2013-02-08 9:44:15 上孙安俊(359***041) 请问大家一个问题，业务用例的研究组织可以在同一个建设系统中可以变化吗？...2013-02-08 9:44:51 潘加宇(3504847) 没有必要变化了 2013-02-08 9:46:55 潘加宇(3504847) 这个划定的范围，能把你要改进的场景被包在里头就可以。...2013-02-08 9:51:42 潘加宇(3504847) 部门就可以了，把这些场景组织到部门的用例下面 2013-02-08 9:54:44 潘加宇(3504847) 既然改进的范围波及整个部门，...-08 11:04:09 潘加宇(3504847) 我上面讲的不知道是否理解了？...2013-02-08 11:11:15 潘加宇(3504847) 请假本身不是部门的用例，但会影响部门的某些用例的实现，把请假作为一个场景放在这些用例下面。
echo $VAR 有没有一种方法可以通过只执行 export.bash 而不 source 它获取 $VAR？ 答： 不可以。 但是有几种可能的解决办法。...最明显的方法，你已经提到过，是使用 source 或 ....在调用 shell 的上下文中执行脚本: $ cat set-vars1.sh export FOO=BAR $ . set-vars1.sh $ echo $FOO BAR 另一种方法是在脚本中打印设置环境变量的命令.../set-vars2.sh)" $ echo "$FOO" BAR 在终端上执行 help export 可以查看 Bash 内置命令 export 的帮助文档： # help export export...help eval 相关阅读： 用和不用export定义变量的区别 在shell编程中$(cmd) 和 `cmd` 之间有什么区别 ----
在实际开发过程中我踩到了mybatis的一个坑，我觉得值得记录、分享一下。 先说说这个坑是什么吧。如果你踩过这个坑，并且知道具体的原因，那这篇文章可以加深你的印象。...背景介绍 先铺垫一下背景，模拟一个需求。 有一个订单表，表结构如下： ? 为了简化问题，我们假设表里面只有两条数据: ?...其对应的mapper.xml是这样写的，功能正常: ? 现在需要在已有功能上添加一个根据状态过滤订单的功能： ? 假设某个页面有这样的一个下拉框，可以根据订单状态过滤订单数据。...是的，我无脑的使用了CV大法。导致我在欢声笑语中写出了bug。我orderStatus传入的类型是一个Byte，和""做判断有任何意义吗？...后来我把这个问题分享在群里之后，群里一个朋友也给我分享了一篇文章，肥朝大佬写的《还有这种操作?浅析为什么要看源码》。文中给出了另一种解决方案，有理有据，简明扼要，是一篇很好的文章，大家可以看看。 ?
这是why技术的第14篇原创文章 在实际开发过程中我踩到了mybatis的一个坑，我觉得值得记录、分享一下。 先说说这个坑是什么吧。...背景介绍，需求分析 先铺垫一下背景，模拟一个需求。 有一个订单表，表结构如下： ? 为了简化问题，我们假设表里面只有两条数据: ?...其对应的mapper.xml是这样写的，功能正常: ? 现在需要在已有功能上添加一个根据状态过滤订单的功能： ? 假设某个页面有这样的一个下拉框，可以根据订单状态过滤订单数据。...是的，我无脑的使用了CV大法。导致我在欢声笑语中写出了bug。我orderStatus传入的类型是一个Byte，和""做判断有任何意义吗？...后来我把这个问题分享在群里之后，群里一个朋友也给我分享了一篇文章，肥朝大佬写的《还有这种操作?浅析为什么要看源码》。文中给出了另一种解决方案，有理有据，简明扼要，是一篇很好的文章，大家可以看看。 ?
