留个悬念
留个悬念

灰色预测模型

灰色预测

  • 概念
  • GM(1,1)模型
    • 定义
    • 模型推导
    • 发展系数与预测情形的研究
      • GM(1,1)的适用情况
      • GM(1,1)模型的评价
  • 模型改善

概念

灰色预测针对已知信息又含有不确定的系统进行预测。通过已有数据序列，建立相应的微分方程，从而预测事物未来发展趋势情况。

GM(1,1)模型

定义

GM（1，1）是使用原始的离散非负数据列，通过一次累加生成削弱随机性的较有规律的新的离散数据列，然后通过建立微分方程模型，得到在离散点处的解经过累减生成数据的近似估计值，从而预测原始数据的后续发展。

模型推导

1.设 x 0 = (

你可能感兴趣的:(数学模型,数学建模)

  • 数据结构——六度空间理论验证 FineFINE01 数据结构数据结构图论
    一、实验项目要求1.输入格式:多组数据输入，每组数据m+1行，第一行有两个数字，n和m，代表着n个人和m组朋友的关系，n个人的编号为1到n，第二行到第m+1行每行包括两个数字a和b，代表着两个人互相认识。输出格式:对每个结点输出与该结点距离不超过6的结点数占结点总数的百分比，精确到小数点后2位。每个结节点输出一行，格式为“结点编号:百分比%”。二、理论分析六度空间理论的数学模型属于图结构，我们把六
  • 数据机构 C语言实现队列（含代码详解 易懂） 码上好玩
    /*数学模型参照《大话数据结构》队列部分!!!取余运算实现队列循环!!!*/#include#include#include#include#defineOK1#defineERROR0#defineTURE1#defineFALSE0#defineMAXSIZE20/*队列最大的成员个数即数组的长度*/typedefintStatus;typedefintQElemType;/*循环队列的顺序存
  • 【混沌理论】介绍 HP-Succinum 数学建模
    目录1.混沌理论的核心概念2.混沌理论的数学模型和工具3.混沌理论的应用4.混沌理论的意义5.三种吸引子介绍5.1点吸引子（PointAttractor）5.2周期吸引子（PeriodicAttractor）5.3奇异吸引子（StrangeAttractor）5.4吸引子的意义混沌理论（ChaosTheory）是一门研究动态系统中复杂、非线性行为的数学理论，尤其关注看似随机的现象中潜在的秩序。混沌
  • BP神经网络计算过程：从数学原理到实践优化 Acd_713 BP神经网络神经网络人工智能深度学习
    引言：神经网络的时代意义与BP算法地位在深度学习重构人工智能边界的今天（Goodfellowetal.,2016），误差反向传播（Backpropagation，BP）算法作为神经网络训练的基石，其数学优雅性和工程实用性完美统一。本文将深入剖析BP神经网络的计算本质，揭示其如何在非线性空间中构建认知通道。第1章神经网络拓扑结构的数学建模1.1生物神经元到M-P模型的抽象跃迁McCulloch-Pi
  • 高效避障算法 USV-ObstacleAvoidanceAlgorithm：引领无人船智能航行的新篇章 柏赢安Simona
    高效避障算法USV-ObstacleAvoidanceAlgorithm：引领无人船智能航行的新篇章去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/该项目专注于开发一种先进的避障算法，用于无人驾驶水面船只（USV）的导航系统，旨在提升USV在复杂环境下的自主行驶能力。通过运用创新的数学模型和优化策略，该算法实现了高效、精确的障碍物规避，为无人船的广泛应用打开新的可能。技术分析USV
  • 杰里米格兰瑟姆的资产定价理论 AI大模型应用之禅 DeepSeeklinux服务器运维ai
    杰里米格兰瑟姆的资产定价理论关键词：资产定价理论、资本资产定价模型、套利定价理论、行为金融、数学模型摘要：杰里米格兰瑟姆的资产定价理论是现代金融领域的重要理论基础。本文将从资产定价理论的起源与发展、资本资产定价模型（CAPM）、套利定价理论（APT）、行为金融与资产定价等方面展开深入探讨，旨在全面解析格兰瑟姆的理论贡献和实际应用。目录大纲设计在撰写关于《杰里米格兰瑟姆的资产定价理论》的技术博客之前
  • 嵌入式学习笔记-卡尔曼滤波,PID,MicroPython tt555555555555 面经嵌入式学习笔记学习笔记嵌入式
    文章目录卡尔曼滤波卡尔曼滤波的核心思想卡尔曼滤波的数学模型1.状态转移模型（预测系统状态）2.观测模型（预测测量值）卡尔曼滤波的五个关键步骤1.预测状态2.预测误差协方差3.计算卡尔曼增益4.更新状态5.更新误差协方差卡尔曼滤波算法步骤总结代码实现（Python示例）PID调节总结MicroPython示例代码：控制LED灯并连接WiFi1.硬件准备2.连接方式3.示例代码代码说明开发环境搭建今天
  • 【数学建模】基于matlab模拟无人车泊车问题仿真 matlab科研助手 数学建模matlab开发语言
    ✅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无人驾驶汽车技术近年来取得了飞速发展，其中自动泊车功能是关键技术之一。本文将重点讨论无
  • 精通Simulink第一课：在Simulink中基于水箱水位控制的三参数PID整定 Qing_er爱吃山竹 simulinkmatlab自动化
    在Simulink中基于水箱水位控制的三参数PID整定主要包括以下几个步骤：建立水箱水位模型：首先，需要建立一个反映水箱水位变化的数学模型。这个模型应该能够描述水箱水位（输出变量）如何响应进水量变化（输入变量）。在Simulink中，你可以使用连续时间积分器（Integrator）和增益（Gain）等基本组件来构建这个模型。设计PID控制器：PID控制器由比例（P）、积分（I）和微分（D）三个部分
  • 数学建模：MATLAB极限学习机解决回归问题 DesolateGIS 数学建模数学建模matlab开发语言
    一、简述极限学习机是一种用于训练单隐层前馈神经网络的算法，由输入层、隐藏层、输出层组成。基本原理：输入层接受传入的样本数据。在训练过程中随机生成从输入层到隐藏层的所有连接权重以及每个隐藏层神经元的偏置值，这些参数在整个训练过程中不会被修改。前向传播：输入数据通过已设定的权重和偏置传递给隐藏层，经过激活函数处理后产生隐藏层的输出。在得到隐藏层输出后，需找到从隐藏层到输出层的最佳权重。隐藏层到输出层的
  • 如何利用serverless架构降低运维成本 AI天才研究院 ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
