晕--as3

最新推荐文章于 2025-12-05 17:02:52 发布
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#java

博客指出AS3.0不支持多重继承和多态，而这些特性在Java中能发挥很好的作用，体现了两种编程语言在特性支持上的差异。
as3.0并不支持多重继承，和多态，这些在java都是很好的用处的。 
iteye_8342
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[晕事]今天做了件晕事75 as: unrecognized option ‘--gdwarf-4‘
mzhan017的博客
05-08 494
说是不认识的as选项。那就是gcc传递进来的这个参数，as不认识，最后调查的原因是在本地手动编译过gcc-11 这个版本，但是as对应的版本是8.5。binutils和gcc的版本不匹配导致。
Genetic and multi-omics analyses reveal BnaA07.PAP2In-184-317 as the key gene conferring anthocyanin
pilot_wan的博客
01-10 957
B. napusBnaMYBL2, andBnaTT8In-184-317B. napus油菜花朵基于花青素的颜色分子机制仍未明了。为了鉴定与杏色和粉色花朵颜色相关的关键基因和代谢物，研究者对杏色、粉色、黄色和白色花朵的油菜F2群体进行了代谢组学、BSA-seq和RNA-seq分析。杏色花瓣中富含黄色类胡萝卜素和红色花青素，而粉色花瓣中积累了无色类胡萝卜素和红色花青素。大多数类胡萝卜素基因在杏色与黄色花瓣、粉色与白色花瓣之间未表现出差异调控。
android studio导入as项目,Android Studio(AS)-->导入项目
weixin_28950403的博客
05-27 2519
1:首先,你必须要有一个工程(Project), 才可以打开项目(Module);(注意:Eclipse中的Workspace对应Android Studio 中的Project, Eclipse中的Project对应Android Studio 中的Module, );2:通过菜单, 导入Eclipse项目,一直Next 就行;3:默认选项就行4:当导入完成后, 可能会出现这个错误 解决方法: ...
Android Studio(AS)-->导入项目
态度决定高度A=X+Y+Z
06-13 756
1:首先,你必须要有一个工程(Project), 才可以打开项目(Module); (注意:Eclipse中的Workspace对应Android Studio 中的Project, Eclipse中的Project对应Android Studio 中的Module, ); 2:通过菜单, 导入Eclipse项目,一直Next 就行; 3:默认选项就行 4:当导入完成
Web+js转uni-app+ts
qq_74455082的博客
08-27 1007
比如说这里的：^uni-(.*)": "@dcloudio/uni-ui/lib/uni-$1/uni-$1.vue ，意思就是组件以 'uni-' 开头的就会被找到，这个路径就是组件的路径 '$1' 是占位符，所以如果当我想用 uni-badge 的时候，我就不需要再去 impor导入它，直接就能用，因为这个组件的路径是：@dcloudio/uni-ui/lib/uni-badge/uni-badge.vue。我们在项目中一般会有一个公共组件对吧，我们就可以用上来，如果结构是这样的。
关于3D-HEVC中的SDC编码方式
w_b_h的专栏
11-26 1318
在阅读3D-HEVC的相关文献时，经常会读到SDC这种编码方式，有的文献将其写成“Simplified Depth Coding”，也有的文献将其写成“Segment-wise DC Coding”。 这部分一直令我很晕，因此趁今天有时间，就对关于SDC的提案进行了查找和研究并在此进行一个简单的总结。 关于SDC的发展过程是这样的： SDC是在JCT3V的第二次会议中被首次提出的，当时的名称
oracle加as报错,【Oracle】-【sqlplus / as sysdba登录报错问题】-新用
weixin_39719042的博客
04-04 571
【Oracle】-【sqlplus / as sysdba登录报错问题】-新用户使用sqlplus / as sysdba登录报错解决【Oracle】-【sqlplus / as sysdba登录报错问题】-新用户使用sqlplus / as sysdba登录报错解决刚才打开一个别人的测试库，用root登陆了的，sqlplus / as sysdba竟然报错，奇怪，于是在自己的VM中模拟该过程。新...
哨兵-1 Sentinel-1数据下载（ASF）
Vigo*GIS
04-09 3万+
Sentinel-1数据下载1、Sentinel-1 数据简介2、Sentinel-1 数据下载步骤2.1在ASF下载Sentinel-1数据2.1.1网站页面介绍2.1.2 数据下载步骤 1、Sentinel-1 数据简介 Sentinel-1 由 Sentinel-1A 和 Sentinel-1B 两颗卫星组成的星座，它们共享相同的轨道平面，轨道相位差为 180°。 该任务为地球的连续雷达测绘提供了独立的操作能力，并为需要长时间序列的操作服务和应用程序提供了增强的重访频率、覆盖范围、及时性和可靠性.
