- 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)
Matlab机器学习之心
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来,深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合,为时
- 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测
Matlab算法改进和仿真定制工程师
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值,例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
- 多维时序 | Matlab实现GA-LSTM-Attention遗传算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测
天天Matlab代码科研顾问
预测模型神经网络matlablstm
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍风力发电是一种清洁能源,越来越受到人们的关注和重视。然而,由于风力发电的不稳定性和不可控性,风电预测成为了一个至关重要的问题。为了更精准地预测风电发电量,许多研究者开始尝试利
- GWO-CNN-BiLSTM-Attention多变量多步时间序列预测 | Matlab实现灰狼算法优化卷积双向长短期记忆融合注意力机制
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍摘要:时间序列预测在各个领域具有广泛的应用,而多变量多步时间序列预测由于其复杂性和挑战性,一直是研究热点。本文提出了一种基于灰狼算法(GreyWolfOptimizer,GWO)优化的卷积神经网络(Conv
- 使用 Dart 库轻松进行时间序列预测 - 立即执行多元预测
krishnaik06
深度学习AI写作pythonAI作画神经网络
这个视频介绍了名为Darts的Python库,它可以简化时间序列数据处理和预测。主要内容:解决时间序列预测难题:Darts库提供了多种模型,包括经典的ARIMA、SARIMAX,以及深度学习模型,可以轻松处理单变量和多变量时间序列预测。简化操作:Darts库使用统一的fit和predict函数,类似于scikit-learn,让用户可以轻松地使用各种模型。支持多种模型:Darts库包含ARIMA、
- 零基础完整版入门经典深度学习时间序列预测项目实战+最新前沿时间序列预测模型代码讲解学习整理(附完整可运行代码)
OverOnEarth
时间序列预测项目实战深度学习学习人工智能
专栏内容本专栏主要整理了作者在时间序列预测领域内的一些学习思路与代码整理,帮助大家在初进入此领域时,可以快速掌握代码进行实战操作,对代码的操作再结合论文阅读肯定是上升更快嘛,作者也愿意和大家一起讨论进步,下面的内容会逐步更新,作者主页的资源列也会放出一些可下载的资源供大家参考学习噢。一、LSTM时间序列预测完整代码示例学习分析(pytorch框架)精选试读文章二、LSTM多变量输入实现多步预测完整
- 时间序列预测法的分类
cd4254818c94
时间序列预测法可用于短期预测、中期预测和长期预测。根据对资料分析方法的不同,又可分为:简单序时平均数法、加权序时平均数法、移动平均法、加权移动平均法、趋势预测法、指数平滑法、季节性趋势预测法、市场寿命周期预测法等。1.简单序时平均数法也称算术平均法。即把若干历史时期的统计数值作为观察值,求出算术平均数作为下期预测值。这种方法基于下列假设:“过去这样,今后也将这样”,把近期和远期数据等同化和平均化,
- LSTM学习笔记
LSTM的基本概念LSTM(LongShort-TermMemory)是一种特殊的循环神经网络(RNN),专门设计用于解决传统RNN在处理长序列数据时出现的梯度消失或梯度爆炸问题。LSTM通过引入门控机制,能够有效地捕捉长期依赖关系,广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。LSTM的核心结构LSTM的核心在于其记忆单元(MemoryCell)和三个门控机制:输入门(InputGate)、遗忘门
- Python 现代时间序列预测第二版(五)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:annas-archive.org/md5/22eab741fce9c15dfad894ecf37bdd51译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十七章:概率预测及更多在整本书中,我们学习了生成预测的不同技术,包括一些经典方法,使用机器学习以及一些深度学习架构。但我们一直在关注一种典型的预测问题——为连续时间序列生成点预测,并且没有层级关系且历史数据足够丰富。我们之所以这样做,是因为这
