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    聊聊Yii2和ThinkPHP5的文件缓存

    Yii2和ThinkPHP5缓存操作提供的公共方法对比 Yii2缓存提供的方法 get 获取缓存 set 设置缓存数据 exists 判断缓存是否存在 mset multiSet 方法别名,批量设置缓存...mget multiGet 方法别名,批量获取缓存 add 添加缓存返回true,存在则不做操作 madd 批量添加多个,返回成功插入数组 delete 删除缓存 flush 清空缓存所有数据...offsetExists ,exists别名 offsetGet ,get别名 offsetSet,set别名 offsetUnset,delete别名 getOrSet,获取缓存,不存在则设置缓存 ThinkPHP5...Yii2读取缓存加共享锁LOCK_SH,写缓存加排它锁LOCK_EX保证读写数据完整。...Yii2缓存有gc机制,在每次写入缓存的时候会以一定的概率删除过期缓存文件。ThinkPHP5 则是在读取缓存的时候,如果缓存过期则删除。

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    yii2代码学习-BaseYii

    阅读yii2的代码,能学到很多东西,代码写的很优雅,用到了很多php-5.4版本的新特性。...BaseYii这个类,在yii2框架中被称作 core help class,在yii2框架中被很多类用到,它的namespace是yii.详情参照下图: ?...,功能是获取别名的真实路径,如果没有找到别名的路径, $throwException为true抛出异常 这个方法索引静态成员变量$aliases查找别名对应的路径 getRootAlias() 函数原型...函数原型:public static function setAlias($alias, $path) 向静态成员变量$aliase注册一个别名,$alias是别名名称,$path是别名路径 大概讲一下设置别名的流程...($alias, 0, $pos),否则就是本身 $path如果为空会释放已存在的别名 $path不为空,如果存在root别名在静态成员变量$aliases中,则把别名放在子别名中,否则就添加新的别名

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    维度模型数据仓库(六) —— 增加列

    增加列         数据仓库最常碰到的扩展是给一个已经存在的维度表和事实表添加列。本篇先讨论如果需要增加列,模式会发生怎样的变化。...然后进一步说明如何在客户维度和销售订单事实表上添加列,并在新列上应用SCD2。假设需要在客户维度中增加送货地址属性,并在销售订单事实表中增加数量度量值。        ...修改数据库模式         图(五)- 1-1 显示了修改后的模式,在它的customer_dim表和sales_order_fact表上增加了新列。...customer_dim表增加的新列是shipping_address、shipping_zip_code、shipping_city和shipping_state。...sales_order_fact表增加的新列是order_quantity。使用清单(五)-1-1里的SQL脚本修改数据库模式。

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    基于R的竞争风险模型的列线图

    那么,您如何看待竞争风险模型呢?如何绘制竞争风险模型的列线图?在这里,我们演示如何绘制基于R的列线图。...因此,为了绘制竞争风险模型的列线图,我们需要对原始数据集进行加权,以创建用于竞争风险模型分析的新数据集。mstate包中crprep()函数的主要功能是创建此加权数据集,如下面的R代码所示。...然后,我们可以使用coxph()函数拟合加权数据集的竞争风险模型,再将其给regplot()函数以绘制列线图。对于特定的加权原理,读者可以参考Geskus等人发表的文章。此处不再详述。...小结 本文详细描述了使用mstate和regplot 包来绘制竞争风险模型的列线图。...实际上,这是一种灵活的方法,即首先对原始数据集进行加权处理,然后使用Cox回归模型基于加权数据集构建竞争风险模型,然后绘制列线图。本文并未介绍对竞争风险模型的进一步评估。

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    Fine-Gray检验、竞争风险模型、列线图绘制

    本文目录: 加载数据和R包 Fine-Gray检验(单因素分析) 图形展示结果 ggplot2 竞争风险模型(多因素分析) 列线图 参考资料 加载数据和R包 探讨骨髓移植和血液移植治疗白血病的疗效,结局事件定义为复发...竞争风险模型(多因素分析) 做完了单因素分析,再看看竞争风险模型的多因素分析。...列线图 regplot包绘制列线图。但是它目前只适用coxph()、lm()和glm()返回的对象。...因此我们需要对原数据集加权创建一个新数据集用于为竞争风险模型分析,使用mstate包中的crprep()创建加权数据集,然后使用coxph()对加权数据集进行竞争风险模型拟合,这样就可以画列线图了。...其实你可以绘制多种不同的列线图,可以参考之前的推文:生存资料列线图的4种绘制方法 library(regplot) regplot(m.crr, observation=df.w2[df.w2

