- 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
- 机器学习专栏(13):数据探索三重奏——从地理热力图到特征工程的财富密码
Sonal_Lynn
人工智能专题机器学习python人工智能深度学习算法开发语言
目录导言:当数据点连成黄金海岸线一、地理可视化:数据中的加州淘金热1.1基础地理散点图1.2高密度区域透视术二、相关性解密:数字背后的财富公式2.1皮尔逊相关系数矩阵2.2非线性关系发现术三、特征炼金术:创造新的财富密码3.1特征组合公式库3.2相关性进化史四、异常数据猎手:揪出数据中的"叛徒"4.1价格天花板检测4.2时空异常检测五、工业级探索工具箱5.1自动化数据透视5.2探索流程checkl
- 特征筛选方法总结(面试准备15)
爱学习的uu
人工智能大数据数据挖掘决策树
非模型方法一.FILTER过滤法:1.缺失值比例(80%以上缺失则删除)/方差注意:连续变量只删方差为0的,因为变量取值范围会影响方差大小。离散类的看各类取值占比,如果是三分类变量可以视作连续变量。函数:VarianceThreshold二.假设检验:卡方检验看离散变量是否独立方差分析看离散和连续变量是否独立F检验看连续变量是否独立三.互信息的关联度指标:相关系数(f_regression:是相关
- “相关分析”
不解风情的老妖怪哎
数据分析学习笔记数据分析大数据
一、相关分析的核心概念1.定义(1)衡量两个或多个变量之间的线性或单调关系的强度和方向(正/负相关)。(2)注意:相关性≠因果关系。2.相关系数的范围(1)取值范围为[-1,1]:1:完全正相关-1:完全负相关0:无线性相关3.应用场景(1)探索变量间的潜在关系(如收入与消费水平、广告投入与销售额)。(2)辅助特征选择(如剔除高度相关的变量,避免多重共线性)。二、常用相关系数及方法1.Pearso
- JAVA推荐系统-基于用户和物品协同过滤的电影推荐
泰山AI
技术交流推荐算法java算法
系统原理该系统使用java编写的基于用户的协同过滤算法(UserCF)和基于物品(此应用中指电影)的协同过滤(ItemtemCF)利用统计学的相关系数经常皮尔森(pearson)相关系数计算相关系数来实现千人千面的推荐系统。协同过滤算法协同过滤推荐算法是诞生最早,并且较为著名的推荐算法。主要的功能是预测和推荐。协同过滤(CollaborativeFiltering,简写CF)是推荐系统最重要得思想
- 打卡第二十天
Shining_Jiang
机器学习人工智能
方差筛选方差筛选是一种基于特征方差的特征选择方法。通过计算每个特征的方差,剔除方差较小的特征,因为这些特征对模型的贡献较小。皮尔逊相关系数筛选皮尔逊相关系数用于衡量特征与目标变量之间的线性相关性。通过计算每个特征与目标变量的相关系数,选择相关性较高的特征。Lasso筛选Lasso回归是一种带有L1正则化的线性回归方法,能够通过正则化系数将某些特征的权重压缩为零,从而实现特征选择。树模型重要性树模型
- python归一化互相关_python 特征工程 归一化 计算相关性矩阵
仙女山的仙女鹿
python归一化互相关
数据归一化的2种方法以及计算相关系数矩阵数据源源码在文章末尾有些数据没什么作用或者影响不大为了增加训练迭代速度就需要降维然后挑选出其中的相关性比较高得维度进行训练.导入和读取数据,简单方便快就好.对于缺失值,这里简单得用均值进行填充可以看到图中红色部分已经用均值填充好了,在看一下数据描述,所有特征的计数统计量count都已经变成11017.然后继续下面的归一化操作方法一:归一化的公式就是(每个值-
- Python训练打卡Day19
编程有点难
Python学习笔记python算法机器学习
常见的特征筛选算法1.方差筛选2.皮尔逊相关系数筛选3.lasso筛选4.树模型重要性5.shap重要性6.递归特征消除REF特征降维一般有2种策略:1.特征筛选:从n个特征中筛选出m个特征,比如方差筛选,剔除方差过小的特征;利用皮尔逊相关系数筛选;lasso筛选(lasso自带的系数可以理解为重要性)、利用树模型自带的重要性、shap重要性等筛选;特征递归方法2.特征组合:从n个特征中组合出m个
- 用Anaconda分析各空气质量指数与AQI的相关性
2301_81333798
pythonconda
实验题目:空气质量指数包括了PM2.5、PM10、S、CO、、h。不同的指数对AQI的影响不同。基于空气质量数据绘制热力图,分析空气质量指数与AQI的相关性。实验要求:(1)使用pandas库读取芜湖市2020年空气质量指数统计数据;(2)使用中文字体的显示问题,设置字体为黑体,并解决保存图像时负号“-”显示为方块的问题;(3)计算相关系数;(4)绘制特征相关性热力图。实验代码:importnum
