碳排放预测模型 | Python实现基于传统Holt winter时间序列、Prophet、ANN、CNN、LSTM神经网络的碳排放预测模型（预测未来发展趋势）

互信息：理论框架、跨学科应用与前沿进展大千AI助手人工智能 Python #OTHER 人工智能深度学习算法互信息香农通信随机变量
1.起源与核心定义互信息（MutualInformation,MI）由克劳德·香农（ClaudeShannon）在1948年开创性论文《AMathematicalTheoryofCommunication》中首次提出，该论文奠定了现代信息论的基础。互信息用于量化两个随机变量之间的统计依赖关系，定义为：若已知一个随机变量的取值，能为另一个随机变量提供的信息量。数学上，对于离散随机变量XXX和YYY，
可处理！环境排放3.0项目怎么提现？裕华投资会刘裕华免费荐股骗局曝光！墨守成法
骗子冒充裕华投资会刘裕华通过伪造或仿冒投资平台，向股民发送虚假环境排放3.0项目链接，引导股民者下载进行投资，以送一万体验金操作小额投资能提现作为诱饵，不断引导消费者加大资金投入。不法分子随后迅速转移资金，当投资者要提现时候就以“流水未完成”“登录异常”“服务器维护”“比赛未结束”等借口不让提现，直到平台关闭跑了或者完成流水任务为由一波亏完。在以翻本为借口继续让投资者加入资金。若你不幸遭遇到裕华投
代码随想录算法训练营第三十五天
01背包问题二维题目链接01背包问题二维题解importjava.util.Scanner;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannersc=newScanner(System.in);intM=sc.nextInt();intN=sc.nextInt();int[]space=newint[M];int[]value=new
量子计算解决气候变化：科学家找到了新方法大力出奇迹985 量子计算
气候变化已成为全球面临的严峻挑战，传统计算方法在应对与之相关的复杂问题时存在诸多局限。而量子计算作为新兴技术，为解决气候变化难题带来曙光。本文深入剖析科学家利用量子计算应对气候变化的新方法。量子计算凭借独特的量子比特与量子特性，在加速气候模型计算、优化模型参数、预测极端天气事件等方面展现出巨大优势。同时，在可再生能源整合、电网管理、碳捕获等实际应用场景中也发挥着重要作用。尽管目前面临硬件和算法等方
深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnn rnn 人工智能
在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
[Ljava.lang.Object; cannot be cast to [Ljava.lang.String; 这些不会的
解释：这个错误是很常见的错误，错误的提示已经很清楚了就是java的Object数组不能转换成为String[]数组，这就说明你要转换的数组它本身是Object类型的数组，但是你却非要把它转换为String类的数组，这当然是错误的。示例：[java]viewplaincopypackagecom.dada;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;
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 matlab cnn gru
✅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 matlab cnn gru
✅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
mysql创建线程处理链接请求斜不靠谱
mysqld通过RUN_HOOK(server_state,before_handle_connection,(NULL));调用/**Threadhandlerforaconnection@paramargConnectionobject(Channel_info)Thisfunction(normally)doesthefollowing:-Initializethread//初始化线程-In
window显示驱动开发—Direct3D 11 视频设备驱动程序接口 (DDI) 程序员王马 windows图形显示驱动开发音视频
这些设备驱动程序接口(DDI)是新的或针对Windows8更新的：CalcPrivateCryptoSessionSizeCalcPrivateAuthenticatedChannelSizeCalcPrivateVideoDecoderOutputViewSizeCalcPrivateVideoDecoderSizeCalcPrivateVideoProcessorEnumSizeCalcPri
基于深度学习的目标检测算法综述：从RCNN到YOLOv13，一文看懂十年演进！人工智能教程深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶 YOLO 机器学习
一、引言：目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕，2014年RCNN横空出世，目标检测从此进入“深度时代”。十年间，算法从两阶段到单阶段，从Anchor-base到Anchor-free，从CNN到Transformer，从2D到3D，从监督学习到自监督学习，迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法，带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
