机器学习之心
机器学习之心

区间预测 | MATLAB实现ARIMA-GARCH时间序列预测

区间预测 | MATLAB实现ARIMA-GARCH时间序列预测

目录

    • 区间预测 | MATLAB实现ARIMA-GARCH时间序列预测
      • 效果一览
      • 基本介绍
      • 模型描述
      • 程序设计
      • 参考资料

效果一览

区间预测 | MATLAB实现ARIMA-GARCH时间序列预测_第1张图片
区间预测 | MATLAB实现ARIMA-GARCH时间序列预测_第2张图片
区间预测 | MATLAB实现ARIMA-GARCH时间序列预测_第3张图片

基本介绍

自回归滑动平均模型（简称：ARMA模型）。是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与移动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。ARCH模型（Autoregressive conditional heteroskedasticity mo

你可能感兴趣的:(#,ARIMA时间序列,区间预测,ARIMA,GARCH,ARIMA-GARCH,时间序列预测)

  • 机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用） 代码的建筑师 模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项LASSORidge朴素
    纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
  • 【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码） 天天科研工作室 光伏功率预测算法matlab随机森林机器学习
    【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）文章目录【Matlab光伏功率预测】基于RF随机森林算法的多变量光伏功率预测（附MATLAB代码）文章介绍基本步骤代码分享运行结果参考资料文章介绍随机森林可以应用于光伏功率预测，这是一项重要的任务，旨在估计光伏发电系统的输出功率。光伏功率预测在可再生能源管理、电网调度和能源计划等领域具有广泛的应用。随机森林回
  • 使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现 Echo_Wish Python！实战！python去中心化开发语言
    使用Python构建去中心化预测市场：从概念到实现大家好，我是Echo_Wish。今天，我们将深入探讨一个前沿的区块链应用——去中心化预测市场，并学习如何使用Python来构建一个简易的预测市场平台。预测市场是基于市场参与者对未来事件的预测来产生结果的地方，通常被用来预测政治事件、金融市场走向、体育比赛结果等。传统的预测市场如Augur、Polymarket等，基于去中心化平台，利用区块链技术确保
  • V Rising夜族崛起的管理员指令大全 莱卡云（Lcayun） 云计算linux游戏服务器
    使用方法：如果没有启用控制台需要先启用控制台打开游戏点击选项（如果在游戏内点击ESC即可），在通用页面找到启用控制台，勾选右边的方框启用在游戏内点击键盘ESC下方的波浪键（~）使用控制台指令：addtime向前调整游戏时间，addtime+空格+参数（参数必填），参数区间（1~12），可用于调节游戏中的白天天和黑夜的节奏，或者刷怪的节奏，但不能用于植物成熟和仆人打工时间的加快AdminAuth管理
  • 【指标对比】SMA 和 EMA区别 T-I-M 时间序列
    在描述时间序列趋势（如股票价格）时，简单移动平均（SMA）和指数移动平均（EMA）各有特点。以下是详细分析：一、核心对比指标SMAEMA权重分配等权重指数衰减权重滞后性较高较低噪声敏感性较不敏感更敏感计算复杂度简单需要递归计算参数敏感性对窗口大小敏感对衰减因子敏感二、特性分析1.SMA（简单移动平均）公式：SMAt=1n∑i=0n−1Pt−iSMA_t=\frac{1}{n}\sum_{i=0}^
  • matlab近似计算联合密度分布 小蜗笔记 matlab学习笔记学习收藏matlab开发语言
    在Matlab中，当A和B是两个序列数据时，可以通过以下步骤来近似求出A大于B的概率分布：数据准备：确保序列A和B具有相同的长度。如果长度不同，需要进行相应的处理（例如截取或插值）。计算A大于B的逻辑数组：使用关系运算符>来创建一个逻辑数组，其中每个元素表示A中对应位置的元素是否大于B中对应位置的元素。统计不同情况下的概率：可以将数据划分成若干个区间（例如使用histcounts函数），然后计算每
  • AIOps：解决企业IT挑战的智能利器 雅菲奥朗 认证培训AIOpsSRE可观测性
    前言：在当今数字化的时代，企业IT基础设施和应用程序规模不断扩大，面临着日益复杂的挑战。在这种情况下，AIOps人工智能运维成为解决企业IT运维困境的智能利器。AIOps与可观测性密切相关，可观测性是实现AIOps的基础。通过收集、监视和理解系统数据，AIOps能够自动化运维任务、实时监控系统状态、预测潜在问题，从而提高效率和稳定性。AIOps尤其适用于IT运维部门，这是一个迫切需要此类技术的群体
  • 回归模型评价指标——衡量预测能力 Tang–t 回归数据挖掘人工智能机器学习python
    目录一、指标说明1.均方误差（MeanSquaredError，MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError，RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination，R²）5.解释方差（ExplainedVariance，EV）6.最大误差（MaximumError）二、代码一、指标说明回归模型
  • 回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared 旺旺棒棒冰 统计学习方法机器学习回归评价指标r2mse
    转自博客。仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。MSE=1m∑i=1m(yi−y^i)2MSE=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left(y_{i
  • 先验地图--slam学习笔记 超级璐璐 人工智能机器学习
    先验信息(PriorInformation)先验信息指的是在收集新数据之前已有的知识或假设。这种信息可以来自之前的实验、历史数据、理论模型或专家意见。地图信息：在无人驾驶中，车辆通常会预先加载高精度地图数据，这些地图数据提供了道路布局、车道线位置、交叉口结构等信息。这些信息就是先验信息。车辆动力学模型：车辆的动力学模型，包括车辆的物理特性（如质量、轮胎摩擦系数等），这些模型可以帮助预测车辆的行为。
