- 【长时间序列预测】Autoformer 代码详解之[2]模型部件之时间序列分解
理心炼丹
时间序列预测以及异常检测时间序列预测
1.时间序列分解采用移动平均来平滑周期波动和强调长期趋势。输入长度L的时间序列:2.实验分析表2:利用MSE度量,在ETT数据集上进行分解的消融研究。其中Ours是本文提出的分解架构引入其他模型。Seq采用两个模型分别来预测预处理分解的seasonal和trend-cyclical部分。Promotion(提升)是和Origin比,预处理分解(Sep)和本文的分解架构(Ours)的MSE提升了多少
- 每日一词73| seasonal
63dc75fc5f8a
1.Highseasonandlowseasonmarkmanytouristdestinations,whichtendtohireagoodnumberofseasonalworkers.2.Peopleshouldthereforecontinuetoseekseasonalinfluenzavaccinationlikeanyotheryear.
- seasonal
松果_
seasonal:happening,expected,orneededduringaparticularseason季节性的搭配:seasonalrains/food/fruit/flower/hiring/worker/labor/rise/change/touristindustry/festivity/earning/flu例句:Thisareaischaracterizedbyseaso
- Day71 seasonal
荆棘海_Ph
1)翻译下面的句子:很多旅游目的地都有旺季和淡季,旺季往往会雇佣不少季节性工人。Therearehighseasonandlowseasonintouristdestination,andmanyseasonalworkerswillbehiredduringhighseason.2)结合自己的生活、学习、工作、兴趣等,想象在什么语境下会用到这个表达。先简要描述这个场景,再造句。例子:Thisre
- 【技术实现】如何通过seasonal_decompose库挖掘数据长期趋势,赋能业务决策?
曾哥数据分析
曾哥数据分析python开发语言
说明:代码基于Python,seasonal_decompose库。文献:time-series-decompositionTutorial。一、写在前面在上一篇指标下降如何分析?分享一种“因子评分法”,帮你快速定位原因文章中,我分享了一种基于细分和对比思维的分析小技巧,它是基于业务维度进行展开。除此之外,我们在工作中,常会选择时间维度,对数据进行分析,即时间序列分析。其范围涵盖多个方面:通过趋势
- 帮我讲解一下seasonal decompose这个函数
战神哥
seasonal_decompose是一个时间序列分解函数,可以将一个时间序列分解为趋势、季节性和残留三部分。其中,趋势部分表示序列中的长期变化趋势,季节性部分表示序列中的周期性变化,残留部分表示序列中的剩余部分。使用这个函数时,你需要提供一个时间序列数据,以及一个周期参数,函数会自动分析时间序列数据,并返回一个分解结果对象,其中包含趋势、季节性和残留三个部分。例如,你可以使用如下代码来调用sea
- 时间序列_seasonal_decompose使用移动平均线进行季节性分解
python机器学习建模
数据分析python时间序列timeseries
在公众号「python风控模型」里回复关键字:学习资料statsmodels.tsa.seasonal.seasonal_decompose使用移动平均线进行季节性分解=============================================================所谓分解就是将时序数据分离成不同的成分,分解有:长期趋势Trend、季节性seasonality和随机残差re
- python 时间序列分解案例——加法分解seasonal_decompose
数据分析小鹏友
python机器学习数据分析
文章目录一、模型简介1.1加法分解模型1.2乘法分解模型1.3分析步骤二、案例2.1背景&数据&python包2.2分析过程一、模型简介1.1加法分解模型加法分解模型适用于随着时间推移趋势和季节性变化不断累加,并且随机波动比较稳定的时间序列数据。该模型假设原始时间序列由三个组成部分相加而成:Yt+St+RtY_{t}+S_{t}+R_{t}Yt+St+Rt其中,YtY_{t}Yt:实际观测值TtT
- 时间序列分析 - 基础知识与分析场景(Time series analysis)
纪杨
在所有的可视化仪表板中,和时间相关的图表是最常见的。除了最基本的折线图外,我们还有很多方式来呈现和分析时间序列的数据。时间序列的模式(Timeseriespatterns)在开始探查分析前,我们需要先确定时间序列的模式。常见的模式有:趋势性(Trend):数据随时间变化的呈整体上升或下降的趋势。季节性(Seasonal):数据在每年的特定季度、月份、周、日的数据波动。周期性(Cyclic)数据存在
- Seasonal-ARIMA模型
CUPB-PANGBIN
python
Seasonal-ARIMA模型AutoregressiveIntegratedMovingAverages建立ARIMA模型的一般过程如下:1:模块导入,加载数据,并可视化时间序列数据2:平稳性检验3:序列平稳化4:白噪声检验5:时间序列定阶6:构建ARIMA模型及预测1:模块导入,加载数据,并可视化时间序列数据1.1:模块导入,加载数据#frommodel.arimaModelimport*#
- 《HTTP权威指南》2-URL
毛大黑
前言在一个城市中,所有的东西都有一个标准化的名字,以帮助人们寻找城市中的各种资源,如宁波火车站地铁站,在因特网这座大城市中,URL就是其标准化名称,它指向每一条电子信息,告诉你它们位于何处,以及如何与之交互。URL语法URL提供了一种定位因特网上任意资源的手段常见的URL我们在使用浏览器时,一般使用如下的URL:http://www.joes-hardware.com/seasonal/index
