- 【转】【译】How to Handle Very Long Sequences with LSTM(LSTM RNN 超长序列处理)
开始奋斗的胖子
机器学习RNNLSTM序列深度学习
原文地址http://machinelearningmastery.com/handle-long-sequences-long-short-term-memory-recurrent-neural-networks/一个长的输入序列却只对应一个或者一小段输出就是我们经常说的序列标注和序列分类。主要包括下面一些例子:包含上千个词的文件情感分类(NLP)包含上千个时间状态的脑电痕迹分类(Medici
- 基于蜣螂算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合双向长短记忆神经网络实现温度预测DBO-CNN-biLSTM-Multihead-Attention附matlab代码
matlab科研助手
神经网络算法cnn
✅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物理应用机器学习内容介绍温度预测在气象学、农业、能源等领域具有重要的应用价值。随着大数据和人工智能技术的快速发
- lstm 输入数据维度_[mcj]pytorch中LSTM的输入输出解释||LSTM输入输出详解
萬重
lstm输入数据维度
最近想了解一些关于LSTM的相关知识,在进行代码测试的时候,有个地方一直比较疑惑,关于LSTM的输入和输出问题。一直不清楚在pytorch里面该如何定义LSTM的输入和输出。首先看个pytorch官方的例子:#首先导入LSTM需要的相关模块importtorchimporttorch.nnasnn#神经网络模块#数据向量维数10,隐藏元维度20,2个LSTM层串联(如果是1,可以省略,默认为1)r
- lstm 输入数据维度_keras中关于输入尺寸、LSTM的stateful问题
weixin_39856269
lstm输入数据维度
补充:return_sequence,return_state都是针对一个时间切片(步长)内的h和c状态,而stateful是针对不同的batch之间的。多层LSTM需要设置return_sequence=True,后面再设置return_sequence=False.最近在学习使用keras搭建LSTM的时候,遇到了一些不明白的地方。有些搞懂了,有些还没有搞懂。现在记下来,因为很快就会忘记!-_
- lstm 数据输入问题
AI算法网奇
python基础lstm人工智能
lstm我有20*6条数据,20个样本,每个样本6条历史数据,每条数据有5个值,我送给网络输入时应该是20*6*5还是6*20*5你的数据是:20个样本(batchsize=20)每个样本有6条历史数据(sequencelength=6)每条数据有5个值(inputsize=5)✅正确的输入形状是:(20,6,5)#即batch_size=20,seq_len=6,input_size=5前提是你
- 量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战
量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战关键词:量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要:本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带,用小学生都能听懂的语言解释复杂概念,再通过手把手的TensorFlow实战案例,教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发,揭示深度学习如何像"超级分析
- 视频讲解:ARIMA-LSTM注意力融合模型跨行业股价预测应用
全文链接:https://tecdat.cn/?p=42866原文出处:拓端数据部落公众号分析师:ChengchengLi在协助券商构建股价预测系统时,团队曾面临高频波动市场的建模困境。传统ARIMA模型对极端行情响应迟滞,单一LSTM模型则存在长期依赖难题。基于该项目实践,我们提出ARIMA-LSTM注意力融合框架,通过双轨协同机制实现预测精度突破。视频讲解:ARIMA-LSTM注意力融合模型跨
- LSTM 论文(Hochreiter & Schmidhuber, 1997)精读(三)
文章:SeppHochreiter,JürgenSchmidhuber;LongShort-TermMemory.NeuralComput1997;9(8):1735–1780.doi:https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735第2节PreviousWork(已有研究),这是论文对以往方法的一个评述,总结了已有递归神经网络在面对时间序列学习、尤其是长时依赖
