1.glmfit() 功能:构建一个广义线性回归模型. 使用格式:b=glmfit(X,y,distr),根据属性数据X以及每个记录对应的类别数据y构建一个线性回归模型,distr可取值为:binomial.gamma.inverse gaussian.normal(默认值)和poisson,分别代表不同类型的回归模型. 2.patternnet() 功能:构建一个模式识别神经网络. 模式识别神经网络是一个前馈神经网络,通过对已知含有标签的数据进行训练得到神经网络模型,从而可以对新的不含标签的数

1.ajax调用接口获取数据 function getCityData() { var date1 = $('#datetimepicker1').val(); var date2 = $('#datetimepicker2').val(); var params = { 'date1': date1, 'date2': date2, 'city': '荣成','type':type}; $.getJSON('http://127.0.0.1:8081/rcforeInterface/rest/

网上有很多的文章教怎么配置MySQL服务器,但考虑到服务器硬件配置的不同,具体应用的差别,那些文章的做法只能作为初步设置参考,我们需要根据自己的情况进行配置优化,好的做法是MySQL服务器稳定运行了一段时间后运行,根据服务器的”状态”进行优化. 打开慢查询方法:其实打开mysql的慢查询日志很简单,只需要在mysql的配置文件里(windows系统是my.ini,linux系统是my.cnf)的[mysqld]下面加上如下代码: log-slow-queries = /usr/local/mys

网上有很多的文章教怎么配置MySQL服务器,但考虑到服务器硬件配置的不同,具体应用的差别,那些文章的做法只能作为初步设置参考,我们需要根据自己的情况进行配置优化,好的做法是MySQL服务器稳定运行了一段时间后运行,根据服务器的”状态”进行优化. 打开慢查询方法:其实打开mysql的慢查询日志很简单,只需要在mysql的配置文件里(windows系统是my.ini,linux系统是my.cnf)的[mysqld]下面加上如下代码: log-slow-queries = /usr/local/mys

1:照常先来几张图 看效果  2:首先 看官方文档 我把echart官方的例子给扒下来并整理了得出如下效果 上 案例图和代码 效果图 : 代码: <style type="text/css">     #c_chart {         width: 100%;         height: 600px;     } </style> <!-- ECharts单文件引入 --> <script type="text/javascr

首先让我们来看看IIS里面的这2个数字:最大并发连接数,队列长度.先说这2个数字在哪里看. 最大并发连接数:在IIS中选中一个网站,右键网站名称,在右键菜单中找到并点击[管理网站]->[高级设置].打开对话框如下图: 队列长度:在IIS中选中[应用程序池],在应用程序池列表中,右键你想查看的,在右键菜单中选择[高级设置].打开如下对话框: 这两个数字表面上看是影响我们站点的并发处理能力的,但是具体是如何影响一个网站的并发处理能力的呢?要完全理解IIS的并发处理能力,除了这2个数字,实际上还有一个

随着企业的信息化能力越来越强,商业智能(BI)对他们而言已不仅仅是数据展现的工具.商业智能必须能够与企业的业务流程相联系,做企业随需随用的“战略军师”.“BI领导驾驶舱”的出现无疑顺应了BI的发展趋势,同时也为企业高层打造了一个虚拟的办公场景. BI领导驾驶舱是一个为企业高层提供的“一站式”决策支持的管理信息中心系统.它以驾驶舱的形式,通过各种常见的图表(速度表.柱形图.环形图.预警雷达等)形象标示企业运行的关键指标(KPI), 支持“钻取式查询”,可以实现对指标的逐层细化.深化分析,将采集的数

同样可参考: http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5889419 http://wenku.baidu.com/link?url=pEBtVQFzTx0I9T9vr01WS6_NmOY7EylNwa-suKpx3ab1YZfL4QvYsPt2chXyvXOvU3bBa_CrTOaZ0QV_KmcMCmTrqXvZQNKy-cLHQ8J2Y0q 转自:https://www.douban.com/note/267043565/ 测量相关程度的相关系

1.1 Hotelling T2检验 Hotelling T2检验是一种常用多变量检验方法,是单变量检验的自然推广,常用于两组均向量的比较. 设两个含量分析为n,m的样本来自具有公共协方差阵的q维正态分布N(μ1,∑),N(μ2,∑),欲检验 H0:μ1=μ2 H1:μ1≠μ2 分别计算出两样本每个变量的均值构成的均向量X.Y及合并的组内协方差阵S,则统计量T2为 其中,S=(Lx+Ly)/(n+m-2),为合并协方差矩阵,分别为两样本的离差阵,即: 求得T2后,可查相应界值表得到P值,从而作出

雷达图的作用 雷达图是专门用来进行多指标体系比较分析的专业图表.从雷达图中可以看出指标的实际值与参照值的偏离程度,从而为分析者提供有益的信息.雷达图一般用于成绩展示.效果对比量化.多维数据对比等等,只要有前后2组3项以上数据均可制作雷达图,其展示效果非常直观,而且图像清晰耐看,而且通过EXCEL 2007(含)以上版本制作的雷达图非常漂亮,而且还可个性美化. 文中的雷达图只是方便以后记忆,故不详,具体细节没有截图保存,详细了解的,请自行百度

