1樓：五嶽山影
社群，本人自己理解吧（社群指的是一群人的聚集住宅，樓盤叫小區，社群應該比小區大，社群不單單是某個小區，而是指一個很多的區域。社群的公共設施應該比較完善）
2樓：大愛梓晗
社會團體的低階區劃。
ps中的蒙版是什麼，有什麼作用？請用通俗易懂或打比喻的方式說明一下，謝謝！ 20
3樓：匿名使用者
就像藍天上的白雲遮住了藍天的某些區域一樣，主要是為了突出圖中特別的區域！
4樓：守候深夜你
在一個圖層裡面新增一個蒙版，在蒙版裡面，用畫筆塗抹黑色 你的那個圖層，裡面的顏色就會被隱藏，反之在膜版裡面，把黑色塗抹成白色，裡面色顏色就會顯現，還可以在里拉，黑白漸變可以讓圖層一邊顯示 一邊半透明狀 ，融於圖層。合成效果圖，也是用到這樣的蒙版。說白了，就是讓你在圖層裡面，選擇不需要的部分 ，和需要的部分。
5樓：
就是**不要蒙** 矇住
請問意境是什麼意思？.請求大家儘量用通俗易懂的方式告知於我.謝謝大家
6樓：我是龍的傳人
「意境」的意思:指文藝作品中描繪的生活圖景與所表現的思想情感融為一體而形成的藝術境界。
注音:yì jìng
近義詞:境界
造句:1.這幅畫很有意境。
2.這篇文章的意境很美。
3.這種意境只可意會，不可言傳。
意境和意象的區別在於:1.它們所達到的層次和深度不同:意象指的是審美的廣度，而意境指的是審美的深度;
2.意境是意象的昇華;
3.在中國文化中，意象屬於藝術範疇，而意境指的是心靈時空的存在與運動，其範圍廣闊無涯，與中國人的整個哲學意識相聯絡。
7樓：匿名使用者
不知道你看沒看過電影大腕，裡面有一段葛優和關之琳的對話，和尚和關之琳說境界，但是她不知道怎麼和泰勒解釋，於是問葛優境界是什麼，葛優拿出四個石頭，說到：「第一個臺階是你，第二個臺階是我，第三個臺階是泰勒，接著隨手把石頭往遠處一扔說到佛能看無限遠這是佛的境界，泰勒的境界比我高，而我的境界比你高，你的境界最低，免費送你句話就是鼠目寸光」。
什麼是資料庫維度？ 怎麼理解？怎麼用？做什麼用的？ 能否通俗易懂的說明。謝謝。
8樓：三不戒大師
舉個簡單例子：
有一個資料庫是儲存著電腦在全國的銷售額，欄位分別為：產品編號,產品型別，區域，省份，城市，銷售季度，銷售額
在上面那個表中，除開產品編號與銷售額外，其他的欄位都算是維度，可以從這些維度來分析產品在全國的銷售情況。通常是在資料分析與挖掘中用到。與維度相對的是度量，即是銷售額。
9樓：天才麻雀
舉個簡單例子：
就拿excel**來說，作為單一的工作表，就包含二維（行和列），而一個excel檔案，通常包含多個工作表，開啟excel檔案時，在下方顯示的「sheet1、sheet2」這些工作表頁列，就是第三維。
excel是最簡單的資料庫應用，一個xlsx檔案只有三維，但你可以用若干個xlsx檔案來組成一個專案，這些檔案序列，你可以視為第四維。
然後，你還可以把一組組xlsx檔案放在一個個目錄中，那麼這些目錄序列，你可以視為第五維。
再往上，你還可以設定更上一級目錄，那就是第六維……
反正在excel中，任何一個單元格，都可以呼叫儲存在本地電腦（甚至是網路電腦）任何地方的、任何一個excel檔案中的、任何一個工作表的、任何一個單元格內容，所以說，雖然是一大堆的檔案，你也可以當做是一個資料庫來處理，只是不那麼方便。
……在資料庫中，單一的資料庫就能包含很多很多維，你也可以把這些維，當做樹狀目錄的結構來理解，也可以當做一堆堆的xlsx檔案集合來理解。
磁碟的儲存結構（不管是fat還是ntfs，還是linux或os或別的什麼磁碟格式），都
是一種大型的、多維的資料庫，
分割槽是一個維度，目錄是一個維度，每一檔下級目錄又是一個維度。檔案是一個維度，檔案中的章節行段也是維度……
數學中的維度概念，和通常意義上的空間維度，是兩回事。
空間維度可以用數學來解釋，但數學維度，三維以上你就無法用空間來顯示。
但在資料庫中，三維只是基本操作。