- Python机器学习与深度学习:决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等
WangYan2022
机器学习/深度学习Python机器学习深度学习随机森林迁移学习
融合最新技术动态与实战经验,旨在系统提升以下能力:①掌握ChatGPT、DeepSeek等大语言模型在代码生成、模型调试、实验设计、论文撰写等方面的实际应用技巧②深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异,掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型,包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、时间卷积网络(TCN)、自编码器、生成对抗网络(GAN)、YOL
- Python实现基于POA-CNN-LSTM-Attention鹈鹕优化算法(POA)优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量回归预测的详细项目实例
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Python算法神经网络python人工智能深度学习目标检测机器学习
目录Python实她基她POA-CNN-LSTM-Attentikon鹈鹕优化算法(POA)优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行她变量回归预测她详细项目实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1提升她变量回归预测精度...2优化模型训练效率...2python复制ikmpoxtos#操作系统接口,用她环境管理和文件操作ikmpoxtqaxnikngs#警告管理模块,控制运行时警
- 【PyTorch】PyTorch中torch.nn模块的循环层
PyTorch深度学习总结第九章PyTorch中torch.nn模块的循环层文章目录PyTorch深度学习总结前言一、循环层1.简单循环层(RNN)2.长短期记忆网络(LSTM)3.门控循环单元(GRU)4.双向循环层二、循环层参数1.输入维度相关参数2.隐藏层相关参数3.其他参数三、函数总结前言上文介绍了PyTorch中介绍了池化和torch.nn模块中的池化层函数,本文将进一步介绍torch.
- Transformer模型架构深度讲解
Transformer是一种在自然语言处理(NLP)和深度学习中非常重要的模型架构。它首次由Vaswani等人于2017年提出,主要应用于序列到序列的任务(如机器翻译、文本生成、摘要生成等)。Transformer模型与传统的RNN(循环神经网络)和LSTM(长短时记忆网络)不同,它不依赖于时间步的顺序处理,而是完全基于“注意力机制”进行计算,这使得它在训练速度、并行化能力和长期依赖问题的处理上具
- 【零基础学AI】第27讲:注意力机制(Attention) - 机器翻译实战
1989
0基础学AI人工智能机器翻译自然语言处理pythontensorflow机器学习神经网络
本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理(第26讲)序列数据处理(第26讲)自然语言处理基础(第14讲)核心概念为
- RNN案例人名分类器(完整步骤)
AI扶我青云志
rnn人工智能深度学习nlplstmgru
今天给大家分享一个NLP(自然语言处理)中的一个小案例,本案例讲解了RNN、LSTM、GRU模型是如何使用并进行预测的,一、案例架构人名分类器的实现可分为以下五个步骤:第一步:导入必备的工具包第二步:对data文件中的数据进行处理,满足训练要求第三步:构建RNN模型(包括传统RNN,LSTM以及GRU)第四步:构建训练函数并进行训练五步第:构建评估函数并进行预测二、实现步骤1.导包#导入torch
- Teacher Forcing--------一种用于序列生成任务的训练技巧
AI扶我青云志
自然语言处理人工智能
好的,我们来详细介绍一下TeacherForcing,这是一种在训练序列生成模型(如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU、以及后来的Transformer)时常用的重要技术。核心概念目标:训练一个模型,使其能够根据给定的输入序列(如前一个词、图像编码、时间步数据等)预测下一个输出元素(如下一个词、下一个音符、下一个时间点的值等)。这在机器翻译、文本摘要、对话生成、语音合成
- 聚焦的伟力:注意力机制与Transformer的创世纪
