统计中的 Bootstrap 方法是指什么

采用Preacher 和 Hayes ( 2008 ) 的Bootstrapping 中介效应检验方法(设置 5000 次迭代)，该方法提供中介效应的 95% 置信区间估计，如果区间估计含有 0 就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有 0 则表示中介效应显著。此外对中介效果量的计算结果表明，4 种效果量的置信区间都不包括0，因此心理弹性在自尊与应对方式间存在显著的中介作用。扩展资料：注意事项：很多统计量是不能用bootstrap的，比如常见的非参数kernel回归，以及一些目标函数不是非常平滑的估计量，例如quantile回归、maximum score estimators等等。bootstrap的抽样方法除了最简单的有放回抽样之外，还有各种其他的抽样方法，有参数的、非参数的，有bolck，有residual-based。这些方法如果扩展起来就有点复杂了，如果是要做test，那么不同的抽样方法会导致不同的size和power。参考资料来源：百度百科-Bootstrap参考资料来源：百度百科-中介效应

在统计学中，自助法（Bootstrap Method，Bootstrapping或自助抽样法）是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样，也就是说，每当选中一个样本，它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。自助法由Bradley Efron于1979年在《Annals of Statistics》上发表。当样本来自总体，能以正态分布来描述，其抽样分布(Sampling Distribution)为正态分布(The Normal Distribution)；但当样本来自的总体无法以正态分布来描述，则以渐进分析法、自助法等来分析。采用随机可置换抽样(random samplingwith replacement)。对于小数据集，自助法效果很好。Bootstrap非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法，也称为自助法。其核心思想和基本步骤如下：[1]（1）采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。（2）根据抽出的样本计算给定的统计量T。（3）重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。（4）计算上述N个统计量T的样本方差，得到统计量的方差。应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。通过方差的估计可以构造置信区间等，其运用范围得到进一步延伸。具体抽样方法举例：想要知道池塘里面鱼的数量，可以先抽取N条鱼，做上记号，放回池塘。进行重复抽样，抽取M次，每次抽取N条，考察每次抽到的鱼当中有记号的比例，综合M次的比例，在进行统计量的计算。

假设f(x)是一个密度函数，F(x)=P(X<x) 那么，我们想知道该密度函数的某一特征 比方说我们想知道期望，但是这个积分在数学上计算比较困难 在统计学里面，我们常常会利用一种叫做bootstrapping的方法。它的基本思想是 假设说我们对于一个未知分布，想估计它的参数该怎么办呢？ 我们在这个分布中进行有放回的随机取样（每个样有n个数据点）sample 1，sample 2，.......，sample R ，当取样足够大，那么估计就约准确 那么我们通过抽样得到经验分布还不够，我们还要基于这个经验分布再次进行有放回的随机重抽样，那么用再次得到的分布来估计参数 构造t统计量即可 参考： http://www.chinesemooc.org/live/934776

依赖自有资源步步为营与拼凑之间的不同是依赖自有资源步步为营是一种经营策略，拼凑则是一种应急策略。1、依赖自有资源步步为营是一种经营策略，它强调企业应该依靠自身的资源和能力，通过不断积累和提高来实现稳步发展。2、这种策略通常适用于那些拥有稳定客户群体和市场份额的企业，因为它们可以通过提高生产效率和降低成本来提高盈利能力，从而保持竞争优势。3、拼凑则是一种应急策略，它强调企业应该在资源不足或市场需求变化时，通过寻找外部资源或合作伙伴来填补空缺，以保证业务的连续性和生存能力。4、拼凑的企业则更具有灵活性和适应性，但也更容易受到外部环境的影响和不稳定性的风险。企业如何采取合适的策略：1、市场调研和分析。企业应该了解市场的需求和趋势，对竞争对手的情况进行分析，以便制定出适合自身发展的战略。市场调研可以帮助企业了解市场的需求和趋势，以及竞争对手的优势和劣势，从而制定出更加科学和有效的战略。2、创新和技术升级。企业应该注重创新和技术升级，不断推出符合市场需求的新产品和服务。创新可以帮助企业保持竞争优势，提高产品质量和降低成本，从而实现更好的发展。3、合作伙伴和资源整合。企业应该积极寻找合作伙伴，整合外部资源，以扩大自身的业务范围和市场份额。合作伙伴和资源整合可以帮助企业快速扩张业务，提高市场占有率，从而实现更好的发展。

SPSSAU默认提供Bootstrap检验法，登录选择【问卷研究】>【中介作用】即可得到智能分析结果。

SPSS的bootstrap方法只能是分环节进行，需要分布进行回归分析。结构方程模型Amos等可以非常方便的做中介效应。（南心网Bootstrap中介效应分析）

R语言boot包中的boot函数格式以及参数说明、boot.ci函数格式以及参数说明、使用boot包进行自助法Bootstrapping分析的步骤、计算统计量或者统计向量的置信区间 原创2022-04-21 07:14:24 12点赞Data+Science+Insight 码龄10年关注R语言boot包中的boot函数格式以及参数说明、boot.ci函数格式以及参数说明（Bootstrapping with the boot package）、使用boot包进行自助法Bootstrapping分析的步骤、计算统计量或者统计向量的置信区间

需要分步做回归分析，每一步用bootstrap方法来处理即可。当然，目前中介效应用的最多的是结构方程模型。

Amos中有bootstrap的结果的，您要点击参数估计的结果之后才能查看，因为bootstrap不是专门的结果，它是建立在参数估计基础之上的。南心网结构方程模型统计分析。

astral是基于java开发的根据一组无根的genetrees建立speciestree。 运行astral不需要安装，但是需要在java环境下运行。 astral没有图形界面，需要在命令行下运行。 运行后可以看到astral的options。如果运行没有错误，说明安装成功了。 -o 输出 输入文件是含有所有genetrees的Newick格式的文件。输入的genetree被当做unrooted tree,不管他们是否有根。astral的输出也是被当做unrooted tree。输入的genetree支持多分支。 输出的结果是Newick格式，可以用很多软件查看。 astral测量branch length 是用coalscent units。不是我们通常认为的boostrap value -q参数 得到的是quartet score 和branch length 和 branch support values。0.9表示genetree产生的quartet tree的90%存在于species tree中。为树打分的命令如下： 与simulated_14taxon.gene.tre进行比较后，会为物种树simulated_14taxon.default.tre打分。 表示来自genetree的4803个quartet trees存在于species trees中。4803个quartet trees占所有的quartet trees的47.98%。这个数据集的ILS水平很高。导致这个结果，也就是genetree和species tree的不一致性很高。 当你得到一个species tree或者用-q参数为树打分，你将会得到每一个分支的branch length 和local posterior support 。除了这些默认的参数，还可以输出其他branch 信息。无根树的每一个branch都有四组。分别是first child (L), the second child (R), the sister group (S), and everything else (O)。两两配对，可以得到三种拓扑结构。其中一种就是当前树的拓扑结构。剩下的就是可选的两种拓扑结构。astral可以不仅仅得到当前树的local posterior probability，也能计算剩下的两种拓扑结构的。-t 参数 命令如下 阅读几个分支给出的所有值，并理解他们。 用Yule prior model 计算speciestree 的branch length的local posterior probabilities 和branch lengths。Yule process的物种形成速率（in coalscent units）默认值设置为0.5，导致quartet 频率在[1/3,1]之间是平稳的。（并不理解）用-c的选项可以调节hyper-parameter。 astral 可以不通过bootstrapping输出branch support value.这种support比bootstrapping更加可靠（在作者的数据下）。尽管，你可能还是想得到bootstrapping。astral可以进行multi-locus bootstrapping。为了开展multi-locus bootstrapping，astral需要访问每一个gene的boostrap replicate trees。 例如： 你需要提供所有gene tree bootstrap replicates的位置。在测试数据中进行bootstrapping。 1.进入test_data目录 2.解压called song_mammals.424genes.bs-trees.zip. 3.然后运行 然后会run100次bootstrapping。 1.-i 包括所有的MLgenetrees（就像不计算bootstrap也要输入的） 2.-b 告诉astral 需要计算bootstrap value。-b 后面的文件 bs-files 包含了genetree bootstrap files的文件路径，一行一个gene。例如： 424genes/100/raxmlboot.gtrgamma/RAxML_bootstrap.allbs 1.100 bootstrapped replicate trees，每一个都是对一组bootstrap gene trees进行running astral 的结果。 2.A greedy consensus of the 100 bootstrapped replicate trees; this tree has support values drawn on branches based on the bootstrap replicate trees. Support values show the percentage of bootstrap replicates that contain a branch. 3.The “main” ASTRAL tree; this is the results of running ASTRAL on the best_ml input gene trees. This main tree also includes support values, which are again drawn based on the 100 bootstrap replicate trees.（不懂） 注意：support value以百分数的形式展示。而local posterior probabilities是0-1之间的数。当astral 计算bootstrapping时，它会持续输出每一个重复的bootstrapped astral tree.因此，如果replicate 被输入成100，它将会输出100个数，然后，输出100 bootstrapped trees 的greedy consensus。（不懂）最后，它会开展主要的分析 （-i参数的文件）然后计算主要树的branch support。这个示例中就是102trees。 默认值是100，-r 参数可以设置任何数量的重复。但是要保证你的genetree的bootstrap file 的bootstrap replicates 要多于你的-r参数后面的设置。 astral 开展site-only的resampling，可以用-g参数。 这时候我们需要更多的genetree replicates。如果是-g -r 100，对于某些gene那可能需要150 replicates。因为在genes resampled的时候，一些gene抽到的概率会比其他的gene更多。 astral展开gene-only bootstrapping 用--gene-only的option。这个只要one inputfile。用-i 参数就可以了，对于这个就不要使用-b参数。 由于引导涉及一个随机的过程，我们可以提供一个seed number给astral 保证重复性。seed number 可以有-s进行设置。默认的参数是692. astral 有exact 和heuristic 的version。当taxa的数目较少的时候，exact version 会节约时间。但是分类不能超过37个。 -x参数就是开启exact version。大约30秒。同样的，我们可以使用默认的heuristic启发式搜索法 这就只有1秒，那么他们的运行结果有何不同呢？其实是一致的 The default primate dataset we used in the previous step had 424 genes and 14 taxa. Since we have a relatively large number of gene trees, we could reasonably expect the exact and heuristic versions to generate identical output. The key point here is that as the number of genes increases, the probability that each bipartition of the species tree appears in at least one input gene tree increases. Thus, with 424 genes all bipartitions from the species tree are in at least one input gene tree, and therefore, the exact and the heuristic versions are identical. We tried hard to find a subset of genes in the biological primates dataset where the exact and the heuristic versions did not match. We couldn"t! So we had to resort to simulations. We simulated a 14-taxon dataset with extreme levels of ILS (average 87% RF between gene trees and the species tree). Now, with this simulated dataset, if you take only 10 genes, something interesting happens. 运行： 这时得分会有一点不同，topology也会不同。因此，在极端的情况下（ILS水平较高，genetree错误较多或者较分类来说可用的genetrees较少比如14类群只有10个gene，较之前的424gene就是较少）。那么就可以观察到两种算法的差异。 为了expand search space ，运行： 这里的-e参数用于输入一组extra trees 用于扩展astral的搜索空间。这个文件为10个simulated genes提供了200 bootstrap replicates 。-f 用于当input tree 有species labels代替gene label 的时候。 大数据集（>500taxa）增加memory available to java。 run -m: 移除含有少于指定叶子数量的gene。对于需要一定分类级别的taxon occupancy 是有用的。后面设置数量。 -k completed : To build the set X (and not to score the species tree), ASTRAL internally completes the gene trees. To see these completed gene trees, run this option. This option is usable only when you also have -o（不懂） -k bootstrapped 和-k bootstraps_norun:these options output the bootstrap replicate inputs to ASTRAL. These are useful if you want to run ASTRAL separately on each bootstrap replicate on a cluster. -k searchspace_norun:输出search space然后退出。 ----polylimit： --samplingrounds：For multi-individual datasets, this option controls how many rounds of individual sampling is used in building the constraint set. Adjust to reduce/increase the search space for multi-individual datasets 文章参考：[ https://github.com/smirarab/ASTRAL/blob/master/astral-tutorial.md#running-on-a-multi-individual-datasets]

