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立即注册页面在哪里修改
各位好，我想在让论坛在点立即注册的时候直接用www的网址跳到别的注册页面不是默认的页面，但找不到立即注册和下面下来菜单中注册的模板文件和具体位置，请求帮助。
修改header.htm
在./template/default/common目录下
是这个文件：template\default\member\login_simple.htm
打开找到：
&a href=&member.php?mod={$_G[setting][regname]}& class=&xi2 xw1&&$_G['setting']['reglinkname']&/a&&/td&
真的感谢，我试试
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P-MBE法生长ZnMgO合金薄膜与异质结构性能及研究.pdf121页
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Properties ZnMgO／ZnO 一 HI lIIiMillIIIIIIIIII ⑧ Author’S signature： ‘ o - 一 7 S Supervisorsignatur External Sciences Reviewers：．D．．．．．e．．．．z．．．h．．．．e．．．n．．．．．．S．．．．h．．．．e．．．n．．．．k．．F．．．．．e．．．1．．1．．o．．．．w．．．．．＼．．．C．．．．．h．．．i．．．n．．．．e．．．s．．．e．．———A—————c————a———d——em、y，of Committee Examining Chairperson： Members： Committee Examining 馘 世 兰逝兰 Dateoforal defence：』坠坠星垒竺：2Q!垒 浙江大学研究生学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成
果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的
研究成果，也不包含为获得逝望太堂或其他教育机构的学位或***而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 荆黼张k象呜…"、丫∞ 、曰 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解 逝姿态堂 有权保留并向国家有关部门或机构送交本
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签字日期：加f＼ 年6月歹日 摘要 摘要 meV ZnO作为一种直接禁带半导体材料，具有3．37eV的禁带宽度以及60
的激子束缚能，在短波长光电器件中具有非常大的应用潜力。ZnO基光电器件应
用的一个关键问题是
正在加载中，请稍后...上篇讲了P值与Z得分的一些基本概念，大家其实也都知道，P值和Z得分其实是有一定的相应关系的，Z得分有正负两种结果，而P值有显著和不显著两种可能。如果按照我们一般的思维，P值和Z得分就应该有4种组合。不过实际上他们只有三种组合，如下：可以看见，只要P值不具备统计学上的显著特征，那么Z值不论是正负，都是一个结果。那么为什么P值如此之重要呢？上一篇文章说过了，P值是用来检验随机过程的，如果发现你的P值过大，即说明要分析的这份数据有很大的可能是随机结果了。说的简单一点，当我们拿到一份数据的时候，因为主要是做空间相关性嘛，所以如果仅仅考虑空间的位置，而在空间位置上无非就是离散、聚集和随机三种可能，即z得分就已经可以完全衡量了，为什么还需要有p值呢？p值的意义在于，我们在分析数据的时候，不可能简简单单的只对空间位置进行分析，还需要考虑到每个要素上面的属性信息（毛博士语录：凡事不考虑属性的空间聚类，都是耍流氓）。当我们发现，每个要素上面的属性信息，都是随机出现的。也就是说，这些属性值，都随意的出现在了任何一个空间位置上，而且每个空间位置，都有可能出现任何一个的属性值，完全没有规律。就像素数一样，不经意的就出现在数轴上，那么是不是瞬间就觉得抓狂了？那么，这种出现这种情况，你的数据，在空间上，可能是有明显聚集或者离散的特征，但是在属性上出现了随机概率，这样也是问题的。最起码表示，你选择要计算的这个属性值，不具备参与计算你的空间相关性的分析，基本上就表示你可以pass掉这个属性值，选择其他的数值来计算了。