SPSS分析技术:二阶聚类分析:为什么出现大学生"裸贷"业务,因为放贷者知道贷款者还不起 今天将介绍一种智能聚类法,二阶聚类法,在开始介绍之前,先解答很多人在后台提出的一个疑问:那就是很多分析者发现,对同一套数据应用不同的聚类分析方法,其结果经常是不一致的,甚至完全不一样,到底哪个结果是"正确"的呢? 草堂君来解释一下:聚类分析在众多数据分析方法中,其应用范围和作用都是非常亮眼的表现,但是聚类分析与其它数据分析方法之间还有一个重要的区别,就是聚类分析是一种探索性的分

转帖自:http://www.tommstudio.com/ViewNews.aspx?ID=187http://hi.baidu.com/rarnu/blog/ 本文翻译自<美国优秀经理观念大全修订本> 我想现在没有什么比做一个软件工程师更能赚钱的了,当然了,明星除外.在美国,一个优秀的软件工程师,就算在一个平凡的岗位上,也能得到年薪50万(美元)以上的待遇.这绝对不是开玩笑,在北美曾有统计表明,一年内发放给软件工程师的工资以及各种福利,占去了全美净收入的2.4%,这是一个很大的数字. 我是

两个星期以前,就有读者强烈要求我写一篇 Java Stream 流的文章,我说市面上不是已经有很多了吗,结果你猜他怎么说:"就想看你写的啊!"你看你看,多么苍白的喜欢啊.那就"勉为其难"写一篇吧,嘻嘻. 单从"Stream"这个单词上来看,它似乎和 java.io 包下的 InputStream 和 OutputStream 有些关系.实际上呢,没毛关系.Java 8 新增的 Stream 是为了解放程序员操作集合(Collection)时的生产

本文原创并首发于公众号[Python猫],未经授权,请勿转载. 原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/5hpFDgjCpfb0O1Jg-ycACw 熟悉 "Python猫" 的读者应该知道,猫哥我发布的所有文章都使用了极具特色的配图--原创文章使用猫图,转载文章使用狗图,极少例外. 这几天,我在用 Github page + hexo 搭建个人网站,为了延续风格,就想把配图与文章一起迁移过去.这时候就出现了一个难题:我所用的图片都是高清大图,放到网站上就严重拖

由于公司想把部份业务迁到windowsazure,主要是应用winodwsazure的存储;在方案中为了体现存储的可靠性所以对winodwsazure存储进行了一系列的测试.但在读取压力测试环节中发现间歇性出现文件读取延时的情况,由于自己在编写测试应用方面比较善长(年长的农码),所以把问题归根于winodwsazure的存储上.经过和MS技术多次交流和帮助下才把问题明确下来,虽然问题不是程序代码产生,但和测试方法构建的测试数据有着关系.下面分享一下个测试过程. 目标 公司希望把网站存储的一些资源

“让我们面对它:总的来说数学是不容易的,但当你征服了问题,并达到新的理解高度,这就是它给你的回报.” ——Danica McKellar 数学是很难的科学,但因为它是科学家用数学来解释宇宙的语言,我们无可避免的要学习它.看看下面的这些 GIF 动图,它们提供了视觉的方式来帮助你理解各种数学技巧. 1.椭圆的画法 2.杨辉三角问题(Pascal triangles)解法 3.使用“FOIL”轻松的解决二项式乘法 4.对数解法技巧 5.矩阵转置的技巧 6.勾股定理 7.多边形的外角之和总是等于 36

前几天有个小伙伴加我之后问了下面的这个问题.我看到后是一脸懵逼的状态,jcombobox?实话说,我已经完全忘了在Java中还有这么个东西. 在网上一番搜索后,才发现原来它是 swing 中的下拉列表组件.swing 又是什么呢?swing 和 awt 一样,都是Java语言中用来做图形化的工具,而 swing 和 awt 早在很多年前就不用了,为什么?因为它丑,做出来的东西巨丑无比. 下面放两张分别用 swing 和 h5 做的下拉框,来直观感受一下. 后来又跟几位同学了解了一番情况,才发现很

这样就可以用其它语言来无限扩展它的功能了,比如golang,比如Delphi

//其实题目中f[n]的值可理解为存在多少个整数对使a*b<=n #include<cstdio> #define N 1007 #define maxn 1000005 using namespace std; int f[maxn]; void Procede(int n)//预处理 { ;i<maxn;i++){ for(int j=i;j<maxn;j+=i){ f[j]++; } } //此时f[n]理解为表示n的约数的个数,亦可以理解为表示存在多少对整数对(a,b