  • 【机器学习】机器学习工程实战-第3章 数据收集和准备 腊肉芥末果 机器学习工程实战机器学习人工智能
    上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本3.2.2质量差3.2.3噪声（noise）3.2.4偏差（bias）3.2.5预测能力低（lowpredictivepower）3.2.6过时的样本3.2.7离群值3.2.8数据泄露/目标泄漏3
  • PTA:数组区间差集A-B 悦悦子a啊 C语言PTA习题算法数据结构
    输入一个整数数组（题目保证数组中的整数不重复），然后输入两个闭区间，区间A[L1,R1]和区间B[L2,R2]，L1,R1代表区间A的左/右边界的数组下标；L2,R2代表区间B的左/右边界的数组下标（下标从0开始，且题目保证下标均在有效范围内不会越界）。输出由这两个区间形成的差集（A-B）的数值。输入格式:一个整数n（n不大于20），然后输入n个整数。最后输入4个整数，分别代表区间A和区间B的左边
  • 集成学习（随机森林） herry57 数学建模大数据随机森林集成学习
    目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何⼀个单分类的做出预测。只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是
  • 机器学习怎么做特征工程 全栈你个大西瓜 人工智能机器学习人工智能特征工程数据预处理特征变换特征降维特征构造
    一、特征工程通俗解释特征工程就像厨师做菜前的食材处理：原始数据是“生肉和蔬菜”，特征工程是“切块、腌制、调料搭配”，目的是让机器学习模型（食客）更容易消化吸收，做出更好预测（品尝美味）。二、为什么要做特征工程？数据质量差：原始数据常有缺失、噪声、不一致问题（如年龄列混入“未知”）。模型限制：算法无法直接理解原始数据（如文本、日期需要数值化）。提升效果：好特征能显著提升模型性能（准确率提升10%~5
  • 模型优化驱动产业应用创新 智能计算研究中心 其他
    内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进，其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略，显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力，而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化，降低了复杂模型的开发门槛。在部署层面，边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟，更通
  • 推荐项目：Mayfly-Go - 高性能的时间序列数据库 齐游菊Rosemary
    推荐项目：Mayfly-Go-高性能的时间序列数据库mayfly-goweb版linux(终端文件脚本进程)、数据库(mysqlpgsql高斯达梦)、redis(单机哨兵集群)、mongo统一管理操作平台。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/mayfly-go项目简介是一款由Dromara团队开发的高性能、轻量级时间序列数据库（TimeSeriesData
  • 一文读懂Python之random模块（31） 跟着杰哥学Python python
    random模块是Python的内置标准库，用于生成各类随机数，可以用作生成网站初始登录密码和随机验证码。一、random模块简介random模块可以生成随机数，包括随机整数、浮点数、随机元素等。二、random模块相关概念随机数：是指在一定范围内随机产生的数，每个数被选中的概率相等。随机数最重要的特性是其后产生的数与前面的数毫无关系，即随机性、不可预测性和不可重现性。三、random模块常用方法
  • Matlab实现SSA-HKELM麻雀算法（SSA）优化混合核极限学习机多变量回归预测的详细项目实例 nantangyuxi MATLAB算法matlab回归人工智能数据挖掘开发语言深度学习
    目录Mstlsb实她TTS-HKFLM麻雀算法（TTS）优化混合核极限学习机多变量回归预测她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...1目标...1意义...2项目挑战及解决方案...2挑战...2解决方案...3项目特点她创新...3创新点...3特点...4项目应用领域...4应用领域...4项目效果预测图程序设计及代码示例...5项目模型架构...6数据预处理...6混合核极限学
  • 统一的视频动作模型 三谷秋水 计算机视觉机器学习人工智能计算机视觉深度学习机器学习人工智能
    25年3月来自斯坦福大学的论文“UnifiedVideoActionModel”。统一的视频和动作模型对机器人技术具有重大意义，其中视频为动作预测提供丰富的场景信息，而动作为视频预测提供动态信息。然而，有效地结合视频生成和动作预测仍然具有挑战性，当前基于视频生成的方法在动作准确性和推理速度方面难以与直接策略学习的性能相匹配。为了弥补这一差距，引入统一的视频动作模型（UVA），它联合优化视频和动作预
  • 一文说清预训练与微调：AI的双重训练法则 TGITCIC AI-大模型的落地之道人工智能深度学习
    什么是预训练？预训练是大型语言模型训练的第一步。它在资金和计算能力的支持下，通过深入分析大量的文本数据，使模型建立起语言的基本构架。在这一阶段，模型通过学习海量的书籍、文章和网页，识别出语言的语法、句法和词汇规律。这就如同一名学生接受通识教育，他并没有专注于某一门学科，而是获取了多方面的知识。自回归语言建模和掩码语言建模是预训练中常见的两种方法。前者在逐步构建文本的连贯性时，通过预测下一单词的方式
  • 高速NOA要爆！一年「1000万辆」市场红利，谁是最大赢家？ 高工智能汽车 人工智能大数据
    只有更低，没有最低。从7万元价位到5万元价位，2025的“智驾平权”之战开局已是火拼。有消息披露，奇瑞计划在小蚂蚁等入门级产品上全系标配基于高通8620平台的智能驾驶系统，可实现高速NOA和记忆泊车功能。2025款奇瑞小蚂蚁的起售价是5.99万元，按照这个价格区间，相当于高速NOA智驾方案进一步下探到5万级别水平。对比比亚迪将高速NOA智驾首次带入7万级车型市场，奇瑞这一动作无疑进一步加剧今年高阶
  • Python 数据分析实战：跨境电商行业发展解析 萧十一郎@ pythonpython数据分析开发语言
    目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1跨境电商消费者地域分布分析2.4.2跨境电商商品销售与价格关系分析2.4.3跨境电商行业未来发展预测三、主要的代码难点解析3.1数据收集3.2数据清洗-销售数据处理3.3数据分析-跨境电商消费者地域分布分析3.4数据分析-跨境电商商品销售与价格关系分析3.5数据可视化四、可能改进的代码4.1数据收集
  • c++算法赛万能模板个人笔记适用蓝桥杯，天梯赛，acm等赛事 a东方青 个人笔记c++算法笔记
