- 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
- 计量经济学——事件研究法/事件分析法
佛系研go
计量经济学大数据学习
计量经济学——事件研究法/事件分析法基本定义事件分析法(EventStudyMethodology,ESM)是一种用于研究重大事件对公司层面变量短期影响的计量方法。在以往研究中,该方法主要应用于金融领域,且主要用来衡量某一特定事件对公司股票价格的影响。但是在最近的研究中,由于具有逻辑清晰,分析过程简单等优点,该方法越来越多的受到研究者的关注,也开始逐渐被应用于其他领域研究。尤其近期,新冠疫情的发生
- 计量经济学中的检验——F检验(概念、检验假设、适用条件及操作流程)
佛系研go
计量经济学笔记
接之前的t检验博文F检验的适用场景从两研究总体中随机抽取样本,要对这两个样本进行比较的时候,首先要判断两总体方差是否相同,即方差齐性。若两总体方差相等,则直接用t检验,若不等,可采用t检验或变量变换或秩和检验等方法。什么是F检验F检验是在零假设下检验统计量具有F分布的统计检验。它最常用于比较已拟合到数据集的统计模型,以识别最适合数据抽样总体的模型。精确的“F检验”主要出现在当模型用最小二乘法拟合数
- 葡萄酒价格的计算公式,记住这个就能算出这支酒值多少钱
cchuen
一般来说,酒评家们对葡萄酒的评分,往往是需要建立在亲自品鉴过的基础上,但罗伯特帕克却不同,除了品鉴以外,他甚至可以凭借气象数据就对葡萄酒的品质有个评判。不过,普林斯顿大学计量经济学家奥利阿什菲尔特教授通过研究1952年~1980年期间波尔多地区的气象资料,对照拍卖行的波尔多葡萄酒价格曲线,利用计量经济学上的横截面数据回归分析法,推导出一条葡萄酒品质公式:葡萄酒品质=12.145+0.00117×冬
- 【量化干货合集】你想要的,都在这里!
水哥哥123
量化分析量化pythontalib
【量化干货合集】你想要的,都在这里!量化的春风吹拂下,我想,不管是在校的学霸学酥、炒股的程序猿哥哥,还是股市沉浮多年正在寻找新的突破口的你,都值得拥有这样一份全面的资料。绝对的干货!(以下很多策略均包含源码分享供参考,欢迎大家多多交流谈论)资料分享Python、研究报告、计量经济学、投资书籍、R语言等!(Book+Video)推荐一些Python入门学习资料(持续添加中…)Python编程【量化投
- 计量经济学计算机输出结果,计量经济学作业答案A..doc
weixin_39850981
计量经济学计算机输出结果
计量经济学作业答案A.计量经济学(本科)第一次作业(FirstAssignment)答案问题1某一元回归模型y=?0+?1x+u中?1的估计量(OLS法-最小二乘法)用表示。检验?1=0的t统计量定义为t=,其中S()为的样本标准差(StandardError)。问题:1)请找出t统计量和F统计量之间的关系。2)请找出F统计量和可决系数()的关系。(2)问题2已知澳大利亚1980-2007年国内生
- c++ primer第5版中文版.pdf_伍德里奇计量经济学导论现代观点第5版 pdf
weixin_39997194
c++mysql必知必会第5版pdfphp从入门到精通pdf第5版spc手册第五版pdfsql必知必会第5版pdf
《计量经济学导论:现代观点(第五版)/经济科学译丛;“十一五”国家重点图书出版规划项目》是一本经典的初级计量经济学教材,语言通俗易懂,且辅以恰到好处的案例指导学生学习和运用计量方法。与传统的教材不同,本书在陈述和解释假定时,作者完全放弃了非随机的或在重复样本中加以固定的回归元假定。这种方法更便于读者对计量经济学的理解和应用,是对传统计量经济学教学和研究的一个突破。本书的主要特点是:(1)不需要具备
- 计量经济学week1笔记
郭一凡1998
