我需要生存分析gof检验的R语言代码

时间: 2023-09-06 20:14:37 浏览: 19
以下是R语言中进行生存分析中的GoF检验的代码，主要使用的是经典的Log-Rank Test和Cox-Snell检验方法： ```R # 加载所需的包 library(survival) library(survminer) # 导入数据 data(lung) # 创建生存对象 surv_object <- Surv(lung$time, lung$status) # 拟合生存曲线 fit <- survfit(surv_object ~ 1) # 绘制生存曲线 ggsurvplot(fit) # 执行Log-Rank Test survdiff_object <- survdiff(surv_object ~ lung$sex) summary(survdiff_object) # 执行Cox-Snell检验 coxsnell_object <- coxsnell(surv_object, lung$sex) coxsnell_object$chisq coxsnell_object$pvalue ``` 其中，我们使用了`lung`数据集进行演示，你可以替换成自己的数据集。`surv_object`是生存对象，`fit`是拟合的生存曲线。`survdiff_object`是Log-Rank Test的结果，`coxsnell_object`是Cox-Snell检验的结果。`ggsurvplot`函数用于绘制生存曲线。 希望这个R语言代码可以帮助到你。
相关问题

GOF拟合优度检验R语言

在R语言中，可以使用`goftest`包来进行GOF（Goodness-of-Fit）拟合优度检验。这个包提供了多种方法来检验给定数据集的拟合优度。 首先，你需要安装`goftest`包，可以使用以下命令安装： ```R install.packages("goftest") ``` 安装完成后，可以使用以下代码进行GOF拟合优度检验： ```R library(goftest) # 将你的数据存储在一个向量或数据框中，假设为data # 假设你使用了逻辑回归模型并获得了预测概率值 # 假设预测概率值存储在一个向量中，假设为predicted_prob # 使用hoslem.test函数进行Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 hoslem.test(data, predicted_prob) ``` 这个函数将返回拟合优度检验的结果，包括卡方统计量和对应的p值。根据p值的显著性水平，你可以判断模型在给定数据集上的拟合优度是否显著。 需要注意的是，这里假设你已经进行了逻辑回归模型的拟合，并获得了预测概率值。如果你还没有进行逻辑回归建模，那么你需要先进行模型的建立和训练，然后再进行拟合优度检验。 请根据你的具体数据和问题，将上述代码进行相应的修改和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验](https://blog.csdn.net/tecdat/article/details/128123573)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [基于拟合优度的频谱感知技术研究](https://download.csdn.net/download/weixin_38655347/14820607)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

你知道我说的GOF检验是什么吗？说说看

GOF检验（Goodness-of-fit test）是统计学中用于检验一个样本数据是否来自于某个特定的概率分布的方法。它通过比较样本数据与理论分布之间的差异来判断样本数据是否符合理论分布的假设。GOF检验常用于数据分析和模型拟合中，可以帮助我们确定是否需要使用更适合数据的分布或调整模型参数。常见的GOF检验方法包括Kolmogorov-Smirnov检验、Chi-Square检验和Anderson-Darling检验等。

相关推荐

rar

GOF.rar_GoF_visual c_设计模式代码

GOF设计模式的实现模板代码，帮助理解软件设计模式。
zip

设计模式精解-GoF-23种设计模式解析--附C++源代码

设计模式精解-GoF-23种设计模式解析--附C++源代码，帮助理解！
zip

GoF-Design-Patterns:我的GoF设计模式示例代码。 （用C ++ 1114编写）

GoF设计模式 我的GoF设计模式示例代码。

r中无法对网络模型做gof拟合优度检验

在R中，网络模型通常是指图模型，例如无向图或有向图。在网络模型中，节点表示变量，边表示它们之间的关系。网络模型的常见应用包括社交网络分析、蛋白质相互作用网络等。 GOF（Goodness of Fit）拟合优度检验是用来评估模型对观测数据的拟合程度。在传统的统计模型中，可以使用GOF检验来评估模型的拟合优度，例如在线性回归、广义线性模型等模型中。然而，在网络模型中，由于其独特的结构和形式，传统的GOF检验方法无法直接应用于网络模型。 这是因为网络模型中的变量之间存在着复杂的非线性关系和互相依赖性，传统的GOF检验方法无法捕捉到这些特征。此外，网络模型中通常存在大量的节点和边，这使得计算和推断变得更加困难。因此，目前尚没有一种通用的方法来对网络模型进行GOF检验。 然而，对于网络模型的拟合优度评估，有一些替代方法可以使用。例如，可以基于模型的预测能力来评估模型的性能，例如预测准确率、节点分类准确率等。此外，还可以使用交叉验证等技术来评估网络模型的稳定性和泛化能力。 总之，尽管在R中无法直接对网络模型进行GOF拟合优度检验，但我们可以使用其他的方法来评估模型的拟合程度和性能。这些替代方法有助于我们了解和改进网络模型的建立和推断过程。