- statsmodels 笔记:自回归模型 AutoReg
UQI-LIUWJ
python库整理回归数据挖掘人工智能
理论部分“算法笔记:ARIMA_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客1基本用法classstatsmodels.tsa.ar_model.AutoReg(endog,lags,trend='c',seasonal=False,exog=None,hold_back=None,period=None,missing='none',*,deterministic=None)2参数说明endog一维序
- Python数据分析案例-分别使用时间序列ARIMA、SARIMAX模型与Auto ARIMA预测国内汽车月销量
吴下阿泽
数据分析python数据分析
1.前言模型:ARIMA模型(英语:AutoregressiveIntegratedMovingAveragemodel),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),是时间序列预测分析方法之一。而SARIMAX是在ARIMA的基础上加上季节(S,Seasonal)和外部因素(X,eXogenous)。也就是说以ARIMA基础加上周期性和季节性,适用于时间序列中带有
- statsmodels 笔记:seasonal_decompose 时间序列分解
UQI-LIUWJ
python库整理p2p网络协议网络
1使用方法statsmodels.tsa.seasonal.seasonal_decompose(x,model='additive',filt=None,period=None,two_sided=True,extrapolate_trend=0)使用滑动平均的方法进行时间序列分解注:这只是一个最为简单的分解方法通过首先通过对数据应用卷积滤波器估计趋势来获得结果。然后从序列中删除趋势,每个时期的
- ARIMA 算法解析,一个通俗的解释
juhanishen
综合机器学习
本系列是时序算法ARIMA的第一部分。ARIMA算法是时序算法的经典算法。网上有很多博客,笔者认为都比较数学化,不是那么让初学者一读就能懂得,换句话说,不是很通俗。本篇博客是基于英文博客来组织的,不是直接翻译,但代码,原始数据都来自这篇英文博客,所以说是翻译而来的。1.背景ARIMA算法的本质就是把数据中带有趋势的(trend)的,带有季节性的(seasonal)的,带有业务场景周期性(domai
- STL:A Seasonal-Trend Decomposition procedure Based on Loess
Aerio_不要坐井观天
STL要处理的问题:如何将复杂时间序列的周期和趋势分解出来?image.pngSTL的算法:框架:给定一个周期内包含的点数,首先将周期回归出来,然后再将原始序列和周期分量做一次减法,得到去周期的分量(包含余项噪声),最后对该分量利用平滑进行去噪,得到趋势分量。余项分量则是用原始序列-周期分量-趋势分量。学术版本:在实际设计算法的时候,为了追求精准、鲁棒,设计了多次循环的算法来计算得到更准确的周期分
- 时间序列趋势分解 seasonal_decompose
呆萌的代Ma
数据处理python
文章目录生成数据:乘法序列分解加法序列分解乘法序列=Trend*Seasonality*Error生成数据:importnumpyasnpimportpandasaspdfromstatsmodels.tsa.seasonalimportseasonal_decomposeimportmatplotlib.pyplotaspltdf=pd.DataFrame(np.random.randint(1
- 【时序列】时序列数据如何一步步分解成趋势(trend)季节性(seasonality)和误差(residual)- 详细理解python sm.tsa.seasonal_decompose
hongxu000
时序列预测机器学习的一些想法和笔记python开发语言后端机器学习ai
【时序列】时序列数据如何一步步分解成趋势(trend)季节性(seasonality)和误差(residual)-理解pythonsm.tsa.seasonal_decompose在做时序列分析的时候,好多教程都告诉你要把时序列分解成趋势,季节性,残差,然后画图看一下有没有趋势变化,有没有季节性。像这样:importstatsmodels.apiassmdecomposition=sm.tsa.s
- ts9_annot_arrow_hvplot PyViz interacti_bokeh_STL_seasonal_decomp_HodrickP_KPSS_F-stati_Box-Cox_Ljung
LIQING LIN
pythonbigdatapandas数据分析大数据
Sofar,wehavecoveredtechniquestoextractdatafromvarioussources.TiswascoveredinChapter2,ReadingTimeSeriesDatafromFiles,andChapter3,ReadingTimeSeriesDatafromDatabases.Chapter6,WorkingwithDateandTimeinPyth
- ts10_2Univariate TS模型_pAcf_bokeh_AIC_BIC_combine seasonal_decompose twinx ylabel_bold partial title
LIQING LIN
python开发语言
ts10_UnivariateTS模型_circlemarkpAcf_ETS_unpackproduct_darts_bokehbandinterval_ljungbox_AIC_BIC:ts10_UnivariateTS模型_circlemarkpAcf_ETS_unpackproduct_darts_bokehbandinterval_ljungbox_AIC_BIC_LIQINGLIN的博客
- mpf6_Time Series Data_quandl_更正kernel PCA_AIC_BIC_trend_log_return_seasonal_decompose_sARIMAx_ADFull