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当LSTM和GRU凭借其精密的门控系统,成功驯服了时间的长河,让神经网络能够跨越数十甚至数百步记住关键信息,并在机器翻译、文本生成等领域大放异彩时,一个看似微小却影响深远的瓶颈逐渐浮出水面,尤其是在序列到序列(Seq2Seq)框架中。在标准的Seq2Seq模型(如用于神经机器翻译)里,编码器(通常是一个RNN如LSTM)需要将整个输入序列(如一个英语句子)的信息压缩成一个固定长度的上下文向量(Co
- 【极光优化算法+分解对比】VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测Matlab代码
matlab科研助手
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✅作者简介:热爱数据处理、建模、算法设计的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。内容介绍光伏发电作为一种清洁能源,其功率预测对于电网稳定运行和电力系统调度至关重要。然而,光伏功率具有高度的非线性和波动性,传统的预测方法难以准确捕捉其动态特性。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,为提高光伏功率预测精度提供了新的途径
- Pytorch框架下基于LSTM、GRU和TCN的心跳信号分类识别研究
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Pytorch框架下基于LSTM、GRU和TCN的心跳信号分类识别研究摘要本文主要介绍了心跳信号的基础知识,包括心跳信号的产生机制、特点分析以及采集与处理方法。文章详细阐述了PyTorch框架在心跳信号分类识别中的应用,包括LSTM、GRU和TCN等模型的原理及实现。通过设计合理的实验方案,对不同模型在心跳信号分类识别任务中的性能进行了对比分析,发现GRU模型在计算效率和性能之间取得了较好平衡,而
- 大模型在通讯网络中的系统性应用架构
Deepoch
网络
一、网络架构智能化重构1.1空天地一体化组网优化智能拓扑动态调整:大模型通过分析卫星轨道数据、地面基站负载及用户分布,实时优化天地一体化网络拓扑。例如,在用户密集区域(如城市中心)自动增强低轨卫星与地面基站的协同,通过联邦学习实现跨区域资源调度,降低跨空口传输时延至0.3ms以下。量子密钥分发增强:结合量子通信卫星星座,大模型动态生成抗量子攻击的密钥分发策略。在卫星间链路中,采用LSTM预测信道衰
- 长短期记忆(LSTM)网络模型
凌莫凡
lstm人工智能rnn深度学习神经网络
一、概述 长短期记忆(LongShort-TermMemory,LSTM)网络是一种特殊的循环神经网络(RNN),专门设计用于解决传统RNN在处理长序列数据时面临的梯度消失/爆炸问题,能够有效捕捉长距离依赖关系。其核心在于引入记忆细胞(CellState)和门控机制(GateMechanism),通过控制信息的流动来实现对长期信息的存储与遗忘。二、模型原理 LSTM由记忆细胞和三个门控单元(遗
- 长短期记忆网络(LSTM):让神经网络拥有 “持久记忆力” 的神奇魔法
在神经网络的奇妙世界里,有一种模型仿佛拥有了“魔法”,能够记住很久以前的信息,克服了传统循环神经网络(RNN)在处理长序列数据时的“健忘症”,它就是长短期记忆网络(LongShort-TermMemoryNetwork),简称LSTM。今天,就让我们一起走进LSTM的世界,揭开它神秘的面纱。一、从RNN的“健忘症”说起循环神经网络(RNN)是一种专门为处理序列数据而设计的神经网络,它通过隐藏层的循
- 利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别(基于PyTorch)
.30-06Springfield
rnnlstmgru分类人工智能pythonpytorch
文章目录一、程序结构1.1程序整体结构1.2各模块功能关系流程图二、数据预处理模块详解2.1定义字符集和语言类别2.2读取数据2.3人名转换为one-hot编码张量2.4自定义数据集类2.5数据加载器三、模型定义模块详解3.1RNN模型3.2LSTM模型3.3GRU模型四、模型训练与测试模块详解4.1测试模型基本功能4.2模型训练主函数五、结果可视化与对比模块详解六、模型预测模块详解七、案例结果分
- LSTM(Long Short-Term Memory)模型的深度解析
AI扶我青云志
lstmrnn深度学习