R语言simsurv包

simsurv包是一个用于模拟生存分析数据的R语言包。它提供了一些函数来生成具有不同分布和协变量的生存时间数据，以及计算生存曲线和风险比。simsurv包还可以用于评估不同的生存分析方法和模型。 以下是simsurv包中一些常用函数的简要介绍： 1. sim.surv：用于生成具有指定生存时间分布和协变量的数据集。 2. calc.surv：用于计算生存曲线和风险比。 3. plot.surv：用于绘制生存曲线和风险比。 4. sim.surv.gof：用于评估生存曲线拟合优度的函数。 5. survreg.sim：用于在生成的数据集上拟合生存回归模型。 simsurv包的使用需要一定的生存分析知识和R语言编程技能。更多详细信息可以参考官方文档和示例代码。

R语言logistic评分

在R语言中，可以使用LogisticDx包来进行逻辑回归模型的评分。该包提供了一系列诊断工具，可以用于探索和评估拟合优度。下面是一个使用gof()函数评估拟合优度的例子： library(LogisticDx) model_diagnostics <- LogisticDx::gof(logistic_model, plotROC = FALSE) names(model_diagnostics) 该代码将计算逻辑回归模型的评分，并返回一些诊断指标，如卡方检验值(chiSq)、拟合优度(gof)、R方值(R2)和曲线下面积(auc)等。

卡方检验的matlab代码

卡方检验（Chi-square test）是一种用于统计学中的假设检验方法，它可以用于检验两个分类变量是否相关。Matlab中可以使用“chi2gof”函数来进行卡方检验。 “chi2gof”函数的基本语法如下： [h,p,st] = chi2gof(x) 其中，x是输入变量的观测值向量，h是表示检验的假设是否成立的二元变量，若h为0，则假设成立；p是表示检验的p值；st是卡方检验的统计量。 我们来看一个具体的例子： 假设有一组数据如下： x = [10 30 50 20]; 我们需要检验这组数据是否符合期望的分布，我们假设期望的分布是均匀分布，则我们可以使用一元卡方检验对数据进行检验。 代码如下： x = [10 30 50 20]; [h,p,st] = chi2gof(x,'Expected',[25 25 25 25]) 其中，“Expected”参数用于指定期望的分布，这里我们将期望分别设为25，即每个分类下的期望值都是25。 运行以上代码，我们可以得到h为0，p小于0.05，表明我们不拒绝假设，即数据符合期望分布。 总的来说，卡方检验是一个常用的统计学方法，通过Matlab中的“chi2gof”函数可以快速地实现卡方检验的计算，方便我们进行数据的分析和判断。

卡方检验降维matlab代码

在MATLAB中进行卡方检验降维，可以使用 chi2gof 函数来计算卡方检验的 p 值，以及 pca 函数来进行主成分分析降维。下面是一个示例代码： matlab % 读取数据 data = csvread('data.csv'); % 请替换为你的数据文件路径 % 将特征和目标变量分开 X = data(:, 1:end-1); % 特征 y = data(:, end); % 目标变量 % 计算卡方检验的 p 值 p_values = zeros(1, size(X, 2)); for i = 1:size(X, 2) [~, p_values(i)] = chi2gof(X(:, i), 'Frequency', y); end % 选择 p 值小于阈值的特征 threshold = 0.05; % 阈值 selected_features = X(:, p_values < threshold); % 进行主成分分析降维 [coeff, score, ~, ~, explained] = pca(selected_features); % 输出降维后的特征和解释方差比例 disp('降维后的特征：'); disp(coeff); disp('解释方差比例：'); disp(explained); % 绘制累计解释方差比例曲线 explained_cumulative = cumsum(explained); plot(1:length(explained_cumulative), explained_cumulative); xlabel('主成分数量'); ylabel('累计解释方差比例'); title('累计解释方差比例曲线'); 在上述代码中，我们首先读取数据文件，并将特征和目标变量分开。然后，使用 chi2gof 函数计算每个特征与目标变量之间的卡方检验 p 值。接下来，我们根据设定的阈值选择 p 值小于阈值的特征。 然后，我们使用 pca 函数进行主成分分析降维。通过输出 coeff 可以得到降维后的特征向量，而 explained 则表示每个主成分解释的方差比例。 最后，我们绘制了累计解释方差比例曲线，以便评估降维后保留的信息量。你可以根据需要对阈值和其他参数进行调整。 请注意，以上代码仅作为示例，实际使用时需要根据数据的特点和需求进行适当的调整和处理。

