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  • 常用的写作方法有哪些
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    2021-09-01 15:40:25
      在学位论文写作的过程中,我们经常要运用各种方法,对于写作方法的掌握和运用程度,很大程度上决定了内容写作的质量。
    

    一般来说,常用的学术论文研究方法主要有观察法、调查法、实验法、经验总结法、个案法、比较法、 文献法这几种方法。
      文献研究法是最经常最普遍用到的研究方法,无论你是理科工科文科商科,在写论文时通通都会用上它。运用文献法的意义在于,有利于全面正确地掌握所要研究问题的情况、现状,最大限度地利用已有的知识经验和科研成果,帮助研究者选定研究课题和确定研究方向;有利于为科研提供科学的论证依据,提高研究效益;有利于拓展研究思路,提升研究的基础,发展创造性思维,提高课题研究的创新性,避免研究中的重复。
      1.文献法的特点
      文献法的特点有三个:
      第一,历史性。从时间角度看,文献法是一种“历史”的研究。只要是先于研究者当前研究的成果,研究者都可进行研究;
      第二,灵活性。文献法不受时空限制,空间上,可不用亲临现场。在时间上,可灵活安排;
      第三,继承性和创造性。运用文献法的目的在于比较和借鉴,通过检索、收集、鉴别以及研究与运用,最终实现对某一现象的认识,分析其形成的客观原因;还可对原有文献加以重新组合、升华,从而找出事物间的新联系、新规律、形成新观点。
      2.文献法的检索方法
      文献法的实际运用通常是在选定课题方向,或选定课题后,根据需要进行检索确定查找文献的范围和深度。首先根据自己对课题的理解、自己的知识结构、现有的资料,确定所需要查阅的文献范围。文献检索的方法因检索课题内容和范围的不同而分别有所侧重,采用的检索方法主要有:
      1)直查法。从与本检索课题有关的书刊中直接检索文献的一种方法。检索课题单一,文献集中,对于所检索书刊又比较了解,适合于使用这种方法;
      2)追溯法。利用已经检索到的文献的引文、注释、角注和附录参考文献为线索,逐个地进行追踪查找,发现所需文献的一种方法。一般在已知文献很少或缺乏检索工具的情况下,可以获得一些必需的文献;
      3)顺查法。按照检索课题的时间范围,由远及近、从旧到新的顺序查找文献的一种方法。可得到较为系统全面完整的文献资料,但费时费力;
      4)倒查法。按照检索课题的时间范围,由近及远地回溯查找文献的一种方法。适用于检索新的文献,特别是理论性的研究课题;
      5)综合法。即对上述几种方法交替使用的一种方法。适用于复杂、重大的检索课题。具体而言,如果研究者具备一定检索知识及良好素质,有较完备的检索工具,可采用顺查法和倒查法;如果是对研究课题作全面系统的综述报告,宜用顺查法;如对新课题的研究,应以倒查法为主;如果缺乏完备的检索工具和线索,则可采用追踪检索法(追溯法)。
      3.文献法的优点
      1)研究不受时空限制。用文献法可以研究那些受地域或时代限制而无法接近的对象;
      2)运用文献法进行科研。研究不受研究对象“反应”的干扰;
      3)研究体现批判性和创新性的结合。在运用文献资料法进行科研过程中,研究者总是以自己的政治观点、世界观和当代的教育思想、观点去进行分析研究的,取其精华,去其糟粕,研究体现批判性;
      4)研究具有客观性。大部分文献资料的写作并不具有研究目的,作者是自发地在特定的环境和时间里记录下来的,具有较高的"坦白程度"和真情实感。对这些文献资料的研究必然增强了客观性;
      5)信息容量大、费用低。采用文献法进行研究,信息容量不受限制,只要能够收集到的文献资料,都可以作为研究的对象。
      4.文献法的重要环节——文献整理
      1)文献的阅读。阅读研究文献的方法一般有浏览、粗读和精读三种。这三种阅读方法各有所长和不足,对科研人员来说,阅读分析文献均为非常有用的方法,都应当很好地掌握,并善于在研究过程中综合、灵活地运用。
      2)文献的记录。记录就是把通过阅读找到的有价值的资料保留下来,以供进一步分析研究之用。记录可以帮助记忆、锻炼思维、提高文字表达能力,有利于研究新问题。记录研究文献的方法和形式主要有:标记与批语式、抄录式、提要式、札记式、综述式等。
      3)文献的鉴别。鉴别文献真伪的方式分为“外审”和“内审”两类。“外审”的四种方法:辨别版本真伪、分析该书的语言风格、分析文献的体例、分析文献中的基本观点、思想。“内审”的4种方法:文字性文献的互证、用真品实物来验证文字性文献、 产生文献的历史背景、研究作者的生平、立场与基本思想。
      4)文献的分类。(1)定性分类整理:一次划分、连续划分、二分法。(2)分类整理的要求:一是不能以今天的观点甚至理想来美化或苛求历史历史性文献中的内容;二是不能随意剪裁史料,来满足预先编制的结论或现成的结论。
      以上内容着重讲解了文献法这种常用的学术论文研究方法。简单来说,文献法就是搜集和分析研究各种现存的有关文献资料,从中选取信息,以达到某种调查研究目的的方法。希望大家看完之后掌握其要点,能够在日后的研究学习中加以灵活运用。