在6.28号我发了一个博客《RNN(循环神经网络)与LSTM(长短期记忆网络)输出的详细对比分析》,但是我并未详细讲解LSTM,LSTM是循环神经网络中的一个模型,然而通过这篇博客给大家深度解析一下LSTM,重点关注其内部结构和参数。LSTM是为了解决标准RNN在处理长序列时出现的梯度消失/爆炸问题而设计的一种特殊循环神经网络结构。它的核心在于引入了门控机制和细胞状态,使得网络能够有选择地记住或忘
- GRU与LSTM之间的联系和区别
AI扶我青云志
机器学习人工智能深度学习
前面我们谈到RNN与LSTM之间的关系,而GRU也是循环神经网络中的一种模型,那么它与LSTM有什么区别呢?接下来我来对GRU(GatedRecurrentUnit)模型进行一次深度解析,重点关注其内部结构、参数以及与LSTM的对比。GRU是LSTM的一种流行且高效的变体,由Cho等人在2014年提出,旨在解决与LSTM相同的长期依赖问题,但通过更简化的结构和更少的参数来实现。核心思想:简化LST
- KANN 是一个独立的轻量级 C 语言库,用于构建和训练中小型人工神经网络,例如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络(包括 LSTM 和 GRU)。它实现了基于图的逆模自动微分,并允许构建具有递归等
一、软件介绍文末提供程序和源码下载KANN是一个独立的轻量级C语言库,用于构建和训练中小型人工神经网络,例如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络(包括LSTM和GRU)。它实现了基于图的逆模自动微分,并允许构建具有递归、共享权重和多个输入/输出/成本的拓扑复杂神经网络。与TensorFlow等主流深度学习框架相比,KANN的可扩展性较低,但它的灵活性接近,代码库要小得多,并且仅依赖于标准C库。与
- AttnRNN:参数更少,却断档碾压LSTM/GRU的新RNN
wq舞s
人工智能python深度学习deeplearningai科技pytorch
研究者与发布者为:CSDNwq舞s,知乎wqwsgithubwqws突破性进展!新型注意力RNN(AttnRNN)在长序列任务中全面超越传统RNN模型在深度学习领域,循环神经网络(RNN)及其变体GRU和LSTM长期以来一直是处理序列数据的首选架构。然而,它们在长序列任务中始终存在信息遗忘和梯度消失等问题。今天,我很高兴地宣布一种全新的RNN架构——AttnRNN,它在多个长序列基准测试中全面超越
- 回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出
matlab科研社
神经网络回归matlab
✅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。内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体,擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系,而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法,能够有效地处理高维数据并防止过拟合。将两者结合的LSTM
- AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用
AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用关键词:LSTM、视频行为识别、深度学习、时序建模、计算机视觉、神经网络、动作识别摘要:本文将深入探讨LSTM(长短期记忆网络)在视频行为识别领域的应用。我们将从基础概念出发,逐步讲解LSTM如何解决视频时序建模的挑战,分析其核心算法原理,并通过实际代码示例展示LSTM在行为识别中的具体实现。文章还将探讨当前的应用场景、工具资源以及未来发展趋势,为读者提供
- 门控循环单元(GRU):LSTM 的轻量级高效 “记忆专家”
LNL13
grulstm机器学习
在探索完长短期记忆网络(LSTM)的神奇“记忆魔法”后,我们迎来了它的“近亲”——门控循环单元(GatedRecurrentUnit,简称GRU)。GRU就像是神经网络领域里的“精简版记忆大师”,它继承了LSTM处理长序列数据的优势,同时以更简洁的结构和更高的训练效率脱颖而出。今天,就让我们一同走进GRU的世界,看看它是如何在保留核心功能的同时实现“轻装上阵”的。一、GRU的诞生:简化与优化的智慧
- TVFEMD-CPO-TCN-BiLSTM多输入单输出模型
微光-沫年
matlab回归机器学习
47-TVFEMD-CPO-TCN-BiLSTM多输入单输出模型适合单变量,多变量时间序列预测模型(可改进,加入各种优化算法)时变滤波的经验模态分解TVFEMD时域卷积TCN双向长短期记忆网络BiLSTM时间序列预测模型另外以及有TCN-BILSTMTCN-LSTMTCN-BiLSTM-ATTENTION等!(此不包含在内,另算的!)Matlab代码!
