修改配置文件:(base用来放初始化环境.prod用来放生产配置环境) [root@super65 ~]# vim /etc/salt/master [root@super65 ~]# mkdir -p /srv/salt/{base,prod}[root@super65 ~]# mkdir -p /srv/pillar/{base,prod}[root@super65 ~]# /etc/init.d/salt-master restartStopping salt-master daemon:…

(热死你)Resin https ssl Linux 配置,实战可用 一.配置resin 1.在resin服务器中创建目录keys文件和openssl.conf,格式内容如下: #先复制以下的内容: [ req ] default_bits = 1024 distinguished_name= req_distinguished_name [req_distinguished_name ] C = 2 letterCountry Code, for example US C_default =…

centos7.1下 ZooKeeper 集群安装配置+Python实战范例 下载:http://apache.fayea.com/zookeeper/zookeeper-3.4.9/zookeeper-3.4.9.tar.gz 解压: tar zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz -C /opt/ 改名:cd /opt/ && mv zookeeper-3.4.9 zookeeper && cd zookeeper  建立 data目录  mkdir d…

<Go语言实战>中文版pdf 百度网盘: https://pan.baidu.com/s/1kr-gMzaPAn8BFZG0P24Oiw 提取码: r6rt 书籍源码:https://github.com/goinaction/code 读后感:中文版只有240页,如果读者有其他编程语言的基础,那这是很好的一本入门书籍.我之前接触并使用过几种编程语言,Go语言给我的感觉是将C这种底层语言的高性能和Python这种高级语言的简洁结合在一起了.在我接触的语言中,Go语言的概念和内置关键字是最少的,…

SpringCloud配置中心实战 1.统一配置中心(Config) 1.1 Spring项目配置加载顺序 1.2 配置规则详解 1.3 Git仓库配置 1.3.1 使用占位符 1.3.2 模式匹配 1.3.3 搜索目录 2.配置中心服务端 2.1 pom.xml 2.2 启动类Application 2.3 配置application.yml 3.配置中心客户端 3.1 pom.xml 3.2 bootstrap.yml 多环境 4.动态刷新配置 部分优质内容来源: 简书:CD826:Spri…

R 语言实战(第二版) part 4 高级方法 -------------第13章 广义线性模型------------------ #前面分析了线性模型中的回归和方差分析,前提都是假设因变量服从正态分布 #广义线性模型对非正态因变量的分析进行扩展:如类别型变量.计数型变量(非负有限值) #glm函数,对于类别型因变量用logistic回归,计数型因变量用泊松回归 #模型参数估计的推导依据的是最大似然估计(最大可能性估计),而非最小二乘法 #1.logistic回归 library(AER) d…

R 语言实战(第二版) part 3 中级方法 -------------第8章 回归------------------ #概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法 #最常用:OLS--普通最小二乘回归法,包括简单线性回归.多项式回归.多元线性回归 #过程:拟合OLS回归模型-->评价拟合优度-->假设检验-->选择模型 #OLS回归 #目标:减少因变量的真实值和预测值的差值来获得模型参数(截距和斜率),即使得残差平方和最小 #数据需满足:正态性.独立性.线性…

R 语言实战(第二版) part 2 基本方法 -------------第6章 基本图形------------------ #1.条形图 #一般是类别型(离散)变量 library(vcd) help(Arthritis) #类风湿性关节炎新疗法研究结果 head(Arthritis) count <- table(Arthritis$Improved) barplot(count,main="simple bar plot",xlab = "improvement…

R 语言实战(第二版) part 5-2 技能拓展 ----------第21章创建包-------------------------- #包是一套函数.文档和数据的合集,以一种标准的格式保存 #1.测试npar包.进行非参组间比较 pkg <- "npar_1.0.tar.gz" loc <- "http://www.statmethods.net/RiA" url <- paste(loc,pkg,sep = "/") d…

入门书籍:R语言实战 进度:1-4章 摘要: 1)实用的包 forecast:用于做时间序列预测的,有auto.arima函数 RODBC:可以用来读取excel文件.但据说R对csv格式适应更加良好,相应的导入导出均较为方便(read.table, write等) reshape:目前用到rename函数,可以方便的对数据变量重命名 fCalendar:在日期输入处提及,据说对日期运算有奇效,但无具体示例.同理如lubridate sqldf:在数据选取处提及,可代替subset以及各种whe…

本文对应<R语言实战>第6章:基本图形:第7章:基本统计分析 ================================================================================================================================================== 本章讨论的图形,主要用于分析数据前,对数据的初步掌握.想要对数据有一个初步的印象,最好的方式就是观察它,也就是将数据可视化.在这个过程中,我们…

