精华内容
下载资源
问答
  • 展开全部一、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析,根据研究的目的,62616964757a686964616fe58685e5aeb931333339666135选择模型中将包含的因素,根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素,并...

    展开全部

    一、理论模型的设计对所要研究的经济现象进行深入的分析,根据研究的目的,62616964757a686964616fe58685e5aeb931333339666135选择模型中将包含的因素,根据数据的可得性选择适当的变量来表征这些因素,并根据经济行为理论和样本数据显示出的变量间的关系,设定描述这些变量之间关系的数学表达式,即理论模型。例如上节中的生产函数就是一个理论模型。理论模型的设计主要包含三部分工作,即选择变量、确定变量之间的数学关系、拟定模型中待估计参数的数值范围。1.确定模型所包含的变量在单方程模型中,变量分为两类。作为研究对象的变量,也就是因果关系中的“果”,例如生产函数中的产出量,是模型中的被解释变量;而作为“原因”的变量,例如生产函数中的资本、劳动、技术,是模型中的解释变量。确定模型所包含的变量,主要是指确定解释变量。可以作为解释变量的有下列几类变量:外生经济变量、外生条件变量、外生政策变量和滞后被解释变量。其中有些变量,如政策变量、条件变量经常以虚变量的形式出现。严格他说,上述生产函数中的产出量、资本、劳动、技术等,只能称为“因素”,这些因素间存在着因果关系。为了建立起计量经济学模型,必须选择适当的变量来表征这些因素,这些变量必须具有数据可得性。于是,我们可以用总产值来表征产出量,用固走资产原值来表征资本,用职工人数来表征劳动,用时间作为一个变量来表征技术。这样,最后建立的模型是关于总产值、固定资产原值、职工人数和时间变量之间关系的数学表达式。下面,为了叙述方便,我们将“因素”与“变量”间的区别暂时略去,都以“变量”来表示。关键在于,在确定了被解释变量之后,怎样才能正确地选择解释变量。首先,需要正确理解和把握所研究的经济现象中暗含的经济学理论和经济行为规律。这是正确选择解释变量的基础。例如,在上述生产问题中,已经明确指出属于供给不足的情况,那么,影响产出量的因素就应该在投入要素方面,而在当前,一般的投入要素主要是技术、资本与劳动。如果属于需求不足的情况,那么影响产出量的因素就应该在需求方面,而不在投入要素方面。这时,如果研究的对象是消费品生产,应该选择居民收入等变量作为解释变量;如果研究的对象是生产资料生产,应该选择固定资产投资总额等变量作为解释变量。由此可见,同样是建立生产模型,所处的经济环境不同、研究的行业不同,变量选择是不同的。其次,选择变量要考虑数据的可得性。这就要求对经济统计学有透彻的了解。计量经济学模型是要在样本数据,即变量的样本观测值的支持下,采用一定的数学方法估计参数,以揭示变量之间的定量关系。所以所选择的变量必须是统计指标体系中存在的、有可靠的数据来源的。如果必须引入个别对被解释变量有重要影响的政策变量、条件变量,则采用虚变量的样本观测值的选取方法。第三,选择变量时要考虑所有入选变量之间的关系,使得每一个解释变量都是独立的。这是计量经济学模型技术所要求的。当然,在开始时要做到这一点是困难的,如果在所有入选变量中出现相关的变量,可以在建模过程中检验并予以剔除。从这里可以看出,建立模型的第一步就已经体现了计量经济学是经济理论、经济统计学和数学三者结合的思想。在选择变量时,错误是容易发生的。下面的例子都是从已有的计量经济学应用研究成果中发现的,代表了几类容易发生的错误。例如农副产品出口额=-107.66+0.13×社会商品零售总额十0.22×农副产品收购额这里选择了无关的变量,因为社会商品零售总额与农副产品出口额无直接关系,更不是影响农副产品出口额的原因。再如生产资料进口额=0.73×轻工业投资+0.21×出口额+0.18×生产消费+67.60×进出口政策这里选择了不重要的变量,因为轻工业投资对生产资料进口额虽有影响,但不是重要的,或者说是不完全的,重要的是全社会固定资产投资额,应该选择这个变量。