- 当 LSTM 遇上 ARIMA!!
奋进小青
人工智能
大家好,我是小青ARIMA和LSTM是两种常用于时间序列预测的模型,各有优劣。ARIMA擅长捕捉线性关系,而LSTM擅长处理非线性和长时间依赖的关系。将ARIMA和LSTM融合,可以充分发挥它们各自的优势,构建更强大的时间序列预测模型。ARIMA算法ARIMA是一种经典的时间序列预测方法,适用于捕捉时间序列数据中的线性趋势和季节性模式。它通过整合自回归(AR)、差分(I)、移动平均(MA)三部分,
- 100.16 AI量化面试题:监督学习技术在量化金融中的应用方案
AI量金术师
金融资产组合模型进化论人工智能学习金融python机器学习
目录0.承前1.解题思路1.1应用场景维度1.2技术实现维度1.3实践应用维度2.市场预测模型2.1趋势预测2.2模型训练与评估3.风险评估模型3.1信用风险评估4.投资组合优化4.1资产配置模型5.回答话术0.承前本文通过通俗易懂的方式介绍监督学习在量化金融中的应用,包括市场预测、风险评估、投资组合优化等方面。如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构,可参考:0.金融资产组合模型
- 快速搭建GRU循环神经网络预测模型
智汇未来
rnn深度学习gru人工智能神经网络matlab算法
首先,我需要使用GRU神经网络进行预测。GRU是GatedRecurrentUnit的缩写,是一种常用的循环神经网络结构,适用于序列数据的预测任务。但是,我需要确保MATLAB支持GRU网络的创建和训练。让我想想,MATLAB的DeepLearningToolbox提供了设计和训练神经网络的功能,包括GRU层。等等,我需要确认一下如何在MATLAB中创建包含GRU层的网络。好的,那我就开始写代码吧
- N-Beats:一种用于时间序列预测的纯前馈神经网络模型
TIM老师
神经网络人工智能深度学习
介绍N-Beats(NeuralBasisExpansionAnalysisforInterpretableTimeSeriesForecasting)是一种基于纯前馈神经网络的时间序列预测模型,由BorisOreshkin等人在2019年提出。与传统的递归神经网络(如LSTM和GRU)不同,N-Beats通过堆叠多个简单的前馈块来生成预测,具有高度的可解释性和灵活性。工作原理模型架构N-Beat
- R语言机器学习与临床预测模型77--机器学习预测常用R语言包
武昌库里写JAVA
面试题汇总与解析springlog4jjava开发语言算法
R小盐准备介绍R语言机器学习与预测模型的学习笔记你想要的R语言学习资料都在这里,快来收藏关注【科研私家菜】01预测模型常用R包常见回归分析包:rpart包含有分类回归树的方法;earth包可以实现多元自适应样条回归;mgev包含广义加性模型回归;Rweka包中的MSP函数可用于回归。pls包中的plsr函数实现偏最小二乘和主成分回归。stats包中的ppr函数实现投影寻踪分析,同时包括线性回归的方
- 基于机器学习的PM2.5浓度预测模型
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
基于机器学习的PM2.5浓度预测模型1.背景介绍1.1PM2.5概述PM2.5是指环境空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,主要来源于燃煤、机动车尾气排放和工业生产等。PM2.5颗粒物由于体积小、质量轻,可长时间悬浮在空气中,易被人体吸入,对人体健康和生态环境造成严重危害。因此,准确预测PM2.5浓度对于制定环境治理政策和公众防护措施至关重要。1.2PM2.5预测的挑战PM2.5浓度的变化受多种
- Python 实现基于QRF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型
nantangyuxi
Pythonpython随机森林回归人工智能支持向量机神经网络开发语言
目录Python实现基于QTF随机森林分位数回归多变量时间序列区间预测模型...1项目背景介绍...1项目目标与意义...2项目挑战...2python复制代码#安装必要的库!prtiprtinttallnrmpypandatmatplotlrtibtcrtikrtit-leatn#导入所需模块rtimpottnrmpyatnprtimpottpandatatpdftomtkleatn.model
- 基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
机器学习深度学习cnnlstm神经网络gru回归算法
##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代,尤其是在自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别等任务中,深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系,因此深度学习中的循环神经网络(RNN)逐渐成为解决这一问题的重要工具。RNN能够处理序列数据,但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,长短期记忆网络(LS
- Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
transformer深度学习人工智能机器学习算法回归算法神经网络
###一、背景在自然语言处理(NLP)领域,传统的序列到序列(Seq2Seq)模型大多依赖于循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络。这些模型虽然在许多任务中取得了成功,但由于其计算效率低下以及长距离依赖关系处理的不足,导致模型训练时间漫长,并在处理较长文本时效果不佳。2017年,Vaswani等人提出的Transformer模型在《AttentionisAllYouNeed》一文中引起
- 随机森林(Random Forest)预测模型及其特征分析(Python和MATLAB实现)
追蜻蜓追累了
深度学习机器学习python随机森林大数据回归算法算法
##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代,数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据,传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下,机器学习方法开始广泛应用。随机森林(RandomForest)作为一种强大的集成学习方法,因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出,基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策
- MATLAB 实现基于MPA(海洋捕食者算法)进行时间序列预测模型的项目详细实例
nantangyuxi
MATLABmatlab算法人工智能回归cnn支持向量机大数据
目录MTFSTLTFSB实她基她MPTFS(海洋捕食者算法)进行时间序列预测模型她项目详细实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1项目挑战...2项目特点她创新...3项目应用领域...3项目效果预测图程序设计...4项目模型架构...5项目模型描述及代码示例...5项目模型算法流程图...6项目目录结构设计及各模块功能说明...7项目部署她应用...9项目扩展...11项目应该注意
- 决策树ID3算法
小波LFZZB
算法决策树机器学习数据挖掘sklearn
决策树决策树概念决策树,一种基于规则的机器学习方法,主要用于分类和回归,常用作机器学习中的预测模型。树形结构图,树中每个节点表示某个对象,每个分叉路径代表的某个可能的属性值,每个叶结点对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。它通过递归地划分数据空间并在每个分区内拟合一个简单的预测模型来工作。选择分区是为了在每个细分中最大化目标变量的同质性。决策树特点1.树形结构决策树由根节点、内部节点
- JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测
Matlab机器学习之心
算法matlabtransformer
✅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:水质预测对于环境保护和资源管理至关重要。本文提出了一种基于蜣螂算法(DungBeetleOptimizer,DBO)、DBO-Transformer和LSTM的多变量水质回归预测模型,旨在提高水质参数
- 深入解析:Python中的决策树与随机森林
小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ )
Pythonpython决策树随机森林Python
在这个数据驱动的时代,机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中,决策树和随机森林作为两种强大的算法,在分类和回归任务中表现尤为出色。本文将带领大家深入了解这两种算法在Python中的实现,从基础到实战,逐步揭开它们的神秘面纱。引言决策树是一种非常直观的预测模型,它通过一系列规则对数据进行分割,最终形成树状结构。而随机森林则是基于决策树的一种集成学习方法,通过构建多个决策树并取其
- 2025数学建模美赛C题【Models for Olympic Medal Tables】第一问
步入烟尘
2025数学建模美赛C题2025数学建模美赛数学建模奥运会历史奖牌
