- SPSS配对t检验,配对样本的相关系数和对应的显著性该怎么理解呢?
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在数据分析的世界里,SPSS是一个强大的工具,它可以帮助我们更好地理解和解释数据。今天我们要聊的是一个非常实用但又容易让人困惑的话题——SPSS配对t检验中的配对样本相关系数及其显著性该如何理解?想象一下,你是一名CDA(CertifiedDataAnalyst)持证人,正在为一家公司分析员工的绩效提升情况。公司实施了一项新的培训计划,并希望了解这项培训是否有效。为了评估培训效果,你需要比较员工在
- 没有统计学基础,如何才能学好SPSS和SAS?
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在当今数据驱动的时代,掌握数据分析工具如SPSS和SAS已经成为许多职场人士的必备技能。然而,很多初学者常常会问:“我没有统计学基础,如何才能学好SPSS和SAS?”这确实是一个值得探讨的问题。本文将从多个角度为你解答这个问题,并提供一些实用的学习建议。一、理解SPSS和SAS的定位首先,让我们来了解一下SPSS和SAS这两个工具的定位和功能。SPSS(StatisticalPackagefort
- 美区电商商家境内邮寄怎么获取USPS可SCF折扣单
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以下是美区电商商家获取USPS可验资SCF折扣单的完整流程与策略:一、核心获取渠道亚马逊平台内置服务在卖家后台注册BuyShippingAPI,勾选USPSSCF服务条款,系统自动匹配平台提供的专属折扣(首重低至$0.8/单)。配置发货偏好时选择“USPSSmallPackageService”,匹配轻小件标准(重量1-10磅,尺寸≤1立方英尺)。第三方物流管理系统通过USPS2280
- graphpad prism显著性差异分析_「SPSS数据分析」SPSS差异分析(4)配对样本T检验的操作步骤...
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上期我们详细讲解了独立样本T检验在SPSS中的详细操作和输出结果的解读:《SPSS差异分析(3)独立样本T检验的操作步骤及结果解读》独立样本T检验适用于两个完全独立的样本,之间没有任何相互关联,例如男性和女性;本科和专科等等。在实际研究中,有时候会遇到存在相互有关联的两组样本:例如某个指标干预前和干预后的两组值,此类样本属于自身配对样本;又例如2只特性完全一样的小鼠(性别,体重,身长等都一致),然
- 折线图标注显著性差异分析_「SPSS数据分析」SPSS非参数假设检验(3)单样本K-S检验...
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折线图标注显著性差异分析
单样本K-S检验是一种针对单个变量的数据分布进行的探索类别的检验方法。它不需要将数据分组,直接对原始数据的n个观测值进行检验,单样本K-S检验主要用于连续型数据。其中可检验分布类别有正态分布、平均分布、泊松分布、指数分布等。通常用到最多的就是检验是否服从正常性分布。下面,我们通过实际案例来详细讲解单样本K-S检验数据是否符合正态分布。我们搜集了472例减肥前体重数据,检验该数据整体上是否服从正态性
- Dunn’s test和Bonferroni校正的spss界面操作
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好的,用户现在问的是Dunn’stest和Bonferroni校正的SPSS界面操作。首先,我需要确认用户的需求。他们可能是在进行多重比较,比如在Kruskal-Wallis检验之后需要成对比较,而Dunn’stest正是用于这种情况的非参数方法。Bonferroni校正是用来控制多重比较的误差,避免假阳性结果。接下来,用户可能已经完成了Kruskal-Wallis检验,得到了显著的结果,现在需要
- 小样本百分比的统计检验
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当样本量小于40且需要比较占比(比例)的统计学差异时,需根据具体场景选择适当的方法。以下是针对小样本量的推荐方法和操作步骤:1.核心方法选择(1)两组占比比较(如A组20%vsB组40%)Fisher精确检验(Fisher’sExactTest)适用条件:样本量<40,或任一格期望频数<5。适用于2×2列联表(如两组+二分类结局)。SPSS操作:Analyze→DescriptiveStatist
- 2021年认证杯SPSSPRO杯数学建模B题(第二阶段)依巴谷星表中的毕星团求解全过程文档及程序
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2021年认证杯SPSSPRO杯数学建模B题依巴谷星表中的毕星团原题再现: 依巴谷卫星(HighPrecisionParallaxCollectingSatellite,缩写为Hip-parcos),全称为“依巴谷高精度视差测量卫星”,是欧洲空间局发射的一颗天体测量卫星,用以精确测量恒星的视差和自行。通过视差可以推断出恒星距地球的距离。 毕星团位于金牛座,是离地球最近的疏散星团。其成员星在30