再如农业总产值=0.78+0.24×粮食产量+0.05×农机动力—0.21×受灾面积这里选择了不独立的变量,因为粮食产量是受农机动力和受灾面积影响的,它们之间存在相关性。值得注意的是上述几个模型都能很好地拟合样本数据,所以绝对不能把对样本数据的拟合程度作为判断模型变量选择是否正确的主要标准。变量的选择不是一次完成的,往往要经过多次反复。2.确定模型的数学形式选择了适当的变量,接下来就要选择适当的数学形式描述这些变量之间的关系,即建立理论模型。选择模型数学形式的主要依据是经济行为理论。在数理经济学中,已经对常用的生产函数、需求函数、消费函数、投资函数等模型的数学形式进行了广泛的研究,可以借鉴这些研究成果。需要指出的是,现代经济学尤其注重实证研究,任何建立在一定经济学理论假设基础上的理论模型,如果不能很好地解释过去,尤其是历史统计数据,那么它是不能为人们所接受的。这就要求理论模型的建立要在参数估计、模型检验的全过程中反复修改,以得到一种既能有较好的经济学解释又能较好地反映历史上已经发生的诸变量之间关系的数学模型。忽视任何一方面都是不对的。也可以根据变量的样本数据作出解释变量与被解释变量之间关系的散点图,由散点图显示的变量之间的函数关系作为理论模型的数学形式。这也是人们在建模时经常采用的方法。在某些情况下,如果无法事先确定模型的数学形式,那么就采用各种可能的形式进行试模拟,然后选择模拟结果较好的一种。3.拟定理论模型中待估参数的理论期望值理论模型中的待估参数一般都具有特定的经济含义,它们的数值,要待模型估计、检验后,即经济数学模型完成后才能确定,但对于它们的数值范围,即理论期望值,可以根据它们的经济含义在开始时拟定。这一理论期望值可以用来检验模型的估计结果。拟定理论模型中待估参数的理论期望值,关键在于理解待估参数的经济含义。例如上述生产函数理论模型中有4个待估参数和α、β、γ和A。其中,α是资本的产出弹性,β是劳动的产出弹性,γ近似为技术进步速度,A是效率系数。根据这些经济含义,它们的数值范围应该是于集中的问题。经济变量在时间序列上的变化往往是缓慢的,例如,居民收入每年的变化幅度只有5%左右。如果在一个消费函数模型中,以居民消费作为被解释变量,以居民收入作为解释变量,以它的时间序列数据作为解释变量的样本数据,由于样本数据过于集中,所建立的模型很难反映两个变量之间的长期关系。这也是时间序列不适宜于对模型中反映长期变化关系的结构参数的估计的一个主要原因。四是模型随机误差项的序列相关问题。用时间序列数据作样本,容易引起模型随机误差项产生序列相关。这个问题后面还要专门讨论。截面数据是一批发生在同一时间截面上的调查数据。例如,工业普查数据、人口普查数据、家计调查数据等,主要由统计部门提供。用截面数据作为计量经济学模型的样本数据,应注意以下几个问题。一是样本与母体的一致性问题。计量经济学模型的参数估计,从数学上讲,是用从母体中随机抽取的个体样本估计母体的参数,那么要求母体与个体必须是一致的。例如,估计煤炭企业的生产函数模型,只能用煤炭企业的数据作为样本,不能用煤炭行业的数据。那么,截面数据就很难用于一些总量模型的估计,例如,建立煤炭行业的生产函数模型,就无法得到合适的截面数据。二是模型随机误差项的异方差问题。用截面数据作样本,容易引起模型随机误差项产生异方差。这个问题后面还要专门讨论。虚变量数据也称为二进制数据,一般取0或1。虚变量经常被用在计量经济学模型中,以表征政策、条件等因素。例如,建立我国的粮食生产计量经济学模型,以粮食产量作为被解释变量,解释变量中除了播种面积、化肥使用量、农机总动力、成灾面积等变量外,显然,政策因素是不可忽略的。1980年前后,由于实行了不同的政策,即使上述变量都没有变化,粮食产量也会发生大的变化。于是必须在解释变量中引人政策变量,用一个虚变量表示,对于1980年以后的年份,该虚变量的样本观测值为1,对于1980年以前的年份,该虚变量的样本观测值为0。也可以取0、l以外的数值,表示该因素的变化程度。例如,在工业生产模型中用虚变量表示气候对工业生产的影响,可以将不同年份气候的影响程度,分别用0、1、-1,甚至0.5、-0.5等表示。不过,这种方法应慎用,以免违背客观性。