玉子（代码分享版）
玉子（代码分享版）

基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的时间序列预测模型

融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）原理如下：

①采用折射反向学习策略初始化麻雀算法个体，基本思想是通过计算当前解的反向解来扩大搜索范围，借此找出给定问题更好的备选解；②采用正余弦策略替换原始麻雀算法的发现者位置更新公式。当发现者搜寻的食物位于局部最优时，大量的跟随者会涌入到该位置，此时发现者与整个群体停滞不前，造成种群位置多样性出现损失；③对正余弦策略的步长搜索因子进行改进；原始步长搜索因子呈线性递减趋势，不利于进一步平衡SSA的全局搜索和局部开发能力。④采用柯西变异策略替换原始麻雀算法的跟随者位置更新公式。柯西分布与标准的正态分布相似，为连续的概率分布，在原点处值较小，两端较为扁长，逼近零速率较慢， 因而相比于正态分布能产生更大的扰动。因此，利用柯西变异对麻雀位置更新中的个体进行扰动，从而扩大麻雀算法的搜索规模，进而提升算法跳出局部最优能力。

基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的时间序列预测模型_第1张图片

CNN-BiLSTM的流程：将训练集数据输入CNN模型中，通过CNN的卷积层和池化 层的构建，用来特征提取，再经过BiLSTM模型进行序列预测。CNN-BiLSTM模型有众多参数需要调整，包括学习率，正则化参数，神经网络层数，卷积层数，BatchSize，最大训练次数等。

参考文献：《融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法》《基于VMD和CNN-BiLSTM的矿井提升电动机故障诊断方法》《基于残差修正CNN-BiLSTM的空中目标航迹短期预测算法》《基于VMD的CNN-BiLSTM-Att的短期负荷预测》《基于自适应经验小波分解与深层CNN-BiLSTM网络模型的短期负荷预测》

数据分析与预测/数学建模竞赛数据分析题（数学建模竞赛懒人包/数学建模竞赛常用和创新代码全家桶/基于RBF径向基神经网络的多变量回归/基于VMD（变分模态分解）-SSA（麻雀搜索算法优化）-LSTM/基于EMD（经验模态分解）-KPCA（核主成分分析）-LSTM/基于减法平均优化器优化算法（SABO）-极限学习机（ELM）/基于改进莱维飞行和混沌映射粒子群优化算法(LPSO)-BP神经网络/基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）/基于LSTM-Adaboost/基于北方苍鹰算法（NGO）优化长短期记忆网络（LSTM）/CNN-GRU-Attention基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测/基于量子粒子群算法（QPSO）优化LSTM/基于算术优化算法（AOA）优化参数的随机森林（RF）六分类机器学习/基于PSO-Lssvm/基于多层前馈神经网络多输入二分类/基于分解法的周期性时间序列预测/基于ARIMA的差分平稳化时间序列预测/移动平均法+指数平滑法时间序列预测）高质量matlab代码【不断更新】

链接：百度网盘 请输入提取码

提取码：f0t5

各种最新智能优化算法（最新非动物园智能优化算法/带约束的群智能优化算法全家桶/改进粒子群优化算法及对比分析/基于黄金正弦和混沌映射思想的改进减法优化器算法）及应用【不断更新】

链接：百度网盘 请输入提取码

提取码：639m

电力系统预测和优化方向研究生必备matlab-yalmip代码!!祝您快速入门，早日发paper! !!!（需求响应/两阶段鲁棒优化/微电网经济调度/多目标优化/时间序列预测/经验模态分解/场景生成与削减/copula相关性分析/综合能源系统/低碳经济调度/碳交易/综合需求响应/电动汽车/多时间尺度/智能算法/配电网最优潮流/无功优化/共享储能/分布式算法/主从博弈/合作博弈等文献复现）matlab代码【不断更新】

