- [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语言如何绘制相关性热图(14)
心有灵犀啦
R语言绘图r语言
1.什么是相关性热图?相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。当两个变量之间存在非常强烈的相互依赖关系的时候,我们就可以说两个变量之间存在高度相关性。若两组的值一起增大,我们称之为正相关,若一组的值增大时,另一组的值减小,我们称之为负相关。默认一般使用皮尔逊算法算相关性。皮尔逊相关系
- 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
- 《为什么》第二章:因果推断的起源
苏耀勇
如题所示,这一章主要讲解的是因果关系的历史和起源。从高尔顿的弹珠台,到卡尔.皮尔逊的相关性、到休厄尔.赖特的路径图和贝叶斯定律。高尔顿的弹珠台:高尔顿用这种类似弹珠台的仪器解释遗传特性,比如身高在人类中的分布基本上符合(a)这样的钟形(正态分布)。但是,这样的模型存在一个致命的缺陷,如果用若干级弹珠台模拟若干代人群的遗传特性的话,底部的钟形分布就会越来越宽,越来越散开,这意味着身高的人的后代会越来
- 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
- 【Day 556】亲其师,信其道——观《每个孩子都需要一个冠军》有感
昕芸_411
《每个孩子都需要一个冠军》是美国教育家丽塔·皮尔逊在美国教育论坛峰会上一次激情澎湃的演讲。整个演讲只有短短的七分钟,却给了我深刻的感受。一、亲其师,信其道7分钟的演讲,我从中看到了皮尔逊老师对孩子的真诚、友善和她特有的幽默感。当她讲错知识时,她真诚的像孩子们道歉;当她面对孩子的错误时,没有歇斯底里,只是换了个方式去处理;在短短的7分钟演讲中,皮尔逊老师用她风趣幽默的语言向我们展现出她与学生之间和谐
- 【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
- 推荐系统算法实践 - P2 推荐系统的召回算法
左心Chris
4协同过滤-基于行为协同过滤算法协同过滤算法是什么?基于跟你类似的用户喜欢的东西,你也会喜欢基于跟你喜欢的东西类似的物品,你也会喜欢怎么体现类似的这个情景?同现相似度,欧几里得距离,皮尔逊相关系数,余弦相似度皮尔逊相关系数大小跟紧密程度的关系?皮尔逊相关系数[-1,1],绝对值越接近于1,越线性相关什么时候使用向量乘法,什么时候选择余弦相似度?如果向量的长度本身对相似有影响,建议使用内积,比如评分
- python 统计相关的资料
xxxxxxxxxxxxxs
python统计相关的资料python如何计算相关附带几种相关系数的介绍https://blog.csdn.net/qq_30138291/article/details/79801777箱线图https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%AE%B1%E7%BA%BF%E5%9B%BEmatplotlib画图如果数据是中文出现小方块问题参考https://www.cnblogs
- 多线程编程之存钱与取钱
周凡杨
javathread多线程存钱取钱
生活费问题是这样的:学生每月都需要生活费,家长一次预存一段时间的生活费,家长和学生使用统一的一个帐号,在学生每次取帐号中一部分钱,直到帐号中没钱时 通知家长存钱,而家长看到帐户还有钱则不存钱,直到帐户没钱时才存钱。
问题分析:首先问题中有三个实体,学生、家长、银行账户,所以设计程序时就要设计三个类。其中银行账户只有一个,学生和家长操作的是同一个银行账户,学生的行为是
- java中数组与List相互转换的方法
征客丶
JavaScriptjavajsonp
1.List转换成为数组。(这里的List是实体是ArrayList)
调用ArrayList的toArray方法。
toArray
public T[] toArray(T[] a)返回一个按照正确的顺序包含此列表中所有元素的数组;返回数组的运行时类型就是指定数组的运行时类型。如果列表能放入指定的数组,则返回放入此列表元素的数组。否则,将根据指定数组的运行时类型和此列表的大小分
- Shell 流程控制
daizj
流程控制if elsewhilecaseshell
Shell 流程控制
和Java、PHP等语言不一样,sh的流程控制不可为空,如(以下为PHP流程控制写法):
<?php
if(isset($_GET["q"])){
search(q);}else{// 不做任何事情}
在sh/bash里可不能这么写,如果else分支没有语句执行,就不要写这个else,就像这样 if else if
if 语句语
- Linux服务器新手操作之二
周凡杨
Linux 简单 操作