Mediation analysis可以叫中介分析或者介导分析。 假设自变量X和因变量Y中间存在一个中介变量(Mediator)M，如果 X对M有显著影响，同时M对Y有显著影响 ，那么就可以称在X和Y之间存在由M引起的 中介效应 。这个分析过程就叫中介分析。 如果X对Y也有意义，那么就是部分中介，否则就是完全中介。 如果三个变量都是简单的变量，那么这个模型可以看作是一个简单的Path analysis; 如果变量之下包括潜变量(latent variable)，那么可以看做是一个结构方程模型(Structural equation modelling)。如图所示，图的来源在 这里 下面是2个文章中的Mediation analysis例子 参考 mediation analysis（中介分析） ，做中介效应检验的方法目前有四种：逐步回归法，系数乘积检验法，差异系数检验法和Bootstrapping。 Bootstrap方法简单的说就是通过有放回的抽样得到更大大样本。基于bootstrap法的中介分析比较严谨，在文章中用得也比较多，下面介绍基于bootstrap法的中介分析的具体做法， 推荐使用SPSS做，主流快捷 。 原理说明参照 mediation analysis（中介分析） 这里用到R中的mediation包 The mediation package implements a comprehensive suite of statistical tools for conducting mediation analysis. 使用mediation包来进行中介分析可以参考我写的 这篇文章 Reference mediation: R Package for Causal Mediation Analysis 也有别的包可以用，这几篇英文介绍写的比我的详细，推荐看看 Testing indirect effects/mediation in R Chapter 14: Mediation and Moderation 用SPSS做比较简单 可以参考 这篇文章

在结构模型里面可以分别直接验证

训练数据集为 T ，具有M个特征T = {(X1,y1), (X2,y2), ... (Xn, yn)}Xi {xi1, xi2, ... xiM}，是输入向量 yi 是标签.随机森林总结:随机森林算法是一个分类器算法，主要基于两种方法 BaggingRandom subspace method.假设在森林中我们设定s棵树，首先我们生成 S 个和原始数据集大小一致的数据集，采用放回的随机抽样方法 (也即，每生成一个数据集抽样n次).最终产生 数据集T1,T2, ... TS}. 每个数据集称作一个 bootstrap 数据集. 由于放回抽样，每个数据集 Ti 中有重复数据，Ti 相比原始数据集，可能会缺少若干记录.这称为Bootstrapping. (en.wikipedia.org/wiki/Bootstrapping_(statistics))Bagging 是进行 bootstraps & 然后将每个从 bootstrap中学到的模型进行集成的过程现在, RF 生成 S 棵树，m(=sqrt(M) or =floor(lnM+1)) 随机从M个特征中抽取子特征，来创建树. 这叫做随机子空间方法（random subspace method）.所以对每个Ti bootstrap 数据集，我们创建了一棵树 Ki. 如果你相对某些输入数据进行分类 D= {x1, x2, ..., xM} ，你让这些数据在每棵树上都跑一遍，从而生成 S 个预测结果 (一棵树有一个预测结果) ，表示为 Y= {y1, y2, ..., ys}. 最终预测结果通过大多数投票策略决定.Out-of-bag error:在生成s个分类器后 (S棵树), 对于原始训练集T中每个记录 (Xi,yi) ,选择所有不包括(Xi,yi) 的bootstrap数据集Tk.注意，这个子集，是一个boostrap 数据集所组成的集合，它们都不包含原始数据集中的某个特定记录. 这个集合被称作 out-of-bag 样例. 共有n 个这样的子集 (原始数据集 T中每行记录对应一个). OOB 分类器 使用的是Tk 上投票的累积，所以它们不包含 (xi,yi).从另外一个角度来解释oob方法如下：每一棵树都通过使用不同的 bootstrap 样本.相比原始数据集，每个 bootstrap数据集中大概有1/3的记录没有包括进来，也就没有在构建第k棵树时候使用.对于构建第k棵树时候没有用到的每条记录，让它们过一遍第k棵树，进而获得一个分类.通过这种方法, 对任何一条记录来说，大概有1/3 的树没有用这条记录来构建，因而对这些树可以进行测试集上的数据分类。最终, 假设 类别j 是当记录n是oob时候，获得投票最多的类别，j被错误分类除以总记录数n，就是 oob error estimate. 这在很多测试中被证明是无偏的[2].Out-of-bag 估计的泛化错误率是 out-of-bag classifier 在训练集上的错误率。那么它为什么重要? Breiman [1996b]在对 bagged 分类器的错误率估计研究中, 给出实证证据显示，out-of-bag 估计 和使用与训练集大小一致的测试集所得到的错误率一样精确. 所以, 使用out-of-bag error 估计可以不在另外建立一个测试集.参考网址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c9dc2a10102vl24.html

最近杂事真的非常的满，终于找到时间更新一下。。。。 通过上一篇文章的介绍， 系统发育树的基本概念 大家已经了解清楚，那到底怎么获得一棵可信的进化树呢？ 对于群体遗传学分析，一般都会以群体SNPs位点数据构建系统发育树，因此，接下来我主要以SNPs数据为例，介绍系统进化树的构建方法。 序列比对->建树方法选择->计算最佳替代模型->进化树建立->进化树美化 常见的序列比对软件包括：Clustal和Muscle等。 Clustal 除了有自己独立的软件外（多种操作系统都支持），也常被整合到一些常见的软件中，如：Bioedit、MEGA等。 Muscle 同样支持多种操作系统。 两个软件的引用频率都很高，没有绝对的谁好谁坏，哪个顺手就用哪个即可。 1、Distance-based methods 距离法： 基于距离的方法：首先通过各个物种之间的比较，根据一定的假设（进化距离模型）推导得出分类群之间的进化距离，构建一个进化距离矩阵。进化树的构建则是基于这个矩阵中的进化距离关系。 2、Character-based methods 特征法： 基于特征的方法：不计算序列间的距离，而是将序列中有差异的位点作为单独的特征，并根据这些特征来建树。 模型选择的依据如下图： UPGMA法已经较少使用。一般来讲，如果模型合适，ML的效果较好。对近缘序列，有人喜欢MP，因为用的假设最少。MP一般不用在远缘序列上，这时一般用NJ或ML。对相似度很低的序列，NJ往往会出现Long-branch attraction（LBA，长枝吸引现象），有时严重干扰进化树的构建。贝叶斯方法则太慢。对于各种方法构建分子进化树的准确性，有一篇综述 （Hall BG, 2005） 认为贝叶斯的方法最好，其次是ML，然后是MP。其实如果序列的相似性较高，各种方法都会得到不错的结果，模型间的差别也不大。不过现在文章普遍使用的是NJ是ML模型。 系统发育分析中，最大似然法（ML）和贝叶斯法（BI）是对替代模型非常敏感的两种算法，因此，利用ML法或BI法重建系统发育树前，替代模型的选择是必不可少的过程。 Win操作系统下jModeltest的使用方法参考这篇文章： 图解核苷酸替代模型的选择 - jModelTest 篇(By Raindy) 。 ProTest的使用方法可以参考这篇文章： 使用 ProtTest 来选择最优氨基酸替代模型 。 我自己基本都用的是Linux版本的jModelTest，使用及其简单，命令如下： 参数说明： -d：输入文件。注意！这个软件需要输入的是.phy格式文件，不是.fasta格式。 -f：include models with unequals base frecuencies -g：include models with rate variation among sites and number of categories -i： include models with a proportion invariable sites -s：number of substitution schemes -v：do model averaging and parameter importances -a：estimate model-averaged phylogeny for each active criterion -BIC：calculate the Bayesian Information Criterion -AIC：calculate the Akaike Information Criterion 结果的最下方，有如图所示的列举，也就是得分最高的模型。 计算完最佳模型，我们就要开始建树了。对于ML树的构建，推荐大家使用新一代RAxML——raxml-ng。 RAxML一直是ML建树的经典工具，其由来自德国海德堡理论科学研究所（Heidelberg Institute for Theoretical Studies）的Alexandros Stamatakis开发。近年来，其江湖地位也受到来自其他软件，尤其是IQ-Tree的挑战。Zhou等人的文章 Evaluating Fast Maximum Likelihood-Based Phylogenetic Programs Using Empirical Phylogenomic Data set 对RAxML，IQ-TREE，FastTree，Phyml四个最大似然法建树软件的实际效果和表现进行了系统比较，其中一个结论是IQTREE在准确性方面要略胜一筹。 近日，RAxML的升级版， raxml-ng 发布！ 相较于上一代，raxml-ng有如下优势： 话不多说，直接建树： 参数说明： --all：Perform an all-in-one analysis (ML tree search + non-parametric bootstrap) --msa：对其后的序列文件 --model：直接输入上一步产生的最佳模型 --bs-trees：检查树的鲁棒性（robustness）进行自展（bootstrap）检验，进行1000次bootstrapping抽样 --threads：给定线程 运行后结果如下图所示，其中.bestTree就是我们要的树文件，导入树可视化工具即可（我比较常用MEGA和 iTOL ）,下次再写一下如何美化进化树吧。 做进化分析的工友们可能都有个感觉，很多分析一等就是好几天，特别是建树（做过的都知道其中的痛苦），有时候忽然加入一个样品又要从头来。因此，一台给力的服务器是必要的工具。比如，上文提到了SNP进化树，我做的还仅仅只是相近物种，而且基因组很小（9M），SNP位点就有4万个，如果要用我MEGA这些软件调用我电脑8核的CPU，1000自展值可能要跑到毕业。 生物学背景出身的我，抄着那一点可怜的计算机常识，在我们课题组购买服务器时，我做了非常多的功课。当然，主要还是听取公司技术人员的建议，通过我非常非常非常长时间的测试，多次使用常见的生物信息分析软件（我主要从事寄生虫基因组、宿主转录组、16S宏基因组等研究），最终，找到了一个性价比超高的服务器配置，具体配置如下： 真心感谢一下烽伟的技术小哥哥们，乐死不疲的回答我各种低级的问题，如果有啥需要可以联系一下他们的技术，感觉蛮靠谱哒，官网： 烽伟科技 。 上一个他们的LOGO，以表感谢。 本文为本人的学习笔记，希望对大家有所帮助。本文大量参考网络文章，文章来源列举于全文末尾。 参考： 一文读懂进化树 使用 ProtTest 来选择最优氨基酸替代模型 RAxML进化树构建的新一代——raxml-ng

引导过程的意思吧

今天查到这样一些文字，说是读书笔记。请你们看看。半于多重中介模型中中介作用分解的。 以前用amos的bootstrapping,发现只能验证一个中间变量是否显著。也就是模型中只有一个中间变量，才能看indirect effect的sig.。

创业要成功需要具备很多方面的因素，比如资金，项目，自身能力等等因素，资金固然是比较重要的。但是一个创业项目的可行性和自身能力经验远比资金重要。如果你的项目挺好，个人能力也很强我想很多资本是可以给你投资的。所以项目和个人能力是最主要的。/米小粒助你生根伴你成长

MYSQLcluster集群，在sql节点写入，是如何把数据存储到数据节点的？数据节点实际就是单个的数据库实例而已，所以数据存储和一般实例没有太多区别，如果你的意思是怎么保证数据的存储一致性，那这个话就多了，不过，其实当做master-slave的高级模式来理解就好了，只是没有使用binlog的动态转换分发而已

老舍的背景资料如下：1899年老舍生于北京。父亲是一名满族的护军，阵亡在八国联军攻打北京城的战争中。全家靠母亲替人洗衣裳做活计维持生活。原名舒庆春，字舍予，另有笔名絜青、鸿来、非我等。因为老舍生于阴历立春，父母为他取名“庆春”，大概含有庆贺春来、前景美好之意。上学后，自己更名为舒舍予，含有“舍弃自我”，亦即“忘我”的意思。1908年老舍九岁，得人资助始入私塾。1913年，考入京师第三中学（现北京三中），数月后因经济困难退学，同年考取公费的北京师范学校。1918年毕业，被派任到方家胡同小学当校长。两年之后，晋升为京师教育局北郊劝学员，但是由于很难和教育界及地方上的旧势力共事，很快便主动辞去了这份待遇优厚的职务，重新回到学校教书。扩展资料：老舍的婚姻家庭：胡絜青1930年就读于北京师范大学，母亲怕她因为学业耽误了一生。语言学家罗先生白手起家是胡洁清兄弟的朋友，一次他去找德格吕特，胡母找他帮忙。老舍刚从伦敦回来，又有工作，于是把罗bootstrapping介绍给老舍的母亲，胡告诉老舍的才华和人品，胡特别高兴的母亲，然后把女婿安排在私下里，于是和老舍一起商量一个详细的计划去见胡洁清。1930年冬天，老舍回到北平。在罗的安排下，老舍到处都是朋友来吃饭，而吃饭的总是胡洁清。在频繁的见面之后，胡和舒相爱了。直到1931年夏，毕业于胡洁清，两人举行了婚礼。半个月后，老舍带着妻子来到济南，继续在大学学习，胡洁清正在一所中学教书。他们的第一个孩子出生在济南，一个叫舒吉的女孩。1935年，第二个孩子舒逸出生。1937年，第三个孩子和第二个女儿舒丽在重庆出生。参考资料来源：百度百科-老舍

是 Bootstrapping式创业的特点。少浪费时间真的募资时更容易股份稀释更少形成不浪费的文化

你telnet一下1433端口，看看通吗？可能是防火墙阻止了

这是在微信中的解决办法，希望可以借鉴一下在蒙层的最外层view中加入catchtouchmove=”preventTouchMove”-wxml<view class="Montmorillonitelayer" catchtouchmove="preventTouchMove" style="{{show?"":"display:none"}}"></view><view class="Montmorillonitelayer-content" style="{{show?"":"display:none"}}"><form bindsubmit="formSubmit"><view style="text-align:center;padding:5% 0;border-bottom:1px solid #eee;font-size:15px;">添加评论</view><input name="pinglun" placeholder="请输入您的评论"></input><button formType="submit">提交</button></form></view>123456789-js 中写一个空白函数preventTouchMove:function(e) {}

开始是一个master，两个node节点，后面再扩。 使用centos7系统，前面文章已经安装过etcd。 wget https://dl.k8s.io/v1.21.10/kubernetes-server-linux-amd64.tar.gz tar -zxf kubernetes-server-linux-amd64.tar.gz cd kubernetes/server/bin/ cp kube-apiserver kubectl kube-controller-manager kube-scheduler /usr/local/bin scp kubelet kube-proxy FNSHB109:/usr/local/bin scp kubelet kube-proxy node1:/usr/local/bin scp kubelet kube-proxy node2:/usr/local/bin mkdir -p /etc/kubernetes mkdir -p /etc/kubernetes/ssl mkdir -p /var/log/kubernetes 一个应用程序访问https API（自签证书），有两种方式，证书添加IP可信任（写在证书的json的host文件里面）和携带CA证书。ca证书在etcd那篇文章里面已经配置过，这里直接配置kube-apiserver-csr.json请求文件，再利用ca证书和私钥，形成kube-apiserver证书。 cfssl gencert -ca=ca.pem -ca-key=ca-key.pem -config=ca-config.json -profile=kubernetes kube-apiserver-csr.json | cfssljson -bare kube-apiserver随机生成序列号，并定义token.csv kubelet 采用 TLS Bootstrapping 机制，自动完成到 kube-apiserver 的注册，在 node 节点量较大或者后期自动扩容时非常有用。 Master apiserver 启用 TLS 认证后，node 节点 kubelet 组件想要加入集群，必须使用CA签发的有效证书才能与 apiserver 通信，当 node 节点很多时，签署证书是一件很繁琐的事情。因此 Kubernetes 引入了 TLS bootstraping 机制来自动颁发客户端证书，kubelet 会以一个低权限用户自动向 apiserver 申请证书，kubelet 的证书由 apiserver 动态签署。 kubelet 首次启动通过加载 bootstrap.kubeconfig 中的用户 Token 和 apiserver CA 证书发起首次 CSR 请求，这个 Token 被预先内置在 apiserver 节点的 token.csv 中，其身份为 kubelet-bootstrap 用户和 system:kubelet-bootstrap 用户组；想要首次 CSR 请求能成功（即不会被 apiserver 401 拒绝），则需要先创建一个 ClusterRoleBinding，将 kubelet-bootstrap 用户和 system:node-bootstrapper 内置 ClusterRole 绑定（通过 kubectl get clusterroles 可查询），使其能够发起 CSR 认证请求。 TLS bootstrapping 时的证书实际是由 kube-controller-manager 组件来签署的，也就是说证书有效期是 kube-controller-manager 组件控制的；kube-controller-manager 组件提供了一个 --experimental-cluster-signing-duration 参数来设置签署的证书有效时间；默认为 8760h0m0s，将其改为 87600h0m0s，即 10 年后再进行 TLS bootstrapping 签署证书即可。 也就是说 kubelet 首次访问 API Server 时，是使用 token 做认证，通过后，Controller Manager 会为 kubelet 生成一个证书，以后的访问都是用证书做认证了。cd /root/k8sbinary/TLS/k8s cp /root/k8sbinary/TLS/k8s/token.csv /etc/kubernetes/ssl cp /root/k8sbinary/TLS/k8s/ca*.pem /etc/kubernetes/ssl cp /root/k8sbinary/TLS/k8s/kube-api*.pem /etc/kubernetes/sslscp ca*.pem node1:/etc/kubernetes/ssl scp ca*.pem node2:/etc/kubernetes/sslscp /root/k8sbinary/TLS/k8s/token.csv node1:/etc/kubernetes/ssl scp /root/k8sbinary/TLS/k8s/token.csv node1:/etc/kubernetes/sslsystemctl daemon-reload systemctl enable kube-apiserver systemctl start kube-apiserver systemctl status kube-apiserver

拔靴法又称Bootstrapping所谓的拔靴法就是利用有限的样本资料经由多次重复抽样，重新建立起足以代表母体样本分布之新样本。Bootstrapping 是通过具有估计值特性的样本数据来描述该特性,它不断地从真实数据中进行抽样,以替代先前生成的样本。此法样本数越大越好,对于估计结果的准确性更为有利。与解析方法相比,bootstrapping 的优点在于,它无需对分布特性做严格的假定就能进行推断分析,这是因为它使用的分布就是真实数据的分布。假定样本为y = y1 , y2 , u22ef,

连接串里的sid写的正确吗？你的服务名就是 sid 吗？

在统计学中，自助法（Bootstrap Method，Bootstrapping或自助抽样法）是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样，也就是说，每当选中一个样本，它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。自助法由Bradley Efron于1979年在《Annals of Statistics》上发表。当样本来自总体，能以正态分布来描述，其抽样分布(Sampling Distribution)为正态分布(The Normal Distribution)；但当样本来自的总体无法以正态分布来描述，则以渐进分析法、自助法等来分析。采用随机可置换抽样(random samplingwith replacement)。对于小数据集，自助法效果很好。Bootstrap非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法，也称为自助法。其核心思想和基本步骤如下：[1]（1）采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。（2）根据抽出的样本计算给定的统计量T。（3）重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。（4）计算上述N个统计量T的样本方差，得到统计量的方差。应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。通过方差的估计可以构造置信区间等，其运用范围得到进一步延伸。具体抽样方法举例：想要知道池塘里面鱼的数量，可以先抽取N条鱼，做上记号，放回池塘。进行重复抽样，抽取M次，每次抽取N条，考察每次抽到的鱼当中有记号的比例，综合M次的比例，在进行统计量的计算。

采用Preacher 和 Hayes ( 2008 ) 的Bootstrapping 中介效应检验方法(设置 5000 次迭代)，该方法提供中介效应的 95% 置信区间估计，如果区间估计含有 0 就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有 0 则表示中介效应显著。此外对中介效果量的计算结果表明，4 种效果量的置信区间都不包括0，因此心理弹性在自尊与应对方式间存在显著的中介作用。扩展资料：注意事项：很多统计量是不能用bootstrap的，比如常见的非参数kernel回归，以及一些目标函数不是非常平滑的估计量，例如quantile回归、maximum score estimators等等。bootstrap的抽样方法除了最简单的有放回抽样之外，还有各种其他的抽样方法，有参数的、非参数的，有bolck，有residual-based。这些方法如果扩展起来就有点复杂了，如果是要做test，那么不同的抽样方法会导致不同的size和power。参考资料来源：百度百科-Bootstrap参考资料来源：百度百科-中介效应

采用Preacher 和 Hayes ( 2008 ) 的Bootstrapping 中介效应检验方法(设置 5000 次迭代)，该方法提供中介效应的 95% 置信区间估计，如果区间估计含有 0 就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有 0 则表示中介效应显著。此外对中介效果量的计算结果表明，4 种效果量的置信区间都不包括0，因此心理弹性在自尊与应对方式间存在显著的中介作用。扩展资料：注意事项：很多统计量是不能用bootstrap的，比如常见的非参数kernel回归，以及一些目标函数不是非常平滑的估计量，例如quantile回归、maximum score estimators等等。bootstrap的抽样方法除了最简单的有放回抽样之外，还有各种其他的抽样方法，有参数的、非参数的，有bolck，有residual-based。这些方法如果扩展起来就有点复杂了，如果是要做test，那么不同的抽样方法会导致不同的size和power。参考资料来源：百度百科-Bootstrap参考资料来源：百度百科-中介效应

您好，请问您在stata里做bootstrap中间效应的代码命令是什么呀，可以分享一下吗，急用，不胜感激！

采用Preacher 和 Hayes ( 2008 ) 的Bootstrapping 中介效应检验方法(设置 5000 次迭代)，该方法提供中介效应的 95% 置信区间估计，如果区间估计含有 0 就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有 0 则表示中介效应显著。此外对中介效果量的计算结果表明，4 种效果量的置信区间都不包括0，因此心理弹性在自尊与应对方式间存在显著的中介作用。扩展资料：注意事项：很多统计量是不能用bootstrap的，比如常见的非参数kernel回归，以及一些目标函数不是非常平滑的估计量，例如quantile回归、maximum score estimators等等。bootstrap的抽样方法除了最简单的有放回抽样之外，还有各种其他的抽样方法，有参数的、非参数的，有bolck，有residual-based。这些方法如果扩展起来就有点复杂了，如果是要做test，那么不同的抽样方法会导致不同的size和power。参考资料来源：百度百科-Bootstrap参考资料来源：百度百科-中介效应

采用Preacher 和 Hayes ( 2008 ) 的Bootstrapping 中介效应检验方法(设置 5000 次迭代)，该方法提供中介效应的 95% 置信区间估计，如果区间估计含有 0 就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有 0 则表示中介效应显著。此外对中介效果量的计算结果表明，4 种效果量的置信区间都不包括0，因此心理弹性在自尊与应对方式间存在显著的中介作用。扩展资料：注意事项：很多统计量是不能用bootstrap的，比如常见的非参数kernel回归，以及一些目标函数不是非常平滑的估计量，例如quantile回归、maximum score estimators等等。bootstrap的抽样方法除了最简单的有放回抽样之外，还有各种其他的抽样方法，有参数的、非参数的，有bolck，有residual-based。这些方法如果扩展起来就有点复杂了，如果是要做test，那么不同的抽样方法会导致不同的size和power。参考资料来源：百度百科-Bootstrap参考资料来源：百度百科-中介效应

采用Preacher 和 Hayes ( 2008 ) 的Bootstrapping 中介效应检验方法(设置 5000 次迭代)，该方法提供中介效应的 95% 置信区间估计，如果区间估计含有 0 就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有 0 则表示中介效应显著。此外对中介效果量的计算结果表明，4 种效果量的置信区间都不包括0，因此心理弹性在自尊与应对方式间存在显著的中介作用。扩展资料：注意事项：很多统计量是不能用bootstrap的，比如常见的非参数kernel回归，以及一些目标函数不是非常平滑的估计量，例如quantile回归、maximum score estimators等等。bootstrap的抽样方法除了最简单的有放回抽样之外，还有各种其他的抽样方法，有参数的、非参数的，有bolck，有residual-based。这些方法如果扩展起来就有点复杂了，如果是要做test，那么不同的抽样方法会导致不同的size和power。参考资料来源：百度百科-Bootstrap参考资料来源：百度百科-中介效应

简明扼要的用中文来说，就是：1970年代的时候，Efron等人发表了一系列的论文作为诞生的标志, 然后经过几代statisticians 们的努力, 理论基础已经被打好，并且还在蓬勃的发展中, 各种相关的方法,以及定理不断涌现，成为统计学发展史上20世纪下半年最为令人心醉的里程碑。英文原意指的是Being or relating to a process that is self-initiating or self-sustaining. Idea 是非常Intuitive的, 有了这个Idea之后把统计学的发展大大推进了一步

一、Bootstrap非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法，也称为自助法。其核心思想和基本步骤如下：[1]（1）采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。（2）根据抽出的样本计算给定的统计量T。（3）重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。（4）计算上述N个统计量T的样本方差，得到统计量的方差。应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。通过方差的估计可以构造置信区间等，其运用范围得到进一步延伸。具体抽样方法举例：想要知道池塘里面鱼的数量，可以先抽取N条鱼，做上记号，放回池塘。进行重复抽样，抽取M次，每次抽取N条，考察每次抽到的鱼当中有记号的比例，综合M次的比例，在进行统计量的计算。二、在统计学中，自助法（Bootstrap Method，Bootstrapping或自助抽样法）是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样，也就是说，每当选中一个样本，它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。自助法由Bradley Efron于1979年在《Annals of Statistics》上发表。当样本来自总体，能以正态分布来描述，其抽样分布(Sampling Distribution)为正态分布(The Normal Distribution)；但当样本来自的总体无法以正态分布来描述，则以渐进分析法、自助法等来分析。采用随机可置换抽样(random samplingwith replacement)。对于小数据集，自助法效果很好。

一、Bootstrap非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法，也称为自助法。其核心思想和基本步骤如下：[1]（1）采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。（2）根据抽出的样本计算给定的统计量T。（3）重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。（4）计算上述N个统计量T的样本方差，得到统计量的方差。应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。通过方差的估计可以构造置信区间等，其运用范围得到进一步延伸。具体抽样方法举例：想要知道池塘里面鱼的数量，可以先抽取N条鱼，做上记号，放回池塘。进行重复抽样，抽取M次，每次抽取N条，考察每次抽到的鱼当中有记号的比例，综合M次的比例，在进行统计量的计算。二、在统计学中，自助法（Bootstrap Method，Bootstrapping或自助抽样法）是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样，也就是说，每当选中一个样本，它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。自助法由Bradley Efron于1979年在《Annals of Statistics》上发表。当样本来自总体，能以正态分布来描述，其抽样分布(Sampling Distribution)为正态分布(The Normal Distribution)；但当样本来自的总体无法以正态分布来描述，则以渐进分析法、自助法等来分析。采用随机可置换抽样(random samplingwith replacement)。对于小数据集，自助法效果很好。

比如现在有一个分布F...1. Bootstrap: 如果我无法知道F的确切分布,手上仅有一组从F中iid抽样的样本(X_1, ..., X_n),我想检验“F的均值是否为0”.看起来这个不可能,因为我只有一个ar{X}的点估计,而并不知道ar{X}的分布.Bootstrap的魔术是现在我把(X_1, ..., X_n)这个样本当做总体,从中(有放回地)重新抽样,重抽样样本大小仍为n,那么每一次重抽样就可以得到一个“样本均值”,不断地重抽样我就得到了一个ar{X}的“分布”.这样接下来我就可以构造confidence interval并做检验了.虽然实践中bootstrap的重抽样步骤都是用Monte Carlo方法来模拟重抽样样本统计量的分布,但是严格地说这个分布原则上可以精确计算.而如果待估统计量比较简单,bootstrap的结果有时甚至可以直接用(X_1, ..., X_n)的某种统计量表示出来,从而并不需要真正地“重抽样”.

自举的方法

coreIDRAWJ里面的东西打不开了

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I want to go to university is xiamen university, look at the flowers and plants, look at the students there, listen to xiamen university is very big, some even compared it to another world, where there was like a mother to the teacher care for the students, with students as brothers and sisters, to have countless books we navigate with knowledge, I want to look at some famous scholars, as lu xun and Lin yutang, bootstrapping, and so on, they went to the classroom, with tables and chairs, perhaps can also found that they leave the handwriting, also want to enter they go to the lecture room, try to stand in front of the podium, hold microphone looked at the audience mood experience, eye closure daydream generous high expression when they were speaking, I am eager to visit each classroom, looked at the students seriously back ?

1899年老舍生于北京。父亲是一名满族的护军，阵亡在八国联军攻打北京城的战争中。全家靠母亲替人洗衣裳做活计维持生活。原名舒庆春，字舍予，另有笔名絜青、鸿来、非我等。因为老舍生于阴历立春，父母为他取名“庆春”，大概含有庆贺春来、前景美好之意。上学后，自己更名为舒舍予，含有“舍弃自我”，亦即“忘我”的意思。1908年老舍九岁，得人资助始入私塾。1913年，考入京师第三中学（现北京三中），数月后因经济困难退学，同年考取公费的北京师范学校。1918年毕业，被派任到方家胡同小学当校长。两年之后，晋升为京师教育局北郊劝学员，但是由于很难和教育界及地方上的旧势力共事，很快便主动辞去了这份待遇优厚的职务，重新回到学校教书。扩展资料：老舍的婚姻家庭：胡絜青1930年就读于北京师范大学，母亲怕她因为学业耽误了一生。语言学家罗先生白手起家是胡洁清兄弟的朋友，一次他去找德格吕特，胡母找他帮忙。老舍刚从伦敦回来，又有工作，于是把罗bootstrapping介绍给老舍的母亲，胡告诉老舍的才华和人品，胡特别高兴的母亲，然后把女婿安排在私下里，于是和老舍一起商量一个详细的计划去见胡洁清。1930年冬天，老舍回到北平。在罗的安排下，老舍到处都是朋友来吃饭，而吃饭的总是胡洁清。在频繁的见面之后，胡和舒相爱了。直到1931年夏，毕业于胡洁清，两人举行了婚礼。半个月后，老舍带着妻子来到济南，继续在大学学习，胡洁清正在一所中学教书。他们的第一个孩子出生在济南，一个叫舒吉的女孩。1935年，第二个孩子舒逸出生。1937年，第三个孩子和第二个女儿舒丽在重庆出生。参考资料来源：百度百科-老舍

可用性和功能的关键组成部分，这是如搜索，下载或索引，是非常重要的P2P网络。责任的关键组成部分往往是许多同龄人之间的分配，以提供更好的可用性。获得个人同行也很重要，因为它们可以提供更多的资源在网络上。用户往往是被鼓励现有的网络（如给予highID / lowID到达时，同行的或更好的下载速度时，上载更多的） 。 NAT穿越也有一定的影响等情况。有时同行只是不能达到的，因为网络没有足够的NAT穿越支持。供货情况有显着影响的广受欢迎的P2P网络。 FastTrack网络和Gnutella具有良好的可用性，因为分布式索引和搜索机制，不存在超节点/ ultrapeers 。 Gnutalla （与LimeWire ）具有更好的NAT - T的支持比FastTrack和提供更好的可用性的个别同行。这两个网络有很多同龄人不提供任何资源，在网络上。 提供eDonkey2000取决于索引服务器。每个服务器只能一定数量的同龄人，所以他们的数量是非常重要的。有没有单点故障，只要有服务器左边。如果一台服务器成为超载或下跌后，客户可以注册一个新的。 Overnet是完全分散，所以没有问题，提供核心组成部分。 ED2K （和Overnet ）客户的激励机制，以提供更好的下载性能的同龄人谁上载更多，可以帮助提供个人同行（如同行开放自己的防火墙） 。 在BitTorrent软件的可用性的关键组成部分是不可预测和BitTorrent则很容易被潜在的故障。搜索功能的一部分，不BitTorrent协议。但往往是与网络服务器下载的torrent文件被认为是部分BitTorrent的系统。如果没有torrent文件服务器（ Web服务器）可以将阻止所有新的下载。这已造成不良影响的供应与跟踪。如果黑客下降的山洪根据跟踪变得非常迅速的非功能性，也没有新的同龄人不能加入群。反正有很多追踪者的BitTorrent在整个世界，这可能会继续运作。有些的BitTorrent客户端软件有多个跟踪支持，因此，如果一个下跌可以尝试连接到一个新的torrent文件，如果指定多个追踪者。 7 BitTorrent的下载将无法完成此外，如果没有种子可用（同行提供了完整的档案）在群和一些地区的内容会丢失在该群。是否有完整的文件在很大程度上取决于大受欢迎的文件。 Xeja的/ SODON的设计目标是提供一个分布式的目录服务，以提高内容的可用性和系统的可扩展性。

soon [su:n] adv. 不久; 即刻,马上 We shall soon start. 我们不久就出发. 早; 快 We reached the station an hour too soon. 我们早到车站一小时. 宁可; 宁愿 I"d sooner die than marry you! 我宁死也不与你结婚.