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE…

本文对应<R语言实战>前3章,因为里面大部分内容已经比较熟悉,所以在这里只是起一个索引的作用. 第1章       R语言介绍 获取帮助函数 help(), ? 查看函数帮助 example() 使用函数示例 vignette() 列出vignette文档 vignette("svmdoc") 打开对应文档 管理工作空间 getwd() 显示当前工作目录 setwd("mydirectory") 修改当前工作目录为mydirectory rm(objec…

Swift语言实战晋级基本信息作者: 老镇 丛书名: 爱上Swift出版社:人民邮电出版社ISBN:9787115378804上架时间:2014-12-26出版日期:2015 年1月开本:16开页码:448版次:1-1   内容简介    计算机书籍<Swift语言实战晋级>主要通过大量实例来讲解Swift语言在软件开发中的实际应用方法.本书共9章,前2章快速讲述Swift的基础内容,即开发环境的搭建和Swift的基础语法.由于本书是晋级篇,故不再大篇幅讲解基础内容.第3~6章以UIKit控件…

9.9 移除场景之外的平台 用为平台是源源不断的产生的,如果不注意销毁,平台就将越积越多,虽然在游戏场景中看不到.几十个还看不出问题,那几万个呢?几百万个呢? 所以我们来看看怎么移除平台,那什么样的平台需要移除呢?又如何移除呢?之前我们也说过,当平台完全移除游戏场景的时候就可以进行移除操作了.需要做两个操作,1从平台工厂类中移除,2从平台数组中移除. 而且,因为平台是一个接一个出现的,所以我们不需要每次都遍历平台数组去对每个平台都做判断.只需要对最左边也就是第一个平台做这种检测就可以了.这种检测…

在上个小节,我们完成了平台的产生.那么我们来实现一下让平台移动.平台的移动,我们只需要在平台工厂类中写好移动的方法,然后在GameScene类中统一控制就行了. 在GameScene类中,有个update方法会每隔一定的时间调用,用来控制平台的移动再适合不过了. 首先,我们在GameScene类中定义一个移动速度: //移动速度 var moveSpeed:CGFloat = 15 然后在update方法方法中调用平台工厂类的移动方法: override func update(currentT…

在游戏中,有很多分来飞去的平台,这个平台长短不一.如果每种长度都去创建一张图片那是比较繁琐的事情.实际上,我们只用到3张图.分别是平台的,平台的中间部分,平台的右边.关键是平台的中间部分,两张中间部分放在一起能够很好地衔接起来,这样只要增加中间部分的数量就能创建不同长度的平台.那这种图片该怎么制作呢?我们先找一张平台的完整图 然后切出中间部分. 这时候,我们能够发现,两块中间部分能够无缝的拼在一起.那么我们就把它拼起来.而拼起来的这块中间部分,我们再整体复制一块,发现不用翻转就能无缝拼接了,这样…

之前我们学会了跑的动作,现在我们可以利用同样的方法来实现了跳和打滚的动画. …… class Panda : SKSpriteNode { …… //跳的纹理集合 let jumpAtlas = SKTextureAtlas(named: "jump.atlas") //存储跳的文理的数组 let jumpFrames = [SKTexture](); //打滚的文理集合 let rollAtlas = SKTextureAtlas(named: "roll.atlas&qu…

一个静态的熊猫明显不能满足我们的欲望,接下来我们就让熊猫跑起来.序列帧动画的原理就是不停的切换不同的图片.当我们将一张一张的切换Panda类的跑动文理后,熊猫就跑起来了.那么首先我们需要一个数组常量来储存跑动动画文理,还有一个变量来记录熊猫当前的动作状态. let runFrames = [SKTexture]() //动作状态,默认值为枚举中的跑 var status = Status.run 然后我们通过for循环获取跑动动画的所有文理存入runFrames中.由于我们使用了SKTextur…

当我们创建好项目文件后我们就可以开始一步一步的按照我们之前列入的清单来编写我们的游戏.现在就让我们来创建一个熊猫这个类Panda.swift.我们将采取分解的方式,一步一步的完成Panda.swift的编写 首先,我们要导入SpriteKit框架 import SpriteKit 接着我们创建一个枚举值,用来记录熊猫的不同状态,分别是跑,跳,二段跳,打滚. enum Status:Int{ case run=1,jump,jump2,roll; } 注意: 在Swift中,当给枚举的首个名称设置…

学习目标 一.进一步学习Swift的游戏制作 二.掌握SKNode,SKSpriteNode的运用 三.了解SpriteKit的物理系统 四.掌握动作(SKAction)的运用 在这一章,我们要通过制作跑酷熊猫这个游戏来进一步学习Swift的游戏开发.首先我们要知道自己将要编写的是一个什么样的游戏.先来看一下游戏截图. 跑酷熊猫是一个跑酷类的游戏.我们将操控熊猫这个胖纸施展轻功,在或长或短的平台上飞奔,同时还要收集小苹果.跑的越远,收集的苹果越多,成就越高.不小心掉落平台,游戏就失败.那么做这样…

