引言 使用stargazer包可以将 R 构建的模型结果以LATEX.HTML和ASCII格式输出,方便我们生成标准格式的表格.再结合rmarkdown,你就可以轻轻松松输出一篇优雅的文章啦~本文“使用说明”部分主要参考stargazer的说明文档.(https://vectorf.github.io/) 安装及加载 使用说明 **注意:stargazer包的输出结果是相应格式的,例如输出LATEX格式,可以直接将结果粘贴进WinEdt等编辑器中输出表格.下文直接将结果以表格的形式展示.我们使用

多张图片上传的顺序,受到用户使用习惯.插件上传和插件插入页面顺序的影响. 估计是考虑到上传性能,官方没有提供UMeditor控制展示顺序的配置.在上传过程中,用户点击拖动的第一张图片,将作为文件数组中的第一张图片.上传过程中是按照文件的倒序进行的.由于网络和文件大小的原因,会造成各个文件上传所消耗的时间各不一样.从而服务器响应的时间有所不同.UMeditor插入图片的节点也会不同. 同时,我还发现,及时服务器顺序响应,UMeditor插入图片也不是按时间先后来的. 由此,为了达到控制顺序的效果.

import pandas as pd #函数定义时指明自变量,指明自变量的类型,指定自变量的默认值 #函数定义时,可以通过"自变量名称=常量"的方式指定自变量的默认值,调用时可以省略对应的自变量(按默认调用),如果写明对应的常量或变量,则按对应的变量来调用函数 #函数定义时,指明变量的类型,这样使用者在调用时 可以明确变量的具体类型 def do_danyuandata(file_name:str,sheet_name:str,hang_name:int,lie_name:int):

C#.net语言,winform程序.一个画面中有多个控件,但是在添加的时候顺序是错的,所以现在想改Tab顺序,需要用到TabIndex ,如何设置控件TabIndex 1.选中窗口控件-右键-属性,找到TableIndex,对其值进行修改,执行顺序是从小到大. 2.上述是一个一个设置,如果需要调整的控件比较多时,就不方便了,需要使用快速的TableIndex设置.3.在vs开发环境的View--TabSequence里可以设置.(视图--Tab键顺序),窗口中会显示每个控件的TabIndex值

相信大家对谭浩强童鞋都不陌生,想当年,是他 引领我们步入了C的殿堂,我们从他那里学会了如何写代码,他却没有教我们如何Debug,而我们伟大的老师,也对此只字不提.相信很少有人可以一次性写出 完全正确的代码.对于我们这些个菜鸟来说,写出不带bug的代码倒是一件很不正常的事情.也许你知道有Debug这么个东西,但却不知道该怎样用:也许你 还停留在在代码中添加N个printf来输出查看到底是哪里出了问题:也许……总之,经验表明,你花费时间看完这篇文章并学会简单的使用Debug,绝对 不是浪费时间! 废

在Kafak中国社区的qq群中,这个问题被提及的比例是相当高的,这也是Kafka用户最常碰到的问题之一.本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨.希望对大家有所帮助.   怎么确定分区数?     “我应该选择几个分区?”——如果你在Kafka中国社区的群里,这样的问题你会经常碰到的.不过有些遗憾的是,我们似乎并没有很权威的答案能够解答这样的问题.其实这也不奇怪,毕竟这样的问题通常都是没有固定答案的.Kafka官网上标榜自己是"high-throughput distributed

最近看一些面试题,很多都提到了数组去重,用的最多的不外乎就是下面这个例子 arr.filter(function(value,index,arr){ return arr.indexOf(value,index+1) === -1}) 如果忽略其他因素,只从代码简洁度和易读性来说,这个代码确实是很好的,也确实体现了对js的掌握程度. 但是,从其他方面来说,这个代码是否就真的是很好的呢?作为一个曾经的半吊子acmer,效率恐怕是我最在意的东西了.那我们就来看下效率吧. 以下所有实验均基于nodej

用行为树来制作AI是非常方便的,今天就给大家简单介绍一下行为树的强大之处. 所用插件 Behavior Designer v1.421 最开始 我使用过Rain插件,不过用过Behavior Designer后感觉界面更为直观,更容易设计出AI 新建一个项目,先导入该插件 新建一个Cube,命名为Floor,作为本场景的地板,Scale设置为(20, 0.1, 20),Tag设置为Floor 创建一个Capsule,命名为Player,Tag设置为Player,添加一个简单的Player脚本控制

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅的消息队列系统,原本开发自LinkedIn,用作LinkedIn的活动流(ActivityStream)和运营数据处理管道(Pipeline)的基础.现在它已被多家不同类型的公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用. 1 Kafka消息队列简介 1.1 基本术语 Broker Kafka集群包含一个或多个服务器,这种服务器被称为broker[5]  Topic 每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别,这个类别被称为Topic.(物理上不同Topic的消