1.什么是计量经济学?衡量、分析经济上的一些事。要使用数学和统计学基础知识。计量经济学考虑在搜集和分析非实验经济数据时的问题。2.什么是非实验数据(观测数据)?并非从对个人、企业或经济系统中的某些部分的控制实验而得来。3.为什么只能拿到观测数据?因为在社会科学中得到实验数据很困难。要么行不通,要么代价高昂,要么不道德。比如,如果我想知道工资与受教育的年数的关系。我要保证其他条件不变,一些人只上小学
- c++矩阵类_基于python构建空间权重矩阵
weixin_39800990
c++矩阵类pythondict批量选择python邻接矩阵
目录目录基础距离权重邻接权重示例Pysal是一个面向地理空间数据科学的开源跨平台库,重点是用python编写的地理空间矢量数据。它支持空间分析高级应用程序的开发,例如空间簇、热点和异常点的检测从空间数据构建图形地理嵌入网络的空间回归与统计建模空间计量经济学探索性时空数据分析最近写文章要用空间权重矩阵,可以用Arcgis和Geoda处理效率略低,于是想到用Pysal计算空间权重矩阵,并转换成Stat
- 使用python构建向量空间_基于python构建空间权重矩阵
weixin_39756445
使用python构建向量空间
目录目录基础距离权重邻接权重示例Pysal是一个面向地理空间数据科学的开源跨平台库,重点是用python编写的地理空间矢量数据。它支持空间分析高级应用程序的开发,例如空间簇、热点和异常点的检测从空间数据构建图形地理嵌入网络的空间回归与统计建模空间计量经济学探索性时空数据分析最近写文章要用空间权重矩阵,可以用Arcgis和Geoda处理效率略低,于是想到用Pysal计算空间权重矩阵,并转换成Stat
- 有点颓的一天
妖妖大王啊
今天又是超级忙碌一天,一天四节课,很不开心。第一节计量经济学,虽然是男神的课,但是还是昏昏欲睡。第二节新产品开发,还是蛮有意思的,了解了新产品开发对于一个企业的更好运行的重要性。下午一节数据库完全处于懵逼状态,后来便开始逛起了淘宝,好吧,贫穷限制了我的想象力和购买力……过过眼瘾就好,好好学习,成为富婆叭。晚上又是一节老男人的通识课,什么农业设施……完全不记得老师讲了什么,老爷爷有点口齿不清了,但是
- 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
- Python 因果推断(上)
绝不原创的飞龙
数据科学python
引言原文:causal-methods.github.io/Book/Introduction.html译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0作者:VitorKamada电子邮件:
[email protected]最后更新日期:2020年8月15日这本书是使用Python进行因果推断的实用指南。我解释了出现在经济学最负盛名的期刊,如《美丨国经济评论》和《计量经济学》中
- 从学科角度看计量经济学
悟境天泽
计量经济学是以经济理论为基础,运用数学与统计方法来研究具有随机性特征的经济变量之间关系的一门学科。那么,蕴含经济思想的经济理论依然是它的基础,而数学与统计方法只是工具,可见计量经济学是一门跨学科学科。它的特色、争议与发展在哪里呢?就在这个“随机性特征”中。如何将这个随机扰动的影响降到最低,最大限度的控制不可观测因素是计量经济技术的精髓。它并非是系统科学,由于本身需要满足很多苛刻条件,所以在刻画整个
- 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
- (最全)数字经济-215个工具变量汇总(更新至2024年)
T0620514
大数据
一、引言工具变量是一种在统计学和计量经济学中常用的技术,用于处理因果关系研究中的内生性问题。内生性问题通常是由于遗漏变量、双向因果关系或测量误差等原因造成的,这会导致估计结果出现偏误。工具变量的使用可以帮助解决这一问题。收集了CSSCI期刊文本数据,并对“数字经济”相关期刊进行文本分析,统计了215个“数字经济”相关的工具变量,希望对大家提升研究效率有所帮助二、工具变量序号工具变量参考文献1198
- 2010年考研英语(一)真题词汇及短语汇总
鹏英语
