墨骅
墨骅

使用spss求标准化的线性回归方程

1 要求标准化的线性回归方程先要有标准化的数据
2 点击 分析–>描述统计–>描述
3勾选如图
使用spss求标准化的线性回归方程_第1张图片
4 选择欲标准化的数据
5 确定，得到标准化的数据
6 按照求普通线性回归方程的步骤对标准化的数据求回归方程
7 得到标准化的线性回归方程

你可能感兴趣的:(spss,线性回归,回归,spss)

  • 小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录 川川菜鸟 数学建模小白到精通系列数学建模
    目录引言一、我们的专辑包含哪些内容？第一周：数学建模基础与工具第二周：高级数学建模技巧与应用第三周：机器学习基础与数据处理第四周：监督学习与无监督学习算法第五周：神经网络二、学完本专辑能收获到什么？三、适合什么样的人群学习？四、如何学习本专辑？课程目录第1周：数学建模基础与工具第1天：数学建模入门介绍第2天：数学建模工具介绍第3天：线性回归与曲线拟合第4天：线性规划第5天：动态规划第2周：高级数学
  • 一篇文章带你了解-selenium工作原理详解 程序员笑笑 软件测试selenium测试工具软件测试自动化测试功能测试程序人生职场和发展
    前言Selenium是一个用于Web应用程序自动化测试工具。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。支持的浏览器包括IE（7,8,9,10,11），MozillaFirefox，Safari，GoogleChrome，Opera等。主要功能包括：测试与浏览器的兼容性——测试你的应用程序看是否能够很好得工作在不同浏览器和操作系统之上。测试系统功能——创建回归测试检验软件功能
  • Selenium工作原理详解 天才测试猿 selenium测试工具自动化测试软件测试测试用例python职场和发展
    Selenium是一个用于Web应用程序自动化测试工具。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。支持的浏览器包括IE（7,8,9,10,11），MozillaFirefox，Safari，GoogleChrome，Opera等。主要功能包括：测试与浏览器的兼容性——测试你的应用程序看是否能够很好得工作在不同浏览器和操作系统之上。测试系统功能——创建回归测试检验软件功能和用
  • 想使用dify实现docx文档的自动生成？试了一圈，感觉还是根据python-docx更靠谱 几道之旅 人工智能智能体及数字员工人工智能
    前言：文档自动生成的需求痛点在软件开发过程中，需求文档、设计文档等材料的编写是每个开发者都绕不开的工作。最近笔者接到一个需要批量生成标准化需求文档的任务，尝试了目前热门的低代码工具Dify后，发现对于稍微复杂格式的文档生成需求（例如文本居中这么简单的需求），最终还是回归到基于python-docx库的解决方案。本文将分享两种技术路线的对比实践。一、Dify的踩坑经历我尝试了markdown转doc
  • 回归任务训练--MNIST全连接神经网络（Mnist_NN） 豆芽819 深度学习框架PyTorchpytorch深度学习人工智能机器学习回归
    importtorchimportnumpyasnpimportloggingfromtorch.utils.dataimportTensorDataset,DataLoaderfromtorch.utils.dataimportDataLoader#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname
  • Yolo系列之Yolo的基本理解 是十一月末 YOLOpython开发语言yolo
    YOLO的基本理解目录YOLO的基本理解1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位
  • 软件测试基础知识必备之浅谈单元测试 程序员阿沐 软件测试软件测试单元测试
    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。单元测试都是以自动化的方式执行，所以在大量回归测试的场景下更能带来高收益。单元测试代码里提供函数的使用示例，因为单元测试的具体表现形式就是对函数以各种不同输入参数组合进行调用。如何做好单元测试？1）代码的基本特征与产生错误的原因无论是开发语言还是脚本语言
  • 【IT大学生必会的】 10 种图表线性回归 .Boss. 深度学习开发语言人工智能机器学习算法
    这段时间，不少同学提到了一些图表的问题。每次在使用matplotlib画图，运用这些图表说明问题的时候，很多时候是模糊的，比如说什么时候画什么图合适？其实这个根据你自己的需求，自己的想法来就行。今天的话，我这里举例在线性回归中，最常用的一些图表，应该可以cover绝大多数情况了。其他算法模型适用的图表，咱们在后面再给大家进行总结~至于数据集，表现方式，大家可以根据我给出的代码继续调整即可！那么，在
  • 决策树算法及其python实例 m0_74831463 算法决策树python
    一、决策数的概念什么是决策树算法呢？决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入：训练集D={(21,11),(z2,32),
  • 自学黑客技术多长时间能达到挖漏洞的水平？ 慕烟疏雨 网络安全web安全安全网络运维
    抱着一个明确的目的去学习，学习效果能够事半功倍，给你点个赞。但值得注意的一个点是：任何未经授权的挖洞行为，都是违法的！！！任何未经授权的挖洞行为，都是违法的！！！任何未经授权的挖洞行为，都是违法的！！！这一点一定要切记！！！！！！！接下来回归主题，你想挖漏洞做副业这个想法是好的，但有时候理想很丰满，现实很骨干。从提问描述来看，你之前应该没有深入了解过网络安全，为了避免后面说的东西你理解不了，那我就
  • 机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放 木尘152132 机器学习线性回归python
    一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate=0.0001#学习率m_train=3000#训练样本的数量flag_plot_lines=False
  • 统计领域英语专业词汇补充 月亮月亮要去太阳 算法其他
