2009-3-24 思考

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亲和力 观点明确、思路清晰、目光敏锐 别人的感受是要考虑的，但是那只应该影响你表达的方式，不应该影响你表达的内容
wang_guo_qiang
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福州市2009-2010学年第一学期高三期末质量检查地理试卷及答案[精选].doc
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09-24暴力解法
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面试笔记---kalrry第一部分：HTML5+CSS31、父元素和子元素宽高不固定，如何实现水平垂直居中2、分别实现骰子中的'一点' 和 '三点' 的布局。3、简述选择器~和+的区别。4、简述box-sizing的有效值以及所对应的盒模型规则。**5、flex中元素的margin是否会合并？**6、简述align-items和align-content的区别。7、简述data:属性的用法（如何设置，如何获取），有何优势？8、简述 title与h1的区别，b与strong的区别，i与em的区别。9、什么是标
让 P-value 更加的浅显易懂
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0.普通逻辑 复习一下普通逻辑的基本思路。假设以下陈述为真： 你打了某种疫苗P，就不会得某种流行病Q。 我们把这个先决条件表述如下： 如果P则非Q 其中， P表示打了疫苗P， Q表示得流行病Q 或者，更形式化一点： ifPthenNOTQ 然后，如果观察到你得了流行病Q，那么就可以推出你没有打疫苗P——这个推断只不过是上述前提条
linux常用命令-part3
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05-01 2万+
中文怎么发音 Ubuntu 有奔头，乌版图 Fedora 费德勒，菲朵拉 Debian 迪扁，德槟 CentOS 桑托斯 森头斯       Linux发展历史: 1) RedHat ---> 1.RedHat                2.CentOS                3.Fedora  桌面图形系统        rpm, yum 命令 2)
计算机网络学习笔记 1-3章（王道）
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04-24 3266
一般认为，计算机网络是一个将众多分散的、自治的计算机系统，通过通信设备与线路连接起来，由功能完善的软件实现资源共享和信息传递的系统。计算机网络（简称网络）由若干节点（Node，或译为结点）和连接这些节点的链路（Link）组成。网络中的节点可以是计算机、集线器、交换机或路由器等。网络之间还可通过路由器互连，构成一个覆盖范围更广的计算机网络，这样的网络称为互连网（internet）。于是，我们可以这样理解：网络把许多计算机连在一起，而互连网则把许多网络通过路由器连在一起。
最大电子书平台Z-Library
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前段时间，号称“全球最大的数字图书馆”Z-Library网站的多个域名遭美国政府查封。与此同时，法国、印度等国家也官方下达了封禁指令，将Z-Library从当地搜索引擎的结果列表中移除。该事件一出也引发中文互联网世界哗然，网友戏称“道理都懂”，但还是忍不住为这场“亚历山大图书馆的焚烧”哀叹，也有保留意见称，该事件或许仍有转机。 Z-Library原先网站截图。该网站在下方介绍中自称为“全球最大的数字图书馆”。 然而，据美国司法部最新消息，该网站的两名创始人已在阿根廷被捕，并面临“侵犯版权、电汇欺
service-mesh 实战
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04-22 1322
service 有 Cluster IP 和 NodePort 两种方式1. Cluster IP 解决集群内部的访问 内部有内置的负载均衡2. NodePort 保证外部的请求能够访问集群内部 他的缺点是会占用各个物理机的端口 这样是很不安全的，所以，下面我们来回顾一下 Igress 组件这是 istio 官方给我们提供的案例，Bookinfo 应用中的几个微服务是由不同的语言编写的。
git教程-高级
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06-04 1723
修改你最近一次提交可能是所有修改历史提交的操作中最常见的一个。对于你的最近一次提交，你往往想做两件事情：修改提交信息，或者修改你添加、修改和移除的文件的快照。[dev 3fa2e1a] 合并提交测试3号,测试修改最后一次提交。在测试一下。这会把你带入文本编辑器，里面包含了你最近一条提交信息，供你修改。当保存并关闭编辑器后，编辑器将会用你输入的内容替换最近一条提交信息。git add此操作要慎重，如果要修改服务器上的最后一次提交，可现在本地修改，然后使用(force)强推到服务器中去。运行。
城投债系列思考之一：城投非标违约启示录-0604-华创证券-24页.pdf
07-25
华创证券在2019年发布的《城投非标违约启示录》报告，深入分析了2009年至2019年3月期间的城投非标违约案例，并对未来城投债投资提出了重要启示。 报告中提到，城投非标违约主要集中于2018年，违约案例数量达到38起...
