"<br />"和 "\r\n" 这两者有什么区别??

\r\n是输出的HTML代码换行,客户看到的效果没有换行。
<br />则相反
效果:
我是内容\r\n我是内容

我是内容<br />我是内容

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\r 表示:回车符(ACSII:13 或0x0d),就是我们常说的硬回车。
\n 表示:换行(ACSII:10 或0x0a),就是我们常说的软回车。

在页面里这两个是看不到效果的.右键查看源文件可以看到代码换行

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如果是输出给浏览器,就用<br/>
如果是输出到自己的文件里,就用"\n",windows下是"\r\n"

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\n,好比你在DreamWeaver里做一个网页,在源代码里按一下回车,是给源代码换行。
是输出一个(HTML标记性语言),在HTML中解释为输入的字换行。 \n的作用是给源代码换行,输入后,查看HTML源代码,就看会到有换行,而HTML解释器(浏览器)认为它是没用的东西,用不用都一样显示。

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\n 是源代码换行!
<br/>是网页表现换行!!

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<think>我们被问到“自助法”“Bootstrap”有什么区别。实际上,自助法就是Bootstrap的中文翻译,它们指的是同一种统计方法。因此,这个问题需要澄清这两个术语的关系。 回答要点: 1. 明确说明自助法就是Bootstrap的中文翻译,两者是同一概念。 2. 简要介绍Bootstrap方法的核心思想:有放回抽样,用于估计统计量的分布。 3. 可能存在的误解:是否有人将“自助法”“Bootstrap”视为两种方法?需要澄清。 根据要求,在回答后提出3-5个相关问题,且第一行必须为“§§相关问题§§”,然后列出问题,禁止换行分散。 注意:由于问题本身是澄清术语,所以回答要简洁明了。</think>### 自助法(Bootstrap)概念解析 自助法(Bootstrap)**不是两个不同的方法**,而是同一统计方法的两种表述: - **中文术语**:自助法(或自举法) - **英文术语**:Bootstrap - **本质**:完全相同的统计重抽样技术 #### 核心概念说明 ```r # 自助法/Bootstrap 基本实现 bootstrap_sample <- function(data) { n <- nrow(data) sample_indices <- sample(1:n, size = n, replace = TRUE) # 核心:有放回抽样 return(data[sample_indices, ]) } ``` #### 关键特征对比 | 特征 | 自助法 (Bootstrap) | 说明 | |------|-------------------|------| | 抽样方式 | 有放回抽样 | 每次抽样独立且可重复 | | 样本大小 | 等于原始数据集 | 维持原始数据维度 | | 样本分布 | 近似总体分布 | 大数定律保证 | | 应用场景 | 小样本统计推断<br>模型稳定性评估 | 尤其适合n<100的数据 | #### 常见误解澄清 1. **术语差异**: - 自助法 = Bootstrap的中文翻译 - 如同"支持向量机"与"SVM"的关系 2. **方法变体**: - 标准Bootstrap:`replace=TRUE` - 平滑Bootstrap:添加随机扰动 - 分层Bootstrap:保持类别比例 - 块Bootstrap:针对时间序列 3. **历史渊源**: - 由Bradley Efron于1979年正式提出 - 名称灵感来自"pull oneself up by one's bootstraps" - 中文译为"自助法"体现自我重抽样特性 ### 典型应用场景 1. **置信区间估计**: ```r # 估计均值的95%置信区间 bootstrap_ci <- function(data, R=1000) { replicates <- replicate(R, { bs_sample <- data[sample(nrow(data), replace=TRUE), ] mean(bs_sample$Sepal.Length) }) quantile(replicates, c(0.025, 0.975)) } ``` 2. **模型稳定性验证**: ```r # 评估回归系数稳定性 library(boot) boot_co
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