验证性因子分析,是用于测量因子与测量项(量表题项)之间的对应关系是否与研究者预测保持一致的一种研究方法.尽管因子分析适合任何学科使用,但以社会科学居多. 目前有很多软件都可以非常便利地实现验证性因子分析,本文将基于SPSSAU系统进行说明. 验证性因子分析 Step1:因子分析类型 因子分析可分为两种类型:探索性因子分析(EFA)和验证性因子分析(CFA). 探索性因子分析,主要用于浓缩测量项,将所有题项浓缩提取成几个概括性因子,达到减少分析次数,减少重复信息的目的. 验证性因子分析与探索性因子

Responder and Control Protocol 1.Responder内嵌在思科目标路由器中的一个组件,用来对IP SLA请求包做应答,通过对应达包添加时间戳属性,以提高测量计算的准确性.只有Cisco厂家的路由器才能作为Cisco IP Sla的Responder. 2.Control Protocol   Cisco IP Sla 利用Control message通知Responder需要监听指定端口.一旦Responder收到带有指定端口属性的Control message

原翻译链接:https://github.com/xufei/Make-Your-Own-AngularJS/edit/master/01.md 原文链接:http://teropa.info/blog/2013/11/03/make-your-own-angular-part-1-scopes-and-digest.html Angular是一个成熟和强大的JavaScript框架.它也是一个比较庞大的框架,在熟练掌握之前,需要领会它提出的很多新概念.很多Web开发人员涌向Angular,有不

数据变形 IO(二)中,我们已经将原始数据缓冲至Datum,Datum又存入了生产者缓冲区,不过,这离消费,还早得很呢. 在消费(使用)之前,最重要的一步,就是数据变形. ImageNet ImageNet提供的数据相当Raw,不仅图像尺寸不一,ROI焦点内容比例也不一,如图: [Krizhevsky12]给出了CNN打ImageNet的基本预处理,非常经典的" Random 256-224 Crop",即: 首先,对图片进行统一的缩放,无视宽高比,统一缩放成256*256(可利用Op

文章转自:http://www.ituring.com.cn/article/39865 构建自己的AngularJS,第一部分:Scope和Digest 原文链接:http://teropa.info/blog/2013/11/03/make-your-own-angular-part-1-scopes-and-digest.html Angular是一个成熟和强大的JavaScript框架.它也是一个比较庞大的框架,在熟练掌握之前,需要领会它提出的很多新概念.很多Web开发人员涌向Angul

我们知道主成分分析是一种降维方法,但是其本质上只是一种矩阵变换的过程,提取出来的主成分并不都具有实际含义,而这种含义往往是我们所需要的,接下来的因子分析可以解决这个问题 因子分析可以看做是主成分分析的推广,而主成分分析也可以看做是因子分析中提取因子的一种方法,二者很多时候非常相像,但是也有一些不同,二者最直接的不同是主成分分析的结果唯一的,但是因子分析不是,因此我们可以通过因子旋转,对因子载荷做进一步简化,使每个因子都有明确的实际意义,这也是评价因子分析最终是否成功的关键. 主成分分析对于数据并

转自:http://lyxh-2003.iteye.com/blog/434014 这是大科学家Richard Hamming的著名讲演,于1986年在贝尔通讯研究中心给200多名Bellcore的科学家们所做.在google上一搜,还未见中文翻译.在享受到Hamming闪耀的智慧的同时,禁不住要把它译成中文,让更多的只学了法语.德语.和柬埔寨语还未来得及学英语的同胞可以分享.思维是独特的,任何人的翻译都加上了译者的“思想”.所以,要知道Hamming到底讲的什么,请看原文.要看我是如何听Ham

第一题: 题目大意: 求由N个1,M个0组成的排列的个数,要求在排列的任意一个前缀中,1的个数不少于0的个数.N,M<=5000. 解题过程: 1.看到N,M的范围就明确肯定不会是dp,因为起码要用二维表示状态,就算转移是O(1),也要5000*5000的时间,况且还要高精度,绝对超时. 2.于是想到可以根据Catalan数的推导方法来推出公式. ps:Catalan数的推导方法和一些应用可以参考我之前的博文中的问题二http://www.cnblogs.com/vb4896/p/3874622

排版比较乱,参见 https://www.zybuluo.com/Jpz/note/144303 VMware Workstation 11中CentOS 6.6安装 Linux开发环境配置 目录 VMware Workstation 11中CentOS 6.6安装 目录 Linux发行版选择 CentOS安装 Vmware Tools安装 结束语 如果人生的途程上没有障碍,人还有什么可做的呢. --俾斯麦 最近计划把开发环境从windows上迁移到Linux上,希望在平时做开发的时候也能够熟悉

今天,移动精英开发社为大家请来了佛家弟子孫濟初师兄给大家分享学佛心得.濟初师兄根据自己的亲身经历,讲述了佛法对他人生的影响,以及他所获得的启示.本文系国内ITOM管理平台OneAPM授权转载. 孫濟初:各位师兄大家好,我是孫濟初 这个题目叫"佛法改变人生",是我自己的感触,因为佛法对我自己的人生有很大改变,至少学佛前后肯定是有很多变化的. 我大学学生物,毕业后在西门子工作,大概在两家500强外企工作了8年,然后自己出来做了一个文化公司,现在是一家智能硬件公司的CMO,学佛是从12年开始

