时间序列模型评估指标

RNN、LSTM、GRU详解昔颜1121 人工智能 rnn python
RNN、LSTM、GRU详解在深度学习领域，序列数据（如语音识别、机器翻译、文本生成等）广泛应用于自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音和视频处理等任务中。针对序列数据，循环神经网络（RNN,RecurrentNeuralNetwork）及其改进版本——长短时记忆网络（LSTM,LongShort-TermMemory）和门控循环单元（GRU,GatedRecurrentUnit）成为处理时序
【ICML2024】TimesFM：无需训练！时间序列预测迎来新纪元！ ThePPP_FTS 人工智能深度学习时间序列
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.10688代码地址：https://github.com/google-research/timesfm/为了更好地理解时间序列模型的理论与实现，推荐参考UP“ThePPP时间序列”的教学视频。该系列内容系统介绍了时间序列相关知识，并提供配套的论文资料与代码示例，有助于理论与实践相结合。https://space.bilibili.c
【AI Study】第四天，Pandas（4）- 时间序列处理 co-n00b AI Study 人工智能 pandas ai
文章概要本文详细介绍Pandas的时间序列处理功能，包括：时间序列基础时间序列操作时间序列分析实际应用示例时间序列基础时间戳#创建时间戳ts=pd.Timestamp('2023-01-01')ts=pd.Timestamp('2023-01-0112:00:00')#时间戳属性print(ts.year)#年份print(ts.month)#月份print(ts.day)#日期print(ts.
【AI Study】第五天，Matplotlib（10）- 实际应用 co-n00b AI Study 人工智能 matplotlib ai python
文章概要本文详细介绍Matplotlib的实际应用，包括：数据分析可视化科学计算可视化交互式应用报告生成数据分析可视化时间序列分析importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.datesimportDateFormatter,MonthLocatordefplot_time_series_anal
《A DECODER-ONLY FOUNDATION MODEL FOR TIME-SERIES FORECASTING》阅读总结胡萝拔贝贝人工智能 python 机器学习
介绍了一个名为TimeFM的新型时间序列预测基础模型，该模型受启发于自然语言处理领域的大语言模型，通过再大规模真实世界和合成时间序列数据集上的预训练，能够在多种不同的公共数据集上实现接近最先进监督模型的零样本预测性能。该模型使用真实世界和合成数据集构建的大型时间序列语料库进行预训练，并展示了在不同领域、预测范围和时间粒度的未见数据集上的准确零样本预测能力。1、引言时间序列在零售、金融、制造业、医疗
【对比】DeepAR 和 N-Beats TIM老师时序预测
1.DeepAR1.1核心思想提出者：亚马逊（Amazon）团队于2018年提出。目标：针对多变量时间序列进行概率预测（ProbabilisticForecasting），输出预测值的分布（如均值、方差、置信区间），而非单一确定性预测。适用场景：适用于具有多变量、多目标的时间序列预测任务（如零售销售预测、能源负荷预测）。1.2模型结构RNN架构：基于长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU
动态图神经网络在社交网络演化分析中的应用 AI大模型应用实战神经网络网络 php ai
动态图神经网络在社交网络演化分析中的应用关键词：动态图神经网络、社交网络演化分析、图深度学习、时间序列分析、网络动力学摘要：本文深入探讨了动态图神经网络在社交网络演化分析中的应用。首先介绍了相关背景知识，包括目的范围、预期读者等。接着详细阐述了核心概念，如动态图神经网络的原理和架构，并通过示意图和流程图进行直观展示。对核心算法原理进行了深入讲解，结合Python代码给出具体操作步骤。同时，介绍了相
循环神经网络RNN Xyz_Overlord rnn 深度学习人工智能
一、循环神经网络概念以及应用场景1.概念处理序列的一种神经网络计算模型。2.序列数据数据是根据时间步生成的，前后数据有关联关系，数据可以是数字、文字序列等等。3.应用场景自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别、音乐生成......4.自然语言处理概述主要是通过计算机算法来理解自然语言。NLP涵盖了从文本到语音、从语音到文本的各个方面，它涉及多种技术，包括语法分析、语义理解、情感分析、机器翻
Python 爬虫实战：统计局年鉴数据爬取（含时间序列分析与经济指标可视化） Python核芯 Python爬虫实战项目 python 爬虫开发语言
一、项目概述国家统计局年鉴数据是经济分析、学术研究和政策制定的重要依据。本项目旨在通过Python爬虫技术，高效爬取统计局年鉴数据，并结合时间序列分析与数据可视化技术，深入挖掘经济指标的变化趋势和内在规律。二、技术准备（一）环境配置Python环境：建议使用Python3.8+版本。开发工具：推荐使用VSCode或PyCharm。（二）依赖库安装本项目需要以下关键库：aiohttp：用于异步HTT
Transformer-BIGRU多输入多输出 | Matlab实现-Transformer-BIGRU多输入多输出预测，运行环境为Matlab2023及以上 Matlab算法改进和仿真定制工程师 transformer matlab 深度学习
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍年来，随着深度学习技术的飞速发展，基于Transformer和循环神经网络(RNN)的混合模型在时间序列预测领域展现出强大的优势。本文将深入探讨一种结合Transformer和双向门控循环单元(BiGRU)
循环神经网络(RNN)：从理论到翻译 Morpheon 深度学习人工智能机器学习 rnn 人工智能深度学习