……用excel來舉例，已經是我能找到的最容易理解的方案。
我真正理解資料庫維度時，是從陣列開始的，當時使用一個很簡陋的程式設計軟體，他不提供資料庫建立和訪問，陣列的維度也有限，還需要自己建立多維儲存檔案，並且只支援文字格式。
文字格式中，使用【】標記陣列維度，【】中間的識別符號可以自定義，通過各種不同的識別符號來延伸維度……做著做著，我忽然間就領悟到什麼叫資料庫、什麼叫維度，如果不考慮執行效率的話，用一個文字檔案，就能模擬出一個硬碟來……
10樓：04535敗筆
是這樣，儲存過程是一些事先寫好的語句，儲存在資料庫中，通常與資料庫一起安裝在資料庫伺服器上，可接受來自pc工作站的呼叫請求。
儲存過程之所以有價值，是因為它儲存在伺服器上，當你在pc機上發出查詢指令時，那只是一個簡單的指令名稱，具體的查詢和解釋利用伺服器的強大能力完成，最後僅反饋結果給pc，這樣就充分利用了伺服器的計算資源，還節省了網路頻寬。
當然，儲存過程也有缺點，其中一個就是移植困難，你在sql中寫的要移植為oracle的，就只好重寫，雖然理論上可「翻譯」，但sql和oracle機制不同，要想發揮各自的深層效能，只能用各自的「個性化」語法，所以其實移植代價很高，不如重寫。
再有就是反編譯比較簡單，安全性較差。
相信隨著三層架構的崛起，業務邏輯開始向中間層轉移，而不是象過去那樣集中在資料庫伺服器上，c/s模式下大行其道的儲存過程會慢慢走向沒落的。
求問統計學裡的p值是什麼含義？請用通俗易懂的語言解釋，謝謝！
11樓：語言學新兵
你需要的可能是一個故事。
從前，你有個朋友，他每月開一輛小貨車去市場裡採購東西，然後再把所有這些東西轉賣出去。月復一月，年復一年。
但是，因為市場**變動，每一個月他賣東西得到的毛爺爺數目並不一樣，差不多有個5000塊錢左右吧。你呢能看到他每個月的收入統計。
時間長了，有一次，無聊的你準備戲耍一下這個無辜的小夥伴，你偷偷在他的小貨車上裝了一小瓶尿。既然他肯定會在集市上賣掉所有東西，那麼這一小瓶尿他一定也會賣出去，只不過這瓶尿的**可能也就是零吧。
這一次他賺了5400塊，這可比以往的平均數5000塊錢還多。那問題就來了：為什麼這個月他賺的比平常多呢？
有兩種情況：其一，你那瓶尿很值錢，他自然會多賺；其二，你那瓶尿根本不值錢，他多賺了只是因為這個月市場上**不錯。
那到底是哪種情況呢？這個問題的實質是，你那瓶尿到底值不值錢。如果這瓶尿根本不值錢，那他賣東西和以前賣東西的情況沒什麼兩樣，只不過是市場**影響而已。
於是，你翻了他以前賣東西的紀錄，算了算所有他的個人月收入超過5400塊的概率，大概是0.1。也就是說在你這瓶尿沒有任何價值的情況下，只靠市場**，他只有0.
1的概率賣到5400塊。
所以你得出的結論是，你的那瓶尿有價值，你這個結論的p值就是0.1。
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故事講完了，來分析一下。
為什麼要用p值？換句話說，為什麼要做推斷統計？我想，p值到底是啥並不重要，我知道你做研究時多半隻是負責看看p到底有沒有比0.05小的。而這個問題，才是我最想告訴你的。
推斷統計，之所以要「推斷」，是因為我們沒有辦法正面驗證某種情況。在這個故事中，你以前沒幹過偷偷把一瓶尿放在車上的事兒，他以前也沒賣過你的尿，所以儘管你有的是他的銷售資料，但那些舊賬本沒辦法正面告訴你你的尿到底值不值錢。
這就是「沒辦法正面驗證」，在這樣的情況下，你就沒辦法了麼？非也，我們可以換個角度考慮這個問題，假設「你那瓶尿毫無價值」是成立的，他賣了這瓶尿跟沒賣時候沒什麼兩樣，那這一次和以往自然也沒什麼兩樣。既然這次賣東西和以往一樣，那舊賬本中的記錄就能幫到你了。
你可以算算舊賬本，他在沒賣過你那瓶尿的情況下，賺到5400塊及以上的可能性（概率），這個概率就是「你那瓶尿毫無價值」的概率，這裡也就是0.1.