2.样本数据的质量样本数据的质量问题大体上可以概括为完整性、准确性、可比性和一致性四个方面。完整性,即模型中包含的所有变量都必须得到相同容量的样本观测值。这既是模型参数估计的需要,也是经济现象本身应该具有的特征。但是,在实际中,“遗失数据”的现象是经常发生的,尤其在中国,经济体制和核算体系都处于转轨之中。在出现“遗失数据”时,如果样本容量足够大,样本点之间的联系并不紧密的情况下,可以将“遗失数据”所在的样本点整个地去掉;如果样本容量有限,或者样本点之间的联系紧密,去掉某个样本点会影响模型的估计质量,则要采取特定的技术将“遗失数据”补上。准确性,有两方面含义,一是所得到的数据必须准确反映它所描述的经济因素的状态,即统计数据或调查数据本身是准确的;二是它必须是模型研究中所准确需要的,即满足模型对变量口径的要求。前一个方面是显而易见的,而后一个方面则容易被忽视。例如,在生产函数模型中,作为解释变量的资本、劳动等必须是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分生产要素,以劳动为例,应该是投入到生产过程中的、对产出量起作用的那部分劳动者。于是,在收集样本数据时,就应该收集生产性职工人数,而不能以全体职工人数作为样本数据,尽管全体职工人数在统计上是很准确的,但其中有相当一部分与生产过程无关,不是模型所需要的。可比性,也就是通常所说的数据口径问题,在计量经济学模型研究中可以说无处不在。而人们容易得到的经济统计数据,一般可比性较差,其原因在于统计范围口径的变化和价格口径的变化,必须进行处理后才能用于模型参数的估计。计量经济学方法,是从样本数据中寻找经济活动本身客观存在的规律性,如果数据是不可比的,得到的规律性就难以反映实际。不同的研究者研究同一个经济现象,采用同样的变量和数学形式,选择的样本点也相同,但可能得到相差甚远的模型参数估计结果。为什么?原因在于样本数据的可比性。例如,采用时间序列数据作为生产函数模型的样本数据,产出量用不变价格计算的总产值,在不同年份间是可比的;资本用当年价格计算的固定资产原值,在不同年份间是不可比的。对于统计资料中直接提供的这个用当年价格计算的固定资产原值,有人直接用于模型估计,有人进行处理后再用于模型的估计,结果当然不会相同。一致性,即母体与样本的一致性。上面在讨论用截面数据作为计量经济学模型的样本数据时已经作了介绍。违反一致性的情况经常会发生,例如,用企业的数据作为行业生产函数模型的样本数据,用人均收入与消费的数据作为总量消费函数模型的样本数据,用31个省份的数据作为全国总量模型的样本数据,等等。三、模型参数的估计模型参数的估计方法,是计量经济学的核心内容。在建立了理论模型并收集整理了符合模型要求的样本数据之后,就可以选择适当的方法估计模型,得到模型参数的估计量。模型参数的估计是一个纯技术的过程,包括对模型进行识别(对联立方程模型而言)、估计方法的选择、软件的应用等内容。在后面的章节中将用大量的篇幅讨论估计问题,在此不重复叙述。四、模型的检验在模型的参数估计量已经得到后,可以说一个计量经济学模型已经初步建立起来了。但是,它能否客观揭示所研究的经济现象中诸因素之间的关系,能否付诸应用,还要通过检验才能决定。一般讲,计量经济学模型必须通过四级检验,即经济意义检验、统计学检验、计量经济学检验和预测检验。1.经济意义检验经济意义检验主要检验模型参数估计量在经济意义上的合理性。主要方法是将模型参数的估计量与预先拟定的理论期望值进行比较,包括参数估计量的符号、大小、相互之间的关系,以判断其合理性。首先检验参数估计量的符号。例如,有下列煤炭行业生产模型:煤炭产量=-108.5427+0.00067×固定资产原值+0.01527×职工人数-0.00681×电力消耗量+0.00256×木材消耗量在该模型中,电力消耗量前的参数估计量为负,意味着电力消耗越多,煤炭产量越低,从经济行为上无法解释。模型不能通过检验,应该找出原因重新建立模型。不管其他方面的质量多么高,模型也是没有实际价值的。2.统计检验统计检验是由统计理论决定的,目的在于检验模型的统计学性质。通常最广泛应用的统计检验准则有拟合优度检验、变量和方程的显著性检验等。3.