循环神经网络（RNN）是一种专为处理序列数据设计的神经网络，如时间序列、自然语言或语音。与传统的全连接神经网络不同，RNN具有"记忆"功能，通过循环传递信息，使其特别适合需要考虑上下文或顺序的任务。它出现在Transformer之前，广泛应用于文本生成、语音识别和时间序列预测（如股价预测）等领域。RNN的数学基础核心方程在每个时间步ttt，RNN执行以下操作：隐藏状态更新：ht=tanh(Whhh
【解密LSTM、GRU如何解决传统RNN梯度消失问题】姜栀 rnn lstm gru
解密LSTM与GRU：如何让RNN变得更聪明？在深度学习的世界里，循环神经网络（RNN）以其卓越的序列数据处理能力广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。然而，传统RNN存在的一个严重问题——梯度消失，限制了它的表现。为了解决这个问题，LSTM（长短时记忆网络）和GRU（门控循环单元）应运而生，它们通过引入智能的“门控机制”，让RNN能够更好地捕捉长期依赖。本文将深入解析LSTM和GRU的工作
高效时间序列分析的开源利器：QuestDB 臻源精品开源应用分享开源 github 时序数据库性能优化
QuestDB：探索数据的深度，加速决策的速度-精选真开源，释放新价值。概览时序数据库（TimeSeriesDatabase，简称TSDB）是一种专门设计和优化的数据库系统，用于高效地存储、管理和查询带有时间戳的数据序列，即时间序列数据。这类数据库的核心特点是处理那些随时间变化的数据，如传感器测量值、服务器性能指标、股票价格、天气数据等，其中每个数据点都关联了一个精确的时间戳。QuestDB是一个
机器学习中的数据预处理：清洗、转换与标准化 CarlowZJ AI+大模型微调机器学习人工智能
目录一、前言二、数据预处理的基本概念（一）数据预处理的定义（二）数据预处理的重要性三、数据预处理的常用方法（一）数据清洗（二）特征选择（三）特征转换（四）数据标准化四、数据预处理的代码示例（一）环境准备（二）数据加载与清洗（三）特征标准化（四）特征选择五、数据预处理的应用场景（一）分类任务（二）回归任务（三）时间序列预测六、数据预处理的注意事项（一）数据质量（二）特征选择方法的选择（三）标准化方法
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 QMT PTrade 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
一个完整的LSTM风光发电预测与并网优化方案，包含数据处理、模型构建、训练优化、预测应用及系统集成实现细节 pk_xz123456 深度学习仿真模型算法 lstm 人工智能 rnn python 开发语言图像处理神经网络
以下是一个完整的LSTM风光发电预测与并网优化方案，包含数据处理、模型构建、训练优化、预测应用及系统集成实现细节：风光发电功率预测与并网优化系统基于LSTM的时间序列预测与储能协同控制第一部分：系统架构设计（1200字）1.1整体技术路线
狂登Nature子刊！2025年KAN还是大势！沃恩智慧人工智能深度学习机器学习机器学习人工智能深度学习
在人工智能领域，Kolmogorov-ArnoldNetworks（KAN）正成为一种极具潜力的创新技术。KAN的核心在于将激活函数置于网络的边（连接）上，而不是传统的节点上，并通过B样条函数进行参数化，使得网络能够以较少的参数量实现高精度的预测。这种设计不仅提高了模型的透明度和可解释性，还为科学研究提供了新的视角。KAN在多个领域展现出卓越性能，包括时间序列预测、图学习任务以及卷积神经网络的改进
时间序列预测的机器学习方法：从基础到实战 loopdeloop 机器学习人工智能
时间序列预测是机器学习中一个重要且实用的领域，广泛应用于金融、气象、销售预测、资源规划等多个行业。本文将全面介绍时间序列预测的基本概念、常用方法，并通过Python代码示例展示如何构建和评估时间序列预测模型。1.时间序列预测概述时间序列是按时间顺序排列的一系列数据点，通常是在连续时间间隔内进行的测量。时间序列预测就是基于历史数据来预测未来的值。1.1时间序列的特点时间序列数据通常具有以下几个特征：
Python 实战 LSTM：时间序列预测的高级玩法与性能优化顾北12 LSTM python python lstm 性能优化
在大数据与人工智能深度融合的当下，时间序列预测已成为金融、工业、互联网等众多领域的核心需求。无论是股票价格走势分析、电力负荷预测，还是用户流量预估，精准的时间序列预测都能为决策提供强大支持。相较于传统的统计模型，基于深度学习的长短时记忆网络（LSTM）凭借其对长期依赖关系的卓越捕捉能力，在时间序列预测任务中展现出显著优势。本文将深入剖析LSTM在时间序列预测中的高级应用，并通过Python实战，分
论文笔记：LSTPrompt: Large Language Models as Zero-Shot Time Series Forecastersby Long-Short-Term Prompt UQI-LIUWJ 论文笔记论文阅读语言模型 prompt
202402arxiv1intro1.1大模型+时间序列预测一般有两种类型的方法使用海量时间序列数据重新训练一个时间序列领域的大模型论文笔记：TimeGPT-1_timegpt论文-CSDN博客直接利用现有的大模型，设计prompt，将时间序列数据转换成大模型理解的文本，实现时间序列预测代价小+有成熟的可供使用的大模型1.2本文思路之前的方法大多集中在如何将时间序列数据转换成文本上将时间序列的数字
循环神经网络(RNN)全面教程：从原理到实践 2501_91537435 人工智能 rnn 人工智能深度学习
循环神经网络(RNN)全面教程：从原理到实践引言循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是处理序列数据的经典神经网络架构，在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域有着广泛应用。本文将系统介绍RNN的核心概念、常见变体、实现方法以及实际应用，帮助读者全面掌握这一重要技术。一、RNN基础概念1.为什么需要RNN？传统前馈神经网络的局限性：输入和输出维度固定无法处理可变长
Python深度学习GRU、LSTM 、BiLSTM-CNN神经网络空气质量指数AQI时间序列预测及机器学习分析... egzosn 深度学习神经网络机器学习 python gru
ZhixiongWeng人们每时每刻都离不开氧，并通过吸入空气而获得氧。一个成年人每天需要吸入空气达6500升以获得足够的氧气，因此，被污染了的空气对人体健康有直接的影响，空气品质对人的影响更是至关重要。每出现一次AQI指数数值过大，可以肯定它都会引起我们足够的重视，提醒我们要保护我们生存的环境，尽可能地减少对环境的破坏与污染。而从更高的层次来说，消除或减少空气污染对人类的危害，唯一可行的就是提高
【NLP】循环神经网络--RNN学习.day3 啊波阿波波自然语言处理 rnn 学习
一.初步认识RNN循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种用于处理序列数据的深度学习模型。与传统的静态神经网络相比，RNN可以有效处理输入数据的时间序列特性。这使得RNN在处理自然语言处理（NLP）、时间序列预测、音频处理等任务时非常有效。以下是对RNN的详细解释。1.基本结构1.1.结构图示:在传统的神经网络中，信息是单向流动的，而RNN具有一个循环结构，允许信
MultiPatchFormer改进|爆改模型|涨点|使用TiDE中的MLP结构替换半自动回归的线性层（附代码+修改教程） ThePPP_FTS 回归数据挖掘人工智能 python 神经网络
一、本文介绍MultiPatchFormer是一种的基于Transformer的模型，用于多元时间序列预测使用多尺度时间嵌入来捕捉不同尺度的时间相关性，包括一个通道编码器来建模输入序列之间的关系并捕捉交互作用。MultiPatchFormer采用了一种简单但有效的方法来避免过拟合的问题，即通过线性层在连续的步骤中解码提取的信息，而不是使用单一的线性层将模型维度映射到预测窗口。这种方法被称为"半自回
基于多尺度卷积和扩张卷积-LSTM的多变量时间序列预测非著名架构师大模型知识文档 lstm 人工智能 rnn
时间序列预测是机器学习和数据分析中的重要领域，广泛应用于金融、气象、交通等领域。本文将介绍一种结合多尺度卷积、扩张卷积和LSTM的混合神经网络模型，用于多变量时间序列预测，并提供完整的代码实现和详细讲解。1.模型架构概述我们提出的模型结合了三种强大的神经网络组件：多尺度卷积：捕获时间序列中不同时间尺度的局部特征扩张卷积：扩大感受野而不增加参数数量，有效捕捉长期依赖LSTM：处理序列数据中的长期依赖
使用LSTM进行时间序列分析肥猪猪爸人工智能 #深度学习 lstm 人工智能 rnn 时间序列分析算法数据结构深度学习
LSTM（长短期记忆网络，LongShort-TermMemory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），专门用于处理时间序列数据。由于其独特的结构设计，LSTM能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系，这使得它在时间序列分析中表现出色。以下是LSTM如何进行时间序列分析的详细步骤和原理：1.时间序列问题的特点时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据点，例如股票价格、天气记录、传感器数据等。这类数据通常
时间序列 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention时间序列预测 Matlab机器学习之心 matlab cnn lstm
✅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
基于ICEEMDAN-SSA-BP的混合预测模型的完整实现过程神经网络15044 算法 python 深度学习 python 开发语言
以下将为您详细阐述基于ICEEMDAN-SSA-BP的混合预测模型的完整实现过程，包含原理说明、算法实现、代码解析及优化策略。本教程分为六个核心部分，采用Python3.9环境开发。基于ICEEMDAN-SSA-BP的混合时间序列预测模型一、模型架构设计1.1整体流程</
Python数据分析实战：物流业数据分析 AI天才研究院 AI Agent 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 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA 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
记忆的艺术：RNN中的梯度消失与梯度爆炸问题 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
记忆的艺术：RNN中的梯度消失与梯度爆炸问题1.背景介绍1.1循环神经网络简介循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNNs)是一种用于处理序列数据的神经网络模型。与传统的前馈神经网络不同,RNNs在隐藏层之间引入了循环连接,使得网络能够捕捉序列数据中的动态行为和长期依赖关系。这种结构使RNNs在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域有着广泛的应用。1.2梯度消失和梯度
HQL之投影查询归来朝歌 HQL Hibernate 查询语句投影查询
在HQL查询中，常常面临这样一个场景，对于多表查询，是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段，最后放在一起显示？针对上面的场景，如果需要将一个对象查出来： HQL语句写“from 对象”即可 Session session = HibernateUtil.openSession();
Spring整合redis bylijinnan redis
pom.xml <dependencies>  <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redi
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2 0624chenhong Hibernate
参考：http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736 org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2 在项目中出现了org.hiber
