weixin_39965612
weixin_39965612

利用回归卷积神经网络和支持向量回归模型对用电量进行预测

利用回归卷积神经网络和支持向量回归模型对用电量进行预测

回归卷积神经网络和支持向量回归(RCNN-SVR)模型用于电力消费预测。通过对近五年的电力消耗数据的实验验证了该模型的有效性。在实验中，使用了某矿业公司的数据，并考虑了历史用电需求。实验结果表明，RCNN-SVR模型能够准确预测未来几个月的用电量。同时，将所提出的模型与四种用于电力消费预测的模型进行了比较。比较结果表明，我们的RCNN-SVR模型在所有测试算法中性能最好，MSE、MAPE和CV-RMSE值最低。从得到的所有结果来看，该方法可以减少计算时间。所提出的RCNN-SVR方法成功地解决了上述三个问题:(1)降低了计算成本;(2)在有限数据下训练模型;(3)提高预测精度。利用回归卷积神经网络和支持向量回归模型对用电量进行预测_第1张图片
利用回归卷积神经网络和支持向量回归模型对用电量进行预测_第2张图片
www.mx-dm.com

你可能感兴趣的:(回归,cnn,深度学习)

  • 使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类：以鸢尾花数据集为例 弥树子 pythonscikit-learn分类
    在机器学习的世界里，K-NearestNeighbors（KNN）算法是一种简单而强大的分类方法。它基于一个直观的想法：相似的数据点往往属于同一类别。本文将通过Python的scikit-learn库实现KNN分类，以经典的鸢尾花数据集为例，展示从数据加载到模型评估的完整流程。1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单：对于一个新的数据点，算法会查找训
  • DeepSeek--通向通用人工智能的深度探索者 油泼辣子多加 专业名词解释人工智能
    一、词源与全称“DeepSeek"由"Deep”（深度）与"Seek"（探索）组合而成，中文译名为"深度求索"。其全称为"深度求索人工智能基础技术研究有限公司"，英文对应"DeepSeekArtificialIntelligenceResearchInstitute"。这一命名体现了企业对深度学习技术与未知领域持续探索的双重追求。二、发展历程初创期（2023）公司成立于中国杭州，创始团队汇聚了来自
  • linux git clone出现fatal: unable to access Failed to connect to github.com port 443: Timed out解决方案 herosunly C/C++/Linux解决方案linuxgitgithubtimeoutport443
      大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。  本文主要介绍了linuxgitclone出现fatal:unabletoaccessF
  • 人脸识别的经典深度学习方法 明初啥都能学会 深度学习人工智能
    人脸识别的经典深度学习方法引言1.卷积神经网络（CNN）1.1LeNet1.2AlexNet1.3VGGNet1.4ResNet2.人脸检测2.1Viola-Jones算法2.2基于深度学习的人脸检测3.人脸特征提取3.1主成分分析（PCA）3.2人脸对齐3.2.1基于特征点的对齐3.2.2基于深度学习的对齐4.人脸识别模型4.1传统机器学习方法4.2基于深度学习的方法5.公式解读5.1卷积运算5
  • 基于深度学习的遥感目标检测系统：UI界面、R-CNN模型与数据集准备 2025年数学建模美赛 R-CNN检测系统人工智能深度学习r语言cnnpythonui目标检测
    一、引言遥感图像中的目标检测在很多领域，如环境监测、土地利用、城市规划、农业资源监测等方面有着广泛应用。遥感图像具有高分辨率和丰富的空间信息，但同时也带来了目标检测中的许多挑战，特别是在目标尺度变化、遮挡和复杂背景的情况下。因此，采用深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和区域卷积神经网络（R-CNN），在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统，使用R
  • ultralytics 是什么？ 博刻 AI学习笔记python
    ultralytics是一个用于计算机视觉任务的Python库，专注于提供高效、易用的目标检测、实例分割和图像分类工具。它最著名的功能是实现YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型，特别是最新的YOLOv8。1.YOLO是什么？YOLO是一种流行的目标检测算法，以其速度快和精度高而闻名。YOLO的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，直接预测目标的边界框和类别。YOLOv8是YOL