    应统考研复试：多元统计、回归分析、时间序列三大领域专业词汇翻译以下是多元统计、回归分析和时间序列三大统计领域的常见专业词汇的英汉互译，按类别整理：多元统计（MultivariateStatistics）英文术语中文术语MultivariateAnalysis多元分析PrincipalComponentAnalysis(PCA)主成分分析FactorAnalysis因子分析ClusterAnalys
  • 【无标题】 gs80140 AI人工智能
    KVCache在自回归生成中的作用及显存优化1.什么是KVCache？在大语言模型（LLM）进行自回归（autoregressive）文本生成时，每次生成新token，都需要基于过去的上下文重新计算self-attention机制中的Key（K）和值（V）。KVCache（键值缓存）是一种优化策略，它缓存先前计算的K/V张量，避免重复计算，从而提高生成速度并降低计算成本。2.KVCache在自回归
  • 【BERT和GPT的区别】 调皮的芋头 人工智能深度学习机器学习bertgpt
    BERT采用完形填空（MaskedLanguageModeling,MLM）与GPT采用自回归生成（AutoregressiveGeneration）的差异，本质源于两者对语言建模的不同哲学导向与技术目标的根本分歧。这种选择不仅塑造了模型的架构特性，更决定了其应用边界与能力上限。以下从语言建模本质、任务适配性、技术约束及后续影响四个维度深入剖析：一、语言建模的本质差异1.BERT的“全知视角”与全
  • 基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
    文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法4.数学模型和公式详细讲解举例说明线性回归模型最小二乘法5.项目实践：代码实例和详细解释说明6.实际应用场景金融领域医疗领域供应链管理智能制造7.工具和资源推荐编程语言和开发
  • 错误moduleNotFoundError: No module named 'matplotlib' 逆着tensor tensorflow2.0学习tensorflow
    错误ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘matplotlib’问题tensorflow2.0中jupyternotebook编写线性回归例子，出现ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'matplotlib’错误解决办法好了，重新加载程序，已经可以用了。
  • 金融风控算法透明度与可解释性优化 智能计算研究中心 其他
    内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用，算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发，结合特征工程优化与超参数调整技术，系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响，并提出基于注意力机制的特征权重可视
  • 基于Puppeteer与Selenium的跨浏览器自动化测试全攻略——从环境搭建到实战优化，万字详解自动化测试落地 追寻向上 selenium测试工具
    自动化测试的价值与工具选型为什么需要自动化测试？效率提升：减少重复人工操作，回归测试耗时降低80%精准覆盖：支持高频次、多场景、多设备验证质量保障：避免人为疏忽导致的漏测问题Puppeteer与Selenium的互补性Puppeteer：专精Chrome生态，适用于高性能截图、动态渲染、复杂交互场景Selenium：支持多浏览器（Firefox/Safari/Edge），适合跨平台兼容性测试协同方
  • 打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归 OverlordDuke 聚类算法数据可视化爬虫线性回归算法
    打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归利用数据实现全面分析数据分析与可视化功能创新的聚类分析功能结语在如今房地产市场日益复杂的背景下，对于投资者、购房者和市场分析师来说，了解市场动态并做出明智的决策至关重要。基于此，我们开发了一款基于Python的城市二手房分析与可视化系统，为用户提供了强大的工具，帮助他们深入了解当地房地产市场。利用数据实现全面分析我们的系统利用爬取的58同
  • 基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类 云端.代码农夫CloudFarmer 分类数据挖掘人工智能
    项目名称：基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类创新点：结合时间序列预测（回归）与污染源分类（多标签分类），使用公开API获取实时数据。项目目标预测未来6小时的空气质量指数（AQI）。根据传感器数据判断可能的污染源类型（如工业排放、交通尾气、扬尘等）。数据集来源数据获取：通过开放API实时抓取（如OpenAQ、AirNow或国内公开的城市空气质量平台）。特征示例：PM2.5、PM10、SO2
  • 常见的数学统计模型 若木胡 数学模型
    以下是常见的数学统计模型分类及简要说明，适用于数据分析、预测和推断等场景：1.参数模型（ParametricModels）假设数据服从特定分布（如正态分布），通过估计参数来描述数据规律。1.1线性回归模型数学形式：(y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_px_p+\epsilon)应用：预测连续型目标变量（如房价预测）。特点：简单、可解释性强，假
  • 金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用 ZhShy23 python机器学习入门实战#机器学习#Python学习金融线性回归机器学习
    金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用一、线性回归原理线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计模型。在股票价格预测中，我们可以将一些可能影响股票价格的因素（如成交量、市场指数等）作为自变量，股票价格作为因变量，通过线性回归模型来建立它们之间的关系。线性回归的基本方程为：[y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_nx_n+\ep
  • KV 缓存简介 dev.null AI缓存
