缺省值调多少合适

❶ 缺省值是什么意思

缺省值就是默认值。是指一个属性、参数在被赋初值之前编译器自动赋予的值。计算机软件要求用户输入某些值而用户未给定时，系统自动赋予的事先设定的数值。

缺省值也叫默认值，就是如果你不想或不需要作任何特殊的选择，电脑里就按照它已经配置好的参数进行设置。这些配置能满足绝大多数情况下的使用要求，除非你的要求特殊。许多芯片在使能完毕之后会要求重设为缺省值，因为准备用户去使用它们。

(1)缺省值调多少合适扩展阅读：

缺省是系统默认状态。也就是说你没有指定用哪件工具，系统自动提供给你的那个就是缺省的，比如你在打开网页时，如果IE是缺省的浏览器，系统就会打开IE——Internet Explorer，使用IE来浏览网页。 也就是说省去了你自己去指定使用的工具，如果不愿省略这一步，就要在打开文件的时候自己指定了，比如有的文件，选中后点鼠标右键，菜单中就会有“打开方式”，自己选择吧！

❷ 虚拟内存设置多大合适

1、物理内存 - 电脑安装的内存，其容量由内存大小而定，不能设置的，应该指的是虚拟内存。

2、虚拟内存别称虚拟存储器（Virtual Memory）。电脑中所运行的程序均需经由内存执行，若执行的程序占用内存很大或很多，则会导致内存消耗殆尽。为解决该问题，Windows中运用了虚拟内存 技术，即匀出一部分硬盘空间来充当内存使用。

虚拟内存设置的大小，一般来说，初始大小等于内存的容量，如内存为2G，设为2000MB；最大值为内存容量的1.5倍，3000MB就可以了。

❸ 电脑虚拟内存设置多少最好

根据微软的建议，虚拟内存交换文件最小值应设为内存容量的1.5倍，但如果内存比较大，那它占用的空间也是很可观的。所以建议，内存容量在256MB以下，就设置为1.5倍；在512MB以上，设置为内存容量的一半完全可行；介于256MB与512MB之间的设为与内存容量相同值。如果内存高达1GB以上，那就完全可以不需要设置虚拟内存交换文件了。
当然，将页面文件的最小值设置为大于这些理论值，对于整个系统的运行是没有什么影响的，而且应该会更好些，唯一的损失也许就是硬盘可用空间会相应减小。假如你的硬盘空间比较紧张的话，在设置页面文件时，可以让它不小于系统内存的3/4，这样就可以保证系统比较稳定地运行了。如果你需要经常装卸大软件，开很多任务，那你还是用缺省值比较安全，否则将经常性地引起系统崩溃。
页面文件的最大值则可以设置得越大越好，通常建议将它设置为最小值的2到3倍。你不用在意它的具体设置值。和Win9X系统的页面文件管理相比，Win2000要“智能”得多，它的页面文件是可以自己动态设置的。它仅在系统需要时才会自动扩充页面的大小，这样可以避免页面文件占用太多的硬盘空间，并避免在复杂操作中因内存不足而出现错误。
具体设置方法如下：
1.右击“我的电脑”，并从关联菜单中选择“属性”命令，打开“系统属性”对话框。
2.单击“性能”选项，在其“高级设置”区域中，单击“虚拟内存”按钮。弹出“虚拟内存”对话框。
3.在“虚拟内存”对话框中选择合适的硬盘、硬盘分区。在此建议：对于硬盘分区，应该选择足够大空间的；对于硬盘，应该选择速度最快的。如果安装了两个硬盘，可以将Windows虚拟内存交换文件分别保存到两个硬盘中，但不是一个硬盘的两个分区中，这样可以有效地提高系统对虚拟内存交换文件的存取性能。对于内存设置，选中“用户自己指定虚拟内存设置”单选按钮，然后在“最小值”和“最大值”选项中分别设置虚拟交换文件大小的准确数值即可。
4.设置完成后，单击“确定”按钮，保存设置退出，重新启动Windows系统即可。

❹ 虚拟内存初始大小和最大值调到什么最好

根据微软的建议，虚拟内存交换文件最小值应设为内存容量的1.5倍，但如果内存比较大，那它占用的空间也是很可观的。所以建议，内存容量在256MB以下，就设置为1.5倍；在512MB以上，设置为内存容量的一半完全可行；介于256MB与512MB之间的设为与内存容量相同值。如果内存高达1GB以上，那就完全可以不需要设置虚拟内存交换文件了。

当然，将页面文件的最小值设置为大于这些理论值，对于整个系统的运行是没有什么影响的，而且应该会更好些，唯一的损失也许就是硬盘可用空间会相应减小。假如你的硬盘空间比较紧张的话，在设置页面文件时，可以让它不小于系统内存的3/4，这样就可以保证系统比较稳定地运行了。如果你需要经常装卸大软件，开很多任务，那你还是用缺省值比较安全，否则将经常性地引起系统崩溃。