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    随着程序规模的扩大以及复杂性增大,越来越多的Java程序员选择使用微服务进行项目设计研发。微服务的出现有助于开发人员用更低的成本和更少的错误来开发程序,因此也成为Java开发人员最重要的技能之一。但常用的Java微服务框架有哪些呢?

    1、Spring Boot

    Spring Boot是Spring的一个特定版本,它通过对配置细节的处理,使微服务构建更加简便。创建Spring Boot旨在自启动任何类型的Spring项目,而不仅仅是微服务。应用程序完成后,Spring Boot将在Web服务器中混合,并输出一个JAR文件,JVM除外。你可以将其视为原始Docker容器,这也是许多负责构建微服务的开发者都非常喜欢Spring Boot的原因。

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    2、Dropwizard

    Dropwizard框架为开发者提供了一个非常简单的模型,里面包含了许多重要的模块,你可以根据需求添加一些业务逻辑,或者配置其他内容,最后你会发现JAR文件非常小,并且能够快速启动。

    Dropwizard最大的限制可能是缺乏依赖注入。如果你希望使用依赖项注入来保持代码的整洁和松散耦合,则需要自己添加库,这点和Spring不同,但是现在Dropwizard也支持大多数功能,包括日志记录、健康检查和提供弹性代码。

    3、Cricket

    是一个用于快速API开发框架。Cricket很小,尽管它包括许多额外的功能,如键值数据存储,以避免连接数据库和调度程序来控制后台重复处理。没有添加复杂性或其他依赖项,因此很容易将代码添加到Cricket并启动独立的微服务。

    4、Jersey

    开发web服务的标准方法之一是RESTful web服务的Java API(又名JAX-RS),这是Jersey框架中实现的通用规范。这种方法主要依赖于使用注释来指定路径映射和返回细节。从参数解析到JSON打包的所有其他内容都由Jersey处理。

    Jersey的主要优点是它实现了JAX-RS标准,这个特性非常受欢迎,一些开发人员习惯将Jersey与Spring Boot结合在一起使用。

    5、Play

    体验JVM跨语言能力的最佳方式之一是使用Play框架,这是可以与Java或任何其他JVM语言兼容的。它的基础非常现代,具有异步、无状态的模型,不会让试图跟踪用户及其会话数据的线程使服务器过载。还有许多额外的特性可以用来充实网站,比如OpenID、验证和文件上传支持。Play代码库已经发展了十多年,因此你还会发现类似于对XML的支持的这种古老的功能。play既成熟又轻盈,这种组合还是比较有特色的。

    当然,常用的Java微服务框架还有Swagger、Helidon、WildFly Thorntail等,在此就不多赘述了。

    码字不容易,帮忙点个赞,点赞关注是我写作的动力,谢谢!

     

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  • JavaScript获取DOM对象常用方法

    千次阅读 多人点赞 2020-11-15 13:57:00
    获取DOM对象的常用方法有如下几种: getElementById() 通过元素的ID属性获取DOM对象,获取的是一个DOM对象。 getElementsByTagName() 通过元素的标签名获取DOM对象,获取的是一组DOM对象。 getElementsByClassName...

    获取DOM对象的常用方法有如下几种:

    getElementById() 通过元素的ID属性获取DOM对象,获取的是一个DOM对象。

    getElementsByTagName() 通过元素的标签名获取DOM对象,获取的是一组DOM对象。

    getElementsByClassName() 通过元素的class属性获取DOM对象,获取的是一组DOM对象。

    getElementsByName() 通过元素的name属性获取DOM对象,获取的是一组DOM对象。

    样例代码:

