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安载寿
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一、要求计算EU(欧亚)遥相关指数,输出1月份该指数年际变化的时间序列;计算EU遥相关指数与同期环流场(500hPa高度场或海平面气压场)的相关系数;计算EU遥相关指数与同期我国气温的相关系数。二、资料说明(1)格点资料NCEP/NCAR1948-2012年(65年)的500百帕月平均高度场资料资料范围为(900S-900N,00-3600E)网格距为2.50×2.50,纬向格点数为144,经向格
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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
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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
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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
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小井正在努力中
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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,
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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
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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
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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
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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
- pearson correlation coefficient
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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
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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
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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
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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
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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
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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》
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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PythonPython绘图忽略错误信息分区绘图不显示科学计数法
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目录一、数据介绍二、数据统计分析1、数据基本统计2、数据缺失统计3、特征分布统计4、相关系数矩阵三、回归模型划重点少走10年弯路一、数据介绍数据源自最简数据挖掘系列,内容包括位置、出租方式、卧室/客厅/卫生间数量、楼层、面积、装修情况、户型朝向、小区房源情况等等信息,其中包括位置、区、小区名、Label等在内的多个字段都已经过编码/脱敏处理。数据获取见文末二、数据统计分析1、数据基本统计查看整体分
- 第6章 多元线性回归
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一、遗漏变量偏差遗漏变量偏差是指OLS估计量中存在的偏差,它是在回归变量与遗漏变量相关时产生的。遗漏变量偏差意味着第一个最小二乘假设不成立。其理由如下:由前知一元线性回归模型中的误差项表示除了之外所有决定的因素。若其中某个因素与相关,则意味着误差项与相关。令和的相关系数为,第一个假设不成立而第二个和第三个假设成立,则OLS估计量具有如下极限:(1)无论样本容量是大还是小,遗漏变量偏差问题都存在。(
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3213213333332132
javalog4jlevellog4j对象名称日志级别
log4j对象改变日志级别可批量的改变所有级别,或是根据条件改变日志级别。
log4j配置文件:
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#log4j.appender.FILE=org.apache.log4j.RollingFileAppender
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elk+redis 搭建nginx日志分析平台
logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢?首先,架构方面,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录。其次,需要有个队 列,redis的l
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PHPtimezoneyii2
时区这东西,在开发的时候,你说重要吧,也还好,毕竟没它也能正常运行,你说不重要吧,那就纠结了。特别是linux系统,都TMD差上几小时,你能不痛苦吗?win还好一点。有一些常规方法,是大家目前都在采用的1、php.ini中的设置,这个就不谈了,2、程序中公用文件里设置,date_default_timezone_set一下时区3、或者。。。自己写时间处理函数,在遇到时间的时候,用这个函数处理(比较
- js实现前台动态添加文本框,后台获取文本框内容
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<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://w
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持续集成是什么?我们为什么需要持续集成?持续集成带来的好处是什么?什么样的项目需要持续集成?... 持续集成(Continuous integration ,简称CI),所谓集成可以理解为将互相依赖的工程或模块合并成一个能单独运行
- 数据结构哈希表(hash)总结
永夜-极光
数据结构
1.什么是hash
来源于百度百科:
Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
- 乱七八糟
程序员是怎么炼成的
eclipse中的jvm字节码查看插件地址:
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- 职场人伤害了“上司” 怎样弥补
aijuans
职场
由于工作中的失误,或者平时不注意自己的言行“伤害”、“得罪”了自己的上司,怎么办呢?
在职业生涯中这种问题尽量不要发生。下面提供了一些解决问题的建议:
一、利用一些轻松的场合表示对他的尊重
即使是开明的上司也很注重自己的权威,都希望得到下属的尊重,所以当你与上司冲突后,最好让不愉快成为过去,你不妨在一些轻松的场合,比如会餐、联谊活动等,向上司问个好,敬下酒,表示你对对方的尊重,
- 深入浅出url编码
antonyup_2006
应用服务器浏览器servletweblogicIE
出处:http://blog.csdn.net/yzhz 杨争
http://blog.csdn.net/yzhz/archive/2007/07/03/1676796.aspx
一、问题:
编码问题是JAVA初学者在web开发过程中经常会遇到问题,网上也有大量相关的
- 建表后创建表的约束关系和增加表的字段
百合不是茶
标的约束关系增加表的字段
下面所有的操作都是在表建立后操作的,主要目的就是熟悉sql的约束,约束语句的万能公式
1,增加字段(student表中增加 姓名字段)
alter table 增加字段的表名 add 增加的字段名 增加字段的数据类型