第一部分:英语知识运用counciln.(顾问、立法、研究等)委员会supervisev.管理,指导plantn.工厂shop/factoryfloor车间lightingn.照明subjectn.实验对象arisev.出现,发生outputn.产量,产出dimv.(使)变暗alterv.改变econometrica.计量经济学的instore即将到来,必将发生onrecord(事实或事件)被记载
- 数据分析基础之《pandas(1)—pandas介绍》
csj50
机器学习数据分析
一、pandas介绍1、2008年WesMcKinney(韦斯·麦金尼)开发出的库2、专门用于数据分析的开源python库3、以numpy为基础,借力numpy模块在计算方面性能高的优势4、基于matplotlib能够简便的画图5、独特的数据结构6、也是三个单词组合而成:panel+data+analysis面板数据-来源于计量经济学,通常用来存储三维的数据二、为什么使用pandas1、numpy
- 双重差分小介
BulletTech2021
数据分析数据分析大数据人工智能
1引言双重差分,顾名思义就是差分两次。那么差分和我小叮当又有什么关系呢?更何况是差分两次。别急,听我们慢慢道来。双重差分模型是计量经济学中的一种常见的模型。它的作用是探究一项实验或一个事件的影响,有一丢丢类似abtest。有别于刻画简单的相关关系的线性回归,双重差分是关于因果推断的小巧、实用的模型。它的由来要从线性回归的假设说起。2线性回归假设我们都知道线性回归,我们也可能都不知道线性回归。它就是
- 03 一元线性回归
凡有言说
1.一元线性回归模型一元回归模型的一般形式如下图所示:该模型中包含的要点有:解释变量、被解释变量参数(截距项、斜率)、扰动项确定部分称为总体回归线或总体回归函数一元线性回归模型1一元线性回归模型2一元线性回归模型3一元线性回归模型4引用:《计量经济学及Stata应用》陈强2.OLS估计量推导OLS,普通最小二乘法,选择alphahat、betahat使得残差平方和最小化。残差指观测值点到“直线”的
- Pystata:Python中Stata的应用 (一) 环境配置
Colin_Bao
ColinBao,2022年05月04日背景作为经管类学生,进行科研数据分析时一定会用到计量经济学的实证方法,比如耳熟能详的OLS,RD,DID...Stata毋庸置疑是计量经济学数据分析领域的顶流软件,内置了大量的实证工具。但是如果需要使用Stata处理数据,学习Stata的指令非常麻烦,并且习得的技巧只能为Stata所用。而Python得益于强大的数据科学生态,集收集、清洗和处理数据于一身。随
- 好久没有写日记了,上一次或许是那天……
自恋的凯利
2019.06.26昨天是晴哪天?我已经不记得了。来北京读书以后,每逢1月、6月就犯病——期末焦虑症,就是想结束生命的那种感觉。这次倒是没那么严重,或者是还太早了,又或者是最近在学校的创业科技园过的太愉快了……高级宏观经济学、计量经济学、数理经济学,这是我来北京之前,选修经济学之前没有想象过的,这个学期我竟然把它们全都学了,而接下来的两周正是验证学习成果的时候。我真的好心累。提醒我明天买机票/高铁
- 计量经济学|学习笔记以及学习感悟
封印师请假去地球钓鱼
统计与数据分析素养max学习笔记计量经济学时间序列
初级计量经济学着重于介绍基本的统计工具和经济模型,以帮助理解经济数据和经济现象之间的关系。它包括回归分析、假设检验和预测方法等内容。中级计量经济学则深入研究这些方法的理论基础和实际应用,包括更复杂的模型和技术,如面板数据分析、时间序列分析和因果推断等。中级课程还探讨了更多的计量经济学理论,如内生性问题、工具变量和因果推断的困难等。一、回归模型二、时间序列模型(一)时间序列基本定义与概念1.时间序列
- stata面板数据gmm回归_STATA面板数据回归解读.ppt
weixin_39693438
stata面板数据gmm回归