matlab检验正态分布代码

以下是 Matlab 中检验正态分布的代码示例： matlab % 创建一个随机样本数据 data = randn(100,1); % 绘制样本数据的直方图 histogram(data); % 使用正态概率图检验正态分布 [h,p] = chi2gof(data,'cdf',@(z)normcdf(z,mean(data),std(data)),'Alpha',0.05); % 输出检验结果 if h == 0 disp('数据符合正态分布'); else disp('数据不符合正态分布'); end 代码中，首先创建了一个包含100个随机数的样本数据，并绘制了其直方图。然后使用 chi2gof 函数进行正态分布检验，其中 cdf 参数指定了正态分布的累积分布函数，Alpha 参数指定了显著性水平。函数返回的 h 变量表示检验结果，如果为0则表示数据符合正态分布，否则表示不符合。同时，p 变量表示检验的 p 值，可以用于确定显著性水平。

matlab 卡方检验代码

您好！以下是一个简单的MATLAB代码示例，用于执行卡方检验： matlab % 创建两个分类变量 observed = [10 20 30; 15 25 35]; expected = [12 18 28; 13 22 30]; % 执行卡方检验 [h, p, stats] = chi2gof(observed, 'Expected', expected); % 显示结果 disp(['卡方检验统计量：', num2str(stats.chisq)]); disp(['p 值：', num2str(p)]); disp(['自由度：', num2str(stats.df)]); disp(['观察到的频数：', num2str(observed)]); disp(['期望的频数：', num2str(expected)]); 在这个示例中，我们首先创建了两个分类变量 observed 和 expected，分别表示观察到的频数和期望的频数。然后，我们使用 chi2gof 函数执行卡方检验，并将返回的结果存储在变量 h、p 和 stats 中。最后，我们使用 disp 函数显示检验结果，包括卡方检验统计量、p 值、自由度以及观察到的频数和期望的频数。 请注意，这只是一个简单的示例代码，您可以根据具体的需求进行相应的修改和扩展。希望对您有帮助！如有任何疑问，请随时提问。

matlab正态分布检验代码

您好！要进行正态分布检验，您可以使用MATLAB中的normfit和chi2gof函数。下面是一个示例代码： matlab % 生成一个正态分布的数据样本 data = normrnd(0, 1, 100, 1); % 基于样本计算均值和标准差 [mu, sigma] = normfit(data); % 使用卡方检验检验数据是否符合正态分布 [h, p] = chi2gof(data, 'cdf', @(z) normcdf(z, mu, sigma)); % 显示结果 if h == 0 disp('数据符合正态分布'); else disp('数据不符合正态分布'); end disp(['p-value: ' num2str(p)]); 这段代码首先生成了一个服从标准正态分布的数据样本。然后，使用normfit函数基于样本计算均值和标准差。最后，使用chi2gof函数进行卡方检验来判断数据是否符合正态分布。如果h为0，则表示数据符合正态分布；否则，数据不符合正态分布。p-value表示卡方检验的p值，可以用来评估数据是否显著偏离正态分布。 请注意，这只是一个简单的示例代码，您可以根据自己的需求进行修改和优化。希望能对您有所帮助！如有任何疑问，请随时提问。

matlab直方图卡方检验代码

以下是在MATLAB中进行直方图卡方检验的示例代码： % 生成一组随机数据 data = randn(1000, 1); % 绘制直方图 histogram(data, 'Normalization', 'pdf'); % 进行卡方检验 [h, p] = chi2gof(data, 'cdf', 'Normal'); % 输出检验结果 if h == 0 disp('数据服从正态分布'); else disp('数据不服从正态分布'); end disp(['p-value: ', num2str(p)]); 在上面的示例中，我们首先生成了一组随机数据data。然后使用histogram函数绘制数据的直方图，并指定归一化为概率密度函数（pdf）。接下来，我们使用chi2gof函数对数据进行卡方检验，假设其服从正态分布。最后，根据返回的结果判断数据是否服从正态分布，并输出检验结果和p值。 请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行适当的调整。