alter table student add name varchar2(10);
&nb
- Uploadify 3.2 参数属性、事件、方法函数详解
bijian1013
JavaScriptuploadify
一.属性
属性名称
默认值
说明
auto
true
设置为true当选择文件后就直接上传了,为false需要点击上传按钮才上传。
buttonClass
”
按钮样式
buttonCursor
‘hand’
鼠标指针悬停在按钮上的样子
buttonImage
null
浏览按钮的图片的路
- 精通Oracle10编程SQL(16)使用LOB对象
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用LOB对象
*/
--LOB(Large Object)是专门用于处理大对象的一种数据类型,其所存放的数据长度可以达到4G字节
--CLOB/NCLOB用于存储大批量字符数据,BLOB用于存储大批量二进制数据,而BFILE则存储着指向OS文件的指针
/*
*综合实例
*/
--建立表空间
--#指定区尺寸为128k,如不指定,区尺寸默认为64k
CR
- 【Resin一】Resin服务器部署web应用
bit1129
resin
工作中,在Resin服务器上部署web应用,通常有如下三种方式:
配置多个web-app
配置多个http id
为每个应用配置一个propeties、xml以及sh脚本文件
配置多个web-app
在resin.xml中,可以为一个host配置多个web-app
<cluster id="app&q
- red5简介及基础知识
白糖_
基础
简介
Red5的主要功能和Macromedia公司的FMS类似,提供基于Flash的流媒体服务的一款基于Java的开源流媒体服务器。它由Java语言编写,使用RTMP作为流媒体传输协议,这与FMS完全兼容。它具有流化FLV、MP3文件,实时录制客户端流为FLV文件,共享对象,实时视频播放、Remoting等功能。用Red5替换FMS后,客户端不用更改可正
- angular.fromJson
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AngularJSAngularJS 官方APIAngularJS API
angular.fromJson 描述: 把Json字符串转为对象 使用方法: angular.fromJson(json); 参数详解: Param Type Details json
string
JSON 字符串 返回值: 对象, 数组, 字符串 或者是一个数字 示例:
<!DOCTYPE HTML>
<h
- java-颠倒一个句子中的词的顺序。比如: I am a student颠倒后变成:student a am I
bylijinnan
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public class ReverseWords {
/**
* 题目:颠倒一个句子中的词的顺序。比如: I am a student颠倒后变成:student a am I.词以空格分隔。
* 要求:
* 1.实现速度最快,移动最少
* 2.不能使用String的方法如split,indexOf等等。
* 解答:两次翻转。
*/
publ
- web实时通讯
Chen.H
Web浏览器socket脚本
关于web实时通讯,做一些监控软件。
由web服务器组件从消息服务器订阅实时数据,并建立消息服务器到所述web服务器之间的连接,web浏览器利用从所述web服务器下载到web页面的客户端代理与web服务器组件之间的socket连接,建立web浏览器与web服务器之间的持久连接;利用所述客户端代理与web浏览器页面之间的信息交互实现页面本地更新,建立一条从消息服务器到web浏览器页面之间的消息通路
- [基因与生物]远古生物的基因可以嫁接到现代生物基因组中吗?
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生物
大家仅仅把我说的事情当作一个IT行业的笑话来听吧..没有其它更多的意思
如果我们把大自然看成是一位伟大的程序员,专门为地球上的生态系统编制基因代码,并创造出各种不同的生物来,那么6500万年前的程序员开发的代码,是否兼容现代派的程序员的代码和架构呢?
- oracle 外部表
daizj
oracle外部表external tables
oracle外部表是只允许只读访问,不能进行DML操作,不能创建索引,可以对外部表进行的查询,连接,排序,创建视图和创建同义词操作。
you can select, join, or sort external table data. You can also create views and synonyms for external tables. Ho
- aop相关的概念及配置
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AOP
切面(Aspect):
通常在目标方法执行前后需要执行的方法(如事务、日志、权限),这些方法我们封装到一个类里面,这个类就叫切面。
连接点(joinpoint)
spring里面的连接点指需要切入的方法,通常这个joinpoint可以作为一个参数传入到切面的方法里面(非常有用的一个东西)。
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- 初一上学期难记忆单词背诵第二课
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englishword
middle 中间的,中级的
well 喔,那么;好吧
phone 电话,电话机
policeman 警察
ask 问
take 拿到;带到
address 地址
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- Linux日志分析常用命令
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1.查看文件内容
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- JSONP 原理分析
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JavaScript是一种在Web开发中经常使用的前端动态脚本技术。在JavaScript中,有一个很重要的安全性限制,被称为“Same-Origin Policy”(同源策略)。这一策略对于JavaScript代码能够访问的页面内容做了很重要的限制,即JavaScript只能访问与包含它的
- 使用connect by进行级联查询
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oracle查询父子Connect by级联
使用connect by进行级联查询
connect by可以用于级联查询,常用于对具有树状结构的记录查询某一节点的所有子孙节点或所有祖辈节点。
来看一个示例,现假设我们拥有一个菜单表t_menu,其中只有三个字段:
- 一个不错的能将HTML表格导出为excel,pdf等的jquery插件
jackyrong
jquery插件
发现一个老外写的不错的jquery插件,可以实现将HTML
表格导出为excel,pdf等格式,
地址在:
https://github.com/kayalshri/
下面看个例子,实现导出表格到excel,pdf
<html>
<head>
<title>Export html table to excel an
- UI设计中我们为什么需要设计动效
lampcy
UIUI设计
关于Unity3D中的Shader的知识
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,
- 如何禁止页面缓存
nannan408
htmljspcache
禁止页面使用缓存~
------------------------------------------------
jsp:页面no cache:
response.setHeader("Pragma","No-cache");
response.setHeader("Cache-Control","no-cach
- 以代码的方式管理quartz定时任务的暂停、重启、删除、添加等
Everyday都不同
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【前言】在项目的管理功能中,对定时任务的管理有时会很常见。因为我们不能指望只在配置文件中配置好定时任务就行了,因为如果要控制定时任务的 “暂停” 呢?暂停之后又要在某个时间点 “重启” 该定时任务呢?或者说直接 “删除” 该定时任务呢?要改变某定时任务的触发时间呢? “添加” 一个定时任务对于系统的使用者而言,是不太现实的,因为一个定时任务的处理逻辑他是不
- EXT实例
tntxia
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(1) 增加一个按钮
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Stri
- 数学学习在计算机研究领域的作用和重要性
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最近一直有师弟师妹和朋友问我数学和研究的关系,研一要去学什么数学课。毕竟在清华,衡量一个研究生最重要的指标之一就是paper,而没有数学,是肯定上不了世界顶级的期刊和会议的,这在计算机学界尤其重要!你会发现,不论哪个领域有价值的东西,都一定离不开数学!在这样一个信息时代,当google已经让世界没有秘密的时候,一种卓越的数学思维,绝对可以成为你的核心竞争力. 无奈本人实在见地