如何判断我们的线性回归模型是正确的? 1.回归诊断的基本方法opar<-par(no.readOnly=TRUE) fit <- lm(weight ~ height, data = women)par(mfrow = c(2, 2))plot(fit)par(opar) 为理解这些图形,我们来回顾一下OLS回归的统计假设.(1)正态性(主要使用QQ图) 当预测变量值固定时,因变量成正态分布,则残差值也应该是一个均值为0的正态分布.正态Q-Q图(Normal Q-Q,右上)是在正态分布对应的值

使用JWPL (Java Wikipedia Library)操作维基百科数据 1. JWPL介绍 JWPL(Java Wikipedia Library)是一个开源的访问wikipeida数据的Java API包,提供了快速访问维基百科中包含的消息,如重定向.类别.文章和链接结构的结构性访问接口.它提供的DataMachine 工具类可快速解析wiki格式文件,生成mysql的数据txt文件,可通过mysqlimport 导入到本地数据库中. JWPL介绍官网:https://dkpro.gi

Enterprise Library: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ff648951.aspx /// <summary> /// 是否存在该记录 /// </summary> /// <param name="ReportID"></param> /// <returns></returns> public bool Exists(string ReportI

/// <summary> /// 过滤数据 /// </summary> /// <param name="_str"></param> /// <returns></returns> public string strreplace(string _str) { _str = _str.Trim().Replace("\n", @"<br>").Replace

<?php  $conn = @mysql_connect('localhost', 'root', ''); if($conn) {  echo "连接成功"; }else {  echo "连接失败"; } @mysql_query("set names 'utf8'"); echo '<br >'; $flag = @mysql_select_db("library", $conn); if($flag

(1)RequiredFieldValidator:检查用户是否输入: (2)CompareValidator:检查两个表单输入项的输入信息是否存在某种指定关系,比如大.等于等: (3)RangeValidator:检查用户输入是否在某一指定范围: (4)RegularExpressionValidator:检查用户输入是否符合某一指定的正则表达式要求: (5)CustomValidator: 检查用户输入是否符合开发者指定的验证逻辑规则.

相关学习资料 http://hi.baidu.com/hucyuansheng/item/bf2bfddefd1ee70ad68ed04d http://en.wikipedia.org/wiki/Instant_Messaging_and_Presence_Protocol https://www.trillian.im/impp/ http://en.wap.wikipedia.org/wiki/Presence_and_Instant_Messaging http://zh.wikiped

一.简介 KNN(k-nearst neighbors,KNN)作为机器学习算法中的一种非常基本的算法,也正是因为其原理简单,被广泛应用于电影/音乐推荐等方面,即有些时候我们很难去建立确切的模型来描述几种类别的具体表征特点,就可以利用天然的临近关系来进行分类: 二.原理 KNN算法主要用于分类任务中,用于基于新样本与已有样本的距离来为其赋以所属的类别,即使用一个新样本k个近邻的信息来对该无标记的样本进行分类,k是KNN中最基本的参数,表示任意数目的近邻,在k确定后,KNN算法还依赖于一个带标注的

前几篇我们较为详细地介绍了K-means聚类法的实现方法和具体实战,这种方法虽然快速高效,是大规模数据聚类分析中首选的方法,但是它也有一些短板,比如在数据集中有脏数据时,由于其对每一个类的准则函数为平方误差,当样本数据中出现了不合理的极端值,会导致最终聚类结果产生一定的误差,而本篇将要介绍的K-medoids(中心点)聚类法在削弱异常值的影响上就有着其过人之处. 与K-means算法类似,区别在于中心点的选取,K-means中选取的中心点为当前类中所有点的重心,而K-medoids法选取的中心点

某些行业数据量的增长速度极快,随着数据库中数据量的急速膨胀,数据库的插入和查询效率越来越低.此时,除了程序代码和查询语句外,还得在数据库的结构上做点更改:在一个主读辅写的数据库中,当数据表数据超过1000w行后,那查询效率真的很让人抓狂.就算早前建了索引,也很难满足用户对于系统查询效率的体验. 优化方案是分表或分区.至于分区的原理以及分区和分表的区别,搜索一下,都介绍的很详细,这里就不作冗余介绍.简单来讲,分表旨在提高数据库的并发能力,分区旨在优化磁盘的IO和数据的读写,所以采用什么方案,还得根

删除表重复数据 (t1表中有重复数据)1.使用distinct create table t2 as select * from t1;create table tmp_t2 as select distinct * from t2;drop table t2;alter table tmp_t2 rename to t2(需停业务) ---------------------------------------------------------------------------------

