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shellier
数学建模—SPSS学习笔记学习笔记数学建模
1、描述统计(描述一组数据的集中和离散情况)SPSS操作分析—描述统计—描述度量标准:度量(定距变量IntervalData)【可以分类(=和≠),可以排序(>和和30),其样本均值都近似服从正态分布。条件二:样本数据是连续的且数据之间的差异不能太大(不能包含离群点或异常值)。条件三:每组样本之间相互独立。条件四:皮尔逊相关系数有效的前提是两组数据(两个对象)之间呈线性关系。2)散点图检验使用EX
- python金融数据分析与挖掘实战 黄恒秋_金融数据分析与挖掘——股票时间序列数据处理...
weixin_39849930
黄恒秋
1、什么是时间序列分析时间序列分析(timeseriesanalysis)方法,强调的是通过对一个区域进行一定时间段内的连续观察计算,提取相关特征,并分析其变化过程。时间序列分析主要有确定性变化分析和随机性变化分析确定性变化分析:移动平均法,移动方差和标准差、移动相关系数随机性变化分析:AR、ARMA模型2、移动平均法2.1移动窗口主要用在时间序列的数组变换,不同作用的函数将它们统称为移动窗口函数
- Python相关系数导图
亚图跨际
交叉知识Python神经网络量化特征关联汽车性价比矩阵热图流行病和资产价格城镇化交通量非线性捕捉量化图像相似性神经模型
要点量化变量和特征关联绘图对比皮尔逊相关系数、斯皮尔曼氏秩和肯德尔秩汽车性价比相关性矩阵热图大流行病与资产波动城镇化模型预测交通量宝可梦类别特征非线性依赖性捕捉向量加权皮尔逊相关系数量化图像相似性Python皮尔逊-斯皮尔曼-肯德尔皮尔逊相关系数在统计学中,皮尔逊相关系数是一种用于测量两组数据之间线性相关性的相关系数。它是两个变量的协方差与其标准差乘积的比率;因此,它本质上是协方差的标准化测量,其
- 每天一个数据分析题(四百九十)- 主成分分析与因子分析
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析数据挖掘
在主成分分析中,主成分的选择通常是按照()的大小排序来进行的。A.特征值B.特征向量C.协方差矩阵D.相关系数矩阵数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据分析从业者刷题必备神器!
- 协方差详解及在日常生活中的应用实例——天气温度与冰淇淋销量的关系
迷路爸爸180
python机器学习
协方差详解及在日常生活中的应用实例——天气温度与冰淇淋销量的关系文章目录协方差详解及在日常生活中的应用实例——天气温度与冰淇淋销量的关系引言协方差的概念与背景数学公式推导实例背景数据收集计算过程结果解释计算相关系数为什么使用协方差?结论商业启示引言在日常生活中,我们经常会遇到需要分析两个变量之间关系的情况。其中一个重要的统计量就是协方差,它可以帮助我们理解两个变量之间的线性关系方向和强度。本文将通
- [回归指标]R2、PCC(Pearson’s r )
DJ.马
#评价指标参数和模型参数回归数据挖掘人工智能
R2相关系数R2相关系数很熟悉了,就不具体解释了。皮尔逊相关系数(PCC)皮尔逊相关系数是研究变量之间线性相关程度的量,R方和PCC是不同的指标。R方衡量x和y的接近程度,PCC衡量的是x和y的变化趋势是否相同。R方是不对称关系,PCC是对称关系。皮尔逊相关系数小结Pearson’sr只适用于线性数据。看下面的图。它们清楚地展示了一种看似非随机的关系,但是Pearson’sr非常接近于零。原因是因
- 面向面试的机器学习知识点(2)——数理统计
小井正在努力中
机器学习人工智能
本期省流版:成为数据分析师,这些数理统计知识必不可少!大样本,小样本的概念协方差、相关系数、独立性之间的区别与联系显著性水平/置信度/置信区间假设检验三种经典分布,和对应的三种检验方式方差分析中心极限定理,大数定理内容很多,创作不易,请多多支持~大样本/小样本大样本:样本量趋于无穷小样本:样本量有限协方差/相关系数/独立性协方差定义:两个变量总体的误差,反映两个变量之间的变化趋势(eg.一个上升,
- Python编程读取csv文件数据分别计算RMSE、SD、R
是筱倩阿
pythonpythonnumpy
使用Pandas和NumPy库,从CSV文件中读取数据,并对列名进行了更新。使用循环计算了三组数据的RMSE、标准差和相关系数,并将结果打印输出。其中,RMSE(RootMeanSquaredError)是衡量预测值和真实值之间误差的一种方法;SD(StandardDeviation)是预测值和真实值之间误差的标准差;R(CorrelationCoefficient)是衡量预测值和真实值之间线性关