    以下是关于KV缓存（Key-ValueCache）的简介，涵盖其定义、原理、作用及优化意义：1.什么是KV缓存？KV缓存是Transformer架构（如GPT、LLaMA等大模型）在自回归生成任务（如文本生成）中，用于加速推理过程的核心技术。其本质是：在生成序列时，缓存历史token的Key和Value矩阵，避免重复计算，从而显著减少计算量。2.为什么需要KV缓存？传统自注意力计算的问题在生成第t
  • rstudio检验多重共线性代码 十三木 机器学习人工智能
    在Rstudio中，你可以使用vif()函数来检验多重共线性。例如，假设你已经建立了一个线性回归模型，并将它保存在一个变量model中。你可以使用如下代码来检验多重共线性：library(car)vif(model)这会返回每个自变量的方差膨胀因子(VIF)，如果VIF较大(通常超过5或10)，则可能存在多重共线性。你可以使用这些信息来确定是否需要删除某些自变量或使用其他方法来处理多重共线性。
  • 深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析 深度学习
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的
  • 机器学习线性回归学习心得_线性回归为机器学习的初学者解释 weixin_26750481 机器学习python人工智能逻辑回归深度学习
    机器学习线性回归学习心得Datasciencewiththekindofpoweritgivesyoutoanalyzeeachandeverybitofdatayouhaveatyourdisposal,tomakesmart&intelligentbusinessdecisions,isbecomingamust-havetooltounderstandandimplementinyouror
  • 扫盲系列--Web3智能合约+Solidity简介 「已注销」 前端框架
    前言这几天web3智能合约这个概念，频繁映入我的眼帘。web3.0这个概念我听说过，核心特征是去中心化、开放性、隐私保护和数据所有权回归个人。Web1.0是信息浏览时代，Web2.0是用户参与和社交网络时代，Web3.0是去中心化与智能化时代。在Web3.0这一新的互联网架构下，用户不再仅仅是内容的消费者，更是自己数字身份和数据的拥有者。Web3.0旨在构建一个更加透明、安全且高效的信息网络。我对
  • 从零精通机器学习：线性回归入门 吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习线性回归人工智能python算法回归开发语言
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 如果我想成为一名大数据和算法工程师，我需要学会哪些技能，获取大厂的offer 红豆和绿豆 杂谈大数据算法
    成为一名大数据和算法工程师并获取大厂Offer，需要掌握一系列核心技能，并具备丰富的项目经验与扎实的理论基础。以下是详细的技能要求和建议：---###**1.数学与理论基础**-**数学知识**：掌握线性代数、微积分、概率论和统计学，这些是设计和理解算法的基础。-**机器学习理论**：深入理解常见机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等），了解其原理、优缺点及
  • core-v-verif系列之cva6 cva6.py (5) CDerL core-v-verif
    cva6.pycva6.py文件是一个用于CORE-VCVA6项目的RISC-V随机指令生成器的回归测试脚本。它负责设置、编译和运行RISC-V指令集模拟器（ISS）和RTL模拟器的测试。以下是主要功能及其作用：SeedGen类：生成测试迭代的伪随机种子。get_generator_cmd：根据提供的模拟器和配置文件设置编译和模拟指令生成器的命令。parse_iss_yaml：解析ISS的YAML
  • java线程的无限循环和退出 3213213333332132 java
    最近想写一个游戏，然后碰到有关线程的问题，网上查了好多资料都没满足。 突然想起了前段时间看的有关线程的视频，于是信手拈来写了一个线程的代码片段。 希望帮助刚学java线程的童鞋 package thread; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Calendar; import java.util.Date
  • tomcat 容器 BlueSkator tomcatWebservlet
    Tomcat的组成部分 1、server A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service service包括多个connector以及一个engine，其职责为处理由connector获得的客户请求。   3、connector 一个connector
  • php递归,静态变量,匿名函数使用 dcj3sjt126com PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
      <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Current To-Do List</title> </head> <body>
  • 属性颜色字体变化 周华华 JavaScript
    function changSize(className){ var diva=byId("fot") diva.className=className; } </script> <style type="text/css"> .max{ background: #900; color:#039;
  • 将properties内容放置到map中 g21121 properties
    代码比较简单： private static Map<Object, Object> map; private static Properties p; static { //读取properties文件 InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
  • [简单]拼接字符串 53873039oycg 字符串
             工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况，自己写了个，不是很好，欢迎提出更优雅的写法，代码如下：           import java.util.HashMap; import java.uti