android动画效果不懂事的小屁孩 android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候，用到了android的动画效果，今天专门研究了一下关于android的动画效果，列出来，方便以后使用。 Android 平台提供了两类动画。一类是Tween动画，就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果（旋转、平移、放缩和渐变）。第二类就是 Frame动画，即顺序的播放事先做好的图像，与gif图片原理类似。
js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案换个号韩国红果果 JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定，故当属性值为一个对象时，删除时会造成内存泄露（其实还未删除）举例： var person={name:{firstname:'bob'}} var p=person.name delete person.name p.firstname -->'bob' // 依然可以访问p.firstname，存在内存泄露
Oracle将零干预分析加入网络即服务计划蓝儿唯美 oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是，Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务（NaaS）平台，帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商（CSP）的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
spring学习——springmvc（二） a-john springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。 1，配置Spring支持文件上传： DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据，需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来，这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器，需要声明一个实现了Mul
POJ-2828-Buy Tickets aijuans ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets http://poj.org/problem?id=2828 线段树，逆序插入 #include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
Java Ant build.xml详解 asia007 build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到，形象来说，你要把代码从某个地方拿来，编译，再拷贝到某个地方去等等操作，当然不仅与此，但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的，所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多，可能你用了很久，你仍然不知道它能有
android按钮监听器的四种技术百合不是茶 android xml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方; 1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例使用add方法与java类似创建监听器的实例 myLis lis = new myLis(); 使用add方法给按钮添加监听器
软件架构师不等同于资深程序员 bijian1013 程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师，他居住在伦敦，他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,，Apache Nutch， Liferay 和 Pentaho等。如今很多的公司
TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center sunjing TeamForge How do Attachement Anchor Wiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/ How do I create a new Wiki page? A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
【Redis四】Redis数据类型 bit1129 redis
概述 Redis是一个高性能的数据结构服务器，称之为数据结构服务器的原因是，它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景，本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。 Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统，这里的数据类型指的是value的类型，而不是key的类型，key的类型只有一种即string
SSH2整合-附源码白糖_ eclipse spring tomcat Hibernate Google
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。我创建的是tomcat项目，需要有tomcat插件。导入项目以后，鼠标右键选择属性，然后再找到“tomcat”项，勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片，sql也在源码里。补充1：项目中部分jar包不是最新版的，可能导
[转]开源项目代码的学习方法 braveCS 学习方法