- java工厂模式
3213213333332132
java抽象工厂
工厂模式有
1、工厂方法
2、抽象工厂方法。
下面我的实现是抽象工厂方法,
给所有具体的产品类定一个通用的接口。
package 工厂模式;
/**
* 航天飞行接口
*
* @Description
* @author FuJianyong
* 2015-7-14下午02:42:05
*/
public interface SpaceF
- nginx频率限制+python测试
ronin47
nginx 频率 python
部分内容参考:http://www.abc3210.com/2013/web_04/82.shtml
首先说一下遇到这个问题是因为网站被攻击,阿里云报警,想到要限制一下访问频率,而不是限制ip(限制ip的方案稍后给出)。nginx连接资源被吃空返回状态码是502,添加本方案限制后返回599,与正常状态码区别开。步骤如下:
- java线程和线程池的使用
dyy_gusi
ThreadPoolthreadRunnabletimer
java线程和线程池
一、创建多线程的方式
java多线程很常见,如何使用多线程,如何创建线程,java中有两种方式,第一种是让自己的类实现Runnable接口,第二种是让自己的类继承Thread类。其实Thread类自己也是实现了Runnable接口。具体使用实例如下:
1、通过实现Runnable接口方式 1 2
- Linux
171815164
linux
ubuntu kernel
http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.1.2-unstable/
安卓sdk代理
mirrors.neusoft.edu.cn 80
输入法和jdk
sudo apt-get install fcitx
su
- Tomcat JDBC Connection Pool
g21121
Connection
Tomcat7 抛弃了以往的DBCP 采用了新的Tomcat Jdbc Pool 作为数据库连接组件,事实上DBCP已经被Hibernate 所抛弃,因为他存在很多问题,诸如:更新缓慢,bug较多,编译问题,代码复杂等等。
Tomcat Jdbc P
- 敲代码的一点想法
永夜-极光
java随笔感想
入门学习java编程已经半年了,一路敲代码下来,现在也才1w+行代码量,也就菜鸟水准吧,但是在整个学习过程中,我一直在想,为什么很多培训老师,网上的文章都是要我们背一些代码?比如学习Arraylist的时候,教师就让我们先参考源代码写一遍,然
- jvm指令集
程序员是怎么炼成的
jvm 指令集
转自:http://blog.csdn.net/hudashi/article/details/7062675#comments
将值推送至栈顶时 const ldc push load指令
const系列
该系列命令主要负责把简单的数值类型送到栈顶。(从常量池或者局部变量push到栈顶时均使用)
0x02 &nbs
- Oracle字符集的查看查询和Oracle字符集的设置修改
aijuans
oracle
本文主要讨论以下几个部分:如何查看查询oracle字符集、 修改设置字符集以及常见的oracle utf8字符集和oracle exp 字符集问题。
一、什么是Oracle字符集
Oracle字符集是一个字节数据的解释的符号集合,有大小之分,有相互的包容关系。ORACLE 支持国家语言的体系结构允许你使用本地化语言来存储,处理,检索数据。它使数据库工具,错误消息,排序次序,日期,时间,货
- png在Ie6下透明度处理方法
antonyup_2006
css浏览器FirebugIE
由于之前到深圳现场支撑上线,当时为了解决个控件下载,我机器上的IE8老报个错,不得以把ie8卸载掉,换个Ie6,问题解决了,今天出差回来,用ie6登入另一个正在开发的系统,遇到了Png图片的问题,当然升级到ie8(ie8自带的开发人员工具调试前端页面JS之类的还是比较方便的,和FireBug一样,呵呵),这个问题就解决了,但稍微做了下这个问题的处理。
我们知道PNG是图像文件存储格式,查询资
- 表查询常用命令高级查询方法(二)
百合不是茶
oracle分页查询分组查询联合查询
----------------------------------------------------分组查询 group by having --平均工资和最高工资 select avg(sal)平均工资,max(sal) from emp ; --每个部门的平均工资和最高工资
- uploadify3.1版本参数使用详解
bijian1013
JavaScriptuploadify3.1
使用:
绑定的界面元素<input id='gallery'type='file'/>$("#gallery").uploadify({设置参数,参数如下});
设置的属性:
id: jQuery(this).attr('id'),//绑定的input的ID
langFile: 'http://ww
