egr

使用入门企业应用集成速成我们实际构建一个非常普通的应用，以此来演示开发周期。该示例易于理解，但却没有斧凿之嫌。此外，它还是一个很酷的工具。需求是：允许通过电子邮件将博客发送到一个已知地址，然后由该地址发布博客。这么做有一些好的理由。Blogger（[10]Google的博客服务）已经有这个功能。但我在我博客上运行Apache Roller（[11]），所以我可以使用这个解决方案。写博客的惰性很大程度上是没时间进入“发布”模式的副作用。Roller的软件强迫用户登录并撰写博客文章。这么做很麻烦，尤其是你每次都不得不对付WYIWYG（所见即所得）编辑器。第二，构建该解决办法最好的理由是，它提供了了一种简单的集成，能与尽可能少的运转部分集成在一起。我们可以在本文中仔细分析该办法。尽管这是假设的，但很有实际用途。构建集成非常简单，最好的“IDE”只是一张纸和一支笔。可以在很多工具中画图。将图转换成你喜欢的ESB配置格式或工具非常简单。ESB使用相同的术语。了解术语要比了解任何一种工具或ESB更为重要。让我们回顾一些ESB 101定义，权当补习了。消息是传递到端点的有效负载。端点是通道的终点。通道是两个端点间被命名的连接。通常，消息来自于消息系统，被分发到不了解消息系统的应用中。同样的事情或者会反过来以其它方式出现：应用可能会发送数据，但并不理解消息系统。针对这些问题，就需要通道适配器了。就是这样！这些就是你需要了解的条目，以便讨论解决方案。其它条目都是这些条目之上的变异或详细说明，或者是关于集成模式的，而不是关于集成本身。Spring Integration概况Spring Integration应用就是使用Spring schema配置的简单Java程序。如果你倾向于用常规的Spring配置来配置一切，就可以不使用schema。Schema会使事情更为简单，这和用schema配置使用Spring中方面的事务功能会更加简单大致一样。Spring Integration为一般概念（集成命名空间）提供了方便的schema，还有适配器的具体配置，比如针对电子邮件或文件类型的配置。Spring Integration应用处理从通道传递过来的消息概念。消息的生命周期始于一个端点，通常是对适配器做出的反应。消息在经过处理管道的过程中，会在总线内被转化、路由至其它通道、分发、响应，或者被中断并发送到一个死消息通道中去。如果你使用Spring Integration接口编程——我们将在很大程度上尽可能保持内容一致并明确，那你要处理Message对象，Message对象如图1所示。Message类是个包装器，包装被处理消息的有效负载。对它进行操作，很容易获得有效负载和消息头，你可以对有效负载进行类型转换，可以检查、改变消息头。Spring Integration不要求你使用Message接口。你的应用可以暴露一些方法，这些方法的参数类型跟你消息有效负载的类型相同。比如说，来自于文件适配器（可以从文件系统发送消息的适配器）的消息可能会被改为java.io.File实例。让我们来看一个集成例子，它把电子邮件发送到一个电子邮件地址，转换电子邮件后再将其发布到博客中。示例的配置在src/main/resources/integrationsContext.xml中。全部源码可以从这里下载。integrationsContext.xml文件乍看起来很平常。XML顶端的bean负责将属性文件中的变量宏替换到该XML配置脚本中。后面导入了另一个Spring文件，该文件包含本集成中要使用的简单服务。再没什么特别的了。接下来继续看相继定义的四个bean，它们还是有意思的：服务催化器newBlogPublishingServiceActivator、转换器 emailToBlogTransformer、处理器outboundBlogPostHandler和过滤器 emailsInFilterAgainstWhitelist。这四个bean会在配置的后面部分里用到。实质配置的第一段是poller元素，它是文档的默认轮询器。确切来说，轮询器是一种机制，在有变化时轮询不同端点，并在感知到某些内容发生变化后让适配器对其做出响应，就像一个事件。出于简单，我们为整个Spring Integration配置一个默认的轮询器。见图2。接下来的三个元素是三个通道声明。他们毫无意义，只是命名的通道而已。没有端点或适配器的通道毫无用处。见图3。下一行配置了电子邮件适配器。电子邮件适配器查找发入系统的电子邮件，并将其放入名叫emailsIn的通道，该通道已经在上面定义了。电子邮件发进来时，电子邮件系统并不会播报事件。在出现异常的时候（比如Spring Integration也支持的IMAP IDLE），你通常需要一些东西来轮询电子邮件帐户以查找新的电子邮件。只要有新消息，它们就一次阅读一条消息，并将该消息传递到处理管道的下一个组件。见图4。现在消息在emailsIn通道中传递，被传递到通道的下一个组件——转换器bean。转换器获取所有给它的内容，以某种方式改变消息（我们稍后会详细讨论这一点），然后顺便发送出去。这种情况下，会给Transformer给定一个包含MimeMessage类型有效负载的Message，转化器用于创建BlogPost类型的一个对象。BlogPost是我们系统特定的一个领域类。我们在这里把它作为DTO来用，但很显然，它来自哪里并不重要 ——如果你愿意，根据你的领域去处理它也可以。Transformer元素的最佳用法是：将消息格式转换为系统常见的格式。这跟标准数据模式相关。由此产生的BlogPost封装在一条新消息中，其中包含原始消息的头信息。头信息正是你期望的那样：特定于请求的值，可以对其访问以获取更多的元数据。例如，从内部来说，Spring Integration总线给每样内容分配一个ID。该ID暴露为头信息值供你使用。该ID保证是唯一的。然后消息被发送给过滤器emailsInFilterAgainstWhitelist，该过滤器访问有效负载获取发送者的值。这样做是为了确保在发布到博客的过程中你不会收到垃圾邮件。这个例子跟整个解决方案一样，简单的有些不合常理。你可以想象是去查询Spring安全或LDAP，或是比这个做得还要好的东西。见图5：XML配置的最后一段内容是service-activator元素，它获取所有给它的内容并进行处理。在这种情况下，我们告知Spring Integration调用ID为newBlogPublishingServiceActivator的bean的 pubishIncomignBlogEntry方法。该方法负责实际获取有效负载，并将有效负载发送给发布博客条目的服务。然后我们就大功告成了。内容看起来很多，但实际上就是相关XML的四段内容。声明通道是为了讲清楚例子。poller元素只定义了一次，这样，上下文中需要轮询器的所有内容都可以利用这个缺省的轮询器了。可能的扩展我们定义了三个通道、四个组件。通过这样设计构成解决方案的组件，我们能让这些组件在其它集成解决方案中可以重用。集成流程不仅仅限于此示例。我们可能会在更复杂的集成中重用转换器、过滤器，甚至是服务催化器。唯一需要重构的是Spring Integration XML文件。有很多可能性。一个好的ESB应该做到：尽可能晚地重构流程设计和配置。这里我们很容易就能想象到可以在什么地方采用该解决方案。下面是一些可能的补充。对于某些审计工作流，使用jBPM（[12]）对系统增加支持。假设我们想在解决方案中添加业务流程管理（BPM），比如在消息传入时，以某种工作队列的分类存储该消息，以便编辑器进行核准。编辑过程可以处理得跟工作流引擎内部要求的一样。最终的博客内容核准后，编辑器把定稿发送到同样的电子邮件地址，带着某种关键字或识别出能用作相关ID的关键字。相关ID可用来让集成解决方案继续进行，主要表现在更新的条目。见[13]。使用Spring Integration“组播”博客。当然，博客已经发布了。但还有一个问题，用旧的哲学问题来描述再合适不过了：“如果在woods中RSS订阅已经更新了，而没有人轮询到它，那博客算真正更新了吗？”呃，也许我只是讲了大概的意思！也可以通过Twitter传播博客标题，可以使用接收者列表模式（[16]）通知博客聚合器（[14]、[15]等）。更新过滤器例子来验证某种真正授权的服务。也许能使用LDAP或Spring安全。除了简单的电子邮件之外，多样化对发布的支持。FTP、 WebDav、文件系统（在源码中，电子邮件适配器的下面注释了一个简单的文件目录适配器配置）等都是可行的输入类型。更先进的例子则可以从移动客户端发送SMS消息。（当然，我不确定有多少人用他们的手机写博客。你永远也不会知道。不过只有一种方式能找到答案。）目前还没有对此的支持，但阅读了 Spring Integration的源码后会发现，很容易构建自己的适配器。你可以使用SMSLib[17]类似的库。Spring Integration的不足之处Spring Integration是全新且强大的。你可以对其背后的SpringSource的价值及其自身的不断发展抱有信心。但这并不意味着它是完美的——它离完美还远着哩！应用集成不是一个新的领域，考虑解决方案和架构已经有数十年。应用集成的一些用法按惯例包含了重量级的适配器，比如那些与SAP集成的集成方法或JDEdwards OneWorld。Spring Integration不能直接支持这些具体情况。尽管Spring Integration支持大量开箱即用的功能，但它对一些典型的适配器缺少支持，比如SFTP、HTTPS或AS2。目前，一些专有的解决方案能更好地支持这些需求。有些解决方案非常昂贵，所以你可以为Spring Integration试着改造第三方库、编写自己的适配器。如果你有兴趣，你会因为为Spring Integration编写适配器相当简单而感到惊喜。你要想开始创建解决方案，只需要看看jSch[18]、Jakarta Commons VFS[19]或Jakarta Commons Net [20]。

