黑莓版QQ *.*.*.** beta版压缩文件

需积分: 9 0 下载量 148 浏览量 更新于2024-11-21 收藏 1.23MB RAR 举报
从给定的文件信息中可以提取到以下几点关于IT知识的内容: 1. 软件版本号识别:文件标题中的“*.*.*.**”表明了这是一款软件的特定版本号。版本号通常用于标识软件的迭代,其中第一个数字代表主版本号,主版本号不同的软件通常存在较大的功能差异或不兼容的变化;第二个数字为次版本号,通常表示新增的功能;第三和第四个数字为修订号和补丁号,分别代表了对软件的修复和小的更新。在这个例子中,“*.*.*.**”意味着这个QQ客户端软件已经经过了多次更新和修复。 2. 软件名称识别:文件标题中的“QQ”是腾讯公司旗下的一款即时通讯软件。它允许用户通过互联网进行文字、语音、视频等多种形式的即时通信。QQ软件广泛应用于中国及周边一些国家和地区,是中国最为流行的即时通讯工具之一。 3. 软件平台识别:文件标题中的“blackberry_G”指的是这款QQ客户端软件是为BlackBerry设备所设计的版本。BlackBerry是一家加拿大的公司,专门生产带有QWERTY键盘的智能手机和平板电脑。BlackBerry平台曾经是商业和专业用户中非常流行的选择,以其安全性和企业邮件支持而闻名。 4. 压缩文件格式:文件的后缀为“.rar”,这是一种常用的压缩文件格式。RAR格式由RarLab公司开发,以其优秀的压缩比和兼容性广泛用于互联网上的文件分发。RAR格式支持创建压缩文件、分卷压缩等,但它是受版权保护的,因此需要专门的软件来解压,如WinRAR等。 5. 文件名称列表中的“beta”字样表明了这个文件是QQ *.*.*.**版本的一个测试版本。在软件开发过程中,测试版本通常会在正式发布前供开发者或测试者使用,以识别并修复软件中的错误和缺陷。测试版本有时会通过公开或私下的渠道提供给用户,以收集反馈和改进软件质量。 6. 文件的描述信息提供了较少的额外信息,仅重复了文件标题中的内容,未提供额外的技术细节或变更说明。 从上述信息点中我们可以看出,此文件涉及的知识领域包括软件版本管理、即时通讯软件、移动平台兼容性以及文件压缩与解压技术。对于IT专业人员来说,这些都是需要熟悉的基本概念。对于非专业人士,了解这些知识点有助于他们更好地理解软件更新与安装过程、平台兼容性以及文件处理方式。

根据以下代码的数据写MATLAB相应的散点图,并判断回归方程是否成立,回归模型是否显著,误差方差分析x=[15037 18.8 1366 17001 18 1519 18718 3.1 1644 21826 3.4 1893 26937 6.4 2311 35260 14.7 2998 48108 24.1 4044 59811 17.1 5046 70142 8.3 5846 78061 2.8 6420 83024 -0.8 6796 88479 -1.4 7159 98000 0.4 7858 108068 0.7 8622 119096 -0.8 9398 135174 1.2 10542 159587 3.9 12336 184089 1.8 14040 213132 1.5 16024 235367 1.7 17535 277654 1.9 19264]; y=[15.73 15.04 14.39 12.98 11.6 11.45 11.21 10.55 10.42 10.06 9.14 8.18 7.58 6.95 6.45 6.01 5.87 5.89 5.38 5.24 5.45]; [m,n]=size(x); X=[ones(m,1) x]; [m1,n1]=size(X); [m2,n2]=size(y); for i=1:n2 %b 为参数,bint 回归系数的区间估计,r 为残差, %rint 为置信区间,stats 用于回归模型检验 [b(:,i),bint,r,rint,stats(i,:)]=regress(y(:,i),X); [mm,nn]=size(b); for jj=1:m1 temp=0; for ii=1:mm yy(jj,i)=temp+b(ii,i)*X(jj,ii); temp=yy(jj,i); end end xiangdui_wucha(1,i)=abs(abs(y(1,i))-abs(yy(1,i)))/abs(y(1,i)); if n2~=1 subplot(2,n2/2,i); rcoplot(r,rint)%残差分析,作出残差及其置信区间 else rcoplot(r,rint)%残差分析,作出残差及其置信区间 end end disp('参数'); b %参数计算 disp('预测结果'); yy %检验回归模型:相关系数 r^2=stats(1,:)越接近 1 回归方程越显著 %F=stats(2,:)值越大回归方程越显著、p=stats(3,:)<0.01 时回归模型成立 disp('回归模型检验:'); format long stats for i=1:n2 if (stats(i,4)<0.01)&(stats(i,1)>0.6) disp('回归方程显著-------模型成立'); end end format short disp('相对误差'); xiangdui_wucha%第一行原始值与预测值的相对误差

2023-06-03 上传