  • Struts2学习 云端月影
    最近开始关注struts2的新特性，从这个版本开始，Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。 配置文件精简了，的确是简便了开发过程，但是，我们熟悉的配置突然disappear了，真是一下很不适应。跟着潮流走吧，看看该怎样来搞定convention-plugin。 使用Convention插件，你需要将其JAR文件放
  • Java新手入门的30个基本概念二 aijuans java新手java 入门
    基本概念:　　1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。　　2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
  • jedis 简单使用 antlove javarediscachecommandjedis
    jedis.RedisOperationCollection.java package jedis; import org.apache.log4j.Logger; import redis.clients.jedis.Jedis; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; pub
  • PL/SQL的函数和包体的基础 百合不是茶 PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
    由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,   函数; 函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值 定义函数的 --输入姓名找到该姓名的年薪 create or re
  • Mockito(二)--实例篇 bijian1013 持续集成mockito单元测试
            学习了基本知识后，就可以实战了，Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中，最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。         比如现在有一个类FTPFileTransfer，实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
  • 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *编写控制结构 */ --条件分支语句 --简单条件判断 DECLARE v_sal NUMBER(6,2); BEGIN select sal into v_sal from emp where lower(ename)=lower('&name'); if v_sal<2000 then update emp set
  • 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解 bit1129 log4j
    如下是一个log4j.properties的配置   log4j.rootCategory=INFO, stdout , R log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout log4j.appe
  • java集合排序笔记 白糖_ java
    public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{ private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L; private int id; private String nam
  • java导致linux负载过高的定位方法 ronin47
    定位java进程ID 可以使用top或ps -ef |grep java ![图片描述][1] 根据进程ID找到最消耗资源的java pid 比如第一步找到的进程ID为5431 执行 top -p 5431 -H ![图片描述][2] 打印java栈信息 $ jstack -l 5431 > 5431.log 在栈信息中定位具体问题 将消耗资源的Java PID转
  • 给定能随机生成整数1到5的函数，写出能随机生成整数1到7的函数 bylijinnan 函数
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; public class RandNFromRand5 { /** 题目：给定能随机生成整数1到5的函数，写出能随机生成整数1到7的函数。 解法1： f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
  • PL/SQL Developer保存布局 Kai_Ge
          近日由于项目需要，数据库从DB2迁移到ORCAL，因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉，造成了很多麻烦，最主要的就是进入后，左边列表有很多选项，自己删除了一些选项卡，布局很满意了，下次进入后又恢复了以前的布局，很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段：   &n
  • [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入] comsci 计划
           非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........        虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....    &nbs
  • Google Map API V2 dai_lm google map
    以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯 http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html 找到篇不错的文章，大家可以参考一下 http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html 1. 创建Android工程 由于v2的key需要G