链接：百度网盘 请输入提取码

提取码：iflg

注意：代码运行时间较长，运行时间与计算机性能有关，运行时间太长可以把种群调小一点

基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的时间序列预测模型_第2张图片

基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的时间序列预测模型_第3张图片

基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的时间序列预测模型_第4张图片

基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的时间序列预测模型_第5张图片

基于融合正余弦和柯西变异的麻雀优化算法（SCSSA）-CNN-BiLSTM（双向长短期记忆网络）的时间序列预测模型_第6张图片

你可能感兴趣的:(算法,cnn,人工智能)

  • 关联规则算法：揭秘数据中的隐藏关系，从理论到实战 秋声studio 机器学习算法详解关联规则算法数据挖掘Apriori算法FP-Growth算法大数据优化数据预处理增量式更新
    引言在当今数据驱动的时代，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了各行各业的核心挑战。关联规则算法作为数据挖掘领域的重要工具，能够帮助我们发现数据中隐藏的关联关系，从而为决策提供支持。无论是电商平台的商品推荐，还是医疗领域的疾病诊断，关联规则算法都展现出了强大的应用潜力。本文将从基础概念出发，逐步深入探讨关联规则算法的核心原理、经典算法及其优化策略。无论你是数据挖掘的初学者，还是希望进一步了解关联
  • 大语言模型(LLM)入门学习路线图_llm教程，从零基础到精通，理论与实践结合的最佳路径！ AGI学习社 语言模型学习人工智能LLM大模型大数据自然语言处理
    Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记，它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习，LLM前沿算法和架构，以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识，并推荐了一系列优质的学习视频和博客，旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模型（LargeLanguageM
  • AI大模型零基础金融人如何一周自学大模型，从零基础到入门，看这篇就够了！ 冻感糕人~ 人工智能金融AI大模型LLM大模型技术大模型学习路线大模型基础
    前几天参加了字节跳动在上海举办的火山引擎Force原动力大会，OpenAI也连续开了12天发布会，最近堪称科技界的春晚了。如果说2022年ChatGPT横空出世把人工智能的发展带上了一个新的台阶，那么2024年末，大模型对工作、生活的全面“侵入”让我们越来越接近库兹韦尔所描述的那个奇点时刻。作为金融民工，我们想通过这篇文章讲讲从用户的角度如何一周快速掌握大模型，以及为什么我建议每一个金融从业人员（
  • C 语言中的数组详解 812503533 c语言java开发语言
    在C语言中，数组是一种非常基础且常用的数据结构。数组是存储一组相同类型元素的集合，允许我们以统一的方式访问和操作这些元素。C语言中的数组不仅在编程中使用广泛，而且它的灵活性和效率使得它成为了许多算法实现的基础。本篇文章将深入分析C语言中的一维数组，包括定义、存储方式、操作方式、常见问题等等，所有的数据结构都可以从这几个方面来学习。1.数组的定义与存储方式1.1一维数组的定义数组的定义方式包括数组大
  • C++随机数 宁玉AC c学习c++开发语言
    目录一、名著参考二、详解1.rand()函数2.time(0)3.srand(time(0))4.获取指定范围内的随机数（含指定位数）一、名著参考可以使用cstdlib头文件中的rand()函数来获得随机整数；这个函数返回0~RAND_MAX之间的随机整数；rand()函数生成的是伪随机数。即每次在同一个系统上执行这个函数的时候，rand()函数生成同一序列的数。rand()函数的算法使用一个叫种
  • 三种优化算法 旅者时光 算法算法python开发语言
    本文将总结遗传算法、粒子群算法、模拟退火三种优化算法的核心思路，并使用python完整实现。实际上，越来越多的优秀算法已经被封装为一个易用的接口。很多时候，一行代码就能实现我们的需求。但了解这些算法的基本逻辑，能够使用最基本的代码实现它。无论对于提升我们的编程能力还是解决问题的能力，都会大有裨益。甚至，改变我们思考问题的方式。1、遗传算法遗传算法，顾名思义，就是借鉴了生物通过遗传变异来逐渐适应环境
  • 蓝桥杯冲击省一必刷题单(一) 小咖拉眯 蓝桥杯蓝桥杯java算法数据结构
    此题单为算法基础精选题单，包含蓝桥杯常考考点以及各种经典算法，可以帮助你打牢基础，查漏补缺。本题单目标是冲击蓝桥杯省一国一，团体程序天梯赛个人国三、XCPC区域赛铜/银奖前言本次题单重点关注日期问题，进制转换问题，排序问题，其中日期问题和进制转换问题，几乎是必考题，几乎每年蓝桥杯都能看到，大家需要重点掌握。日期问题：蓝桥杯热门考点，基本每年省赛必考。进制转换问题：与日期一样蓝桥杯热门考点，基本每年
  • Vue3 基础教程：从入门到实践 (保姆级教学) 前段技术人 学习前端vue.jsvue
    一、Vue3简介Vue.js是一款用于构建用户界面的JavaScript框架，而Vue3作为其最新的主要版本，带来了诸多令人瞩目的改进与新特性，使其在前端开发领域备受青睐。（一）Vue3的优势性能提升：Vue3重写了虚拟DOM算法，显著提高了挂载、更新和渲染的速度。在处理大型列表或频繁数据更新的场景时，Vue3的表现更为出色，能够为用户带来更流畅的交互体验。例如，一个包含大量商品信息的电商产品列表
  • 刷题前必学！二叉树！用JavaScript学数据结构与算法
    ‍JavaScript算法与数据结构-HowieCong务必要熟悉JavaScript使用再来学！一、树是什么？数据结构中的树，对于现实世界中的树简化——树根抽象为“根节点”，树枝抽象为“边”，树枝的两个端点抽象为“结点”，树叶抽象为“叶子结点”计算机中的树如下：二、树的重点树的层次计算规则：根结点所在的那一层为第一层，其子节点为第二层，以此类推结点和树的高度计算规则：叶子结点高度为1，每向上一层
  • 成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？ Altair澳汰尔 PhysicsAI仿真AI机器学习HyperWorks数据分析
    案例简介PhysicsAI™助力HEROMOTOCORP实现设计效率提升99%印度领先的跨国摩托车和踏板车制造商HeroMotoCorpLtd.（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。在其首个AI驱动项目——摩托车把手设计优化中，Hero采用了PhysicsAI™几何深度学习解决方案，利用历史数据训练AI模型并预测设计性能。A
  • PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程 吴师兄大模型 PyTorchpytorchcnnCIFAR-10图像分类人工智能python卷积神经网络开发语言
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 数据分析与AI丨AI Fabric：数据和人工智能架构的未来 Altair澳汰尔 数据分析aiRapidMiner知识图谱人工智能
    AIFabric架构是模块化、可扩展且面向未来的，是现代商业环境中企业实现卓越的关键。在当今商业环境中，数据分析和人工智能领域发展可谓日新月异。几乎每天都有新兴技术诞生，新的应用场景不断涌现，前沿探索持续拓展。可遗憾的是，众多企业在利用数据和人工智能方面，脚步总是滞后。这是每个行业进行创新和获得竞争优势的冲刺阶段，但正如大多数企业时常感受到的那样，大规模实施下一代数据和AI工具说起来容易做起来难。
  • Manus演示案例： 英伟达财务估值建模 解锁投资洞察的深度剖析 ylfhpy Manus深度学习人工智能机器学习机器翻译Manus
    在当今瞬息万变的金融投资领域，精准剖析企业价值是投资者决胜市场的关键。英伟达（NVIDIA），作为科技行业的耀眼明星，其在人工智能和半导体领域的卓越表现备受瞩目。Manus凭借专业的财务估值建模能力，深入挖掘英伟达的潜在价值，为投资者提供了一份极具价值的分析报告。Manus在接到为英伟达进行详细财务估值建模的任务后，迅速且有条不紊地开展工作。数据收集是建模的基石，其重要性不言而喻。在收集英伟达公司
  • MySQL进阶—— 视图（详解） 1加1等于 MySQLsqlmysql
    本文全面介绍Mysql视图相关的核心知识。包括介绍视图定义，基于查询结果的虚拟表，有简化查询、保障安全、解耦逻辑等作用。讲解创建、修改、删除视图的操作，以及及视图可更新条件、安全性控制及性能优化方法。本文目录一、视图的定义与作用定义作用二、视图的创建与管理创建视图修改视图方式1：覆盖原有视图方式2：ALTERVIEW删除视图三、视图两种算法MERGE（默认）TEMPTABLE四、视图的可更新性可更
  • Python通过YOLO格式TXT标签文件在图像中画框 CHERISH_KDX pythonYOLO人工智能
    使用场景检测数据集标注是否有误：在目标检测算法中需要标注自己的数据集，为了更加方便的检查数据集标注是否有误，可以使用该工具将标注结果绘制在图像中并查看。美化识别结果中的检测框：在一些目标检测场景中，YOLO检测算法原始的检测框绘制会导致重叠、颜色冲突、字体过大等问题。可以使用该工具进行修改。代码importosimportcv2classcheck_label:def__init__(self,c
  • Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议 程之编 Python全栈通关秘籍青少年编程python开发语言人工智能机器学习
    新手小白学习编程就像搭积木——需要从基础开始，逐步构建知识体系。以下是为你量身定制的Python学习路径，帮你告别杂乱，高效入门！一、学习前的关键认知明确目标：想用Python做什么？数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。避免误区：❌只看教程不写代码✅边学边动手，哪怕抄代码也要运
  • 机器学习之KMeans算法 Mr终游 机器学习机器学习算法kmeans
    目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著
  • 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构 AI智能涌现深度研究 AI大语言模型和知识图谱融合Python入门实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现，大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而，随着模型规模的不断扩大和应用场景的
  • 新的一年，新的感受和成长 是小天才哦 #高职生闲谈服务器
    本人现在是工作快2年的打工人，我是前年7月份毕业的大专生。其实我在大学刚开始的时候因为体验过社会的毒打，所以发誓一定要好好学习，而我也的确好好学习了，在学校2年时间里，大部分时间都是在图书馆里面看书，主要为啥天天在图书馆很大原因是本专业的课程自己不是非常喜欢（我是人工智能专业，人工智能专业大专学历出来基本也是打框的无聊活）所以我就自己学习了系统运维方向，这个过程也考取了RHCE认证，也是因为这个认
  • 太翌氏文化产业: AGI架构部署 太翌修仙笔录 deepseek第三代人工智能agi架构人工智能
    在之前RGOA-重力算法等基础上，分析春秋历日盘排盘驱动行为的ai模式，是否达到AGI标准春秋历日盘排盘驱动行为的AI模式与AGI标准的对比分析一、RGOA-重力算法与春秋历日盘排盘的核心逻辑RGOA算法原理RGOA（GravitationalSearchAlgorithm）是一种基于物理引力定律的优化算法，通过模拟粒子在引力场中的运动来寻找最优解。其核心公式为：Fij=GmimjRij2+ϵ和a
  • 聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现 皖山文武 数据挖掘商务智能kmeans聚类python数据挖掘机器学习