Python 网络科学（三）绝不原创的飞龙默认分类默认分类
原文：annas-archive.org/md5/3df7c5feb0bf40d7b9d88197a04b0b37译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第八章：自我中心网络分析前一章内容非常丰富，我们学习了如何可视化和分析整个网络。相比之下，本章应该会感觉更简单，内容也会少得多。在之前的章节中，我们学习了如何获取和创建网络数据，如何从网络数据构建图形，如何清理图形数据，以及如何做一些有趣的事情
TiDB - 分布式数据库的架构与特性爽新全效瓷兔膏
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：TiDB是一个开源的分布式NewSQL数据库，受到了Google的Spanner/F1系统的启发。它提供水平扩展和强一致性事务，适用于需要高可用性和大规模数据处理的场景。TiDB的核心特点包括其分布式架构，由TiDBServer（SQL层）、PDServer（调度器）和TiKVServer（存储引擎）组成；支持无缝的水平扩展和ACID事务；与MySQL高度兼容
精通 Tableau 2023（四）绝不原创的飞龙默认分类默认分类
原文：annas-archive.org/md5/dd6efaef313fee7252226d3af4a0b9fd译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十三章：提升性能一旦人们熟悉了Tableau的功能，他们很快就会遇到另一种类型的问题：性能。你们可能都曾经在屏幕上盯着加载数据或执行查询的字样发呆。但别担心，我们有办法！如果设计得当，Tableau仪表盘即使处理大量数据也能表现得非常好。本章
光伏气象监测系统：助力光伏发电的智慧大脑柏峰电子大数据人工智能
光伏气象监测系统：助力光伏发电的智慧大脑柏峰【BF-GFQX】在全球积极推动能源转型、大力倡导“双碳”目标的当下，光伏发电凭借其清洁、可再生的显著优势，宛如一颗冉冉升起的新星，在能源领域迅速崭露头角，得以广泛推广与应用。然而，光伏发电系统存在一个明显的“短板”，其输出功率对气象条件有着很强的依赖性，太阳辐射强度、环境温度、风速、湿度等气象因素，都会像“指挥家”一般，左右着光伏发电的效率。为了攻克这
Java反射
反射ReflectionClass对象照镜子后可以得到的信息:某个类的属性、方法和构造器、某个类到底实现了哪些接厂对于每个类而言，JRE都为其保留一个不变的Class类型的对象。-个Class对象包含了特定某个结构(class/interface/enum/annotation/primitivetype/void/])的有关信息。Class本身也是一个类Class对象只能由系统建立对象一个加载的
Milvus 实战全流程
学习路径总览1.Milvus基础知识什么是向量数据库？Milvus的核心概念（collection、field、index、partition、segment）Milvus和Faiss、Annoy、HNSW的区别2.安装与部署Docker快速部署Milvus（推荐）本地开发环境安装使用MilvusLite本地测试3.数据建模与管理创建Collection与Schema定义（包含向量字段和元数据字段
electron中IPC 渲染进程与主进程通信方法解析雅痞yuppie electron桌面应用开发 electron javascript 前端
electron中ipcRenderer.invoke、ipcRenderer.on、ipcRenderer.send、ipcRenderer.sendSync作用与区别IPC渲染进程与主进程通信方法解析ipcRenderer的这几个方法作用不完全相同，它们适用于不同的通信场景，核心区别在于通信方向、是否需要响应以及同步/异步特性。下面详细说明：1.ipcRenderer.send(channel
《目标法则》：如何找到你的明确首要目标？女朱姝涵
我们每个人都想找到自己最终要确定的目标，但是很多人终其一生都在寻找中，都没有找到自己最需要的目标。在一本书中，结合成功学之父拿破仑•希尔里面的理念，可以助力你找到自己最终的目标。该书就是《目标法则—大师的积极思维课》。作者是米奇•霍洛维茨，作家，企鹅出版社编辑，著有《隐秘美国》《神奇俱乐部》等获奖图书。是很多时报的专栏作家，更是CNN，哥伦比亚广播等有声书讲师，一生在研究拿破仑•希尔的思想。什么是
2019-06-22 有很多
来来来，检讨大会，今天一个不小心又吃多了，不是减肥就是在吃吃吃的路上这样可不好了一点都不好，还是要坚持的减肥之路走下去。我在想工作结束以后就不要再想和工作有关的事情了，真的很让人头痛。。影响了我的心情以后绝对不会在休息时间聊工作做工作了。wanna追剧挠痒痒
【早安心语】壹典心理咨询
【2021-4-23】早安春夏秋冬Therearealwayssomanyunsatisfactorythingsinaperson'slife.Noonecanavoidit.Happyorunhappy,troubles,everyonewillhavethem.Ifyouarealwaysstuckandannoyed,hesitating,losingtroubles,meaningles
学搭蚊帐徐丽娜_xlnz