  • Kaggle房价预测 一名小菜鸟的学习之路 深度学习pytorch深度学习机器学习python人工智能神经网络
    Kaggle房价预测作为深度学习基础篇章的总结，我们将对本章内容学以致用。下面，让我们动手实战一个Kaggle比赛：房价预测。本节将提供未经调优的数据的预处理、模型的设计和超参数的选择。我们希望读者通过动手操作、仔细观察实验现象、认真分析实验结果并不断调整方法，得到令自己满意的结果。%matplotlibinlineimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpya
  • C++ 与机器学习：构建高效推理引擎的秘诀 salsm C++编程魔法师c++机器学习开发语言
    随着深度学习模型逐渐从研究走向生产环境，推理能力成为部署中的关键环节。模型的推理引擎需要以极低的延迟快速处理输入数据，同时最大化地利用硬件资源。虽然Python被广泛用于模型的训练和开发，但C++却在推理领域独占鳌头，其性能优势和硬件控制能力无可替代。在这篇文章中，我们将从为什么选择C++、构建高效推理引擎的细节，以及相似的开源项目三个方面深入探讨如何利用C++打造高效的机器学习推理引擎。目录为什
  • 《动手学深度学习》(PyTorch版) chaser&upper 深度学习pytorch深度学习python
    《动手学深度学习》PyTorch版前言简介面向人群食用方法方法一方法二方法三目录原书地址引用阅读指南前言读书啦！！！本项目将《动手学深度学习》原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。原书作者：阿斯顿·张、李沐、扎卡里C.立顿、亚历山大J.斯莫拉以及其他社区贡献者，GitHub地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh此书的中英版本存在一些不同，针对此书英文版的P
  • 从简单到深刻的认知发展 AI架构设计之禅 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    认知发展，人工智能，深度学习，神经网络，机器学习，自然语言处理，计算机视觉1.背景介绍认知发展是人类从简单到复杂的思维方式演进的过程，它涉及感知、记忆、语言、推理和决策等多个方面。随着人工智能技术的飞速发展，我们开始尝试用计算机模拟人类的认知能力，构建能够学习、理解和解决复杂问题的智能系统。从早期的符号逻辑到如今的深度学习，人工智能的发展经历了多个阶段。早期的人工智能研究主要集中在规则和逻辑推理上
  • 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理 CHEN_RUI_2200 机器学习YOLO
    ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型，为了让这个推理更直观，我选择了试验下yolov8识别预览图片：1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式，可以在不同的深度学习框架之间共享模型，如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
  • 开放传神（OpenCSG）手撕Sora的Diffusion Transformer (DiT)算法 OpenCSG transformer算法深度学习人工智能stablediffusion
    “Sora的出现不是偶然，而是经过长期积累、反复试错及用户反馈的必然。”OpenAI尝试过递归网络、生成对抗网络、自回归Transformer及扩散模型。最终诞生了DiffusionTransformer。其充分利用了大语言模型Token的好处，让像素也能够被预测（Patches）。Sora的诞生不亚于2023年ChatGPT的出现，因为我们的世界是一个五彩斑斓的图像和视频组成。Sora通过社区和
  • 人工智能学习框架：深入解析与实战指南 一ge科研小菜鸡 人工智能人工智能
    个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。掌握人工智能学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能，以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.