這樣，「你那瓶尿有價值」的概率，當然就是這個假設的相反情況，也就是0.9，這也是你的假設成立的可能性。
那這個p值到底顯著與否呢？那得看市場**。這裡市場**是隨機的，所以「顯著」與否簡單點就是在說你那瓶尿能不能跑贏市場。
業內經常以兩個標準差作為衡量「顯著」的標準。絕大多數情況下，作為隨機變數的市場**服從正態分佈。而正態分佈中，超過兩個標準差的概率是0.
05，這也就是為什麼大家要拿0.05作為「公認」的顯著性水平尺度了。
統計推斷，核心就是反證法。你那瓶尿沒價值的可能性越小，反而越能證明你那瓶尿有價值。
「在原假設成立的情況下抽到的統計量與原假設之間的距離至少等於樣本計算值與原假設之間的距離」
這是你的書上寫的定義，但是很明顯，你把結尾最重要的「的概率」三個字漏掉了。正常情況下，這個定義應該是
「在原假設成立的情況下抽到的統計量與原假設之間的距離至少等於樣本計算值與原假設之間的距離的概率」
不信你可以再看看你的書。
但是，怎麼可以容忍這麼***的定義？我們來用這個故事做個轉換吧：
「在原假設成立的情況下」 －> 在你那瓶尿不值錢情況下
「抽到的統計量與原假設之間的距離」 -> 他舊賬本里的銷售記錄
「至少等於」 －> 大於或等於
"樣本計算值與原假設之間的距離" －> 他這一次的銷售記錄（5400塊）
「的概率」 －> 的概率
連起來讀讀，p值的定義就變成：
「在你那瓶尿不值錢的情況下，他舊賬本里的銷售記錄大於或等於他這一次的銷售記錄（5400塊錢）（這個事件發生）的概率。」
這一次，好懂了點嗎？
最後要說明，說得通俗易懂是要承擔風險的，因為通俗很可能意味著不嚴謹，易懂很可能意味著不周全。以上有很多有失嚴謹之處，希望題主還要多多看書哇。
最後的最後，為什麼我要用「一瓶尿」這樣一個非常粗俗**的故事？因為所謂的p value，不就是用來證明你的pee value的麼？
個人觀點，僅供參考！
12樓：喵喵喵
專業上，p值為結果可信程度的一個遞減指標，p值越大，我們越不能認為樣本中變數的關聯是總體中各變數關聯的可靠指標。p值是將觀察結果認為有效即具有總體代表性的犯錯概率。如p=0.
05提示樣本中變數關聯有5%的可能是由於偶然性造成的。即
假設總體中任意變數間均無關聯，我們重複類似實驗，會發現約20個實驗中有一個實驗，我們所研究的變數關聯將等於或強於我們的實驗結果。（這並不是說如果變數間存在關聯，我們可得到5%或95%次數的相同結果。
當總體中的變數存在關聯，重複研究和發現關聯的可能性與設計的統計學效力有關。）在許多研究領域，0.05的p值通常被認為是可接受錯誤的邊界水平。
擴充套件資料
所分析變數在總體中呈正態分佈，即滿足所謂的正態假設。許多觀察變數的確是呈正態分佈的，這也是正態分佈是現實世界的基本特徵的原因。
當人們用在正態分佈基礎上建立的檢驗分析非正態分佈變數的資料時問題就產生了，。這種條件下有兩種方法：一是用替代的非引數檢驗（即無分佈性檢驗），但這種方法不方便，因為從它所提供的結論形式看，這種方法統計效率低下、不靈活。
另一種方法是：當確定樣本量足夠大的情況下，通常還是可以使用基於正態分佈前提下的檢驗。後一種方法是基於一個相當重要的原則產生的，該原則對正態方程基礎上的總體檢驗有極其重要的作用。
即，隨著樣本量的增加，樣本分佈形狀趨於正態，即使所研究的變數分佈並不呈正態。
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