- 【AAAI2025】计算机视觉|P-sLSTM:P-sLSTM:让LSTM在时间序列预测领域“重获新生”
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2408.10006代码地址:https://github.com/Eleanorkong/P-sLSTM关注UPCV缝合怪,分享最计算机视觉新即插即用模块,并提供配套的论文资料与代码。https://space.bilibili.com/473764881摘要传统的循环神经网络结构,如长短期记忆神经网络(LSTM),在时间序列预测(TSF)任
- 开源人工神经网络库(OpenANN)
deepdata_cn
人工智能神经网络
OpenANN(OpenANN,OpenArtificialNeuralNetworkLibrary)是一个开源的人工神经网络库,基于C++编写,依赖Eigen3库进行高效的矩阵运算,使用CMake进行项目构建,支持多种神经网络架构,包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等,适用于图像识别、自然语言处理、时间序列预测等多种场景。提供数据预处理、模型保存和加载、超参数优化等功能。支持GPU加速
- 【极光优化算法+分解对比】VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测Matlab代码
matlab科研助手
算法transformerlstm
✅作者简介:热爱数据处理、建模、算法设计的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍光伏发电作为一种清洁能源,其功率预测对于电网稳定运行和电力系统调度至关重要。然而,光伏功率具有高度的非线性和波动性,传统的预测方法难以准确捕捉其动态特性。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,为提高光伏功率预测精度提供了新的途径
- 【ICLR 2022】时序精选论文08|Pyraformer: 基于金字塔注意力机制与多尺度辨识卷积的时间序列预测模型(代码解读附源码)
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时间序列预测项目实战人工智能机器学习深度学习python算法
ICLR2022PYRAFORMER:LOW-COMPLEXITYPYRAMIDALAT-TENTIONFORLONG-RANGETIMESERIESMODELINGANDFORECASTINGPyraformer要解决的问题基于时间序列数据面临的挑战:建立一个灵活但简约的模型,能够捕获不同范围的时间依赖性。时间序列通常表现为短期和长期的重复模式,将他们考虑在内是准确预测的关键。即能够获得一个同时
- TVFEMD-CPO-TCN-BiLSTM多输入单输出模型
微光-沫年
matlab回归机器学习
47-TVFEMD-CPO-TCN-BiLSTM多输入单输出模型适合单变量,多变量时间序列预测模型(可改进,加入各种优化算法)时变滤波的经验模态分解TVFEMD时域卷积TCN双向长短期记忆网络BiLSTM时间序列预测模型另外以及有TCN-BILSTMTCN-LSTMTCN-BiLSTM-ATTENTION等!(此不包含在内,另算的!)Matlab代码!
- KAN-Transfomer——基于新型神经网络KAN的时间序列预测
MatpyMaster
时间序列付费专栏神经网络人工智能深度学习
1.数据集介绍ETT(电变压器温度):由两个小时级数据集(ETTh)和两个15分钟级数据集(ETTm)组成。它们中的每一个都包含2016年7月至2018年7月的七种石油和电力变压器的负载特征。traffic(交通):描述了道路占用率。它包含2015年至2016年旧金山高速公路传感器记录的每小时数据electrity(电力):从2012年到2014年收集了321个客户每小时电力消耗。exchange
- RNN、LSTM、GRU详解
昔颜1121
人工智能rnnpython
RNN、LSTM、GRU详解在深度学习领域,序列数据(如语音识别、机器翻译、文本生成等)广泛应用于自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音和视频处理等任务中。针对序列数据,循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetwork)及其改进版本——长短时记忆网络(LSTM,LongShort-TermMemory)和门控循环单元(GRU,GatedRecurrentUnit)成为处理时序
- 【ICML2024】TimesFM:无需训练!时间序列预测迎来新纪元!