    算法笔记-更新与2025-3-22点赞收藏+关注持续更新算法基础二分整数二分//在一个单调区间里面去找答案boolcheck(intx){/*...*/}//检查x是否满足某种性质//区间[l,r]被划分成[l,mid]和[mid+1,r]时使用：intbsearch_1(intl,intr){while(l>1;if(check(mid))r=mid;//check()判断mid是否满足性质el
  • 前缀和处理数组区间之和问题 张同学吧 笔记c++
    1.什么是区间和问题“区间和问题”通常指的是涉及计算或处理数组或数列某个子区间（即一段连续元素）的总和的类型问题。这类问题可能有多种变体和不同的复杂度，但基本思想都是在给定的区间内快速计算总和或处理与区间和相关的操作。2.例题1题目描述给定一个整数数组Array，请计算该数组在每个指定区间内元素的总和。输入描述第一行输入为整数数组Array的长度n，接下来n行，每行一个整数，表示数组的元素。随后的
  • MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导 阿正的梦工坊 MachineLearningDeepLearning分类人工智能深度学习机器学习
    下面是MSE不适合分类任务的解释，包含梯度推导。以及交叉熵的梯度推导。前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性，结合公式推导和分析，解释为什么在预测值接近0或1时梯度趋于0，以及这背后的含义。我会尽量保持清晰且严谨，适合高理论水平的
  • 毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型 清风AI 毕业设计代码实现pythonlstm深度学习神经网络人工智能matlabpytorch
    一、项目背景1.1光伏功率预测意义在能源结构转型背景下（国家能源局2025规划），光伏发电渗透率已超过18%。但受天气突变、云层遮挡等因素影响，光伏出力具有显著波动性，导致：电网调度难度增加（±15%功率波动）电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合：分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系：气象因素与发电功率呈高阶非线性关系数据模态差异：数值天气预报(NWP
  • 探索Python中的集成方法：Stacking Echo_Wish Python笔记Python算法python开发语言
    在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking？Stacking，又称为堆叠泛化（StackedGeneralization），是一种模型集成方法，与Bagging和Boosting不同，它并不直
  • 【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法 音乐学家方大刚 Pythonpython集成学习开发语言
    我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题，我们可以使用集成学习（EnsembleLearning）方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果，来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
  • Stacking算法：集成学习的终极武器 civilpy 算法集成学习机器学习
    Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现，并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来
  • 集成学习（上）：Bagging集成方法 万事可爱^ 机器学习修仙之旅#监督学习集成学习机器学习人工智能Bagging随机森林
    一、什么是集成学习？在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来，就能像拼图一样还原出完整的真相，接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。集成学习是一种机器学习技术，它通过组合多个模型（通常称为“弱学习器”或“基础模型”）的预测结果，构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是
  • 怎么样才能成为专业的程序员？ cocos2d-x小菜 编程PHP
      如何要想成为一名专业的程序员？仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制，你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员，那些必备的关键技能都是什么的时候，下面是我们了解到的情况。   关于如何学习代码，各种声音很多，然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了？！呵呵，就像其他工作一样，光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
  • java web开发 高并发处理 BreakingBad javaWeb并发开发处理高
    java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法（java教程,java处理大量数据，java高负载数据） 一：高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用，数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的，可能最初是一个mysql主机，当数据增加到100万以上，那么，MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S（
  • mysql批量更新 ekian mysql
    mysql更新优化： 一版的更新的话都是采用update set的方式，但是如果需要批量更新的话，只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式，执行更新。无论哪种方式，性能都不见得多好。 三千多条的更新，需要3分多钟。 查询了批量更新的优化，有说replace into的方式，即： replace into tableName(id,status) values
  • 微软BI（3） 18289753290 微软BI SSIS
    1) Q：该列违反了完整性约束错误；已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID'，表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH'；列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。 A：一般这类问题的存在是