Android Studio(AS)--＞导入项目
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<angcyo>菜鸟视角
05-15 10万+
博文更新2015-10-22: Android Studio 1.4版本开始, 可以直接打开Eclipse项目; 1:首先,你必须要有一个工程(Project), 才可以打开项目(Module); (注意:Eclipse中的Workspace对应Android Studio 中的Project, Eclipse中的Project对应Android Studio 中的Module, );
as3 socket超时
zm309442659的专栏
04-12 565
今天遇到一个securityError，直接反应就是socket策略文件没有的问题，结果抓包连都没找到。 上网找各种解答，都对securityError解释为跨域策略问题。 然后看打印，每次都是发出connect之后20秒就收到error事件，所以去找了socket超时的问题。 https://helpx.adobe.com/flash/kb/flash-player-10-sock
shuimo.rar_as3_flex_ink_水墨
09-22
【标题】"shuimo.rar_as3_flex_ink_水墨" 提供的是一个使用ActionScript 3（AS3）编程语言实现的Flex应用程序，该程序着重于创建水墨画效果。Flex是Adobe开发的一个开放源代码框架，主要用于构建富互联网应用（RIA）...
我想把我之前的结果都变成word形式生成，以及我做了太多结果，那些回归相关，我已经搞晕了。我把最后结果发给你，请你帮我在每个相关或回归前写一个表头，表明这是什么。 ___ ____ ____ ____ ____ © /__ / ____/ / ____/ 17.0 ___/ / /___/ / /___/ MP&mdash;Parallel Edition Statistics and Data Science Copyright 1985-2021 StataCorp LLC StataCorp 4905 Lakeway Drive College Station, Texas 77845 USA 800-STATA-PC https://www.stata.com 979-696-4600 stata@stata.com Stata license: Single-user 2-core perpetual Serial number: 501806366048 Licensed to: aaa bbb Notes: 1. Unicode is supported; see help unicode_advice. 2. More than 2 billion observations are allowed; see help obs_advice. 3. Maximum number of variables is set to 5,000; see help set_maxvar. . do "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\STD924_000000.tmp" . * =========================================================================== . * 验证 AI 投入是否具有滞后正向效应（终极修复版，确保一遍过） . * 作者：AI 助手 | 日期：2025年4月5日 . * =========================================================================== . . * --- 1. 清空内存，设置路径 --- . clear all . cd "D:\Users\lenovo\Desktop" // 修改为你自己的路径 D:\Users\lenovo\Desktop . . * --- 2. 加载主财务数据 --- . use "financial_cleaned.dta", clear . . * 检查是否有 year 变量 . capture confirm variable year . if _rc != 0 { . display as error "❌ 错误：数据中没有 &#39;year&#39; 变量！请检查数据结构" . exit 111 . } . . * --- 3. 检查 ai_annual.dta 是否存在并合并 --- . capture use "ai_annual.dta", clear . if _rc != 0 { . display as error "❌ 错误：无法打开文件 ai_annual.dta，请确认文件存在于桌面且名称正确" . exit 601 . } . keep year ai_mentions . save "ai_temp.dta", replace (file ai_temp.dta not found) file ai_temp.dta saved . . * 回到主数据 . use "financial_cleaned.dta", clear . merge m:1 year using "ai_temp.dta", nogen Result Number of obs ----------------------------------------- Not matched 0 Matched 39 ----------------------------------------- . . * --- 4. 检查 rd_annual.dta 是否存在并合并 --- . capture use "rd_annual.dta", clear . if _rc != 0 { . display as error "❌ 错误：无法打开文件 rd_annual.dta，请确认文件存在于桌面且名称正确" . exit 601 . } . keep year rd_expense . save "rd_temp.dta", replace (file rd_temp.dta not found) file rd_temp.dta saved . . * 回到主数据 . use "financial_cleaned.dta", clear . merge m:1 year using "ai_temp.dta", nogen Result Number of obs ----------------------------------------- Not matched 0 Matched 39 ----------------------------------------- . merge m:1 year using "rd_temp.dta", nogen Result Number of obs ----------------------------------------- Not matched 0 Matched 39 ----------------------------------------- . . * 删除临时文件 . erase "ai_temp.dta" . erase "rd_temp.dta" . . * --- 5. 按年聚合：将季度数据转为年度平均值 --- . collapse (mean) roa roe debt_ratio ln_revenue /// // 财务指标取均值 > (first) ai_mentions rd_expense, by(year) // AI 和 R&D 取当年值 . . * --- 6. 排序 --- . sort year . . * --- 7. 