- 精通Oracle10编程SQL(17)使用ORACLE系统包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用ORACLE系统包
*/
--1.DBMS_OUTPUT
--ENABLE:用于激活过程PUT,PUT_LINE,NEW_LINE,GET_LINE和GET_LINES的调用
--语法:DBMS_OUTPUT.enable(buffer_size in integer default 20000);
--DISABLE:用于禁止对过程PUT,PUT_LINE,NEW
- 【JVM一】JVM垃圾回收日志
bit1129
垃圾回收
将JVM垃圾回收的日志记录下来,对于分析垃圾回收的运行状态,进而调整内存分配(年轻代,老年代,永久代的内存分配)等是很有意义的。JVM与垃圾回收日志相关的参数包括:
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCDateStamps
-Xloggc
-XX:+PrintGC
通
- Toast使用
白糖_
toast
Android中的Toast是一种简易的消息提示框,toast提示框不能被用户点击,toast会根据用户设置的显示时间后自动消失。
创建Toast
两个方法创建Toast
makeText(Context context, int resId, int duration)
参数:context是toast显示在
- angular.identity
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.identiy 描述: 返回它第一参数的函数. 此函数多用于函数是编程. 使用方法: angular.identity(value); 参数详解: Param Type Details value
*
to be returned. 返回值: 传入的value 实例代码:
<!DOCTYPE HTML>
- java-两整数相除,求循环节
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class CircleDigitsInDivision {
/**
* 题目:求循环节,若整除则返回NULL,否则返回char*指向循环节。先写思路。函数原型:char*get_circle_digits(unsigned k,unsigned j)
- Java 日期 周 年
Chen.H
javaC++cC#
/**
* java日期操作(月末、周末等的日期操作)
*
* @author
*
*/
public class DateUtil {
/** */
/**
* 取得某天相加(减)後的那一天
*
* @param date
* @param num
*
- [高考与专业]欢迎广大高中毕业生加入自动控制与计算机应用专业
comsci
计算机
不知道现在的高校还设置这个宽口径专业没有,自动控制与计算机应用专业,我就是这个专业毕业的,这个专业的课程非常多,既要学习自动控制方面的课程,也要学习计算机专业的课程,对数学也要求比较高.....如果有这个专业,欢迎大家报考...毕业出来之后,就业的途径非常广.....
以后
- 分层查询(Hierarchical Queries)
daizj
oracle递归查询层次查询
Hierarchical Queries
If a table contains hierarchical data, then you can select rows in a hierarchical order using the hierarchical query clause:
hierarchical_query_clause::=
start with condi
- 数据迁移
daysinsun
数据迁移
最近公司在重构一个医疗系统,原来的系统是两个.Net系统,现需要重构到java中。数据库分别为SQL Server和Mysql,现需要将数据库统一为Hana数据库,发现了几个问题,但最后通过努力都解决了。
1、原本通过Hana的数据迁移工具把数据是可以迁移过去的,在MySQl里面的字段为TEXT类型的到Hana里面就存储不了了,最后不得不更改为clob。
2、在数据插入的时候有些字段特别长
- C语言学习二进制的表示示例
dcj3sjt126com
cbasic
进制的表示示例
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 0x32C;
printf("i = %d\n", i);
/*
printf的用法
%d表示以十进制输出
%x或%X表示以十六进制的输出
%o表示以八进制输出
*/
return 0;
}
- NsTimer 和 UITableViewCell 之间的控制
dcj3sjt126com
ios
情况是这样的:
一个UITableView, 每个Cell的内容是我自定义的 viewA viewA上面有很多的动画, 我需要添加NSTimer来做动画, 由于TableView的复用机制, 我添加的动画会不断开启, 没有停止, 动画会执行越来越多.
