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摘要:本文通过构建地缘政治风险因子、宏观经济预期因子与市场情绪因子的三维分析框架,结合高频交易数据与量化模型回测,解析近期黄金价格突破3450美元/盎司的关键驱动因素。文中所有技术指标均通过ARIMA-GARCH混合模型验证,确保分析结论符合金融市场量化研究规范。一、地缘风险因子驱动的短期价格异动事件驱动型量化模型显示:6月13日中东某大国遭遇突袭事件触发市场避险情绪的阈值突破。通过自然语言处理(
- 美元反弹压制金价:基于ARIMA-GARCH模型的汇率-黄金联动效应解构
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摘要:本文采用LSTM-Attention混合模型进行价格序列特征提取,结合自然语言处理(NLP)构建政策不确定性指数(PUI),运用ARIMA-GARCH模型预测美元流动性溢价因子(DLP)变动。通过DSGE模型模拟贸易政策冲击传导路径,并基于Nelson-Siegel模型分解美债收益率曲线结构分析。现货黄金呈现典型的三阶段波动特征:首先在3392美元/盎司关键阻力位触发动量交易突破,随后因美元
- 从0开始学习R语言--Day20-ARIMA与格兰杰因果检验
Chef_Chen
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ARIMAARIMA模型的核心就藏在其名字里,AR(自回归)代表了要预测的数据可能跟历史数据有关系,I(差分)代表了历史数据点之间的差异,MA(移动平均)代表了在预测历史数据点产生的误差可以在预测未来数据时修正,这三个点加起来共同用历史数据来预测未来值。举个浅显的例子就是,假设要预测明天会不会下雨,首先我们查看过去的数据带你,如果过去连续三天都下雨,那么明天下雨的概率就会很高,对应着AR,即用过去
- Python自动化炒股:利用Prophet和ARIMA进行股票价格预测的实战案例
云策量化
Python自动化炒股量化投资量化软件python量化交易QMTPTrade量化炒股量化投资deepseek
Python自动化炒股:利用Prophet和ARIMA进行股票价格预测的实战案例引言在金融市场中,股票价格预测一直是一个热门话题。随着机器学习和时间序列分析技术的发展,我们有了更多的工具来尝试预测股票价格。在这篇文章中,我们将探讨如何使用Python中的Prophet和ARIMA模型来进行股票价格预测。这两种模型各有优势,Prophet适合处理具有强季节性的时间序列数据,而ARIMA则是一种经典的
- 时间序列 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention时间序列预测
Matlab机器学习之心
matlabcnnlstm
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,求助可私信。内容介绍时间序列预测在诸多领域具有广泛的应用,例如金融市场预测、气象预报、能源需求预测等。传统的预测方法,如ARIMA模型和指数平滑法,在处理非线性、复杂的时间序列数据时往往力不从心。近年来,深度学习技术,特别是卷积神经网
- Python数据分析实战:物流业数据分析
AI天才研究院
AIAgent应用开发计算AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
文章目录Python数据分析实战:物流业数据分析1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系2.1物流数据类型2.2数据分析流程2.3常用分析方法2.4Python在数据分析中的角色2.5核心概念之间的联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1时间序列预测-ARIMA模型3.1.2聚类分析-K-means算法3.1.3分类算法-随机森
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@技术无疆
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摘要:国庆黄金周作为中国一年中重要的消费高峰期,吸引了众多商家、政府和分析师关注。利用Python和机器学习技术,可以通过历史数据和多维因素构建模型,预测这一期间的消费趋势。本文介绍了数据获取、特征工程、模型选择和优化的完整流程,并提供了完整的Python示例代码。⭕️宇宙起点引言数据获取与处理数据示例特征工程特征工程示例模型选择1时间序列模型(ARIMA)2回归模型(随机森林)3深度学习模型(L
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放荡不羁的野指针
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注意力机制序列算法序列算法的核心在于建立样本与样本之间的关联,并借助这一种关联提炼出对序列数据的理解。常见的算法:ARIMA家族算法群:使用加权的方式Xt=c+ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+⋯+ϕpXt−p+ϵtX_t=c+\phi_1X_{t-1}+\phi_2X_{t-2}+\dots+\phi_pX_{t-p}+\epsilon_tXt=c+ϕ1Xt−1+ϕ2Xt−2+⋯+ϕpXt−p+ϵt循
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时间序列预测|Python实现ARIMA时间序列数据预测目录时间序列预测|Python实现ARIMA时间序列数据预测基本介绍程序设计ARMAARMAARIMASARIMA参考资料致谢基本介绍时间序列预测是机器学习中一个经常被忽视的重要领域。时间序列在观察之间添加了显式的顺序依赖性:时间维度。这个额外的维度既是一个约束,也是一个提供额外信息来源的结构。使用经典统计时,主要关注的是时间序列的分析。时间
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时间序列分析:Python中的ARIMA模型,ARIMA模型是一种常用的时间序列预测工具,可以使用statsmodels库在Python中实现。时间序列分析广泛用于预测和预报时间序列中的未来数据点。ARIMA模型被广泛用于时间序列预测,并被认为是最流行的方法之一。在本教程中,我们将学习如何在Python中搭建和评估用于时间序列预测的ARIMA模型。什么是ARIMA模型?ARIMA模型是一种用于分析
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先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课
- ARIMA模型