- R语言绘图——组间差异箱线图图,小提琴图、聚类热力图、相关系数热力图
sta@ma@brain
神经科学工具箱脑科学核磁共振成像数据分析r语言
生物医学工程常用图箱线图:使用ggboxplot()函数来展示数据在多组间的差异小提琴图:使用ggviolin()函数来展示数据在多组间的比较热力图:pheatmap()展示聚类热图反映数据在多样本间的差异表达情况相关系数热力图:corrplot绘制相关系数图来展示数据间的相关性~相关性分析图:ggMarginal()绘制相关性分析图注:本文摘自于公众号:科研生信充电宝,R语言50绘图|50期R语
- MATLAB 热力图制作指南:从原理到实战
Code_Verse
信息可视化matlab#数据可视化#热力图
在数据分析与可视化工作中,热力图(heatmap)是一种直观表现数据强度变化的方式。无论是展示产品销售、地理分布、相关系数矩阵还是生物学数据,热力图都能帮助我们发现模式与异常。本文将从基础知识出发,带你一步步在MATLAB中构建热力图,包括数据准备、绘图函数的使用、样式优化等,并在结尾提供一个完整的销售案例作为示范。一、热力图是什么?热力图通过颜色深浅或色彩差异表示数值大小,是二维数据可视化的常见
- H.264/AVC 变换量化编码核心技术拆解
码流怪侠
h.264AVC视频编解码变换编码量化编码DCTx264
变换编码视频压缩为什么需要变换:图像和视频信号在空间域中存在大量冗余。例如,平坦区域(如蓝天)或缓慢变化的区域(如草地)占据了大部分像素信息,这些区域在空间域中的像素值高度相关,绝大部分图像特征是平坦和变化缓慢区域占大部分,细节和内容突变占小部分,即图像中直流和低频占大部分,高频只占小部分,这样从空间域到频率域或变换域只会产生相关系数很小的变换系数。人眼对高频细节(如细微纹理或噪声)不敏感,但对低
- 3.4 数字特征
x峰峰
#数学概率论
本章系统讲解随机变量的数字特征理论,涵盖期望、方差、协方差与相关系数的核心计算与性质。以下从四个核心考点系统梳理知识体系:考点一:期望(数学期望)1.离散型随机变量的数学期望一维情形:E(X)=∑i=1∞xipiE(X)=\sum_{i=1}^\inftyx_ip_iE(X)=i=1∑∞xipi一维函数:E[g(X)]=∑i=1∞g(xi)piE[g(X)]=\sum_{i=1}^\inftyg(
- Python-相关系数矩阵计算-Python.corr()
阿羊是个凸头猿
python矩阵算法
背景知识相关系数矩阵衡量的是自变量之间的相关程度,当相关系数为1时表示自变量之间完全正相关,当相关系数为-1时表示自变量之间完全负相关。衡量方法Pearson皮尔逊相关系数衡量的是两个变量之间的线性关系,即线性关联度,在数学上定义为两个变量之间的协方差和标准差之积的商。r=cov(X,Y)σXσYr=\frac{\text{cov}(X,Y)}{\sigma_X\sigma_Y}r=σXσYcov
- Python打卡DAY19
chicpopoo
浙大疏锦行打卡python机器学习
常见的特征筛选算法方差筛选皮尔逊相关系数筛选lasso筛选树模型重要性shap重要性递归特征消除REF作业:对心脏病数据集完成特征筛选,对比精度importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算,提供了高效的数组操作。importmatplotlib.pyplotasplt#用于绘制各种类型的图表imp
- 5.08py打卡
丁值心
机器学习小白从0到1机器学习人工智能python开发语言支持向量机
@浙大疏锦行常见的特征筛选算法1.方差筛选2.皮尔逊相关系数筛选3.lasso筛选4.树模型重要性5.shap重要性6.递归特征消除REF题目:对心脏病数据集完成特征筛选,对比精度皮尔逊相关系数筛选可以显著提升模型效果0.84→0.88importpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算,提供了高效的数组操作。importmatplot
- Biological Psychiatry:CNNI|青少年抑郁症患者功能连通性的重测信度
悦影科技
抑郁症青少年
摘要背景:功能性磁共振成像的重测可靠性对于识别精神疾病的可重复性生物标志物至关重要。最近的研究表明,可靠性如何限制了大脑行为关联的可观察效应,阻碍了这些效应的检测。大量文献探讨了健康个体的单变量和多变量可靠性,但相对较少的研究探讨了精神疾病人群的可靠性或其与年龄存在相互作用。方法:在此,我们对88名青少年有重度抑郁症(MDD)和无重度抑郁症(HV)展开了调研。我们比较了单变量度量,类内相关系数和2
- 协同过滤(Collaborative Filtering)
pljnb
推荐算法基础算法协同过滤