我们举个例子：（声明：以下数据是人为做出来的数据，没有实际价值，仅仅为了说明P值的含义）还是第一天用的那个学生做课间操的场景，直接跳到散操之后，如下图：现在可以很明显的看见，在空间上，一定是具有相关性的，那么作为一个数据分析人员，我们来选择不同的属性，用以寻找他们的相关性。在计算之前，我们预先设定数据的置信度为95%。如果满足这个置信度，就说明我们的数据是有分析价值的（这个值属于一般保守状态……）首先，作为学生，最容易肯定就是选择他们的成绩作为分析变量。如下：可以看见，P值居然高达0.3，超出我们设定的置信度6倍！完全就可以确定，这个数据几乎就是由随机过程来生成的，事实上也是如此，我直接用随机函数生成了成绩的值，如下：然后我们来换一个数据进行计算，改为性别，计算的结果如下：P值为0.013，置信度大于95%，小于99%，已经超过我们设定的阈值，所以有分析的价值，而且z值得分为2.48，表明了明显的聚集特性。实际上，也是，查看数据如下：所以得出结论，上一份数据，如果用成绩来作为分析属性，那么基本上就不靠谱，所以我们在研究这些学生相关性的时候，就可以排除学习成绩这个因素了。当然，这份数据是我人工做出来的，只是为了说明p值的问题，没有任何的实际价值，也绝对不是实际情况，切切不可误会。下面给出A、B、C三种情况的官方解释：最后加两句，P值本身有很大的争议，不可滥用，一定要慎之又慎，关于P值问题的，此文章后面的那篇文章《慎用P值》，或者点击查看原文，到虾神的博客空间里面去看虾神daxialu(gh_868ed5270b51)　
　文章为作者独立观点，不代表微头条立场
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车辆的的轨迹数据是车辆行驶的客观记录，轨迹中虽然仅仅包含了最基础的位置以及时间信息，但是通过这些信息，可以发掘大量有关车辆以及驾驶员的特征，这篇文章就通过一个简单的分析，来简单说明一下通过车辆轨迹数据进行数据挖掘的实例。目前农地确权数据量的估算，在国内政府领域应该是首屈一指的，不同于国土二调和国情普查的资源性调查，农地确权是权属类调查，需要颁发权证，所以更具有权威性。任何技术都是存在于人和计算机之间，人和计算机都发挥着重要的作用空间统计，就是让你可以通过一组假想的随机数据来与实际数据进行对比，以揭示空间关系的真实格局。人生苦短，我用PythonIT撑起今天的世界，IT技术可能是今天经济生活中最重要的技术（没有之一），那么我们来看看给IT技术打下坚实基础的那些神人们，然后发现了一个很有意思的话题：胡子空间统计学是统计学的一个分支，有很多与统计学相同的地方，也有很多有自身特点的，地方，今天我们就来聊聊空间统计学的四大基础理论R语言作为统计界第一语言（软件），很多时候与我们号称分析界第一语言的Python老是被人拿起来对比，所以今天专门做了一个表格，简介一下R语言与Python语言的对比情况。虾神曰：“统计对比，有样本要上，没有样本，制造样本也要上”《计算机方法的简明调查》中将数据科学定义为：“处理数据的科学，一旦数据与其代表事物的关系被建立起来，将为其他领域与科学提供借鉴”。吴道长python定制第二篇，这一篇是纯纯的干货啊。虾神对于吴道长这种能够把ArcGIS的工具箱定制运用到如此炉火纯青境界的人，那是表示灰常的佩服，高手在民间啊。“大数据?有趣，……来了一阵白盔白甲的革命党，都拿着集群，云计算，hadoop，spark，bigTable，走过土谷祠，叫道，‘阿Q!同去同去!’于是一同去。”历史科普：
节度使官衔始于唐初，到元代被废止。
历史上有记载的第一个被授予节度使称号的是唐睿宗（武则天的儿子）时期的左武卫大将军兼幽州都督薛讷，他也是大名鼎鼎的薛仁贵的儿子。能力越大，责任越大，但是能力的大小并不是绝对的。应用这个能力的智慧，才是最重要的。每条路线，都有若干车辆，在不同的时间段，运行在这条路线上，所以根据不同的时间和不同的位置，自然会有不同的受众。
当我们的数据足以支撑的时候，通过空间数据挖掘，就能够得到不同时段的公交车沿线影响的人群的热度分析密度分析，让以百度热力地图为代表的这种可视化方式，成为了即缓冲查询和路径分析之后，最为广大人民群众所熟知的一种空间分析方式。“在众神所宠爱的军阀之中，我最痛恨这个家伙 （all the warlords loved by the gods, I hate him the most.）”----迈锡尼国王，希腊联军统帅阿伽门农中间隔了小一个月了……虽然这一个月虾神也都没歇着，写了两篇修订，写了N篇情怀……今天得把相似性搜索写完……很多时候都能够严重的体会为什么网络上那么多小说，要么烂尾，要么太监了，最后这点结局真不好写。“大数据?