jshint之对！的检验

JS递归函数(菲波那切数列) 实例解析: 一组数字:0  1  1  2  3  5  8  13 0  1  2  3  4  5  6  7 sl(0)=0; sl(1)=1; sl(2)=sl(0)+sl(1); sl(3)=sl(1)+sl(2); function sl(i){ if(i==0){ return  0; }else if(i==1){ return  1; }else{ return  sl(i-1)+sl(i-2); } } 正则表达式检验 //校验是否全由数字组成

做图片上传功能时,我们经常会遇到一个问题就是,就是要对上传的图片进行一个校验,校验的东西包括图片的大小.尺寸(即宽和高)以及图片的类型. 今天我主要介绍两种方式来进行图片的校验,一种是在前端用js校验,另一种是放在服务器端校验.接下来我们来进行介绍 第一种:放在前端用js校验 下面直接贴源代码,注释也写在代码里面 1 <%@ page language="java" contenttype="text/html; charset=UTF-8" pageenco

项目工作中,需要检验ftp服务器中指定文件是否存在,在网上查阅了相关资料,可以通过ftpClient类进行实现. import org.apache.commons.net.ftp.FTP; import org.apache.commons.net.ftp.FTPClient; import org.apache.commons.net.ftp.FTPReply; /** * 检验指定路径的文件是否存在ftp服务器中 * @param filePath--指定绝对路径的文件 * @param

在数据挖掘的过程中,数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据:指一般不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括:缺失值.异常值.不一致的值.重复数据及含有特殊符号(如#.￥.*)的数据 数据清洗:删除原始数据集中的无关数据.重复数据.平滑噪声数据.处理缺失值.异常值等 缺失值处理:删除记录.数据插补和不处理 主要用到VIM和mice包 install.packages(c("VIM","mice")) 1.处理缺失值的步骤 步骤: (1)识别缺失数据:

前言:承接上一篇hashCode和identityHashCode 的关系,下面的两段简单的程序主要是检验一下系统生成的identityHashCode是否存在重复的情况. 1:可以自由控制生成对象的个数,并且不受测试的类是否重写hashCode()方法的影响 import java.util.HashSet; import java.util.Set; public class CheckSystemIdentity { public static void main(String args[

ios系类教程之用instruments来检验你的app 为了节省大家的时间,提供一个演示的Demo给大家.代码传送门.下载后解压然后用xcode打开.编译运行APP后 然后在搜索框内输入任意词汇,点击结果你会看到下面的结果 正如你所见的,这个app很简单.程序其实调用的是Flickr的API,通过app顶部的搜索框执行搜索后在下面的tableview显示你搜索的搜索词,搜索词后面的括号内有搜索结果的个数,点击此行进入一个略所图的结果列表页面 如上图. 点击其中一行 进入图像的大图模式,在这个页

2.1 单组样本均值t检验(One-sample t-test) 2.1.1 方法简介 t检验,又称学生t(student t)检验,是由英国统计学家戈斯特(William Sealy Gosset, 1876-1937)所提出,student则是他的笔名.t检验是一种检验总体均值的统计方法,当数据中仅含单组样本且样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大),可用这种方法来检验总体均值是否大于.小于或等于某一特定数值.当数据中仅含单组样本但样本数较小时(通常样本个数<30的样本可视为

前端开发环境准备好了,我们准备开始进行开发. 前端开发的主力语言是 JavaScript,这是一种脚本语言,没有编译器,也就没有了编译器带给我们的语法检查,怎样保证代码的质量呢?jshint 是一个强大的工具. 1. 概要说明 官方地址:http://jshint.com/ GitHub 地址:https://github.com/jshint/jshint JSHint 是一个使用 JavaScript 编写的 JavaScript 的代码质量检查工具,主要用来检查代码质量以及找出一些潜在的代

在针对连续变量的统计推断方法中,最常用的是 t 检验和方差分析两种. t 检验,又称 student t 检验,主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差未知的正态分布资料.它是用 t 分布理论来推断差异发生的概率,从而判定两个平均数的差异是否显著. u 检验适用于总体标准差已知的小样本均数的假设检验,或总体标准差未知的大样本均数的假设检验.当样本数较大时,t 检验和 u 检验可以等同使用. t 检验又三种: (1)单样本 t 检验过程:进行样本均数与已知总体均数的比较. 当样本量足够大,