♣ 题目部分 在Oracle中，RAC环境下所有数据库实例可以使用同一个Undo表空间吗？ ♣ 答案部分 不能。RAC下的每个节点实例需要有自己单独的Undo表空间。...同Redo一样，Undo表空间也需要部署到共享存储，虽然每个节点上Undo的使用是独立的，但需要保证集群内其它节点实例能对其访问，以完成构造读一致性等要求，配置如下所示： SQL>ALTER SYSTEM
分享一个 linux 技能飞书话题群的一个问题。 ---- 问： 在linux系统里，普通用户目录是在 /home 下，root用户目录在 /root，因此全部用户共享目录的。...那如果我们要装一个东西的话，是不是只用装一遍？（比如说ohmyzsh之类的） 我之前在自己服务器上，每次都需要安装两遍，一次只有当前那个用户生效，这是为什么呢？...---- 答： 不一定，当我们说我们在 linux 装了一个东西，指的是：「我们装了一个命令，可全局执行」。此时是将该命令放在了全局执行目录（或者将该命令目录放在了 $PATH）。...哦对，PATH 该路径列表可自定义，而每一个用户都可以有独立的 PATH 环境变量。...所以，要看一个命令是所有用户共享还是仅对当前用户有效，具体要看该命令是怎么装的，可以看看 which command 进一步排查。
没错，就是栈，在波兰表达式中，操作符出现的顺序与运算的顺序刚好是满足后入先出的操作特性。如果是这样的话那逆波兰表达式不就正好相反吗？那具体是不是这样呢？...现在我们对这两种表达式有了一个大致初步的了解，但是我还是会有一个疑问——我们熟知的中缀表达式可不可以转换成波兰表达式与逆波兰表达式呢？如果可以转换，那又应该如何来进行转换呢？...有这些想法的朋友，是真的有在认真思考问题，而且确实是这样，在表达式中，操作数既可以是整数，也可以是小数，当然，操作数还可以是表达式、函数、字符……因此我想说明的是，我们在看待表达式的组成形式时，不能局限自己的思维...在今天的实现过程中我们会使用链栈来实现前缀表达式求值。...while (scanf("%s", ch) == 1) { } } 这里我简单解释一下这个while语句： 对于库函数scanf而言，当他在调用成功时会返回占位符的个数，如这里只有一个占位符%s，
）在生态学中的应用以及如何在R中实现它们是一个广泛且深入的主题。...最后，我还添加了AIC值的计算，这是一个常见的模型选择指标。通过比较不同模型的AIC值，您可以获得关于哪个模型更适合数据的额外信息。...还有一个连续因变量 _y _，在本教程中没有使用。 拟合模型 我们首先将 lme 4 中的一个非常简单的泊松混合效应模型拟合到数据集。...对于此示例，我们将考虑检测 -0.05 斜率的功效。可以使用 lme 4 函数拟合 glmer 模型中的固定效应。然后可以更改固定效应的大小。...每个组在_x _和 _g 的 _每个水平上只有一个观察值 。
三种最常见的估算方法是： 联合最大似然（JML） 条件逻辑回归，在文献中称为条件最大似然（CML）。 标准多级模型，在测量文献中称为边际最大似然（MML）。...我要做的是运行glmer()两次，将第一次运行的固定效果和随机效果作为第二次运行的起始值。...eRm： 来自CML的MSQ几乎总是比来自多层次模型（MML）的MSQ高。我使用传统的临界值来识别不适合的人。身材矮小的人MSQ只有一个正确的问题，无法回忆起8、26和53的问题。...对于总体测试信息，我们需要对每个项目的测试信息进行汇总： 最后，我认为使用标准测量误差（SEM），您可以创建一个置信度带状图。SEM是测试信息的反函数。...经过这一工作，我觉得我可以更好地理解该模型试图要求一系列项目的内容，以及其中的一些内容诊断。
数据描述在这个例子中，我们将使用一个模拟的数据集来探讨关于肺癌的例子。我们收集了病人的各种结果，他们被包含在医生身上，而医生又被包含在医院里。...在本页的例子中，我们使用了非常少的样本，但在实践中你会使用更多的样本。对于单层次模型，我们可以实现简单的随机抽样，并进行替换，以进行bootstrapping。...对glmer()的调用被封装在try中，因为不是所有的模型都能在重新采样的数据上收敛。这样可以捕捉到错误并返回，而不是停止处理。...我们在使用 时，只将我们感兴趣的预测因子保持在一个常数，这使得所有其他预测因子都能在原始数据中取值。另外，我们把 留在我们的样本中，这意味着有些组的代表性比其他组要高或低。...另一种情况有时被称为 "交叉分类"，意思是一个医生可能属于多家医院，比如该医生的一些病人来自A医院，另一些来自B医院。在glmer中，你不需要指定组是嵌套还是交叉分类，R可以根据数据计算出来。
注意：由于食草动物种群的测量规模存在差异，因此我们使用标准化的值，否则模型将无法收敛。我们还使用了因变量的对数。我正在根据这项特定研究对数据进行分组。...pred.labels =c("(Intercept)", "Urchins", "Fish", "Depth"), 用数据绘制模型估计 我们可以在实际数据上绘制模型估计值！...我们一次只针对一个变量执行此操作。注意：数据已标准化以便在模型中使用，因此我们绘制的是标准化数据值，而不是原始数据 步骤1：将效应大小估算值保存到data.frame中 # 使用函数。...df绘制估算值 如果要保存基本图（仅固定效应和因变量数据），可以将其分解为单独的步骤。...注意：对于该图，我正在基于此特定研究对数据进行分组。 ＃基本步骤： ＃1创建空图 #2 从数据中添加geom_points（） #3 为模型估计添加geom_point。