计量经济学检验计量经济学检验是由计量经济学理论决定的,目的在于检验模型的计量经济学性质。通常最主要的检验准则有随机误差项的序列相关检验和异方差性检验,解释变量的多重共线性检验等。4.模型预测检验预测检验主要检验模型参数估计量的稳定性以及相对样本容量变化时的灵敏度,确定所建立的模型是否可以用于样本观测值以外的范围,即模型的所谓超样本特性。具体检验方法为:(1)利用扩大了的样本重新估计模型参数,将新的估计值与原来的估计值进行比较,并检验二者之间差距的显著性;(2)将所建立的模型用于样本以外某一时期的实际预测,并将该预测值与实际观测值进行比较,并检验二者之间差距的显著性。经历并通过了上述步骤的检验后,可以说已经建立了所需要的计量经济学模型,可以将它应用于预定的目的。五、计量经济学模型成功三要素从上述建立计量经济学模型的步骤中,不难看出,任何一项计量经济学研究、任何一个计量经济学模型赖以成功的要素应该有三个:理论、方法和数据。理论,即经济理论,所研究的经济现象的行为理论,是计量经济学研究的基础。方法,主要包括模型方法和计算方法,是计量经济学研究的工具与手段,是计量经济学不同于其他经济学分支学科的主要特征。数据,反映研究对象的活动水平、相互间联系以及外部环境的数据,或更广义讲是信息,是计量经济学研究的原料。这三方面缺一不可。一般情况下,在计量经济学研究中,方法的研究是人们关注的重点,方法的水平往往成为衡量一项研究成果水平的主要依据。这是正常的。计量经济学理论方法的研究是计量经济学研究工作者义不容辞的义务。但是,不能因此而忽视对经济学理论的探讨,一个不懂得经济学理论、不了解经济行为的人,是无法从事计量经济学研究工作的,是不可能建立起一个哪怕是极其简单的计量经济学模型的。所以,计量经济学家首先应该是一个经济学家。相比之下,人们对数据,尤其是数据质量问题的重视更显不足,在申请一项研究项目或评审一项研究成果时,对数据的可得性、可用性、可靠性缺乏认真的推敲;在研究过程中出现问题时,较少从数据质量方面去找原因。而目前的实际情况是,数据已经成为制约计量经济学发展的重要问题。六、相关分析、回归分析和因果分析从上述建立计量经济学模型的步骤中进一步看出,经典计量经济学方法的核心是采用回归分析的方法揭示变量之间的因果关系。但是,变量之间具有相关性并不等于具有因果性。这是建立计量经济学模型中一个十分重要的概念,那么首先需要对相关关系与因果关系作一简要的说明。所谓相关关系,是指两个以上的变量的样本观测值序列之间表现出来的随机数学关系,用相关系数来衡量。如果两个变量样本观测值序列之间相关系数的绝对值为1,则二者之间具有完全相关性(完全正相关或完全负相关);如果相关系数的绝对值比较大,或接近于1,则二者之间具有较强相关性;如果相关系数的绝对值为0,或接近于0,则二者之间不具有相关性。如果一个变量与其他两个或两个以上变量的线性组合之间具有相关性,那么它与每一个变量之间的相关系数称为偏相关系数。相关关系是变量之间所表现出来的一种纯数学关系,判断变量之间是否具有相关关系的依据只有数据。所谓因果关系,是指两个或两个以上变量在行为机制上的依赖性,作为结果的变量是由作为原因的变量所决定的,原因变量的变化引起结果变量的变化。因果关系有单向因果关系和互为因果关系之分。例如,劳动力与国内生产总值之间具有单向因果关系,在经济行为上是劳动力影响国内生产总值,而不是相反;但是,在国内生产总值与消费总额之间则存在经济行为上的互为因果关系,国内生产总值既决定消费总额,反过来又受消费的拉动。具有因果关系的变量之间一定具有数学上的相关关系。而具有相关关系的变量之间并不一定具有因果关系。例如中国的国内生产总值与印度的人口之间具有较强的相关性,因为二者都以较快的速度增长,但显然二者之间不具有因果关系。相关分析是判断变量之间是否具有相关关系的数学分析方法,通过计算变量之间的相关系数来实现。回归分析也是判断变量之间是否具有相关关系的一种数学分析方法,它着重判断一个随机变量与一个或几个可控变量之间是否具有相关关系。由于它的特定的功能,所以也被用来进行变量之间的因果分析。但是,仅仅依靠回归分析尚不能对变量之间的因果关系作出最后判断,必须与经济行为的定性分析相结合。这就是上面强调的建立计量经济学模型的三要素。