ThePPP_FTS
人工智能深度学习时间序列
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2310.10688代码地址:https://github.com/google-research/timesfm/为了更好地理解时间序列模型的理论与实现,推荐参考UP“ThePPP时间序列”的教学视频。该系列内容系统介绍了时间序列相关知识,并提供配套的论文资料与代码示例,有助于理论与实践相结合。https://space.bilibili.c
- 《A DECODER-ONLY FOUNDATION MODEL FOR TIME-SERIES FORECASTING》阅读总结
胡萝拔贝贝
人工智能python机器学习
介绍了一个名为TimeFM的新型时间序列预测基础模型,该模型受启发于自然语言处理领域的大语言模型,通过再大规模真实世界和合成时间序列数据集上的预训练,能够在多种不同的公共数据集上实现接近最先进监督模型的零样本预测性能。该模型使用真实世界和合成数据集构建的大型时间序列语料库进行预训练,并展示了在不同领域、预测范围和时间粒度的未见数据集上的准确零样本预测能力。1、引言时间序列在零售、金融、制造业、医疗
- 【对比】DeepAR 和 N-Beats
TIM老师
时序预测
1.DeepAR1.1核心思想提出者:亚马逊(Amazon)团队于2018年提出。目标:针对多变量时间序列进行概率预测(ProbabilisticForecasting),输出预测值的分布(如均值、方差、置信区间),而非单一确定性预测。适用场景:适用于具有多变量、多目标的时间序列预测任务(如零售销售预测、能源负荷预测)。1.2模型结构RNN架构:基于长短时记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU
- 循环神经网络RNN
Xyz_Overlord
rnn深度学习人工智能
一、循环神经网络概念以及应用场景1.概念处理序列的一种神经网络计算模型。2.序列数据数据是根据时间步生成的,前后数据有关联关系,数据可以是数字、文字序列等等。3.应用场景自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别、音乐生成......4.自然语言处理概述主要是通过计算机算法来理解自然语言。NLP涵盖了从文本到语音、从语音到文本的各个方面,它涉及多种技术,包括语法分析、语义理解、情感分析、机器翻
- Transformer-BIGRU多输入多输出 | Matlab实现-Transformer-BIGRU多输入多输出预测,运行环境为Matlab2023及以上
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transformermatlab深度学习
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍年来,随着深度学习技术的飞速发展,基于Transformer和循环神经网络(RNN)的混合模型在时间序列预测领域展现出强大的优势。本文将深入探讨一种结合Transformer和双向门控循环单元(BiGRU)
- 循环神经网络(RNN):从理论到翻译
Morpheon
深度学习人工智能机器学习rnn人工智能深度学习
循环神经网络(RNN)是一种专为处理序列数据设计的神经网络,如时间序列、自然语言或语音。与传统的全连接神经网络不同,RNN具有"记忆"功能,通过循环传递信息,使其特别适合需要考虑上下文或顺序的任务。它出现在Transformer之前,广泛应用于文本生成、语音识别和时间序列预测(如股价预测)等领域。RNN的数学基础核心方程在每个时间步ttt,RNN执行以下操作:隐藏状态更新:ht=tanh(Whhh
- 【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】
姜栀
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解密LSTM与GRU:如何让RNN变得更聪明?在深度学习的世界里,循环神经网络(RNN)以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而,传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失,限制了它的表现。为了解决这个问题,LSTM(长短时记忆网络)和GRU(门控循环单元)应运而生,它们通过引入智能的“门控机制”,让RNN能够更好地捕捉长期依赖。本文将深入解析LSTM和GRU的工作
- 机器学习中的数据预处理:清洗、转换与标准化
CarlowZJ
AI+大模型微调机器学习人工智能
目录一、前言二、数据预处理的基本概念(一)数据预处理的定义(二)数据预处理的重要性三、数据预处理的常用方法(一)数据清洗(二)特征选择(三)特征转换(四)数据标准化四、数据预处理的代码示例(一)环境准备(二)数据加载与清洗(三)特征标准化(四)特征选择五、数据预处理的应用场景(一)分类任务(二)回归任务(三)时间序列预测六、数据预处理的注意事项(一)数据质量(二)特征选择方法的选择(三)标准化方法
- 一个完整的LSTM风光发电预测与并网优化方案,包含数据处理、模型构建、训练优化、预测应用及系统集成实现细节
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深度学习仿真模型算法lstm人工智能rnnpython开发语言图像处理神经网络
以下是一个完整的LSTM风光发电预测与并网优化方案,包含数据处理、模型构建、训练优化、预测应用及系统集成实现细节:风光发电功率预测与并网优化系统基于LSTM的时间序列预测与储能协同控制第一部分:系统架构设计(1200字)1.1整体技术路线
- 狂登Nature子刊!2025年KAN还是大势!