- 决策树 连续变量_决策树在spss中的实现
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问题:spss关于决策树方法有哪些?回答:在SPSS中,关于决策树的方法介绍了四种,分别是CHAID、穷举CHAID、CRT、QUEST这四种。CHAID,就是卡方自动交互检验。顾名思义就是以卡方检验为判定准则。该方法要求解释变量和被解释变量都是分类变量,如果有连续变量,系统会将连续变量转化为分类变量;穷举CHAID,就是穷举卡方自动交互检验,是CHAID方法的“改进升级版”。CHAID在进行树的
- 26版SPSS操作教程(高级教程第一章)
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前言#经过20多天的坚持学习,本人也终于开启SPSS高级教程的副本了,茫茫长征路,需要我们一起共同去征服;#由于导师最近布置了学习SPSS这款软件的任务,因此想来平台和大家一起交流下学习经验,这期推送内容接上一次初级教程最后一期推送的学习笔记,希望能得到一些指正和帮助~粉丝及官方意见说明#针对官方爸爸的意见说的推送缺乏操作过程的数据案例文件澄清如下:1、操作演示的数据全部由我本人随意假设输进去的,
- spss数据预处理步骤_中珠IT课用数据分析运筹帷幄(进阶篇:SPSS、Stata)
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上期“中珠IT课”讲到了数据分析的理论基础以及如何用大家抬头不见低头见的MicrosoftExcel进行简单的数据分析往期回顾:中珠IT课︱用数据分析运筹帷幄(入门篇)打好基础的你,是否想要更上一层楼呢?准备好!学起常用的专业数据分析软件吧!SPSSSTATASPSSSPSS是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称,能应用于自然科学、技
- 可视化绘图技巧100篇基础篇(十二)-矩阵散点图
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目录前言适用场景图例绘画工具及代码实现SPSSArcMap散点图矩阵向导MATLABTABLEAUpython1.matplotlib绘制矩阵散点图2.seaborn绘制矩阵散点图EXCEL前言矩阵散点图(MatrixScatterPlot)是散点图的扩展,当欲同时观察多个变量间的相关关系时,若一一绘制它们间的简单散点图,十分麻烦。此时可利用散点图矩阵来同时绘制各自变量间的散点图,这样可以快速发现
- 在SPSS中进行单因素方差分析(One-Way ANOVA)是一种常见的统计分析方法,用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。
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在SPSS中进行单因素方差分析(One-WayANOVA)是一种常见的统计分析方法,用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。以下是进行单因素方差分析的详细步骤:---###1.**数据准备**-**因变量**:需要分析的连续变量(如成绩、收入等)。-**自变量**:分类变量(如组别、性别等),通常是一个名义变量。数据结构示例:|组别(自变量)|成绩(因变量)||----------------|-
- 在SPSS的单因素方差分析(One-Way ANOVA)中,F值和t值是两种不同的统计量 f/t
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在SPSS的单因素方差分析(One-WayANOVA)中,F值和t值是两种不同的统计量,用于不同的分析场景,具体含义如下:###1.**F值**F值是单因素方差分析中的统计量,用于检验多个组之间的均值是否存在显著差异。它是通过比较组间方差与组内方差的比值来计算的,具体公式为:**F值=组间方差/组内方差**-**F值的意义**:-F值越大,说明组间差异相对于组内差异越大,即不同组之间的均值差异越显
- 使用python进行单因素方差分析(ANOVA)和事后多重比较(LSD)
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#idea来源#在使用spss帮朋友做单因素分析时,发现个别数据需要调整到符合显著性的要求,在spss中修改数据,再在spss中操作步骤太麻烦,于是有了这个想法。程序思路1、将数据放到excel里,确定两列数据,Group(分组数据)和B(对应数据列)2、程序读取excel数据3、整理数据格式,将数据分组,将数据从宽格式转换为长格式,以便于进行ANOVA分析。4、执行单因素方差分析(ANOVA),
- MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析(附python代码实现)