生成下一年 ROA --- . gen next_roa = roa[_n+1] if year[_n+1] == year + 1 (1 missing value generated) . label var next_roa "Next Year&#39;s ROA" . . * --- 8. 描述性统计 --- . summarize roa next_roa ai_mentions rd_expense ln_revenue debt_ratio Variable | Obs Mean Std. dev. Min Max -------------+--------------------------------------------------------- roa | 10 .0949047 .026076 .0620595 .1218738 next_roa | 9 .0919443 .0258139 .0620595 .1218738 ai_mentions | 10 52.9 56.58906 4 172 rd_expense | 10 2.74e+09 5.35e+08 1.73e+09 3.44e+09 ln_revenue | 10 23.12686 .3110618 22.51417 23.41911 -------------+--------------------------------------------------------- debt_ratio | 10 .0949394 .0146112 .0629635 .1099355 . . * --- 9. 相关性分析 --- . correlate next_roa ai_mentions rd_expense ln_revenue debt_ratio (obs=9) | next_roa ai_men~s rd_exp~e ln_rev~e debt_r~o -------------+--------------------------------------------- next_roa | 1.0000 ai_mentions | -0.7280 1.0000 rd_expense | 0.8877 -0.5749 1.0000 ln_revenue | -0.8232 0.6087 -0.5741 1.0000 debt_ratio | 0.4942 -0.7731 0.4171 -0.2729 1.0000 . . * --- 10. 回归分析 --- . regress next_roa c.ai_mentions c.rd_expense c.ln_revenue c.debt_ratio i.year, robust note: 2021.year omitted because of collinearity. note: 2022.year omitted because of collinearity. note: 2023.year omitted because of collinearity. note: 2024.year omitted because of collinearity. Linear regression Number of obs = 9 F(0, 0) = . Prob > F = . R-squared = 1.0000 Root MSE = 0 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust next_roa | Coefficient std. err. t P>|t| [95% conf. interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ai_mentions | 3.34e-06 . . . . . rd_expense | 1.73e-11 . . . . . ln_revenue | -.0532505 . . . . . debt_ratio | -.0980677 . . . . . | year | 2017 | .0035353 . . . . . 2018 | .0201439 . . . . . 2019 | .0230021 . . . . . 2020 | .0161762 . . . . . 2021 | 0 (omitted) 2022 | 0 (omitted) 2023 | 0 (omitted) 2024 | 0 (omitted) | _cons | 1.278377 . . . . . ------------------------------------------------------------------------------ . . * --- 11. 输出结果到 Word --- . * 如果未安装 outreg2，请先运行：ssc install outreg2, replace . capture which outreg2 . if _rc == 111 { . display as text "⚠️ 未安装 outreg2，正在尝试安装..." . ssc install outreg2, replace . } . outreg2 using ai_lag_effect.doc, replace ctitle("Future ROA") auto(2) /// > title("Table 1: Effect of AI Mentions on Next-Year ROA") ai_lag_effect.doc dir : seeout . . * --- 12. 绘制散点图：AI 提及 vs 下一年 ROA --- . twoway (scatter next_roa ai_mentions, mlabel(year) mcolor(red) msymbol(circle)) /// > (lfit next_roa ai_mentions, lcolor(blue)), /// > title("AI Mentions Predict Future ROA?") /// > subtitle("Current AI Mentions vs Next Year&#39;s ROA") /// > xtitle("AI Mentions in Current Year") /// > ytitle("ROA in Next Year") /// > legend(off) /// > name(ai_vs_future_roa, replace) . graph export "ai_vs_future_roa.png", width(900) height(600) replace (file ai_vs_future_roa.png not found) file ai_vs_future_roa.png saved as PNG format . . * --- 13. 绘制趋势图：ROA 与 AI 提及随时间变化 --- . preserve . twoway (line roa year, lcolor(blue) lwidth(medium)) /// > (line ai_mentions year, lcolor(red) yaxis(2) lwidth(medium)), /// > title("Trend Over Time") /// > xtitle("Year") /// > ytitle("ROA", axis(1)) /// > ytitle("AI Mentions", axis(2)) /// > xlabel(2016(1)2025) /// > legend(order(1 "ROA" 2 "AI Mentions")) /// > name(roa_ai_trend, replace) . graph export "roa_ai_trend.png", width(900) height(600) replace (file roa_ai_trend.png not found) file roa_ai_trend.png saved as PNG format . restore . . * --- 14. 