协同过滤(CollaborativeFiltering)算法原理一、基于记忆的协同过滤(Memory-BasedCF)1.用户-用户协同过滤(User-BasedCF)核心思想通过计算用户之间的相似度,利用相似用户的评分预测目标用户的兴趣。算法步骤相似度计算使用余弦相似度或皮尔逊相关系数:sim(u,v)=∑i∈Iuv(rui−rˉu)(rvi−rˉv)∑i∈Iuv(rui−rˉu)2∑i∈Iuv
- 计算脑网络数据的皮尔逊相关系数并绘制拓扑图 的 MATLAB 代码
pk_xz123456
算法深度学习matlabphp开发语言
以下是一个完整的MATLAB代码示例,用于计算脑网络数据的皮尔逊相关系数并绘制拓扑图。%模拟脑网络数据num_nodes=10;%节点数量time_points=100;%时间点数brain_data=randn(num_nodes,time_points);%生成随机数据作为脑电信号%计算皮尔逊相关系数矩阵corr_matrix=corr(brain_data');%去除自相关(对角元素)cor
- 相似度计算全攻略:从理论到Python实战
gorgor在码农
#Python基础python开发语言
目录一、基于向量的相似度1.余弦相似度(CosineSimilarity)2.点积(DotProduct)3.欧氏距离(EuclideanDistance)4.曼哈顿距离(ManhattanDistance)二、基于集合的相似度1.Jaccard相似系数(JaccardIndex)2.余弦相似度的集合扩展三、基于统计的相似度1.皮尔逊相关系数(PearsonCorrelation)2.斯皮尔曼秩相
- 基于知识图谱的个性化智能教学推荐系统(文档+源码)
「已注销」
python知识图谱人工智能pythonpygamepyqtdash
目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
- 《计量地理学》实习指南
zmg18213828575
一、EXCEL中常用的函数(部分)操作方法:打开EXCEL→输入原始数据→选择fx粘贴函数→函数分类中选择统计→从函数名中选择我们所需要的函数→确定→在数值中输入或选入计算数据范围(如A1:A10)则结果就会出来。具体的函数及其含义:AVERAGE计算参数平均值CORREL求相关系数DEVSQ求离差平方和FTESTF检验的结果GEOMEAN正数数组的几何平均数INTERCEPT一元回归线的载距(Y
- 利用R语言irr包计算ICC值(组内相关系数)
mlhylzqwxli
r语言
ICC值是一个较为陌生的概念,在统计学中应用较多,引用百度百科的介绍:组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度(inter-observerreliability)和复测信度(test-retestreliability)的信度系数(reliabilitycoefficient)指标之一。它最先由Bartko于1966年用于测量和评价信度的大小。ICC等于个体的变异度除以总的变异度,故其值介
- 小波包阈值去噪方法
yyytucj
人工智能算法
针对小波包去噪对含强白噪声的信号处理效果不理想问题,提出了基于互相关分析优化的VMD-小波包阈值去噪方法。该方法融合了VMD和小波包去噪的优势,通过VMD把含噪信号分解成若干个模态分量,根据互相关分析提出的临界相关系数从所有模态分量中搜寻极优模态分量,之后利用小波包阈值去噪对极优模态分量进行处理。实验结果表明,该方法对含强白噪声的信号去噪效果具有优势,能够保全信号的有效分量,克服了传统VMD去噪的
- 协方差与相关系数概念解释
huangweibo的博客
数学/线性代数线性代数
参考知乎答案:如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念?-GRAYLAMB的回答-知乎https://www.zhihu.com/question/20852004/answer/134902061
- python数据分析的基础知识—pandas中dataframe()使用
sodaloveer
python数据分析基础知识python数据分析系列pythonpandas数据分析
文章目录前言一、DataFrame创建1、函数创建2、直接创建3、字典创建二、DataFrame属性1、查看列的数据类型2、查看DataFrame的前几行后几行3、查看行名与列名4、查看数据值5、查看行列数三、DataFrame切片与索引1、普通索引2、层次化索引四、DataFrame操作1、转置2、描述性统计3、计算算术运算逻辑运算统计函数累计统计函数相关系数和协方差自定义运算4、新增5、修改6
- 机器学习数学基础:36.φ相关系数分析
@心都
机器学习人工智能
