mplus如何固定残差为0

Mplus数据分析:随机截距交叉之后的做法和如何加协变量，写给粉丝

记得之前有写过如何用R做随机截距交叉滞后,有些粉丝完全是R小白,还是希望我用mplus做,今天就给大家写写如何用mplus做随机截距交叉滞后. 做之前我们需要知道一些Mplus的默认的设定: observed and latent exogenous variables are correlated, and residuals of observed and latent outcome variables (which do not predict anything) in a path m

047-PHP数字前面补零，固定位数补0

<?php #PHP 数字前面补零固定位数补0 $num=128; $num=str_pad($num,8,"0",STR_PAD_LEFT); echo $num; //输出:0128 ?>

PHP 数字补零固定位数补0

在处理订单编号的时候,需要固定位数的数字,比如需要固定四位数格式: 1->0001 56->0056 288->0288 1992->1992 可以使用php内置函数str_pad() 函数把字符串填充为新的长度. str_pad(string,length,pad_string,pad_type) //参数描述 string //必需.规定要填充的字符串. length //必需.规定新的字符串长度.如果该值小于字符串的原始长度,则不进行任何操作. pad_string //可

js从富文本中找出固定电话、手机号码、邮箱并添加上链接。

function richtextfindtel(value) { /*固定电话.手机号码.邮箱*/ var tempValue = value.replace(/<[^>]+>/g, ""); var arrMatch = tempValue.match(/[0-9a-z][0-9a-z\-\_\.]+@([0-9a-z][0-9a-z\-]*\.)+[a-z]{2,}|0[0-9]{2,3}-{0,1}[2-9][0-9]{6,7}|[0-9]+/g); //按长

T-SQL使用案例——结果数据前面自动补0

原文:T-SQL使用案例--结果数据前面自动补0 现象: 在开发的过程中,往往需要数字和字符串互转.在转换的过程中,可能需要把1编程00001,这样的格式.实现这种样子是有非常多的方法,本文主要提供一种自定义函数来实现说明: 一般来说这种处理主要使用CONVERT或者CAST来实现即可.思路是先转换为字符串然后在不上足够数量的0,最后使用RIGHT函数,从右边取出需要长度. 案例: 本例中使用AdventureWork数据库作为例子. 首先,执行下面语句: --查询部门数据 SELECT De

css固定div头部滚动条滚动内容

页面布局,固定头部,滚动下方内容实际场景在制作页面的时候,经常会遇到要这样的情况:整个页面,整体分三大模块,头部固定,内容区域,左边固定,右边可以滚动. 最终想要的效果案例源码 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>css固定div头部,滚动条滚动内容</title> <style

Oracle取月份-不带前面的0

出处:http://www.2cto.com/database/201208/145611.html 今天碰到只要取月份和天数,如果月份前面有0要去掉0.比如说2010-01-08 ,需要的结果是1-8. 引出了一系列的sql语句第一: 利用to_number的函数转换自动截0 select to_number(to_char(sysdate,'mm'))||'-'||to_number(to_char(sysdate,'dd')) from dual; 第二: 利用ltrim函数加固

Android 5.0 API新增和改进

开始开发要构建 Android 5.0 版应用,您必须先下载 Android SDK,然后使用 SDK 管理器下载 Android 5.0 SDK 平台和系统映像. 更新您的目标 API 级别要进一步针对运行 Android 5.0 的设备优化您的应用,请将 targetSdkVersion 设置为 "21",在 Android 5.0 系统映像上安装该应用并予以测试,然后将更改后的新版应用发布出去. 您既可以使用 5.0 API,也可以支持旧版本,方法是在代码中构建条件,确保先检

基于Dockerfile 构建redis5.0.0（包括持久化）及RedisDestopManager 监控

一创建Dockerfile [root@zxmrlc docker]# mkdir redis [root@zxmrlc docker]# cd redis && touch Dockerfile #version: 2019-1-28 FROM centos:7.5.1804 MAINTAINER zxMrlc #前置GCC编译环境 RUN ["yum","-y","update"] RUN ["yum",

第0章Linux环境到内核基础知识

#include<stdio.h> int main(void) { printf("hello world\n"); return 0; } gcc -g -wall helloworld.c -o hello_world 生成可执行文件,其过程涉及预处理,编译,汇编,链接等多个步骤预处理:用于处理预处理命令,上面helloworld代码的预处理就是#include,该头文件所有源码将在第一行展开,可使用 gcc -E helloworld.c > hellow