Try compromise....simida ~

integration[英][u02ccu026antu026au02c8greu026au0283n][美][u02ccu026antu026au02c8ɡreu0283u0259n]n.结合; 整合; 一体化; （不同肤色、种族、宗教信仰等的人的）混合; 以上结果来自金山词霸-----------------------------------如有疑问欢迎追问！满意请点击右上方【选为满意回答】按钮

您所说的这个词语，是属于FRM，frm词汇的一个，掌握好FRM词汇可以让您在frm的学习中如鱼得水，这个词的翻译及意义如下：公司把业务扩展同类的不同产品

接to

前者大多数时候表示人的品格正直.一般不做“使成为一体”的意思.后者主要是这个意思.他们是名词和动词的关系,但是注意一个动词可能有多个名词对应,比如它就还有一个：integration.两个名词之间的意思不一样.可以认为在意思上integration是integrate的名词.

集成的意思

combination 两者的结合，联合，简单的合并，1+1式的n.结合, 联合, 合并, 化合, 化合物integration 综合，整合，更全面，更完善n.综合

分划的参数趋于零时的极限，叫做这个函数在这个闭区间上的定积分。不定积分（Indefinite integral）即已知导数求原函数。若F′(x)=f(x)，那么[F(x)+C]′=f(x).(C∈R C为常数).也就是说，把f(x)积分，不一定能得到F(x)，因为F(x)+C的导数也是f(x)（C是任意常数）。所以f(x)积分的结果有无数个，是不确定的。我们一律用F(x)+C代替，这就称为不定积分。即如果一个导数有原函数，那么它就有无限多个原函数。定积分 （definite integral）定积分就是求函数f(X)在区间[a,b]中图线下包围的面积。即由 y=0,x=a,x=b,y=f(X)所围成图形的面积。这个图形称为曲边梯形，特例是曲边三角形。

前者是名词，后者是形容词，也是名词。

Integration意思是：整合；负责后台管理系统的需求分析、数据库设计、代码编写、集成测试。重点词汇：Integration英［u026antu026a＇ɡreu026au0283（u0259）n］释义：n.结合，融合；取消种族隔离；（数）积分法，求积分；（心理分析）整合。短语：integration by parts［数］分部积分法；部分积分法；积分法。例句：用作名词（n）Data warehouse is a representative application of data integration.数据仓库是数据集成的一个典型应用。We need an integration evaluation method.我们需要一种综合评价方法。

integration[英][u02ccu026antu026au02c8greu026au0283n][美][u02ccu026antu026au02c8ɡreu0283u0259n]n.整合; 一体化; 结合; （不同肤色、种族、宗教信仰等的人的）混合; 形近词：Integrationintegratismintegrativeintegrating数据合作方：金山词霸双语例句柯林斯词典同反义词英英释义1A multicultural personnel integration would be difficult; Daimler"s Chrysler fiasco shows how tough these projects can be.跨文化的人事整合将是一个难点；戴姆勒（Daimler）旗下克莱斯勒（Chrysler）的惨败显示出达成这些目标有多难。

整合双语对照词典结果：integration[英][u02ccu026antu026au02c8greu026au0283n][美][u02ccu026antu026au02c8ɡreu0283u0259n]n.结合; 整合; 一体化; （不同肤色、种族、宗教信仰等的人的）混合;

