绍一下安慰剂检验的整个思路与流程。这里使用的是系统数据集auto.dta,由于是简单介绍思路,因此该部分并没有第二部分面板数据那么复杂,且模型中不包括D
- 植物百科: 中斑莲花掌
动植物百科
图片发自App图片发自App中斑莲花掌介绍:(多肉植物)景天科>莲花掌属>Aeoniumtabuliformef.cristata植物介绍:根茎粗壮,有多数长丝状气生根。叶蓝灰色,近圆形或倒卵形,先端圆钝近平截形,红色,无叶柄。图片发自App植物习性:原产于墨西哥,现世界各地均有栽培。喜温暖、干燥、阳光充足的环境,也耐半阴,不耐寒,耐干旱,怕积水,忌烈日。图片发自App繁殖方法:中斑莲花掌对日照需
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理