关于统计分析软件Spss统计个案数和实际数据的个案数不一致问题

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？ cda2024 算法
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？ cda2024 学习 python 数据分析
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折扣单北***扣大数据
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... weixin_39740283 graphpad prism显著性差异分析 spss非线性回归分析步骤
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... 冯爽妹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界面操作一只土卜皿 spss spss
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一只土卜皿 spss spss 学习
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数模竞赛Paid answer 数学建模认证杯数据分析数学建模认证杯数学建模数据分析
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 DataStax 决策树连续变量
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） Continue（延续）大数据数据分析概率论
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）大学士66 spss数据预处理步骤
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）-矩阵散点图格图素书可视化高级绘图技巧100篇 python 机器学习开发语言
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。 zhangfeng1133 均值算法算法
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 zhangfeng1133 数据分析
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) thinkwindows 数据分析 python 算法 excel
#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）林聪木 matlab 人工智能大数据
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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博主小档案：花花，一名来自世界500强的资深程序猿，毕业于国内知名985高校。技术专长：花花在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，花花更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。服务内容：1、提供科研入门辅导(主要是代码方面)2、代码部署3、定制化需求解决等4、期末考试复习计算机毕业设计——jsps
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作者：程序媛9688开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等。文末获取源码+数据库感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题（免费咨询指导选题），项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人计算机毕业设计——jspssm507Springboot的论坛管理系统JSPSSM507SpringBoot论坛管理系统功
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元宵源码大奉送码递夫代码推荐 java 前端 java ssm spring spring boot 小程序管理系统
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 xiamu_CDA python
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小小小菜狗- 数据分析数据挖掘 SPSS
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
r语言调用python_R语言与Python协同工作 weixin_39868034 r语言调用python
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 xiamu_CDA python
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
tomcat基础与部署发布暗黑小菠萝 Tomcat java web
从51cto搬家了，以后会更新在这里方便自己查看。做项目一直用tomcat，都是配置到eclipse中使用，这几天有时间整理一下使用心得，有一些自己配置遇到的细节问题。 Tomcat：一个Servlets和JSP页面的容器，以提供网站服务。一、Tomcat安装安装方式：①运行.exe安装包 &n
网站架构发展的过程 ayaoxinchao 数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构：应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上 2.应用服务和数据服务分离：应用服务器、数据库服务器、文件服务器 3.使用缓存改善网站性能：为应用服务器提供本地缓存，但受限于应用服务器的内存容量，可以使用专门的缓存服务器，提供分布式缓存服务器架构 4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力：使用负载均衡调度服务器，将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
[信息与安全]数据库的备份问题 comsci 数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢? 是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢? &n
使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码商人shang maven debug 查看源码 tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin'''，参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。 *配置好后，在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面，在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
大访问量高并发 oloz 大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上，尽量避免频繁的请求数据库。下面简要列出几点解决方案： 01、优化你的代码和查询语句，合理使用索引 02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中 03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力 04、数据读写分离 05、合理选用框架，合理架构(推荐分布式架构)。
cache 服务器小猪猪08 cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢？是不是在任何情况下用cache都能提高性能？是不是cache用的越多就越好呢？我在近期开发的项目中有所体会，写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨，有错误的地方希望大家批评指正。　　1.Cache 是怎么样工作的? 　　Cache 是分配在服务器上
mysql存储过程香水浓 mysql
Description:插入大量测试数据 use xmpl; drop procedure if exists mockup_test_data_sp; create procedure mockup_test_data_sp( in number_of_records int ) begin declare cnt int; declare name varch
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 agevs JavaScript UI 框架 Ajax css
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 (一)常用的CSS命名规则　　头：header 　　内容：content/container 　　尾：footer 　　导航：nav 　　侧栏：sidebar 　　栏目：column 　　页面外围控制整体布局宽度：wrapper 　　左右中：left right
全局数据源 AILIKES java tomcat mysql jdbc JNDI
实验目的：为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象，还是创建了两个数据源对象。 1：将diuid和mysql驱动包（druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar）copy至%TOMCAT_HOME%/lib下；2：配置数据源，将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下：&l
MYSQL的随机查询的实现方法 baalwolf mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中，
JAVA的getBytes()方法 bijian1013 java eclipse unix OS
在Java中，String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下，返回的东西不一样！ String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示，如： byte[] b_gbk = "
AngularJS中操作Cookies bijian1013 JavaScript AngularJS Cookies
如果你的应用足够大、足够复杂，那么你很快就会遇到这样一咱种情况：你需要在客户端存储一些状态信息，这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。幸运的是，这种方式已经一去不复返了，在所有现代浏览器中几乎
[Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性 bit1129 maven
Maven聚合在实际的项目中，一个项目通常会划分为多个模块，为了说明问题，以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块： 1. 模型和数据持久化层user-core, 2. 业务逻辑层user-service以 3. web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和use
【JVM七】JVM知识点总结 bit1129 jvm
1. JVM运行模式 1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式，在32位机器上只有client模式的JVM。通常，64位的JVM默认都是使用server模式，因为server模式的JVM虽然启动慢点，但是，在运行过程，JVM会尽可能的进行优化 1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式：mixed mode, interpret mode以及compiler
linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数 ronin47
在linux平台下的应用，最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用，在手工编译完以后，在其他一些情况下（如：新增模块），往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。 1、nginx [root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V nginx: nginx version: nginx/
unity中运用Resources.Load的方法？ brotherlamp unity视频 unity资料 unity自学 unity unity教程
问：unity中运用Resources.Load的方法？答：Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置 1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
线段树-入门 bylijinnan java 算法线段树
/** * 线段树入门 * 问题：已知线段[2,5] [4,6] [0,7]；求点2,4,7分别出现了多少次 * 以下代码建立的线段树用链表来保存，且树的叶子结点类似[i,i] * * 参考链接：http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18 * @author lijinna
全选与反选 chicony 全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title>全选与反选</title>
vim一些简单记录 chenchao051 vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc 1、问：后退键不能删除数据，不能往后退怎么办？答：在vimrc中加入set backspace=2 2、问：如何控制tab键的缩进？答：在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
Sublime Text 快捷键 daizj 快捷键 sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键：Ctrl+Shift+P：打开命令面板Ctrl+P：搜索项目中的文件Ctrl+G：跳转到第几行Ctrl+W：关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W：关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V：粘贴并格式化Ctrl+D：选择单词，重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L：选择行，重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L：
php 引用(&)详解 dcj3sjt126com PHP
在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容. 与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容复制代码代码如下: <? $a="ABC"; $b =&$a; echo
SVN中trunk,branches,tags用法详解 dcj3sjt126com SVN
Subversion有一个很标准的目录结构，是这样的。比如项目是proj，svn地址为svn://proj/，那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局，trunk为主开发目录，branches为分支开发目录，tags为tag存档目录（不允许修改）。但是具体这几个目录应该如何使用，svn并没有明确的规范，更多的还是用户自己的习惯。
对软件设计的思考 e200702084 设计模式数据结构算法 ssh 活动
软件设计的宏观与微观软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发，也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上，可以应用面向对象设计，采用流行的SSH架构，采用web层，业务逻辑层，持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上，对于一个类，甚至方法的调用，从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配，参数传
同步、异步、阻塞、非阻塞 geeksun 非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆，在此文试图解释一下。同步：发出方法调用后，当没有返回结果，当前线程会一直在等待（阻塞）状态。场景：打电话，营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。异步：方法调用后不立即返回结果，调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后，当前线程不会阻塞，会继续执行其他任务。实现：
Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄 hongtoushizi ssh
實際的操作步驟： # 首先，在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server，並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port ssh -NfR 12345:localhost:22 [email protected] # 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port，就可以連回在客戶那的機器 ssh localhost -p 1
Hibernate中的缓存 Josh_Persistence 一级缓存 Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存一、Hiberante中常见的三大缓存：一级缓存，二级缓存和查询缓存。 Hibernate中提供了两级Cache，第一级别的缓存是Session级别的缓存，它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的，一般情况下无需进行干预；第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
对象关系行为模式之延迟加载 home198979 PHP 架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构一、概念 Lazy Load：一个对象，它虽然不包含所需要的所有数据，但是知道怎么获取这些数据。延迟加载貌似很简单，就是在数据需要时再从数据库获取，减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。二、实现延迟加载实现Lazy Load主要有四种方法：延迟初始化、虚
xml 验证 pengfeicao521 xml xml解析
有些字符，xml不能识别，用jdom或者dom4j解析的时候就报错 public static void testPattern() { // 含有非法字符的串 String str = "Jamey친Ñ&#1282
div设置半透明效果 spjich css 半透明
为div设置如下样式： div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;} 说明： 1、filter：对win IE设置半透明滤镜效果，filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明，火狐浏览器不认2、-moz-opaci
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单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。） 1，懒汉式（1）线程不安全的懒汉式 public cla

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