用φ相关系数分析性别与心理测验态度关系的教程一、学习目标学会使用φ相关系数分析两个二分变量(如性别男/女、对心理测验态度肯定/否定)之间的关系,并通过卡方检验判断结果是否具有统计学意义。二、数据准备假设我们想研究青年大学生的性别和对心理测验的态度之间的关系,收集到如下2×22×22×2列联表数据(调查了170170170人):肯定否定合计男生222222888888110110110女生18181
- 机器学习数学基础:37.偏相关分析
@心都
机器学习人工智能
偏相关分析教程一、偏相关分析是什么在很多复杂的系统中,比如地理系统,会有多个要素相互影响。偏相关分析就是在这样多要素构成的系统里,不考虑其他要素的干扰,专门去研究两个要素之间关系紧密程度的一种方法。用来衡量这种紧密程度的数值,叫做偏相关系数。举个简单例子,在研究一个地区的房价时,房价会受到很多因素影响,像地段、房屋面积、周边配套设施等。如果我们想知道单纯的房屋面积和房价之间的关系,就可以用偏相关分
- 【R语言数据分析】基于R语言对中、美两国GDP分析(R语言大作业)
m0_73866147
数据分析大数据r语言
目录一、研究意义二、数据来源三、读取数据读取数据代码运行结果截图四、数据分析绘制箱线图建立箱线图代码运行结果截图五、建立回归模型建立回归模型代码运行结果截图有关于相关系数的计算与检验六、回归分析确定回归方程七、预测中国和美国未来的GDP值、预测中国的GDP赶超美国的时间数据可视化八、总结一、研究意义GDP作为衡量一个国家经济发展的重要指标,被赋予了非常重要的意义,深刻反映着当下经济发展的现状。中美
- 【转】时间序列分析——基于R,王燕
weixin_30780221
r语言
《时间序列分析——基于R》王燕,读书笔记笔记:一、检验:1、平稳性检验:图检验方法:时序图检验:该序列有明显的趋势性或周期性,则不是平稳序列自相关图检验:(acf函数)平稳序列具有短期相关性,即随着延迟期数k的增加,平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0(指数级衰减),反之非平稳序列衰减速度会比较慢构造检验统计量进行假设检验:单位根检验adfTest()——fUnitRoots包2、纯随机性检验、
- java解析APK
3213213333332132
javaapklinux解析APK
解析apk有两种方法
1、结合安卓提供apktool工具,用java执行cmd解析命令获取apk信息
2、利用相关jar包里的集成方法解析apk
这里只给出第二种方法,因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。
public class ApkUtil
{
/**
* 日志对象
*/
private static Logger
- nginx自定义ip访问N种方法
ronin47
nginx 禁止ip访问
因业务需要,禁止一部分内网访问接口, 由于前端架了F5,直接用deny或allow是不行的,这是因为直接获取的前端F5的地址。
所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求,目前可实施的是三种:
一:把ip段放在redis里,写一段lua
二:利用geo传递变量,写一段
- mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性
dcj3sjt126com
mysql
timestamp有两个属性,分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种,使用情况分别如下:
1.
CURRENT_TIMESTAMP
当要向数据库执行insert操作时,如果有个timestamp字段属性设为
CURRENT_TIMESTAMP,则无论这
- struts2+spring+hibernate分页显示
171815164
Hibernate
分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题,传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码,那样做分页可能简单一点,但当把网站分层开发后,分页就比较困难了,下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码,与大家分享交流。
1、DAO层接口的设计,在MemberDao接口中定义了如下两个方法:
public in
- 构建自己的Wrapper应用
g21121
rap
我们已经了解Wrapper的目录结构,下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用,这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。