    <!DOCTYPE html>
    <html>
    	<head>
    		<meta charset="utf-8">
    		
    		<title></title>
    	</head>
    	<body>
    		<p id="one">这是一个p标签</p>
    		<p class="first">这是一个p标签</p>
    		<p class="first" id="two">这是一个p标签</p>
    		<p name="username">这是一个p标签</p>
    		<p name="username">这是一个p标签</p>
    		<script>
    		    let oneObj = document.getElementById('one'); // 通过Id获取
    		    oneObj.style.color = 'red';     //只有第一个p标签字体变红色
    			
    			let twoObj = document.getElementById('two'); // 通过Id获取
    			twoObj.style.color = 'blue';     //id为two的p标签字体变蓝色
    			twoObj.style.background = 'gray';     //id为two的p标签背景颜色变为灰色
    		
    		    let pArr = document.getElementsByTagName('p'); // 通过元素的标签名获取
    		    console.log("p标签的个数:"+pArr.length);       //获取所有p标签对象,是数组,长度为5
    		
    		    let firstArr = document.getElementsByClassName('first');  // 通过class获取
    		    console.log("class为first的对象个数:"+firstArr.length);   //获取所有class为first的对象,是数组,长度为2
    		
    		    let userArr = document.getElementsByName('user');
    		    console.log("name属性为user的对象个数:"+userArr.length);    //获取所有name属性为user的对象,是数组,长度为0
    			
    			let userArr1 = document.getElementsByName('username');
    			console.log("name属性为username的对象个数:"+userArr1.length);    //获取所有name属性为username的对象,是数组,长度为2
    		</script>
    	</body>
    </html>
    
    

    讲解都写到了注释里↑

    效果截图:
    在这里插入图片描述

    写作不易,读完如果对你有帮助,感谢点赞支持!
    如果你是电脑端,看见右下角的“一键三连”了吗,没错点它[哈哈]

    在这里插入图片描述

    加油!

    共同努力!

    Keafmd

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  • 时间序列预测的8种常用方法简介

    万次阅读 多人点赞 2020-12-08 22:01:17
    时间序列预测8种常用方法简介,包括朴素预测法、简单平均法、移动平均法、简单指数平滑法、霍尔特(Holt)线性趋势法、Holt-Winter方法、AMRIA。

    时间序列预测的7种方法

    1. 朴素预测法(Naive Forecast)

    如果数据集在一段时间内都很稳定,我们想预测第二天的价格,可以取前面一天的价格,预测第二天的值。这种假设第一个预测点和上一个观察点相等的预测方法就叫朴素法,即 y t + 1 = y t y_{t+1} = y_t yt+1=yt
    在这里插入图片描述

    2. 简单平均法(Simple Average)

    这种方法预测的期望值等于所有先前观测点的平均值,称为简单平均法。。

    物品价格会随机上涨和下跌,平均价格会保持一致。我们经常会遇到一些数据集,虽然在一定时期内出现小幅变动,但每个时间段的平均值确实保持不变。这种情况下,我们可以认为第二天的价格大致和过去的平均价格值一致。这种将预期值等同于之前所有观测点的平均值的预测方法就叫简单平均法。即
    y ^ x + 1 = 1 / x ∑ i = 1 x y i   . \widehat{y}_{x+1} =1/x \sum\nolimits_{i=1}^xy_{i}\,. y x+1=1/xi=1xyi.
    由图可见,这种方法并没有提高结果的准确度。因此,可以推断出,当每个时间段的平均值保持不变时,这种方法效果最好。
    在这里插入图片描述

    3. 移动平均法(Moving Average)

    移动平均法也叫滑动平均法,取前面n个点的平均值作为预测值
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    从图表中我们可以推断出,过去的观测值在这段时间里有很大幅度的上涨。如果使用简单平均法,我们必须使用所有历史数据的平均值,但是使用所有数据得出的结果并不正确。

    因此,作为改进,我们只取最近几个时期的平均价格。显然,这里的想法是,只有最近的价值才重要。这种利用时间窗计算平均值的预测技术称为移动平均法。移动平均值的计算有时包括一个大小为n的“滑动窗口”。

    计算移动平均值涉及到一个有时被称为“滑动窗口”的大小值p。使用简单的移动平均模型,我们可以根据之前数值的固定有限数p的平均值预测某个时序中的下一个值。这样,对于所有的 i>p

    利用一个简单的移动平均模型,我们预测一个时间序列中的下一个值是基于先前值的固定有限个数“p”的平均值。因此,对于所有i>p

    在这里插入图片描述

    4. 加权移动平均(Weighted Moving Average)

    加权移动平均法是对移动平均法的一个改进。在如上所述的移动平均法中,我们对过去的n个观测值进行了同等的加权。但我们可能会遇到这样的情况:过去“n”的每一个观察结果都会以不同的方式影响预测。这种对过去观测值进行不同加权的技术称为加权移动平均法。

    加权移动平均法其实还是一种移动平均法,只是“滑动窗口期”内的值被赋予不同的权重,通常来讲,最近时间点的值越重要。即

    这种方法并非选择一个窗口期的值,而是需要一列权重值(相加后为1)。例如,如果我们选择[0.40, 0.25, 0.20, 0.15]作为权值,我们会为最近的4个时间点分别赋给40%,25%,20%和15%的权重。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    5. 简单指数平滑法 (Simple Exponential Smoothing)