  • 【安全漏洞】Mybatis-PageHelper 分页SQL注入漏洞 yixian123.com SBOM安全检测mybatissql安全
    发布厂商:com.github.pagehelper组件名称:pagehelper漏洞影响版本:5.3.0-5.3.1组件风险等级:超危组件路径:[xxx.jar/BOOT-INF/lib/pagehelper-5.3.0.jar]CVE编号:CVE-2022-28111CNNVD编号:CNNVD-202205-2091漏洞名称:Mybatis-PageHelperSQL注入漏洞漏洞风险等级:超危
  • AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构 AI天才研究院 大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战大厂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
    AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为其主要驱动力之一，已经在各个领域取得了显著的成果。然而，随着模型规模的不断扩大，如何高效地搭建、训练和部署深度学习模型，成为一个亟待解决的问题。传统的单机训练方式在计算资源有限的情况
  • # 第一章：认识chatgpt 出门喝奶茶 chatgptchatgpt
    chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期，人工智能（AI）初见端倪，目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支，致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术，使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代，深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
  • 机器学习&深度学习目录 UQI-LIUWJ 各专栏目录深度学习人工智能1024程序员节
    机器学习模型机器学习笔记：Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记：attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ELMOBERT_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ViT（论文AnImageIsWorth16X16Words:TransformersforImageRecognitionatScale）_UQ
  • 最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法 梦回楼~ 最小二乘法算法机器学习人工智能
    最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用  最小二乘法（LeastSquaresMethod,LSE）是一种数学优化技术，主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。  换成听得懂的话说就是，我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)，我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值)，但是(xn,yn)
  • 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响 司南锤 深度学习遥感深度学习人工智能
    1.计算资源与显存占用大尺寸图像：需要更高的显存和计算资源，可能限制训练时的批大小（batchsize），甚至导致无法训练。解决方案：通常将大图裁剪为小尺寸的补丁（patches），例如256x256或512x512。小尺寸图像：显存占用低，但可能丢失全局上下文信息（如大面积地物分布），影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入：模型感受野受限，可能无法捕捉大范围地物（如河流、
  • 从零推导线性回归：最小二乘法与梯度下降的数学原理 Echo-Nie 机器学习机器学习线性回归人工智能梯度下降数学推导
    欢迎来到我的主页：【Echo-Nie】本篇文章收录于专栏【机器学习】本文所有内容相关代码都可在以下仓库中找到：Github-MachineLearning1线性回归1.1什么是线性回归线性回归是一种用来预测和分析数据之间关系的工具。它的核心思想是找到一条直线（或者一个平面），让这条直线尽可能地“拟合”已有的数据点，通过这条直线，我们可以预测新的数据。eg：假设你想预测房价，你知道房子的大小（面积）
  • #深度学习：从基础到实践 single_ffish 深度学习gpt神经网络生成对抗网络1024程序员节
    深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
  • 【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析 985小水博一枚呀 深度学习地学应用深度学习人工智能
    【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析文章目录【深度学习|地学应用】遥感与深度学习：揭示梦柯冰川奥秘的前沿应用与实践解析前言一、使用高分6号遥感影像结合深度学习对梦柯冰川的研究方向1.冰川边界自动化提取2.冰川变化动态监测3.冰川分类与分布特征分析二、梦柯冰川（MunkuGlacier）的
  • 自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合 灵封～ scikit-learn线性回归python
    一、导入必要的库importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_score二、加载自定义数据集#创建自定义数据集#假设我们有一个简单
  • 基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统：数据集、模型和UI界面的完整实现 2025年数学建模美赛 R-CNN检测系统深度学习cnn无人机计算机视觉目标检测人工智能
    摘要随着无人机技术的迅猛发展，无人机在军事、农业、环境监测等多个领域的应用日益广泛。无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统，采用R-CNN（区域卷积神经网络）算法，通过用户界面设计和数据集处理，实现高效的目标检测功能。通过本项目，旨在为无人机目标检测提供一种可行的解决方案，并提高其在复杂环境下的工作效率。目
  • Transformer架构和Transformers 库和Hugging Face 大哥喝阔落 transformer架构深度学习
    Transformer架构和HuggingFace之间的关系非常紧密，HuggingFace是推动Transformer架构普及和应用的重要力量。以下是两者的关系及其具体联系：1.Transformer架构背景:Transformer是由Google在2017年提出的革命性架构，基于自注意力机制（Self-Attention），解决了传统RNN和CNN在处理长序列数据时的局限性。特点:并行计算能力
  • 【Python】已解决：error: subprocess-exited-with-error 屿小夏 python开发语言linux
    个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
  • AI在电商平台商品描述生成中的应用 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员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AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    AI在电商平台商品描述生成中的应用关键词：人工智能、电商平台、商品描述、自然语言处理、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨了人工智能在电商平台商品描述生成中的应用。首先，我们回顾了人工智能的概述和电商平台的发展背景。随后，分析了商品描述在电商平台中的重要性以及存在的问题。接下来，我们重点介绍了AI在商品描述生成中的应用技术，包括自然语言处理、机器学习和深度学习等。文章还通过实战案例展示了AI商品描