首先,创建项目应用
&nb
- [简单]工作记录_多线程相关
53873039oycg
多线程
最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求) 方案一 使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回 缺点 测试发现必须3个接
- 调试jdk中的源码,查看jdk局部变量
程序员是怎么炼成的
jdk 源码
转自:http://www.douban.com/note/211369821/
学习jdk源码时使用--
学习java最好的办法就是看jdk源代码,面对浩瀚的jdk(光源码就有40M多,比一个大型网站的源码都多)从何入手呢,要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
- Oracle RAC Failover 详解
aijuans
oracle
Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用,连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点,从用户感受而言, 是感觉不到这种切换。
Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种:
1. Client-Si
- form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式
antonyup_2006
JavaScripttomcat浏览器互联网servlet
原帖地址:http://www.iteye.com/topic/266705
form有2中方法把数据提交给服务器,get和post,分别说下吧。
(一)get提交
1.首先说下客户端(浏览器)的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。
对于get方法来说,都是把数据串联在请求的url后面作为参数,如:http://localhost:
- JS初学者必知的基础
百合不是茶
js函数js入门基础
JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果,
JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。
JavaScript 是属于 web 的语言,它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。
JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。
许多 HTML 开发者都不是程序员,但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
- iBatis的分页分析与详解
bijian1013
javaibatis
分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多,但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分,发现返回的PaginatedList实际上是个接口,实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象,查看PaginatedDataList类发现,每次翻页的时候最
- 精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用对象类型
*/
--建立和使用简单对象类型
--对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。
--建立和使用不包含任何方法的对象类型
CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT(
name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date
);
drop type p
- 【Linux命令二】文本处理命令awk
bit1129
linux命令
awk是Linux用来进行文本处理的命令,在日常工作中,广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言,包含变量,数组,循环控制结构,条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。
awk命令用来做什么?