终于到星期五了，总算可以回到家了，我已经迫不及待地想要看看新买的蚊帐了!或许你会疑惑，在寒冷的冬季又没有什么蚊子搭什么蚊帐嘛，答案当然是用来防虫啦!我睡的是上床，而且就靠在窗子边上。虽然不是夏季，但在窗子边有时还会有蜘蛛和一些我不认识的虫字之类的，所以我不得不又买一个蚊帐。我真的觉得学校排放床这些真的没安排好，设计得很不合理。而现在又由于我的蚊帐有一根支架断了，我用的其他方法把它撑了起来，在晚上睡
kubeadm部署安装K8S集群及核心概念-02
Kubernetes组件介绍KubernetesCluster由Master和Node组成，节点上运行着若干Kubernetes服务。Master节点Master是KubernetesCluster的大脑，运行着如下Daemon服务：kube-apiserver、kube-scheduler、kube-controller-manager、etcd和Pod网络（例如flannel）。APIServ
【YOLO系列】YOLOv1详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现一碗白开水一 yolo系列助你拿捏AI算法 YOLO 人工智能目标检测计算机视觉
YOLOv1（YouOnlyLookOnce）：实时目标检测的革命性突破✨motivation在目标检测领域，传统方法如R-CNN系列存在计算冗余、推理速度慢的问题。2016年提出的YOLO（YouOnlyLookOnce）首次实现端到端单阶段检测，将检测速度提升至45FPS（FasterR-CNN仅7FPS），彻底改变了实时目标检测的格局。其核心思想是将检测视为回归问题，实现"看一眼即知全貌"的
！LangChain代理决策架构与源码深度剖析(75)
LangChain代理决策架构与源码深度剖析一、LangChain代理决策架构概述1.1代理决策架构的核心组件LangChain代理的决策架构是其智能交互的核心，主要由大语言模型（LLM）、工具集（Tools）、提示模板（PromptTemplate）、规划器（Planner）、执行器（Executor）和反馈机制六大组件构成。这些组件通过协同工作，实现从用户输入解析到最终结果输出的完整决策流程。
Python与机器学习库Scikit-learn进阶 master_chenchengg python python Python python开发 IT
Python与机器学习库Scikit-learn进阶Scikit-learn进阶之旅：从新手到高手的必经之路为什么选择Scikit-learn？安装与环境设置特征工程的艺术：打造更强大的预测模型数据清洗特征构造模型调优秘籍：网格搜索与交叉验证的最佳实践网格搜索交叉验证集成学习的魅力：提升模型性能的组合拳随机森林梯度提升机堆叠实战案例解析：使用Scikit-learn解决真实世界问题数据准备模型训练
基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘 python 目标检测
前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构，专为移动和嵌入式设备设计，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌
别拖了：第七届内部操盘群伍戈授课真相揭秘！虚假碳中和项目都是精心策划陷阱反诈进行时
网络骗局中投机心态和急于成功是很多人的特点，一些受骗者可能具有投机心态，希望通过投资或参与某项计划快速致富。他们渴望一夜暴富，急于达到自己的成功目标。这种心态容易使他们冲动行事，没有耐心和理性思考，更容易上当受骗！你的碳中和项目账户“余额”是真的吗？为什么不能提现呢？其实都是骗子给你的一串数字而已！第七届内部操盘群伍戈授课带股民进入虚假碳中和投资骗局已经有不少人上当受骗，损失巨大！广大市民对此要提
大学生入门：Random类及其易踩坑的点
和之前提到的Scanner一样，Random同样是java.util包中的一个类。大学生入门：Scanner简单介绍及易踩坑的点_javascanner使用的坑-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_73698057/article/details/149448413?spm=1001.2014.3001.5501主要作用就是用来生成随机数，构造方法和Scanner看上去一
麦豆悦读英文绘本讲师训练营【第15期】---11/21--绘本赏析--《Peppa loves Christmas》马文英语教育Gina
15-1503-辛萍-Gina今天会继续和大家分享昨天未讲完的小猪佩奇系列绘本故事书。昨天咱们一起欣赏来到了绘本的第三页，我们可以看到小猪佩奇和奶奶正在制作圣诞布丁，PeppaandGeorgehelpGrannyPigmaketheChristmaspudding.Theystirthestickymixtureroundandround.图中PeppaandGeorge两个人在制作布丁的过程中
算法单链的创建与删除换个号韩国红果果 c 算法
先创建结构体 struct student { int data; //int tag;//标记这是第几个 struct student *next; }; // addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中 struct student *addone(struct student *h,int x){ if(h==NULL) //??????