无影灯是利用多点光源效应的原理设计的。无影灯是将灯的角度或者抛光反射面的角度调节成一种环形光照，从而达到照射部位结构凸凹形成的暗影或死角，成为亮度均匀的画片，为手术区域提供照明的专用设备。当有多个光源照射一个物体时，其中有些光源的光线被物体遮挡而无法照到接收面产生阴影时，其他光源的光线会从另一个角度照射到这个阴影区域，从而减弱并消除这个区域的阴影，最终形成无影区。检查无影灯时，可以拿一张白纸放置在灯下，若白纸上出现有弧度的阴影，那么说明手术无影灯的无影度不行。无影灯的日常维护：1、日检灯泡工作状态（PRX6000和8000）。方法：用一张白纸放在工作区域，如出现弧状暗影，换相应灯泡。消毒手柄到位情况。方法：安装时两声“咔哒”清洁：用弱碱性溶剂（肥皂水）檫洗外表；避免使用含氯洗液（伤金属）和酒精洗液（伤塑料和油漆）。2、月检主要是检查备用电源系统（电池）是否正常。方法：切断220V电源，看是否启动备用电源。3、灯泡寿命卤素灯，即整体反射手术无影灯灯泡寿命平均1000小时；使用较多的LED手术无影灯，灯泡寿命基本在60000小时左右。对于灯座，基本上一年更换一次。4、年检保养四步骤（由持证工程师执行）-紧固电源线接头（控制盒输入输出处）。各连接处螺丝电刷-调整旋转限位（譬如4000型灯头围绕其灯头臂）灯泡工作电压（23VAC+DC）各关节刹车。检查悬挂管的垂直性和悬挂系统的平衡性各部分连接处螺丝的紧固是否正常各关节动作时刹车是否正常旋转限位散热效果灯座灯泡的状态消毒手柄的安装光照度光斑直径。

省略号后面一般不接其他标点符号。如果要接的话也要看具体情况。标点符号是书面上用于标明句读和语气的符号。标点符号是辅助文字记录语言的符号，是书面语的组成部分，用来表示停顿、语气以及词语的性质和作用。

你下载的图，放大看不清，我也没有什么办法，不过你可以换个地方下载数据吗，地理国情监测云平台上面有各个省市的土地利用，最早从80年开始的，小图看得也很清晰。

soon是一般将来时的代表词。 soon：adv.很快;马上;不久;早;快。 比较级： sooner. 最高级： soonest 扩展资料 　　We will get your order to you as soon as possible. 　　我们将会把您的订货尽早送达。 　　There is a general belief that things will soon get better. 　　大家普遍认为情况很快就会好转。 　　How soon can you come up with the money? 　　你什么时候能拿出这笔钱？ 　　It soon became apparent that no one was going to come. 　　很快就很清楚，没人会来。 　　As soon as I get my money I"m out of here! 　　我一拿到钱就走！

无影灯的原理是将发光强度很大的灯在灯盘上排列成圆形，合成一个大面积的光源。这样，就能从不同角度把光线照射到手术台上，既保证手术视野有足够的亮度，同时又不会产生明显的本影。手术无影灯一般由单个或多个灯头组成，系定在悬臂上，能做垂直或循环移动，悬臂通常连接在固定的结合器上，并能围着它旋转。无影灯采用可消毒的手柄或设消毒的箍（曲轨）作灵活定位，并具有自动刹车和停止功能以操纵其定位，在手术部位的上面和周围，保持相宜的空间。无影灯的固定装置可安置在天花板或墙壁上的固定点上，也可安置在天花板的轨道上。扩展资料手术无影灯的发展经历了由多孔无影灯、单反射无影灯、多孔聚焦无影灯、LED手术无影灯等。颜色感知由所处光照的色温所决定，例如：日光的色温是5600kelvin；在5600kelvin色温下人类研究感受到的光是白光。因此专家建议手术室中光色温至少在4000kelvin；所以可以产生与日光治疗相同的光。而对于人类的眼睛，日光下的颜色才清楚，使诊断更加准确并且不会使医护人员因长时间工作而眼睛疲劳。通过多边反射器，无影灯能够达到无影照明要求。此反射由计算机设计，工业冲压一次成型，反光率高达95%。形状很特殊：由各个反光并且照亮整个术区的许许多多反射面组成。由此使许许多多的光影叠合，形成一个绝对同源的光柱。手术在此光柱中进行，即从灯盘下80cm开始形成的深达术区的光柱中进行。由于反射面的完美设计以及大尺寸光反射面，这种同光光柱不仅与日光一样明亮而且绝无阴影。并且在外科医生的肩、手或头部遮挡部分光源时，仍然能够保持非常均匀。参考资料来源：百度百科-无影灯

methology

所谓的三维地图，实际上并不是真三维的，在使用谷歌地球或LSV浏览地图时，我们经常会感叹，这种三维效果简直可以让我们虽然没去过实地，也几乎就像去了一样，但是这个是如何做到的呢？其实，你看到的三维地球或者三维地图说穿了也并不复杂，主要由两层结构来实现。表层是影像贴图层，提供了我们看到的卫星图像；下层是地形（DEM）层，提供了三维地形。所以你想要做的三维地图，实际是两个不同的数据结合起来的效果，即影像+DEM。而DEM一般是没有图像的，只是每个点的高程值，所以这个数据往往被我们忽略掉，但是如果我们打开地形三角网，就可以穿过三维地球的表象看到本质：那么，从原理上来讲，你要的这种伪三维地图的实现原理就是基于DEM构建地形三角网，然后在三角网基础上贴上影像图。