仿淘宝使用flex布局实现页面顶部和底部的固定布局

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1, user-scalable=no"> <style> bo

三分钟快速上手TensorFlow 2.0 （中）——常用模块和模型的部署

本文学习笔记参照来源:https://tf.wiki/zh/basic/basic.html 前文:三分钟快速上手TensorFlow 2.0 (上)——前置基础.模型建立与可视化 tf.train.Checkpoint :变量的保存与恢复只保存模型的参数,不保存模型的计算过程需要导出模型(无需源代码也能运行模型),请参考 SavedModel 可以使用其 save() 和 restore() 方法将 TensorFlow 中所有包含 Checkpointable State 的对象进行保存

Lasso回归算法：坐标轴下降法与最小角回归法小结

前面的文章对线性回归做了一个小结,文章在这: 线性回归原理小结.里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍.提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归,以及线程回归的L1正则化-Lasso回归.但是对于Lasso回归的解法没有提及,本文是对该文的补充和扩展.以下都用矩阵法表示,如果对于矩阵分析不熟悉,推荐学习张贤达的<矩阵分析与应用>. 1. 回顾线性回归首先我们简要回归下线性回归的一般形式: \(h_\mathbf{\theta}(\mathbf{X}) = \mathbf{X\theta

Boosting（提升方法）之GBDT

一.GBDT的通俗理解提升方法采用的是加法模型和前向分步算法来解决分类和回归问题,而以决策树作为基函数的提升方法称为提升树(boosting tree).GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)就是提升树算法的一种,它使用的基学习器是CART(分类和回归树),且是CART中的回归树. GBDT是一种迭代的决策树算法,通过多轮迭代,每轮学习都在上一轮训练的残差(用损失函数的负梯度来替代)基础上进行训练.在回归问题中,每轮迭代产生一棵CART回归树,迭代结束时将得

深入学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

网上关于卷积神经网络的相关知识以及数不胜数,所以本文在学习了前人的博客和知乎,在别人博客的基础上整理的知识点,便于自己理解,以后复习也可以常看看,但是如果侵犯到哪位大神的权利,请联系小编,谢谢.好了下面言归正传: 在深度学习领域中,已经经过验证的成熟算法,目前主要有深度卷积网络(DNN)和递归网络(RNN),在图像识别,视频识别,语音识别领域取得了巨大的成功,正是由于这些成功,能促成了当前深度学习的大热.与此相对应的,在深度学习研究领域,最热门的是AutoEncoder.RBM.DBN等产生式网

http://www.cvvision.cn/2888.html

图像处理(一)图像变形(1)矩形全景图像还原-Siggraph 2014 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.作者:cvvision链接:http://www.cvvision.cn/2888.html来源:CV视觉网最近发现,看过的文章,没几天就忘了,于是开始写点东西记录一下,所学习过的算法.废话不多说,今天看了这篇文献“Rectangling Panoramic Images via Warping”,所以做一下记录. 这篇文献算法分为两步: 1.第一步需要

深度剖析YOLO系列的原理

深度剖析YOLO系列的原理本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/12072225.html 目录 1. YOLO的作用 2. YOLO(v1,v2,v3)的技术演化 1. YOLO的作用 yolo是当前目标检测最顶级的算法之一,v1版本是2016年提出来的,v2是2017年提出来的,v3是2018年提出的. 官网地址:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 说它最牛掰,有

Lasso回归总结

Ridge回归由于直接套用线性回归可能产生过拟合,我们需要加入正则化项,如果加入的是L2正则化项,就是Ridge回归,有时也翻译为岭回归.它和一般线性回归的区别是在损失函数上增加了一个L2正则化的项,和一个调节线性回归项和正则化项权重的系数α.损失函数表达式如下: J(θ)=1/2(Xθ−Y)T(Xθ−Y)+1/2α||θ||22 其中α为常数系数,需要进行调优.||θ||2为L2范数.Ridge回归的解法和一般线性回归大同小异.如果采用梯度下降法,则每一轮θ迭代的表达式是: θ=θ−(βXT

Win 通过修改注册表把CapsLock映射为Rshift

成品: REGEDIT4 [HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Keyboard Layout] "Scancode Map"=hex:00,00,00,00,00,00,00,00,02,00,00,00,36,00,3a,00,00,00,00,00 <<CapsLockToRShift.reg>> 解释,参考文档: | 将Caps Lock转换成Es

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