《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感白糖_ java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章，这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难，但每一个屏障都会有解决方案，最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。看完整章内容，
zeus持久层spring事务单元测试 deng520159 java DAO spring jdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病, 1.ZeusTransactionTest.java 单元测试 package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Test; import
Rss 订阅开发周凡杨 html xml 订阅 rss 规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写（对rss2.0而言，是这三个词的缩写，对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写，1.0与2.0走的是两个体系）。 RSS
分页查询实现 g21121 分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页，分页的好处就是减少数据交换，每次查询一定数量减少数据库压力等等。按实现形式分前台分页和服务器分页：前台分页就是一次查询出所有记录，在页面中用js进行虚拟分页，这种形式在数据量较小时优势比较明显，一次加载就不必再访问服务器了，但当数据量较大时会对页面造成压力，传输速度也会大幅下降。服务器分页就是每次请求相同数量记录，按一定规则排序，每次取一定序号直接的数据
spring jms异步消息处理 510888780 jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器，常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量，以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理，进一步提高性能，减少侦听器的阻塞。具体配置如下：
highCharts柱状图布衣凌宇 hightCharts 柱图
第一步：导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步：写controller @Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
我的spring学习笔记2-IoC（反向控制依赖注入） aijuans spring mvc Spring 教程 spring3 教程 Spring 入门
IoC（反向控制依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明：如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
TLS java简单实现 antlove java ssl keystore tls secure
1. SSLServer.java package ssl; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.net.ServerSocket; import java.net.Socket; import java.security.KeyStore; import
Zip解压压缩文件百合不是茶 Zip格式解压 Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件; ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName)); &n
underscore.js 学习（一） bijian1013 JavaScript underscore
工作中需要用到underscore.js，发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库，里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。学
java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon) bijian1013 java jvm jstatd
1.介绍 jstatd是一个基于RMI（Remove Method Invocation）的服务程序，它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁，并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。 jstatd是基于RMI的，所以在运行jstatd的服务
【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional bit1129 transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力，如下是@Transactional注解的定义： /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version
我(程序员)的前进方向 bitray 程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
nginx lua开发经验总结 ronin47
使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶 bylijinnan java
import java.util.Stack; public class ReverseStackRecursive { /** * Q 66.颠倒栈。 * 题目：用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。 * 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶。 *1. Pop the top element *2. Revers
正确理解Linux内存占用过高的问题 cfyme linux
Linux开机后，使用top命令查看，4G物理内存发现已使用的多大3.2G，占用率高达80%以上： Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers Swap: 6127608k total,&nb
[JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题 comsci 工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
自定义类的equals函数 dai_lm equals
仅作笔记使用 public class VectorQueue { private final Vector<VectorItem> queue; private class VectorItem { private final Object item; private final int quantity; public VectorI
Linux下安装R语言 datageek R语言 linux
命令如下：sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
如何修改mysql 并发数(连接数)最大值 dcj3sjt126com mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了方法一：进入MYSQL安装目录打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可　　方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
单一功能原则 dcj3sjt126com 面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[ 编辑] SOLID 原则单一功能原则开闭原则 Liskov代换原则接口隔离原则依赖反转原则查论编在面向对象编程领域中，单一功能原则（Single responsibility principle）规定每个类都应该有
POJO、VO和JavaBean区别和联系 fanmingxing VO POJO javabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比POJO复杂很多，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
SpringSecurity3.X--LDAP：AD配置 hanqunfeng SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式，参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226，这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证，权限依旧存储在本地数据库中】。将配置文件中的如下部分删除：
mac mysql 修改密码 IXHONG mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码（注意，这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令，如果是修改密码，还需在-
设计模式--抽象工厂模式 kerryg 设计模式
抽象工厂模式：工厂模式有一个问题就是，类的创建依赖于工厂类，也就是说，如果想要拓展程序，必须对工厂类进行修改，这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式，创建多个工厂类，这样一旦需要增加新的功能，直接增加新的工厂类就可以了，不需要修改之前的代码。总结：这个模式的好处就是，如果想增加一个功能，就需要做一个实现类，
评"高中女生军训期跳楼” nannan408
首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
scala如何读取和写入文件内容？ qindongliang1922 java jvm scala
直接看如下代码： package file import java.io.RandomAccessFile import java.nio.charset.Charset import scala.io.Source import scala.reflect.io.{File, Path} /** * Created by qindongliang on 2015/
C语言算法之百元买百鸡 qiufeihu c 算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”，鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁，母，雏各几何？代码如下： #include <stdio.h> int main() { int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/ for(coc
Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode wyz2009107220 NameNode
正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。 1. Secondary NameNode 原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image 优点：Hadoop较早的版本都自带，

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你可能感兴趣的:(碳排放预测模型(CEPM),Holt,winter时间序列,Prophet,ANN,CNN,LSTM)