  • Java中的List g21121 java
            List是一个有序的 collection（也称为序列）。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引（在列表中的位置）访问元素，并搜索列表中的元素。         与 set 不同，列表通常允许重复
  • 读书笔记 永夜-极光 读书笔记
       1.  K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?          传统决策: A:100%订单  B,C,D:0%     &nbs
  • centos 安装 Codeblocks 随便小屋 codeblocks
    1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++   2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2* 3. 安装wxGTK    yum search w
  • 23种设计模式的形象比喻 aijuans 设计模式
    1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了，麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西，虽然口味有所不同，但不管你带MM去麦当劳或肯德基，只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 　　工厂模式：客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品，只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时，工厂类也要做相应的修改。如：
  • 开发管理 CheckLists aoyouzi 开发管理 CheckLists
    开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期 开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源 开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
  • js实现切换 百合不是茶 JavaScript栏目切换
    js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路: 1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none 2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示 3,判断js获取的id名字;再设置是否显示   代码实现:   html代码: <di
  • 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话 bijian1013 感悟项目管理人生职场
            这篇文章也是最近偶尔看到的，考虑到原博客发布者可能将其删除等原因，也更方便个人查找，特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的，不要整天以混的姿态来跟公司博弈，就算是混，我觉得你要是能在混的时间里，收获一些别的有利于人生发展的东西，也是不错的，看你怎么把握了”，看了之后，对这句话记忆犹新。  &
  • 前端Web开发的页面效果 Bill_chen htmlWebMicrosoft
    1.IE6下png图片的透明显示： <img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/> 或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。 2.<li>标
  • 【JVM五】老年代垃圾回收：并发标记清理GC(CMS GC) bit1129 垃圾回收
      CMS概述 并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC）算法的主要目标是在GC过程中，减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能，尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用，比如web应用来说，是非常重要的。   CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收，它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
  • Struts2技术总结 白糖_ struts2
      必备jar文件 早在struts2.0.*的时候，struts2的必备jar包需要如下几个： commons-logging-*.jar   Apache旗下commons项目的log日志包 freemarker-*.jar          
  • Jquery easyui layout应用注意事项 bozch jquery浏览器easyuilayout
    在jquery easyui中提供了easyui-layout布局，他的布局比较局限，类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍：      如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui，那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局，否则在表单页面（编辑、查看、添加等等）在不同的浏览器会出
  • java-拷贝特殊链表：有一个特殊的链表，其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext，还有一个指向链表中任意节点的指针pRand，如何拷贝这个特殊链表？ bylijinnan java
    public class CopySpecialLinkedList { /** * 题目：有一个特殊的链表，其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext，还有一个指向链表中任意节点的指针pRand，如何拷贝这个特殊链表？ 拷贝pNext指针非常容易，所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。 假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An，新拷贝
  • color Chen.H JavaScripthtmlcss
