ZuuiYYa
ZuuiYYa

求助RCS限制性立方样条的问题？

若因变量为连续性变量，是使用up主的这个语句：ggplot(data, aes(x, y)) +

geom_point()+geom_smooth(

method="lm", formula=y ~ rcs(x, 4),

se=TRUE)呢？还是将模型拟合成fit<-ols(y~ rcs(x1) +协变量呢？前者画的图是y~x的关系图，而用ols函数拟合画出来的是yhat~x的关系图，但是不太清楚哪者才应该是正确的rcs的画法呢？

你可能感兴趣的:(r语言,回归)

  • 孙萍2月10日感恩日志 随风浮萍
    孙萍2月10日感恩日志1.感恩天地万物护佑之恩；2.感恩祖先，父母的传承及养育之恩；3.感恩梁董事长，韩总共创的中钧互联网平台，感恩团队的每一位伙伴们!4.感恩在意识上与伙伴一起做晨起回归中心的静心，让我们的意识共振感恩伙伴们汇报健康状况，所在地点以及最近自己所做的工作。5.感恩薛总在晨会的方向引领，无论何时我们都向着共同的方向，愿景前行；感恩在分享后，伙伴们的回馈，滋养着我的生命与意识，感恩有你
  • 【医学影像】无痛安装mamba 周树皮 医学影像python
    去年编辑的一个帖子。摆了一段时间后重新回归，发送一下作为状态分界线。很癫狂的体验，man，whatcanisay！issue查看我的狗急跳墙状态1.确定版本cudanvcc-Vpythonpython--versiontorchpipshowtorch2.下载对应版本wheelcausal-conv1d：https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d/rele
  • 使用tensorflow的多项式回归的例子（二） lishaoan77 tensorflowtensorflow回归人工智能多项式回归
    例2importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltplt.style.use('default')#importtensorflow.contrib.eagerastfe#fromgoogle.colabimportfiles#tf.enable_eager_execution()x=np.arange(0,5,0.1
  • 使用tensorflow的线性回归的例子（七） lishaoan77 tensorflowtensorflow线性回归人工智能
    L1与L2损失这个脚本展示如何用TensorFlow求解线性回归。在算法的收敛性中，理解损失函数的影响是很重要的。这里我们展示L1和L2损失函数是如何影响线性回归的收敛性的。我们使用iris数据集,但是我们将改变损失函数和学习速率来看收敛性的改变。importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttensorflowastffromsklearnim
  • 使用tensorflow的线性回归的例子（十二） lishaoan77 tensorflowtensorflow线性回归人工智能戴明回归
    DemingRegression这里展示如何用TensorFlow求解线性戴明回归。=+y=Ax+b我们用iris数据集,特别是:y=SepalLength且x=PetalWidth。戴明回归Demingregression也称为totalleastsquares,其中我们最小化从预测线到实际点(x,y)的最短的距离。最小二乘线性回归最小化与预测线的垂直距离，戴明回归最小化与预测线的总的距离，这种
  • 【数据分析】多数据集网络分析：探索健康与退休研究中的变量关系 生信学习者1 数据分析(2025版)数据分析r语言数据挖掘数据可视化
    禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍加载R包数据下载导入数据数据预处理函数网络分析画图保存图片总结系统信息介绍在医学和社会科学研究中，理解多个变量之间的复杂关系对于揭示潜在的病理生理机制和社会行为模式至关重要。本文介绍了一种基于R语言的网络分析方法，用于探索HRS（健康与退休研究）及其类似研究（CHARLS、ELSA、MHAS、SHARE）中的变
  • 12 | 走向元宇宙：数字化工作与生活 _Rye_ 元宇宙
    专栏快接近尾声了。在之前的课程里，我们一直在用一个框架来概括元宇宙，那就是：元宇宙=立体互联网+价值互联网。这个公式可以帮助我们从宏观角度更好地理解元宇宙。当我们回归工作和生活，用更加个人化的角度来观察元宇宙时，我们可以换用另外一个等式：元宇宙=实体空间+数字空间。通过这个等式，我们可以看到，元宇宙将带给我们线上线下全面融合的数字生活。这一讲的讨论分成两个部分。首先，我们来看看自己周围的数字化发展
  • 机器学习算法：核心原理与前沿发展综述 fmvrj34202 机器学习算法人工智能
    机器学习算法作为人工智能的核心驱动力，正在重塑我们解决问题的范式。本文将系统性地探讨机器学习算法的分类体系、数学基础、优化方法以及最新发展趋势，为从业者提供技术参考。一、算法分类体系根据学习范式，机器学习算法可分为三大类：监督学习：基于标注数据的建模方法线性回归：最小化平方误差的闭式解θ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy支持向量机：通过核技巧实现非线性分类，优化目标为max(0,1-yᵢ(w·xᵢ+b))决策
  • 机器学习每周挑战——二手车车辆信息&交易售价数据 梦想成为一名机器学习高手 机器学习python人工智能
    这是数据集的截图目录背景描述数据说明车型对照：燃料类型对照：老规矩，第一步先导入用到的库第二步，读入数据：第三步，数据预处理第四步：对数据的分析第五步：模型建立前的准备工作第六步：多元线性回归模型的建立第七步：随机森林模型的建立问题：背景描述本数据爬取自印度最大的二手车交易平台CARS24，包含8000+该平台上交易车辆的关键评估信息。CARS24成立于2015年，总部位于印度古尔冈，是一个在印度