2008-2009-3毕业设计授课计划张泽.doc
08-14
- **目标**：通过毕业设计，旨在培养学生独立思考能力、实践能力和创新能力，使学生能够熟练掌握专业技能，为将来的工作打下坚实的基础。 ### 二、毕业设计的过程安排 #### 影视动画毕业设计 - **课程名称**：...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
这是打印的：✅ 原始数据： yyear child_dependency_ratio elderly_dependency_ratio \ 0 2005年 28.136777 10.674438 1 2006年 27.307822 10.959524 2 2007年 26.775745 11.098473 3 2008年 26.030203 11.332230 4 2009年 25.295433 11.598826 5 2010年 22.272809 11.901379 6 2011年 22.177170 12.230768 7 2012年 22.267122 12.685915 8 2013年 22.191981 13.125365 9 2014年 22.480006 13.759997 10 2015年 22.602943 14.383331 11 2016年 23.034782 14.896526 12 2017年 23.398456 15.877169 13 2018年 23.735572 16.713136 14 2019年 23.795604 17.846954 15 2020年 26.093465 19.679780 16 2021年 25.566169 20.777822 17 2022年 24.829420 21.786497 18 2023年 23.967037 22.525668 19 2024年 23.032254 22.740353 total_dependency_ratio 0 38.811215 1 38.267345 2 37.874219 3 37.362433 4 36.894260 5 34.174188 6 34.407938 7 34.953037 8 35.317346 9 36.240003 10 36.986274 11 37.931308 12 39.275625 13 40.448708 14 41.642559 15 45.773245 16 46.343990 17 46.615917 18 46.492705 19 45.772607 -------------------------------------------------- 📊 相关系数矩阵： child_dependency_ratio elderly_dependency_ratio \ child_dependency_ratio 1.000000 -0.132747 elderly_dependency_ratio -0.132747 1.000000 total_dependency_ratio 0.304905 0.903479 total_dependency_ratio child_dependency_ratio 0.304905 elderly_dependency_ratio 0.903479 total_dependency_ratio 1.000000 -------------------------------------------------- 📈 线性回归模型摘要： OLS Regression Results ================================================================================== Dep. Variable: total_dependency_ratio R-squared: 0.093 Model: OLS Adj. R-squared: 0.043 Method: Least Squares F-statistic: 1.845 Date: Thu, 03 Jul 2025 Prob (F-statistic): 0.191 Time: 00:07:12 Log-Likelihood: -56.261 No. Observations: 20 AIC: 116.5 Df Residuals: 18 BIC: 118.5 Df Model: 1 Covariance Type: nonrobust ========================================================================================== coef std err t P>|t| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------------------------------------------ Intercept 22.4821 12.623 1.781 0.092 -4.038 49.002 child_dependency_ratio 0.7050 0.519 1.358 0.191 -0.385 1.796 ============================================================================== Omnibus: 4.201 Durbin-Watson: 0.042 Prob(Omnibus): 0.122 Jarque-Bera (JB): 2.701 Skew: 0.717 Prob(JB): 0.259 Kurtosis: 1.912 Cond. No. 324. ============================================================================== Notes: [1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified. -------------------------------------------------- 📉 残差分析数据： child_dependency_ratio total_dependency_ratio predicted residuals 0 28.14 38.81 42.32 -3.51 1 27.31 38.27 41.74 -3.47 2 26.78 37.87 41.36 -3.49 3 26.03 37.36 40.83 -3.47 4 25.30 36.89 40.32 -3.42 5 22.27 34.17 38.19 -4.01 6 22.18 34.41 38.12 -3.71 7 22.27 34.95 38.18 -3.23 8 22.19 35.32 38.13 -2.81 9 22.48 36.24 38.33 -2.09 10 22.60 36.99 38.42 -1.43 11 23.03 37.93 38.72 -0.79 12 23.40 39.28 38.98 0.30 13 23.74 40.45 39.22 1.23 14 23.80 41.64 39.26 2.38 15 26.09 45.77 40.88 4.89 16 25.57 46.34 40.51 5.84 17 24.83 46.62 39.99 6.63 18 23.97 46.49 39.38 7.11 19 23.03 45.77 38.72 7.05 -------------------------------------------------- 'C:\\Users\\LYB\\线性回归残差图9.html' ​ 这个html图并没有明显数据，只有横轴纵轴
07-04
## ✅ 数据层面的思考 根据你提供的数据： - 少儿抚养比和总抚养比的相关性很低（0.305） - 老年抚养比和总抚养比的相关性很高（0.903） 这表明： > ❗ **影响总抚养比的主要因素是老年抚养比，而不是少儿抚养比...
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