广义线性混合模型是目前线性模型范畴内最为完备的模型框架,它是广义线性模型的进一步延伸,进一步突破适用条件,因变量既 可以非正态,也可以非独立,由于其最为复杂,因此SPSS对其输出结果采用模型格式,而不是传统的表格形式,下面我们来看一个 例子 我们还是使用一般线性混合模型的数据来进行拟合 分析—混合模型—广义线性

感觉最近一批解题报告没写,现在慢慢补吧,算是noip前攒攒rp了 首先感到深深的自责,因为之前对斜率优化没有深入的理解,只是记住了一般步骤,并没有完全了解为什么这样做 先就这道题目而言 首先这种序列题不难想到用前缀和的思想搞 顺着扫描每个点i,对于以它结尾的序列最大平均值,我们就是要找一个j,使得s[i]-s[j]/i-j最大 i-j>=L 设状态k,j都满足条件,k>j,如果 s[i]-s[j]/(i-j)<=s[i]-s[k]/(i-k) 一开始我还SB想化成原来做斜率优化题目的方法

1. HotSpot vm中的各个globals.hpp文件  查看jvm初始的默认值及参数 globals.hpp globals_extension.hpp c1_globals.hpp c1_globals_linux.hpp c1_globals_solaris.hpp c1_globals_sparc.hpp c1_globals_windows.hpp c1_globals_x86.hpp c2_globals.hpp c2_globals_linux.hpp c2_globals_

斜率优化DP 题外话 考试的时候被这个玩意弄得瑟瑟发抖 大概是yybGG的Day4 小蒟蒻表示根本不会做..... 然后自己默默地搞了一下斜率优化 这里算是开始吗?? 其实我讲的会非常非常非常简单,,,而且绝对没有一张图(因为我绘图水平太菜) 貌似没太多友善的题目可以用来搞....算了 虚一点,缥缈一点的来说吧.... 其实我就是写给自己看的... 对于某一类DP方程形如:(当然max也可以) \[f[i]=min(f[j]+g(i,j)) \] 其中\(g(i,j)\) 是一个只和i于j相关的

[BZOJ1096][ZJOI2007]仓库建设(斜率优化,动态规划) 题面 Description L公司有N个工厂,由高到底分布在一座山上.如图所示,工厂1在山顶,工厂N在山脚.由于这座山处于高原内 陆地区(干燥少雨),L公司一般把产品直接堆放在露天,以节省费用.突然有一天,L公司的总裁L先生接到气象 部门的电话,被告知三天之后将有一场暴雨,于是L先生决定紧急在某些工厂建立一些仓库以免产品被淋坏.由于 地形的不同,在不同工厂建立仓库的费用可能是不同的.第i个工厂目前已有成品Pi件,在第i个工

SPSS统计功能 - 应用速查表第一列为统计方法,中间为统计功能,最后一列为所在模块 1 ANOVA Models(单因素方差分析:简单因子) : 摘要 描述 方差 轮廓 - SPSS Base 2 AREG (评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差) : 预测 - SPSS Trends 3 ARIMA (季节和非季节性单变量模型的极大似然估计) : 预测 - SPSS Trends 4 Binary logistic regression(二元逻辑斯蒂回归,对一组独立变量进行二分相关

试想:某一天,你的基友给你了一个视频文件,号称是陈老师拍的苍老师的老师题材的最新电影.avi,你满心欢喜,在确定文件格式确实为avi格式后,愉快的脱下裤子准备欣赏,打开后却发现什么也没有,而随后你的基友就控制了你的电脑,把你辛辛苦苦珍藏了二十年的片源全部偷走了……. 本文作者:i春秋作家——降草   今天我们分析的漏洞就是一个利用播放器解压缩时处理不当引起的远程执行漏洞,这个漏洞并没有大规模流行,我们只是从技术角度解析漏洞成因.   0x 00漏洞介绍 CVE 2010-2553漏洞,也称为Mi

Java的Boolean类主要作用就是对基本类型boolean进行封装,提供了一些处理boolean类型的方法,比如String类型和boolean类型的转换. 主要实现源码如下: public final class Boolean implements java.io.Serializable, Comparable<Boolean> { private final boolean value; public static final Boolean TRUE = new Boolean(

工具与环境:Windows 7 x64企业版Cygwin x64jdk1.8.0_162 openjdk-8u40-src-b25-10_feb_2015Vs2010 professional 0x00: Java多态简单介绍 1.多态的概念: JAVA类被jvm加载运行时根据调用该方法的对像实例的类型来决定选择调用哪个方法则被称为运行时多态.也叫动态绑定:是指在执行期间判断所引用对象实例的实际类型,根据其实际的类型调用其相应的方法. 2.多态的优点: a.可替换性: 多态对已存在代码具有可替换