页面文件的最大值则可以设置得越大越好，通常建议将它设置为最小值的2到3倍。你不用在意它的具体设置值。和Win9X系统的页面文件管理相比，Win2000要“智能”得多，它的页面文件是可以自己动态设置的。它仅在系统需要时才会自动扩充页面的大小，这样可以避免页面文件占用太多的硬盘空间，并避免在复杂操作中因内存不足而出现错误。

具体设置方法如下：

1.右击“我的电脑”，并从关联菜单中选择“属性”命令，打开“系统属性”对话框。

2.单击“性能”选项，在其“高级设置”区域中，单击“虚拟内存”按钮。弹出“虚拟内存”对话框。

3.在“虚拟内存”对话框中选择合适的硬盘、硬盘分区。在此建议：对于硬盘分区，应该选择足够大空间的；对于硬盘，应该选择速度最快的。如果安装了两个硬盘，可以将Windows虚拟内存交换文件分别保存到两个硬盘中，但不是一个硬盘的两个分区中，这样可以有效地提高系统对虚拟内存交换文件的存取性能。对于内存设置，选中“用户自己指定虚拟内存设置”单选按钮，然后在“最小值”和“最大值”选项中分别设置虚拟交换文件大小的准确数值即可。

4.设置完成后，单击“确定”按钮，保存设置退出，重新启动Windows系统即可。

❺ linux fs.file-max 最大能够设置为多大

配置 Linux 内核参数(2种方法),修改后不用重启动更新: /sbin/sysctl -p 第一种:打开/etc/sysctl.conf 复制如下内容 kernel.shmall = 2097152 kernel.shmmax = 2147483648 kernel.shmmni = 4096 kernel.sem = 250 32000 100 128 fs.file-max = 65536 net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000 net.core.rmem_default=262144 net.core.wmem_default=262144 net.core.rmem_max=262144 net.core.wmem_max=262144 第二种:打开终端 cat >> /etc/sysctl.conf< kernel.shmall = 2097152 kernel.shmmax = 2147483648 kernel.shmmni = 4096 kernel.sem = 250 32000 100 128 fs.file-max = 65536 net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000 net.core.rmem_default=262144 net.core.wmem_default=262144 net.core.rmem_max=262144 net.core.wmem_max=262144 EOF 这里，对每个参数值做个简要的解释和说明。 （1）shmmax：该参数定义了共享内存段的最大尺寸（以字节为单位）。缺省为32M，对于oracle来说，该缺省值太低了，通常将其设置为2G。 （2）shmmni：这个内核参数用于设置系统范围内共享内存段的最大数量。该参数的默认值是 4096 。通常不需要更改。 （3）shmall：该参数表示系统一次可以使用的共享内存总量（以页为单位）。缺省值就是2097152，通常不需要修改。 （4）sem：该参数表示设置的信号量。 （5）file-max：该参数表示文件句柄的最大数量。文件句柄设置表示在linux系统中可以打开的文件数量。 修改好内核以后，执行下面的命令使新的配置生效。

❻ 爱普生 LQ-730K 针式打印机的缺省值如何设置

您好！如果您使用的电脑是Windows XP系统：电脑左下角点击“开始”->“打印机和传真机”-> “文件”->“服务器属性”，勾选“创建新格式”，在“表格名”中输入自定义尺寸的名称（如：0000），根据纸张的实际尺寸分别输入“宽度”和“高度”(高度=连续纸孔数*0.5*2.54CM)。“打印机区域边距”无需修改，点击“保存格式”完成纸张自定义。如果您使用的电脑是Windows 7系统：电脑左下角点击“开始”->“设备和打印机”，鼠标左键点击所使用的打印机图标，在上方菜单栏选择“服务器属性”，勾选“创建新表单”，在“表单名”中为输入自定义尺寸的名称（如：0000），根据纸张的实际尺寸分别输入“宽度”和“高度”（高度=连续孔数*0.5*2.54CM)。“打印机区域边距”无需修改，点击“保存格式”完成纸张自定义。2.驱动设置：鼠标右键点击所使用的打印机图标选择“打印首选项”->“布局”->“高级”，在“纸张规格”中选择自定义尺寸的名称“0000”：3.应用软件设置：重启您的应用软件，选中定义好的纸张规格‘0000’，如果找不到选择的纸张规格的地方，请与您的软件开发商联系。

❼ C++中的缺省问题

缺省参数就是默认值！比如你在一开始设计了一个函数只要传两个参数，写过一些段时间后发现需要再加一个参数！这时候要改很多！这个时候你就可以将这个参数放到后面！给定一个默认值那样你就不需要改其他地方！比如！ void SetPos(int x,int y);后来你需要添加一个参数如 void SetPos(int x ,int y , int z);
你可以不必再添加函数直接在原函数上改！将函数声明成void SetPos(int x; int y ,int z = 0);
这样改过之后！原先调用它的地方都不需要改动！灵活性很强！