STATA面板数据回归解读STATA在实证研究中的应用刘永东中国科学院农业政策研究中心OutlineSTATA数据分析基础软件名称最新版本安装文件大小SAS9.1.33GSPSS15.01CDStata10.094MGAUSS8.025M计量经济学专用Limdep/Nlogit9.0/4.03MShazam10.090MEviews6.0100MWinrat6.021MTSP5.0Rfree30M
- 学不会的原因是不看书
绣球荚蒾
今天学习计量经济学的时候,老师突然说到我们为什么学不好的原因。他说,学生回去一般都不会看书,而大学的课程一般一周只上一次课,不看书进行巩固,再一次上课时就会全部忘光,也就导致囫囵吞枣的后果,听课效率低下。他说起他的日常生活,一般空闲时间都会学习别人的文章,琢磨写论文的事情,而他的良好习惯也使他成功考取了博士学位。所以,对于自己的事情还是要多上心,多学习。
- 计量经济学之一文搞懂——拟合优度较低时可能存在的问题
佛系研go
Python笔记计量经济学python学习
一文搞懂——拟合优度较低时可能存在的问题在进行多元线性回归时,经常会遇到模型拟合效果较差的情况,那么这篇博文归纳了:当模型拟合优度较低时可能存在的一些问题。模型拟合优度不高,考虑到可能存在的问题:(1)多重共线性(2)异方差(3)自相关以下给出每种问题的相应检验方法1.多重共线性——方差膨胀因子(VIF)检验VIF全称为VarianceInflationFactor,即方差膨胀因子,是用于检验多元
- 计量经济学——模型的最佳滞后阶数选择
佛系研go
计量经济学学习
最佳滞后阶数的选择人们普遍认为模型的滞后阶数应该足够大,以便考虑模型变量的更多信息。但滞后阶数越大,需要估计的参数越多,自由度下降越多,从而影响参数估计的有效性。最佳滞后阶数的选择可以通过赤池信息准则(AIC)和施瓦茨贝叶斯准则(SBC)来确定(Schwarz,1978)引用:SchwarzG.Estimatingthedimensionofamodel[J].Theannalsofstatist
- 线性回归既是一种数据挖掘与建模算法,也是统计学领域、计量经济学领域的常用学术建模方法,有何不同?
数据科学作家
算法线性回归数据挖掘python人工智能机器学习数据分析
一.线性回归的基本形式线性回归既是一种数据挖掘与建模算法,也是统计学领域、计量经济学领域的常用学术建模方法。在数据挖掘与建模领域,线性回归算法是一种较为基础的机器学习算法,其基本思想是将响应变量(因变量、被解释变量)和特征变量(自变量、解释变量、因子、协变量)描述成线性关系。二.统计学领域、计量经济学领域的线性回归统计学领域、计量经济学领域的线性回归主要关心的是估计的系数α、β,尤其是β,通过观察
- 以后倾向于从事数据分析行业的大学生需要掌握哪些技能?学习哪些书?
数据科学作家
python机器学习人工智能数据分析数据挖掘大数据数据库
推荐学一门编程语言Python,加两个统计分析软件Stata、SPSS,这样几乎可以胜任统计分析与数据科学的各种场景,无论是在校搞学术还是职场搞数据都绰绰有余。那么学习统计分析与数据科学应该看什么书?近年来我主要倾注精力深耕的代表作包括:1、《Stata统计分析从入门到精通》杨维忠张甜编著清华大学出版社2022年适用于Stata计量经济学、统计分析教学。国内计量大牛、山东大学陈强教授作序推荐,长期
- 【附安装包】EViews 13.0安装教程|计量经济学|数据处理|建模分析
程序员晓晓
数据处理建模分析
软件下载软件:EViews版本:13.0语言:英文大小:369.46M安装环境:Win11/Win10/Win8/Win7硬件要求:
[email protected]内存@4G(或更高)下载通道①百度网盘丨64位下载链接:https://pan.baidu.com/s/1vZs2KjYBVsHX70BnVk9F5w?pwd=6789提取码:6789软件介绍EViews是一款世界性的计量经济学工具,用户可借用这款
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc