机器学习之心
机器学习之心

时序预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)时间序列多步预测

时序预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)时间序列多步预测

目录

    • 时序预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)时间序列多步预测
      • 预测效果
      • 模型描述
      • 程序设计
      • 学习总结
      • 参考资料

预测效果

时序预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)时间序列多步预测_第1张图片

时序预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)时间序列多步预测_第2张图片

模型描述

时序预测 | MATLAB实现SVM(支持向量机)时间序列多步预测_第3张图片

Options：可用的选项即表示的涵义如下
　　-s svm类型：SVM设置类型(默认0)
　　0 – C-SVC
　　1 --v-SVC
　　2 – 一类SVM
　　3 – e -SVR
　　4 – v-SVR
　　-t 核函数类型：核函数设置类型(默认2)

你可能感兴趣的:(#,SVM支持向量机,时间序列,支持向量机,SVM,时间序列,多步预测)

  • 机器学习(Machine Learning) 七指琴魔御清绝 大数据学习
    原文链接：http://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/42921187希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada
  • R+VIC 模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测 weixin_贾 水文模型集合水文水资源防洪评价风险评估滑坡泥石流数学建模经验分享
    目前，无论是工程实践或是科学研究中都存在很多著名的水文模型如SWAT/HSPF/HEC-HMS等。虽然，这些软件有各自的优点；但是，由于适用的尺度主要的是中小流域，所以在预测气候变化对水文过程影响等方面都有所不足。VIC模型是一个大尺度的半分布式水文模型，其设计之初就是为了模拟大流域的水文过程；它能够计算陆地－大气的能量通量，考虑土壤性质和土地利用的影响，自带有简化的湖泊/湿地模块，也能够将植被状
  • 成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？ Altair澳汰尔 PhysicsAI仿真AI机器学习HyperWorks数据分析
    案例简介PhysicsAI™助力HEROMOTOCORP实现设计效率提升99%印度领先的跨国摩托车和踏板车制造商HeroMotoCorpLtd.（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
  • 农业生产模拟和农业政策分析：WOFOST模型与PCSE模型安装、运行、数据准备；农田农作物生长模拟和产量预测等 WangYan2022 作物模型农业WOFOST模型PCSE模型农田生态系统作物模型农业生产模拟
    WOFOST（WorldFoodStudies）和PCSE（PythonCropSimulationEnvironment）是两个用于农业生产模拟的模型：WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型，被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析；采用了模块化的结构，可以对不同的农作物和环境条件进行参数化和适应；WOFOST可用于长期模拟，能够模拟整个作物生长周期，包括播种、生长、收获等各个阶段；WOF
  • AI人才争夺战升级、算力投资加码与阿里千亿AI豪赌：重塑未来科技格局的三大核心战场 meisongqing 人工智能科技
    2025年3月，全球科技领域最引人注目的动态，莫过于AI人才争夺的白热化、算力投资的规模化竞赛，以及阿里巴巴以3800亿元重注押宝AI的豪赌。这三股力量交织，不仅推动了中国科技产业的深度变革，更预示着一场全球技术话语权的重新洗牌。---一、AI人才争夺战：从“高薪挖角”到“生态争夺”全球AI产业的爆发式增长，使得顶尖人才成为最稀缺的资源。据预测，到2030年，中国AI人才缺口将达400万，而美国A
  • 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习 小圆圆666 深度学习迁移学习人工智能卷积神经网络
    文章目录迁移学习模型准备数据增强模型训练模型微调和预测检查预测结果迁移学习迁移学习是将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务上，以提高新任务的学习效率和性能。优势：节省训练时间，提高模型性能，尤其在小数据场景下效果显著。核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（
  • AI 技术 引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行 小赖同学啊 人工智能低空经济人工智能自动化运维
    将AI技术引入RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行，从而提高系统的精度、效率和可靠性。以下是AI技术在RTK系统中的应用实例：一、AI技术在RTK系统中的应用场景1.整周模糊度快速解算问题：RTK的核心是解算载波相位的整周模糊度，传统方法耗时较长。AI解决方案：使用深度学习模型（如卷积神经网络CNN）预测整周模糊度。通过历史数据训练模型，实现快速解算。实例：某无人机公司使用A
  • 供应链工作效率如何提升 dev.null 社会供应链
    提升供应链工作效率可以从以下几个关键方面入手：1.优化供应链管理数据驱动决策：利用AI和大数据分析，提高预测准确性，优化库存管理。供应链可视化：采用ERP（企业资源计划）和SCM（供应链管理）系统，实现实时跟踪和监控。流程自动化：使用RPA（机器人流程自动化）减少人为操作，提高效率。2.提高物流效率智能调度：使用AI优化配送路线，减少运输时间和成本。自动化仓储：采用自动分拣、机器人搬运、无人机配送
  • 基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测 机器学习和优化算法 多头注意力机制深度学习神经网络人工智能机器学习单变量时序预测BiLSTM多头注意力机制
    目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好，无需更改代码替换数据集即可运行！！！数据格式为excel！2.需要其他算法的都可以定制！注：1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。【没有我赠送】2️⃣、评价指标包括:R
  • 决策树（Decision Tree）：机器学习中的经典算法 Jason_Orton 机器学习算法决策树随机森林人工智能
    1.什么是决策树？决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的机器学习算法，适用于分类和回归任务。其核心思想是通过一系列的规则判断，将数据集不断划分，最终形成一棵树状结构，从而实现预测目标。在决策树中，每个内部节点表示一个特征，每个分支代表一个特征的取值，每个叶子节点对应一个类别或预测值。决策树的目标是构建一棵能够有效区分不同类别的树，并在测试数据上保持较好的泛化能力。2.决策树的工作原
  • 用双色球数据集微调后的大模型 qq_29790801 人工智能NLP
    最近用Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat大模型来微调训练双色球2003001-2025011的数据集，实验测一下大模型出球的预测情况。使用输入期数看它的输出如：prompt="2025012"messages=[6,10,14,17,23,25,12}]有兴趣的朋友也可以下载玩玩魔塔社区下载模型地址：魔搭社区魔塔社区下载数据集地址：魔搭社区huggingface下载模型地址：https:
  • 深度学习和机器学习的差异 The god of big data 教程深度学习机器学习人工智能
    一、技术架构的本质差异传统机器学习（MachineLearning）建立在统计学和数学优化基础之上，其核心技术是通过人工设计的特征工程（FeatureEngineering）构建模型。以支持向量机（SVM）为例，算法通过核函数将数据映射到高维空间，但特征提取完全依赖工程师的领域知识。这种"人工特征+浅层模型"的结构在面对复杂非线性关系时容易遭遇性能瓶颈。深度学习（DeepLearning）作为机器
  • 利用大型语言模型进行市场分析与预测 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI实战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
    1.背景介绍随着信息技术的飞速发展，企业积累了海量的文本数据，例如社交媒体帖子、产品评论、新闻报道等。这些数据蕴藏着丰富的市场信息，可以帮助企业更好地了解消费者需求、预测市场趋势、优化营销策略。然而，传统的数据分析方法往往难以有效地处理和分析这些非结构化文本数据。近年来，随着自然语言处理（NLP）技术的进步，大型语言模型（LLMs）在文本分析领域展现出强大的能力，为市场分析与预测带来了新的机遇。L
  • QwQ-32B通用能力测评的详细分析 大势下的牛马 搭建本地gptQwQQwQ-32BRAG人工智能知识库
    QwQ-32B通用能力测评的详细分析一、测评框架与核心基准测试QwQ-32B的通用能力测评围绕三大核心评测体系展开，覆盖逻辑推理、多轮对话、复杂指令遵循、工具调用等综合能力：LiveBench（“最难LLMs评测榜”）设计方：Meta首席科学家YannLeCun团队主导构建任务类型：数学证明：需完成包含多步推导的几何/代数证明题（如"证明存在无限多个素数"）逻辑谜题：例如"三个箱子标签全错，如何通
  • 基于DeepSeek的智能数据分析和自动化处理系统：引领BI行业新变革 招风的黑耳 数据分析
    近期，一款基于DeepSeekAPI的智能数据分析和自动化处理系统横空出世，以其强大的功能和灵活的可扩展性，为BI行业带来了颠覆性的变革。该系统支持多类型数据分析，包括文本、指标和日志等。在文本分析方面，它能够提取关键信息，如人名、地名、时间等，帮助用户快速把握文本要点。同时，系统还能进行情感分析和紧急程度评估，为用户提供更加深入的文本洞察。在指标分析上，系统擅长统计分析、异常检测和趋势预测，助力
  • 大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习 安意诚Matrix 机器学习笔记机器学习人工智能
    以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习（明教）依托动态环境交互优化策略，驱动AlphaGo、自动驾驶等突破性应用。文章融合技术深度与江湖趣味，既解析了CNN、PCA、Q-learning等核心算法的"武功心法"（数学公式与代码实现
  • 从零开始学机器学习——什么是机器学习 努力的小雨 机器学习机器学习人工智能
    这个系列的文章旨在为初学者提供机器学习知识，避免使用专业术语和复杂的概念，以便更好地理解和应用。首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns机器学习在这里简要介绍机器学习：它利用真实世界或生成的数据，自动发现其中的规律和模式，从而实现对未来情况的预测。机器学习（ML）作为人工智能的重要子领域，专注于运用特定的算法发现有意义的信息，并从感知数据中
  • 1.3 DeepSeek 技术栈的定位与AI赋能场景 北辰alk 人工智能
    文章目录**一、DeepSeek技术全景定位****二、核心技术组件解析****三、AI赋能场景深度实践****四、开发赋能体系****五、企业级落地实践****六、开发者生态建设****七、技术演进路线****本章核心价值总结**一、DeepSeek技术全景定位1.1技术栈层级架构应用能力层开发框架层AI核心引擎基础设施层智能对话预测分析图像理解决策优化PythonSDKNode.jsSDKWe
  • Spark-TTS：基于大模型的文本语音合成工具 CITY_OF_MO_GY 魅力语音语音识别深度学习人工智能
    GitHub：https://github.com/SparkAudio/Spark-TTSSpark-TTS是一个先进的文本到语音系统，它利用大型语言模型（LLM）的强大功能进行高度准确和自然的语音合成；旨在高效、灵活、强大地用于研究和生产用途。一、介绍SparkTTS完全基于Qwen2.5构建，无需额外的生成模型，它不依赖于单独的模型来生成声学特征，而是直接从LLM预测的代码中重建音频。这种方
  • python 支持向量机回归_深入浅出python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020 weixin_39864387 python支持向量机回归