显示数据预览 --- . list year roa next_roa ai_mentions in 1/12, sepby(year) noobs observation numbers out of range r(198); end of do-file r(198); . do "C:\Users\lenovo\AppData\Local\Temp\STD924_000000.tmp" . * =========================================================================== . * 验证 AI 投入是否具有滞后正向效应（终极修复版，确保一遍过） . * 作者：AI 助手 | 日期：2025年4月5日 . * =========================================================================== . . * --- 1. 清空内存，设置路径 --- . clear all . cd "D:\Users\lenovo\Desktop" // 修改为你自己的路径 D:\Users\lenovo\Desktop . . * --- 2. 加载主财务数据 --- . use "financial_cleaned.dta", clear . . * 检查是否有 year 变量 . capture confirm variable year . if _rc != 0 { . display as error "❌ 错误：数据中没有 &#39;year&#39; 变量！请检查数据结构" . exit 111 . } . . * --- 3. 检查 ai_annual.dta 是否存在并合并 --- . capture use "ai_annual.dta", clear . if _rc != 0 { . display as error "❌ 错误：无法打开文件 ai_annual.dta，请确认文件存在于桌面且名称正确" . exit 601 . } . keep year ai_mentions . save "ai_temp.dta", replace (file ai_temp.dta not found) file ai_temp.dta saved . . * 回到主数据 . use "financial_cleaned.dta", clear . merge m:1 year using "ai_temp.dta", nogen Result Number of obs ----------------------------------------- Not matched 0 Matched 39 ----------------------------------------- . . * --- 4. 检查 rd_annual.dta 是否存在并合并 --- . capture use "rd_annual.dta", clear . if _rc != 0 { . display as error "❌ 错误：无法打开文件 rd_annual.dta，请确认文件存在于桌面且名称正确" . exit 601 . } . keep year rd_expense . save "rd_temp.dta", replace (file rd_temp.dta not found) file rd_temp.dta saved . . * 回到主数据 . use "financial_cleaned.dta", clear . merge m:1 year using "ai_temp.dta", nogen Result Number of obs ----------------------------------------- Not matched 0 Matched 39 ----------------------------------------- . merge m:1 year using "rd_temp.dta", nogen Result Number of obs ----------------------------------------- Not matched 0 Matched 39 ----------------------------------------- . . * 删除临时文件 . erase "ai_temp.dta" . erase "rd_temp.dta" . . * --- 5. 按年聚合：将季度数据转为年度平均值 --- . collapse (mean) roa roe debt_ratio ln_revenue /// // 财务指标取均值 > (first) ai_mentions rd_expense, by(year) // AI 和 R&D 取当年值 . . * --- 6. 排序 --- . sort year . . * --- 7. 生成下一年 ROA --- . gen next_roa = roa[_n+1] if year[_n+1] == year + 1 (1 missing value generated) . label var next_roa "Next Year&#39;s ROA" . . * --- 8. 描述性统计 --- . summarize roa next_roa ai_mentions rd_expense ln_revenue debt_ratio Variable | Obs Mean Std. dev. Min Max -------------+--------------------------------------------------------- roa | 10 .0949047 .026076 .0620595 .1218738 next_roa | 9 .0919443 .0258139 .0620595 .1218738 ai_mentions | 10 52.9 56.58906 4 172 rd_expense | 10 2.74e+09 5.35e+08 1.73e+09 3.44e+09 ln_revenue | 10 23.12686 .3110618 22.51417 23.41911 -------------+--------------------------------------------------------- debt_ratio | 10 .0949394 .0146112 .0629635 .1099355 . . * --- 9. 相关性分析 --- . correlate next_roa ai_mentions rd_expense ln_revenue debt_ratio (obs=9) | next_roa ai_men~s rd_exp~e ln_rev~e debt_r~o -------------+--------------------------------------------- next_roa | 1.0000 ai_mentions | -0.7280 1.0000 rd_expense | 0.8877 -0.5749 1.0000 ln_revenue | -0.8232 0.6087 -0.5741 1.0000 debt_ratio | 0.4942 -0.7731 0.4171 -0.2729 1.0000 . . * --- 10. 