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原文发布时间为:2009-06-13 -- 来源于本人的百度文章 [由搬家工具导入] VS2008 太强大了。。。继续学习。。。。现在微软的某些强大功能也是针对 VS2008了。。。所以。。必须得装上 VS2008 去学习 MVC 去学习 LINQ 。。这样才能进步！！o(∩_∩)o...哈哈，下面转载一段。。。。 其它各版本的如Visual Studio 2008 Team Suite也都有正式版的,和这个一样都是90天试用. 注册或是破解很简单，有两种方法： 1. 安装完90天试用版后，在“

Centrifugo 是一个用 Golang 实现的基于 Websocket 或者 SockJS 的实时通信平台.https://www.oschina.net/p/centrifugalrpcx是一个类似阿里巴巴 Dubbo 和微博 Motan 的分布式的RPC服务框架,基于Golang net/rpc实现.https://www.oschina.net/p/rpcxTraefɪk 是一个新型的http反向代理.负载均衡软件,能轻易的部署微服务. 它支持多种后端 (Docker, Swarm,

C. Vus the Cossack and Strings Vus the Cossack has two binary strings, that is, strings that consist only of "0" and "1". We call these strings aa and bb. It is known that |b|≤|a||b|≤|a|, that is, the length of bb is at most the length

大家都知道,在 Spring 框架中事件和监听无处不在,打通了 Spring 框架的任督二脉,事件和监听也是 Spring 框架必学的核心知识之一. 一般来说,我们很少会使用到应用程序事件,但我们也不要忘了它们的存在,比如说在 Spring 框架内部都使用了各种不同的事件来处理不同的任务. 毫无疑问,在 Spring Boot 框架中,事件和监听也得到了发扬光大,除了常用的 Spring Framework 事件(例如:ContextRefreshedEvent)之外,Spring Boot 在

一.背景汽车导航作为ToB业务,需要满足不同汽车厂商在功能和风格上体现各自特色的需求.针对这种情况,传统的UI开发方式,基本上是一对一的特别定制.但是这种方式动辄就要500~600人日的工作量投入,成为业务发展的重要瓶颈.因此,能够对导航UI进行快速定制开发,成为汽车导航业务UI开发的必解课题. 高德地图技术团队希望打造一套快速精准的UI解决方案,通过自动化的方式生产UI代码,解放研发生产力的同时满足客户需求. 二.方案调研为了避免重复造轮子,我们调研了行业上现有的UI自动化生成方案.主要分为两

Atitit.研发团队的管理原则---立长不立贤与按资排辈原则 1. 组织任命原则概述1 2. 历史的角度看,大部分组织使用的立长不立贤原则1 3. 论资排辈 立长不立贤原则1 3.1. 资格和辈分是硬指标,不容易争议,能够持久.2 3.2. 权力的轮流坐庄,实现一定的管理民主化2 4. 选贤任能模式属于补充原则2 5. 无为而治 抽签大法(这个也可以作为补充原则)3 6. 管理的权利分散民主化原则3 6.1. 2.2. 管理问题的解决------分权制衡-最高七大组织机构3 6.1.1. 2.

    “上市之后,我回答得最多的两句话:一句是运气好:另一句是有好运气要好好地使用它.” 5月18日,暴风科技上市55天后,首享科技大厦办公室里,暴风科技CEO冯鑫这样对我说. 在经历了36个涨停之后,接下来暴风科技靠什么支撑300亿市值? 冯鑫给出的答案是:从一家网络视频企业全面转型成为DT(Data Technology)时代的互联网娱乐平台. 他说,这是自己在上市后,回到山西老家闭关十多天后思考的结果.他称:“DT大娱乐”与以往战略最大的不同点在于,从以“我”为中心转变为以用户大数据.用

循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍    这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的理解.   循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Proce

目录 1 什么是RNNs 2 RNNs能干什么 2.1 语言模型与文本生成Language Modeling and Generating Text 2.2 机器翻译Machine Translation 2.3 语音识别Speech Recognition 2.4 图像描述生成 Generating Image Descriptions 3 如何训练RNNs 4 RNNs扩展和改进模型 4.1 Simple RNNsSRNs2 4.2 Bidirectional RNNs3 4.3 DeepB

原文地址: http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/48636251# 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Networks)介绍    这篇文章很多内容是参考:http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/,在这篇文章中,加入了一些新的内容与一些自己的理解.   循环神经网