    我们注意到简单平均法和加权移动平均法在选取时间点的思路上存在较大的差异:简单平均法将过去数据一个不漏地全部加以同等利用;移动平均法则不考虑较远期的数据,并在加权移动平均法中给予近期更大的权重。我们就需要在这两种方法之间取一个折中的方法,在将所有数据考虑在内的同时也能给数据赋予不同非权重。

    指数平滑法相比更早时期内的观测值,越近的观测值会被赋予更大的权重,而时间越久远的权重越小。它通过加权平均值计算出预测值,其中权重随着观测值从早期到晚期的变化呈指数级下降,最小的权重和最早的观测值相关:
    在这里插入图片描述
    其中0≤α≤1是平滑参数。

    对时间点T+1的预测值是时序y1,…,yT的所有观测值的加权平均数。权重下降的速率由参数α控制,
    因此,它可以写为:
    在这里插入图片描述
    简单指数平滑法预测公式为:
    y t + 1 ′ = a y t + ( 1 − a ) y t ′ y_{t+1}'=ay_t+(1-a)yt' yt+1=ayt+(1a)yt 式中,
    y t + 1 ′ y_{t+1}' yt+1 : t+1期的预测值,即本期(t期)的平滑值St ;
    y t yt yt: t期的实际值;  
    y t ′ yt' yt : t期的预测值,即上期的平滑值St-1 。

    该公式又可以写作: y t + 1 ′ = y t ′ + a ( y t − y t ′ ) y_{t+1}'=y_t'+a(y_t- y_t') yt+1=yt+a(ytyt)
    可见,下期预测值又是本期预测值与以a为折扣的本期实际值与预测值误差之和。

    在这里插入图片描述

    6. 霍尔特线性趋势法

    Holts线性趋势模型,霍尔特线性趋势法,该方法考虑了数据集的趋势,即序列的增加或减少性质。

    尽管这些方法中的每一种都可以应用趋势:简单平均法会假设最后两点之间的趋势保持不变,或者我们可以平均所有点之间的所有斜率以获得平均趋势,使用移动趋势平均值或应用指数平滑。

    但我们需要一种无需任何假设就能准确绘制趋势图的方法。这种考虑数据集趋势的方法称为霍尔特线性趋势法,或者霍尔特指数平滑法。
    在这里插入图片描述

    7. Holt-Winters方法(三次指数平滑)

    霍尔特-温特(Holt-Winters)方法,有的地方也叫三次指数平滑法。Holt-Winters 方法在 Holt模型基础上引入了 Winters 周期项(也叫做季节项),可以用来处理月度数据(周期 12)、季度数据(周期 4)、星期数据(周期 7)等时间序列中的固定周期的波动行为。引入多个 Winters 项还可以处理多种周期并存的情况。

    当一个序列在每个固定的时间间隔中都出现某种重复的模式,就称之具有季节性特征,而这样的一个时间间隔称为一个季节性特征

    例如酒店的预订量在周末较高,工作日较低,并且每年都在增加, 表明存在一个一周的季节性和增长趋势。
    在这里插入图片描述

    8. ARIMA

    其他的预测方法,如自回归模型 AR§、移动平均模型 MA(q)、自回归移动平均模型 ARMA(p,q)、自回归差分移动平均模型 ARIMA(p,d,q), 可以说前三种都是 ARIMA(p,d,q)模型的特殊形式。

    其中最经典的就是ARIMA模型:
    ARIMA模型(英语:Autoregressive Integrated Moving Average model),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),是时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p,d,q)中,AR是“自回归”,p为自回归项数;MA为“滑动平均”,q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数(阶数)。“差分”一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。

    关于ARIMA的内容很多,后续会另外发表笔记总结相关知识,以及这几种方法的实例比较。

    部分参考资料

    Forecasting: Principles and Practice: https://otexts.com/fpp2/holt-winters.html
    加权移动平均法:https://wiki.mbalib.com/wiki/%E7%A7%BB%E5%8A%A8%E5%B9%B3%E5%9D%87%E6%B3%95#.E4.B8.80.E3.80.81.E7.AE.80.E5.8D.95.E7.A7.BB.E5.8A.A8.E5.B9.B3.E5.9D.87.E6.B3.95
    ARIMA模型百度百科: https://baike.baidu.com/item/ARIMA模型/10611682?fr=aladdin
    趋势的预测:霍尔特指数平滑法 https://zhuanlan.zhihu.com/p/164919931)
    指数平滑法 https://wiki.mbalib.com/wiki/指数平滑法
    二次指数平滑法:https://wiki.mbalib.com/wiki/二次指数平滑法

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