    《如何利用serverless架构降低运维成本》关键词：Serverless架构、运维成本、FaaS、BaaS、成本模型、性能优化、项目实战摘要：Serverless架构正日益成为企业降低运维成本、提高开发效率的重要手段。本文将从Serverless架构的概述、核心概念详解、技术细节解析、数学模型应用以及实战应用等方面，全面探讨如何利用Serverless架构降低运维成本，为企业数字化转型升级提供
  • 量化投资策略的生命周期：从设计到淘汰 云策量化 量化投资自动化交易程序化炒股量化炒股miniQMT量化交易QMT量化投资deepseek
    推荐阅读：《程序化炒股：如何申请官方交易接口权限？散户可以申请吗？》量化投资策略的生命周期：从设计到淘汰量化投资，这个听起来既神秘又充满科技感的领域，其实离我们并不遥远。它就像是金融市场中的“算法猎人”，通过数学模型和计算机程序来寻找投资机会。那么，一个量化投资策略是如何从无到有，再到最终被淘汰的呢？让我们一起探索这个策略的生命周期。1.策略的诞生：设计阶段1.1灵感的火花量化投资策略的诞生往往始
  • MATLAB基础应用精讲-【数模应用】主成分(pca)分析（附python代码实现） 林聪木 matlab人工智能大数据
    目录前言知识储备降维概述算法原理什么是PCAPCA降维过程PCA算法数学步骤选择主成分个数（即k的值）sklearn中参数的解释数学模型协方差协方差矩阵编辑编辑原理推导编辑编辑编辑编辑实际操作主成分分析的计算方法方法1.协方差+特征值分解方法2：奇异值分解对比不同方法计算效率物理意义算法步骤SPSSAU主成分(pca)分析说明1、信息浓缩2、权重计算3、综合得分【综合竞争力】疑难解惑成分得分后用于
  • Datawhale 数学建模导论国赛B学习笔记 瓜瓜蛋 数学建模学习笔记
    贪心算法贪心算法(Greedyalgorithm)（贪婪算法）基本思想：多机调度问题是一个多项式复杂程度的非确定性问题(Non-deterministicPolynomial)，具有一定的复杂程度，当前没有有效的解决方法。相较于其它算法，贪心算法求解不从整体最优上加以考虑,。而是寻求某种意义上的局部最优解，从而做出当下最好的选择。因此，在求解并行机调度问题上，贪心算法容易获得近似最优解的答案，更有
  • 建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2 阿克兔 人工智能toto学习人工智能深度学习神经网络
    1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络，被模仿出了简化的人工神经网络（ANN,artificialneuralnetwork）。ANN结构为：输入层、隐藏层、输出层人工神经元：基于生物神经元的数学模型ANN过程：输入---加权求和---激活函数激活函数：类似生物神经元的阈值，达到阈值输出信号（‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数）2、深度学
  • 数学建模（6）——预测类模型目录 Ice-cream-AI 数学建模
    预测模型是一类通过分析和建模历史数据来预测未来结果的算法或模型。这些模型广泛应用于各种领域，包括金融、医疗、市场营销、气象、制造业等。以下是一些常见的预测模型：1.回归模型线性回归（LinearRegression）：用于预测连续变量，通过拟合一个线性方程来最小化预测值和实际值之间的误差。多元线性回归（MultipleLinearRegression）：扩展线性回归模型，使用多个特征进行预测。岭回
  • 大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练 7B 大语言模型 自动化训练框架 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
    大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架关键词：大语言模型、7B模型、自动化训练、深度学习、神经网络、自然语言处理、分布式计算文章目录大语言模型原理与工程实践：手把手教你训练7B大语言模型自动化训练框架1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4
  • 数据库必知必会系列：数据库分片与分布式事务 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
    文章目录1.背景介绍分库分表分片集群分布式事务数据迁移2.核心概念与联系主从复制活动复制CAP原则BASE理论3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解分库分表水平分表垂直分库分片集群垂直拆分水平切分垂直切分水平拆分根据主键范围根据业务字段划分分布式事务两阶段提交协议三阶段提交协议可靠消息最终一致性ACID四要素4.具体代码实例和详细解释说明MyCat配置文件server.xml文件s
  • 智能路径规划：从数学建模到算法优化的理论与实践 木子算法 人工智能数学建模数学建模算法人工智能
    智能路径规划：从数学建模到算法优化的理论与实践一、引言在机器人学、自动驾驶、物流调度等领域，路径规划是实现自主导航的核心技术。从经典的Dijkstra算法到前沿的强化学习方法，路径规划技术的发展始终依赖于数学建模与算法优化的深度结合。本文将系统构建路径规划的理论框架，通过数学公式推导核心算法原理，并结合MATLAB代码实现完整的技术闭环。二、路径规划的数学基础（一）状态空间建模路径规划的本质是在状
  • 量化交易如何利用算法模型进行股票筛选？其选股策略包含哪些方面？ 量化问财 量化投资程序化炒股券商API算法人工智能python
    前言量化交易是一种基于数学模型、统计分析和计算机算法的交易方式，通过系统化的方法筛选股票并进行投资决策。与传统交易依赖主观判断不同，量化交易强调数据驱动和模型优化，能够更高效地捕捉市场机会并控制风险。以下是量化交易通过算法模型选择股票的核心逻辑和方法。一、量化交易选股的核心逻辑量化交易选股的核心在于通过数学模型和算法，从海量数据中挖掘出具有潜在收益的股票。其逻辑主要基于以下几个方面：数据驱动的决策
  • 【第三天】零基础学习量化基础代码分析-持续更新 Long_poem 学习
    提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录记录量化基础代码总览引言基本概念量化投资伪代码示例：量化投资模型框架总结每日-往期回看第一天零基础学量化基础知识点总览-持续更新第二天零基础学习量化基础代码总览-持续更新第三天零基础学习量化基础代码分析-持续更新记录量化基础代码总览引言量化投资是一种基于数学模型和计算机算法来制定投资策略的方法。通过分析历史数据，发现市场规律，