显著性检验matlab代码

### 回答1： 显著性检验（Significance Test）是指对一个事物或现象进行统计分析，以判断其差异是否具有显著性的一种方法。在Matlab中实现显著性检验，可以借助一些统计工具箱中的函数。以下是一个简单的显著性检验Matlab代码示例： matlab % 生成两个正态分布随机数 x = normrnd(0,1,100,1); y = normrnd(0.5,1,100,1); % t检验（双样本t检验） [h,p,ci,stats] = ttest2(x,y,'Alpha',0.05); % 显示结果 disp(['t值：' num2str(stats.tstat)]) disp(['p值：' num2str(p)]) if h disp('两个样本差异显著') else disp('两个样本差异不显著') end 在这个示例中，我们首先生成两组100个元素的正态分布随机数x和y，然后利用ttest2函数进行双样本t检验。ttest2函数的返回值包括h（是否拒绝原假设）、p（拒绝原假设的显著性水平）、ci和stats（包含t值、自由度等信息的结构体）。最后根据h的值判断两个样本是否差异显著。 除了t检验，Matlab还提供了其他统计方法的函数，如单样本t检验（ttest）、方差分析（anova1、anova2）、卡方检验（chi2gof）等等。在实际应用中，可以根据具体问题和数据类型选择适当的显著性检验方法。 ### 回答2： 显著性检验是在统计学中应用非常广泛的一种方法，用于判断一个样本或数据集是否有意义或统计学显著性。MATLAB作为一个广泛应用于数据处理和统计分析的软件，也提供了一些常用的显著性检验函数。 1. 单样本t检验：可以用于比较一个样本均值和已知均值之间的差异是否显著，如: [h,p,ci,stats]=ttest(x,m) 其中x是样本数据，m是已知均值，h为显著性检验结果，1为显著，0为不显著。p是检验的双边p值，ci是置信区间，stats为统计量。 2. 双样本t检验：可以用于比较两组样本均值之间的差异是否显著，如： [h,p,ci,stats]=ttest2(x1,x2) 其中x1和x2为两组样本数据。 3. 卡方检验：用于比较两个类别变量的频数分布是否存在显著性差异，如： [h,p,stats]=chi2gof(x) 其中x是类别变量的频数分布。 4. 方差分析：用于比较多组样本均值之间的差异是否显著，如： [p,table,stats,terms]=anova(x) 其中x为多组样本数据。 以上是一些MATLAB中常用的显著性检验方法的代码示例，而在实际应用中，还要根据具体问题选择合适的方法，并结合数据分析的结果进行综合判断。 ### 回答3： 显著性检验是判断一个样本或者一组数据与总体之间是否存在显著差异的方法之一。在MATLAB中，常用的显著性检验包括t检验、方差分析、卡方检验等。 以t检验为例，MATLAB中可使用ttest函数进行计算。ttest函数的输入包括两个向量x和y，表示两组数据样本。输出为一个二元组，分别表示t值和p值。 具体语法为： [h,p,ci,stats] = ttest(x,y) 其中，h代表是否拒绝原假设，是一个逻辑值；ci是置信区间，stats包含了计算t值和各种统计量的有关信息。p值表示在假设条件下，得到当前样本差异的可能性，通常p<0.05表示两组数据存在显著性差异。 除了ttest函数，还可以使用anova1、kruskalwallis等函数进行方差分析和非参数检验。这些函数的使用方法类似，只是输入和输出不同。 总之，显著性检验是基础的统计方法之一，MATLAB中提供了很多现成的函数可以方便地进行计算。需要注意的是，在使用这些函数前，要对数据做必要的预处理和清洗，确保数据的质量和可靠性。