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目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数(即k的值)sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法1.协方差+特征值分解方法2:奇异值分解对比不同方法计算效率物理意义算法步骤SPSSAU主成分(pca)分析说明1、信息浓缩2、权重计算3、综合得分【综合竞争力】疑难解惑成分得分后用于
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大家好,我是程序员码递夫。元宵了,蛇年春节就要过完了,好多粉丝问,啥时候上新代码,今天安排给上进的粉丝们送上自己珍藏的代码(第二波)。免费获取源码。以下只是部分代码的列表,更多内容敬请期待。如有需要可以联系作者免费送更多源码定制,项目修改,项目二开可以联系作者。部分SSM系统列表ssm基于SSM的毕业生就业管理系统+vuessm基于ssm框架的校园闲置物品交易平台+jspssm社区医疗保健监控系统
- SPSS多元回归得到的VIF值要怎么看每个变量都有一个VIF值怎么判断多重共线性
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SPSS多元回归中的VIF值解读与多重共线性的判断当你在使用SPSS进行多元线性回归分析时,面对复杂的统计结果,可能会遇到一个问题:如何通过查看每一个解释变量的方差膨胀因子(VarianceInflationFactor,VIF)来判断是否存在多重共线性?这不仅是理论上的探讨,更是实际数据处理过程中不可或缺的一环。今天,我们就一起来揭开VIF值背后的秘密。什么是VIF值?方差膨胀因子(VIF)是用
- 问卷数据分析|SPSS实操之信度效度检验
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信效度检验只有量表题可以进行一、信度检验SPSS操作1.选择分析--刻度--可靠性分析2.选中每一个自变量/因变量的数据,放入到右边3.此处为结果,项数和克隆巴赫值,记住每一个总的自变量和因变量的项数和值具体可看后面案例分析4.自变量需要搞一个全部的作为总的信度分析二、效度分析SPSS操作1.点击分析--降维--因子2.把所有的量表数据Z11--Y24,插选中到变量中3.点击描述--选中KMO点击
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R(又称R语言)是一款开源的跨平台的数值统计和数值图形化展现工具。通俗点说,R是用来做统计和画图的。R拥有自己的脚本语言和大量的统计、图形库(得益于开源社区),这让她看起来既美又实用。与其他同类软件(如SPSS)相比,R的特点是纯命令行的,这倒也好,我们更应该把注意力放在数据本身,而非统计工具的UI。R虽说有一套自己的语言,还挺完备,但她最专业的还是做统计和画图,而像连接数据库、文本处理、文件操作
- spss因子分析过程中,旋转载荷平方和累积有点低咋办怎么调整
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SPSS因子分析过程中,旋转载荷平方和累积有点低咋办?怎么调整?在数据分析领域,因子分析是一项重要的统计技术,尤其在心理学、社会学、市场营销等领域中应用广泛。它通过将多个变量简化为少数几个潜在因子,帮助研究者理解变量之间的内在结构。然而,在实际操作过程中,我们常常会遇到一些棘手的问题,比如旋转载荷平方和累积值偏低。这不仅会影响模型的解释力,还可能导致研究结果的可靠性大打折扣。那么,当我们在使用SP
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
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java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
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学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
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mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
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每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
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hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
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Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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