  • R语言舆情监控与可视化统计 q56731523 r语言开发语言爬虫
    用R语言进行舆情监控并且做到可视化，对我来说，总体难度还算可以，主要是舆情监控通常涉及文本数据的收集（如社交媒体、新闻评论），然后进行情感分析，最后通过图表展示结果。步骤看似简单实则一点也不简单。以下就是我使用R语言进行舆情监控和可视化统计的完整示例。该方案包括文本情感分析和时间趋势可视化：#加载必要的包library(tidyverse)#数据处理和可视化library(tidytext)#文本
  • 深度学习 最简单的神经网络 线性回归网络
    用最简单的线性模型讲清神经网络训练全流程，让你5分钟看懂AI是怎么学会预测的1真实神经元结构真实神经元包括：树突接收其他神经元传来的电信号（输入）。细胞核负责整合输入信号并产生动作电位。轴突传导动作电位到下一个神经元。突触释放神经递质，将信号传递给下一个神经元的树突。2线性回归神经网络原理（与神经元对比）假设输入是x_1,x_2,x_3x\_1,x\_2,x\_3x_1,x_2,x_3，权重是w_
  • 策略与工厂的演进：打造工业级Spring路由框架
    文章目录**引言：从“学术模型”到“工程产品”****一、经典工厂模式的“原罪”****原罪一：严重违反“开闭原则”——一场“永无止境的手术”****原罪二：彻底破坏“依赖注入”——一座“脱离现代文明的孤岛”****二、设计演进：注册表驱动的“智能工厂”****2.1设计的组成部分****2.2新设计如何“救赎”两大原罪**引言：从“学术模型”到“工程产品”设计模式的学习，最终要回归到解决复杂的业
  • R 语言数据框连接操作详解：join 与 merge 方法对比 晚风keeper r语言开发语言学习笔记学习方法
    在数据分析工作中，我们经常需要将多个数据集按照某些条件进行合并。R语言提供了多种数据框连接方法，本文将详细介绍如何使用dplyr包的join系列函数和基础R的merge函数进行数据框的各种连接操作，并对比它们之间的差异。一、数据框连接操作概述数据框连接是将两个或多个数据框按照某些共同的列或条件组合成一个新的数据框的过程。常见的连接类型包括：左连接（LeftJoin）：保留左数据框的所有行，匹配右数
  • 【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem Booksort online笔记论文论文阅读transformer深度学习
    论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分：可逆残差模型堆叠解码器部分：指针网络自回归对于一次任务而言，推理阶段：编码器部分：一次解码器部分：循环N次，直至任务结束在训练阶段，使用强化学习，对于一个N个节点的TSP实例，算法中会以不同的起点，跑N次，得到N个轨迹，以满足TSP的对称特性，表示这都是属于一个TSP问题的（真实）解然后会计算这样表示归一化奖励，得到一个advantage,然
  • Readr 项目安装与配置指南 芮奕滢Kirby
    Readr项目安装与配置指南readr项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/rea/readr1.项目基础介绍readr是一个R语言的开源项目，由HadleyWickham创建和维护。该项目的主要目的是提供一种快速且友好的方式来读取分隔文件（如CSV和TSV）中的矩形数据。readr能够解析多种数据类型，并在解析过程中提供详细的错误报告，以便用户能够快速识别和解决
  • 单元测试详解 测试老哥 单元测试测试工具自动化测试软件测试python测试用例职场和发展
    点击文末小卡片，免费获取软件测试全套资料，资料在手，涨薪更快一、什么是单元测试？单元测试是指，对软件中的最小可测试单元在与程序其他部分相隔离的情况下进行检查和验证的工作，这里的最小可测试单元通常是指函数或者类；单元测试属于最严格的软件测试手段，是最接近代码底层实现的验证手段，可以在软件开发的早期以最小的成本保证局部代码的质量。另外，单元测试都以自动化的方式执行，所以在大量回归测试的场景下执行单元测
  • [特殊字符] AlphaGo：“神之一手”背后的智能革命与人机博弈新纪元 大千AI助手 人工智能Python#OTHER人工智能算法数据挖掘机器学习alphagogoogle围棋
    从围棋棋盘到科学前沿的通用人工智能范式突破本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、核心定义与历史意义AlphaGo是由谷歌DeepMind团队开发的围棋人工智能程序，其里程碑意义在于：首破人类围棋壁垒：2016年以4:1击败世界冠军李世石九段，成为首个在完整对局中战胜人类顶尖棋手的AI。
  • 隐马尔可夫模型（HMM）：观测背后的状态解码艺术 大千AI助手 人工智能Python#OTHER数据挖掘人工智能机器学习算法HMM马尔科夫概率论
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、核心概念：双重随机过程隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）是一种通过可观测序列推断隐含状态序列的概率图模型，包含两个核心随机过程：隐含状态链：不可观测的马尔可夫过程${q_t}$P(qt∣qt−1,qt−2,…,q1)=P(
  • PageRank：互联网的马尔可夫链平衡态 大千AI助手 人工智能Python#OTHER人工智能机器学习条件概率贝叶斯PageRank马尔科夫链MC
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！PageRank算法本质上是一个在网页图上定义的离散时间马尔可夫链（DTMC），其核心思想是将网页间的链接关系转化为状态转移概率。以下是详细分析：一、马尔可夫链的核心要素在PageRank中的体现马尔可夫链要素PageRank对应数学描述状态空间网页集