池(Pool)技术在一定程度上可以明显优化服务器应用程序的性能,提高程序执行效率和降低系统资源开销.这里所说的池是一种广义上的池,比如数据库连接池.线程池.内存池.对象池等.其中,对象池可以看成保存对象的容器,在进程初始化时创建一定数量的对象.需要时直接从池中取出一个空闲对象,用完后并不直接释放掉对象,而是再放到对象池中以方便下一次对象请求可以直接复用.其他几种池的设计思想也是如此,池技术的优势是,可以消除对象创建所带来的延迟,从而提高系统的性能. 要了解Java连接池我们先要了解数据库连接池(

门店 车销 批发送货 商超 快销专用扫描打印开单手持PDA移动销售管理系统的详细介绍 一. 以PDA等移动终端为媒介,随时随地掌握门店信息. 二. 后台集成了数据统计.多指标分析.销售.库存.会员管理等功能,系统采用插入式设计,可以随时升级系统功能,随时满足您的需求. 移动POS开单管理系统,开创了销售管理信息化先河.企业员工可通过PDA等移动终端随时上传销售信息,管理者更可以随时随地实现对销售数据的实时掌握.订单情况的实时上报.库存实时查询.销售数据的统计.客户信息管理与跟踪服务等,能更好地为

相比dplyr包,data.table包能够更大程度地提高数据的处理速度,这里就简单介绍一下data.tale包的使用方法. data.table:用于快速处理大数据集的哦 数据的读取 data.table包中数据读取的函数:fread() data.table的创建 library(data.table) DT = data.table(x=rep(c("a","b","c"),each=3), y=c(1,3,6), v=1:9) DT #

LR工具使用之结果分析 1.启动loadrunner第三个控件Analysis分析测试结果.

============================================================== This aritcle came from here ==================================================================== http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b59de070100ehl7.html 最近一直在做相关推荐方面的研究与应用工作,召回率与准确率这两个概念偶尔会遇

以下内容转自:http://blog.csdn.net/oscar999/article/details/7918385 ---------------------------分割线-------------------------------------- 一. 简述 可以用于监视CPU使用率.内存使用率.硬盘读写速度.网络速度等. Perfmon提供了图表化的系统性能实时监视器.性能日志和警报管理,系统的性能日志可定义为二进制文件.文本文件.SQLSERVER表记录等方式,可以很方便地使用第

一.第一种理解 相对熵(relative entropy)又称为KL散度(Kullback–Leibler divergence,简称KLD),信息散度(information divergence),信息增益(information gain).  KL散度是两个概率分布P和Q差别的非对称性的度量. KL散度是用来度量使用基于Q的编码来编码来自P的样本平均所需的额外的比特个数. 典型情况下,P表示数据的真实分布,Q表示数据的理论分布,模型分布,或P的近似分布. 根据shannon的信息论,给定

一.Web浏览使用插件 1.Adblock Plus广告拦截插件:能够自动拦截很多弹出广告,同时支持右键拦截指定信息 2.惠惠购物助手支持各大购物网站商品实时价格比较,非常棒的网站购物利器,插件下载地址:http://zhushou.huihui.cn/ 3.火狐通行证火狐账号信息登录.认证.同步,无缝访问各Mozilla网站.社区:同时支持同步账户书签.收藏等 4.Menu Editor右键菜单编辑插件,定制鼠标右键菜单项,支持增加需要,删除多余. 5.Foxtab3d标签页展示效果,效果奇炫

恒天云技术分享系列:http://www.hengtianyun.com/download-show-id-14.html 概述 本性能测试报告将详细陈述各虚拟化平台基准性能测试的主要结论和详细结果.整个测试过程采用典型的基准测试工具集,来评估系统各项指标.以下部分我们将针对不同的测试目标,概述系统的性能表现情况,同时将罗列观察到的重要性能相关的现象.对于确定性的问题,我们也给出合理的风险评估和建议.本次将针对各虚拟化平台的CPU.内存.磁盘和网络等指标进行基准测试,使用的工具集为:unixbe

最近公司项目的服务器出现了性能问题,关于iis负载过大,当客户问到最大连接数相关问题造成很萌的感觉,就查了相关资料: 首先让我们来看看IIS里面的这2个数字:最大并发连接数,队列长度.先说这2个数字在哪里看. 最大并发连接数:在IIS中选中一个网站,右键网站名称,在右键菜单中找到并点击[管理网站]->[高级设置].打开对话框如下图: 队列长度:在IIS中选中[应用程序池],在应用程序池列表中,右键你想查看的,在右键菜单中选择[高级设置].打开如下对话框: 这两个数字表面上看是影响我们站点的并发处

前言 上篇文章中讲到,在智能电网的控制与管理侧中,数据的分析和挖掘.可视化等工作属于核心环节.除此之外,二次侧中需要对数据进行采集,数据共享平台的搭建显然也涉及到数据的管理.那么在智能电网领域中,数据工程到底是如何实施的呢? 本文将以IBM的Itelligent Utility Network产品为例阐述智能电网中的数据工程,它是IBM声称传统电网向智能电网转变的整体方案(看过上篇文章的童鞋想必会清楚这样的说法是片面狭隘的,它只能算是智能电网中的数据工程). 另一方面,如今是一个数据爆炸的时代,