原创 【SPSS】百分位數計算方法探討:SPSS計算差異

由一道課後題引發的思考,節約時間,先說結論:在數據量大時各個方法得到的值差距不大,在數據量較小時推薦使用【三 - 方法4】也就是SPSS的默認方法。 本週課程作業有一道非常簡單(雖然事實證明此事並不簡單)的題目,見下: 計算下列數

原创 解決問題:測試php連接mysql時出現的系列問題

測試php連接mysql問題解決 最近配置了php\apache\mysql,今晚做連接測試(此測試不用數據庫)。 測試代碼: <?php $username = "root"; $password = "你的密碼"; $ho

原创 【微信小程序】wepy:async/await(04)

async/ await:一個用同步思維解決異步問題的方案。 async:作爲一個關鍵字放到函數前面,用於表示函數是一個異步函數,不會阻塞後面的函數。 await操作符:用於等待一個promise對象, 它只能在異步函數async fun

原创 【微信小程序】wepy項目開工準備:語法高亮(02)

  編譯之後會新增/dist文件 (在此參考一下之前的官方文檔就明白了,其他的文檔結構自行參照_留坑) 在微信開發者工具中打開項目——打開dist文件 注:微信開發者工具最好只用作調試,有些文件也打不開,參考wepy官方文檔的語法高亮

原创 【微信小程序】wepy框架安裝與新建項目詳解(01)

【閒言碎語】tigerking真的什麼坑都踩了一遍吧,看別人安裝永遠是行雲流水,自己總是一步一錯。 【安裝指令】npm install wepy-cli -g                      -g:全局安裝 注:以管理員身份打開

原创 【stata】基礎指令——學習教程全記錄(01)

開一文記錄和總結stata的學習,不斷更新中~ 拿到一個數據集,首先要全局瞭解一下這個數據集的情況: 【describe】查看這個數據集的簡要介紹,包括了樣本數量(obs:)、變量數量(vars:)、大小(size:)、以及每個標量的簡要

原创 Django:Ajax與csrf_token

起因:Ajax提示403錯誤 閒言碎語:據課程結束還有一週多,js殺我,要加油加油。 CSRF(Cross Site Request Forgery protection),中文簡稱跨站請求僞造。 django爲用戶實現防止跨站請

原创 Django:前後傳參與for循環

參數問題 留坑 for 循環 問題:‘page’ object is not iterable 解決: {% for book_list in book_text.object_list %} 如果不用分頁,也可以不加: {%

原创 解決問題:安裝Visio版本衝突(MSI與即點即用)

安裝Visio參考:https://www.jianshu.com/p/43c59f7c394d 問題一:Office 2016 Click-to-Run 衝突(32位與64位衝突) (畫外音:我遲早要把那個家庭版給卸載了吧,功能是真的閹

原创 【微信小程序】使用阿里圖標庫-iconfront(03)

這是一篇比較全面的介紹:https://www.jianshu.com/p/67bbe4d95a85

原创 【SPSS】解決問題:因子分析計算KMO提示不是正定矩陣

問題描述: 無法計算kmo(但仍可以做因子分析,特徵值較小時不影響提取主成分) 相關概念: Bartlett's球狀檢驗(巴特利球體檢驗):是一種數學術語。用於檢驗相關陣中各變量間的相關性,是否爲單位陣,即檢驗各個變量是否各自獨立。因子

原创 【SPSS】解決問題:在二階聚類中發生意外的錯誤

問題描述: 某一天在用到二階聚類的功能時,突然出現瞭如圖的問題,除此之外其他功能都可以使用,沒有問題。 (自打我使用SPSS以來,後宮佳麗三千偏偏這個磨人的小妖精出來鬧事~) 解決與排查: 1.數據集問題 有時候導入的數據集中的變量類型

原创 【微信小程序】wepy:async/await(03)

async/ await:一個用同步思維解決異步問題的方案。 async:作爲一個關鍵字放到函數前面,用於表示函數是一個異步函數,不會阻塞後面的函數。 await操作符:用於等待一個promise對象, 它只能在異步函數async fun

原创 【stata】統計圖——學習教程全記錄(02)

開一文記錄和總結stata的學習,不斷更新中~ 轉載請聯繫授權,並註明來源~ histogram 直方圖 【histogram varname [if] [in] [weight] [,[continuous_opts| discrete

原创 【stata】學習教程全記錄

【discribe】查看這個數據集的簡要介紹,包括了樣本數量(obs:)、變量數量(vars:)、大小(size:)、以及每個標量的簡要介紹。 【codebook】:適合初次接觸一個數據集時查看一些信息 類型(numeric: )、標籤