沃恩智慧
人工智能深度学习机器学习机器学习人工智能深度学习
在人工智能领域,Kolmogorov-ArnoldNetworks(KAN)正成为一种极具潜力的创新技术。KAN的核心在于将激活函数置于网络的边(连接)上,而不是传统的节点上,并通过B样条函数进行参数化,使得网络能够以较少的参数量实现高精度的预测。这种设计不仅提高了模型的透明度和可解释性,还为科学研究提供了新的视角。KAN在多个领域展现出卓越性能,包括时间序列预测、图学习任务以及卷积神经网络的改进
- 时间序列预测的机器学习方法:从基础到实战
loopdeloop
机器学习人工智能
时间序列预测是机器学习中一个重要且实用的领域,广泛应用于金融、气象、销售预测、资源规划等多个行业。本文将全面介绍时间序列预测的基本概念、常用方法,并通过Python代码示例展示如何构建和评估时间序列预测模型。1.时间序列预测概述时间序列是按时间顺序排列的一系列数据点,通常是在连续时间间隔内进行的测量。时间序列预测就是基于历史数据来预测未来的值。1.1时间序列的特点时间序列数据通常具有以下几个特征:
- Python 实战 LSTM:时间序列预测的高级玩法与性能优化
顾北12
LSTMpythonpythonlstm性能优化
在大数据与人工智能深度融合的当下,时间序列预测已成为金融、工业、互联网等众多领域的核心需求。无论是股票价格走势分析、电力负荷预测,还是用户流量预估,精准的时间序列预测都能为决策提供强大支持。相较于传统的统计模型,基于深度学习的长短时记忆网络(LSTM)凭借其对长期依赖关系的卓越捕捉能力,在时间序列预测任务中展现出显著优势。本文将深入剖析LSTM在时间序列预测中的高级应用,并通过Python实战,分
- 论文笔记:LSTPrompt: Large Language Models as Zero-Shot Time Series Forecastersby Long-Short-Term Prompt
UQI-LIUWJ
论文笔记论文阅读语言模型prompt
202402arxiv1intro1.1大模型+时间序列预测一般有两种类型的方法使用海量时间序列数据重新训练一个时间序列领域的大模型论文笔记:TimeGPT-1_timegpt论文-CSDN博客直接利用现有的大模型,设计prompt,将时间序列数据转换成大模型理解的文本,实现时间序列预测代价小+有成熟的可供使用的大模型1.2本文思路之前的方法大多集中在如何将时间序列数据转换成文本上将时间序列的数字
- 循环神经网络(RNN)全面教程:从原理到实践
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人工智能rnn人工智能深度学习
循环神经网络(RNN)全面教程:从原理到实践引言循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是处理序列数据的经典神经网络架构,在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域有着广泛应用。本文将系统介绍RNN的核心概念、常见变体、实现方法以及实际应用,帮助读者全面掌握这一重要技术。一、RNN基础概念1.为什么需要RNN?传统前馈神经网络的局限性:输入和输出维度固定无法处理可变长
- VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite
iwindyforest
vmwaremac os10.10workstationplayer
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统,
安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下, MacOS X 10.9以下的文章,
只能提供大概的思路, 但是实际安装起来由于版本问题, 走了不少弯路, 所以我尝试写以下总结, 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。
写在前面的话:
其实安装好后发现, 由于我的th
- 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑?
deathwknight
JavaScriptjava框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整,从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟,成长为只会java和javascript语言的老菜鸟(个人邮箱:
[email protected])
一路走来,跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间,瞎搞一个小东西(基于模型驱动的B/S在线开发平台,非MVC框架、非代码生成)。希望与大家一起分享,同时有许些疑虑,希望有人可以交流下
平台
- 如何把maven项目转成web项目
Kai_Ge
mavenMyEclipse
创建Web工程,使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
- 主管???
Array_06
工作
转载:http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html
很久以前跟同事参加的培训,同事整理得很详细,必须得转!