  • 自定义数据集使用框架的线性回归方法对其进行拟合 〖是♂我〗 线性回归算法回归
    代码：#导入必要的库importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数据集：二维数据，其中第一列是特征x，第二列是目标值ydata=[[-0.5,7.7],[1.8,98.5],[0.9,57.8],[0.4,39.2],[-1.4,-15.7],[-1.4,-37.3],[-1.8,-49.1],[1.5,75.6],[0.4,3
  • 使用 PyTorch 实现逻辑回归：从数据到模型保存与加载 弥树子 pytorch逻辑回归人工智能
    在机器学习中，逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于二分类问题。本文将通过一个简单的示例，展示如何使用PyTorch框架实现逻辑回归模型，从数据准备到模型训练、保存和加载，最后进行预测。1.数据准备逻辑回归的核心是通过学习数据中的特征与标签之间的关系来进行分类。在本示例中，我们手动创建了一个简单的二维数据集，包含两类数据点。第一类数据点的标签为0，第二类数据点的标签为1。class1_point
  • 【Python】已解决：（cmd进入Python环境报错）No Python at ‘C:\Users…\Python\Python39\python.exe’ 屿小夏 pythonlinux开发语言
    个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
  • Js函数返回值 _wy_ jsreturn
    一、返回控制与函数结果，语法为：return 表达式;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为：return;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
  • MySQL 的 char 与 varchar bylijinnan mysql
    今天发现，create table 时，MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar 测试举例： CREATE TABLE `varcharLessThan4` ( `lastName` varchar(3) ) ; mysql> desc varcharLessThan4; +----------+---------+------+-
  • Quartz——TriggerListener和JobListener eksliang TriggerListenerJobListenerquartz
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述 listener是一个监听器对象，用于监听scheduler中发生的事件，然后执行相应的操作；你可能已经猜到了，TriggerListeners接受与trigger相关的事件，JobListeners接受与jobs相关的事件。   二.JobListener监听器  j
  • oracle层次查询 18289753290 oracle；层次查询；树查询
    .oracle层次查询(connect  by) oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理，由于经理也是雇员，所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表，表中的mgr列是一个自引用列，它指向emp表中的empno列，mgr表示一个员工的管理者， select   empno,mgr,ename,sal  from e
  • 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中 酷的飞上天空 javaee泛型类型转换
    使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中 但现在主要使用Spring框架的MVC，虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。 好吧，那就自己再造一个轮子吧。 原理都知道，就是利用反射进行字段的赋值，下面贴代码 主要类如下：   import java.lang.reflect.Field; imp
  • SAP HANA数据存储：传统硬盘的瓶颈问题 蓝儿唯美 HANA
    SAPHANA平台有各种各样的应用场景，这也意味着客户的实施方法有许多种选择，关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。 在 《Implementing SAP HANA》这本书中，介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理，并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》，介绍了行存储和列存储的各自特点，以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
  • Java Socket 多线程实现文件传输 随便小屋 javasocket
            高级操作系统作业，让用Socket实现文件传输，有些代码也是在网上找的，写的不好，如果大家能用就用上。 客户端类：   package edu.logic.client; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.Buffered
  • java初学者路径 aijuans java
    学习Java有没有什么捷径?要想学好Java，首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来，就力图使之无所不包，所以Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版，主要用于桌面应用软件的编程；J2ME主要应用于嵌入是系统开发，如手机和PDA的编程；J2EE
  • APP推广 aoyouzi APP推广
    一，免费篇 1，APP推荐类网站自主推荐 最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖，还能获取最美应用的评测推荐。PS：推荐简单。只要产品有趣好玩，用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次，几天用户暴增将服务器击垮。 2，各大应用商店首发合作 老实盯着排期，多给应用市场官方负责人献殷勤。 3，论坛贴吧推广 百度知道，百度贴吧，猫扑论坛，天涯社区，豆瓣（
  • JSP转发与重定向 百合不是茶 jspservletJava Webjsp转发
      在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;   转发包括;forward和include     例子;forwrad转发;  将请求装法给reg.html页面   关键代码;    req.getRequestDispatcher("reg.html
  • web.xml之jsp-config bijian1013 javaweb.xmlservletjsp-config
    1.作用：主要用于设定JSP页面的相关配置。 2.常见定义： <jsp-config> <taglib> <taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri> <taglib-location> TLD文件所在的位置
  • JSF2.2 ViewScoped Using CDI sunjing CDIJSF 2.2ViewScoped
    JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
  • 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性 bit1129 zookeeper
    很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336    Zookeeper的数据同步协议 Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时
  • Java开发笔记 白糖_ java开发
