时间序列预测 — ARIMA模型原理

【循环神经网络rnn】一篇文章讲透 CX330的烟花 rnn 人工智能深度学习算法 python 机器学习数据结构
目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络（LSTM）2门控循环单元（GRU）四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知，CNN与循环神经网络（RNN）或生成对抗网络（GAN）等算法结
R语言武汉流动人口趋势预测：灰色模型GM（1，1）、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据数据挖掘深度学习机器学习算法
全文链接：http://tecdat.cn/?p=32496原文出处：拓端数据部落公众号人口流动与迁移，作为人类产生以来就存在的一种社会现象，伴随着人类文明的不断进步从未间断。人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前，我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“旧常态”向以市场需求为主导的经济“新常态”转型过渡期。本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logist
07基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的时间序列预测算法机器不会学习CSJ 时间序列预测 cnn 算法人工智能
文章目录鲸鱼优化算法CNN卷积神经网络BiLSTM双向长短期记忆网络Attention注意力机制WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制数据展示代码程序实验结果获取方式鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法（WhaleOptimizationAlgorithm，WOA）是一种启发式优化算法，灵感来源于座头鲸的捕食行为。该算法最早由SeyedaliMirjalil
【MATLAB】BiGRU神经网络回归预测算法 Lwcah MATLAB 回归预测算法算法 matlab 神经网络
有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义BiGRU神经网络回归预测算法是一种基于双向门控循环单元（GRU）的多变量时间序列预测方法。该方法结合了双向模型和门控机制，旨在有效地捕捉时间序列数据中的时序关系和多变量之间的相互影响。具体来说，BiGRU模型由两个方向的GRU网络组成，一个网络从前向后处理时间序列数据，另一个网络从后向前处理时间序列数据。这种双向结构可以同时
【论文笔记 · PFM】Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting lokol. 论文笔记论文阅读 llama
Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting摘要本文提出Lag-Llama，在大量时间序列数据上训练的通用单变量概率时间序列预测模型。模型在分布外泛化能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律（smoothlybrokenpower-laws）。介绍目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数
时间序列预测 — ARIMA模型原理几度春风里时间序列预测时间序列预测 ARIMA
专栏链接：https://blog.csdn.net/qq_41921826/category_12495091.html专栏内容所有文章提供源代码、数据集、效果可视化文章多次上领域内容榜、每日必看榜单、全站综合热榜
Lag-Llama:第一个时间序列预测的开源基础模型介绍和性能测试 deephub llama 深度学习时间序列基础模型
2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。虽然TimeGPT是一个专有模型，只能通过API访问。但是它还是引发了对时间序列基础模型的更多研究。到了2024年2月，已经有了一个用于时间序列预测的开源基础模型:laglllama。在原论文《Lag-Llama:TowardsFoundationMo
EI级 | Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间序列预测对比机器学习之心时序预测 TCN-GRU-MATT TCN-GRU TCN GRU 多变量时间序列预测
EI级|Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间序列预测对比目录EI级|Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间序列预测对比预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍【EI级】Matlab实现TCN-GRU-MATT、TCN-GRU、TCN、GRU多变量时间序列预测对比1.data为数据集，格式为excel，
多维时序 | Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测机器学习之心时序预测 TCN-RVM 时间卷积神经网络相关向量机多变量时间序列预测
多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测（完整源码和数据）1.Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序
神经网络——循环神经网络（RNN）爱吃柠檬的天天人工智能神经网络 rnn 人工智能
神经网络——循环神经网络（RNN）文章目录神经网络——循环神经网络（RNN）一、循环神经网络（RNN）二、循环神经网络结构1、一对一（OnetoOne）2、一对多（OnetoMany）3、多对多（ManytoMany）4、多对一（ManytoOne）三、循环神经网络原理四、RNN实战1、时间序列预测五、循环神经网络的弊端一、循环神经网络（RNN）循环神经网络（RecurrentNeuralNetw
多维时序 | Matlab实现LSTM-Mutilhead-Attention长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测模型机器学习之心时序预测 LSTM Mutilhead Attention 长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测
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互联网加竞赛大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析 Mr.D学长 python java
1简介Hi，大家好，这里是丹成学长，今天向大家介绍一个大数据项目大数据分析：基于时间序列的股票预测于分析2时间序列的由来提到时间序列分析技术，就不得不说到其中的AR/MA/ARMA/ARIMA分析模型。这四种分析方法的共同特点都是跳出变动成分的分析角度，从时间序列本身出发，力求得出前期数据与后期数据的量化关系，从而建立前期数据为自变量，后期数据为因变量的模型，达到预测的目的。来个通俗的比喻，大前天
多维时序 | Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测机器学习之心时序预测 VMD-DBO-LSTM 多变量时间序列预测 VMD-LSTM LSTM
多维时序|Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测目录多维时序|Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料预测效果基本介绍Matlab实现基于VMD-DBO-LSTM、VMD-LSTM、LSTM的多变量时间序列预测（完整程序和数据）1.先运行vmdtest，进行vm