  • JS宏进阶：浅谈曲线回归 jackispy JS宏进阶回归数据挖掘人工智能javascript
    曲线回归是一种统计学方法，用于研究两个或多个变量之间的非线性关系，并找到最能拟合数据点的曲线函数形式。与线性回归不同，曲线回归适用于描述那些不是直线性的变量关系。通过曲线回归，可以建立变量之间的非线性数学模型，用于预测和解释各种实际现象。一、基本概念定义：曲线回归是指对于非线性关系的变量进行回归分析的方法。曲线回归方程一般是以自变量的多项式或其他非线性函数形式表达因变量。目的：曲线回归的主要目的是
  • “华为杯“第十四届中国研究生数学建模竞赛-A题：无人机在抢险救灾中的优化运用(续) 格图素书 大数据竞赛赛题解析数学建模华为无人机
    目录5.问题二生命迹象探测5.1问题分析6.问题三灾区通信中继6.1问题分析6.2问题求解7.问题四无人机对地的数据传输7.1问题分析7.2问题求解8.模型的评价8.1模型的优点8.2模型的缺点9.参考文献10.附录本文篇幅较长，分为上下两篇，上篇详见无人机在抢险救灾中的优化运用5.问题二生命迹象探测5.1
  • 【matlab数学建模项目】matlab实现HSV空间的森林火灾监测系统——森林火灾监测系统 阿里matlab建模师 matlab精品科研项目数学建模matlab开发语言科研项目算法美赛全国大学生数学建模竞赛
    MATLAB实现HSV空间森林火灾监测系统1、项目下载：本项目完整讲解和全套实现源码见下资源，有需要的朋友可以点击进行下载说明文档（点击下载）全套源码+学术论文基于MATLAB的HSV空间森林火灾监测系统的技术实现与应用-机器学习-HSV色彩空间-图像处理-森林火灾监测-matlab更多阿里matlab精品数学建模项目可点击下方文字链接直达查看：matlab精品数学建模项目合集（算法+源码+论文）
  • 蚁群算法（Ant Colony Optimization, ACO） QRSN 运筹优化算法python人工智能
    蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO）目录算法起源核心思想数学模型算法流程参数调优改进变体应用场景优缺点分析代码框架最新研究一、算法起源1.1生物学基础蚂蚁觅食行为：自然界蚂蚁通过释放**信息素（Pheromone）**标记路径，较短路径因信息素累积更快，吸引更多蚂蚁选择，形成正反馈。自组织特性：单个蚂蚁行为简单，群体涌现出智能协作能力。1.2提出与发展1992年：Marc
  • 【2024国赛A题】A题“板凳龙” 闹元宵思路+代码+论文 Matlab领域 数学建模matlab2024国赛A题
    订阅本专栏，认真钻研，保省级及以上奖项！若无获奖，本博主免费提供任意两份本博客初级版专栏代码！欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：精通Matlab各领域，且各项目代码较全，可供指导交流。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。⛄一、思路与参考代码点击下方，即可订阅专栏2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛（国赛）1：订阅此专栏，即可见解题思路+参考代码+参考论文+一次付费+持续更新！2：订阅此专栏，即可获得
  • 2011年国赛高教杯数学建模A题城市表层土壤重金属污染分析解题全过程文档及程序 数模竞赛Paid answer 笔记国赛高教杯数学建模数学建模全国大学生数学建模竞赛高教杯
    2011年国赛高教杯数学建模A题城市表层土壤重金属污染分析  随着城市经济的快速发展和城市人口的不断增加，人类活动对城市环境质量的影响日显突出。对城市土壤地质环境异常的查证，以及如何应用查证获得的海量数据资料开展城市环境质量评价，研究人类活动影响下城市地质环境的演变模式，日益成为人们关注的焦点。  按照功能划分，城区一般可分为生活区、工业区、山区、主干道路区及公园绿地区等，分别记为1类区、2类区、
  • 格雷厄姆的价格与价值区分：市场先生的教训 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek大数据人工智能物联网ai
    格雷厄姆的价格与价值区分：市场先生的教训关键词：格雷厄姆，价格与价值，市场先生，价值投资，内在价值，安全边际，投资策略摘要：本文深入探讨了格雷厄姆的价值投资理论，重点分析了价格与价值的区分方法，结合市场先生的比喻，揭示了市场波动与投资者心理的关系。通过数学模型、算法原理和系统设计，本文详细讲解了如何在实际投资中应用格雷厄姆的理论，并提供了实战案例和最佳实践建议。第一部分：引言第1章：引言1.1本书
  • SelfConsistency CoT：提高AI推理能力 SuperAGI2025 DeepSeek人工智能ai
    Self-ConsistencyCoT：提高AI推理能力关键词：Self-ConsistencyCoT,AI推理能力,概念图,算法原理,数学模型,系统设计,项目实战摘要：本文深入探讨了如何通过Self-ConsistencyCoT（Self-ConsistencyConceptualGraph，简称Self-ConsistencyCoT）这一创新方法来提升AI的推理能力。文章从背景与概念入手，详细
  • 基于动态规划与0-1整数规划模型的多阶段生产决策问题研究 NovakG_ 数据挖掘动态规划数学建模算法
    摘要随着市场竞争的日益激烈，企业将以产品质量作为其发展战略重心，以适应激烈的市场竞争与不断变化的用户需求。本文针对某畅销电子产品生产过程中的决策问题，应用统计学中单边检验、二项分布与正态分布的方法，以最小化产品生产成本为目标，建立了动态规划与0-1整数规划模型。通过数学建模与模拟，为企业的生产提供了科学有效的生产决策依据，降低生产成本并优化资源配置。针对问题一，主要解决两个问题：一是需要设计一个最
  • LeetCode[位运算] - #137 Single Number II Cwind javaAlgorithmLeetCode题解位运算
    原题链接：#137 Single Number II  要求： 给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。找出这个元素 注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间   难度：中等   分析： 与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
  • 《JavaScript语言精粹》笔记 aijuans JavaScript
