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安装AIC准则使用前进法后退法和逐步回归法进行变量选择的r语言代码

shuju #读取数据 #采用AIC原则自动选择模型-前进法 shuju.reg1shuju[,-1]) shuju.regforward2 shuju.reg1,direction=”forward”)#按照AIC原则自动选择模型 summary...,data=shuju[,-1]) shuju.regboth shuju.reg3,direction=”both”)#按照AIC原则自动选择模型 summary(shuju.regboth...(shuju.reg,scope=”x4″,test=’F’) shuju.reg2 shuju.reg,~....-x4) vif(shuju.reg2) #再剔除x5 drop1(shuju.reg2,scope=”x5″,test=’F’) shuju.reg3 shuju.reg2

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AIC准则选三个变量的r语言代码

setwd(“C:/Users/IBM/Desktop/研一课程/2.2回归分析/回归作业”) #设定当前的工作目录 shuju=read.table(“shuju.txt”,header=T...,data=shuju[,-1])) #146.11 stepAIC(lm(y~,data=shuju[,-1])) #181.53 stepAIC(lm(y~x3,data=shuju...[,-1])) #204.33 stepAIC(lm(y~x4,data=shuju[,-1])) #172.52min stepAIC(lm(y~x5,data=shuju[,...stepAIC(lm(y~x4+x3,data=shuju[,-1])) #172.9 stepAIC(lm(y~x4+x5,data=shuju[,-1])) #173.71...”) #设定当前的工作目录 shuju=read.table(“shuju.txt”,header=T) shuju #读取数据 #采用AIC原则自动选择模型-后退法

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用R代码自动批量生成PPT

(shuju=c2,F=PF1[[1]]) p5=line_chart(shuju=c2,F=PF1[[2]]) p6=line_chart(shuju=c2,F=PF1[[3]]) #*~...shujushuju[F] N=ncol(shuju) for (i in 2:N) { shuju[,i]shuju[,i], 3)...shuju[,i]shuju[,i], 3) } nameshuju) xname<-name[1] shuju[,1]shuju[,1]) shujushuju,id=xname) shujusumshuju shuju[,1]shuju[,1...],shuju$sum) shujushuju[order(-shuju$sum),]#降序排列 pshuju, aes(x =shuju[,1], y =value

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盘点一个Python基础的问题

ku_shuju = {"小明":"1","小红":"2","小方":"3"} ku_shuju["小e"]="4" ku_shuju["小g"]="5" shu_ru=print(input("请输入...:")) if shu_ru in ku_shuju: print("你查询的数据" + str(shu_ru) + "如下") print(ku_shuju[shu_ru]) else...: print("你查询的结果没有") print("当下的数据有" + str(len(ku_shuju)) + "条") 二、实现过程这里【郑煜哲·Xiaopang】指出：没2啊

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动态迁移_动作迁移

概念在虚拟化环境中的迁移，又分为动态迁移，静态迁移，也有人称之为冷迁移和热迁移，或者离线迁移在线迁移；静态迁移和动态迁移的区别就是静态迁移明显有一段时间客户机的服务不可用，而动态迁移则没有明显的服务暂停时间...，静态迁移有两种1，是关闭客户机将其硬板镜像复制到另一台宿主机系统，然后回复启动起来，这种迁移不保留工作负载，2是，两台客户机公用一个存储系统，关闭一台客户机，防止其内存到另一台宿主机，这样做的方式是，...保存迁移前的负载迁移效率的衡量 1)整体的迁移时间：从源主机迁移操作系统开始，到客户机迁移到目主机并恢复起服务所花的时间 2）服务器停机时间：在迁移过程中，源主机和目的主机都处于不可用的状态，源主机服务已经停止...，目的主机还没有启动服务 3）对服务性能的影响：不仅包括迁移后客户机中应用程序性能的比较，还包括源主机性能是否下降迁移的应用场景 1）负载均衡：当一台为服务器的负载较高时，可以将其上运行的客户机动态迁移到负载低的主机...2）接触硬件依赖：当系统管理员需要在宿主机上添加硬件设备，可以把宿主机的应用暂时迁移到其他的客户机上，这样用户就感觉不到服务有任何暂停的问题 3）节约资源：当几台客户机的负载都较低的情况下，可以把应用都暂时迁移到一台客户机上

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C# DES (ECB模式) 加密解密 –单倍长「建议收藏」

str_in_data, string str_DES_KEY) //数据为十六进制 { try { byte[] shuju...keys = new byte[8]; for (int i = 0; i < 8; i++) { shuju...str_DES_KEY); desEncrypt.Key = keys; byte[] Buffer; Buffer = shuju...string Decrypt_DES16(string str_in_data, string str_DES_KEY)//数据和密钥为十六进制 { byte[] shuju...desDecrypt.Padding = System.Security.Cryptography.PaddingMode.None; byte[] Buffer = shuju

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串口数据读取和动态显示Tkinter+matplotlib+pyqtgraph（详细教程）

= [] shuju2 = [] shuju3 = [] shuju4 = [] shuju5 = [] historyLength = 0 historyLength2 = 0 def recv...(tmp2) shuju2.append(tmp3) shuju3.append(tmp4) shuju4.append(tmp5) shuju5...= shuju[1:] # 前移 shuju[-1] = tmp2 shuju2[:-1] = shuju2[1:] # 前移 shuju2[-1]...= tmp3 shuju3[:-1] = shuju3[1:] # 前移 shuju3[-1] = tmp4 shuju4[:-1] = shuju4[...1:] # 前移 shuju4[-1] = tmp5 shuju5[:-1] = shuju5[1:] # 前移 shuju5[-1] = tmp6

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nodejs模板引擎ejs

err,data){ // console.log(data.toString()) var template=data.toString(); var shuju...黄金搭档2012","reader":"854","date":"2012年"} ] } var html=ejs.render(template,shuju..."127.0.0.1"); 对于上面的案例简单总结一些,中间可以包含任意的js语句,但是在输出内容(纯数据的调用)的时候需要使用,这里的数据在案例中包含在shuju...这个变量中,总体调取的是new数组下面的对象,在调取数据的时候无需强调shuju下面的news,直接使用news.对象属性就行,因为在ejs处理的时候已经声明了shuju是调取的数据文件,而读取的ejs

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解析 Json 文档 PHP

file_get_contents() 首先 json_decode() 这个函数需要传递至少一个参数需要用 file_get_contents() 来把文件转换成字符串 $string = file_get_contents(＂shuJu.json...＂); 然后把字符串内容放到 json_decode() 参数 $shuJu = json_decode($string); 拿到结果 echo $shuJu->neiRong; // 结果就是内容...文件 shuJu.json { ＂neiRong＂:＂内容＂ }

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JSP学习笔记

void setShuju1(int shuju1) { this.shuju1 = shuju1; } public int getShuju2() { return shuju2; } public...void setShuju2(int shuju2) { this.shuju2 = shuju2; } public int getSum() { return shuju1 + shuju2; }...("shuju2")); %> 调用request获取数据并计算和显示： shuju1%>+shuju2%>= shuju1+shuju2%..., int shuju2) { super(); this.shuju1 = shuju1; this.shuju2 = shuju2; }...setShuju2(int shuju2) { this.shuju2 = shuju2; } public int sum(){ return shuju1

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kvm-虚拟机迁移(冷迁移&故障迁移)

：冷迁移，热迁移和故障迁移。...冷迁移，主要指的是虚拟机在处于关机状态下的迁移。热迁移则说的是虚拟机在运行中的迁移。故障迁移则说的是虚拟机所在节点故障以后触发的迁移。...由于为了演示热迁移，所以迁移将分两小节来讲解，本小节将主要介绍冷迁移和故障迁移。...那么故障迁移肯定是无法做到的，因为虚拟机因为机器故障已经失联，我们无法操作该虚拟机对应的文件和配置文件。冷迁移冷迁移是指在虚拟机关机的状态下进行的迁移。...前面说过，使用本地数据是没有办法故障迁移的，所以故障迁移的前提条件是镜像文件和配置文件都不保存在本地。

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群邮件钓鱼软件的简单分析并拿到后台

【wireshark图】抓包图可以看到，这个http请求中，shuju1代表snfn名称。...(然后name和pass，我初步猜测是用于区分是手下哪个小弟盗的，因为可以通过这个直接在网页中获取数据)shuju4是什么呢？既然没有看到有ftp相关的流量，调试中也没有发现。...使用010editor打开本地的snfn文件， 010editor 可以发现和流量包中shuju4字段的内容是一致的。即作者终于不使用ftp来传输文件了。那就需要别的思路了。.../www.sk408.com/muma/jianpanjilu.php" --data "name=123&pass=123&username=qwe&password=qwe&ip=2.2.2.2&shuju1...=123&shuju2=qwe&shuju3=qwe" --tamper=space2comment --random-agent --level 3 --dbs 数据库信息 web server operating