    <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"  "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">    <HTML>    <HEAD>&nbs
  • [信息与战争]移动通讯与网络 comsci 网络
          两个坚持:手机的电池必须可以取下来                光纤不能够入户,只能够到楼宇       建议大家找这本书看看:<&
  • oracle flashback query(闪回查询) daizj oracleflashback queryflashback table
    在Oracle 10g中，Flash back家族分为以下成员： Flashback Database Flashback Drop Flashback Table Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query，Flashback Transaction Query) 下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
  • zeus持久层DAO单元测试 deng520159 单元测试
    zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去. 本文是zeus的dao单元测试: 1.单元测试直接上代码   package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import org.junit.Test; import o
  • C语言学习三printf函数和scanf函数学习 dcj3sjt126com cprintfscanflanguage
    printf函数 /* 2013年3月10日20:42:32 地点：北京潘家园 功能： 目的： 测试%x %X %#x %#X的用法 */ # include <stdio.h> int main(void) { printf("哈哈！\n"); // \n表示换行 int i = 10; printf
  • 那你为什么小时候不好好读书? dcj3sjt126com life
    dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了 good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊 没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you   爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢.... 当然是拿十块的咯... 爸爸你很笨的, 你不会两张都拿   爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
  • iptables开放端口 Fanyucai linuxiptables端口
    1，找到配置文件 vi /etc/sysconfig/iptables   2，添加端口开放，增加一行，开放18081端口 -A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT   3，保存 ESC :wq!   4，重启服务 service iptables
  • Ehcache（05）——缓存的查询 234390216 排序ehcache统计query
    缓存的查询 目录 1.    使Cache可查询 1.1     基于Xml配置 1.2     基于代码的配置 2     指定可搜索的属性 2.1     可查询属性类型 2.2 &
  • 通过hashset找到数组中重复的元素 jackyrong hashset
      如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多，下面是其中一个办法： int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8}; Set<Integer> set = new HashSet<Integer>(); for(int i = 0
  • 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL lanrikey history
    后退时关闭当前页面 <script type="text/javascript"> jQuery(document).ready(function ($) {         if (window.history && window.history.pushState) {
  • 应用程序的通信成本 netkiller.github.com 虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
    应用程序的通信成本 什么是通信 一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。 什么是成本 这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。 都有哪些通信方式 全局变量 线程间通信 共享内存 共享文件 管道 Socket 硬件（串口，USB） 等等 全局变量 全局变量是成本最低通信方法，通过设置
  • 一维数组与二维数组的声明与定义 恋洁e生 二维数组一维数组定义声明初始化
    /**  *  */ package test20111005; /**  * @author FlyingFire  * @date:2011-11-18 上午04:33:36  * @author ：代码整理  * @introduce :一维数组与二维数组的初始化  *summary：  */ public c
  • Spring Mybatis独立事务配置 toknowme mybatis
    在项目中有很多地方会使用到独立事务，下面以获取主键为例   （1）修改配置文件spring-mybatis.xml  <!-- 开启事务支持 -->  <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" />   &n
  • 更新Anadroid SDK Tooks之后，Eclipse提示No update were found xp9802 eclipse
    使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后， 打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates  检测一会后提示 No update were found 
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他