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【终于弄明白ARIMA模型啦!包括确定pq值详细解释!!-哔哩哔哩】https://b23.tv/ijLD8UWARIMA模型ACF&PACFAIC&BICARIMA介绍ACF&PACF怎么判断是拖尾还是截尾截尾:就挺突然的95%二倍标准差以内拖尾:就慢慢的5%二倍标准差以外例子:eg详解:Step1看ACF图:-ACF截尾:判断为MA(q)横型,q为最后一个超出2倍标准差(蓝线)的阶数,即超出水
- ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测
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在时间序列分析中最常使用的一系列模型:AR、MR、ARMA,一直到ARIMA,都源于乔治·博克斯和格威利姆·詹金斯等人的一系列工作(他们的有关成果后汇集成该领域的权威经典著作【1】)。乔治·博克斯被认为是二十世纪的一代统计学大师,他有一句广为人知的名言:所有的模型都是错误的,但有一些是有用的(“Allmodelsarewrong,butsomeareuseful”)。为了让统计模型发挥作用,深入理
- 当 LSTM 遇上 ARIMA!!
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大家好,我是小青ARIMA和LSTM是两种常用于时间序列预测的模型,各有优劣。ARIMA擅长捕捉线性关系,而LSTM擅长处理非线性和长时间依赖的关系。将ARIMA和LSTM融合,可以充分发挥它们各自的优势,构建更强大的时间序列预测模型。ARIMA算法ARIMA是一种经典的时间序列预测方法,适用于捕捉时间序列数据中的线性趋势和季节性模式。它通过整合自回归(AR)、差分(I)、移动平均(MA)三部分,
- 时间序列预测领域表现优秀的模型
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生成对抗网络python人工智能深度学习
根据搜索结果,以下是一些在时间序列预测领域表现优秀的模型:N-BEATS:由ElementAI提出的模型,基于集成前馈网络的深度堆栈,模拟拟合ARIMA模型时的Box-Jenkins方法。DeepAR:由Amazon提出的模型,使用自回归循环网络进行概率预测。Spacetimeformer:该模型将输入扁平化为一个大向量,称为时空序列,以包含时间、空间和上下文信息统一的嵌入。TemporalFus
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SARIMA模型,即季节性自回归积分移动平均模型(SeasonalAutoregressiveIntegratedMovingAverageModel),是一种用于处理和预测具有明显季节性变化的时间序列数据的统计模型。它是ARIMA模型的一种扩展,通过引入额外的参数来捕捉时间序列中的季节性模式。SARIMA模型的基本结构SARIMA模型的基本结构包括以下几个关键组成部分:p:非季节自回归项的阶数,
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时间序列分析:Python中的ARIMA模型,ARIMA模型是一种常用的时间序列预测工具,可以使用statsmodels库在Python中实现。微信搜索关注《Python学研大本营》,加入读者群,分享更多精彩时间序列分析广泛用于预测和预报时间序列中的未来数据点。ARIMA模型被广泛用于时间序列预测,并被认为是最流行的方法之一。在本教程中,我们将学习如何在Python中搭建和评估用于时间序列预测的A
- 深度解析:Python与TensorFlow在日平均气温预测中的应用——LSTM神经网络实战
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1什么是时间序列时间序列是一组按时间顺序排列的数据点的集合,通常以固定的时间间隔进行观测。这些数据点可以是按小时、天、月甚至年进行采样的。时间序列在许多领域中都有广泛应用,例如金融、经济学、气象学和工程等。时间序列的分析可以帮助我们理解和预测未来的趋势和模式,以及了解数据的周期性、趋势、季节性等特征。常用的时间序列分析方法包括平滑法、回归分析、ARIMA模型、指数平滑法和机器学习方法等。1.1时间
- 时间序列分析技巧(二):ARIMA模型建模步骤总结
小墨&晓末
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CSDN小墨&晓末:https://blog.csdn.net/jd1813346972 个人介绍:研一|统计学|干货分享 擅长Python、Matlab、R等主流编程软件 累计十余项国家级比赛奖项,参与研究经费10w、40w级横向文章目录1目的2ARIMA模型建模流程图解3ARIMA模型建模实操1目的 该篇为针对时间序列ARIMA模型建模系列技巧:ARIMA模型
- Python知识点:如何使用Python进行时间序列预测
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Python系列python开发语言编程面试
使用Python进行时间序列预测是一个非常常见的任务,可以应用于各种领域,如金融市场预测、销售量预测、天气预报等。时间序列预测的方法有很多,包括统计方法(如ARIMA模型)、机器学习方法(如支持向量机、决策树)、以及深度学习方法(如LSTM网络)。下面是一个简单的时间序列预测流程示例,使用Python和pandas、numpy、以及statsmodels库来实现ARIMA模型的时间序列预测。1.导
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TuringSnowy
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文章目录程序简介程序/数据集下载代码分析程序简介调用statsmodels模块对上证指数的收盘价进行ARIMA模型动态建模,ARIMA适合短期预测,因此输入为15个数据,输出为1个数据程序输入:原序列,需要往后预测的个数程序输出:预测序列,模型结构(白噪声检验、单根检验、一阶差分自相关图、一阶差分偏自相关图)差分整合移动平均自回归模型(ARIMA),ARIMA(p,d,q)中,AR是”自回归”,p
- 用Python实现时间序列模型实战——00.学习内容及计划
写代码的M教授
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学习目标理解时间序列数据的基本概念和特性。掌握常用的时间序列分析方法和模型,包括移动平均模型(MA)、自回归模型(AR)、自回归滑动平均模型(ARMA)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)、季节性自回归积分滑动平均模型(SARIMA)、指数平滑法、状态空间模型等。学习如何进行时间序列的模型评估和预测。实践时间序列分析和预测的典型案例。学习时长共计6周,每周5天学习时间(周末休息或复习)。第1周:
- R语言武汉流动人口趋势预测:灰色模型GM(1,1)、ARIMA时间序列、logistic逻辑回归模型|附代码数据
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全文链接:http://tecdat.cn/?p=32496原文出处:拓端数据部落公众号人口流动与迁移,作为人类产生以来就存在的一种社会现象,伴随着人类文明的不断进步从未间断。人力资源是社会文明进步、人民富裕幸福、国家繁荣昌盛的核心推动力量。当前,我国经济正处于从以政府主导的投资驱动型的经济“旧常态”向以市场需求为主导的经济“新常态”转型过渡期。本文帮助客户综合运用R语言灰色预测模型和logist
- 时间序列预测 — ARIMA模型原理
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专栏链接:https://blog.csdn.net/qq_41921826/category_12495091.html专栏内容所有文章提供源代码、数据集、效果可视化文章多次上领域内容榜、每日必看榜单、全站综合热榜
- 互联网加竞赛 大数据分析:基于时间序列的股票预测于分析
Mr.D学长
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1简介Hi,大家好,这里是丹成学长,今天向大家介绍一个大数据项目大数据分析:基于时间序列的股票预测于分析2时间序列的由来提到时间序列分析技术,就不得不说到其中的AR/MA/ARMA/ARIMA分析模型。这四种分析方法的共同特点都是跳出变动成分的分析角度,从时间序列本身出发,力求得出前期数据与后期数据的量化关系,从而建立前期数据为自变量,后期数据为因变量的模型,达到预测的目的。来个通俗的比喻,大前天
- 时间序列预测之ARMA、ARIMA序列及季节性序列matlab实现
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ARMA是一种平稳时间序列模型,即均值和协方差不随时间的平移而改变。ARMA有三种类型AR序列MA序列ARMA序列但是由于ARMA只能处理平稳序列,而现实中的问题往往有趋势性或周期性等。为了得到平稳序列,我们对数据进行差分运算,使得新序列成为平稳序列,就能够进行ARMA分析,因此ARIMA模型,是在ARMA的基础上多了差分运算,使得其能够处理的序列范围增加了。ARIMA序列例题1:clc,clea
- 在Python和R语言中使用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型
公子曼步
想象一下,你的任务是预测下一部iPhone的价格,并提供了历史数据。这包括季度销售、月度支出,以及苹果资产负债表上的一大堆东西。作为一个数据科学家,你会把这个问题归类为什么?当然是时间序列建模。从预测产品的销售到估计家庭的用电量,时间序列预测是任何数据科学家都应该知道的核心技能之一,如果不是精通的话。有很多不同的技术可供您使用,在本文中,我们将介绍一种最有效的技术,称为AutoARIMA。我们将首
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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
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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(
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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
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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。
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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?
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&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
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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
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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?
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public class CopySpecialLinkedList {
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* 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
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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)
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在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
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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
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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;
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- 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
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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
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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