    k-means聚类方法及其Python实现0.k-means算法简介1.k-means算法工作原理2.k-means算法流程3.k–means算法的Python实现0.k-means算法简介k-means算法由MacQueen在1967年提出。是一种经典的基于划分的聚类方法。划分方法（PartitioningMethod）是基于距离判断样本相似度，通过不断迭代将含有多个样本的数据集划分成若干个簇，
  • 【实战ES】实战 Elasticsearch：快速上手与深度实践-6.2.2GDPR数据脱敏处理 言析数智 实战elasticsearch大数据搜索引擎
    点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲6.2.2GDPR数据脱敏处理深度实践指南1.GDPR核心要求映射1.1关键条款与技术要求1.2`数据类型与脱敏策略`2.全链路脱敏配置2.1`动态脱敏管道`2.2静态脱敏模板3.`脱敏算法性能对比`3.1算法性能矩阵3.2存储成本分析4.企业级合规方案4.1金融行业案例4.2医疗行业方案5.合规性验证方案5.1自动化检查脚本5.2审计检查清单6.
  • 通义万相2.1：AI视频生成迎来“质变”，运镜、文字、物理规律全面突破 that's boy 人工智能通义万象2.1chatgptopenaiqwenAI作画AI编程
    AI视频生成，从“能看”到“惊艳”的跨越在人工智能的浪潮中，AI视频生成无疑是最受瞩目的领域之一。从最初的简单动画到如今的逼真模拟，AI视频生成技术正在快速发展，不断刷新人们的认知。近日，阿里云旗下通义万相视频生成模型宣布了2.1版本的重磅升级，不仅在性能上实现了全面提升，更在运镜、文字生成、物理规律模拟等方面取得了突破性进展，让AI视频生成真正进入了“质变”的新阶段。通义万相2.1的出现，不仅是
  • 【贪心算法2】 m0_46150269 贪心算法算法
    力扣122.买卖股票最佳时机Ⅱ链接:link思路要求最大利润，可以分解成子问题求解，在最低价格买入，最高价格卖出。假如第0天价格最低，第3天价格最高，利润=prices[3]-pricnes[0],可以将利润公式拆解成(prices[3]-prices[2])+(prices[2]-prices[1])+(prices[1]-prices[0])最终变成了求相邻两天的利润，所以可以得到一个关于利润
  • C++开源库大全 大王算法 C/C++开发实战365C++入门及项目实战宝典c++开源
    程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。标准库C++StandardLibrary：是一系列类和函数的集合，使用核心语言编写，也是C++ISO自身标准的一部分。
  • LangChain大模型应用开发指南-大模型Memory不止于对话 喝不喝奶茶丫 langchain人工智能大模型大模型应用AI大模型Memory大语言模型
    上节课，我我为您介绍了LangChain中最基本的链式结构，以及基于这个链式结构演化出来的ReAct对话链模型。今天我将由简入繁，为大家拆解LangChain内置的多种记忆机制。本教程将详细介绍这些记忆组件的工作原理、特性以及使用方法。【一一AGI大模型学习所有资源获取处一一】①人工智能/大模型学习路线②AI产品经理资源合集③200本大模型PDF书籍④超详细海量大模型实战项目⑤LLM大模型系统学习
  • 【贪心算法】柠檬水找零 I_Am_Me_ 贪心算法贪心算法算法
    1.题目解析860.柠檬水找零-力扣（LeetCode）2.讲解算法原理分情况讨论5---》直接收下10---》找五元，收下20----》10+5△----》5+5+5由于5元更有用，则尽可能保留5元3.代码classSolution{publicbooleanlemonadeChange(int[]bills){intfive=0,ten=0;for(intx:bills){if(x==5){f
  • leetcode 贪心算法 gufly- leetcode贪心算法算法
    刷题记录以局部最优推出整体最优，且想不到反例，则可以尝试贪心算法455.分发饼干从后向前遍历孩子数组，用大饼干满足胃口大，并统计满足小孩数量classSolution(object):deffindContentChildren(self,g,s):g.sort()s.sort()res=0ind=len(s)-1foriinrange(len(g)-1,-1,-1):ifind>=0ands[i
  • python贪心算法几个经典例子_贪心算法经典例子 weixin_39637979
    一、定义什么是贪心算法呢？所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择。也就是说，不从整体最优解出发来考虑，它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题都能产生整体最优解或整体最优解的近似解。贪心算法的基本思路如下：1.建立数学模型来描述问题。2.把求解的问题分成若干个子问题。3.对每个子问题求解，得到每个子问题的局
  • python贪心算法几个经典例子_贪心算法及几个经典例子 weixin_39786850
    一、定义什么是贪心算法呢？所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来最好的选择。也就是说，不从整体最优解出发来考虑，它所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，但对范围相当广泛的许多问题都能产生整体最优解或整体最优解的近似解。贪心算法的基本思路如下：1.建立数学模型来描述问题。2.把求解的问题分成若干个子问题。3.对每个子问题求解，得到每个子问题的局
  • 插入表主键冲突做更新 a-john
    有以下场景： 用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。 问题： 如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。 解决： mysql中提供了一个sql语
  • Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别 Cb123456 @+@?@*