转自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html 1）阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2）思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3）下载并安装d
编程之美-子数组的最大和（二维） bylijinnan 编程之美
package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MaxSubArraySum2 { /** * 编程之美子数组之和的最大值（二维） */ private static final int ROW = 5; private stat
读书笔记-3 chengxuyuancsdn jquery笔记 resultMap配置 ibatis一对多配置
1、resultMap配置 2、ibatis一对多配置 3、jquery笔记 1、resultMap配置当<select resultMap="topic_data"> <resultMap id="topic_data">必须一一对应。 (1)<resultMap class="tblTopic&q
[物理与天文]物理学新进展 comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境怎么办呢?
Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository daizj oracle ADR
Oracle Database 11g的FDI（Fault Diagnosability Infrastructure）是自动化诊断方面的又一增强。 FDI的一个关键组件是自动诊断库（Automatic Diagnostic Repository-ADR）。在oracle 11g中，alert文件的信息是以xml的文件格式存在的，另外提供了普通文本格式的alert文件。这两份log文
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示例程序，swap_1和swap_2都是错误的，推理从1开始推到2，2没完成，推到3就完成了 # include <stdio.h> void swap_1(int, int); void swap_2(int *, int *); void swap_3(int *, int *); int main(void) { int a = 3; int b =
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令 dcj3sjt126com PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令: 查看php运行目录命令：which php/usr/bin/php 查看php-fpm进程数：ps aux | grep -c php-fpm 查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem 重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart 在phpinfo()输出内容可以看到php
线程同步工具类 shuizhaosi888 同步工具类
同步工具类包括信号量（Semaphore）、栅栏（barrier）、闭锁（CountDownLatch）闭锁（CountDownLatch） public class RunMain { public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException { fin
bleeding edge是什么意思 haojinghua DI
不止一次，看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件，上了wiki。我再一次感到，没有辞典能像WiKi一样，给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱，只好在此一一中英对照，给大家上次课。 In computer science, bleeding edge is a term that
c中实现utf8和gbk的互转 jimmee c iconv utf8&gbk编码
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大型分布式网站架构设计与实践 lilin530 应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点？ a.高并发，大流量。 b.高可用。 c.海量数据。 d.用户分布广泛，网络情况复杂。 e.安全环境恶劣。 f.需求快速变更，发布频繁。 g.渐进式发展。 2.大型网站架构演化发展历程？ a.初始阶段的网站架构。应用程序，数据库，文件等所有的资源都在一台服务器上。 b.应用服务器和数据服务器分离。 c.使用缓存改善网站性能。 d.使用应用
在代码中获取Android theme中的attr属性值 OliveExcel android theme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西. 在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则: int defaultColor = 0xFF000000; int[] attrsArray = { andorid.r.
基于Zookeeper的分布式共享锁 roadrunners zookeeper 分布式共享锁
首先，说说我们的场景，订单服务是做成集群的，当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令，这时并发就产生了，系统就会重复创建订单。等等......场景。这时，分布式共享锁就闪亮登场了。共享锁在同一个进程中是很容易实现的，但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译，这里就不在赘述了。官
两个容易被忽略的MySQL知识 tomcat_oracle mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
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