紫色沙
紫色沙

每天一个数据分析题（一百五十一）

在多元线性回归模型中，自变量的选取方法中向前回归法的特点是什么？

A. 它从完整模型开始，逐步剔除对模型贡献不显著的变量。

B. 它首先将所有变量包含在模型中，然后逐个检验每个变量的显著性。

C. 它从没有任何自变量的模型开始，逐步添加每次增加最多解释力度的变量。

D. 它通过逐步地添加和删除变量来决定哪些变量应该包含在模型中。

题目来源于CDA模拟题库

点击此处获取答案

你可能感兴趣的:(数据分析题库,数据分析,数据挖掘)

  • SQL Server 进阶：递归 CTE+CASE WHEN 实现复杂树形统计(第二课) AI、少年郎 java数据库开发语言sql递归树形递归
    在《SQLServer函数实战：一条SQL替代3000行代码的计算逻辑》基础上，我们进一步拓展业务需求，实现更复杂的层级数据统计。本次将重点解决两个核心问题：一是统计每个部门（含所有下级部门）请假天数大于3天的记录数量；二是让上级部门的统计结果自动汇总所有下级部门数据，实现树形结构的递归统计。通过递归CTE、CASEWHEN函数与分组聚合的深度结合，完成从基础数据统计到层级化数据分析的跨越。一、业
  • 筑牢医疗AI安全防线：四重防护体系全解析 Allen_Lyb 数智化教程（第二期）人工智能安全
    一、引言：医疗AI发展中的安全困境在数字化浪潮席卷下，医疗领域正经历着一场由人工智能（AI）驱动的深刻变革。医疗AI凭借其强大的数据分析与处理能力，在疾病诊断、药物研发、健康管理等诸多环节展现出巨大潜力，成为推动医疗行业进步的关键力量。而这一切的背后，医疗数据作为AI发展的“燃料”，以及AI算力作为运行的“引擎”，起着不可或缺的核心作用。医疗数据涵盖了患者从基本信息、病史、症状描述到各种检查检验报
  • 《从0到1搭建短剧广告APP：商业模式设计×技术架构×运营策略全解析》 ywyy6798 短剧推客系统小程序推客小程序短剧看广告APP短剧系统短剧看广告APP系统开发
    引言：短剧+广告模式的市场机遇近年来，短剧行业呈现爆发式增长，用户对碎片化娱乐内容的需求激增。与此同时，广告变现模式在短视频、免费阅读等领域已得到充分验证。“看广告解锁剧情”的模式，结合了短剧的高粘性和广告变现的高效率，成为开发者、内容方和广告主三方共赢的新赛道。然而，这类APP的开发并非简单的“广告SDK+短剧播放器”组合，而是涉及商业模式设计、广告系统优化、用户体验平衡、数据分析和合规运营等多
  • Python 爬虫实战：从图片网站抓取图片并进行特征提取（2025 最新版） Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言githubchrome数据库
    一、引言在当今的数字时代，图像数据在各个领域中扮演着至关重要的角色。无论是计算机视觉、机器学习，还是数据分析，图像数据的获取和处理都是基础。然而，获取大量高质量的图像数据并非易事。幸运的是，互联网上充斥着丰富的图像资源，只需借助合适的工具和技术，我们就能高效地从中获取所需的图像数据。本文将详细介绍如何使用Python构建一个完整的爬虫系统，从图片网站抓取图像，并对其进行特征提取。我们将涵盖从网页分
  • Python,Go开发数据流量分配查询APP Geeker-2025 pythongolang
    #数据流量分配查询应用我将设计一个基于Python和Go开发的数据流量分配查询应用，帮助用户监控和分析网络流量分配情况。##设计思路这个应用将实现以下核心功能：-实时监控网络流量分配情况-多维度流量数据分析（设备、应用、时间段）-流量分配策略设置与管理-异常流量告警系统-直观的数据可视化展示##技术架构```前端(Python+Streamlit)后端(Go)┌──────────────────
  • 企业上网行为管理：零信任安全产品的对比分析
    一、腾讯iOA零信任产品网站库丰富：内置2000+网站库，有效规范员工上网行为，规避风险网址。策略个性化：支持按部门、岗位定制上网策略，研发专注核心业务，市场获取行业资讯。场景适应性：灵活配置满足多业务场景需求，适应企业多样化管理要求。二、深信服零信任安全解决方案实时监控与记录：实时监控员工上网行为，记录访问网站、使用时间、流量等数据。异常行为发现：通过数据分析及时发现异常行为，如频繁访问可疑网站
  • 2025B卷最新华为OD机试,独家整理总结上岸技巧,考试题库清单(Python/JS/C/C++/JAVA/GO)持续收录中 无限码力 华为od华为OD机试华为OD2025B卷华为机试2025B卷华为OD机考2025B卷华为OD2025B卷题库
    2025华为OD机试2025B卷华为OD上机考试由5月9号统一切换至华为OD2025B卷，现在刷2025B卷，刷得越多，通过率越高。题库链接最新华为OD机试(C++/C/Python/JavaScript/GO)目录提供在线OJ环境刷题:(私信联系开通)在线OJ私信联系开通OJ环境+使用介绍：私信联系开通2025最新华为OD真题目录华为OD面试手撕代码高频题华为OD机试2025B卷题单下面精心为大
  • 华为OD 机试 2025 B卷 - 最大报酬 (C++&Python&JAVA&JS&GO) 无限码力 华为OD机试真题刷题笔记华为od算法华为OD2025B卷华为OD机试2025B卷华为OD机考2025B卷
    最大报酬2025B卷目录点击查看：华为OD机试2025B卷真题题库目录｜机考题库+算法考点详解2025B卷100分题型题目描述小明每周上班都会拿到自己的工作清单，工作清单内包含n项工作，每项工作都有对应的耗时时间（单位h）和报酬，工作的总报酬为所有已完成工作的报酬之和，那么请你帮小明安排一下工作，保证小明在指定的工作时间内工作收入最大化。输入描述T代表工作时长（单位h，00），w代表该项工作的报酬
  • 华为OD机试2025B卷 - 比赛 (C++ & Python & JAVA & JS & GO) 无限码力 华为OD机试真题刷题笔记华为od华为OD2025B卷华为OD机考2025B卷华为OD机试华为OD机试2025B卷
    比赛2025B卷目录点击查看：华为OD机试2025B卷真题题库目录｜机考题库+算法考点详解华为OD2025B卷100分题型题目描述一个有N个选手参加比赛，选手编号为1~N（3<=N<=100），有M（3<=M<=10）个评委对选手进行打分。打分规则为每个评委对选手打分，最高分10分，最低分1分。请计算得分最多的3位选手的编号。如果得分相同，则得分高分值最多的选手排名靠前(10分数量相同，则比较9分
  • 数据分析与做菜的关系，makedown 过期的秋刀鱼！ 数据分析数据挖掘数据分析小白markdown数据可视化powerbi数据分析流程
    #数据分析就像做一道菜##1️⃣明确需求例子：今天想做**"番茄炒蛋"**✅对应分析：老板要看**"上个月哪些商品最赚钱"**##2️⃣拆解需求例子：做番茄炒蛋需要**番茄2个+鸡蛋3个+盐糖少许**（步骤：先炒蛋→再炒番茄→混合）✅对应分析：需要**销售表（含成本/售价）+商品名称表**→先算利润→再排名##3️⃣数据准备例子：**去菜市场买番茄、鸡蛋**✅对应分析：从财务系统**导出销售Exc
  • 某连锁超市销售数据分析报告 共眠星河 信息可视化数据分析
    目录第一章项目介绍...................................................................................................................2第二章项目规划....................................................................
  • 数据挖掘 关联规则挖掘 Apriori算法 C++实现 王者灵梦 数据挖掘c++机器学习
    提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Apriori是什么，大致步骤？二、全部代码全部代码总结前言本文只是基于课程作业的相关理解，请谨慎参考，如有不妥，欢迎各位批评指正。一、Apriori是什么，大致步骤？示例：Apriori算法是一种最有影响的布尔关联规则频繁项集的算法，Apriori使用一乘坐逐层扫描的迭代方法，“K-1”项集用于搜索“K”项集。大致步
  • Matplotlib 完全指南：从入门到精通 老哥不老 pythonmatplotlib
    前言Matplotlib是Python中最基础、最强大的数据可视化库之一。无论你是数据分析师、数据科学家还是研究人员，掌握Matplotlib都是必不可少的技能。本文将带你从零开始学习Matplotlib，帮助你掌握各种图表的绘制方法和高级技巧。目录Matplotlib简介安装与基础配置基础绘图常用图表类型图表样式与美化多子图布局高级技巧实战案例常见问题与解决方案总结与资源Matplotlib简介
  • 【数据分析】Python+Tushare实现均线金叉死叉交易策略回测 虚拟现实旅人 数据分析python数据挖掘
    【数据分析】Python+Tushare实现均线金叉死叉交易策略回测简介在本文中，我们将利用Python和Tushare数据接口，对贵州茅台（600519.SH）进行数据分析，并实现基于“双均线”策略的量化回测，完整评估该策略的收益效果。项目目标使用tushare包获取贵州茅台的历史行情数据。计算该股票历史数据的5日均线和30日均线。分析输出所有金叉日期和死叉日期。模拟实际买卖交易流程。1.数据获
  • 智能办公与科研革命：ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南 jwwkyjspt 机器学习SCI论文人工智能chatgpt语言模型机器学习
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • 2024年全国青少年信息素养大赛python复赛第6题-阶梯式收费（含题库答题软件账号） 程序猿下山 信息素养大赛pythonpython信息素养大赛
    更多试卷、更多题库请点如需给您的学生安排作业和训练请点，或者自己练习小航助学编程在线模拟试卷系统（含题库答题软件账号）更多试卷、更多题库请点如需给您的学生安排作业和训练请点，或者自己练习小航助学编程在线模拟试卷系统（含题库答题软件账号）
  • 【python数据分析】数据建模之Kmeans聚类 斑点鱼 SpotFish python数据建模聚类python数据分析
    K-means聚类：最常用的机器学习聚类算法，且为典型的基于距离的聚类算法。K均值：基于原型的、划分的距离技术，它试图发现用户指定个数(K)的簇以欧式距离作为相似度测度Kmeans聚类案例分析：make_blobs聚类数据生成器#导入模块from sklearn.cluster import KMeansfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#创建数据x,y_tr
  • 低代码数字孪生智慧钢厂组态监控界面 图扑可视化 三维可视化数字孪生数据大屏组态监控智慧钢厂
    2024年4月，中国钢铁工业协会发布了《钢铁行业数字化转型评估报告（2023年）》（以下简称《报告》）。《报告》指出，绝大部分钢铁企业建立了数字化转型相关管理组织和团队，并加强其规划落实，系统间的综合集成能力进一步加强。在研发、制造、服务全生命周期管控以及产业链协同等方面需继续深化，这也是现阶段钢铁企业数字化转型需重点建设的内容。钢铁行业作为典型的流程制造业，通过融合先进的信息技术和大数据分析，既
  • 数字孪生：未来城市管理的革命性技术 大有数据可视化 信息可视化
    一、数字孪生技术概述数字孪生技术是一种通过创建虚拟模型与物理实体之间实时交互的技术。它借助物联网、大数据、云计算、人工智能等前沿技术，实现对物理实体的精准映射与动态仿真。数字孪生的核心在于构建一个与物理世界相对应的虚拟模型，该模型能够实时反映物理实体的状态，并通过数据分析与模拟优化其性能。在城市管理领域，数字孪生技术为城市管理者提供了一种全新的视角和工具。城市是一个复杂的巨系统，涉及基础设施、交通
  • Python大数据分析&人工智能教程 - Django-Celery异步处理（深入解析与实战案例） AI_DL_CODE python数据分析DjangoCelery异步处理Celery
    文章目录1.概念介绍1.1Django框架概述1.2Celery异步任务队列1.3AMQP协议与消息路由2.环境搭建2.1安装Django和Celery2.2配置Redis作为消息代理3.Celery架构与工作原理3.1Celery组件介绍3.2任务生命周期3.3任务调度与执行3.3.1定时任务3.3.2异步任务调用3.3.3任务结果查询4.Django与Celery集成4.1创建Celery实例
  • Python大数据分析&人工智能教程 - Django-RestFramework框架（深入解析+实操案例） AI_DL_CODE python数据分析djangoRestFramework框架
    文章目录1.Django-RestFramework基础1.1Django-RestFramework概述1.2安装与配置1.3构建第一个API1.3.1定义模型1.3.2创建序列化器1.3.3定义视图1.3.4配置URL路由1.4进阶功能1.4.1权限控制1.4.2限流1.5实战案例1.5.1创建图书1.5.2查询图书1.5.3更新图书1.5.4删除图书2.序列化器(Serializers)2.
  • Python 爬虫实战：抓取哔哩哔哩收藏夹视频（API 逆向 + 视频分类整理） 西攻城狮北 python爬虫音视频
    引言哔哩哔哩（B站）作为国内知名的视频分享平台，拥有丰富多样的视频资源和活跃的用户社区。对于视频创作者、数据分析人员或爬虫学习者来说，抓取B站收藏夹中的视频数据，不仅能帮助我们更好地了解用户喜好和视频内容，还能为创作和研究提供有力支持。本文将深入浅出地讲解如何通过Python爬虫实现抓取哔哩哔哩收藏夹视频，并对其进行分类整理，涵盖从环境搭建、API逆向分析到数据处理与存储等关键步骤，旨在为读者提供
  • 【Python学习】可视化图表-使用matplotlib绘制不同种类散点图 西攻城狮北 Python实用案例python学习matplotlib可视化图形
    一、引言在数据可视化领域，散点图是一种极其强大的工具，它能够直观地展示变量之间的关系、数据分布的模式以及潜在的聚类情况等。通过散点图，我们可以轻松地发现数据中的异常值、相关性以及其他隐藏的特征。Python的matplotlib库提供了丰富而灵活的功能，可以帮助我们绘制出各种类型的散点图，以满足不同的数据分析和展示需求。本文将深入探讨如何使用matplotlib绘制多种类型的散点图，并提供详细的代
  • Python 中的集合（Set）详解：从基础操作到实际应用 面朝大海，春不暖，花不开 Python基础python开发语言
    文章大纲引言：集合在Python中的重要性在Python编程中，集合（Set）是一种极为重要的内置数据结构，它以无序性和元素唯一性为主要特点。集合中的每个元素都是独一无二的，这使得它在处理数据去重、成员检测以及数学运算（如并集、交集）时表现出色。无论是进行大规模数据分析，还是优化算法效率，集合都能提供高效的解决方案。例如，在处理用户ID列表时，集合可以快速去除重复项，确保数据准确性。此外，集合与字
  • 电商数据分析--常见的数据采集工具及方法 2501_91048859 python爬虫数据采集AI爬虫
    大家好，我是老张，一个在IT圈子里摸爬滚打了十几年的老程序员。今天我想和大家分享一下我在电商数据分析领域的一些实操经验，特别是关于数据采集工具和方法的使用心得。首先，让我们聊聊数据采集的重要性。在电商领域，数据就是金矿，而采集工具就是我们的挖掘机。没有好的工具，再丰富的矿藏也难以开采。今天，我主要想介绍几种我常用的数据采集工具，并分享一些实操中的小技巧。###1.火车采集器火车采集器是我早期使用的
  • ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研 Yolo566Q chatgpt语言模型数据分析
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • 大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等 xiao5kou4chang6kai4 人工智能深度学习机器学习rnn语言模型lstm深度学习机器学习人工智能DeepSeek
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模 asyxchenchong888 chatgpt语言模型机器学习
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等科研应用 科研的力量 人工智能ChatGPTchatgpt语言模型数据分析
    随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
  • **基于Python的数据分析与机器学习实战教程****一、引言**随着大数据时代的到来，数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言， 2401_89451588 python数据分析机器学习
    基于Python的数据分析与机器学习实战教程一、引言随着大数据时代的到来，数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言，在数据分析领域得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用Python进行数据分析，并结合机器学习算法实现数据驱动的应用。二、Python基础首先，我们需要掌握Python的基本语法和常用的库。Python的语法简洁易懂，上
  • 面向对象面向过程 3213213333332132 java
    面向对象：把要完成的一件事，通过对象间的协作实现。 面向过程：把要完成的一件事，通过循序依次调用各个模块实现。 我把大象装进冰箱这件事为例，用面向对象和面向过程实现，都是用java代码完成。 1、面向对象 package bigDemo.ObjectOriented; /** * 大象类 * * @Description * @author FuJian
  • Java Hotspot: Remove the Permanent Generation bookjovi HotSpot
      openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细，http://openjdk.java.net/jeps/122   JEP 122: Remove the Permanent Generation Author Jon Masamitsu Organization Oracle Created 2010/8/15 Updated 2011/
  • 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言 dcj3sjt126com 正则表达式
    向前查找和向后查找 1. 向前查找：根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。     对于向前查找，出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。 2. 向后查找：一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
  • BaseDao 171815164 seda
    import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; public class BaseDao { public Conn
  • Ant标签详解--Java命令 g21121 Java命令
            这一篇主要介绍与java相关标签的使用         终于开始重头戏了，Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。           1
  • [简单]代码片段_电梯数字排列 53873039oycg 代码
           今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子，如下:       import java.util.Arrays; public class 电梯数字排列_S3_Test { public static void main(S
  • Hessian原理 云端月影 hessian原理
    Hessian 原理分析 一．      远程通讯协议的基本原理 网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机，基于传输协议和网络 IO 来实现，其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等， http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
  • 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags aijuans android
      在多Activity开发中，有可能是自己应用之间的Activity跳转，或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例，而不是产生大量重复的Activity。 这需要为Activity配置特定的加载模式，而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置 Activity有四种加载模式： standard singleTop
  • hibernate几个核心API及其查询分析 antonyup_2006 html.netHibernatexml配置管理
    (一)  org.hibernate.cfg.Configuration类         读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)         Configuration co
  • PL/SQL的流程控制 百合不是茶 oraclePL/SQL编程循环控制
    PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有   流程控制; 分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ; 条件语句 case when 条件 then 结果; 循环语句 loop
  • 强大的Mockito测试框架 bijian1013 mockito单元测试
    一.自动生成Mock类        在需要Mock的属性上标记@Mock注解，然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类  &nbs
  • 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *开发子程序 */ --子程序目是指被命名的PL/SQL块，这种块可以带有参数，可以在不同应用程序中多次调用 --PL/SQL有两种类型的子程序：过程和函数 --开发过程 --建立过程：不带任何参数 CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time IS BEGIN DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp); E
  • 【EhCache一】EhCache版Hello World bit1129 Hello world
    本篇是EhCache系列的第一篇，总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用，更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍   环境准备 1.新建Maven项目   2.添加EhCache的Maven依赖 <dependency> <groupId>ne
  • 学习EJB3基础知识笔记 白糖_ beanHibernatejbosswebserviceejb
    最近项目进入系统测试阶段，全赖袁大虾领导有力，保持一周零bug记录，这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了，EJB基本的知识也有些了解，在这记录下EJB的部分知识，以供自己以后复习使用。   EJB是sun的服务器端组件模型，最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分，定义了一个用于开发基
  • angular.bootstrap boyitech AngularJSAngularJS APIangular中文api
    angular.bootstrap 描述：     手动初始化angular。     这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次，如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志，并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。   使用方法：     angular .
  • java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组，将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时，返回数组开始重新写，并覆盖先前写过的数 bylijinnan java
    public class SearchInShiftedArray { /** * 题目：给定一个固定长度的数组，将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时，返回数组开始重新写，并覆盖先前写过的数。 * 请在这个特殊数组中找出给定的整数。 * 解答： * 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
  • 天使还是魔鬼？都是我们制造 ducklsl 生活教育情感
    ----------------------------剧透请原谅，有兴趣的朋友可以自己看看电影，互相讨论哦！！！     从厦门回来的动车上，无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然，这几部电影可能会另大家失望，并不是类似小鬼当家的电影，而是关于“坏小孩”的电影！     自己挑了两部先看了看，但是发现看完之后，心里久久不能平
  • [机器智能与生物]研究生物智能的问题 comsci 生物
          我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....       但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
  • 获取Android Device的信息 dai_lm android
    String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT; phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI; phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS; ph
  • 最佳字符串匹配算法（Damerau-Levenshtein距离算法）的Java实现 datamachine java算法字符串匹配
    原文：http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
  • 小学5年级英语单词背诵第一课 dcj3sjt126com englishword
    long 长的 show 给...看，出示 mouth 口，嘴 write 写   use 用，使用 take 拿，带来 hand 手 clever 聪明的   often 经常 wash 洗 slow 慢的 house 房子   water 水 clean 清洁的 supper 晚餐 out 在外   face 脸，
  • macvim的使用实战 dcj3sjt126com macvim
    macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳   1. 下载macvim https://code.google.com/p/macvim/   2. 了解macvim :h               vim的使用帮助信息 :h macvim  
  • java二分法查找 蕃薯耀 java二分法查找二分法java二分法
    java二分法查找 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二 http:/
  • Spring Cache注解+Memcached hanqunfeng springmemcached
    Spring3.1 Cache注解  依赖jar包： <!-- simple-spring-memcached --> <dependency> <groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId> <artifactId>simple-s
  • apache commons io包快速入门 jackyrong apache commons
    原文参考 http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html   Apache Commons IO 包绝对是好东西，地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/，下面用例子分别介绍：   1）  工具类   2
  • 如何学习编程 lampcy java编程C++c
    首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
  • 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy nannan408 Spring3
    1.前言。    如题。 2.描述。    @DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法，使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数，每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。 @DependsOn({"steelAxe","abc"}) @Comp
  • Spring4+quartz2的配置和代码方式调度 Everyday都不同 代码配置spring4quartz2.x定时任务
    前言：这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多，所以，只好自己去查阅底层API……   quartz定时任务必须搞清楚几个概念： JobDetail——处理类 Trigger——触发器，指定触发时间，必须要有JobDetail属性，即触发对象 Scheduler——调度器，组织处理类和触发器，配置方式一般只需指定触发
  • Hibernate入门 tntxia Hibernate
      前言   使用面向对象的语言和关系型的数据库，开发起来很繁琐，费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM（Object/Relational Mapping）解决方案。   Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中，而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。   如
  • Math类 xiaoxing598 Math
    一、Java中的数字（Math）类是final类，不可继承。 1、常数 PI：double圆周率 E：double自然对数 2、截取（注意方法的返回类型） double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他