Lag-Llama:第一个时间序列预测的开源基础模型介绍和性能测试人工智能深度学习python
2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。虽然TimeGPT是一个专有模型，只能通过API访问。但是它还是引发了对时间序列基础模型的更多研究。到了2024年2月，已经有了一个用于时间序列预测的开源基础模型:laglllama。在原论文《Lag-Llama:TowardsFoundationMo
【BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention回归预测】基于贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制实现数据多维输入单输出预测附matlab代码 matlab科研助手神经网络预测 cnn gru 回归
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍GRU回归预测是一种常见的时间序列预测方法，它可以有效地处理具有长期依赖关系的数据。在这篇博客中，我们
BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测MATLAB实现 SCI一区天天Matlab代码科研顾问预测模型神经网络
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基于贝叶斯优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention实现数据多维输入单输出预测附matlab实现 Matlab科研辅导帮预测模型 gru 回归 cnn
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时间序列预测——霍尔特线性趋势法与Holt-Winters方法 Persist_Zhang Python 数据分析传感数据算法
时间序列预测——霍尔特线性趋势法与Holt-Winters方法1.理论及公式霍尔特线性趋势法（HoltLinearTrendMethod）是一种常用的时间序列预测方法，适用于具有稳定的线性趋势的数据。该方法基于线性趋势的假设，通过拟合历史数据的线性趋势来预测未来的趋势。霍尔特线性趋势法主要由趋势方程和季节调整两部分组成。趋势方程表示为：Tt=a+btT_t=a+btTt=a+bt其中，(T_t)表
多维时序 | Matlab实现CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测前程算法matlab屋预测模型 matlab cnn gru
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【BP时序预测】基于BP神经网络的时间序列预测附matlab完整代码前程算法matlab屋神经网络 matlab 人工智能深度学习机器学习
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。⛄内容介绍基于BP神经网络的时间序列预测是一种常用的预测方法，它可以通过训练神经网络模型来学习时间序列数据的内在模式和趋势，并用于未来的预测。下面是基于BP神经网络的时间序列预测的基本步骤：数据准备：将时间序列数据按照一定的时间窗口进行切分，形成输入和输
Matlab实现CNN-GRU-Mutilhead-Attention卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测前程算法matlab屋预测模型 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍本文提出了一种基于多头注意力机制的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-GRU-Mutilhead-A
时间序列预测——BiGRU模型 Persist_Zhang 数据分析 Python 深度学习 gru 人工智能
时间序列预测——BiGRU模型时间序列预测是指根据历史数据的模式来预测未来时间点的值或趋势的过程。在深度学习领域，循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks,RNNs）是常用于时间序列预测的模型之一。在RNNs的基础上，GRU（GatedRecurrentUnit）模型通过引入门控机制来解决梯度消失问题，提高了模型的性能。BiGRU模型则是在GRU模型的基础上引入了双向结构，从而
【Python】基于动态残差学习的堆叠式LSTM模型和传统BP在股票预测中的应用 hiddenSharp429 Python 机器学习 python 学习 lstm BP
1.前言本论文探讨了长短时记忆网络（LSTM）和反向传播神经网络（BP）在股票价格预测中的应用。首先，我们介绍了LSTM和BP在时间序列预测中的基本原理和应用背景。通过对比分析两者的优缺点，我们选择了LSTM作为基础模型，因其能够有效处理时间序列数据中的长期依赖关系，在基础LSTM模型的基础上，我们引入了动态残差学习（dynamicskipconnection）的概念，通过动态调整残差连接，提高了
时间序列预测之ARMA、ARIMA序列及季节性序列matlab实现 Icy Hunter 数学建模 matlab 数学建模时间序列预测 ARIMA
ARMA是一种平稳时间序列模型，即均值和协方差不随时间的平移而改变。ARMA有三种类型AR序列MA序列ARMA序列但是由于ARMA只能处理平稳序列，而现实中的问题往往有趋势性或周期性等。为了得到平稳序列，我们对数据进行差分运算，使得新序列成为平稳序列，就能够进行ARMA分析，因此ARIMA模型，是在ARMA的基础上多了差分运算，使得其能够处理的序列范围增加了。ARIMA序列例题1：clc,clea
时间序列预测——BiLSTM模型 Persist_Zhang 数据分析 Python 人工智能 lstm 深度学习
时间序列预测——BiLSTM模型时间序列预测是指利用过去的观测数据来预测未来一段时间内的数据走势。BiLSTM（双向长短期记忆网络）是一种常用的神经网络模型，用于处理时间序列数据，并具有很好的预测性能。本文将介绍BiLSTM模型的理论、优缺点，与LSTM、GRU的区别，并分别用Python实现BiLSTM的单步预测和多步预测的完整代码，并进行总结。1.BiLSTM模型理论及公式BiLSTM是一种深
从入门到实战，32节时间序列实战课！机器学习与AI生成创作人工智能机器学习
时间序列的出现是为了解决带有时间戳，并考虑了数据点之间的时间相关性的数据，相信大家在学习时序中遇到了不少的难点。所以这次我在原来的30节时间序列系列课程基础上，又更新了两节时序前沿课，课程分为五个模块。模块一基础：认识数据科学家模块二进阶：时间序列预测概论+论文和代码讲解模块三项目实战：基于股价和零售的时序项目实战模块四比赛实战：数据科学入门赛+回答准确性预测赛模块五时序前沿：前沿机器学习与时序+
在Python和R语言中使用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型公子曼步
想象一下，你的任务是预测下一部iPhone的价格，并提供了历史数据。这包括季度销售、月度支出，以及苹果资产负债表上的一大堆东西。作为一个数据科学家，你会把这个问题归类为什么？当然是时间序列建模。从预测产品的销售到估计家庭的用电量，时间序列预测是任何数据科学家都应该知道的核心技能之一，如果不是精通的话。有很多不同的技术可供您使用，在本文中，我们将介绍一种最有效的技术，称为AutoARIMA。我们将首
ICLR 2024 时间序列（Time Series）论文 STLearner 时空数据深度学习人工智能大数据数据挖掘论文阅读
ICLR2024（InternationalConferenceonLearningRepresentations）在5月7日-11日在奥地利维也纳举行。今年，ICLR共收到7262篇投稿，总体录用率在31%。本文总结了2024ICLR录用的有关时间序列论文，其中包含了时间序列预测，分类，插补以及气象预测，大模型在时间序列建模等的应用。供大家学习，欢迎大家补充。其中目前炙手可热的两个技术大模型和扩