网上有很多关于Java内存模型的文章,在<深入理解Java虚拟机>和<Java并发编程的艺术>等书中也都有关于这个知识点的介绍.但是,很多人读完之后还是搞不清楚,甚至有的人说自己更懵了.本文,就来整体的介绍一下Java内存模型,目的很简单,让你读完本文以后,就知道到底Java内存模型是什么,为什么要有Java内存模型,Java内存模型解决了什么问题等. 本文中,有很多定义和说法,都是笔者自己理解后定义出来的.希望能够让读者可以对Java内存模型有更加清晰的认识.当然,如有偏颇,欢迎

列表样式属性 在HTML中有2种列表.无序列表和有序列表,在工作中无序列表比较常用,无序列表就是ul标签和li标签组合成的称之为无序列表,那什么是有序列表呢?就是ol标签和li标签组合成的称之为有序列表,列表的基础知识就简单说明下,本章内容主要说明的是如何给列表设置样式,若有不懂列表是什么的园友笔者建议去W3school官网进行学习. 列表样式常用的属性有4种如:list-style-type.list-style-position.list-style-image.list-style,在这里

SPSS超详细操作:分层回归(hierarchical multiple regression) 1.问题与数据 最大携氧能力(maximal aerobic capacity, VO2max)是评价人体健康的关键指标,但因测量方法复杂,不易实现.某研究者拟通过一些方便.易得的指标建立受试者最大携氧能力的预测模型. 目前,该研究者已知受试者的年龄和性别与最大携氧能力有关,但这种关联强度并不足以进行回归模型的预测.因此,该研究者拟逐个增加体重(第3个变量)和心率(第4个变量)两个变量,并判断是否可

Ckeditor 本文是关于CKEditor 无法上传图片问题的一个解决.我大致写了一下遇到问题的过程,问题的出处,怎么解决的,原因是什么. 希望能够帮到有需要的大家,有些时候找不到问题的答案,真的是会让人神魂颠倒. Ckeditor是新一代的FCKeditor,是一个重新开发的版本.Ckeditor是全球最优秀的网页在线文字编辑器之一,因其惊人的性能与可扩展性而广泛的被运用于各大网站. 今天在给自己的博客项目上添加ckeditor时,进行了一些测试. 出现了缺少图像源文件地址的问题! 在cke

本文是深入浅出 ahooks 源码系列文章的第十篇,该系列已整理成文档-地址.觉得还不错,给个 star 支持一下哈,Thanks. 今天我们来聊聊 ahooks 中对 Map 和 Set 类型进行状态管理的 hook,顺便复习一下 Set 和 Map 这两种数据类型. useMap 管理 Map 类型状态的 Hook. 先回顾以下 Map 的概念.Map 对象保存键值对,并且能够记住键的原始插入顺序.任何值(对象或者基本类型)都可以作为一个键或一个值. Object 和 Map 很类似.它们都

0.前言 虽然很早就知道R被微软收购,也很早知道R在统计分析处理方面很强大,开始一直没有行动过...直到 直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 说明:本文已经提交到github,地址:https:/

Logistic回归虽然名字叫"回归" ,但却是一种分类学习方法.使用场景大概有两个:第一用来预测,第二寻找因变量的影响因素.逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析,是分类和预测算法中的一种.通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测.例如,我们可以将购买的概率设置为因变量,将用户的特征属性,例如性别,年龄,注册时间等设置为自变量.根据特征属性预测购买的概率.逻辑回归与回归分析有很多相似之处,在开始介绍逻辑回归之前我们先来看下回归分析. 回归分

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这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单 通过这些翻译了解这些工具包,以后干活也就方便多了.不过翻译这个东西的确要靠耐心,翻译,编辑花费了至少一周的空余时间. 在编辑本文的过程中,惊喜的发现Awesome系列的其他资源:地址在github: 1.DotNet 资源大全中文版 2.Java资源大全中文版 3.JavaScript 资源大全中文版 一  集成开发环境 RStudio –

直到12月初在微软技术大会,看到我软的工程师演示R的使用,我就震惊了,然后最近在网上到处了解和爬一些R的资料,看着看着就入迷了,这就是个大宝库了,以前怎么没发现,看来还是太狭隘了.直到前几天我看到这个Awesome R文档,我就静不下来了,对比了目前自己的工作和以后的方向,非常适合我.所以毫不犹豫的把这个文档汉化了,所以大家一起享受吧. 这里有很多非常不错的R包和工具. 该想法来自于awesome-machine-learning. 这里是包的导航清单,看起来更方便 >>>导航清单 通过

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