MATLAB皮尔逊卡方检验代码

MATLAB中可以使用chi2gof函数进行皮尔逊卡方检验。下面是一个简单的示例代码： matlab % 生成一组数据 data = [12, 16, 18, 20, 22, 24]; % 指定理论分布（这里假设符合正态分布） mu = mean(data); sigma = std(data); expected = normpdf(data, mu, sigma) * sum(data); % 进行皮尔逊卡方检验 [h, p, stats] = chi2gof(data, 'Expected', expected, 'NParams', 2); % 输出检验结果 if h == 0 fprintf('数据符合正态分布\n'); else fprintf('数据不符合正态分布\n'); end fprintf('卡方值为 %.4f，自由度为 %d，p值为 %.4f\n', stats.chi2stat, stats.df, p); 在这个例子中，我们先生成了一组数据data，然后假设它符合正态分布，计算出理论分布expected。接着调用chi2gof函数进行皮尔逊卡方检验，其中Expected参数指定理论分布，NParams参数指定模型参数数量，这里为2（即正态分布的均值和标准差）。最后根据检验结果输出相应信息。

matlab卡方检验代码实现

卡方检验是一种常用的统计方法，用于检验两个分类变量之间是否存在关联。以下是MATLAB代码实现卡方检验的示例： 假设我们有两个分类变量X和Y，它们的观测值如下所示： Y1 Y2 Y3 X1 10 20 30 X2 20 30 10 首先，我们需要计算每个分类变量的边际分布，即每个行和每个列的总计数。在MATLAB中，我们可以使用sum函数来实现： row_sum = sum(observed, 2); % 对每行求和，得到行的边际分布 col_sum = sum(observed, 1); % 对每列求和，得到列的边际分布 total_sum = sum(row_sum); % 对所有元素求和，得到总计数 接下来，我们可以计算期望值，即在假设两个变量之间不存在关联的情况下，每个单元格的期望计数。在MATLAB中，我们可以使用bsxfun函数来实现： expected = bsxfun(@times, row_sum, col_sum) / total_sum; 最后，我们可以使用卡方检验的公式来计算卡方统计量和p值。在MATLAB中，我们可以使用chi2gof函数来实现： [chi2, p] = chi2gof(observed, 'expected', expected, 'ctrs', 'nonuniform'); 完整的MATLAB代码示例如下： observed = [10 20 30; 20 30 10]; % 观测值 row_sum = sum(observed, 2); % 行的边际分布 col_sum = sum(observed, 1); % 列的边际分布 total_sum = sum(row_sum); % 总计数 expected = bsxfun(@times, row_sum, col_sum) / total_sum; % 期望值 [chi2, p] = chi2gof(observed, 'expected', expected, 'ctrs', 'nonuniform'); % 计算卡方统计量和p值 disp(['卡方统计量：' num2str(chi2)]); disp(['p值：' num2str(p)]); 注意，在使用chi2gof函数时，需要将'ctrs'参数设置为'nonuniform'，以确保MATLAB使用正确的卡方分布。

设计模式 gof pdf

设计模式（GOF）是一本经典的设计模式教科书，由四位软件工程师（Erich Gamma、Richard Helm、Ralph Johnson和John Vlissides）合著。该书首次于1994年出版，至今仍被广泛用于软件设计和开发中。 该书一共介绍了23种常用的设计模式，这些模式分为三个主要的分类：创建型模式、结构型模式和行为型模式。 创建型模式主要涉及对象的创建机制，包括单例模式、工厂模式、抽象工厂模式、建造者模式和原型模式。这些模式能够帮助开发人员根据需求来选择合适的创建对象的方式，从而提高系统的灵活性和可复用性。 结构型模式主要关注对象的组合方式和类之间的关系，包括适配器模式、桥接模式、装饰者模式、外观模式、享元模式和组合模式。这些模式能够帮助开发人员设计出高内聚、低耦合的系统结构，提高系统的扩展性和维护性。 行为型模式主要关注不同对象之间的交互方式，包括策略模式、观察者模式、迭代器模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式和解释器模式。这些模式能够帮助开发人员实现对象之间的灵活通信，并且提供了可维护的系统行为。 设计模式GOF PDF是一本非常重要的参考书，它提供了详细的设计模式概念和实现代码示例。通过学习和理解这些模式，开发人员能够更好地应对复杂的软件设计和开发任务，提高代码质量和开发效率。 总之，设计模式GOF PDF是一本值得学习和阅读的书籍，对于软件开发人员来说具有重要的指导意义。