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CDH迁移 | CDHHDP迁移之路

兼容性兼容性，直接决定迁移成本。...星环科技TDH 1）TDH基础存储和计算组件兼容CDH/HDP，迁移成本低； 2）TDH提供迁移工具，数据一键迁移； 3）大量迁移成功案例，不存在迁移风险。...数据分片恢复或数据分片迁移时，需要消耗大量资源，数据恢复以及迁移过程中不能对外提供服务。当集群机器数量大幅增加时，故障发生频率大幅增加，扩展性低。...企业业务迁移成本高 •支持的存储过程编译技术主要是HPL兼容的语法比较有限•支持SQL 2003标准与存储过程，降低开发难度；兼容Teradata，Oracle，DB2等方言，方便业务平滑迁移，降低迁移成本...最终星环科技一期项目用TDH成功迁移了客户HDP集群，由于TDH对HDP的兼容性高，全部数据+业务迁移不到5个月时间（包含1个月并行运行测试）。

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数据迁移(2) - 如何快速迁移

摘要在上一篇中我们介绍了数据迁移的套路，但是没有介绍具体的方案，这篇着重介绍下具体的数据迁移方案一....设计目标设计一个数据迁移的方案，需要实现以下目标迁移速度 qps 需要达到1k，这样能保证1亿的数据能够在1~2天内跑完迁移qps可控迁移有可能对线上服务有影响，需要可动态调整qps 数据完整，...不丢失不能遗漏数据，虽然事后我们有数据校验的过程，但是设计数据迁移方案时，需要尽可能的包装数据不丢失。...进度可控迁移过程可中断，可重试。比如先迁移10分之一的数据，再继续来二. 架构设计数据迁移任务大致分为3个步骤，如下图所示 ?...因为有迁移速度的要求，我们将每个步骤进行分解，确保每个部分可以异步化，并发处理。这样可以提升速度。遍历数据完整遍历老的数据库。

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oracle导出dmp文件失败_oracle导出数据库dmp文件

xshell连接服务器 2)连接之后，执行命令 su – oracle 3)执行命令 imp shandong/shandong@10.121.55.19/db file=/data/dmp/shandong/shuju...-20180502/shuju2.dmp log=/data/dmp/shuju2.log full=y (如果报错：only a DBA can import a file exported by another

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账号迁移-迁移确认成功

最近几天在开通留言的功能，因为微信设定的在18年之后注册的个人号，没有留言功能，要想开通，只能通过账号迁移来实现（具体实现细节，感兴趣的可以找我私聊）。截止到昨天，账号算是迁移完毕。...等迁移结束，就迫不及待的登上后台看了看，还好诸位老朋友都在，在此再次感谢各位的厚爱。后续会接着分享Go技术相关的文章，欢迎大家与我交流啊~ ? ? ?

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安卓开发获取网页源码

} // 字节流数据转化成字符串 - 数据获取完成 String shuJu...ziJieLiuZuShuChuLiu.toString(); // 打印数据 Log.i("inputStream", "内容:" + shuJu...); } // 字节流数据转化成字符串 String shuJu...hander.sendMessage(message); // 打印数据 Log.i("inputStream", "内容:" + shuJu

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用mysqldump备份数据库时，要注意路径的问题。

如： # /usr/local/mysql/bin/mysqldump -uroot -p123456 shuju > shuju.sql; 记之以备后时之需。。。

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迁移学习中的负迁移：综述

今天介绍的是华中科技大学伍冬睿教授团队关于迁移学习中的负迁移领域进行的一个综述。...虽然这篇综述的主要内容讲述的是迁移学习与负迁移的研究进展，然而将迁移学习应用于脑机接口、脑电数据处理时也必须考虑到训练和测试样本往往来自不同分布的问题。...关于脑机接口中的迁移学习综述可以查看：《华中科技大学伍冬睿教授：非侵入式脑机接口中的迁移学习综述（2016-2020）》、《伍冬睿教授：脑机接口中迁移学习的完整流程》、《脑机接口中的流形嵌入知识迁移学习...当这些假设不满足时，负迁移就会产生，即使用源域的数据或知识反而会让学习性能变差，不如直接用目标域的数据进行训练，如下图所示： ? 可靠的迁移学习需要同时考虑3个问题：迁移什么？如何迁移？...何时迁移？然而大多数迁移学习研究只考虑了前2个问题。尽管负迁移是个很常见和严重的问题，人们也提出了很多克服负迁移的方法，但是目前并不存在关于负迁移的详尽的综述。

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拉姆达表达式分组_lomd表达式

Comparator.comparing(s -> ((Date) s.get("hfrq")))); } // List>>> shuju...= new ArrayList(); List shuju = new ArrayList(); for (Map.Entry map1= new HashMap(); map1.put((String)entry.getKey(),syDkKfslyxxJkVo); shuju.add

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