1.利用关键字搜寻Man Pages man -k keyword 其中-k 是选项,keyword是要搜寻的关键字 如果现在想使用whoami命令,但是只记住了前3个字符who,就可以使用 man -k who来搜寻关键字who的man命令 [haself@HA5-DZ26 ~]$ man -k
- socket聊天室之服务器搭建
朱辉辉33
socket
因为我们做的是聊天室,所以会有多个客户端,每个客户端我们用一个线程去实现,通过搭建一个服务器来实现从每个客户端来读取信息和发送信息。
我们先写客户端的线程。
public class ChatSocket extends Thread{
Socket socket;
public ChatSocket(Socket socket){
this.sock
- 利用finereport建设保险公司决策分析系统的思路和方法
老A不折腾
finereport金融保险分析系统报表系统项目开发
决策分析系统呈现的是数据页面,也就是俗称的报表,报表与报表间、数据与数据间都按照一定的逻辑设定,是业务人员查看、分析数据的平台,更是辅助领导们运营决策的平台。底层数据决定上层分析,所以建设决策分析系统一般包括数据层处理(数据仓库建设)。
项目背景介绍
通常,保险公司信息化程度很高,基本上都有业务处理系统(像集团业务处理系统、老业务处理系统、个人代理人系统等)、数据服务系统(通过
- 始终要页面在ifream的最顶层
林鹤霄
index.jsp中有ifream,但是session消失后要让login.jsp始终显示到ifream的最顶层。。。始终没搞定,后来反复琢磨之后,得到了解决办法,在这儿给大家分享下。。
index.jsp--->主要是加了颜色的那一句
<html>
<iframe name="top" ></iframe>
<ifram
- MySQL binlog恢复数据
aigo
mysql
1,先确保my.ini已经配置了binlog:
# binlog
log_bin = D:/mysql-5.6.21-winx64/log/binlog/mysql-bin.log
log_bin_index = D:/mysql-5.6.21-winx64/log/binlog/mysql-bin.index
log_error = D:/mysql-5.6.21-win
- OCX打成CBA包并实现自动安装与自动升级
alxw4616
ocxcab
近来手上有个项目,需要使用ocx控件
(ocx是什么?
http://baike.baidu.com/view/393671.htm)
在生产过程中我遇到了如下问题.
1. 如何让 ocx 自动安装?
a) 如何签名?
b) 如何打包?
c) 如何安装到指定目录?
2.
- Hashmap队列和PriorityQueue队列的应用
百合不是茶
Hashmap队列PriorityQueue队列
HashMap队列已经是学过了的,但是最近在用的时候不是很熟悉,刚刚重新看以一次,
HashMap是K,v键 ,值
put()添加元素
//下面试HashMap去掉重复的
package com.hashMapandPriorityQueue;
import java.util.H
- JDK1.5 returnvalue实例
bijian1013
javathreadjava多线程returnvalue
Callable接口:
返回结果并且可能抛出异常的任务。实现者定义了一个不带任何参数的叫做 call 的方法。
Callable 接口类似于 Runnable,两者都是为那些其实例可能被另一个线程执行的类设计的。但是 Runnable 不会返回结果,并且无法抛出经过检查的异常。
ExecutorService接口方
- angularjs指令中动态编译的方法(适用于有异步请求的情况) 内嵌指令无效
bijian1013
JavaScriptAngularJS
在directive的link中有一个$http请求,当请求完成后根据返回的值动态做element.append('......');这个操作,能显示没问题,可问题是我动态组的HTML里面有ng-click,发现显示出来的内容根本不执行ng-click绑定的方法!
 
- 【Java范型二】Java范型详解之extend限定范型参数的类型
bit1129
extend
在第一篇中,定义范型类时,使用如下的方式:
public class Generics<M, S, N> {
//M,S,N是范型参数
}
这种方式定义的范型类有两个基本的问题:
1. 范型参数定义的实例字段,如private M m = null;由于M的类型在运行时才能确定,那么我们在类的方法中,无法使用m,这跟定义pri
- 【HBase十三】HBase知识点总结
bit1129
hbase
1. 数据从MemStore flush到磁盘的触发条件有哪些?
a.显式调用flush,比如flush 'mytable'
b.MemStore中的数据容量超过flush的指定容量,hbase.hregion.memstore.flush.size,默认值是64M 2. Region的构成是怎么样?