所以 之后即为最大似然法的过程。 教育数据 本教程中使用的数据是教育数据。 该数据来源于全国性的小学教育调查。数据中的每一行都是指一个学生。...数据中，经济地位变量有1066个观测值缺失。对缺失数据的处理本身就是一个复杂的话题。为了方便起见，我们在本教程中简单地将数据缺失的案例删除。...glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。...#指定一个只有`性别'变量的模型 #使用`anova()`函数来运行似然比测试 anova(ModelTest, Model, test ="Chisq") 我们可以看到，同时包含性别和学前教育的预测因子的模型比只包含性别变量的模型对数据的拟合效果要好得多...由于上述观察结果，我们可以得出结论，在目前的数据中需要建立多层次的模型，不仅要有随机截距（学校），还可能要有性别和学前教育的随机斜率。
数据中，经济地位变量有1066个观测值缺失。对缺失数据的处理本身就是一个复杂的话题。为了方便起见，我们在本教程中简单地将数据缺失的案例删除。...glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。...#指定一个只有`性别'变量的模型 #使用\`anova()\`函数来运行似然比测试 anova(ModelTest, Model, test ="Chisq") 我们可以看到，同时包含性别和学前教育的预测因子的模型比只包含性别变量的模型对数据的拟合效果要好得多...在AIC值较小的情况下，同时具有性别和学前教育预测因子的模型优于只具有性别预测因子的模型。 正确分类率 正确分类率是另一个有用的衡量标准，可以看出模型对数据的合适程度。...由于上述观察结果，我们可以得出结论，在目前的数据中需要建立多层次的模型，不仅要有随机截距（学校），还可能要有性别和学前教育的随机斜率。
图1 r 旨在与任何可以与 lme 4 中的 lmer 或 glmer 配合的线性混合模型 (LMM) 或 GLMM 一起使用。这允许具有不同固定和随机效应规范的各种模型。...还有一个连续因变量 _y _，在本教程中没有使用。 拟合模型 我们首先将 lme 4 中的一个非常简单的泊松混合效应模型拟合到数据集。...对于此示例，我们将考虑检测 -0.05 斜率的功效。可以使用 lme 4 函数拟合 glmer 模型中的固定效应。然后可以更改固定效应的大小。...但是，更快的 _z -test 更适合学习使用该包以及在功效分析期间进行初始探索性工作。 增加样本量 在第一个示例中，估计功率很低。...每个组在_x _和 _g 的 _每个水平上只有一个观察值 。
通过线性模型和广义线性模型（GLM），预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...最后，绘制原始数据、拟合线、预测区间和置信区间。 需要注意的是，这段代码假设随机效应只有一个随机截距。对于包含其他类型随机效应的模型，计算总方差时需要相应地进行调整。...在R中，可以使用bootMer函数（来自lme4包）或predictInterval函数（来自merTools包）来近似计算这些区间。...那里的想法是从模型中模拟N次新数据，然后获取一些感兴趣的统计数据。在我们的案例中，我们感兴趣的是通过推导自举拟合值来获取回归线的置信区间。bb$t是一个矩阵，其中列是观测值，行是不同的自举样本。...现在让我们转向一个更复杂的例子，一个具有两个交叉随机效应的泊松广义线性混合模型（Poisson GLMM）： # 第二个案例，具有两个交叉随机效应和泊松响应的更复杂设计 m glmer
我之所以这样问，是因为使用第一个或第二个会导致不同的结果-在第一种情况下，我将删除X：ConditionB随机效应，并且无法估计X和X：ConditionB随机效应之间的相关性。...另一方面，使用blme允许我保留X：ConditionB并估计给定的相关性。...如果希望使用最大随机效应结构来拟合模型，并且lme4获得奇异拟合，那么在贝叶斯框架中拟合相同的模型可能很好地通过检查迹线图以及各种参数的好坏来告知lme4为什么会出现问题估计收敛。...但是，在lmer中，当估计随机效应方差非常接近零并且（非常宽松地）数据不足以拖动时，也可以在非常简单的模型中触发该警告（或“边界（奇异）拟合”警告）。估计远离零起始值。 两种方法的正式答案大致相似。...4.尝试重新调整预测变量x，例如， lmerfit glmer(y~ I(x/10) + (1 + I(x/10) | s), data = d) 并且还可以使用
数据中，经济地位变量有1066个观测值缺失。对缺失数据的处理本身就是一个复杂的话题。为了方便起见，我们在本教程中简单地将数据缺失的案例删除。...glm的参数与lm的参数相似：公式和数据。然而，glm需要一个额外的参数：family，它指定了结果变量的假设分布；在family中我们还需要指定链接函数。...#指定一个只有`性别'变量的模型#使用`anova()`函数来运行似然比测试anova(ModelTest, Model, test ="Chisq") 我们可以看到，同时包含性别和学前教育的预测因子的模型比只包含性别变量的模型对数据的拟合效果要好得多...在AIC值较小的情况下，同时具有性别和学前教育预测因子的模型优于只具有性别预测因子的模型。 正确分类率 正确分类率是另一个有用的衡量标准，可以看出模型对数据的合适程度。...由于上述观察结果，我们可以得出结论，在目前的数据中需要建立多层次的模型，不仅要有随机截距（学校），还可能要有性别和学前教育的随机斜率。
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