1.awk适用于具有一定结构的文本行,对其中的列进行提取信息
2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理,然后把直接结构返回给awk
3.awk实际工
- JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析
白糖_
java
目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式,目前已经有一套针对SSH2的权限系统,运行良好。但是项目有了新需求:在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP,在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况,所以权限系统需要进行修改。
【SSH2权限系统的实现机制】
权限控制分为页面和后台两块:不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的,用户使
- angular.forEach
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.forEach
angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象,key是obj的property key或者是数组的index,value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
- java-谷歌面试题-给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
bylijinnan
二叉排序树
import java.util.LinkedList;
public class CreateBSTfromSortedArray {
/**
* 题目:给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
* 递归
*/
public static void main(String[] args) {
int[] data = { 1, 2, 3, 4,
- action执行2次
Chen.H
JavaScriptjspXHTMLcssWebwork
xwork 写道 <action name="userTypeAction"
class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction">
<result name="ssss" type="dispatcher">
- [时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源
comsci
能源
无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越.....
在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
- oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍
daizj
oracle正则表达式
正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入,好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。
正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下:
^ 匹配字符串的开头位置。
$ 匹配支付传的结尾位置。
*
- 报表工具与报表性能的关系
datamachine
报表工具birt报表性能润乾报表
在选择报表工具时,性能一直是用户关心的指标,但是,报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢?
要回答这个问题,首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节,哪些环节容易出现性能瓶颈,如何优化这些环节。
一、报表处理的一般过程分析
1、用户选择报表输入参数后,报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表,并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。
2、
- 初一上学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
wordenglish
what 什么
your 你
name 名字
my 我的
am 是
one 一
two 二
three 三
four 四
five 五
class 班级,课
six 六
seven 七
eight 八
nince 九
ten 十
zero 零
how 怎样
old 老的
eleven 十一
twelve 十二
thirteen
- 我学过和准备学的各种技术
dcj3sjt126com
技术
语言VB https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2x7h1hfk.aspxJava http://docs.oracle.com/javase/8/C# https://msdn.microsoft.com/library/vstudioPHP http://php.net/manual/en/Html
- struts2中token防止重复提交表单
蕃薯耀
重复提交表单struts2中token
struts2中token防止重复提交表单
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日
ht
- 线性查找二维数组
hao3100590
二维数组
1.算法描述
有序(行有序,列有序,且每行从左至右递增,列从上至下递增)二维数组查找,要求复杂度O(n)
2.使用到的相关知识:
结构体定义和使用,二维数组传递(http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816)
3.使用数组名传递
这个的不便之处很明显,一旦确定就是不能设置列值
//使
- spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码
jackyrong
Spring Security
spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了,以前使用的是md5,
Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder,现在不推荐了,推荐用bcrpt
Bcrpt中的salt可以是随机的,比如:
int i = 0;
while (i < 10) {
String password = "1234
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
lampcy
javahtml编程语言
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- 架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据(替代in)
nannan408
right join
1.前言。
如题。
2.代码
(1)单表查重复数据,根据a分组
SELECT m.a,m.b, INNER JOIN (select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a
(2)多表查询 ,
使用改为le
- jQuery选择器小结 VS 节点查找(附css的一些东西)
Everyday都不同
jquerycssname选择器追加元素查找节点
最近做前端页面,频繁用到一些jQuery的选择器,所以特意来总结一下:
测试页面:
<html>
<head>
<script src="jquery-1.7.2.min.js"></script>
<script>
/*$(function() {
$(documen
- 关于EXT
tntxia
ext
ExtJS是一个很不错的Ajax框架,可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用,使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写,与后台技术无关的前端ajax框架。因此,可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。
ExtJs最开始基于YUI技术,由开发人员Jack
- 一个MIT计算机博士对数学的思考
xjnine
Math
在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界?作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的,是要想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目,是对appe