    0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。 1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。 2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
  • 你应该更新的Java知识之常用程序库 Kai_Ge java
    在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。 Guava Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。 guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
  • HttpClient 120153216 httpclient
    /** * 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中 */ public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url) { Object object = null; HttpClient hc = new HttpClient(); String fullURL
  • Django model字段类型清单 2002wmj django
    Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
  • 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL 357029540 SQL Server
    返回消耗CPU数目最多的10条语句 SELECT TOP 10    total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,    execution_count,    (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
  • Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location 7454103 eclipseMyEclipse
    做个备忘！ 错误信息为：       Undefined exploded archive location 原因：           在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错； 解决方法：    
  • GMT时间格式转换 adminjun GMT时间转换
    普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。 1、可以使用 SimpleDateFormat SimpleDateFormat    EEE-三位星期 d-天 MMM-月 yyyy-四位年
  • Oracle数据库新装连接串问题 aijuans oracle数据库
    割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下： Fatal NI connect error 12170.   VERSION INFORMATION:         TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
  • 回顾java数组复制 ayaoxinchao java数组
    在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
  • java web会话监听并使用spring注入 bewithme Java Web
            在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。        import java.util.ArrayList; import java.ut
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用) bijian1013 redis数据库NoSQL
    一 .Redis常用命令         Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。         a.键值相关命令         b.服务器相关命令 1.键值相关命令       &
  • java枚举序列化问题 bingyingao java枚举序列化
    对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题: 1.加一个枚举值 新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。 老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。 2.删一个枚举值 新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
  • 【Spark七十八】Spark Kyro序列化 bit1129 spark
    当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。 Spark
  • Hybridizing OO and Functional Design bookjovi erlanghaskell
      推荐博文： Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design 文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
  • Java-Collections Framework学习与总结-HashMap BrokenDreams Collections
            开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。  &nb
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility 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/ /** * 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请 * bylijinnan */ abstract class Handler { /*
