- 【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=(
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出