- 【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=(
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。