    一.@代表引用资源 1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name android：text="@string/hello"   2.引用系统资源。格式：@android:type/name     android:textColor="@android:color/opaque_red"
  • 数据结构的基本介绍 天子之骄 数据结构散列表树、图线性结构价格标签
    数据结构的基本介绍 数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。   经典的数据结构大致如下：   一：线性数据结构 (1)：列表 a
  • 通过二维码开放平台的API快速生成二维码 一炮送你回车库 api
     现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。        html代码如下:(二维码将生成在这div下) ? 1  &nbs
  • ImageIO读取一张图片改变大小 3213213333332132 javaIOimageBufferedImage
    package com.demo; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * @Description 读取一张图片改变大小 * @author FuJianyon
  • myeclipse集成svn（一针见血） 7454103 eclipseSVNMyEclipse
                                     &n
  • 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing darkranger J2SE
    4.2　自动装箱和拆箱 基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。 4.2.1　autoboxing和unboxing 在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
  • ajax传统的方式制作ajax aijuans Ajax
    //这是前台的代码 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
  • 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？ avords javaeclipsejdktomcat
    eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动 编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？ 还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？ &nb
  • 前端模块化 bee1314 模块化
    背景： 前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。   JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
  • 处理百万级以上的数据处理 bijian1013 oraclesql数据库大数据查询
    一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法：        1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。         2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
  • mac 卸载 java 1.7 或更高版本 征客丶 javaOS
    卸载 java 1.7 或更高 sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin 成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令 sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane 成功执行此命令后，还可以执行 java
  • 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析 bit1129 Stream
    第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中 第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析   本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置 1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
  • Erlang vs TNSDL bookjovi erlang
          TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
  • 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个 ljy325 企业应用
    　非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。 相关新闻： （1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式 bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /** * Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法： * 1.public Product copy(Product p){} * 2.publi
  • 配置管理---svn工具之权限配置 chenyu19891124 SVN
    今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。 安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构 pepos    component    webapps 在conf里面的auth里赋予的权限配置为 [groups]