- R语言:改造corrgram包画复合型相关性热图
蟒茶
R小系列r语言
corrgram用来画相关性热图很不错,因为此包可以使上下半个三角用于显示不同的图和信息,从而让热图信息比较充实。此函数内置了很多参数,比如可以通过lowe.pancel或者upper.panel的自带方法在上下半区显示:颜色热图,相关性系数,散点图,bar图等等。corrgram(data,diag=panel.density,lower.panel=panel.fill,#相关系数显示颜色up
- 利用R中的corrmorant包绘制精美的相关性热图
带我去滑雪
机器学习之Rr语言开发语言
大家好,我是带我去滑雪!相关性热图(correlationheatmap)是一种可视化工具,用于展示数据集中各个变量之间的相关性。它以矩阵的形式显示变量之间的相关系数,并通过色彩编码来表示相关性的强度。在相关性热图中,每个变量都对应图中的一行和一列。图中的每个单元格代表两个变量之间的相关性,通常使用颜色来表示相关性的强度。通常,相关性的计算采用的是Pearson相关系数,它度量线性关系的强度和方向
- R语言如何绘制相关性热图(14)
心有灵犀啦
R语言绘图r语言
1.什么是相关性热图?相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。当两个变量之间存在非常强烈的相互依赖关系的时候,我们就可以说两个变量之间存在高度相关性。若两组的值一起增大,我们称之为正相关,若一组的值增大时,另一组的值减小,我们称之为负相关。默认一般使用皮尔逊算法算相关性。皮尔逊相关系
- R实用绘图--相关性热图
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R语言r语言笔记经验分享
R实用绘图系列主要是带领大家绘制一些实用、好看而又不太复杂的科研常用图形,该系列会持续更新,希望对小伙伴们有所帮助。那我们就正式开始啦。所需数据格式准备好相关系数和显著性两个数据文件,数据展示如下。相关系数矩阵显著水平矩阵数据处理#加载包library(corrplot)#读取相关系数矩阵corr<-read.csv('./corr.csv',row.names=1)#读取显著水平矩阵pvalue
- 《为什么》第二章:因果推断的起源
苏耀勇
如题所示,这一章主要讲解的是因果关系的历史和起源。从高尔顿的弹珠台,到卡尔.皮尔逊的相关性、到休厄尔.赖特的路径图和贝叶斯定律。高尔顿的弹珠台:高尔顿用这种类似弹珠台的仪器解释遗传特性,比如身高在人类中的分布基本上符合(a)这样的钟形(正态分布)。但是,这样的模型存在一个致命的缺陷,如果用若干级弹珠台模拟若干代人群的遗传特性的话,底部的钟形分布就会越来越宽,越来越散开,这意味着身高的人的后代会越来
- pearson correlation coefficient
dingtom
要理解Pearson相关系数,首先要理解协方差(Covariance),协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标,如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小,那么这两个变量的协方差就是正值,反之相反,公式如下:Pearson相关系数公式如下:由公式可知,Pearson相关系数是用协方差除以两个变量的标准差得到的,虽然协方差能反映两个随机变量的相关程度(协方差大于0的时候表示两者正相关,小于0的
- 概率论自复习思路
Miracle Fan
概率论
概率论复习思路(存在纰漏)文章目录概率论复习思路(存在纰漏)基本概念随机变量分布多维随机变量分布离散型连续性数字特征数学期望方差协方差系数矩、协方差矩阵大数定律抽样分布、估计、假设检验参数估计区间估计假设检验基本概念样本空间,和事件、差事件两个事件的关系:相不相容、是不是对立、两者之间的关系(ρ\rhoρ相关系数只反映线性方面,还可能存在非线性关系)事件发生的概率和发生关系:比如概率为0不一定代表
- 数据分析 — Numpy 数组处理
永远十八的小仙女~
数据分析数据分析numpy
目录一、简介1、概念2、优点3、特点4、作用5、引用二、创建数组1、创建一维数组3、创建二维数组三、属性和数组运算1、基本属性2、数据类型3、数组运算四、索引和切片1、基本索引2、多维数组索引3、基本切片4、多维数组切片5、布尔索引6、花式索引7、修改元素值五、统计函数1、均值2、中位数3、总和4、乘积5、最小值6、最大值7、标准差8、方差9、协方差10、百分位数11、直方图12、相关系数六、按条
- 用Excel进行数据分析:数据分析工具在哪里?
东方草堂的数据
【工具】Excel
用Excel进行数据分析:数据分析工具在哪里?Excel里面自带的数据分析功能也可以完成SAS、SPSS这些专业统计软件有的数据分析工作,这其中包括:描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。接下来的用Excel进行数据分析系列教程,都是基于Excel2013,今天我们讲讲Excel2013的数据分析工具在哪里?分析工具库是在安装MicrosoftO
- 相关系数绝对值小于等于1的证明(扩展2)
工业机器视觉设计和实现
机器视觉算法
再归纳:p=E(a-Ea)(b-Eb)/(sqrt(E(a-Ea)(a-Ea))*sqrt(E(b-Eb)(b-Eb)))当(b-Eb)是常量c时,上式子退化为E(a-Ea)/sqrt(E(a-Ea)(a-Ea))分子分母平方,(E(a-Ea)*E(a-Ea))/(E(a-Ea)(a-Ea)).令x=a-Ea,则x的方差,Dx=E(x-Ex)*(x-Ex)=E(x)(x)-(Ex)*(Ex)由方差
- ncc匹配(五,匹配提速的思考)
工业机器视觉设计和实现
机器视觉
感觉ncc(相关系数匹配)与bpnet(bp神经网络)相似,但ncc简洁方便快速,计算量小,问题点也少。都有归一化的动作,都是相关性的学习,不过bpnet可以学习多种类型,ncc好像不行。卷积神经网络(cnn),我觉得跑不出ncc,bpnet,以及基于轮廓匹配的范畴。cnn的概念都在以上三种匹配的概念中,没有什么新的东西了。扯远了,回到ncc的提速上来:前面有ncc提速和旋转的思考,这里是另外的方
- 【Day 556】亲其师,信其道——观《每个孩子都需要一个冠军》有感
昕芸_411
《每个孩子都需要一个冠军》是美国教育家丽塔·皮尔逊在美国教育论坛峰会上一次激情澎湃的演讲。整个演讲只有短短的七分钟,却给了我深刻的感受。一、亲其师,信其道7分钟的演讲,我从中看到了皮尔逊老师对孩子的真诚、友善和她特有的幽默感。当她讲错知识时,她真诚的像孩子们道歉;当她面对孩子的错误时,没有歇斯底里,只是换了个方式去处理;在短短的7分钟演讲中,皮尔逊老师用她风趣幽默的语言向我们展现出她与学生之间和谐
- 【机器学习笔记】回归算法
住在天上的云
机器学习笔记回归线性回归人工智能
回归算法文章目录回归算法1线性回归2损失函数3多元线性回归4线性回归的相关系数1线性回归回归分析(Regression)回归分析是描述变量间关系的一种统计分析方法例:在线教育场景因变量Y:在线学习课程满意度自变量X:平台交互性、教学资源、课程设计预测性的建模技术,通常用于预测分析,预测的结果多为连续值(也可为离散值,二值)线性回归(Linearregression)因变量和自变量之间是线性关系,就
- SPSS双变量相关分析
数据科学作家
SPSSSPSS学习SPSS入门统计分析相关分析数据分析统计学
双变量相关分析通过计算皮尔逊简单相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、肯德尔等级相关系数及其显著性水平展开。其中皮尔逊简单相关系数是一种线性关联度量,适用于变量为定量连续变量且服从正态分布、相关关系为线性时的情形。如果变量不是正态分布的,或具有已排序的类别,相互之间的相关关系不是线性的,则更适合采用斯皮尔曼等级相关系数和肯德尔等级相关系数。本小节用于分析的数据是《中国2020年1~12月货币供应量统计》
- 数据分析案例 - 人力资源数据
Terry_trans
数据分析/机器学习项目数据可视化数据分析数据挖掘
目录1.了解该数据集的基本信息2.对变量进行描述性统计3.数据清洗4.计算数值型变量的相关系数5.使用交叉表(crosstab)统计不同部门员工的学历构成6.使用数据透视表(pivot_table)统计不同部门、不同性别员工的流失率:7.绘制反映不同性别员工占比的饼图(piechart)8.绘制不同部门员工人数的柱状图(barchart)9.绘制不同性别员工薪酬的箱型图(boxplot)10.绘制
- python毕设选题 - 基于时间序列的股票预测于分析
DanCheng-studio
毕业设计python毕设
文章目录1简介2时间序列的由来2.1四种模型的名称:3数据预览4理论公式4.1协方差4.2相关系数4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算最后1简介Hi,大家好,今天向大家介绍一个大数据项目大数据分析:基于时间序列的股票预测于分析2时间序列的由来提到时间序列分析技术,就不得不说到其中的AR/MA/ARMA/ARIMA分析模型。这四种分析方法的
- 内积为什么能表达向量之间的相关(似)性
蒲公英smile
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引子在使用向量内积代表相关性时,有一个前提:向量归一化到单位向量,本质是余弦距离。论证粗糙地想一下概率空间上的例子:协方差的本质是内积。标准差的本质是模长。相关系数的本质是夹角余弦。你感受一下内积是不是能描述相关性
- 数学建模:数据相关性分析(Pearson和 Spearman相关系数)含python实现
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数学建模python开发语言
相关性分析是一种用于衡量两个或多个变量之间关系密切程度的方法。相关性分析通常用于探索变量之间的关系,以及预测一个变量如何随着另一个变量的变化而变化。在数学建模中,这是常用的数据分析手段。 相关性分析的结果通常用相关系数来表示,相关系数的取值范围为-1到1,其中1表示完全正相关,-1表示完全负相关,0表示没有相关性。我们常用的相关系数包括:Pearson相关系数:用于衡量两个连续变量之间的线性
- 相关系数绝对值小于等于1的证明(扩展)
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ncc匹配(四,相关系数绝对值小于等于1的证明)中提及(1+2+3+……+n)^21时,结论成立。参考,ncc匹配(四,相关系数绝对值小于等于1的证明)可以推出:(xy+x1y1+...+xnyn)/(sqrt(x^2+x1^2+...+xn^2)*sqrt(y^2+y1^2+...+yn^2))<=1这个公式就是图像处理中相关系数公式p=E(ab)/sqrt(Ea^2*Eb^2)的展开。所以就能