    本回答被网友采纳

    已赞过

    已踩过<

    你对这个回答的评价是?

    评论

    收起

    展开全文
  • 多线程的多重属性

    2019-10-03 14:37:08
    1)概念属性; 2)api属性; 3)内存模型(结构体)属性; 转载于:https://www.cnblogs.com/feng9exe/p/5755099.html

    1)概念属性;

    2)api属性;

    3)内存模型(结构体)属性;

    转载于:https://www.cnblogs.com/feng9exe/p/5755099.html

    展开全文
  • 背景实现面向对象的编程,在STEP 7中实现一个”冲压生产线”,多重背景模型属性,示例6.2:装配线传输模式,示例6.2a:工作站程序结构,功能块FB1”Station”的工作原理, 功能块FB2 “Transport”的工作原理,示例6.2b...
  • 幸运的是,Silverlight的DataForm组件的ItemsSource属性支持这种做法。下面我就为大家介绍如何操作。 实例说明 在这个例子中,我建立了名为Employee和Delivery的数据模型。为了对比,我使用了一个DataG...

    在使用DataForm进行单个数据的浏览时,有时候为了节省空间,我们可能需要在一个DataForm的数据源中放置由不同的数据模型集合所组成的数据集合。幸运的是,SilverlightDataForm组件的ItemsSource属性支持这种做法。下面我就为大家介绍如何操作。

     

    实例说明

    在这个例子中,我建立了名为EmployeeDelivery的数据模型。为了对比,我使用了一个DataGrid组件,使它与DataForm使用相同的数据源。大家可以看看结果究竟有何不同。(见最终效果图)

     

    实例引申

    该实例可以用作不同的数据模型集合数据信息的更新、删除(可惜难以进行添加操作)。在为多重数据模型集合数据源进行各个数据模型的信息的添加时,记录数据范围。然后在进行更新或删除时,根据这个范围将多重数据模型集合数据源中object对象转换成对应的数据模型后,再进行处理即可。

     

    实例代码

    详细的说明将在代码中给出。

    DataModel.cs数据模型代码:

    using System;

     

    namespace SilverlightClient

    {

        public class Employee

        {

            public int EmployeeID { get; set; }

            public string EmployeeName { get; set; }

            public int EmployeeAge { get; set; }

        }

     

        public class Delivery

        {

            public int DeliveryID { get; set; }

            public string DeliveryFrom { get; set; }

            public string DeliveryTo { get; set; }

        }

    }

    MainPage.xaml文件代码

    <UserControl

        xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"

        xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"

        xmlns:d="http://schemas.microsoft.com/expression/blend/2008" xmlns:mc="http://schemas.openxmlformats.org/markup-compatibility/2006"

        mc:Ignorable="d" xmlns:dataFormToolkit="clr-namespace:System.Windows.Controls;assembly=System.Windows.Controls.Data.DataForm.Toolkit" xmlns:data="clr-namespace:System.Windows.Controls;assembly=System.Windows.Controls.Data" x:Class="SilverlightClient.MainPage"

        d:DesignWidth="320" d:DesignHeight="380">

        <Grid x:Name="LayoutRoot" Width="320" Height="380" Background="White">

            <dataFormToolkit:DataForm x:Name="dfDataModel" Margin="8,8,8,179"/>

            <!--用作对比的DataGrid组件-->

            <data:DataGrid x:Name="dgDataModel" Margin="8,252,8,8" Width="304" Height="120"/>