  • Android中启动外部程序 cherishLC android
    1、启动外部程序 引用自： http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374 //方法一 Intent intent=new Intent(); //包名 包名+类名（全路径） intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
  • summary_keep_rate coollyj SUM
    BEGIN /*DECLARE minDate varchar(20) ; DECLARE maxDate varchar(20) ;*/ DECLARE stkDate varchar(20) ; DECLARE done int default -1; /* 游标中 注册服务器地址 */ DE
  • hadoop hdfs 添加数据目录出错 daizj hadoophdfs扩容
    由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误： 2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
  • grep 目录级联查找 dongwei_6688 grep
           在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时，如果给定的目标搜索路径是当前目录，那么它默认只搜索当前目录下的文件，而不会搜索其下面子目录中的文件内容，如果想级联搜索下级目录，需要使用一个“-r”参数： grep -n -r "GET" .   上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
  • yii 修改模块使用的布局文件 dcj3sjt126com yiilayouts
    方法一：yii模块默认使用系统当前的主题布局文件，如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件； 如果未配置主题，那么 yii的模块就使用  protected/views/layouts 下的布局文件， 总之默认不是使用自身目录 pr
  • 设计模式之单例模式 come_for_dream 设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
                    今天该来的面试还没来，这个店估计不会来电话了，安静下来写写博客也不错，没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距，基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了，陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。   *********************************
  • 8、数组 豆豆咖啡 二维数组数组一维数组
      一、概念       数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。   二、好处       可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素   三、格式   //一维数组 1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数] int[] arr =
  • Decode Ways hcx2013 decode
    A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping: 'A' -> 1 'B' -> 2 ... 'Z' -> 26 Given an encoded message containing digits, det
  • Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理 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
  • squid3(高命中率)缓存服务器配置 liyonghui160com
        系统:centos 5.x   需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz 1.下载squid wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
  • 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践 pda158 java
    1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法，而非未知对象。 　　总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的，调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的，这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针，这种调用可能导致一个空指针异常 Object unk
  • 如何在Swift语言中创建http请求 shoothao httpswift
    概述：本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。 如果你对Objective-C比较了解的话，对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了，而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是，对才接触到这个崭新平台的初学者来说，他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求？”。 在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
  • Spring事务的传播方式 uule spring事务
    传播方式：        新建事务       required       required_new   - 挂起当前         非事务方式运行       supports   &nbs
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他