- ncc匹配(四,相关系数绝对值小于等于1的证明)
工业机器视觉设计和实现
机器视觉算法
相关系数公式p=E(ab)/sqrt(Ea^2*Eb^2),|p|<=1这个公式用样本(我们搞机器视觉图像处理的,就用图像)展开:a和b变量都只有一项,则相关系数公式=E(ab)/sqrt(Ea^2Eb^2)=xy/sqrt(x^2*Y^2)=1a和b变量都只有二项,则相关系数公式=E(ab)/sqrt(Ea^2Eb^2)=(xy+x1y1)/(sqrt(x^2+x1^2)*sqrt(y^2+y1
- 解析机器学习中的几种常见聚类算法
魔法_wanda
first机器学习算法人工智能算法
关于聚类算法一直是近几年来机器学习的热门,下面谈谈自己对其中几种聚类算法的理解,首先在谈聚类算法之前我们引入相似度这么一个概念,什么是相似度呢,简单来说假设有M个样本,其中任意两个样本之间的相似的度量,很明显我们需要一个标准去度量它们下面有几种常见的度量标准:1.欧式距离2.杰卡尔德距离3.相关系数1K-Means算法还有一些度量标准在这里就不多做介绍了,接下来我们介绍第一种聚类算法,K-Mean
- Python | 常用的命令
写代码的阿呆
PythonPython绘图忽略错误信息分区绘图不显示科学计数法
Python有哪些常用但容易忘记的命令?1如何忽略报错信息2Python常见绘图系列代码2.1绘制对比箱线图2.2分区绘制图形2.3绘制相关系数图(热图)2.4绘制计数的条形图countplot2.5直方图和核密度图的合体distplot3绘图函数封装3.11×2的直方图封装3.21×2的对比箱线图封装3.31×2的【1+对数】对比箱线图封装3.4统计量计算的函数封装4如何取消科学计数法5删去几倍
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香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
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int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
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Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
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Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
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流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
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LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
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• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
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- C语言homework3,7个小题目的代码
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c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
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for (i=1; i<=100; i++)
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if (i%2 != 0)
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- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
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自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
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-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
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- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
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BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
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javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
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结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
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android. Manifest.permission_group 常量
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D