Allegro 则是 Cadence 推出的先进 PCB 设计布线工具，是全球先进 PCB 布线系统领域中的先驱。 Allegro 提供了良好且交互的工作接口和强大完善的功能，和它前端产品 Capture 的结合，为当前高速、高密度、多层的复杂 PCB 设计布线提供了最完美解决方案 。 Allegro 拥有完善的 Constraint 设定，用户只须按要求设定好布线规则，在布线中消除所有 DRC 就可以达到布线的设计要求，从而节约了烦琐的人工检查时间，提高了工作效率 ！ 软件所带的 Constraint Manger （图 1 ） 所提供的简洁明了的接口更是方便使用者设定和查看 Constraint 。它与 Capture 的结合让 E.E. 电子工程师在设计电路线路图时把设定好的规则数据一起带到 Allegro Layout 工作环境中，让用户在 Placement 及 Routing 时依照规则处理，这些规则数据的经验值均可重复使用在相同性质的 PCB 设计上 。 （图1）（图 2） 02Allegro 除了上述的功能外，其强大的自动推挤 push 和贴线 hug 走线以及完善的自动修线功能更是给用户提供极大的方便；强大的贴图功能，可以提供多用户同时处理一块复杂板子，从而大大地提高了工作效率 。 用户在 Layout 时做过 Rename 、 Swap 以及修改 Logic 后，可以非常方便地 Back annotate 到 Capture 线路图中，线路图修改后也可以非常方便地更新到 Allegro 中；用户还可以在 Capture 与 Allegro 之间对对象的互相点选及修改。 （图 2） 对于业界所重视的 Power Plane 的绘制和修改功能， Allegro 提供了简单方便的内层分割功能，以及能够对正负片内层的检阅。强大的底片输出功能 ， （图 3 ） 包含 Gerber274D 、 274XBarco DPF 、 MDA 以及直接输出 ODB++ 等多样化格式数据当然还支持生产所需的 Pick & Place 、 NC Drill 和 Bare-Board Test 等等原始数据输出 。 Allegro 所提供的强大的输入输出功能更是方便与其它相关软件的沟通，例如 ADIVA 、 FABMASTER 、 INTERCOMM 、 HARMONY 、 VALOR……。 02（图3）为了推广整个先进 EDA 市场 ,Allegro 提供了 PADS 、 P-CAD 和 Zuken 等接口，让想转换 PCB Layout 软件的使用者，对于旧有的图档能顺利转换至 Allegro 中。

没有什么区别的 bachelor也是本科 只不过undergraduate有不带学位的。建议还是申请bachelor degree的课程~这样带学士学位。

大概是bachelor degree学士学位吧,但不知道C是什么

university degree大学学位bachelor degree学士学位

Double degrees

bachelor和honorsdegree的区别在于： bachelor是普通学士，honors degree是荣誉学士，略高于普通学士。单词详解：bachelorn. 学士；单身汉；（尚未交配的）小雄兽Honors Degree荣誉学位相关短语：bachelor degree 学士学位；大学本科学位证书bachelor of science 理学学士Honors Bachelor Degree 荣誉学士学位BED Honors Degree Course 教育学士荣誉学位课程双语例句:She graduated in Oil Painting from ShanDong College of Arts as a Top Student in 1998, andearned a Bachelor of Art Degree. 1998年，她以山东艺术学院美术系综合评分全系第一的成绩毕业，并荣获1998年山东省优秀毕业生称号；Albert obtained his Bachelor of Business Administration degree with First Class Honors in 1981and his Master of Business Administration degree in 1988. 吴先生于1981年以优异的成绩获得一等荣誉工商管理学士学位，并于1988年获得工商管理硕士学位。

学士学位

《尘大师》。根据查询QQ音乐显示，陈奕迅所演唱的《尘大师》是一首歌，也是两首歌，在歌曲的创作中加入了灵动的轻摇滚风格，轻盈又魔性的inthegroove作为背景，让整首作品又飘逸又饱满。《尘大师》原唱是陈奕迅，林海峰作词李荣浩填曲，该歌曲情感真挚，一经发布收获无数好评。

歌曲名:Last Regret歌手:Seventh Day Slumber专辑:A Decade Of Hope『KANON』OPテーマ作词/作曲：KEY（麻枝准）歌：彩菜ありがとう言わないよずっとしまっておくさよならは翳りない梦のあと静かに降り立つ两手には降り注ぐかけらをいつまでもいつまでも抱いて最後まで笑ってる强さをもう知っていたおはよう目觉めは眩しくて悲しいさよなら　许せない仆たちの弱さがよかったふたりにはありふれた优しさ花のように恋のように移ろう低い云　风を待つ静けさもう闻こえない两手には降り注ぐかけらをいつまでもいつまでも抱いて最後まで笑ってる强さをもう知っていたhttp://music.baidu.com/song/8108098

矽统（sis）公司的集成显卡。在性能上你不能报太大希望，它在集成显卡中的性能也算差的了。

好的 谢谢

因为实在太长，规模跨度太大，英语里叫大，大人物，都是the great,现代希腊语为Mégas，英语为the Great）比如Mégas Aléxandros（英语为Alexander the Great）亚历山大大帝。

关于regret用法如下：regret是一个常用的动词，表示“后悔，遗憾”。以下是其用法及常见的固定搭配：1 regret+现在分词/过去分词/不定式：表示后悔已经发生的事情。She regrets not taking the job offer.（她后悔没有接受工作机会。）I regret saying what I did.（我后悔说了那些话。）He regrets having missed the opportunity.（他后悔错过了这个机会。）2.regret+that从句：表示后悔已经发生的事情。I regret that I didn"t study harder when I was in college.（我后悔大学时没有更努力地学习。）She regretted that she had been so rude to him.（她后悔对他如此无礼。）3.regret+to do：表示后悔没有做某件事。I regret to inform you that the job has been filled.（很遗憾地通知您，这个工作已经被填补了。）He regrets to say that he cannot attend the meeting.（很抱歉地说，他不能参加会议。）常见的固定搭配：no regret：无悔例如：I have no regret about my decision.（我对我的决定没有任何后悔.）regret the loss：感到失落例如：We regret the loss of our great leader.（我们为我们伟大的领袖的离去感到失落。）live with regret：心有余悸例如：I don"t want to live with regret for the rest of my life.（我不想余生都心有余悸。）regrettable：令人遗憾的例如：It"s regrettable that we couldn"t complete the project on time.（很遗憾我们不能按时完成项目。）

regrettable adj.可叹的, 可惜的 regretful adj.后悔的, 抱歉的, 惋惜的, 遗憾的

regrettable令人遗憾的双语对照词典结果：regrettable[英][ru026au02c8gretu0259bl][美][ru026au02c8ɡru025btu0259bu0259l]adj.令人遗憾的; 可惜的; 可悲的; 抱歉的; 以上结果来自金山词霸例句:1.As history shows, this attitude has produced regrettable results. 历史表明，这种态度造成了令人遗憾的后果。

　　1.degree 是指学位，比如bachelor"s degree, docter"s degree　　2.qualification 是指获得某种资格和条件。　　3.certificate 则是证书，偏向于纸面上的东西。　　用一个例句来解释三者之间的关系：Since I finished the bachelor"s degree in medical college, I"ve got a docter"s certificate, so I have qualification to be a docter.