❽ [转]如何运用缺省值分析(MVA)方法

我在用little’s MCAR检验时发现，以往不少国内的研究在用此检验时，大多数时候并非是针对整个问卷进行的，而是选取部分指标进行检验，如：1、只针对几个缺失较严重的选；2、只针对问卷中核心部分的指标；3、将问卷分为几个部分，如基本情况项目、满意度量表、其它情况项目等，分别检验。 我对自己的问卷（包括三个部分：基本情况项、5级量表、其它项）分别进行了几次检验，结果如下：1、全部选项纳入检验，结果Sig. = .044；2、只检验5级量表项，结果Sig. = .083；3、剔除最后的4个跳选项，结果结果Sig. = .398。这些结果差异较大，大于或小于0.05的都有。我对little’s MCAR检验的适用性感到一定困惑，因为我是非统计学的学生，非常的业余。 此外，我对跳选项的处理也非常困惑，我的问卷是做关于居民满意度的，最后5项如下： 1、你对XXX的总体满意度？1、很不满意；2、较不满意；3、一般；4、较满意；5、很满意如果满意： (1)你会xxxxx？1、一定不会；2、....；5、一定会 (2)你会xxxxx？1、一定不会；2、....；5、一定会 如果不满意： (1)你会XXXXX？1、一定不会；2、....；5、一定会 (2)你会XXXXX？1、一定不会；2、....；5、一定会 我现在觉得这些跳选项设计的非常没头脑，感到懊恼，因为不管是否满意，居民都应该可能会有这双方面的行动的！问题是，正常情况下，如何处理这些跳选项？我现在首先要做的是缺失处理，后期还要用到SEM，关于这个问题思考的非常之艰难，因为身边没有可帮助之人，网络搜索和学术论文搜索也难解惑，特向您求助！庄主：我读过Missing Value Analysis（MVA，缺省值分析）的文献，但从来没有用过，没有第一手的经验或教训可以分享，所以我只简略回答你的问题。（我的原则是，对于自己没有第一手体验的问题，回答尽量简略，以免误人子弟。） 为了便于其他读者的理解，先简介一下MVA。缺省值指调查、实验、内容分析等实证数据中“拒答”、“不知道”、“无意见”等没有实际信息的值。传统的数据分析是将其排除在外，或者用均值或中位数来取代。MVA是一种data-driven（数据导向）而非theory-driven的方法，即根据那些不含缺省值的个案（“样本一”）中的相关信息来预测（即填补）含缺省值的个案（“样本二”）中的缺省值。 我至所以不用MVA，主要是对其的基本假定（即缺省值是完全随机或基本随机产生、或样本一和二没有本质差别）存有很大疑虑。这种疑虑，即来自传统文献，也源于我自己的实证研究。我曾用中国大陆的十来个调查、共几万个案的数据做过一个item non-responses（INR，问题拒答）的研究（Zhu, position（中立立场）、有时则应将其当作真正的缺省值而从分析中剔除，而不应盲目和机械地依赖SPSS或其它软件中的MVA工具来替我们做这个重要决定。（同学们大家起来，我们不要做SPSS的奴隶！） 当然，我的上述看法也许是过分保守和落伍。如果你的样本太小，如果不用MVA来“拯救”（？）那些缺省值，有效个案（即样本一）所剩无几，无法做分析，你应该对做MVA之前（即样本一）和之后（即样本一+样本二）的数据分别检验你的理论假设，然后比较两者的参数（如均值、回归或相关系数等）、但不必比较两者的标准误差或显着程度（因为两者样本大小不一而自然不同）。如果两者有明显区别，说明样本二不是样本一的一个随机子样本、而是另一个具有系统差别的样本（但要害问题是我们不知道这种系统从何而来和如何纠正）。在这种情况下，我会放弃样本二。只依靠样本一的代价是Type II误差（即可能拒绝了真实的差别或关系）；加入了有系统偏差的样本二，虽然减少了Type II误差、但同时大大提高了Type I误差（可能接受了虚假的差别或关系）。前者的后果是害己（无法发表）；后者则是害人（最终也害己）。两害之间，我们应该取其轻者。 我基本认同你对国内运用MVA时的流行做法的批评。既然MVA完全依赖样本一中各变量之间的关系，那么变量越多、其中的信息也就越多，所以应该尽量利用所有现有的变量来做MVA。但是（非常重要的条件），假定你要通过MVA填补的是因变量中的缺省值，你就绝对不应该包括你的理论假设或模型中的所有自变量。否则，你用了自变量填补了因变量中的缺省值，然后再检验两者的相关关系，不就成了自我循环了吗？ 你在介绍你的三种检验结果时，没有讲清楚其“显着”差别的意思是什么：是指你用三者不同的MVA方法生成三个新数据（即三个上述的样本一+样本二），然后分别检验你的理论假设的结果？如是，它们之间的差别就与我上一段讲的有关了。你“全部纳入”的问题中也许也包含了自变量，所以其关系容易显着。其实，在没有弄清你的样本二是否为随机样本之前，这种变量之间的比较没有意义。你需要的是我前一段中讲的个案之间的比较。 如果缺失值较多，一般应当做个分析，看看其分布情况及其可能的机制（spss可以做Little's检验）。假如可以认作是随机的话(MCAR/MAR)，用EM单次替代即可。否则，试试多次替代。