LSM存储模型 数据库有3种基本的存储引擎: 哈希表,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是不错的选择: B+树,支持单条记录的增.删.读.改操作,还支持顺序扫描(B+树的叶子节点之间的指针),对应的存储系统就是关系数据库(Mysql等). LSM树(Log-Structured Merge Tree),LSM树和

文章来源:http://www.cnblogs.com/huxi2b/p/4583249.html ----------------------------------------------------------------------------------------- 在Kafak中国社区的qq群中,这个问题被提及的比例是相当高的,这也是Kafka用户最常碰到的问题之一.本文结合Kafka源码试图对该问题相关的因素进行探讨.希望对大家有所帮助.   怎么确定分区数?     “我应该选

讲LSM树之前,需要提下三种基本的存储引擎,这样才能清楚LSM树的由来: 哈希存储引擎  是哈希表的持久化实现,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是your Mr.Right B树存储引擎是B树(关于B树的由来,数据结构以及应用场景可以看之前一篇博文)的持久化实现,不仅支持单条记录的增.删.读.改操作,还支持顺序

P01: 01背包问题 题目 有N件物品和一个容量为V的背包.第i件物品的费用是c[i],价值是w[i].求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大. 基本思路 这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放. 用子问题定义状态:即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值.则其状态转移方程便是:f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]}. 这个方程非常重要,基本上所有跟背包相

数组.字典.集合 参考1   参考2  参考3  参考4  参考5 NSArray * nn  = @[@"元素1",@"元素2",@"元素3"]; NSUInteger i = [nn indexOfObject:@"元素1" inRange:NSMakeRange(0, 3)]; NSLog(@"在给定范围内查找给定字符串所在的下标,如果有的话就返回第一个查找到的元素下标%lu --",i); //NS

题目链接:poj 3624 这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放.             用子问题定义状态:即F [i, v]表示前i件物品恰放入一个容量为v 的背包可以             获得的最大价值.则其状态转移方程便是:             F [i, v] = max{F [i − 1, v], F [i − 1, v − Ci ] + Wi }             这个方程非常重要,基本上所有跟背包相关的问题的方程都是由它衍生       

----<大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战>读书笔记 之前研究了Bitcask存储模型,今天来看看LSM存储模型,两者尽管同属于基于键值的日志型存储模型.可是Bitcask使用哈希表建立索引,而LSM使用跳跃表建立索引.这一区别导致了两个存储系统的构造出现明显的分化.为此,我还先去捣腾了一番跳跃表的实现.今天算是进入了正题. LSM的结构 LSM的基本思想是将改动的数据保存在内存,达到一定数量后在将改动的数据批量写入磁盘,在写入的过程中与之前已经存在的数据做合并.同B树存储模型一样,L

LSM树由来.设计思想以及应用到HBase的索引   讲LSM树之前,需要提下三种基本的存储引擎,这样才能清楚LSM树的由来: 哈希存储引擎  是哈希表的持久化实现,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是your Mr.Right B树存储引擎是B树(关于B树的由来,数据结构以及应用场景可以看之前一篇博文)的持久化

Time Limit : 3000/1000ms (Java/Other)   Memory Limit : 65535/32768K (Java/Other) Total Submission(s) : 1   Accepted Submission(s) : 1 Font: Times New Roman | Verdana | Georgia Font Size: ← → Problem Description 对于吃货来说,过年最幸福的事就是吃了,没有之一! 但是对于女生来说,卡路里(热

转自: http://www.cnblogs.com/yanghuahui/p/3483754.html 讲LSM树之前,需要提下三种基本的存储引擎,这样才能清楚LSM树的由来: 哈希存储引擎  是哈希表的持久化实现,支持增.删.改以及随机读取操作,但不支持顺序扫描,对应的存储系统为key-value存储系统.对于key-value的插入以及查询,哈希表的复杂度都是O(1),明显比树的操作O(n)快,如果不需要有序的遍历数据,哈希表就是your Mr.Right B树存储引擎是B树(关于B树的由

首先保证这一篇分析查找算法的文章,气质与大部分搜索引擎搜索到的文章不同,主要体现在代码上面,会更加高级,会结合到很多之前研究过的内容,例如设计模式,泛型等.这也与我的上一篇面向程序员编程--精研排序算法不尽相同. 关键字:二分查找树,红黑树,散列表,哈希,索引,泛型,API设计,日志设计,测试设计,重构 查找是在大量的信息中寻找一个特定的信息元素,在计算机应用中,查找是常用的基本运算. 当今世纪,IT界最重要的词就是"数据!数据!数据!",高效检索这些信息的能力是处理他们的重要前提.数

这篇博客一起来研究下使用并行流.借组多核处理器并行执行代码可以显著提高性能,但是并行编程可能十分复杂且容易出错,流API提供的好处之一是能够轻松可靠的并行执行一些操作.请求并行处理流,首先要获得一个并行流. 获取一个并行流有2个方法: 1,Collection定义的parallelStream()方法 2,对顺序流调用parallel()方法. 一下代码演示如果获取一个并行流: public static void main(String[] args) throws Exception { L