    1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值   Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(); map.put(1,"a"); map.put(2,"b"); map.put(3,"c"
  • 图片黑色阴影 bozch 图片
     .event{ padding:0;    width:460px;    min-width: 460px;    border:0px solid #e4e4e4;    height: 350px;    min-heig
  • 编程之美-饮料供货-动态规划 bylijinnan 动态规划
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class BeverageSupply { /** * 编程之美 饮料供货 * 设Opt（V’，i）表示从i到n-1种饮料中，总容量为V’的方案中，满意度之和的最大值。 * 那么递归式就应该是：Opt（V’，i）=max{ k * Hi+Op
  • ajax大参数（大数据）提交性能分析 chenbowen00 WebAjax框架浏览器prototype
    近期在项目中发现如下一个问题 项目中有个提交现场事件的功能，该功能主要是在web客户端保存现场数据（主要有截屏，终端日志等信息）然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢，大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作，期间页面不响应事件。 根据客户描述分析了下的代码流程，很简单，主要通过OCX控件截屏，在将前端的日志等文件使用OCX控件打包，在将之转换为
  • [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造 comsci
         我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....      地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
  • ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 daizj oracleCONSTRAINT
    ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
  • Gradle入门教程 dengkane gradle
    一、寻找gradle的历程 一开始的时候，我们只有一个工程，所有要用到的jar包都放到工程目录下面，时间长了，工程越来越大，使用到的jar包也越来越多，难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里，靠ide来管理工程之间的依赖关系，各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后，我们发现用ide来管理项程很不方便，比如不方便脱离ide自动构建，于是我们写自己的ant脚本。再后
  • C语言简单循环示例 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int main(void) { int i; int count = 0; int sum = 0; float avg; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2==0) { count++; sum += i; } } avg
  • presentModalViewController 的动画效果 dcj3sjt126com controller
    系统自带(四种效果)： presentModalViewController模态的动画效果设置：     [cpp]  view plain copy   UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
  • java 二分查找 shuizhaosi888 二分查找java二分查找
    需求：在排好顺序的一串数字中，找到数字T   一般解法：从左到右扫描数据，其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。 /** * * @param array * 顺序数组 * @param t * 要查找对象 * @return */ public stati
  • Spring Security（07）——缓存UserDetails 234390216 ehcache缓存Spring Security
           Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类，CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时，其首先会从缓存中获取，如果缓存中没
  • Dozer 深层次复制 jayluns VOmavenpo
    最近在做项目上遇到了一些小问题，因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层，而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层，每一次都需要从po-->转化到vo层，用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性，因为实体类都配置了hibernate那些关联关系，所以它满足不了现在的需求，但后发现还有个很
  • CSS规范整理（摘自懒人图库） a409435341 htmlUIcss浏览器
       刚没事闲着在网上瞎逛，找了一篇CSS规范整理，粗略看了一下后还蛮有一定的道理，并自问是否有这样的规范，这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。 一、文件规范 1、文件均归档至约定的目录中。 具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解： 所有的CSS分为两大类：通用类和业务类。通用的CSS文件，放在如下目录中： 基本样式库 /css/core
  • C++动态链接库创建与使用 你不认识的休道人 C++dll
    一、创建动态链接库 1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked"，完成 2.在test.h中添加 extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表); 3.在test.cpp中最后写 extern “C” 返回类型 _decls
  • Android代码混淆之ProGuard rensanning ProGuard
    Android应用的Java代码，通过反编译apk文件（dex2jar、apktool）很容易得到源代码，所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。 ProGuard是一个开源的Java代码混淆器（obfuscation）。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。 官网： http://proguard.sourceforge.net/
  • 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题 tomcat_oracle jquery编程ide
    　　现在收集一下：       　　排名不分先后，按照发言顺序来的。   1、Jquery插件一个通用函数一直报错，尤其是很明显是存在的函数，很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对 2、调试半天没变化：不在同一个文件中调试。这个很可怕，我们很多时候会备份好几个项目，改完发现改错了。有个群友说的好：   在汤匙
  • 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported xp9802 dependency
    解决办法：在plugins之前添加如下pluginManagement，二者前后顺序如下：   [html]  view plain copy   <build>           <pluginManagement
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他