NeurIPS 2023 时间序列相关论文总结 STLearner 大数据智慧城市 pytorch 数据挖掘论文阅读深度学习
祝大家中秋国庆双节快乐！NeurIPS2023将于11月28日到12月9日在美国路易斯安那州新奥尔良举行。根据官方公布的邮件显示，今年共有12343篇投稿，接受率为26.1%，官网显示一共有3564篇论文。本文总结了NeurIPS23时间序列（不含时空数据，已经另外总结）的相关论文。包括时间序列预测，分类，异常检测，因果发现，交通，医疗等领域时间序列应用和大模型在时间序列问题建模的探索等方向。1.
jvm调优总结（从基本概念到深度优化） oloz java jvm jdk 虚拟机应用服务器
JVM参数详解：http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html Java虚拟机中，数据类型可以分为两类：基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值，即：他代表的值就是数值本身；而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用，而不是对象本身，对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
【Scala十六】Scala核心十：柯里化函数 bit1129 scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化，这个语法现象的背后动机是什么，有什么样的应用场景，以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数 A way to write functions with multiple parameter lists. For instance def f(x: Int)(y: Int) is a
HashMap dalan_123 java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的；基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键；同时不能保证元素的顺序；也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。 1、数据结构在java中，最基本的数据结构无外乎：数组和引用（指针），所有的数据结构都可以用这两个来构造，HashMap也不例外，归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
Java Swing如何实时刷新JTextArea，以显示刚才加append的内容周凡杨 java 更新 swing JTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后，如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新，我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。问题是这个方法并不能有任何效果，textArea的内容没有任何变化，这或许是swing的一个bug，有一个笨拙的办法可以实现
servlet或struts的Action处理ajax请求 g21121 servlet
其实处理ajax的请求非常简单，直接看代码就行了： //如果用的是struts //HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse(); // 设置输出为文字流 response.setContentType("text/plain"); // 设置字符集 res
FineReport的公式编辑框的语法简介老A不折腾 finereport 公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多，单元格（以=开头的便被解析为公式），条件显示，数据字典，报表填报属性值定义，图表标题，轴定义，页眉页脚，甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方： 1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪，if(条件式子,值1,值2)，if可以嵌套，if(条件式子1，值1，if(条件式子2，值2，值3)
linux mysql 数据库乱码的解决办法墙头上一根草 linux mysql 数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置 lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下: [client] default-character-set=utf8 [mysqld] datadir=/var/lib/mysql socket=/va
我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想 aijuans Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件，方法是： ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext（ new String[]｛“bean-config1.xml”，“bean-config2.xml”，“bean-config3.xml”，“bean-config4.xml
mysql 基准测试之sysbench annan211 基准测试 mysql基准测试 MySQL测试 sysbench
1 执行如下命令，安装sysbench-0.5： tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz cd sysbench-0.5 chmod +x autogen.sh ./autogen.sh ./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
sql的复杂查询使用案列与技巧百合不是茶 oracle sql 函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表; ------------------- 自然连接查询查询 smith 的上司(两种方法) &
深入学习Thread类 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
一．线程的名字下面来看一下Thread类的name属性，它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中，有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。同时，Thr
JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型 bijian1013 java fastjson net.sf.json
在实际开发中，难免会碰到JSON串转换成Map的情况，下面来看看这方面的实例。另外，由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本，因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。一.fastjson实例 JsonUtil.java package com.study; impor
【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker：Spring自带RPC框架 bit1129 spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架，HttpInvoker同Burlap和Hessian一样，提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean，这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析 bit1129 Mahout