本文为个人解题笔记,仅供参考学习。本文C题的第一问。其他问题均在本专栏内,订阅一次,全部可见。文章目录问题1解题全流程解题完整过程:建立预测奥运会奖牌数的数学模型1.数据分析与清理1.1数据来源与结构1.2数据清理2.探索性数据分析(EDA)2.1国家奖牌分布趋势2.2奖牌与赛事数量的关系2.3主办国优势分析3.模型建立3.1奖牌数预测模型3.2奖牌首次获得预测模型3.3奖牌分布与赛事类型关联模型
- 2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)
FFMXjy
数学建模学习-传统算法机器学习深度学习系列课程数学建模美赛美国大学生数学建模
2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路开发奖牌数预测模型1.目标:建立一个模型来预测每个国家的奖牌数,特别是金牌和总奖牌数。步骤:2.使用提供的summerOly_athletes.csv和summerOly_medal_counts.csv数据。3.清理数据,处理缺失值和异常值。4.提取有用的特征,如国家、年份、项目、奖牌类型等。5.选择适当的机器学习算法,如线性回归、随机森林或梯度提升树。6
- 2025年数学建模美赛 时间序列预测模型详解 思路解析和代码 2025年美赛(MCM/ICM)
2025年数学建模美赛
2025年美赛MCM/ICM数学建模MCM2025年美赛2025年数学建模美赛ICM
(全部都是公开资料,不代写论文,请勿盲目订阅)2025年数学建模美赛期间,会发布思路和代码,赛前半价,赛前会发布往年美赛的经典案例,赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析,会根据赛题难度,选择合适的题目着重分析,没有代写论文服务,只会发布思路和代码,因为赛制要求,不会回复私信。内容可能达不到大家预期,请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员,会充分利用chatgpto
- 灰色预测模型_预测模型——灰色模型
weixin_39548740
灰色预测模型
网上有许多大佬写的灰色预测模型,写的非常的棒,但是我个人感觉,在公式部分,许多大佬在写最小二乘法得出a,b的值的时候并不是那么细致,所以我写这一篇灰色模型既是详细介绍公式的由来,同时也是为后续我要写的组合模型,如灰色模型与神经网络的结合,灰色模型与马尔可夫链式模型的结合做一个铺垫,希望对大家有帮助。1,灰色系统介绍灰色系统是由华中科技大学的邓聚龙教授于80年代初创立,该系统作为新兴的横断学科,在短
- 关于时间序列预测的一份介绍
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人工智能算法大数据
时间序列预测是一种基于过去数据点的分析方法,用于预测未来值。它广泛应用于经济学、金融、气象学、销售预测、库存管理等领域。在这篇文章中,我就将介绍有关时间序列预测有关的东西,具体将包含其有关的概念、预测过程以及相关模型简介。一、概念1.1预测模型所谓预测模型就是用基于历史数据预测未来值的各种数学和统计模型,它是时间序列预测的核心,选择合适的预测模型直接影响到预测结果的准确性。一般我们考虑根据频率与趋
- 均方误差(MSE)揭秘:预测模型的“真面目”
星际编程喵
Python探索之旅pythondjangoflask算法数学建模
前言在这个充满数据的世界里,我们需要各种方式来衡量一个模型的表现,尤其在回归问题中,均方误差(MSE)是我们非常常见的“好朋友”。它就像一位忠诚的侦探,默默为我们揭示预测值与实际值之间的真相。今天,让我们一起进入均方误差的世界,看看它是如何用简单却有效的方式,帮助我们准确评估模型的预测能力。简介均方误差(MSE,MeanSquaredError)是衡量预测值与实际值之间差异的常见指标。在回归问题中
- 数字化智能运维平台建设方案
公众号:优享智库
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数字化智能运维平台建设方案数字化智能运维平台建设方案项目背景与目标运维现状与挑战数字化转型需求项目目标与预期成果平台架构设计整体架构规划功能模块划分技术选型及原因数据采集与监控数据来源及接入方式实时监控与预警机制数据存储与管理策略智能化分析与优化故障诊断与预测模型性能评估及优化建议资源调度与容量规划平台安全保障措施身份认证与权限管理数据加密传输存储漏洞扫描及修复机制平台实施与运维支持实施步骤及时间
- 海浪波高预测(背景调研)
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#新星杯·14天创作挑战营·第7期#ps:图片由通义千问生成历史工作:针对更高细粒度、更高精度的波浪高度预测任务:MumtazAli等人提出了一种多元线性回归模型(MLR-CWLS),该模型利用协方差加权最小二乘法(CWLS)优化算法,借助历史波高、波周期、波向、海表面温度等多变量参数,实现对显著波高的准确预测;ShuntaoFan等人提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)的波高预测模型,用于快