    题前故事：小D最近也交了一个女朋友，但是这个女孩好像非常情绪化，喜怒无常，让小D捉摸不透，小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的，于是小D想到了SVM算法，也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候，能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类，这种情况下我们说样本是线性可
  • 【人工智能】随机森林的智慧：集成学习的理论与实践 蒙娜丽宁 人工智能人工智能随机森林集成学习
    随机森林（RandomForest）是一种强大的集成学习算法，通过构建多棵决策树并结合投票或平均预测提升模型性能。本文深入探讨了随机森林的理论基础，包括决策树的构建、Bagging方法和特征随机选择机制，并通过LaTeX公式推导其偏差-方差分解和误差分析。接着，我们详细描述了随机森林的算法流程，分析其在分类和回归任务中的适用性。文章还通过实验对比随机森林与单一决策树及其他算法（如SVM）的性能，探
  • k-Shape：高效准确的聚类方法 优化算法侠Swarm-Opti 信号处理故障诊断聚类机器学习人工智能matlab数据挖掘
    引言时间数据在许多学科中的扩散和无处不在，已经对时间序列的分析和挖掘产生了极大的兴趣。聚类是最流行的数据挖掘方法之一，不仅因为它的探索性，而且作为其他技术的预处理步骤或子程序。常用的有-means聚类算法。本文介绍了一种新的时间序列聚类算法k-Shape。k-Shape依赖于一个可扩展的迭代优化过程，它创建同质和良好分离的集群。作为距离度量，k-Shape使用标准化的交叉相关。基于距离度量的性质，
  • 基于文本特征的微博谣言检测 机器懒得学习 人工智能大数据图像处理计算机视觉
    随着社交媒体的普及，微博等平台成为了信息传播的重要渠道。然而，虚假信息和谣言的传播也带来了严重的社会问题。因此，自动化的谣言检测技术变得尤为重要。本文将介绍如何基于文本特征，使用深度学习模型（如LSTM、CNN）和传统机器学习模型（如SVM）来实现微博谣言检测，并对这些模型的性能进行比较。完整项目地址：基于文本特征的微博谣言检测1.项目概述本项目旨在通过分析微博文本内容，自动检测其中的谣言。系统通
  • 数据集与云计算：云端数据集的管理与应用 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
    1.背景介绍1.1大数据时代的数据挑战步入21世纪，我们见证了信息技术的爆炸式增长，数据以前所未有的速度产生、存储和使用。从社交媒体互动到科学研究，从电子商务交易到物联网传感器，各行各业都被海量数据所淹没。这种数据爆炸式增长带来了前所未有的机遇和挑战。1.1.1机遇：数据驱动型决策数据的激增为企业和组织提供了前所未有的洞察力。通过分析和理解这些数据，我们可以识别趋势、预测未来行为并做出更明智的决策
  • AF3 block_delete_msa函数解读 qq_27390023 深度学习人工智能python生物信息学pytorch
    AlphaFold3data_transforms模块的block_delete_msa函数用于从MSA（多序列比对）中删除多个块（block）序列，以模拟MSA数据的缺失或噪声。这在训练时可能用于数据增强（防止模型对MSA过度依赖）。推理（inference）时不会使用，因为完整MSA对预测准确性很重要。源代码：#Notusedininference@curry1defblock_delete_
  • 论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware 寻丶幽风 论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能深度学习机器人
    ALOHA论文ALOHA解决了策略中的错误可能随时间累积，且人类演示可能是非平稳的，提出了ACT（ActionChunkingwithTransformers）方法。ActionChunking模仿学习中，compoundingerror是致使任务失败的主要原因。具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终
  • 信号处理应用：控制系统中的信号处理_（2）.控制系统的数学建模 kkchenkx 信号处理技术仿真模拟数学建模信号处理
    控制系统的数学建模在控制系统的设计和分析中，数学建模是基础且至关重要的步骤。数学模型可以描述系统的动态行为，帮助我们理解和预测系统的响应。本节将详细介绍控制系统的数学建模方法，包括传递函数、状态空间模型和频域分析。1.传递函数传递函数是一种常用的数学模型，用于描述线性时不变（LTI）系统的输入输出关系。传递函数是在复频域（s域）中表示的，可以方便地进行系统的分析和设计。1.1定义传递函数定义为系统
  • 支持向量机 SVM 简要介绍 _夜空的繁星_ 机器学习svm支持向量机拉格朗日对偶机器学习
    那些我从来没有理解过的概念（1）下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源：《统计学习方法》，维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数，考虑以下最优化问题：$$\min_{x\inR^n}{f(x)}\c_i(x)\leq0,i=1,2,\dots,k\h_j(x)=0,j=1,2,\dots,l$$是一个凸优化问
  • sklearn 支持向量机实践总结 可爱的红薯 pythonsklearn支持向量机pythonsklearn支持向量机
    转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/6117515.html之前通过一个系列对支持向量机(以下简称SVM)算法的原理做了一个总结，本文从实践的角度对scikit-learnSVM算法库的使用做一个小结。scikit-learnSVM算法库封装了libsvm和liblinear的实现，仅仅重写了算法了接口部分。1.scikit-learnSVM算法库使用概述sciki
  • 支持向量机——SVM big_matster 周志华机器学习支持向量机算法
    支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此，支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。函数间隔和几何间隔对于二分类学习，假设现在的数据是线性可分的，这时分类学习最基本的想法就是找到一个合理的超平面，该超平面能够将不同类别的样本分开，类似于二维平面使用ax+by+c=0ax+by+c=0ax+by+c=0来表示