解决办法:
在配置cell的时候开始动画, 然后在cell结束显示的时候停止动画
查找cell结束显示的代理
- MySql中case when then 的使用
fanxiaolong
casewhenthenend
select "主键", "项目编号", "项目名称","项目创建时间", "项目状态","部门名称","创建人"
union
(select
pp.id as "主键",
pp.project_number as &
- Ehcache(01)——简介、基本操作
234390216
cacheehcache简介CacheManagercrud
Ehcache简介
目录
1 CacheManager
1.1 构造方法构建
1.2 静态方法构建
2 Cache
2.1&
- 最容易懂的javascript闭包学习入门
jackyrong
JavaScript
http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/08/learning_javascript_closures.html
闭包(closure)是Javascript语言的一个难点,也是它的特色,很多高级应用都要依靠闭包实现。
下面就是我的学习笔记,对于Javascript初学者应该是很有用的。
一、变量的作用域
要理解闭包,首先必须理解Javascript特殊
- 提升网站转化率的四步优化方案
php教程分享
数据结构PHP数据挖掘Google活动
网站开发完成后,我们在进行网站优化最关键的问题就是如何提高整体的转化率,这也是营销策略里最最重要的方面之一,并且也是网站综合运营实例的结果。文中分享了四大优化策略:调查、研究、优化、评估,这四大策略可以很好地帮助用户设计出高效的优化方案。
PHP开发的网站优化一个网站最关键和棘手的是,如何提高整体的转化率,这是任何营销策略里最重要的方面之一,而提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。今天,我就分
- web开发里什么是HTML5的WebSocket?
naruto1990
Webhtml5浏览器socket
当前火起来的HTML5语言里面,很多学者们都还没有完全了解这语言的效果情况,我最喜欢的Web开发技术就是正迅速变得流行的 WebSocket API。WebSocket 提供了一个受欢迎的技术,以替代我们过去几年一直在用的Ajax技术。这个新的API提供了一个方法,从客户端使用简单的语法有效地推动消息到服务器。让我们看一看6个HTML5教程介绍里 的 WebSocket API:它可用于客户端、服
- Socket初步编程——简单实现群聊
Everyday都不同
socket网络编程初步认识
初次接触到socket网络编程,也参考了网络上众前辈的文章。尝试自己也写了一下,记录下过程吧:
服务端:(接收客户端消息并把它们打印出来)
public class SocketServer {
private List<Socket> socketList = new ArrayList<Socket>();
public s
- 面试:Hashtable与HashMap的区别(结合线程)
toknowme
昨天去了某钱公司面试,面试过程中被问道
Hashtable与HashMap的区别?当时就是回答了一点,Hashtable是线程安全的,HashMap是线程不安全的,说白了,就是Hashtable是的同步的,HashMap不是同步的,需要额外的处理一下。
今天就动手写了一个例子,直接看代码吧
package com.learn.lesson001;
import java
- MVC设计模式的总结
xp9802
设计模式mvc框架IOC
随着Web应用的商业逻辑包含逐渐复杂的公式分析计算、决策支持等,使客户机越
来越不堪重负,因此将系统的商业分离出来。单独形成一部分,这样三层结构产生了。
其中‘层’是逻辑上的划分。
三层体系结构是将整个系统划分为如图2.1所示的结构[3]
(1)表现层(Presentation layer):包含表示代码、用户交互GUI、数据验证。
该层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用户