  • MCMC：高维概率采样的“随机游走”艺术 大千AI助手 人工智能Python#OTHER人工智能数据挖掘机器学习算法MCMC马尔科夫概率论
    MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）是一种从复杂概率分布中高效采样的核心算法，它解决了传统采样方法在高维空间中的“维度灾难”问题。以下是其技术本质、关键算法及实践的深度解析：本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、MCMC要解决的核心问题目标：从目标分布(π(x)\pi(\mathbf{x})
  • vLLM 优化与调优：提升模型性能的关键策略 强哥之神 人工智能深度学习计算机视觉deepseek智能体vllm
    在当今人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，而优化和调优这些模型的性能成为了至关重要的任务。vLLM作为一种高效的推理引擎，提供了多种策略来提升模型的性能。本文将深入探讨vLLMV1的优化与调优策略，帮助读者更好地理解和应用这些技术。抢占式调度（Preemption）由于Transformer架构的自回归特性，有时键值缓存（KVcache）空间不足以处理所有批量请求。在这种情况下，vL
  • 创客匠人：从 “内容输出” 到 “关系经营”，解锁 IP 变现的本质 创小匠 tcp/ip网络协议网络
    当“IP变现”成为创业圈的热词，许多创始人陷入“内容越专业，变现越困难”的怪圈。创客匠人通过深度观察得出结论：IP变现的关键，不在于输出多少知识，而在于能否从“打造影响力”转向“构建关系链”。这种转变重新定义了创始人IP打造的路径，让知识变现回归“人与人连接”的本质。真实感是IP穿透流量的核心力量。创客匠人发现，成功的创始人IP都有一个共性：不刻意塑造“完美人设”，而是以真实面目面对用户。有人担心
  • 推测性解码：加速多模态大型语言模型的推理 人工智能培训咨询叶梓 人工智能前沿语言模型人工智能自然语言处理计算机视觉推理多模态算法
    大模型（LLMs）以其卓越的性能在多个应用场景中大放异彩。然而，随着应用的深入，这些模型的推理速度问题逐渐凸显。为了解决这一挑战，推测性解码（SpeculativeDecoding,SPD）技术应运而生。本文深入探讨了SPD在多模态大型语言模型（MLLMs）中的应用，尤其是针对LLaVA7B模型的优化。MLLMs通过融合视觉和文本数据，极大地丰富了模型与用户的互动，但同时也面临着自回归生成和内存带
  • 4篇2章5节：ANOVA 功效的单次精确模拟与可视化全解析 MD分析 用R探索医药数据科学r语言-4.2.1r语言功效曲线单次精确模拟分析
    在医学研究尤其是糖尿病等干预性试验中，精准的实验设计与功效分析是确保研究价值的关键。R语言为重复测量方差分析（ANOVA）提供了强大工具，从实验设计构建、单次精确模拟分析，到功效曲线可视化，覆盖研究全流程。本文结合糖尿病胰岛素治疗试验案例，深度拆解函数的应用逻辑，手把手教你用数据驱动实验设计，让“样本量规划”“效应检测能力”从抽象概念变为可操作、可视化的研究支撑。一、相关函数的介绍在医学研究中，实
  • R语言如何接入实时行情接口
    目录1.安装必要的R包2.导入库3.连接WebSocket4.处理连接成功后的操作5.处理接收到的消息6.处理连接关闭和错误7.发送心跳数据8.自动重连机制9.启动连接和重连总结在数据分析和金融研究中，实时行情数据的获取至关重要，但市面上的实时行情接口并不多，本文将一步步教你如何使用R语言接入实时行情接口，获取来自WebSocket的实时数据。1.安装必要的R包首先，确保你已安装了以下R包，用于处
  • 【R语言】Can‘t subset elements that don‘t exist. 新子y r语言开发语言excel
    Errorin`select()`:ℹInargument:`all_of(label_col)`.Causedbyerrorin`all_of()`:!Can'tsubsetelementsthatdon'texist.✖Element`Label`doesn'texist.Run`rlang::last_trace()`toseewheretheerroroccurred.原文中文解释涉及关键
  • r读取文件夹下的所有csv文件_R语言读取文件夹下多个文件并进行合并数据生成总数据文件... seiji morisako r读取文件夹下的所有csv文件
    在流水化办公中，通常有格式统一的表格文件产生，但是到最后要将这一堆表格文件整合为大表却很揪心，累断手，如何用R语言进行一次性导入整合呢？假设我们将D:/input文件夹作为需要导入的表格的存放点，文件夹内所有文件均为此次需要导入数据，那么可以用以下程序进行操作setwd("D:/")#设定工作目录为D盘a=list.files("input")#list.files命令将input文件夹下所有文件
  • 从0开始学习R语言--Day41--Moran‘s I Chef_Chen 学习
    在处理带有空间特征的数据，我们往往都直接一股脑地处理数据点，但很多时候，空间上的信息对于处理后续衍生出来的问题会有很大帮助，例如对于城市里大小县城的发展情况，只知道单一县城的经济发展曲线，很难解释一些拐点和突然的攀升，而如果知道相邻县城存在经济发展飞快的例子，可能就是被带动了经济水平；亦或者是在处理社交网络的好有问题时，只知道谁和谁是朋友（类似于空间矩阵），是无法推断出经济收入相似的推论的，所以说
  • Python自动化测试基础知识 心 一 Python自动化测试python开发语言
    Python自动化测试基础知识一、自动化测试基础概念1.什么是自动化测试使用脚本和工具代替人工执行测试用例的过程通过编写代码来模拟用户操作，验证系统功能核心目标是提高测试效率，减少重复劳动2.自动化测试的优势高效率：可快速执行大量测试用例可重复：相同测试可反复执行，结果一致准确性：避免人为错误覆盖率：可执行难以手动测试的复杂场景持续集成：易于与CI/CD流程集成3.自动化测试的适用场景回归测试性能
  • AlphaEvolve：谷歌的算法进化引擎 | 从数学证明到芯片设计的AI自主发现新纪元 大千AI助手 人工智能Python#OTHER算法人工智能深度学习AlphaEvolvegooglegemini
    AlphaEvolve：谷歌的算法进化引擎|从数学证明到芯片设计的AI自主发现新纪元——结合大语言模型与进化计算，重塑科学发现与工程优化的通用智能体本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！⚙️一、核心定义与技术架构AlphaEvolve是由谷歌DeepMind开发的通用科学AI智能体，其核心
  • Spring中@Value注解，需要注意的地方 无量 springbean@Valuexml
    Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值，简化了读取配置文件的复杂操作 1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件 <bean id="appProperty" class="org.springframework.beans.fac
  • mongoDB 分片 开窍的石头 mongodb
        mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上，configsvr上边放的是metar信息，指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard（片）信息。     第一步启动两台以上的mongo服务 &nb
  • OVER(PARTITION BY)函数用法 0624chenhong oracle
    这篇写得很好，引自 http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html OVER(PARTITION BY)函数用法 2010年10月26日 OVER(PARTITION BY)函数介绍 开窗函数        &nb
  • Android开发中，ADB server didn't ACK 解决方法 一炮送你回车库 Android开发
    首先通知：凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载，然后再尝试。   一直没搞明白这个问题咋出现的，但今天看到一个方法，搞定了！原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。 参见原文章：一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题 简单来讲，首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉，如果还是不行，再继续按下列步骤排查。 &nb
  • canvas中的像素绘制问题 换个号韩国红果果 JavaScriptcanvas
    pixl的绘制，1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线，绘制x像素的线宽，则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素，如果x/2是整数，则刚好填满x个像素，如果是小数，则先把整数格填满，再去绘制剩下的小数部分，绘制时，是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度，颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话（即绘制点正处于相邻像素交叉线时），线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。 2.如果绘制点为一个像素的
  • 编码乱码问题 灵静志远 javajvmjsp编码
    1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关，而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式；2、对于单个字符：ISO-8859-1单字节编码，GBK双字节编码，UTF-8三字节编码；因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节，而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。 3、getBytes()、getByte
  • java 求几个月后的日期 darkranger calendargetinstance
    Date plandate = planDate.toDate(); SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); Calendar cal = Calendar.getInstance(); cal.setTime(plandate); // 取得三个月后时间 cal.add(Calendar.M
  • 数据库设计的三大范式（通俗易懂） aijuans 数据库复习
    关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式，才能设计出高效率、优雅的数据库，否则可能会设计出错误的数据库. 目前，主要有六种范式：第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式，简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式，简称2NF。其余依此类推。
  • 想学工作流怎么入手 atongyeye jbpm