1个Region由若干个Store组成
- 服务器被DDOS攻击防御的SHELL脚本
ronin47
mkdir /root/bin
vi /root/bin/dropip.sh
#!/bin/bash/bin/netstat -na|grep ESTABLISHED|awk ‘{print $5}’|awk -F:‘{print $1}’|sort|uniq -c|sort -rn|head -10|grep -v -E ’192.168|127.0′|awk ‘{if($2!=null&a
- java程序员生存手册-craps 游戏-一个简单的游戏
bylijinnan
java
import java.util.Random;
public class CrapsGame {
/**
*
*一个简单的赌*博游戏,游戏规则如下:
*玩家掷两个骰子,点数为1到6,如果第一次点数和为7或11,则玩家胜,
*如果点数和为2、3或12,则玩家输,
*如果和为其它点数,则记录第一次的点数和,然后继续掷骰,直至点数和等于第一次掷出的点
- TOMCAT启动提示NB: JAVA_HOME should point to a JDK not a JRE解决
开窍的石头
JAVA_HOME
当tomcat是解压的时候,用eclipse启动正常,点击startup.bat的时候启动报错;
报错如下:
The JAVA_HOME environment variable is not defined correctly
This environment variable is needed to run this program
NB: JAVA_HOME shou
- [操作系统内核]操作系统与互联网
comsci
操作系统
我首先申明:我这里所说的问题并不是针对哪个厂商的,仅仅是描述我对操作系统技术的一些看法
操作系统是一种与硬件层关系非常密切的系统软件,按理说,这种系统软件应该是由设计CPU和硬件板卡的厂商开发的,和软件公司没有直接的关系,也就是说,操作系统应该由做硬件的厂商来设计和开发
- 富文本框ckeditor_4.4.7 文本框的简单使用 支持IE11
cuityang
富文本框
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
<title>知识库内容编辑</tit
- Property null not found
darrenzhu
datagridFlexAdvancedpropery null
When you got error message like "Property null not found ***", try to fix it by the following way:
1)if you are using AdvancedDatagrid, make sure you only update the data in the data prov
- MySQl数据库字符串替换函数使用
dcj3sjt126com
mysql函数替换
需求:需要将数据表中一个字段的值里面的所有的 . 替换成 _
原来的数据是 site.title site.keywords ....
替换后要为 site_title site_keywords
使用的SQL语句如下:
updat
- mac上终端起动MySQL的方法
dcj3sjt126com
mysqlmac
首先去官网下载: http://www.mysql.com/downloads/
我下载了5.6.11的dmg然后安装,安装完成之后..如果要用终端去玩SQL.那么一开始要输入很长的:/usr/local/mysql/bin/mysql
这不方便啊,好想像windows下的cmd里面一样输入mysql -uroot -p1这样...上网查了下..可以实现滴.
打开终端,输入:
1
- Gson使用一(Gson)
eksliang
jsongson
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175401 一.概述
从结构上看Json,所有的数据(data)最终都可以分解成三种类型:
第一种类型是标量(scalar),也就是一个单独的字符串(string)或数字(numbers),比如"ickes"这个字符串。
第二种类型是序列(sequence),又叫做数组(array)
- android点滴4
gundumw100
android
Android 47个小知识
http://www.open-open.com/lib/view/open1422676091314.html
Android实用代码七段(一)
http://www.cnblogs.com/over140/archive/2012/09/26/2611999.html
http://www.cnblogs.com/over140/arch
- JavaWeb之JSP基本语法
ihuning
javaweb
目录
JSP模版元素
JSP表达式
JSP脚本片断
EL表达式
JSP注释
特殊字符序列的转义处理
如何查找JSP页面中的错误
JSP模版元素
JSP页面中的静态HTML内容称之为JSP模版元素,在静态的HTML内容之中可以嵌套JSP
- App Extension编程指南(iOS8/OS X v10.10)中文版
啸笑天
ext
当iOS 8.0和OS X v10.10发布后,一个全新的概念出现在我们眼前,那就是应用扩展。顾名思义,应用扩展允许开发者扩展应用的自定义功能和内容,能够让用户在使用其他app时使用该项功能。你可以开发一个应用扩展来执行某些特定的任务,用户使用该扩展后就可以在多个上下文环境中执行该任务。比如说,你提供了一个能让用户把内容分
- SQLServer实现无限级树结构
macroli
oraclesqlSQL Server
表结构如下:
数据库id path titlesort 排序 1 0 首页 0 2 0,1 新闻 1 3 0,2 JAVA 2 4 0,3 JSP 3 5 0,2,3 业界动态 2 6 0,2,3 国内新闻 1
创建一个存储过程来实现,如果要在页面上使用可以设置一个返回变量将至传过去
create procedure test
as
begin
decla
- Css居中div,Css居中img,Css居中文本,Css垂直居中div
qiaolevip
众观千象学习永无止境每天进步一点点css
/**********Css居中Div**********/
div.center {
width: 100px;
margin: 0 auto;
}
/**********Css居中img**********/
img.center {
display: block;
margin-left: auto;
margin-right: auto;
}
- Oracle 常用操作(实用)
吃猫的鱼
oracle
SQL>select text from all_source where owner=user and name=upper('&plsql_name');
SQL>select * from user_ind_columns where index_name=upper('&index_name'); 将表记录恢复到指定时间段以前
- iOS中使用RSA对数据进行加密解密
witcheryne
iosrsaiPhoneobjective c
RSA算法是一种非对称加密算法,常被用于加密数据传输.如果配合上数字摘要算法, 也可以用于文件签名.
本文将讨论如何在iOS中使用RSA传输加密数据. 本文环境
mac os
openssl-1.0.1j, openssl需要使用1.x版本, 推荐使用[homebrew](http://brew.sh/)安装.
Java 8
RSA基本原理
RS