本文对应<R语言实战>第8章:回归 回归是一个广义的概念,通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量或解释变量)来预测响应变量(也称因变量.效标变量或结果变量)的方法.通常,回归分析可以用来挑选与相应变量相关的解释变量,可以描述两者的关系,也可以生成一个等式,通过解释变量来预测响应变量. 回归分析的各种变体 回归类型 用途 简单线性 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量 多项式 用一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量,模型的关系是n阶多项式 多元线性 用两个或多个量化的解释变量预测一个…

本文对应<R语言实战>第9章:方差分析:第10章:功效分析 ==================================================================== 方差分析: 回归分析是通过量化的预测变量来预测量化的响应变量,而解释变量里含有名义型或有序型因子变量时,我们关注的重点通常会从预测转向组别差异的分析,这种分析方法就是方差分析(ANOVA).因变量不只一个时,称为多元方差分析(MANOVA).有协变量时,称为协方差分析(ANCOVA)或多元协方差分析…

从今天开始接触R语言,主要参考的书籍是<R语言实战>. 1.安装R语言程序 Windows:http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/ Linux:apt-get install r-base 我用的是Windows下的R 2.开始第一个小的实例 用R的函数来计算婴儿的平均体重.标准差.相关度 数据 命令 从结果中可以看到平均体重是7.06,标准差2.077498,相关度0.9075655 R中使用<-来代替其他编程语言中的等号. 图形化显示!!! 输入demo(gr…

<数据挖掘:R语言实战> 基本信息 作者: 黄文    王正林 丛书名: 大数据时代的R语言 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121231223 上架时间:2014-6-6 出版日期:2014 年6月 开本:16开 页码:292 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设计 > 综合 > 高级程序语言设计 更多关于>>><数据挖掘:R语言实战> 内容简介 书籍 计算机书籍 数据挖掘技术是当下大数据时代最关键的技术,其应用领域及前景…

本文对应<R语言实战>第15章:处理缺失数据的高级方法 本文仅在书的基础上进行简单阐述,更加详细的缺失数据问题研究将会单独写一篇文章. 处理缺失值的一般步骤: 识别缺失数据: 检查导致数据缺失的原因: 删除包含缺失值的实例或用合理的数值代替(插补)缺失值. 缺失数据的分类: 完全随机缺失(MCAR):某变量的缺失数据与其他任何观测或未观测的变量都不相关: 随机缺失(MAR):某变量上的缺失数据与其他观测变量相关,与它自己的未观测值不相关: 非随机缺失(NMAR):不属于MCAR或MAR的变量.…

本文对应<R语言实战>第14章:主成分和因子分析 主成分分析(PCA)是一种数据降维技巧,它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量,这些无关变量成为主成分. 探索性因子分析(EFA)是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法.通过寻找一组更小的.潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的.显式的变量间的关系. 这两种方法都需要大样本来支撑稳定的结果,但是多大是足够的也是一个复杂的问题.目前,数据分析师常使用经验法则:因子分析需要5~10倍于变量数的样本数.另外有研究表明,所需样本量依赖于因子数目.与…

本文对应<R语言实战>第13章:广义线性模型 广义线性模型扩展了线性模型的框架,包含了非正态因变量的分析. 两种流行模型:Logistic回归(因变量为类别型)和泊松回归(因变量为计数型) glm()函数的参数 分布族 默认的连接函数 binomial (link = “logit”) gaussian (link = “identity”) gamma (link = “inverse”) inverse.gaussian (link = “1/mu^2”) poisson (link =…

本文对应<R语言实战>第11章:中级绘图:第16章:高级图形进阶 基础图形一章,侧重展示单类别型或连续型变量的分布情况:中级绘图一章,侧重展示双变量间关系(二元关系)和多变量间关系(多元关系)的绘图:高级绘图进阶一章介绍四种图形系统,主要介绍lattice和ggplot2包. ========================================================================= 散点图: 主要内容:把多个散点图组合起来形成一个散点图矩阵,以便可以同时…

本文对应<R语言实战>第12章:重抽样与自助法 之前学习的基本统计分析.回归分析.方差分析,是假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布,进而进行的假设检验和总体参数的置信区间估计等方法.但在许多实际情况中统计假设并不一定满足,比如抽样于未知或混合分布.样本量过小.存在离群点.基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况,这时基于随机化和重抽样的统计方法就可派上用场. 本章探究两种应用广泛的依据随机化思想的统计方法:置换检验和自助法. ================…