  • Nginx负载均衡 510888780 nginx应用服务器
    Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）       每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight       指定轮询几率，weight和访问比率成正比
  • RedHat 6.4 安装 rabbitmq bylijinnan erlangrabbitmqredhat
    在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功 机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
  • FilenameUtils工具类 eksliang FilenameUtilscommon-io
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述 这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
  • xml文件解析SAX 不懂事的小屁孩 xml
    xml文件解析:xml文件解析有四种方式， 1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析) 2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析) 3.DOM4J生成和解析XML文档 4.JDOM生成和解析XML 本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler import org.xml.sax.Attributes;
  • 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区 酷的飞上天空 mysql
    使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- import pymysql import datetime import calendar #要分区的表 table_name = 'my_table' #连接数据库的信息 host,user,passwd,db =
  • 如何搭建数据湖架构？听听专家的意见 蓝儿唯美 架构
    Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据  “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
  • spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
           控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。  
  • 用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
    例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
  • 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP) asia007 学习基础知识
    OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法） 是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。 　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
  • 浅谈java转成json编码格式技术 百合不是茶 json编码java转成json编码
    json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言       在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了   JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非   常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
  • web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis) bijian1013 javaweb.xmlSSIspring配置
    指定Spring配置文件位置 <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml, /WEB-INF/
  • Installing SonarQube（Fail to download libraries from server） sunjing InstallSonar
    1.  Download and unzip the SonarQube distribution 2.  Starting the Web Server The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
  • 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
    一、创建复本集   假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令：   mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0 mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0 mongod --port 27019 -
  • Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染 白糖_ Flash
    今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能   HTML5 Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。 这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
  • Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa bozch laravel
    昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误： ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
  • 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class Nim { /**编程之美 NIM游戏分析 问题： 有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头， 能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
  • lunce创建索引及简单查询 chengxuyuancsdn 查询创建索引lunce
    import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Docume
  • [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术 comsci it
           和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....        所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
  • flashback transaction闪回事务查询 daizj oraclesql闪回事务
       闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个： （1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。 （2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。 （3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
  • Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件 游其是你 FilenameFilter
    这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
  • C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型 { return 10; //向主调函数返回10 } void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值 { //return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾 } in
  • 今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl dcj3sjt126com centos
    今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again   处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”， 将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。 &n
  • 单例模式 shuizhaosi888 单例模式
    单例模式      懒汉式 public class RunMain { /** * 私有构造 */ private RunMain() { } /** * 内部类，用于占位，只有 */ private static class SingletonRunMain { priv
  • Spring Security（09）——Filter 234390216 Spring Security
    Filter 目录 1.1     Filter顺序 1.2     添加Filter到FilterChain 1.3     DelegatingFilterProxy 1.4     FilterChainProxy 1.5
  • 公司项目NODEJS实践0.1 逐行分析JS源代码 mongodbnginxubuntunodejs
      一、前言         前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。         网上有很多nod
  • java.lang.Math liuhaibo_ljf javaMathlang
    System.out.println(Math.PI); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1)); System.out.println(Math.abs(111111111)); System.out.println(Mat
  • linux下时间同步 nonobaba ntp
    今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误  PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
  • ZooKeeper3.4.6的集群部署 roadrunners zookeeper集群部署
    ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。   1、准备工作 我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。   数据存储目录
  • Java高效读取大文件 tomcat_oracle java
    　　读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： 　　Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); 　　FileUtils.readLines(new File(path)); 　　这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
  • 微信支付api返回的xml转换为Map的方法 xu3508620 xmlmap微信api
    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他