LIQING LIN
bigdata
Infinancialportfolios,thereturnsontheirconstituent(/kənˈstɪtʃuənt/组成的,构成的)assetsdependonanumberoffactors,suchasmacroeconomicandmicroeconomicalconditions,andvariousfinancialvariables.Asthenumberoffacto
- 【Python】Python时间序列预测 | 经典季节性分解
风度78
人工智能python机器学习算法深度学习
今天给大家分享一种方法,,时间序列预测之seasonal_decompose使用移动平均线对时间序列数据进行季节性分解,Python实现和原理介绍。这是我在学习时间序列异常检测时遇到的一个问题,通过收集资料并整理出一文,希望能对大家有所帮助!原理介绍季节性分解原理所谓分解就是将时序数据分离成不同的成分,分解有:长期趋势Trend、季节性Seasonality和随机残差Residuals。季节性分解
- 基于RBF网络的信任值预测算法matlab仿真实现
fpga和matlab
MATLABmatlab开发语言
·目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果一、理论基础测试的数据集有三种趋势型(trend),周期型(seasonal)还有混乱型的(noisydata)。三种类型要做训练集增加的测试(increasingtestingset),测试集增加的测试(increasingtestingset)和选择点测试(theoptionalpoint).其中得出预测信任值(见照片图表)。测试标准有4个:1.误方差
- python 时间序列分解 stl_时间序列分解算法:STL
weixin_39762478
python时间序列分解stl
1.详解STL(Seasonal-TrenddecompositionprocedurebasedonLoess)[1]为时序分解中一种常见的算法,基于LOESS将某时刻的数据\(Y_v\)分解为趋势分量(trendcomponent)、周期分量(seasonalcomponent)和余项(remaindercomponent):\[Y_v=T_v+S_v+R_v\quadv=1,\cdots,N
- python STL分解
总裁余(余登武)
算法笔记python
文章目录一、原理二、代码示例一、原理分解函数成三部分:趋势、周期、和剩余部分(一般指噪声,均值为0)分解就是将时序数据分离成不同的成分,分解有:长期趋势Trend、季节性seasonality和随机残差residuals返回包含三个部分trend(趋势部分),seasonal(季节性部分)和residual(残留部分)传入:一个序列,可以是时间序列输出:趋势、周期、和剩余部分三部分函数详解链接:详
- Seasonal Hybrid ESD笔记
Rorschach
概率统计算法异常检测
SeasonalHybridESD笔记SeasonalHybridESD笔记背景知识Studentst-distribution学生t-分布ExtremeStudentizedDeviateESDTestGeneralizedESDLOESSSTLSeasonalHybridESD背景知识Student’st-distribution学生t-分布用于根据小样本来估计呈正态分布且方差未知的总体的均值
- auto_sarima fourier分量
帅气的Ezio
机器学习/数据挖掘人工智能
前言auto_sarima使用非常简单,只需输入周期M即可;比如上一篇提到的kaggle商品预测比赛,每年的圣诞节(12月)会有一波大的销量上涨;此时可以设置周期m=12(即12个月一个周期);model=auto_arima(train,seasonal=True,m=12)问题:在我的场景,需要使用m=168为周期;由于m最后是作为幂次方进行运算的,所以计算会非常慢,而且效果也不好;解决使用f
- FEDformer 代码分析(2)
anzrs
人工智能深度学习python算法学习
首先总结一下FEDformer里面这些这些东西,mean的尺寸是:(1,96,7)seasonal_init的尺寸是:(1,144,7)trend_init的尺寸是:(1,144,7)zeros的尺寸是:(1,96,7)从上面的线可以看出来,和传统transformer不同的成分,也就是seasonal和trend之类的东西,他们都被输入进了decoder里面,而encoder里面的东西还是最原始
- statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA用户手册(中文)(statsmodels包)
comli_cn
python中常用的包
0.前言classstatsmodels.tsa.arima.model.ARIMA(endog,exog=None,order=0,0,0,seasonal_order=0,0,0,0,trend=None,enforce_stationarity=True,enforce_invertibility=True,concentrate_scale=False,trend_offset=1,dat
- Python时间序列预测——SARIMA季节性自回归综合移动平均
呆萌的代Ma
数据处理时间序列预测
简介季节性自回归综合移动平均(SARIMA)或季节性ARIMA是ARIMA的一个扩展,它明确支持具有季节性分量的单变量时间序列数据,它增加了三个新的超参数来指定序列季节性成分的自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA),以及季节性周期的附加参数。参数order=(p,d,q)属性的参数与ARIMA模型相同:p:趋势自回归顺序。d:趋势差顺序。q:趋势移动平均顺序。seasonal_order=(
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那