        </Grid>

    </UserControl>

    MainPage.xaml.cs文件代码

    using System;

    using System.Collections.Generic;

    using System.Collections.ObjectModel;

    using System.Linq;

    using System.Net;

    using System.Windows;

    using System.Windows.Controls;

    using System.Windows.Documents;

    using System.Windows.Input;

    using System.Windows.Media;

    using System.Windows.Media.Animation;

    using System.Windows.Shapes;

     

    namespace SilverlightClient

    {

        public partial class MainPage : UserControl

        {

            public MainPage()

            {

                InitializeComponent();

                this.Loaded += new RoutedEventHandler(MainPage_Loaded);

            }

     

            void MainPage_Loaded(object sender, RoutedEventArgs e)

            {

                dfDataModel.ItemsSource = GetHeterogeneousData();//提供数据源

                dgDataModel.ItemsSource = GetHeterogeneousData();//用作对比

            }

     

            private List<Employee> GetEmployees()//生成雇员信息

            {

                List<Employee> returnedValue = new List<Employee>();

                returnedValue.Add(new Employee() { EmployeeID = 1, EmployeeName = "张三", EmployeeAge = 23 });

                returnedValue.Add(new Employee() { EmployeeID = 2, EmployeeName = "李四", EmployeeAge = 24 });

                returnedValue.Add(new Employee() { EmployeeID = 3, EmployeeName = "王五", EmployeeAge = 25 });

                return returnedValue;

            }

     

            private List<Delivery> GetDelivery()//生成递送信息

            {

                List<Delivery> returnedValue = new List<Delivery>();

                returnedValue.Add(new Delivery() { DeliveryID = 1, DeliveryFrom = "南京", DeliveryTo = "宁波" });

                returnedValue.Add(new Delivery() { DeliveryID = 2, DeliveryFrom = "镇江", DeliveryTo = "苏州" });

                return returnedValue;

            }

     

            private ObservableCollection<object> GetHeterogeneousData()//DataForm提供多重数据模型集合的数据源

            {

                ObservableCollection<object> returnedValue = new ObservableCollection<object>();

                GetEmployees().ForEach( x => returnedValue.Add(x));//向集合数据源中添加Employee数据信息

                GetDelivery().ForEach(x => returnedValue.Add(x));//向集合数据源中添加Delivery数据信息

                return returnedValue;

            }

     

        }

    }

     

    最终效果图


    作者:Kinglee
    文章出处:Kinglee’s Blog (http://www.cnblogs.com/Kinglee/)
    版权声明:本文的版权归作者与博客园共有。转载时须注明本文的详细链接,否则作者将保留追究其法律责任。

    转载于:https://www.cnblogs.com/Kinglee/archive/2009/09/09/1563547.html

    展开全文
  • CSS(Cascading Style Sheets层叠样式表) 可以同时控制多重网页的样式和布局。 基础语法 CSS 规则由两个主要的部分构成:选择器,以及一条或多条声明。 格式:selector {declaration1; declaration2; … declarationN...

    CSS(Cascading Style Sheets层叠样式表) 可以同时控制多重网页的样式和布局。

    基础语法
    CSS 规则由两个主要的部分构成:选择器,以及一条或多条声明。
    格式:selector {declaration1; declaration2; … declarationN }

    选择器通常是需要改变样式的 HTML 元素。每条声明由一个属性和一个值组成。
    如果值是单词的话需要加上双引号
    属性和值被冒号分开。不同的声明用分号隔开。

    是否包含空格不会影响 CSS 在浏览器的工作效果,CSS 对大小写不敏感。
    不过存在一个例外:如果涉及到与 HTML 文档一起工作的话,class 和 id 名称对大小写是敏感的。

    选择器的分组
    可以对选择器进行分组,这样,被分组的选择器就可以分享相同的声明。用逗号将需要分组的选择器分开。h1,h2,h3{css属性}

    css简介

    css引入方式和书写规范
    (1)内嵌样式。在html标签中使用style属性引入css样式
    书写规范:都在双引号内。属性:属性值,多个属性之间使用分号。
    例:<div style="color:red; font-size:30px;"></div>
    
