读书笔记 - js高级程序设计 - 第十三章 事件   canvas 具备绘图能力的2D上下文 及文本API 很多浏览器对WebGL的3D上下文支持还不够好   有时候即使浏览器支持,操作系统如果缺缺乏必要的绘图驱动程序,则浏览器即使支持了也没用   <canvas> var drawing = document.getElementById("drawing"); if( drawing.getContext ){     drawing.getContext("…

(一)在运行期间处理和检查代码 自定义特性允许把自定义元数据与程序元素关联起来.反射是一个普通术语,它描述了在运行过程中检查和处理程序元素的功能.例如,反射允许完成的任务: 枚举类型的成员 实例化新对象 执行对象的成员 查找程序集的信息 检查应用于某种类型的自定义特性 创建和编译新程序集 (二)自定义特性 使自定义特性非常强大的因素时使用反射,代码可以读取这些元数据,使用它们在运行期间作出决策. 1.编写自定义特性 定义一个FieldName特性: [AttributeUsage(Attribu…

(二)自定义特性 使自定义特性非常强大的因素时使用反射,代码可以读取这些元数据,使用它们在运行期间作出决策. 1.编写自定义特性 定义一个FieldName特性: [AttributeUsage(AttributeTargets.Property, AllowMultiple = false, Inherited = false)] public class FieldNameAttribute : Attribute { private string name; public FieldNam…

(一)简介 事务的主要特征是,任务要么全部完成,要么都不完成. (二)概述 事务由事务管理器来管理和协调.每个影响事务结果的资源都由一个资源管理器来管理.事务管理器与资源管理器通信,以定义事务的结果. 1.事务处理阶段 激活阶段:在这个阶段创建事务. 准备阶段:在这个阶段,每个资源管理器都可以定义事务的结果. 提交阶段:当所有的资源管理器都成功准备好了,就开始这个阶段. 2.ACID属性 事务的特征可以用术语ACID来定义: Atomicity(原子性):表示一个工作单元. Consistenc…

处理缺失数据的高级方法 15.1 处理缺失值的步骤 一个完整的处理方法通常包含以下几个步骤: (1) 识别缺失数据: (2) 检查导致数据缺失的原因: (3) 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值. 缺失数据的分类: (1) 完全随机缺失:若某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测变量都不相关,则数据为完全随机缺失(MCAR) (2) 随机缺失:若某变量上的缺失数据与其他观测变量相关,与它自己的未观测值不相关,则数据为随机缺失(MAR) (3) 非随机缺失 若缺失数据不属于MCAR…

  Node类型的变化   访问元素的样式 myDiv.style.backgroundColor = "red" myDiv.style.width = "100px"   计算的样式 记住所有计算的样式都是只读的 偏移量 offsetHeight 外边框外 offsetWidth  offsetLeft  外边框外 到 左端 offsetTop  客户区的大小 clientWidth  内边框外缘 clientHeight 内边框外缘 滚动大小 scrollHe…

2017 ---新篇章  今天终于找到阅读<java编程思想>这本书方法了,表示打开了一个新世界. 第一章:对象导论 内容不多但也有20页,主要是对整本书的一个概括.因为已经有过完整JAVA se的基础,看起来压力不大.全书概括就不做记载了 第五章:初始化与清理 初始化: 1.JAVA构造器: 命名:必须与类名相同 作用:保证在操作对象之前已经进行了对象初始化操作,没有返回值(new 表达式确实返回了对新建对象的引用,但构造器本身没任何返回值) 2.方法的重载: 相同方法名 ,不同的方法 和功…

第十二章:重抽样与自助法 本章,我们将探究两种应用广泛的依据随机化思想的统计方法:置换检验和自助法 12.1 置换检验 置换检验,也称随机化检验或重随机化检验. 有两种处理条件的实验,十个受试者已经被随机分配到其中一种条件(A或B)中,相应的结果变量(score)也已经被记录.实验结果如下: 如果两种处理方式真的等价,那么分配给观测得分的标签(A处理或B处理)便是任意的.为检验两种处理方式的差异,我们可遵循如下步骤: (1) 与参数方法类似,计算观测数据的t统计量,称为t0: (2) 将10个得…

第十四章:主成分和因子分析 本章内容 主成分分析 探索性因子分析 其他潜变量模型 主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量称为主成分.探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法.它通过寻找一组更小的.潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的.显式的变量间的关系. PCA与EFA模型间的区别 主成分(PC1和PC2)是观测变量(X1到X5)的线性组合.形成线性组合的权重都是通过最大化各主成分所解释的方差来获得,同时还要保证个…

(一)身份验证和授权 安全性的两个基本支柱是身份验证和授权.身份验证是标识用户的过程,授权在验证了所标识用户是否可以访问特性资源之后进行的. 1.标识和Principal 使用标识可以验证运行应用程序的用户.Principal是一个包含用户的标识和用户所属角色的对象. AppDomain.CurrentDomain.SetPrincipalPolicy(PrincipalPolicy.WindowsPrincipal); var principal = WindowsPrincipal.Curr…