  • java数据计算层的几种解决方法2 datamachine javasql集算器
    2、SQL     SQL/SP/JDBC在这里属于一类，这是老牌的数据计算层，性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现，单纯用SQL已经难以满足需求，比如： JAVA开发规模的扩大，数据量的剧增，复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多，但都是权重最高的。     成熟度：5星。最成熟的。   
  • Linux下Telnet的安装与运行 dcj3sjt126com linuxtelnet
    Linux下Telnet的安装与运行   linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务  如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包  即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9，则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
  • PHP中钩子函数的实现与认识 dcj3sjt126com PHP
    假如有这么一段程序： function fun(){ fun1(); fun2(); }   首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。   但是，假如我们想对函数做一些变化。比如说，fun是一个解析函数，我们希望后期可以提供丰富的解析函数，而究竟用哪个函数解析，我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。   我们可以在fu
  • EOS中的WorkSpace密码修改 蕃薯耀 修改WorkSpace密码
    EOS中BPS的WorkSpace密码修改 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 201
  • SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】 hanqunfeng SpringSecurity
     SpringSecurity的配置相对来说有些复杂，如果是完整的bean配置，则需要配置大量的bean，所以xml配置时使用了命名空间来简化配置，同样，spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity，达到同样减少bean配置的目的，如下：   applicationContex
  • ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题 jackyrong AJAX跨域
    这两天遇到个问题，kendo ui的datagrid，根据json去读取数据，然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染，但很奇怪的是，在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中，同样的程序， 浏览起来是没问题的，但把应用放到公网上的一台服务器， 却发现如下情况： 1） ie 9下，不能出现任何数据，但用IE 9浏览器浏览本机的应用，却没任何问题
  • 不要让别人笑你不能成为程序员 lampcy 编程程序员
    在经历六个月的编程集训之后，我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。 说实话，我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。 手慢慢地离开键盘，心里很压抑。不禁默默祈祷：一切都会进展顺利的，对吧？至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的，是不是？ 难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗？ 我需要一点点安慰。在自我怀疑，不安全感和脆弱等等像龙卷风一
  • 马皇后的贤德 nannan408
       马皇后不怕朱元璋的坏脾气，并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知，朱元璋不喜欢女人干政，他认为“后妃虽母仪天下，然不可使干政事”，因为“宠之太过，则骄恣犯分，上下失序”，因此还特地命人纂述《女诫》，以示警诫。但马皇后是个例外。 　　有一次，马皇后问朱元璋道：“如今天下老百姓安居乐业了吗？”朱元璋不高兴地回答：“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道：“陛下是天下之父，
  • 选择某个属性值最大的那条记录（不仅仅包含指定属性，而是想要什么属性都可以） Rainbow702 sqlgroup by最大值max最大的那条记录
    好久好久不写SQL了，技能退化严重啊！！！   直入主题： 比如我有一张表，file_info， 它有两个属性（但实际不只，我这里只是作说明用）： file_code, file_version 同一个code可能对应多个version 现在，我想针对每一个code，取得它相关的记录中，version 值 最大的那条记录， SQL如下： select *
  • VBScript脚本语言 tntxia VBScript
      VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。   VB家族语言简介   Visual Basic 6.0           源于BASIC语言。           由微软公司开发的包含协助开发环境的事
  • java中枚举类型的使用 xiao1zhao2 javaenum枚举1.5新特性
    枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.   1.定义一个简单的枚举类型 public enum Sex { MAN, WOMAN }   枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.   2.常用方法 静态的values()方
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他