    (2)内部样式。在head标签中使用<style>标签将css样式包裹
    书写规范:选择器{css属性}
    例:
    <head>
    <style type="text/css">
    	div{color:red; font-size:30px;}	
    	作用于body的所有div标签
    </style>
    </head>
    
    (3)外部样式。将css写在一个单独的css文件中,谁用谁调用
    书写规范:创建.css文件,将css样式写入;在head标签中使用link引入。
    rel:relation缩写,引入的这个文件与html本身的关系 样式表
    type="text/css":告知浏览器中这段代码需要css解析器进行解析
    href:需要引入的css路径
    例:
    在style.css文件中写div{color:red; font-size:30px;}	
    <link rel="stylesheet" type="text/css" href="style.css" />
    

    css选择器

    1基本选择器
    (1)元素选择器
    语法:html标签{css属性}
    
    (2)id选择器(id具有唯一性)
    语法:#id的属性值{css属性}
    例:
    head里写 #div1{css属性}
    body里标签<div id="div1"></div>
    
    (3)class选择器
    语法:.class属性值{css属性}
    head里写
    .div1{css属性}
    #mydiv{css属性}
    body里写
    <div id="mydiv" class="div1"></div>
    
    三个基本选择器可以同时使用
    基本选择器优先级:id > class > 元素选择器
    
    
    
    2属性选择器
    语法:在style中写 基本选择器[属性="属性值"]{css属性}
    
    
    
    3伪元素选择器
    a标签的伪元素选择器
    静止状态:a:link{css样式}
    悬浮状态:a:hover{css样式}
    活动状态:a:active{css样式}
    完成状态:a:visited{css样式}
    
    
    
    4层级选择器
    语法:父选择器 子选择器...
    <!DOCTYPE html>
    <html>
    <head>
    	<title></title>
    	#div1 .myd2 span{css样式}
    </head>
    <body>
    	<div id="div1">
    		<div class="myd1">
    			<span>div1下的myd1下的span文字</span>
    		</div>
    		<div clas="myd2">
    			<span>div1下的myd2下的span文字</span>
    		</div>
    	</div>
    	<div id="div2">
    		<div class="myd1">
    			<span>div2下的myd1下的span文字</span>
    		</div>
    		<div clas="myd2">
    			<span>div2下的myd2下的span文字</span>
    		</div>
    	</div>
    </body>
    </html>
    

    css的属性和属性值

    1、文字属性
    font-size:字号
    font-family:字体的类型
    
    
    2、文本属性
    color:颜色
    text-align:对齐方式
    text-decoration:下划线。  属性值:none、underline
    
    
    
    3、背景属性
    background-color:背景颜色
    background-image:背景图片。	属性值:url路径
    background-repeat:平铺方式(默认x和y方向都平铺)。			
    				属性值repeat、no-repeat、repeat-x、repeat-y
    
    
    4、长度宽度属性
    width
    height
    
    
    5、列表属性
    list-style-type:列表项前的小标志
    list-style-image:列表项前的小图片。属性值:url路径
    
    
    6、显示属性
    display:是否让标签元素显示。属性:none、block、inline
    
    
    7、浮动元素
    float:浮动方向。属性值:left、right
    

    css的盒子模型

    border:盒子的边框
    padding:盒子内部的间隙
    margin:盒子外部与其它元素之间的间隙
    
    <!DOCTYPE html>
    <html>
    <head>
    	<title></title>
    	<style type="text/css">
    		#box{
    			width:200px;
    			height:200px;
    			border:10px solid green;
    			padding:50px;
    		}
    		#monncake{
    			width: 200px;
    			height: 200px;
    			background-color: skyblue;
    		}
    	</style>
    </head>
    
    <body>
    	<div id="box">
    		<div id="monncake">hello world</div>
    	</div>
    </body>
    </html>
    