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《Write Great Essays!》（Levin, Peter）电子书网盘下载免费在线阅读链接: https://pan.baidu.com/s/13gSbCJzAii8k4-yecVjHhA 提取码: 263y书名：Write Great Essays!作者：Levin, Peter出版年份：2005-2页数：136内容简介：This title is a must for every student with essays to write! It shows: how to deal with "academic-speak" and monster reading lists; how to choose and use an efficient reading and note-taking strategy; how to clarify awkward essay topics; how to find the right structure for your essay; and, how to avoid accusations of plagiarism. This lively, concise and to-the-point guide will help you to study and write efficiently and effectively. It offers hints and practical suggestions so you can develop good study skills and build your confidence. With this guide you can get the grades you deserve for the work you put in. No student should be without it!

120左右吧 Allegro就是快板的意思 不用刻意慢下来 听听别人弹的录音 不同人风格很不同的。比如说黄河颂最开始吧郎朗弹得很慢 别人比如说殷承宗弹的速度就还可以

歌曲名:Water Music, Suite No.1 in F major: X. [Allegro moderato]歌手:Linde Consort&Hans-Martin Linde专辑:100 Best HandelXzibit Ft. Dr. Dre & Snoop Dogg - XYeah, ladies and gentlemanBroadcasting live to you and yoursIt"s Mr. X to the Z, XzibitYeah, bounce itCome onThe first day of the rest of my life (X)Stand behind the mic like Walter KronkikeYo, keep the spotlightI"m keeping my rhymes tightLose sight of what you believeAnd call it a nightThis ain"t the light-weight, cake mix shit that you"re used toTeflon territory, you just can"t shoot throughYou gon shoot who? (who?)Not even on your best dayRollin" the Wild West way, givin" it upLeavin" the whole world stuck, not givin" a fuckLaid in the cut, now we break through in the rutHennesy and Orange Juice, baby fill up a cupQuick to grab Mary Jane by the butt and squeezeLoosen up, let your hair down, and join the festivitiesOvercrowd the house like lockdown facilitiesBitches be quick to give me brains while I post the rangeGoing up and down my dick like the stock exchange(X) Rearrange the whole game with my rugged sound(X) Won"t even say your own name when I come around(X) Stay on top but remain from the underground(X) to the Z and we all in the family(X) Rearrange the whole game with my rugged sound(X) Won"t even say your own name when I come around(X) Stay on top but remain from the underground(X) to the Z and we all in the familyEver since Xzibit could spit, been on some pimp shitApproach every woman like a potential mistressShine bright, make sure that (X) stay tightCause tonight I might meet my next ex-wifeMr. Big Chief Reefa (uh-huh), Xzibit use his dick like a VisaI run it through and money come outRunnin" your mouth, I"ll have somebody run in your houseRavel your spouse and have a little fun on the couchNow you know that it was bound to happenI came to give you what you lackin"Whenever you hear them other niggas rappinRockin" chains, stadium, paladiums, cracked craniumsMy whole skeleton is dipped in titaniumDrop tops sittin" on twentiesUsing rappers like crash test dummiesStackin" real estate and moneyIt"s funny how things change overnight when you thinking rightI beat the odds like Ike beat on his first wife(X) Rearrange the whole game with my rugged sound(X) Won"t even say your own name when I come around(X) Stay on top but remain from the underground(X) to the Z and we all in the family(X) Rearrange the whole game with my rugged sound(X) Won"t even say your own name when I come around(X) Stay on top but remain from the underground(X) to the Z and we all in the familyWhat an event?We hardcore 100%Making it stick, Los Angeles proudly presents (X)The real deal, how does it feel?No special effectsYank the chain off of your neck and demand the respectNow all your conversations sound strange to meSeems like everybody around me want me to change but meI stand alone, on my own two feetStagger tracks, strangle the beatRestless, no time for sleepNiggas be weak, I"m concrete like bitumen gritIt"s a very thin line between a foe and a friendStraight to the chair(Not these niggas again)Crawl back, bounce in the spot and slide right inI ain"t trying to see nothing but progress, regardlessHome of the heartless, move right, remain cautiousRepresent nothing but the hustle and struggleHennesy, rock plenty of ice, making a double, now SCREAM(X) Rearrange the whole game with my rugged sound(X) Won"t even say your own name when I come around(X) Stay on top but remain from the underground(X) to the Z and we all in the family(X) Rearrange the whole game with my rugged sound(X) Won"t even say your own name when I come around(X) Stay on top but remain from the underground(X) to the Z and we all in the familySo there you have itA-B-C-D-P-G-CX to the motherfuckin" ZMr. Xuberant, XtravagantXtrodinary, Xciting, X-alottaX "em with a little bit of XtasyX-ing your bitch out if you tryna test a gAnd what"s the recipe?Xcalibur weaponaryAnd we shoot XceptionallyThat there is hotX marks the spot?Fuck naw, X spots the marksXclamation point, niggaz.....EndXzibit Ft. Dr. Dre & Snoop Dogg - Xhttp://music.baidu.com/song/8162663

答案：“适度的快板”

moderato与其它速度标记连用时,含有加以节制的意思。即快或慢都要有所节制，如有节制的快板（allegro moderato）比快板（allegro）稍慢些。快板allegro的速度为132--144。allegro moderato速度可以为120-130左右。

(Allegro) 的速度范围是120-168 bpm，小快板(Allegretto)的速度范围是104-112 bpm。因此，Allegro Moderato的速度范围大概是112-120 bpm。 扩展资料 　　Allegro Moderato：有节制的快板、中庸的快板。allegro moderato速度可以为120-130左右。 　　moderato与其它速度标记连用时，含有加以节制的意思，即快或慢都要有所节制。如有节制的快板（allegro moderato）比快板（allegro）稍慢些；有节制的柔板（adagio moderato）则比柔板（adagio）稍快些。 　　首先肯定它是快板ALLEGRO，但由于后面有MODERATO这个定语，所以这个快板的速度便受到了制约（限制）。 　　即理解解释为适中的快板或中庸的"快板，其速度要比正常的快板稍慢。大约处于108-120左右之间。有很多进行曲都用了这个速度标记，所以也有称为进行曲速度的。

allegro: 速度标记，快板； moderato: 速度标记，中板； 常用的速度标记，按速度由慢到快主要是： 意大利语： grave largo lento adagio larghetto andante andantino moderato allegretto allegro presto prestissimo 中文： 庄板 广板 慢板 柔。

allegro moderatona.中快板中庸的快板；有节制的快板；中速的快板例句1.Franz Joseph Haydn. London Trio 01 Allegro Moderato.弗朗茨约瑟夫海顿。伦敦三重奏01中庸的快板。2.Etudes-Tableaux, Op. 33: No. 9 in D major: Allegro moderato.九首练习曲——舞台造型，作品33：第九首，D大调：中速的快板。3.Cello Concerto in B minor, Op. 104, B. 191: III. Finale: Allegro moderato - Andante - Allegro vivo.b小调大提琴协奏曲，作品104，B.191：第三乐章、终曲：适中的快板——柔板——活跃的快板。4.Violin Concerto In D Major, Op. 35: Allegro moderato.大调小提琴协奏曲，作品35：第一乐章，中庸的快板。5.Franz Joseph Haydn. Sonata In Eb Allegro Moderato First Half.弗朗茨约瑟夫海顿。在EB中庸的快板奏鸣曲上半。

allegro moderato 网络 适中的快板; 中快板; 快板; 中庸快板; allegro 英[u0259u02c8legru0259u028a] 美[u0259u02c8legrou028a] adv. <音>活泼地（的）; n. 快板; [例句]Several sets of variations, a few independent movements, two concertos, and a concert allegro were published after his death.他逝世后出版的有：几部变奏曲，一些独立的乐章，两首协奏曲，和一首协奏曲快板。

　　计算公式为 RSS 除以 （n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号。 　　S.E of regression的计算方法为：√（Sum squared resid(RSSS)/(n-k-1)），K为解析变量个数。 扩展资料 　　1）从经济发展的形态来看，经济模型分为静态数理经济模型和动态数理经济模型； 　　2）从经济的波动形态来看，经济模型分为随机经济模型和确定性经济模型； 　　3）从经济的数学描述形式来看，经济模型分为线性经济模型和非线性经济模型； 　　4）从经济模型描述的范围来看，经济模型有微观经济模型、中观经济模型和宏观经济模型。

指的是金属的回复是材料学的专有名词meta是金属的意思后面是回复的意思

Regression dilution bias，attenuation bias回归稀释偏差，衰减偏差The variation of the fundamental wave attenuation with the external bias stress and the influence of the fundamental wave amplitude on the second and third harmonics have also been observed.我们也测量了基波衰减随外应力的变化及二次谐波、三次谐波与基波振幅的关系，对二次谐波随外应力变化的温度效应也作了研究。

逐步退化

参数说明如下：penalty：惩罚项，str类型，可选参数为l1和l2，默认为l2。用于指定惩罚项中使用的规范。newton-cg、sag和lbfgs求解算法只支持L2规范。L1G规范假设的是模型的参数满足拉普拉斯分布，L2假设的模型参数满足高斯分布，所谓的范式就是加上对参数的约束，使得模型更不会过拟合(overfit)，但是如果要说是不是加了约束就会好，这个没有人能回答，只能说，加约束的情况下，理论上应该可以获得泛化能力更强的结果。dual：对偶或原始方法，bool类型，默认为False。对偶方法只用在求解线性多核(liblinear)的L2惩罚项上。当样本数量>样本特征的时候，dual通常设置为False。tol：停止求解的标准，float类型，默认为1e-4。就是求解到多少的时候，停止，认为已经求出最优解。c：正则化系数λ的倒数，float类型，默认为1.0。必须是正浮点型数。像SVM一样，越小的数值表示越强的正则化。fit_intercept：是否存在截距或偏差，bool类型，默认为True。intercept_scaling：仅在正则化项为”liblinear”，且fit_intercept设置为True时有用。float类型，默认为1。class_weight：用于标示分类模型中各种类型的权重，可以是一个字典或者"balanced"字符串，默认为不输入，也就是不考虑权重，即为None。如果选择输入的话，可以选择balanced让类库自己计算类型权重，或者自己输入各个类型的权重。举个例子，比如对于0,1的二元模型，我们可以定义class_weight={0:0.9,1:0.1}，这样类型0的权重为90%，而类型1的权重为10%。如果class_weight选择balanced，那么类库会根据训练样本量来计算权重。某种类型样本量越多，则权重越低，样本量越少，则权重越高。当class_weight为balanced时，类权重计算方法如下：n_samples / (n_classes * np.bincount(y))。n_samples为样本数，n_classes为类别数量，np.bincount(y)会输出每个类的样本数，例如y=[1,0,0,1,1],则np.bincount(y)=[2,3]。那么class_weight有什么作用呢？在分类模型中，我们经常会遇到两类问题：第一种是误分类的代价很高。比如对合法用户和非法用户进行分类，将非法用户分类为合法用户的代价很高，我们宁愿将合法用户分类为非法用户，这时可以人工再甄别，但是却不愿将非法用户分类为合法用户。这时，我们可以适当提高非法用户的权重。第二种是样本是高度失衡的，比如我们有合法用户和非法用户的二元样本数据10000条，里面合法用户有9995条，非法用户只有5条，如果我们不考虑权重，则我们可以将所有的测试集都预测为合法用户，这样预测准确率理论上有99.95%，但是却没有任何意义。这时，我们可以选择balanced，让类库自动提高非法用户样本的权重。提高了某种分类的权重，相比不考虑权重，会有更多的样本分类划分到高权重的类别，从而可以解决上面两类问题。random_state：随机数种子，int类型，可选参数，默认为无，仅在正则化优化算法为sag,liblinear时有用。solver：优化算法选择参数，只有五个可选参数，即newton-cg,lbfgs,liblinear,sag,saga。默认为liblinear。solver参数决定了我们对逻辑回归损失函数的优化方法，有四种算法可以选择，分别是：liblinear：使用了开源的liblinear库实现，内部使用了坐标轴下降法来迭代优化损失函数。lbfgs：拟牛顿法的一种，利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数。newton-cg：也是牛顿法家族的一种，利用损失函数二阶导数矩阵即海森矩阵来迭代优化损失函数。sag：即随机平均梯度下降，是梯度下降法的变种，和普通梯度下降法的区别是每次迭代仅仅用一部分的样本来计算梯度，适合于样本数据多的时候。saga：线性收敛的随机优化算法的的变重。总结：liblinear适用于小数据集，而sag和saga适用于大数据集因为速度更快。对于多分类问题，只有newton-cg,sag,saga和lbfgs能够处理多项损失，而liblinear受限于一对剩余(OvR)。啥意思，就是用liblinear的时候，如果是多分类问题，得先把一种类别作为一个类别，剩余的所有类别作为另外一个类别。一次类推，遍历所有类别，进行分类。newton-cg,sag和lbfgs这三种优化算法时都需要损失函数的一阶或者二阶连续导数，因此不能用于没有连续导数的L1正则化，只能用于L2正则化。而liblinear和saga通吃L1正则化和L2正则化。同时，sag每次仅仅使用了部分样本进行梯度迭代，所以当样本量少的时候不要选择它，而如果样本量非常大，比如大于10万，sag是第一选择。但是sag不能用于L1正则化，所以当你有大量的样本，又需要L1正则化的话就要自己做取舍了。要么通过对样本采样来降低样本量，要么回到L2正则化。从上面的描述，大家可能觉得，既然newton-cg, lbfgs和sag这么多限制，如果不是大样本，我们选择liblinear不就行了嘛！错，因为liblinear也有自己的弱点！我们知道，逻辑回归有二元逻辑回归和多元逻辑回归。对于多元逻辑回归常见的有one-vs-rest(OvR)和many-vs-many(MvM)两种。而MvM一般比OvR分类相对准确一些。郁闷的是liblinear只支持OvR，不支持MvM，这样如果我们需要相对精确的多元逻辑回归时，就不能选择liblinear了。也意味着如果我们需要相对精确的多元逻辑回归不能使用L1正则化了。max_iter：算法收敛最大迭代次数，int类型，默认为10。仅在正则化优化算法为newton-cg, sag和lbfgs才有用，算法收敛的最大迭代次数。multi_class：分类方式选择参数，str类型，可选参数为ovr和multinomial，默认为ovr。ovr即前面提到的one-vs-rest(OvR)，而multinomial即前面提到的many-vs-many(MvM)。如果是二元逻辑回归，ovr和multinomial并没有任何区别，区别主要在多元逻辑回归上。OvR和MvM有什么不同*？*OvR的思想很简单，无论你是多少元逻辑回归，我们都可以看做二元逻辑回归。具体做法是，对于第K类的分类决策，我们把所有第K类的样本作为正例，除了第K类样本以外的所有样本都作为负例，然后在上面做二元逻辑回归，得到第K类的分类模型。其他类的分类模型获得以此类推。而MvM则相对复杂，这里举MvM的特例one-vs-one(OvO)作讲解。如果模型有T类，我们每次在所有的T类样本里面选择两类样本出来，不妨记为T1类和T2类，把所有的输出为T1和T2的样本放在一起，把T1作为正例，T2作为负例，进行二元逻辑回归，得到模型参数。我们一共需要T(T-1)/2次分类。可以看出OvR相对简单，但分类效果相对略差（这里指大多数样本分布情况，某些样本分布下OvR可能更好）。而MvM分类相对精确，但是分类速度没有OvR快。如果选择了ovr，则4种损失函数的优化方法liblinear，newton-cg,lbfgs和sag都可以选择。但是如果选择了multinomial,则只能选择newton-cg, lbfgs和sag了。verbose：日志冗长度，int类型。默认为0。就是不输出训练过程，1的时候偶尔输出结果，大于1，对于每个子模型都输出。warm_start：热启动参数，bool类型。默认为False。如果为True，则下一次训练是以追加树的形式进行（重新使用上一次的调用作为初始化）。n_jobs：并行数。int类型，默认为1。1的时候，用CPU的一个内核运行程序，2的时候，用CPU的2个内核运行程序。为-1的时候，用所有CPU的内核运行程序。总结：优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。其他：Logistic回归的目的是寻找一个非线性函数Sigmoid的最佳拟合参数，求解过程可以由最优化算法完成。改进的一些最优化算法，比如sag。它可以在新数据到来时就完成参数更新，而不需要重新读取整个数据集来进行批量处理。机器学习的一个重要问题就是如何处理缺失数据。这个问题没有标准答案，取决于实际应用中的需求。现有一些解决方案，每种方案都各有优缺点。我们需要根据数据的情况，这是Sklearn的参数，以期达到更好的分类效果。

std. error 是单个variable的Se Regression是整个regression的s.e.

计算公式为 RSS 除以 （n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号。S.E of regression的计算方法为：√（Sum squared resid(RSSS)/(n-k-1)），K为解析变量个数。1）从经济发展的形态来看，经济模型分为静态数理经济模型和动态数理经济模型；2）从经济的波动形态来看，经济模型分为随机经济模型和确定性经济模型；3）从经济的数学描述形式来看，经济模型分为线性经济模型和非线性经济模型；4）从经济模型描述的范围来看，经济模型有微观经济模型、中观经济模型和宏观经济模型。扩展资料计量经济模型至少含有三个主要部分：数理经济为主体，经济统计为识别和经济过程为主线。选择正确的数理经济模型是计量经济模型建立的主体，这也是反映各经济变量之间所存在的本质关系，具有经济理论基础；经济统计识别则是计量经济模型赖于应用的基础，只有在统计上有显著意义的模型才可能保证各经济变量之间的关系是具有统计基础的；经济过程描述了经济体系中解释变量和被解释变量之间所存在的统计关系。参考资料来源：百度百科-计量经济学

回归标准差

回归平均值的意思。

regression results regression 1. 倒退，退步；回归；复归 2. 【同义词】retrogression 3. 退行 4. 退化 5. （疾病及症状的）消退 6. 退行（作用或机制） 7. 回归 退化结果的意思

第一次听过，等高人来

Deming regression线性回归的一种方法，在药物浓度测定的相关性分析中常用，可同时估计X轴和Y轴的误差。用medcalc或analyse-it软件可做。在 统计数据 , 戴明回归 的名字命名, 爱德华。戴明 ,是一个 errors-in-variables模型 试图找到哪一个 最适合线 对于一个二维的数据集。 它不同于 简单线性回归 它占 错误 在观测上 x ——以及 y ——轴。 它的一个特例 总体最小二乘 ,它允许任意数量的预测因子和更复杂的错误结构。戴明回归等于 最大似然 估计的 errors-in-variables模型 两个变量的错误的认为是独立的和 态分布 和方差的比率,表示 Δ 是已知的。 ( 1 ] 在实践中,这一比率可能估计相关的数据源,然而回归过程中没有考虑可能的错误估计这个比例。

表示网络训练预测时，用了简单的回归分析，一部分数据用来训练的情况，一部分数据用来确认训练情况，剩下的数据用来测试，以及最后整体状况。

Regression Statistics是指回归统计吗？如果是的话按照我以下的描述来进行才做，我的是office 2013，1：文件——选项——自定义功能区——主选项卡——在主选项卡下面目录中勾选开发工具2：点击菜单栏的开发工具——加载项——跳出加载宏的对话框——勾选分析工具库，分析工具库VBA3：数据——数据分析——数据分析对话框中选择回归。

REGRESS Multiple linear regression using least squares. B = REGRESS(Y,X) returns the vector B of regression coefficients in the linear model Y = X*B. X is an n-by-p design matrix, with rows corresponding to observations and columns to predictor variables. Y is an n-by-1 vector of response observations.REGRESS是用最小二乘法进行线性回归。B是回归系数，Y是因变量，X是自变量数组。

rss/(n-k) 这是庞皓版教材的计算公式(根据eviews软件回归结果）S.E.= (∑e^2∕(n-k-1) )^(1/2)回归标准差反映的是各变量值与其平均数的平均差异程度，表明其平均数对各变量值的代表性强弱；公式：各变量值与其平均数的差的平方和再求平均数，是方差，方差开平方就是标准差。SE of regression 是标准误，其计算公式为RSS除以（n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号.RSS是残差平方和即Sum squared resid=342.5486由此内可得标准容误为6.9954扩展资料：标准化回归系数说的重要性则与上面前提中所说的意义不同，这是一种相对的重要性，与某种情况下，自变量间的离散程度有关。标准化回归系数的比较结果只是适用于某一特定环境的，而不是绝对正确的，它可能因时因地而变化。举例来说，从某一次数据中得出，在影响人格形成的因素中，环境因素的Beta值比遗传因素的Beta值大，这只能说明数据采集当时当地的情况，而不能加以任何不恰当的推论，不能绝对地不加任何限定地说，环境因素的影响就是比遗传因素大。事实上，如果未来环境因素的波动程度变小，很可能遗传因素就显得更为重要。参考资料来源：百度百科-标准回归系数

表示网络训练预测时，用了简单的回归分析，一部分数据用来训练的情况，一部分数据用来确认训练情况，剩下的数据用来测试，以及最后整体状况。

回归分析。就是把数据通过参数回归模型拟合分析参数值。

回归系数的标准误差就是它的标准差，统计量的标准差一般叫做标准误差，回归系数的估计其实就是均值估计哦。回归的标准误应该是模型中随机扰动项（误差项）的标准差的估计值。它的平方实际上就是随机扰动项（误差项）的方差的无偏估计量，它实际上又叫做误差均方，等于残差的平方和/（样本容量-待估参数的个数）。可以参考一下张晓峒老师的《计量经济学基础》，讲的很清晰！

RegressionStatistics是指回归统计吗？如果是的话按照我以下的描述来进行才做，我的是office2013，1：文件——选项——自定义功能区——主选项卡——在主选项卡下面目录中勾选开发工具2：点击菜单栏的开发工具——加载项——跳出加载宏的对话框——勾选分析工具库，分析工具库VBA3：数据——数据分析——数据分析对话框中选择回归。

SE of regression是标准误差，计算公式：RSS除以 （n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号。F = (ESS/k)/[RSS/(n-k-1)]Adjusted R-squared = 1-[RSS/(n-k-1)]/[TSS/(n-1)]R-squared 0.66325 Mean dependent var 5.123810Adjusted R-squared S.D. dependent var 3.694984S.E. of regression Akaike info criterion 4.505098Sum squared resid 91.95205 Schwarz criterion 4.604576Log likelihood -45.30353 F-statisticDurbin-Watson stat 0.858742 Prob(扩展资料：在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替。标准误差 对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，标准误差能够很好地反映出测量的精密度。这正是标准误差在工程测量中广泛被采用的原因。因此，标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差，它们的研究对象和研究目的不同，但是计算过程类似。参考资料来源：百度百科-均方根误差

SE of regression是标准误差，计算公式：RSS除以 （n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号。F = (ESS/k)/[RSS/(n-k-1)]Adjusted R-squared = 1-[RSS/(n-k-1)]/[TSS/(n-1)]R-squared 0.66325 Mean dependent var 5.123810Adjusted R-squared S.D. dependent var 3.694984S.E. of regression Akaike info criterion 4.505098Sum squared resid 91.95205 Schwarz criterion 4.604576Log likelihood -45.30353 F-statisticDurbin-Watson stat 0.858742 Prob(扩展资料：在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替。标准误差 对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，标准误差能够很好地反映出测量的精密度。这正是标准误差在工程测量中广泛被采用的原因。因此，标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差，它们的研究对象和研究目的不同，但是计算过程类似。参考资料来源：百度百科-均方根误差

rss/(n-k) 这是庞皓版教材的计算公式(根据eviews软件回归结果）S.E.= (∑e^2∕(n-k-1) )^(1/2)回归标准差反映的是各变量值与其平均数的平均差异程度，表明其平均数对各变量值的代表性强弱；公式：各变量值与其平均数的差的平方和再求平均数，是方差，方差开平方就是标准差。SE of regression 是标准误，其计算公式为RSS除以（n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号.RSS是残差平方和即Sum squared resid=342.5486由此内可得标准容误为6.9954扩展资料：标准化回归系数说的重要性则与上面前提中所说的意义不同，这是一种相对的重要性，与某种情况下，自变量间的离散程度有关。标准化回归系数的比较结果只是适用于某一特定环境的，而不是绝对正确的，它可能因时因地而变化。举例来说，从某一次数据中得出，在影响人格形成的因素中，环境因素的Beta值比遗传因素的Beta值大，这只能说明数据采集当时当地的情况，而不能加以任何不恰当的推论，不能绝对地不加任何限定地说，环境因素的影响就是比遗传因素大。事实上，如果未来环境因素的波动程度变小，很可能遗传因素就显得更为重要。参考资料来源：百度百科-标准回归系数

还原分析

歌曲名:Regression (Album Version)歌手:8Stops7专辑:In ModerationArtist: Dream TheaterAlbum: Scenes From A MemoryTitle: RegressionHypnotherapist:close your eyes and begin to relax. take a deep breath, and let it out slowly.concentrate on your breathing. with each breath you become more relaxed. imagine a brilliant white light above you, focusing on this light as it flows through your body.allow yourself to drift off as you fall deeper and deeper into a more relaxed state of mind.now as i count backward from ten to one, you willFeel more peaceful, and calm. ten. nine. eight. seven. six.you will enter a safe place where nothing can harm you. five. four. three. two.if at any time you need to come back, all you must doEn your eyes. one.Nicholas:Safe in the light that surrounds meFree of the fear and the painMy subconscious mindStarts spinning through timeTo rejoin the past once againNothing seems realI"m starting to feelLost in the haze of a dreamAnd as i draw nearThe scene becomes clearLike watching my life on a screenHello victoria so glad to see youMy friend.http://music.baidu.com/song/872994

歌曲名:Regression [Live Version]歌手:Dream Theater专辑:Live Scenes From New YorkArtist: Dream TheaterAlbum: Scenes From A MemoryTitle: RegressionHypnotherapist:close your eyes and begin to relax. take a deep breath, and let it out slowly.concentrate on your breathing. with each breath you become more relaxed. imagine a brilliant white light above you, focusing on this light as it flows through your body.allow yourself to drift off as you fall deeper and deeper into a more relaxed state of mind.now as i count backward from ten to one, you willFeel more peaceful, and calm. ten. nine. eight. seven. six.you will enter a safe place where nothing can harm you. five. four. three. two.if at any time you need to come back, all you must doEn your eyes. one.Nicholas:Safe in the light that surrounds meFree of the fear and the painMy subconscious mindStarts spinning through timeTo rejoin the past once againNothing seems realI"m starting to feelLost in the haze of a dreamAnd as i draw nearThe scene becomes clearLike watching my life on a screenHello victoria so glad to see youMy friend.http://music.baidu.com/song/10748949

1.Let us never negotiate out of fear, but let us never fear to negotiate. 2.And so, my fellow Americans, ask not what your country can do for you; ask what you can do.