MATLAB的皮尔逊卡方检验的代码

MATLAB中可以使用 chi2gof 函数进行皮尔逊卡方检验。具体使用方法如下： matlab % 假设样本数据存储在变量 data 中 % 假设 H0 表示数据符合正态分布 % 设置显著性水平 alpha alpha = 0.05; % 计算样本均值和标准差 mu = mean(data); sigma = std(data); % 计算理论分布的期望值 expected = normpdf(data, mu, sigma) * length(data); % 进行皮尔逊卡方检验 [h,p,stats] = chi2gof(data, 'expected', expected, 'alpha', alpha, 'cdf', @normcdf); % 输出检验结果 if h == 0 disp('数据符合正态分布'); else disp('数据不符合正态分布'); end 其中，data 是样本数据，mu 和 sigma 分别是样本均值和标准差，expected 是理论分布的期望值，alpha 是显著性水平（默认为0.05），@normcdf 是累积分布函数，用于计算理论分布的CDF值。函数返回值 h 表示是否拒绝原假设，p 是检验的 p 值，stats 包含了检验的统计量。

最新推荐

SpringBoot+Vue的学生管理信息系统附加源码.rar

SpringBoot+Vue的学生管理信息系统附加源码.rar

MATLAB遗传算法工具箱在函数优化中的应用.pptx

MATLAB遗传算法工具箱在函数优化中的应用.pptx

网格QCD优化和分布式内存的多主题表示

网格QCD优化和分布式内存的多主题表示引用此版本：迈克尔·克鲁斯。网格QCD优化和分布式内存的多主题表示。计算机与社会[cs.CY]南巴黎大学-巴黎第十一大学，2014年。英语。NNT：2014PA112198。电话：01078440HAL ID：电话：01078440https://hal.inria.fr/tel-01078440提交日期：2014年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireU大学巴黎-南部ECOLE DOCTORALE d'INFORMATIQUEDEPARIS- SUDINRIASAACALLE-DE-FRANCE/L ABORATOIrEDERECHERCH EEE NINFORMATIqueD.坐骨神经痛：我的格式是T是博士学位2014年9月26日由迈克尔·克鲁斯网格QCD优化和分布式内存的论文主任：克里斯汀·艾森贝斯研究主任（INRIA，LRI，巴黎第十一大学）评审团组成：报告员：M. 菲利普�

gru预测模型python

以下是一个使用GRU模型进行时间序列预测的Python代码示例： ```python import torch import torch.nn as nn import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 data = pd.read_csv('data.csv', header=None) data = data.values.astype('float32') # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.7) train_data = d

vmware12安装配置虚拟机

如何配置vmware12的“首选项”,"虚拟网络编辑器","端口映射”,"让虚拟机连接到外网”

松散事务级模型的并行标准兼容SystemC仿真

松散事务级模型的并行标准兼容SystemC仿真

AttributeError: 'MysqlUtil' object has no attribute 'db'

根据提供的引用内容，错误信息应该是'MysqlUtil'对象没有'db'属性，而不是'MysqlUtil'对象没有'connect'属性。这个错误信息通常是由于在代码中使用了'MysqlUtil'对象的'db'属性，但是该属性并不存在。可能的原因是'MysqlUtil'对象没有被正确地初始化或者没有正确地设置'db'属性。建议检查代码中是否正确地初始化了'MysqlUtil'对象，并且是否正确地设置了'db'属性。

数字化转型对企业业绩的影响研究以海尔智家为例.pptx

数字化转型对企业业绩的影响研究以海尔智家为例.pptx

泰瑞克·萨亚关联数据中的选择性披露和推理泄漏问题的研究

泰瑞克·萨亚关联数据中的选择性披露和推理泄漏问题的研究

Makefile:36: recipe for target '/home/l/海思/Hi3516CV500_SDK_V2.0.2.0/osdrv/tools/board/eudev-3.2.7/tmp/eudev-3.2.7/udevd' failed

根据提供的引用内容，可以看出是在进行make编译时出现了错误。具体来说，是在执行Makefile文件中第36行的目标'/home/l/海思/Hi3516CV500_SDK_V2.0.2.0/osdrv/tools/board/eudev-3.2.7/tmp/eudev-3.2.7/udevd'时出现了错误。可能的原因是该目标所依赖的文件或目录不存在或者权限不足等问题。需要检查Makefile文件中该目标所依赖的文件或目录是否存在，以及是否具有执行权限等。