回归分析（修正版：避免过拟合）--- . * 不再使用 i.year，改用时间趋势或仅控制协变量 . . * 方法一：简单稳健回归（推荐小样本） . regress next_roa c.ai_mentions c.rd_expense c.ln_revenue c.debt_ratio, robust Linear regression Number of obs = 9 F(3, 4) = . Prob > F = . R-squared = 0.9505 Root MSE = .00812 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust next_roa | Coefficient std. err. t P>|t| [95% conf. interval] -------------+---------------------------------------------------------------- ai_mentions | -.0000538 .000124 -0.43 0.687 -.000398 .0002905 rd_expense | 2.87e-11 7.17e-12 4.00 0.016 8.79e-12 4.86e-11 ln_revenue | -.0346581 .0132604 -2.61 0.059 -.0714749 .0021587 debt_ratio | .1340701 .1677207 0.80 0.469 -.3315972 .5997375 _cons | .8053355 .2946586 2.73 0.052 -.0127679 1.623439 ------------------------------------------------------------------------------ . . * 方法二：加入时间趋势（可选） . * gen time_trend = year - 2016 . * regress next_roa c.ai_mentions c.rd_expense c.ln_revenue c.debt_ratio c.time_trend, robust . . * --- 11. 输出结果到 Word --- . outreg2 using ai_lag_effect.doc, replace ctitle("Future ROA") auto(2) /// > title("Table 1: Effect of AI Mentions on Next-Year ROA") ai_lag_effect.doc dir : seeout . . * --- 12. 绘制散点图 --- . twoway (scatter next_roa ai_mentions, mlabel(year) mcolor(red) msymbol(circle)) /// > (lfit next_roa ai_mentions, lcolor(blue)), /// > title("AI Mentions Predict Future ROA?") /// > subtitle("Current AI Mentions vs Next Year&#39;s ROA") /// > xtitle("AI Mentions in Current Year") /// > ytitle("ROA in Next Year") /// > legend(off) /// > name(ai_vs_future_roa, replace) . graph export "ai_vs_future_roa.png", width(900) height(600) replace file ai_vs_future_roa.png saved as PNG format . . * --- 13. 绘制趋势图 --- . preserve . twoway (line roa year, lcolor(blue) lwidth(medium)) /// > (line ai_mentions year, lcolor(red) yaxis(2) lwidth(medium)), /// > title("Trend Over Time") /// > xtitle("Year") /// > ytitle("ROA", axis(1)) /// > ytitle("AI Mentions", axis(2)) /// > xlabel(2016(1)2025) /// > legend(order(1 "ROA" 2 "AI Mentions")) /// > name(roa_ai_trend, replace) . graph export "roa_ai_trend.png", width(900) height(600) replace file roa_ai_trend.png saved as PNG format . restore . . * --- 14. 显示数据预览（修正范围）--- . list year roa next_roa ai_mentions in 1/10, sepby(year) noobs +--------------------------------------+ | year roa next_roa ai_men~s | |--------------------------------------| | 2016 .121548 .1202005 4 | |--------------------------------------| | 2017 .1202 .1179928 5 | |--------------------------------------| | 2018 .117993 .1218738 13 | |--------------------------------------| | 2019 .121874 .1115533 16 | |--------------------------------------| | 2020 .111553 .0837875 20 | |--------------------------------------| | 2021 .083788 .0620595 32 | |--------------------------------------| | 2022 .062059 .0654863 61 | |--------------------------------------| | 2023 .065486 .0806397 89 | |--------------------------------------| | 2024 .08064 .063905 117 | |--------------------------------------| | 2025 .063905 . 172 | +--------------------------------------+ . . * --- 15. 成功提示 --- . display as text "✅ 分析完成！" ✅ 分析完成！ . display as text "📊 回归结果已保存至：ai_lag_effect.doc" 📊 回归结果已保存至：ai_lag_effect.doc . display as text "🖼️ 图表已保存至桌面：" 🖼️ 图表已保存至桌面： . display as text " • ai_vs_future_roa.png" • ai_vs_future_roa.png . display as text " • roa_ai_trend.png" • roa_ai_trend.png . end of do-file .
11-12
\text{next\_roa} = \beta_0 + \beta_1 \cdot \text{ai\_mentions} + \beta_2 \cdot \text{rd\_expense} + \beta_3 \cdot \text{ln\_revenue} + \beta_4 \cdot \text{debt\_ratio} + \varepsilon $$ #### 控制变量...
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