- 2025美赛C题奥运奖牌榜模型(附代码+全保姆教程)Models for Olympic Medal Tables
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- 一分钟学会MATLAB-时间序列预测模型
koi&
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时间序列预测是使用过去的数据点来预测未来的数据点。MATLAB提供了强大的工具和函数库来建立和评估时间序列预测模型。以下是一个使用MATLAB进行时间序列预测的基本流程,包括数据准备、模型建立、模型评估和预测。时间序列预测实例代码1.数据准备首先,需要准备时间序列数据。这可以是从文件导入的数据,也可以是通过生成函数创建的数据。%示例:生成一个简单的正弦波数据作为时间序列t=0:0.01:10;%时
- 2024 年 MathorCup 数学应用挑战赛——大数据竞赛 赛道 B:电商品类货量预测及品类分仓规划 思路和代码 持续更新中
2025年数学建模美赛
数学建模2024年大数据第五届MathorCupB题
2024年所有数学建模类比赛的个人思路和代码都会发布到专栏内,会结合最新的chatgpt发布思路,开赛一天后恢复原价99,不代写论文,不回复私信.没有群,只需订阅一次目录问题分析与解决思路问题1:货量预测模型问题2:一品一仓分仓规划问题3:一品多仓分仓规划总结这类大数据竞赛的重点在于构建一个全面的预测和优化模型,通过数据处理、时间序列分析以及运筹优化来完成货量预测和分仓规划。下面是一个解决问题的整
- 2023美赛数学建模C题思路复盘,备战24美赛!
喜欢一个人_
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目录2024美赛数学建模各题思路模型代码:开赛后第一时间更新,更新见文末一、2023题目重述拟解决的问题我们的工作:二、模型和计算1.数据预处理2.报告数量区间预测模型3.猜词结果分布预测模型3.词汇难度分类模型2024美赛数学建模各题思路模型代码:开赛后第一时间更新,更新见文末一、2023题目重述Homer是棒球运动中的术语,是非正式的美式英语单词。令人惊讶的是,Homer(本垒打)在剑桥词典网
- 2025数学建模美赛——神经网络预测模型详解
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数学建模教程数学建模神经网络人工智能
2025数学建模美赛——神经网络预测模型详解一、神经网络预测模型基础1.1、神经网络概述神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型,它由大量的节点(或称为神经元)组成,这些节点通过连接权重相互连接。这种模型能够进行复杂的非线性数据处理,通过调整连接权重,可以从数据中学习到复杂的模式和关系。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据,隐藏层对数据进行处理,输出层则给出模型的
- R数据分析:多分类问题预测模型的ROC做法及解释
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有同学做了个多分类的预测模型,结局有三个类别,做的模型包括多分类逻辑回归、随机森林和决策树,多分类逻辑回归是用ROC曲线并报告AUC作为模型评估的,后面两种模型报告了混淆矩阵,审稿人就提出要统一模型评估指标。那么肯定是统一成ROC了,刚好借这个机会给大家讲讲ROC在多分类问题情形下的具体使用和做法。ROC曲线回顾ROC曲线(ReceiverOperatingCharacteristicCurve)
- 目标跟踪概念、多目标跟踪算法SORT和deep SORT原理
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目录目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念欧氏距离、马氏距离、余弦距离欧氏距离马氏距离余弦距离SORT算法原理SORT算法中的匈牙利匹配算法指派问题中的匈牙利算法预测模型(卡尔曼滤波器)数据关联(匈牙利匹配)目标丢失问题的处理SORT算法过程deepSORT算法原理状态估计轨迹处理分配问题的评价指标级联匹配深度表观描述子算法总结目标跟踪、单目标跟踪、多目标跟踪的概念目标跟踪分为静态背景下的目标跟踪
- 2025美赛数学建模-备战2025数学建模美赛——神经网络预测模型详解
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2025年美赛MCM/ICM数学建模算法2025年数学建模美赛2025年2025年美赛神经网络人工智能
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- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。