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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
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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
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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
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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
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
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http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/