    展开全文
  • 说说C++多重继承

    2021-01-20 03:40:35
     多重继承是从多于一个直接基类派生类的能力,多重继承的派生类继承其父类的属性。  class ZooAnimal{  };  class Bear : public ZooAnimal{  };  class Endangered{  };  class Panda : public ...
  • 1.1、多重共线性与哑编码的适用场景类似,即影响基于 wx + b 的模型(线性回归、逻辑回归、SVM)。 PCA: 降维 --> 内部相当于将多个特征属性做一个线性转换/映射 --> 转换之后得到的每个特征属性之间是...
  • 其次,根据主成分分析法的数据降维特性并利用最大距离划分法,提出一种K均值多重主成分分析算法,构建基于该算法的检测模型。最后,采用CTI-DATA数据集及模拟攻击获取的数据集,进行与模糊综合评判、隐半马尔科夫...
  • 类是对属性和行为的封装,在类的对象中也有属性(成员变量)和行为(成员函数),反映到类对象的内存模型中,也就是内存中应该有对象的成员变量和成员函数。在同一个类的所有对象的成员函数,并不是每个对象有一份...
  • 继承最好在子类型模型可以被视为父类型对象的时候使用。  2从多个父类型中派生出一个对象类型称为多重继承。 原型继承: 使用new关键字和构造函数的prototype属性都是定义类型的特定方式,这些是我们到目前为止...
  • 经典的完全背包模型,f[i][j]表示前i个数,容量为j的方案数之和, 和求完全背包的最大值相比就变了一下属性变为了数量和,依然是给个图好理解 接着就是如何进行优化了 以上就可以看出就是一个完全背包的...
  • 继承最好在子类型模型可以被视为父类型对象的时候使用。 2、从多个父类型中派生出一个对象类型称为多重继承。 一、原型继承  使用new关键字和构造函数的prototype属性都是定义类型的特定方式,这些是我们...
  • 基于案例学习框架定义属性公共提及因子,提出考虑多重类别偏好的信息增益系数;基于灰靶决策框架建立综合靶心距最小的属性权重优化模型;基于决策者个体和群体的关联度确定决策者权重,进而给出方案排序.案例分析表明了...
  • 本题是一个多重背包模型,“硬币”为物品,“面值”为体积,MMM为背包总容积。这道题目中没有“物品价值”属性,不是一个最优化问题,而是一个可行性问题。 若前iii种硬币能够拼成面值jjj,只有两类可能情况: ...
  • 在对象模型中即一个对象实例中占用内存的只是Class的属性部分,也就是数据成员部分,本文旨在剖析C++对象模型中在有继承情形下类对象的内存布局,主要分4种情况讨论:单一继承没有多态、单一继承有多态、多重继承、...
  • 评分卡模型变量筛选

    2020-08-08 19:03:42
    用户的属性很多,如果全部输入模型,时间开销太大,而且模型复杂度过高。也会导致模型泛化能力降低,需要提前剔除没有意义的变量。 挑选入模变量需要考虑很多因素,比如:变量的预测能力,变量之间的线性相关性,...
  • 为创建“教务管理”数据库,首先要创建数据模型。请完成以下任务。...具有多重性的属性有:课程类型(一体化、纯理论、纯实践)、核心课程(重要True或不重要False)、课程性质(必修课、选修课)、考核方式(...
  • 我们分析了扭曲的五维空间中电弱对称破裂的模型,其中散装... 使用格林函数方法,我们以s的幂级数形式系统地计算模型属性。 我们从希格斯质量的测量值,顶级夸克配偶的质量以及精确的电弱可观测量讨论该模型的约束。
  • 用于大型程序的工具--多重继承与虚继承引言: 大多数应用程序使用单个基类的公用继承,可是,在某些情况下,单继承是不够用的,由于可能无法为问题域建模,或者会对模型带来不必要的复杂性。 在这些情况下,多重继承能够更...
  • 模型生成过程中检测到一个或多个验证错误: Tenant_CompanyLocation_Target: : 关系“Tenant_CompanyLocation”中 Role“Tenant_...因为 Dependent Role 属性不是键属性,Dependent Role 多重性的上限必须为“...
  • 解释变量、自变量、特征、属性、回归量 :x1 x2..... 线性回归 :回归假定因变量线性依赖自变量 非线性回归:回归假定因变量非线性依赖自变量 多元回归:具有多个自变量的回归 拟合和训练:参数化一个模型的过程 预测...
  • 在这个背包模型里面,没有”物品价值“这个属性,不是最优解问题,而是可行性问题。 用多重背包的变形即可。 bool f[maxn]; f[0]=1; for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=c[i];j++) for(int k =m...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 13
收藏数 255
精华内容 102
关键字:

多重属性模型