前段时间,公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来,虽然内容较多,因对老师三天来的课程内容深有感触,故借着整理学习心得的机会,将三天来的培训课程做了一个
- python内置函数大全
2002wmj
python
最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
- JSP页面通过JQUERY合并行
357029540
JavaScriptjquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况,如图所示
如果对于会的同学可能很简单,但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的,提供一下用JQUERY实现的参考代码
function mergeCell(){
var trs = $("#table tr");
&nb
- Java基础
冰天百华
java基础
学习函数式编程
package base;
import java.text.DecimalFormat;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// Integer a = 4;
// Double aa = (double)a / 100000;
// Decimal
- unix时间戳相互转换
adminjun
转换unix时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)? Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000)
getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
- 作为一个合格程序员该做的事
aijuans
程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多
2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来,并按照优先级排列,第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作
3、考虑自己一天工作中失误的地方,并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧,最重
- 由html5视频播放引发的总结
ayaoxinchao
html5视频video
前言
项目中存在视频播放的功能,前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备,必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解,不了解不知道,水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识,说起来很惭愧。
视频结构
本该直接介绍html5的<video>的,但鉴于本人对视频
- 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat
bewithme
httpclient
如果你构建了一个https协议的站点,而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发,那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误
javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
- Jedis连接池的入门级使用
bijian1013
redisredis数据库jedis
Jedis连接池操作步骤如下:
a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取;
b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool;
c.如果Jedis在使用过程中出错,则也需要还给JedisPool;
packag
- 变与不变
bingyingao
不变变亲情永恒
变与不变
周末骑车转到了五年前租住的小区,曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在,
各种店铺都换了好几茬,这些是变的。
三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。
三年前还运行的好好的一家公司,今天也已经不复存在。
一座座高楼拔地而起,
- 【Scala十】Scala核心四:集合框架之List
bit1129
scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合,它提供的转换操作,很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数,因此,有必要对Scala的集合进行详细的了解
1. 泛型集合都是协变的,对于List而言,如果B是A的子类,那么List[B]也是List[A]的子类,即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量
2. 给变量赋值(注意val关键字,a,b
- Nested Functions in C
bookjovi
cclosure
Nested Functions 又称closure,属于functional language中的概念,一直以为C中是不支持closure的,现在看来我错了,不过C标准中是不支持的,而GCC支持。
既然GCC支持了closure,那么 lexical scoping自然也支持了,同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
- Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap
BrokenDreams
Collections
总结这个类之前,首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种:强引用、软引用、弱引用和虚引用。
强引用:就是常见的代码中的引用,如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 解释器(Interpreter)模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象
*
* 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值
* 多
- After Effects操作&快捷键
cherishLC
After Effects
1、快捷键官方文档
中文版:https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
英文版:https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
2、常用快捷键
- Maven 常用命令
crabdave
maven
Maven 常用命令
mvn archetype:generate
mvn install
mvn clean
mvn clean complie
mvn clean test
mvn clean install
mvn clean package
mvn test
mvn package
mvn site
mvn dependency:res
- shell bad substitution
daizj
shell脚本
#!/bin/sh
/data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
- Java SE 第二讲(原生数据类型 Primitive Data Type)
dcj3sjt126com
java
Java SE 第二讲:
1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim
Linux: vi, vim, gedit
2. Java 中的数据类型分为两大类:
1)原生数据类型 (Primitive Data Type)
2)引用类型(对象类型) (R
- CGridView中实现批量删除
dcj3sjt126com
PHPyii
1,CGridView中的columns添加
array(
'selectableRows' => 2,
'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
- Java中泛型的各种使用
dyy_gusi
java泛型
Java中的泛型的使用:1.普通的泛型使用
在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。
public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T
private T var;
public T getVar() {
return var;
}
public void setVa
- Web开发技术十年发展历程
gcq511120594
Web浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- openSession()与getCurrentSession()区别:
hetongfei
javaDAOHibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134
1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。
2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。
这里getCurrentSession本地事务(本地
- 第一章 安装Nginx+Lua开发环境
jinnianshilongnian
nginxluaopenresty
首先我们选择使用OpenResty,其是由Nginx核心加很多第三方模块组成,其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境,使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO,可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等,使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
- HSQLDB In-Process方式访问内存数据库
liyonghui160com
HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库,当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。
先睹为快!
下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例:
下面代码需要引入hsqldb.jar包 (hsqldb-2.2.8)
import java.s
- Java线程的5个使用技巧
pda158
java数据结构
Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常
工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
- 开发资源大整合:编程语言篇——JavaScript(1)
shoothao
JavaScript
概述:本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛,来收藏你感兴趣的东西吧。
程序包管理器
管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。
Bower - 用于web的程序包管理。
component - 用于客户端的程序包管理,构建更好的web应用程序。
spm - 全新的静态的文件包管
- 避免使用终结函数
vahoa.ma
javajvmC++
终结函数(finalizer)通常是不可预测的,常常也是很危险的,一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能,以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数(destructors)的对应物。
我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的:
1)在涉及使用资源,使用完毕后要释放资源的情形下,首先要用一个显示的方