散列表,它是基于快速存取的角度设计的,也是一种典型的“空间换时间”的做法.顾名思义,该数据结构可以理解为一个线性表,但是其中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙. 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度.这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表. 比如我们存储70个元素,但我们可能为这70个元素申请了100个元素的空间.70/100=0.7,这个

英文版http://www.cs.virginia.edu/~robins/YouAndYourResearch.html 视频版http://www.youtube.com/watch?v=a1zDuOPkMSw 中文版: 转自:http://lyxh-2003.iteye.com/blog/434014 翻译:老马的染缸http://www.rangang.com You and Your Research 这是大科学家Richard Hamming的著名讲演,于1986年在贝尔通讯研究中心

Problem F: Factoring Large Numbers One of the central ideas behind much cryptography is that factoringlarge numbers is computationally intensive. In this context one mightuse a 100 digit number that was a product of two 50 digit primenumbers. Even wi

哈罗,艾瑞巴蒂~巨杉答疑栏目今日上线啦! 巨杉数据库作为商业化开源软件,已经拥有大量社区用户.开源至今,大到分布式数据库原理.架构问题,小到SDB巨杉数据库的安装使用问题,大家似乎都有很多问题想要和我们交流,所以我们邀请技术大咖和大家好好聊聊,有啥问题尽管放马过来! 昨天,我们就请到巨杉数据库的两位技术大咖在巨杉官方微信群针对分布式数据库的相关内容对于群友的提问进行解答.来淘点干货吧! 1.官方数据说巨杉很多性能超过mongoDB,前者是否可以替代后者,不能完全替代的话,在哪些性能方面巨杉能力不

题目要求 利用除留余数法为下列关键字集合的存储设计hash函数,并画出分别用开放寻址法和拉链法解决冲突得到的空间存储状态(散列因子取0.75) 关键字集合:85,75,57,60,65,(你的8位学号相加值),98,74,89,12,5,46,97,13,69,52,92 实现思路 线性探测开放寻址法: 1.调用哈希函数处理键得到哈希值,用值除以表的长度后取余数,从而确定表中的一个位置. 2.如果该位置非空,则探测下一个位置,到达表最后一项时,折回表头. 3.如果回到原来哈希位置上时还未找到空闲

vueJs 源码解析 (三) 具体代码 在之前的文章中提到了 vuejs 源码中的 架构部分,以及 谈论到了 vue 源码三要素 vm.compiler.watcher 这三要素,那么今天我们就从这三要素逐步了解清楚 好了,话不多说, let's do it 在这之前,我们需要 对上文中讲到的 vuejs 的源码是 flow 写法的问题进行一个简化. 毕竟还有有工具是可以解决的. 可以用babel-plugin-transform-flow-strip-types去转化下即可. 1. npm i

写在前面 之前的一个博文里分享了日本Unity酱的项目,如果大家有去仔细搜Unity酱的话,就会发现日本Unity官方还放出了一个更完整的Unity酱的项目,感觉被萌化了!(事实上,Unity日本经常会分享一些开源项目,要常关注github~) 一些效果 项目里还有有一些特效实现可以借鉴下的~ MusicPlayer 这个项目里的特效有个最大的特点就是,特效会根据音效做出反馈.这个功能主要是通过作者的另一个开源插件Reaktion来实现的(Keijiro Takahashi是个多产哥,这哥们感觉

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51525308 吉布斯采样的实现问题 本文主要说明如何通过吉布斯采样进行文档分类(聚类),当然更复杂的实现可以看看吉布斯采样是如何采样LDA主题分布的[主题模型TopicModel:隐含狄利克雷分布LDA]. 关于吉布斯采样的介绍文章都停止在吉布斯采样的详细描述上,如随机采样和随机模拟:吉布斯采样Gibbs Sampling(why)但并没有说明吉布斯采样到底如何实现的(how)? 也就是具体怎么实现

考虑对非障碍的点黑白染色然后做二分图最大匹配,那么有结论,先手必胜当且仅当不是完美匹配,而且可以放的点是那些可以不匹配的点 从非匹配点开始走,后手只能走到匹配点,于是先手就可以走匹配边.由于不能走走过的点,所以现在又变成了一个非匹配点:这样下去直到后手无路可走,所以先手必胜 反观完美匹配的情况,先手放在任意一个匹配的位置,后手都可以走匹配边从而变成了上面的情况,就是后手必胜 这类问题大概可以总结为:(一类可以用二分图来描述的博弈问题) 1.博弈者人数为两人,双方轮流进行决策.2.博弈状态(对应点

传送门 数论题\(n \leq 500\)肯定是什么暴力算法-- 注意到每一个数\(> \sqrt{n}\)的因子最多只有一个,这意味着\(> \sqrt{n}\)的因子之间是独立的,而只有\(\leq \sqrt{n}\)的因子之间会相互影响.而\(\leq \sqrt{n}\)的因子只有\(2,3,5,7,11,13,17,19\)总共\(8\)个,所以可以大力状压. 将\(2-n\)之间的所有数质因数分解,记录其中\(<\sqrt{n}\)的因子的出现情况,按照\(> \sq

散列表,又叫哈希表,它是基于快速存取的角度设计的,也是一种典型的“空间换时间”的做法.顾名思义,该数据结构可以理解为一个线性表,但是其中的元素不是紧密排列的,而是可能存在空隙. 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构.也就是说,它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录,以加快查找的速度.这个映射函数叫做散列函数,存放记录的数组叫做散列表.比如我们存储70个元素,但我们可能为这70个元素申请了100个元素的空间.70/100=0