#!/bin/bash # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information re
nginx三种获取用户真实ip的方法 ronin47
随着nginx的迅速崛起，越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速，但是随之也遇到一个问题：nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>，如果是后端真实服务器是nginx，那么继续往下看。实例环境：用户IP 120.22.11.11
java-判断二叉树是不是平衡 bylijinnan java
参考了 http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/ 但是用java来实现有一个问题。由于Java无法像C那样“传递参数的地址，函数返回时能得到参数的值”，唯有新建一个辅助类：AuxClass import ljn.help.*; public class BalancedBTree {
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 诸葛不亮 PropertyUtils BeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 作为两个bean属性copy的工具类，他们被广泛使用，同时也很容易误用，给人造成困然；比如：昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时，没有考虑到会将null转换为0，而后面的业
[金融与信息安全]最简单的数据结构最安全 comsci 数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式，用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的，这样的情况会有什么问题呢？从信息安全的角度来看，如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份，如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击，那么
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区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。 vi概述引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要，能区分命令模式与末行模式即可。 vi区段删除步骤： 1. 在末行模式下使用:set nu显示行号非必须，随光标移动vi右下角也会显示行号，能够正确找到并记录删除开始行
清除tomcat缓存的方法总结 dashuaifu tomcat 缓存
用tomcat容器，大家可能会发现这样的问题，修改jsp文件后，但用IE打开依然是以前的Jsp的页面。出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。解决办法如下: 在jsp文件头加上 <meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
不要盲目的在项目中使用LESS CSS dcj3sjt126com Web less
　如果你还不知道LESS CSS是什么东西，可以看一下这篇文章，是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》　　不可否认，LESS CSS是个强大的工具，它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”，但它似乎给我一种错觉，就是为了功能而实现功能。　　比如它的引用功能 ? .rounded_corners{
[入门]更上一层楼 dcj3sjt126com PHP yii2
更上一层楼通篇阅读完整个“入门”部分，你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能，例如通过 HTML 表单从用户那获取数据，从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源：
Apache HttpClient使用详解 eksliang httpclient http协议
Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性（具体区别，日后我们再讨论），它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容，掌握HttpClient后，相信对于Http协议的了解会
zxing二维码扫描功能 gundumw100 android zxing
经常要用到二维码扫描功能现给出示例代码 import com.google.zxing.WriterException; import com.zxing.activity.CaptureActivity; import com.zxing.encoding.EncodingHandler; import android.app.Activity; import an
纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单 ini html Web html5 css hovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航在线体验效果：http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果： <!DOCTYPE html > <html > <head> <title>HoverTree
fastjson初始化对性能的影响 kane_xie fastjson 序列化
之前在项目中序列化是用thrift，性能一般，而且需要用编译器生成新的类，在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐，因此想转到json阵营。对比了jackson，gson等框架之后，决定用fastjson，为什么呢，因为看名字感觉很快。。。网上的说法： fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。
基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql mengqingyu DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml，有效的提高开发速度。 2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等 3.支持批量插入、批量更新、批量删除 <bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
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在erlang otp的开发中，如果调用第三方的应用，会有有些错误会不打印栈信息，因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息，所以对排查bug有很大的阻碍，这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数：erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。也可以用这个函数：erlang:get_s

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