    工作流在工作中变得越来越重要，很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点，那了解一点，既不系统，也容易半途而废。好比学武功，最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白，则犹如打通任督二脉。 系统学习工作流，很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。 本人苦苦学习两个月，基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路，有兴趣的朋友可以参考下。 1  首先要
  • Context和SQLiteOpenHelper创建数据库 百合不是茶 androidContext创建数据库
           一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper     一:SQLiteOpenHelper创建数据库:   1,SQLi
  • 浅谈group by和distinct bijian1013 oracle数据库group bydistinct
            group by和distinct只了去重意义一样，但是group by应用范围更广泛些，如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。         譬如：统计每id数并且只显示数大于3 select id ,count(id) from ta
  • vi opertion 征客丶 macoprationvi
    进入 command mode （命令行模式） 按 esc 键 再按 shift + 冒号 注：以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】，不带 $ 【在非命令行模式下进行】 一、文件操作 1.1、强制退出不保存 $ q! 1.2、保存 $ w 1.3、保存并退出 $ wq 1.4、刷新或重新加载已打开的文件 $ e 二、光标移动 2.1、跳到指定行 数字
  • 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API bit1129 spark
      对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义？   val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5)) rdd.reduceByKey(_+_).collect  reduceByKey在这里的操作，是把
  • java类加载机制 BlueSkator java虚拟机
    java类加载机制 1.java类加载器的树状结构 引导类加载器 ^ | 扩展类加载器 ^ | 系统类加载器 java使用代理模式来完成类加载，java的类加载器也有类似于继承的关系，引导类是最顶层的加载器，它是所有类的根加载器，它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时，通常会代理给父类加载器，若已经是根加载器了，就自己完成加载。 虚拟机区分一个Cla
  • 动态添加文本框 BreakingBad 文本框
      <script>     var num=1; function AddInput() {      var str="";     str+="<input 
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式 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/ public class Singleton { } /* * 懒汉模式。注意，getInstance如果在多线程环境中调用，需要加上synchronized，否则存在线程不安全问题 */ class LazySingleton
  • iOS应用打包发布常见问题 chenhbc iosiOS发布iOS上传iOS打包
    这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发，由于急着用，我先发布一个版本，由于第一次发布iOS应用，期间出了不少问题，记录于此。   1、使用Application Loader 发布时报错：Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
  • 工作流复杂拓扑结构处理新思路 comsci 设计模式工作算法企业应用OO
    我们走的设计路线和国外的产品不太一样，不一样在哪里呢？  国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多，仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法)，从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题，而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性，这样一来，在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
  • oracle 11g新特性Flashback data archive daizj oracle
    1. 什么是flashback data archive Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象，用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象，概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
  • 多叉树:2-3-4树 dieslrae 树