mood 英[mu:d] 美[mud] n. 心情;语气;气氛;坏心境 名词复数:moods [例句]Social mood and risk appetites shape financial markets.社会情绪和风险偏好塑造着金融市场。regression 英[ru026au02c8greu0283n] 美[ru026au02c8ɡru025bu0283u0259n] n. 衰退;（尤指因催眠或精神疾患，或为逃避目前忧虑）回到从前;回归;... [例句]Separate regression analyses on the u.s. and hong kong data were performed.对美国和香港的数据进行独立回归分析已经完成。

真正解法是一个变量输入一列，就是转置一下就好了，采纳我！

表示网络训练预测时，用了简单的回归分析，一部分数据用来训练的情况，一部分数据用来确认训练情况，剩下的数据用来测试，以及最后整体状况。

Linear/Logistic/Softmax Regression是常见的机器学习模型，且都是广义线性模型的一种，有诸多相似点，详细对比之。原文见 Linear/Logistic/Softmax Regression对比 。 Linear Regression是回归模型，Logistic Regression是二分类模型，Softmax Regression是多分类模型，但三者都属于广义线性「输入的线性组合」模型「GLM」。 其中Softmax Regression可以看做Logistic Regression在多类别上的拓展。 Linear Regression，维度为 的向量 Logistic Regression，维度为 的向量 Softmax Regression，维度为 的矩阵 Linear Regression输出样本的得分「标量」。 Logistic Regression输出正样本的概率「标量」。 Softmax Regression输出为 个类别的概率「向量」。 Linear Regression是回归问题，损失函数一般取平方误差；Logistic/Softmax Regression是分类问题，损失函数一般用交叉熵。 分类问题，对样本 ，模型输出在类别上的概率分布，可统一表示为条件概率 ，可以直接写出交叉熵表达式，也可以通过极大似然法则导出，最终效果一样。 Linear Regression。 Logistic Regression。条件概率可以表示为 对所有训练样本，损失函数为 Softmax Regression。条件概率可以表示为 对所有训练样本，损失函数为 对比式子Logistic/Softmax Regression，二者的损失函数形式完全一致，就是 交叉熵损失 。真实概率分布 和预估概率分布 的交叉熵为 Linear/Logistic/Softmax Regression都是广义线性模型的一种，其形式都极其相似，包括梯度。 Linear Regression梯度 其中 。 Logistic Regression梯度 其中 。 Softmax Regression梯度 其中预测结果见上文 模型输出对比 内容，方便表示，分别对 求导。 梯度形式非常的 Intuitive ，更新尺度 正比于误差项 ！

S.E of regression（标准误）的计算步骤如下：1.算出系数coefficient, b2.算出残差项 e = y - x*b3.算出SSR = e"*e4.算出 s^2 = e"*e/(n-k)，其中n 是 样本数量 , k 是变量数量。5.其中 s^2开根号 s, 就是 S.E. of regression

Deming regression线性回归的一种方法，在药物浓度测定的相关性分析中常用，可同时估计X轴和Y轴的误差。用medcalc或analyse-it软件可做。在 统计数据 , 戴明回归 的名字命名, 爱德华。戴明 ,是一个 errors-in-variables模型 试图找到哪一个 最适合线 对于一个二维的数据集。 它不同于 简单线性回归 它占 错误 在观测上 x ——以及 y ——轴。 它的一个特例 总体最小二乘 ,它允许任意数量的预测因子和更复杂的错误结构。戴明回归等于 最大似然 估计的 errors-in-variables模型 两个变量的错误的认为是独立的和 态分布 和方差的比率,表示 Δ 是已知的。 ( 1 ] 在实践中,这一比率可能估计相关的数据源,然而回归过程中没有考虑可能的错误估计这个比例。

表示网络训练预测时，用了简单的回归分析，一部分数据用来训练的情况，一部分数据用来确认训练情况，剩下的数据用来测试，以及最后整体状况。

SE = [SSR/(N-K)]^(1/2)假设模型为 y = xb + u 。算出系数 b 之后，带入模型，求出 u = y - xb。其中 SSR = u"*u 也就是残差项的平方和（SSR）。 用SSR除以 (n-k) 其中 n 是样本空间，k是变量数量。最后，给 SSR/(N-K) 开平方。这个结果就是SE

logit回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression--binarylogistic，打开二分回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量（单变量拉入一个，多因素拉入多个，年龄拉入就是矫正）。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

表示网络训练预测时，用了简单的回归分析，一部分数据用来训练的情况，一部分数据用来确认训练情况，剩下的数据用来测试，以及最后整体状况。

SE of regression是标准误差，计算公式：RSS除以 （n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号。F = (ESS/k)/[RSS/(n-k-1)]Adjusted R-squared = 1-[RSS/(n-k-1)]/[TSS/(n-1)]R-squared 0.66325 Mean dependent var 5.123810Adjusted R-squared S.D. dependent var 3.694984S.E. of regression Akaike info criterion 4.505098Sum squared resid 91.95205 Schwarz criterion 4.604576Log likelihood -45.30353 F-statisticDurbin-Watson stat 0.858742 Prob(扩展资料：在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替。标准误差 对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，标准误差能够很好地反映出测量的精密度。这正是标准误差在工程测量中广泛被采用的原因。因此，标准差是用来衡量一组数自身的离散程度，而均方根误差是用来衡量观测值同真值之间的偏差，它们的研究对象和研究目的不同，但是计算过程类似。参考资料来源：百度百科-均方根误差

SE of regression 是标准误，其计算公式为RSS除以（n-k）(n为自由变量个数10,k为3) 再开根号.RSS是残差平方和即Sum squared resid=342.5486由此内可得标准容误为6.9954例如：R-squared 0.66325 Mean dependent var 5.123810Adjusted R-squared S.D. dependent var 3.694984S.E. of regression Akaike info criterion 4.505098Sum squared resid 91.95205 Schwarz criterion 4.604576Log likelihood -45.30353 F-statisticDurbin-Watson stat 0.858742 Prob(扩展资料：对数据标准化，即将原始数据减去相应变量的均数后再除以该变量的标准差，计算得到的回归方程称为标准化回归方程，相应得回归系数为标准化回归系数。比如说，虽然我们不能绝对地说出教育和年资在决定收入上那一个一定是重要的，但如大家的教育程度比较相似，那么在收入的决定上，工作年数就是决定因素；反之，如果工作年数没有太大区别，那么教育就成为了重要原因。这里的重要性是相对的，是根据不同情况而改变的。参考资料来源：百度百科-标准回归系数

1：文件——选项——自定义功能区——主选项卡——在主选项卡下面目录中勾选开发工具。2：点击菜单栏的开发工具——加载项——跳出加载宏的对话框——勾选分析工具库，分析工具库VBA。3：数据——数据分析——数据分析对话框中选择回归。

S.E.= (∑e^2∕(n-k-1) )^(1/2)∑e^2是残差平方和，n是样本总数，k是解释变量的个数。这个才是回归标准差。