有趣，……来了一阵白盔白甲的革命党，都拿着集群，云计算，hadoop，spark，bigTable，走过土谷祠，叫道，‘阿Q!同去同去!’于是一同去。”热点和获胜（选票的多少）是没有任何关系的，唯一的关系，就是热点区域表示没有杂质的获胜。用通俗的话来说，就是：在这个区域内，只要任何一个区域获胜，那么就可以推定，周边的区域一样会获胜。同理，冷区也是如此。写在前面的话：白话空间统计系列还继续更新，因为这段时间在对《使用R语言进行空间统计》系列进行翻译翻译和编写，所以白话空间统计系列和使用R语言进行空间统计可能会交替出现，给大家的阅读带来的不便，请大家谅解。ArcGIS里面，全局空间自相关只提供了一个Moran's I方法，当然要说一招鲜吃遍天也是可以的，不过关于全局自相关还是有不少其他的方法的，这次给大家介绍一种更加简单并且容易理解的全局空间自相关方法：Join Count方法。通过R语言，可以对DEM数据进行可视化，无论是二维的可视化还是三维的可视化都非常容易，效果也很nice。DGP：Data generating process：数据生成处理过程，统计学术语，用于描述数据在入库和处理的过程中的一些（可能随着时间的变化而）变化的情况。从今天开始，准备完整编写《利用R语言进行空间统计分析》的相关资料和教程，此教程部分内容引用哈佛大学的Institute for Quantitative Social Science（量化社会科学学院）一次会议的相关讲座和资料。----你是一个辛勤采矿的农民，还是一个浪迹天涯的英雄？资料本文是用户大会上应急专场最后一页PPT的解读。本文是应基友吴道长和师妹符博士的要求，专门写的科普文章，精通arcpy的同学可以直接跳过了。关心如何用ArcGIS封装Python脚本的，也可以看看。白话空间统计十九：热点分析(上) 哈罗，各位好，话说虾神已经消失很久了，很多人在问是不是停止更新了？那肯定是1.我走上街，
人行道上有一个深洞，
我掉了进去。
我迷失了……我绝望了。
这不是我的错，
费了好在千里边境之上，当戚家军高举着”戚“字帅旗呼啸而过的时候，似乎在风中还能听到那些剽悍的蒙古骑士们绝望的惊呼”戚老虎来了！"两个根本性的革命开始动摇整个学术界，这种冲击在十九世纪后半期到达了高峰。首先，从《圣经》中抽象出来的概念受到其实这一章开始想放到了番外篇里面。因为相关性分析是经典统计学里面最基础也是最重要的分析方法之一。题目还是取了前文再续，书接上一回。 Anselin
Local Moran's I作为细粒度的空间统计工具神器，在Arc这和你读古典书籍一样，你可能只记住了只言片语，它的意思或许你一点儿也不理解，但是，在你阅读的过程中，那些文字，以及你朗诵时的气氛，它会影响你，会净化你的心灵。前面我们聊的各种指数，无论是莫兰指数还是P值Z得分，都是整体数据的结论，也就是所谓“全局莫兰指数（Globe点数据的密度计算，是一个很常用的分析方式，在计算密度的时候，最令人头痛的是如何去确定密度的距离，也就是密度收前文再续，书接上一回。多距离空间聚类分析这个工具与其他的工具计算出来的结果都不太一样。按照空间分析软件的一般同样一份数据，在不同的距离上，表现出来的聚类效果肯定是不同的，所以我们今天来说一个灰常灰常神奇的工作，他不同于其他的分析工具的单一距离分析，他可以汇总在一定距离内所有数据的相关性进行汇总，以供我们选择适当的分析比例。General G方法是推论统计，主要用于通过局部数据对整体数据的特征进行推理；但是你拿到的数据，出现各种极值，而你计算出来的平均值完全不能代表你的数据，在这种情况，General G方法，就会出现很非常令人费解的结果。衡量空间自相关的时候，用的参数是Moran's I（莫兰指数），那么在衡量搞低值聚类的时候，用的也是一个指数，这个指数叫做 General G 指数。零假设，最早是由罗纳德?艾尔默?费希尔爵士在他的《试验设计》一书中提出的，作为“现代统计学之父”的费希尔爵士，号称“以一己之力独立创建了现代统计学的天才”昨天我们简单的讲了R语言如何对点数据进行分析，今天继续把这个内容说法，其实R语言是非常强大的，他的强大之处，今天我们介绍一个用于点分析的包：aspace。这个包是加拿大的多伦多大学的Randy Bui, Ron N. Buliung, Tarmo K. Remmel在2012年公布的，专用于对点数据的探索和分析以及可视化的专用包。一组线要素的趋势通常我们也用平均角度来进行度量。用于计算该趋势的统计量称为就被称为“方向平均值”。尽管这个统计量本身被称为“方向平均值”，但我们实际上都用它来测量方向或方位。特别是描述一组数据的方向。gh_868ed5270b51大虾卢进阶为虾神的公众号热门文章最新文章gh_868ed5270b51大虾卢进阶为虾神的公众号