开篇介绍 SQL Profilling Task 可能我们很多人都没有在 SSIS 中真正使用过,所以对于这个控件的用法可能也不太了解.那我们换一个讲法,假设我们有这样的一个需求 - 需要对数据库表中的一些数据做一些数据分析,比如统计一下数据表中各列中实际数据的长度,各长度区间范围:比如统计一下各数据列中非空字段的比例,表的行数,重复字段等等.那么如果不是专门做过这种数据源数据分析的话,可能不知道用什么方式能够非常快的得到这些信息.写 SQL 语句?我想这个过程也是非常耗费时间和精力的. 实际上

1. 当新建Android Library Project 工程或将已有工程转化为Android Library Project, 如果工程源代码中有如下语句: int id = view.getId(); switch (id) { case R.id.button1: action1(); break; case R.id.button2: action2(); break; case R.id.button3: action3();         break; } 会提示case exp

关于iOS去除数组中重复数据的几种方法   在工作工程中我们不必要会遇到,在数组中有重复数据的时候,如何去除重复的数据呢? 第一种:利用NSDictionary的AllKeys(AllValues)方法 可以将NSArray中的元素存入一个字典,然后利用AllKeys或者AllValues取得字典的所有键或值,这些键或值都是去重的.代码: NSArray *dataArray = @[@"2014-04-01",@"2014-04-02",@"2014-0

如果A,B两个表中没有重复数据且表结构一样可以直接 insert into B select * from A 如果结构不一样可以 insert into B(字段列表),select 字段列表 from A 如果A,B两表中有重复数据可以 insert into B(字段列表),select 字段列表 from A  where not exists(select * from B where a.keycol1 = b.keycol1) 以前做过把数据插入到临时表,所以我按照这个思路试了试.

solr与.net系列课程(四)solr查询参数的讲解与.net如何获取solr数据 上一节我们完成了solr连接数据库,细心的朋友会发现一个问题,就是solr其实和语言没有任何关系,配置完成后任何语言都可以直接调用,本章我们主要对solr的查询做出讲解,然后就是新接触的人最关心的.net如何获取solr中的数据. 本节我准备了一个300万左右的数据表,为大家做演示 然后我们开始配置schema.xml 文件: <field name="id" type="string

############################## 仅追加方式 ############################### #默认情况下Redis会异步的将数据导出到磁盘上.这种模式对许多应用程序已经足够了,#但是如果断电或者redis进程出问题就会导致一段时间内的更新数据丢失(取决与配置项)##这种只增文件是可选的能够提供更好的体验的数据持久化策略.#举个例子,如果使用默认的配置数据fsync策略,在服务器意外断电的情况下redis只会丢失一秒中内的更新数据,#或者当redis进

Android系统集成了一个轻量级的数据库:SQLite,所以Android对数据库的支持很好,每个应用都可以方便的使用它.SQLite作为一个嵌入式的数据库引擎,专门适用于资源有限的设备上适量数据存取,现在的主流移动设备像Android.iPhone等都使用SQLite作为复杂数据的存储引擎,并且它是以手机内存为储存的. 那么,实际开发项目中有大量数据需要读写,并且需要面临大量用户的并发储存的情况呢.就不应该把数据存放在手机等移动设备的SQLite数据库里,移动设备的储存能力和计算能力都不足以

上一篇演示了extjs grid的基本用法,并加载了本地数据.今天我们将演示如何加载异步数据. 所谓异步,就是通过ajax的方式将服务器端的数据加载到我们的grid中.为了提供数据,我们先定义一个数据类,并创建一些临时数据. public class UserEntity { public string ID { get; set; } public string Name { get; set; } public int Age { get; set; } public static List

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 本文从外部消息在worker进程内部的转化,传递及处理过程入手,一步步分析在worker-data中的数据项存在的原因和意义.试图从代码实现的角度来回答,如果是从头开始实现worker的话,该如何来定义消息接口,如何实现各自接口上的消息处理. Topology到Worker的映射关系 Topology由Spout,Bolt组成,其逻辑关系大体如下图所示. 无论是Spout或Bolt的处理逻辑都需要在进程或线程内执行,那么它们与进程及线程间的映射关系又是如何呢

转自:http://mrfufufu.github.io/android/2015/07/01/Codelab_Android_Design_Support_Library.html [翻]Android Design Support Library 的 代码实验——几行代码,让你的 APP 变得花俏 Jul 1, 2015 译者地址:[翻]Android Design Support Library 的 代码实验——几行代码,让你的 APP 变得花俏 原文:Codelab for Androi