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    周期序预测列问题中的朴素模型——周期跟随模型(Seasonal Persistence)

    这可以确保我们不在无预测性能的模型或者数据集上浪费时间。 在时间序列问题中,我们通常使用跟随预测的模型最为初始参照模型。...这种模型在通常情况下效果都是很好的,但是在具有明显周期特性的数据上这种模型的效果就不是很好了。一个合理的初始模型应该跟随的不是前一个时间单元的观测值,而是上一个周期中相同的时间窗口的观测值。...实验测试套件 在检验时间序列模型时,测试的一致性是非常重要的。 在本节中,我们将介绍本教程中的模型评估方法。 首先,我们将最后两年的数据分离出来作为测试集,用于评估模型的性能。...我们使用前向验证(walk-forward)的方式来评估模型性能。这意味着测试集中每个数据会被模型依次遍历,模型建立在历史数据上。...数据集中的日期列只包含了年份标号和具体的年份。我们需要一个日期解析函数,它能够解析出日期数据并将年份标号转化为具体的年份。

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    一种 Laravel 中简单设置多态关系模型别名的方式

    作为 Laravel 的重度使用者肯定都对多态关系不陌生,以官方文档为例,文章有标签,视频有标签,那么文章和视频这些模型与标签模型的关系就是多态多对多(Many To Many (Polymorphic...实现目标 我们有两个选择去实现它: 1.创建一个模型基类覆盖这个方法,所有的模型都来集成它即可;2.创建一个 trait,在需要的模型中引入它。...不管从定义还是代码耦合度上,使用 trait 来解决这类特性需求都是再适合不过了,如果你对 trait 还不太熟悉,可以阅读我之前的文章:《我所理解的 PHP Trait》[2] 我们的目标是使用表名来做为关系类别名...,那么在模型中如何获取表名呢,直接使用模型的 getTable 即可,那么整个 trait 的实现如下: app/Traits/UseTableNameAsMorphClass.php 模型名就是表名的单数,不带前缀。

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    yii2开发中19条推荐实践

    模型的重要性 很多yii2的初学者喜欢将大量逻辑写到控制器的动作(action)中,这是不对的,我们的重点应该在模型中,而控制器仅仅是做输入输出。 我们拿关联举个例子,下面的这段代码是不好的。...])->andWhere([">","created_at",strtotime(date("Y-m-d",time()))-86400*3])->all(); } 我们最好将这段逻辑放到会员模型中...// User模型 public function recent3DaysOrders(){ return Order::find()->where(["user_id"=>$this->id...将验证的工作交给模型的rule和场景吧。一切。...为视图的PHP代码增加一个try 在写action或模型方法的时候,为了保证代码的稳定性,我们一般都会用try....catch语法结构,但是在yii2的视图内很少有人用,记住,也要用!

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    【姊妹篇】预测模型研究利器-列线图(Cox回归)

    我们可以先用Cox回归风险模型建立数学模型,然后用Nomogram将与患者生存相关的参数可视化——这一步可以比较准确地计算出每个患者的生存概率。...在上一章节,我们已经讨论了Logistic回归Nomogram(预测模型研究利器-列线图(Logistic回归))。...它的范围是0-1,越接近1,这个Cox回归模型的预测值就越准确。一般来说,如果C指数等于0.7,则模型拥有非常好的预测价值。 ?...实现过程 这一队列研究有关于生存。这里将考虑与结局相关联的生存时间(结局 1=存活,2=死亡)。建立Cox回归模型,通过nomogram实现可视化。将计算C-index,并使用R绘制校准曲线。...然后就是构建模型,Nomogram可视化的过程,跟前面是一样的。 ? ? 小结 Tips 这一部分介绍了生存预测模型和Nomogram的构建。一个好的模型应该方便应用并且具有准确的预测效率。

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    Power Pivot概念(4)—DaxStudio,计算列,度量值,模型简介

    七、 计算列和度量值 ? 简单的度量值可以理解为Excel中的Subtotal函数使用101-111函数代码参数的效果。 ?...不管是度量值还是添加列,返回的都是值格式,而不是表格式,如果返回的是表格式,必须经过计算返回最终的值,要不然就会出错。 八、 主要关系模型 (一) 星型模型。 ?...可以衍生出雪花模型,生成更多的细节。 (二) 链式模型。 ? 相对比较简单。单向从1端到多端,日历为最上层的1端,订单明细是最下层的多端。...多对多 多列合并达到唯一值 建立中间表来过度 4. 无关系 无关系的表通常用于维度切换。 九、 函数参数 ? 这只不过列了一小部分而已,还有许多可以在实际运用中进行关注。

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