t检验可以解决单样本.两个样本时的均值比较问题,但是对于两个以上样本,就不能用t检验了,而要使用方差分析.t检验是借助t分布,方差分析是借助F分布,基于变异分解的思想进行. 在算法上,由于线性模型的引入,在SPSS中,方差分析在比较均值.一般线性模型菜单中都可以做. 在适用条件上,方差分析和两独立样本t检验一样,也分别是独立性.正态性.方差齐性. 方差检验的原假设是: n个样本均值相同或n个样本来自同一个总体或自变量对因变量没有影响 由于是两组以上样本进行分析,那么方差分析除了要说明多个样本均值

An example showing univariate feature selection. Noisy (non informative) features are added to the iris data and univariate feature selection(单因素特征选择) is applied. For each feature, we plot the p-values for the univariate feature selection and the cor

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rsync+inotify实时数据同步单目录实战   rsync+inotify实时数据同步单目录实战 inotify是一个强大的.细粒度的.异步的文件系统事件监控机制,linux内核从2.6.13起加入了inotify支持,通过inotify可以监控文件系统中添加.删除.修改.移动等各种事件,利用这个内核接口,第三方软件可以监控文件系统下文件的各种变化情况,而inotify-tools正是实施监控的软件. inotify配置是建立在rsync服务基础上的配置过程 操作系统 主机名 网卡eth0

一.Django项目的创建与介绍 ''' 安装Django #在cmd中输入pip3 #出现这个错误Fatal error in launcher: Unable to create process using '"' #可以直接用 python3 -m pip 代替 pip3 #这个问题是pip3 版本过低直接在cmd中执行 python3 -m pip install --upgrade pip 更新pip3 # 在指定解释器环境下安装django 1.11.9 # 在真实python3环境

group by 是在where 之后运行 在写单表查询语法的时候 应该把group by 写在 where 之后 执行顺序 1.先找到表 from 库.表名 2.按照where 约束条件 过滤你想要的记录 3.group by 进行分组 4.分完组以后 再进行相应的查询 分组查询:GROUP BY 一 什么是分组?为什么要分组? 分类一定要找大家都有一样的属性 #.首先明确一点:分组发生在where之后,即分组是基于where之后得到的记录而进行的 #.分组指的是:将所有记录按照某个相同字段进

前言: DQL数据库查询语言是我们在开发中最常使用的SQL,这一章总结了单表操作部分的常用查询方式 主要操作有:查询所有字段.查询指定字段.查询指定记录.带IN的关键字查询,范围查询,陪查询.查询空值 带AND的多条件查询.带OR的多条件查询,关键字DISTINCT,查询结果排序,分组查询.分页查询等 准备好数据测试表 mysql> select * from student; +------+----------+-------+----------+-------------+ | s_id

下面把角色分为两种,普通用户和管理员用户,至少对于普通用户来说,直接修改DB是不可取的,要有用户注册的功能,下面就开始进行用户注册的开发. 用户表 首先要想好用户注册的时候需要提供什么信息:用户名.密码.昵称.邮箱.生日.性别.自我介绍,下面就按照这些信息修改用户模型: class User(db.Model): __tablename__="users" id=db.Column(db.Integer,primary_key=True) username=db.Column(db.S

场景   ERP系统扫描输入货品编号到文本框后,触发写入记录到数据表格,并对数据进行渲染.   解决方案 通过发现回车或者换行符,则写入数据表格   代码 //监听文本框输入事件 $('#gidinput').bind('input propertychange', gidinputChangetemp); //根据输入写入数据 var value = $("#gidinput").val(); //获取输入框的值 var codenum = value.substr(value.le

背景:mysql数据库中有个日志表记录高达800多万,影响了mysql的正常业务访问,现需要清理三个月之前的所有数据,大概600多万(大概13G) 方法一:传统delete from xxx,传统,普通,效率底下,高数据清理容易搞垮数据库. 方法二:truncate,这个操作会把表中所有的数据给清除掉.(如果是要清空数据的话这个效率最高). 方法三:间接法.步骤如下: 1.创建t_req_log同结构的新表 t_req_log_new . create table  t_req_log_new

单表查询的语法 distinct 去重 SELECT 字段1,字段2... FROM 表名 库.表名 WHERE 条件 过滤 符合条件的 GROUP BY field 分组条件 HAVING 筛选 过滤 ORDER BY field 排序字段 LIMIT n 限制条数 ; select distinct 字段1,字段2 关键字的执行优先级(重点) 重点中的重点:关键字的执行优先级 from where group by having select distinct order by limit

select name,age from employee where id >7; 1.首先先找到表   from employee 2.表存在 mysql拿着约束条件  去表里 看依次匹配数据 符合这个条件不 如果匹配的数据 不符合 不应该丢给select 去打印数据 再去匹配第二条数据 匹配成功的数据 丢给select 处理  然后select 根据指定的字段 name,age 去打印数据 where会把整个记录走一遍

下面把角色分为两种,普通用户和管理员用户,至少对于普通用户来说,直接修改DB是不可取的,要有用户注册的功能,下面就开始进行用户注册的开发. 用户表 首先要想好用户注册的时候需要提供什么信息:用户名.密码.昵称.邮箱.生日.性别.自我介绍,下面就按照这些信息修改用户模型: class User(db.Model): __tablename__="users" id=db.Column(db.Integer,primary_key=True) username=db.Column(db.S

使用layui对单元格进行编辑并保存 先是要引入layui的JS和CSS 然后创建一个表格 而重要的是edit这个属性,只有使用了这个属性的一列数据表格才可以编辑,其余的都不可以进行编辑 然后使用layui的监听事件获取到数据 再声明1个全局变量用于装所在行的相关数据,当然我们需要的并不是所有的数据,而是加了edit这个属性的那一条数据, var data =obj.data var commodityName=data.CommodityName123obj是控制器返回给页面的值 commod

发现load data infile 插入数据时越来越慢,后来发现是因为创建表时有创建索引的动作. 把索引创建删除掉之后,导入很迅速,导入后再创建索引,效率果有提高.

一.配置环境 1 Django 连接数据库(MySQL) DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'xyz', 'USER':'root', 'PASSWORD':'root', 'HOST':'IP地址', 'PORT':3306, 'CHARSET':'utf8' } } 2 Django 默认用的是 mysqldb 改为用 pymysql 连接 import pymysql pymys

(function () { $('#text1').combobox({ url: 'http://localhost:5463/test/getComboJson' }) $('#text2').combobox({ url: 'http://localhost:5463/test/getComboJson' }) $('#text3').combobox({ url: 'http://localhost:5463/test/getComboJson' }) $('#text4').comb

创建数据库company create database company charset=utf8; use company; company.employee 员工id id int 姓名 emp_name varchar 性别 sex enum 年龄 age int 入职日期 hire_date date 岗位 post varchar 职位描述 post_comment varchar 薪水 salary double 办公室 office int 部门编号 depart_id int #