视觉AI
视觉AI

使用pytorch搭建lstm时间序列预测

前言：网上找的代码是keras以tensorflow为后端的，苦于不知道具体版本号，所以各种报错，所以参考网上的代码将其修改为基于pytorch的。

最终可用的版本如下：

使用pytorch搭建lstm一维时间序列预测和二维坐标预测

  • 预测一维数据
    • 数据格式：
    • 代码
  • 预测二维坐标数据
    • 数据样例
    • 代码
    • 效果
    • 在这里插入图片描述
  • pytorch中lstm单元的使用
  • nn.lstm功课
    • 什么时候选择双向lstm

预测一维数据

数据格式：

"Month","

你可能感兴趣的:(目标检测+轨迹预测,pytorch,lstm,深度学习)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 第四天旅游线路预览——从换乘中心到喀纳斯湖 陟彼高冈yu 基于Googleearthstudio的旅游规划和预览旅游
    第四天：从贾登峪到喀纳斯风景区入口，晚上住宿贾登峪；换乘中心有4路车，喀纳斯①号车，去喀纳斯湖，路程时长约5分钟；将上面的的行程安排进行动态展示，具体步骤见”Googleearthstudio进行动态轨迹显示制作过程“、“Googleearthstudio入门教程”和“Googleearthstudio进阶教程“相关内容，得到行程如下所示：Day4-2-480p
  • 将cmd中命令输出保存为txt文本文件 落难Coder Windowscmdwindow
    最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
  • 【目标检测数据集】卡车数据集1073张VOC+YOLO格式 熬夜写代码的平头哥∰ 目标检测YOLO人工智能
    数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1073标注数量(xml文件个数)：1073标注数量(txt文件个数)：1073标注类别数：1标注类别名称:["truck"]每个类别标注的框数：truck框数=1120总框数：1120使用标注工具：labelImg标注
  • 番茄西红柿叶子病害分类数据集12882张11类别 futureflsl 数据集分类数据挖掘人工智能
    数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：12882分类类别数：11类别名称:["Bacterial_Spot_Bacteria","Early_Blight_Fungus","Healthy","Late_Blight_Water_Mold","Leaf_Mold_Fungus","Powdery
  • 诡谲的一夜 乔三鳞
    门缝里有一些眼睛，我再熟悉不过了，眼睛总和门有关。上次开门的时候，母亲的义眼骨碌碌地滚到我的脚边，顺着滚动的轨迹看过去，原来是父亲又打了母亲。父亲常这样殴打母亲，抓着她的头，往墙上，重重地砸。母亲的眼睛会掉下来，地上有灰，所以总要洗洗才能装回眼窝里。我想，装回去的时候会疼的——很疼，因为母亲总是流出血泪。所以，在我的认知里，门和眼睛的关系是紧密的，现在也一样，门缝里那些如葡萄般一串串的眼睛，摘一个
  • 【347】脊梁式普通教师——《教育的100种可能（上）》（5） 向日葵_1f86
    用心是一节课，敷衍也是一节课，但是我们的尽心与否，很可能会改变一个孩子的人生轨迹。——李镇西学生张春银李镇西老师说：张春银不是“全国劳模”“特级教师”，但他真正代表了绝大多数的平凡教师、普通劳动者，这就是我要写张春银的原因。张春银老师是乡村教育的默默守望者，用他的爱守护着每一个孩子，上好每一堂课，用自己的青春去呵护孩子们的快乐成长。因为教育行走，我们也听到了更多乡村教师的故事，他们也都是用自己的爱
  • 趁吾身未老 逍遥书生111
    趁吾身未老池非2020年，一场突如其来的新冠脑炎疫情，打破了原有的状态。工作与生活的轨迹发生了不确定的变化。01因为隔离防疫，正常的教学不能进行，线上网课成为教学的新形式，年过五十的我面对新的教学形式有些应不暇。只得退而求次，不再负责高考班级的课程。这样，就不用上网课做直播了。感觉很轻松很闲的同时，也感觉到了英雄迟暮。不得不承认，老了。该交班了。因为不能出门，整天呆在家里，一开始还很兴奋，终于可以
  • 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！ 小猪包333 写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
    在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • [实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
  • Python实现关联规则推荐 这孩子谁懂哈 PythonMachineLearningpython关联规则机器学习
    1.什么关联规则关联规则（AssociationRules）是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，如果两个或多个事物之间存在一定的关联关系，那么，其中一个事物就能通过其他事物预测到。关联规则是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。关联规则挖掘的最经典的例子就是沃尔玛的啤酒与尿布的故事，通过对超市购物篮数据进行分析，即顾客放入购物篮中不同商品之间的关
  • 生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
  • 从门氏元素周期表看三皇五帝在关中论 霜叶红似二月花y
    世间所有物质，都是由不同元素组成的，科学家们”认识物质初期，所有元素也是多年逐一认识的。著名的俄罗斯化学家门捷列耶夫(DmitriMendeleev1834－1907)，在1869年首创的元素周期表，想必大家都很熟悉。他是怎么发现元素周期规律并制成表的？最权威的说法是他自己笔记中所记载的，是他做梦所得。门氏元素周期表这个表开始并不完善，但已经有个雏形了。当时只有已知的63种元素。但门氏预测应该有1
  • 3.1 损失函数和优化：损失函数 做只小考拉
    用一个函数把W当做输入，然后看一下得分，定量地估计W的好坏，这个函数被称为“损失函数”。损失函数用于度量W的好坏。有了损失函数的概念后，就可以定量的衡量W到底是好还是坏，要找到一种有效的方法来从W的可行域里，找到W取何值时情况最不坏，，这个过程将会是一个优化过程。损失函数L_i定义：通过函数f给出预测的分数和真实的目标（或者说是标签y），可以定量的描述训练样本预测的好不好，最终的损失函数是在整个数
  • [数据集][目标检测]汽车头部尾部检测数据集VOC+YOLO格式5319张3类别 FL1623863129 数据集目标检测汽车YOLO
    数据集制作单位：未来自主研究中心(FIRC)版权单位：未来自主研究中心(FIRC)版权声明：数据集仅仅供个人使用，不得在未授权情况下挂淘宝、咸鱼等交易网站公开售卖,由此引发的法律责任需自行承担数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：5319标注数量(xml文件
  • 像在棉花糖上的憧憬 楹枝笔
    “上了大学你们就轻松了！”又是一年高考季，耳边突然回响着，在那段与时间拼命的时光里，老师为我们打下的这句鸡血。在多考一分就干掉一千人的高三，不得不佩服这句话所散发的诱惑力。我对于高三最难以忘怀的记忆，就是每天傍晚在天空中那一幅令人目不暇接的夕阳画。高三窗外的天空永远是那么的美丽。夕阳的晚霞渲染了周边洁白的云彩，与之相映衬的紫色霞光相互缭绕，飞机飞过的轨迹，无形中勾勒了一只小生物，像是醉在了碧海蓝天
  • 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释 极客Array
    正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
    深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
  • 损失函数与反向传播 Star_. PyTorchpytorch深度学习python
    损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
  • BP神经网络的传递函数 大胜归来19 MATLAB
    BP网络一般都是用三层的，四层及以上的都比较少用；传输函数的选择，这个怎么说，假设你想预测的结果是几个固定值，如1,0等，满足某个条件输出1，不满足则0的话，首先想到的是hardlim函数，阈值型的，当然也可以考虑其他的；然后，假如网络是用来表达某种线性关系时，用purelin---线性传输函数；若是非线性关系的话，用别的非线性传递函数，多层网络时，每层不一定要用相同的传递函数，可以是三种配合，可
  • 机器学习-------数据标准化 罔闻_spider 数据分析算法机器学习人工智能
    什么是归一化，它与标准化的区别是什么？一作用在做训练时，需要先将特征值与标签标准化，可以防止梯度防炸和过拟合；将标签标准化后，网络预测出的数据是符合标准正态分布的—StandarScaler()，与真实值有很大差别。因为StandarScaler()对数据的处理是（真实值-平均值）/标准差。同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度：标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性，提高分类
  • 【安装环境】配置MMTracking环境 xuanyu22 安装环境机器学习神经网络深度学习python
    版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高，否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy，因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限，需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
  • Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型 亚图跨际 Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
    要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根：RMSD⁡(θ^)=MSE⁡(θ^)=E((θ^−θ
  • Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图 亚图跨际 Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
    要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
  • 【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了 weixin_40293999 深度学习深度学习人工智能
    现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
  • git 恢复误删的远程分支 Hanfank
    需求实际工作上，肯定会有不小心的时候，比如我吧，删除了本地dev分支，intellijidea提示是否将trackedbranch也删掉，结果一不小心将远程分支也删除了，接下来就是我的救赎之旅。查看reflog，找到最后一次commitidgitreflog--date=isoreflog是referencelog的意思，也就是引用log，记录HEAD在各个分支上的移动轨迹。选项--date=is
  • Pyorch中 nn.Conv1d 与 nn.Linear 的区别 迪三 #NN_Layer神经网络
    即一维卷积层和全联接层的区别nn.Conv1d和nn.Linear都是PyTorch中的层，它们用于不同的目的，主要区别在于它们处理输入数据的方式和执行的操作类型。nn.Conv1d通过应用滑动过滤器来捕捉序列数据中的局部模式，适用于处理具有时间或序列结构的数据。nn.Linear通过将每个输入与每个输出相连接，捕捉全局关系，适用于将输入数据作为整体处理的任务。1.维度与输入nn.Conv1d（一
  • 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题 何必如此 jsp超链接文件下载窗口
    生成下载页面是需要选择“录入提交页面”，生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为：<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
  • 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析 bit1129 cluster
    在分析源代码之前，首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识： 首先，运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下，Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU，这就需要Maste
  • linux上独立安装部署spark daizj linux安装spark1.4部署
    下面讲一下linux上安装spark，以 Standalone Mode 安装   1）首先安装JDK   下载JDK：jdk-7u79-linux-x64.tar.gz  ，版本是1.7以上都行，解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz     然后配置 ~/.bashrc&nb
  • Java 字节码之解析一 周凡杨 java字节码javap
        一： Java 字节代码的组织形式   类文件 {     OxCAFEBABE ，小版本号，大版本号，常量池大小，常量池数组，访问控制标记，当前类信息，父类信息，实现的接口个数，实现的接口信息数组，域个数，域信息数组，方法个数，方法信息数组，属性个数，属性信息数组 } &nbs
  • java各种小工具代码 g21121 java
    1.数组转换成List import java.util.Arrays; Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值 import org.springframework.util.StringUtils; if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值 import org.spring
  • 加快FineReport报表设计的几个心得体会 老A不折腾 finereport
    一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时，最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”，这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据，速度相当慢！！ 二、找一个富文本编辑软件（如NOTEPAD+）编辑SQL语句，这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时，结合FineReport中生成的日志，再找一个第三方数据库访问软件（如PL/SQL）进行数据检索，可以很快定位语法错误。
  • mysql linux启动与停止 墙头上一根草
    如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动：service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动：/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动：safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动：service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动：/etc/inin
  • Spring中事务管理浅谈 aijuans spring事务管理
    Spring中事务管理浅谈 By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理 拿一个XML举例 [html]  view plain copy print ? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
  • php中隐形字符65279（utf-8的BOM头）问题 alxw4616
    php中隐形字符65279（utf-8的BOM头）问题 今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.   调试: 1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题. 2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.        
  • 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题) 百合不是茶 对象的传递与调用技巧
        类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看   为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)   类和对象的基础概念:   JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
  • JDK1.5 AtomicLong实例 bijian1013 javathreadjava多线程AtomicLong
    JDK1.5 AtomicLong实例 类 AtomicLong 可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述，请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中（如以原子方式增加的序列号），并且不能用于替换 Long。但是，此类确实扩展了 Number，允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。  
  • 自定义的RPC的Java实现 bijian1013 javarpc
            网上看到纯java实现的RPC，很不错。         RPC的全名Remote Process Call，即远程过程调用。使用RPC，可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例，从中可以看到RPC如何
  • 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World bit1129 Hello world
    什么是Hessian The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
  • 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL bit1129 shell
    在Spark Shell上，通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作   1. 操作Hive中已存在的表   [hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath Welcom
  • F5　往header加入客户端的ip ronin47
    when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{         HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
  • java-61-在数组中，数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5, bylijinnan java
    思路来自： http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/ 写了个java版的 public class GreatestLeftRightDiff { /** * Q61.在数组中，数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。 * 求所有数对之差的最大值。例如在数组
  • mongoDB 索引 开窍的石头 mongoDB索引
    在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引       得到当前查询的索引信息      db.user.find(_id:12).explain();        cursor: basicCoursor 指的是没有索引  &
  • [硬件和系统]迎峰度夏 comsci 系统
      从这几天的气温来看，今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内    所以，从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。    每间房屋要有一个落地电风扇，一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)    坐的，躺的地方要有凉垫，床上要有凉席       电脑的机箱
  • 基于ThinkPHP开发的公司官网 cuiyadll 行业系统
    后端基于ThinkPHP，前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统 轻量级企业网站管理系统 运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0 系统预览 系统下载：http://www.tecmz.com 预览地址：http://co.tecmz.com 各种设备自适应 响应式的网站设计能够对用户产生友好度，并且对于
  • Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制) darrenzhu jms事务承认MQacknowledge
    JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/ Transaction and redelivery in
  • Centos添加硬盘完全教程 dcj3sjt126com linuxcentoshardware
    Linux的硬盘识别: sda        表示第1块SCSI硬盘 hda       表示第1块IDE硬盘 scd0      表示第1个USB光驱 一般使用“fdisk -l”命
  • yii2 restful web服务路由 dcj3sjt126com PHPyii2
    路由 随着资源和控制器类准备，您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源，类似于你可以用正常的Web应用程序做法。 在实践中，你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如，请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
  • MongoDB查询(4)——游标和分页[八] eksliang mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标         数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制，从shell中定义一个游标非常简单，就是将查询结果分配给一个变量（用var声明的变量就是局部变量），便创建了一个游标，如下所示： > var
  • Activity的四种启动模式和onNewIntent() gundumw100 android
    Android中Activity启动模式详解 　　在Android中每个界面都是一个Activity，切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。 　　Android总Activity的启动模式分为四种： Activity启动模式设置： <acti
  • 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕 ini htmlWebhtml5csscss3
    在线预览：http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm   代码如下：   <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
  • 读源码学Servlet（1）GenericServlet 源码分析 jzinfo tomcatWebservlet网络应用网络协议
    Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口，所有的Servlet 类（抽象的或者自己写的）都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法，其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。     先看javax.servlet.servlet接口源码：  package
  • JAVA进阶：VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换 snoopy7713 javaVOHibernatepo
      PO即 Persistence Object　　VO即 Value Object 　VO和PO的主要区别在于：　　VO是独立的Java Object。　　PO是由Hibernate纳入其实体容器（Entity Map）的对象，它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体，PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。 　实际上，这个VO被用作Data Transfer
  • mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据（信息量） qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    /* 1 */ { "_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"), "msgType" : "text", "sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
  • java之18天 常用的类(一) Luob. MathDateSystemRuntimeRundom
    System类 import java.util.Properties; /** * System: * out:标准输出,默认是控制台 * in:标准输入,默认是键盘 * * 描述系统的一些信息 * 获取系统的属性信息:Properties getProperties(); * * * */ public class Sy
  • maven wuai maven
    1、安装maven：解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path 2、创建maven_home文件夹，创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml，在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹 3、编写类，在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹，将此类放入最后一级文件夹 4、进入mvn_ch01 4.1、mvn compile ,执行后会在
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他