        平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:     1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)     2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
  • C语言学习七动态分配 malloc的使用 dcj3sjt126com clanguagemalloc
    /* 2013年3月15日15:16:24 malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写 本程序没有实际含义，只是理解使用 */ # include <stdio.h> # include <malloc.h> int main(void) { int i = 5; //分配了4个字节 静态分配 int * p
  • Objective-C编码规范[译] dcj3sjt126com 代码规范
      原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide 原文作者 : raywenderlich.com Team 译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范 译者 : Sam Lau
  • 0.性能优化-目录 frank1234 性能优化
    从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章，主要是对自己前段时间学习的总结，由于水平有限，性能测试领域很深，本人理解的也比较浅，欢迎各位大咖批评指正。 主要内容包括： 一、性能测试指标 吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间 http://frank1234.iteye.com/blog/2180305 二、性能测试策略 生产环境相同 基准测试 预热等 htt
  • Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型 happyqing java泛型父类子类Class
      import java.lang.reflect.ParameterizedType; import java.lang.reflect.Type; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void getType() { //Class<E> clazz =
  • 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载 jinnianshilongnian springMVC
      ----广告-------------------------------------------------------------- 网站核心商详页开发 掌握Java技术，掌握并发/异步工具使用，熟悉spring、ibatis框架； 掌握数据库技术，表设计和索引优化，分库分表/读写分离； 了解缓存技术，熟练使用如Redis/Memcached等主流技术； 了解Ngin
  • the HTTP rewrite module requires the PCRE library 流浪鱼 rewrite
    ./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library. 模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包 1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ ) 2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ ) 3. s
  • 第12章 Ajax（中） 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/
  • Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence blueoxygen BO
    http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence and a very straightfoward video http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
  • Java开发者写SQL时常犯的10个错误 tomcat_oracle javasql
    1、不用PreparedStatements 　　有意思的是，在JDBC出现了许多年后的今天，这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中，即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个： 　　他们对PreparedStatements不了解 　　他们认为使用PreparedStatements太慢了 　　他们认为写Prepar
  • 世纪互联与结盟有感 阿尔萨斯
    10月10日，世纪互联与（Foxcon）签约成立合资公司，有感。 全球电子制造业巨头（全球500强企业）与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间，双方迅速果断出手，在资本层面上达成合作，此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任，另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。 众所周知，精于电子产品制造（世界第一），对于世纪互联而言，能够与结盟
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他