  • 浅谈程序员的数学修养 comsci 设计模式编程算法面试招聘
                                     浅谈程序员的数学修养
  • 批量执行 bulk collect与forall用法 daizj oraclesqlbulk collectforall
    BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、 FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。     有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
  • Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法 dongwei_6688 OS
    1、先安装rsync：yum install rsync 2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test 3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
  • Yii CModel中rules验证规格 dcj3sjt126com rulesyiivalidate
    Yii cValidator主要用法分析：  yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError  
  • 基于vagrant的redis主从实验 dcj3sjt126com vagrant
    平台: Mac 工具: Vagrant 系统: Centos6.5 实验目的: Redis主从   实现思路 制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box   制作sentos6.5+redis的box   mkdir vagrant_redis cd vagrant_
  • Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器 frank1234 centosmemcached
    一、安装gcc rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc 开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]： 建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码...... rpm -ivh kernel-head
  • Remove Duplicates from Sorted List hcx2013 remove
    Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once. For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
  • Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持 jinnianshilongnian spring4
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • 浅谈enum与单例设计模式 247687009 java单例
    在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构 造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。 第一种 package singleton; public class Singleton { //导出全局成员 public final static Singleton INSTANCE = new S
  • 使用switch条件语句需要注意的几点 openwrt cbreakswitch
    1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出 int main() { int n = 1; switch(n) { case 1: printf("--1--\n"); default: printf("defa
  • 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文 schnell18 springmybatisJUnit
    Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有： 单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性 @Value注解不能解析带通配符的路径字符串 解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。 第二个问题的具体实例是：    
  • Java 定时任务总结一 tuoni javaspringtimerquartztimertask
     Java定时任务总结  一.从技术上分类大概分为以下三种方式：  1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务;   说明：    java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
  • 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法 yangshangchuan rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
    本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。   最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下：     1、注册多个账号（一般10个以上）。     2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他