- MATLAB代码实现了季节优化算法(Seasonal Optimization Algorithm, SOA)来求解优化问题
go5463158465
matlab算法深度学习matlab算法开发语言
%%淘个代码%%%微信公众号搜索:淘个代码,获取更多代码%季节优化算法(SOA)clearall;clc;closeall%%ProblemStatementfunc_name='F8';ProblemParams.CostFuncName=func_name;[lowerbound,upperbound,dimension,fobj]=fun_info(ProblemParams.CostFun
- 【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
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
=================================================================================
自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc