时序预测 | Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（多图，多指标）

深度学习下的图像分割人工智能大讲堂深度学习人工智能
在之前写的文章[图像分割演进之路]中，讲述了图像分割的发展历程，从传统图像分割算法到人工智能，分割算法百花齐放，但最终的佼佼者当属人工智能，但即使是人工智能领域，图像分割也五花八门，今天就让我们看几种基于学习的图像分割方法。基于学习的图像分割算法主要依赖于深度神经网络，经典的深度神经网络分为如下几种：2.1卷积神经网络CNN：卷积神经网络是图像处理领域应用最为广泛的网络，其权值共享，局部连接等特性
LSTM-SVM故障诊断 | 基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现机器学习之心分类预测神经网络 lstm 支持向量机 LSTM-SVM 故障诊断
LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现完整代码私信回复LSTM-SVM故障诊断|基于长短期记忆神经网络-支持向量机多特征分类预测/故障诊断Matlab代码实现一、引言1.1、研究背景和意义在现代工业生产中，机械设备的高效稳定运行对保障生产安全和提高生产效率至关重要。因此，故障诊断技术作为预防和维护设备性能的关键手段，受到了广泛关注和
useMemo 和 memo 的理解和区别程序员小续 javascript react.js 前端
在React中，useMemo和memo都用于优化性能，减少不必要的渲染，但它们的使用场景不同。1.useMemo（记忆化计算）作用缓存计算结果，避免每次渲染都重新计算只有当依赖项发生变化时，才会重新计算✅适用场景计算量较大的值（避免重复计算）避免子组件不必要的渲染（与useCallback结合使用）代码示例importReact,{useState,useMemo}from"react";con
C++ list：链表的“乐高积木”与“灵活小火车” 福鸦 c++c++list 链表
C++list：链表的“乐高积木”与“灵活小火车”开篇小故事：魔术师的“无限链条”想象一位魔术师有一条神奇的链条：他可以瞬间在任意位置插入或取下链环，无需打断整条链条。每个链环都自带“记忆”，能记住前后邻居的位置。链条可以无限延长或缩短，且永远保持连贯。这就是C++标准库中的**list**——它用双向链表的结构，赋予你高效增删元素的能力，告别数组搬移数据的笨重操作！一、list是什么？std::
OpenCV机器学习（1）人工神经网络 - 多层感知器类cv::ml::ANN_MLP 村北头的码农 OpenCV opencv 机器学习人工智能
操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::ml::ANN_MLP是OpenCV库中的一部分，用于实现人工神经网络-多层感知器（ArtificialNeuralNetwork-Multi-LayerPerceptron,ANN-MLP）。它提供了一种方式来创建和训练多层感知器模型，以解决分类、回归等
2024年03月 C/C++（七级）真题解析#中国电子学会#全国青少年软件编程等级考试码农StayUp #C/C++七八级历届真题解析 c语言 c++开发语言电子学会等级考试
C/C++编程（1~8级）全部真题・点这里第1题：走出迷宫当你站在一个迷宫里的时候，往往会被错综复杂的道路弄得失去方向感，如果你能得到迷宫地图，事情就会变得非常简单。假设你已经得到了一个n*m的迷宫的图纸，请你找出从起点到出口的最短路。时间限制：1000内存限制：65536输入第一行是两个整数n和m(1<=n,m<=100)，表示迷宫的行数和列数。接下来n行，每行一个长为m的字符串，表示整个迷宫的
到底为什么静态方法和属性是存储在内存中的一块固定位置？底层原理是什么？快点好好学习吧 PHP java 开发语言
静态方法和属性在PHP中之所以被认为是存储在内存中的一个固定位置，这主要与它们的特性和PHP（以及更底层的语言实现）的工作方式有关。静态成员的特性不依赖于实例：静态属性和方法属于类本身而不是类的任何实例。这意味着无论创建了多少个类的对象，静态成员都只有一份拷贝，并且可以在所有对象之间共享。生命周期长：静态成员的生命周期从脚本开始执行时初始化，直到脚本执行结束为止。相比之下，非静态成员的生命周期仅限
c 2025/2/17 周一他在从中笑 C c语言前端
#include#include#includelongfun(char*p){inti,len;/*len为串长*/longx=0;len=strlen(p);/*以下完成数字字符串转换为数字，注意字符’0’不是数字0*//*for(i=0;i
大语言模型（LLM）如何实现上下文的长期记忆？
引言大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs），如GPT-4、Claude和LLaMA等，已经在自然语言处理领域展现出卓越的能力。然而，它们在实际应用中常常面临一个核心问题：如何实现上下文的长期记忆？传统LLM的上下文长度通常受限于计算资源和架构设计（如注意力机制），这限制了其处理长文档或保持复杂对话连续性的能力。本篇文章将深入探讨大语言模型的上下文记忆问题，分析其技术难点，并
python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）... weixin_39576066 python 学习曲线函数
LSTM是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。该书总共分为十四个章节，具体如下：第一章：什么是LSTMs？第二章：怎么样训练
翻译Deep Learning and the Game of Go（14）第十二章采用actor-critic方法的强化学习 idol_watch 围棋与深度学习
本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋，最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。有时候，最有用的反馈只是指出你在哪里赢棋或输棋。复盘的人可能会给出这样的评论，“你下了30步后已经远远落后了”或“在下了110步后，你有一个获胜的局面，但你的对手在130时扭转了局面。”为什么这种反馈是有帮助
【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout） IT古董漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能深度学习
信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"（dropout）这个术语在某些情况下可能引起误解，指的并非是数据的丢失，而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元，从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的
stm32 DMA 每天学点 MCU stm32 DMA
stm32DMA介绍的定义存储器到存储器main.c存储器到外设main.cusart_dma.cusart_dma.h外设到存储器main.cusart_dma.cusart_dma.h中断函数对比理解介绍的定义存储器：用来存储程序代码和数据。易失性存储器：存储器断电后，它存储的数据内容丢失。易失性存储器存取速度快，如内存。非易失性存储器：存储器断电后，它存储的数据内容不丢失。非易失性存储器可长
AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破人工智能
AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-17近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要，从图像识别、目标检测到多模态理解，其应用场景不断拓展。在大规模数据集上进行预训练，能助力模型学习丰富的视觉特
一文理解大模型，并对当前流行模型做对比 Jing_saveSlave AI ai 人工智能 chatgpt
什么是大模型？大模型就像是一个“超级智能大脑”，它通过海量数据和复杂的计算结构（比如神经网络）学习人类语言、图像、声音等信息的规律。它的核心特点是参数数量极其庞大（比如千亿甚至万亿级），这些参数可以理解为大脑中的“神经元连接”，参数越多，模型越“聪明”，能处理的任务也更复杂。举个例子：小模型：像一个小学生，能解决简单的数学题，但遇到复杂问题容易卡壳。大模型：像一位大学教授，不仅能解数学题，还能写诗
计算机视觉中图像的基础认知全栈你个大西瓜人工智能计算机视觉人工智能图像基本属性 RGB 三通道彩色单通道灰度图像 OpenCV Matplotlib
第一章：计算机视觉中图像的基础认知第二章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章：计算机视觉：卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章：搭建一个经典的LeNet5神经网络一、图像/视频的基本属性在计算机视觉中，图像和视频的本质是多维数值矩阵。图像或视频数据的一些基本属性。宽度（W）和高度（H）定义了图像的像素分辨率，单位通常是像素。例如，一张1920x1080的图像有1920列（
【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络） IT古董深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1
Python学习教程：必须掌握的Cookie知识点都在这里了 weixin_30387339 python 爬虫 javascript ViewUI
今天我们来全面了解一下Cookie（小饼干）相关的知识！篇幅有点长，在学习Python的伙伴或者有兴趣的你，可以耐心看哦！相信很多同学肯定听过Cookie这个东西，也大概了解其作用，但是其原理以及如何设置，可能没有做过web的同学并不是非常清楚，以前的Python学习教程中其实有跟大家提到过，那今天就带大家详细了解下Cookie相关的知识！一、诞生背景爬虫系列教程的第一篇：HTTP详解中我们便说过
Python 循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例闲人编程 python python rnn 算法循环神经网络深度学习文本生成
目录Python循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例引言一、RNN的基本原理1.1RNN的结构1.2RNN的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel`类的实现2.3`Trainer`类的实现三、案例分析3.1序列预测3.1.1数据准备3.1.2模型训练3.1.3结果分析3.2文本生成3.2.1数据准备3.2.2模型训练3.2.3文
DeepSeek 混合专家（MoE）架构技术原理剖析计算机学长通用大语言模型人工智能架构
DeepSeek混合专家（MoE）架构技术原理剖析在人工智能快速发展的当下，大规模语言模型不断突破创新，DeepSeek混合专家（MoE）架构脱颖而出，成为业内关注焦点。本文将深入剖析其技术原理，为大家揭开它的神秘面纱。一、MoE架构概述（一）基本概念混合专家（MixtureofExperts，MoE）架构，简单来说，就像是一个专家团队。在这个团队里，每个专家都是一个小型神经网络，各自擅长处理特定
用户实操 | GBase 8a MPP Cluster慢SQL分析排查和优化方法 GBASE数据库数据库 GBASE南大通用 GBASE
本期供稿|中国农业银行研发中心蔡鹍鹏01排查和优化方法SQL任务历史性能对比分析：通过开启GBase8a的audit_log审计日志，可以连续收集周期性任务的执行时间，通过对比相同SQL任务历史执行时长可以判定相同任务SQL长周期内的执行耗时趋势，通过对比发现执行性能异常情况，并进行针对性的分析。如，相同SQL任务在一定周期内执行时间逐渐变长，则需要结合表内数据量变化趋势、SQL任务类型需要访问全
使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强数行天下人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而，现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态（如文本或图像），在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献，填补了
【转】时间序列分析——基于R，王燕 weixin_30780221 r语言
《时间序列分析——基于R》王燕，读书笔记笔记：一、检验：1、平稳性检验：图检验方法：时序图检验：该序列有明显的趋势性或周期性，则不是平稳序列自相关图检验：（acf函数）平稳序列具有短期相关性，即随着延迟期数k的增加，平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0（指数级衰减），反之非平稳序列衰减速度会比较慢构造检验统计量进行假设检验：单位根检验adfTest()——fUnitRoots包2、纯随机性检验、
ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测别团等shy哥发育数据挖掘与机器学习回归 python 数据挖掘时间序列分析机器学习
ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计3.7模型的显著性检验3.8模型预测3.8模型拟合效果展示参考文献论文：文章：1、ARIMA模型理论基础 ARIMA是差分自回归移动平均模型的引文缩写，其中AR表示的是自回归模型，MA表示的是
全面解析：AI大模型入门教程，让你的学习之路不再迷茫，这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了！ AGI大模型老王人工智能学习大模型 AI大模型大模型学习大模型教程大模型入门
前言AI大模型，作为当前人工智能领域的热点，凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力，受到广泛的关注和应用。无论你是技术小白还是有一定基础的开发者，本教程都将带你从入门到实践，逐步掌握AI大模型的核心技术。基础知识大模型概述定义：AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型，能够处理复杂的数据和任务。应用：广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力：掌握大模
大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm 2301_76348014 程序员深度学习大数据知识图谱
文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介NavicatPremium15简介Layui简介Python语言介绍MySQL数据库深度学习六、核心理论贪心算法A
神经网络常见激活函数 12-Swish函数亲持红叶神经网络常见激活函数神经网络机器学习人工智能
Swish函数+导函数Swish函数Swish(x)=x⋅σ(βx)=x1+e−βx\begin{aligned}\rmSwish(x)&=x\cdot\sigma(\betax)\\&=\frac{x}{1+e^{-\betax}}\end{aligned}Swish(x)=x⋅σ(βx)=1+e−βxxSwish函数导数ddxSwish=(x⋅σ(βx))′=σ(βx)+x⋅(σ(βx))′∵
LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测 Matlab代码前程算法屋私信获取源码 transformer 回归 matlab
LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测Matlab代码一、引言1.1、研究背景与意义在现代数据科学领域，多变量回归预测问题一直是一个研究热点。随着互联网和物联网技术的迅速发展，数据量呈指数级增长，如何从这些海量数据中提取有用的信息，并进行准确预测，成为了一个亟待解决的问题。多变量回归预测模型在金融风险管理、气象预报、医疗健康等多个领域具有广泛的应用。例如，在
【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程星星点点洲 stable diffusion
以下是安装StableDiffusion的步骤，以Ubuntu22.04LTS为例子。显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库（需单独下载）GPU驱动包含CUDADriver（需与CUDAToolkit版本匹配）CUDA与NIDIA：硬件指令集绑定：N
深兰科技创始人陈海波获选2024福布斯中国新时代颠覆力创始人 AI周刊物联网 OFweek 深兰科技人工智能深兰科技陈海波 javascript c#ruby perl
12月1日，福布斯中国携手全球化商业研究院(GBRC)正式发布了2024福布斯中国新时代颠覆力创始人评选的最终结果，深兰科技集团创始人、董事长陈海波成功获选。同时获选的还有360集团创始人周鸿祎、爱斯康医疗创始人蔡磊、科大讯飞创始人刘庆峰、蔚来创始人李斌等明星企业家。本届2024福布斯中国新时代颠覆力创始人评选，历经8个月的深入调研和行业洞察，以“新时代”和“颠覆力”为核心主题，基于相关候选人本身
log4j对象改变日志级别 3213213333332132 java log4j level log4j对象名称日志级别
log4j对象改变日志级别可批量的改变所有级别，或是根据条件改变日志级别。 log4j配置文件： log4j.rootLogger=ERROR,FILE,CONSOLE,EXECPTION #log4j.appender.FILE=org.apache.log4j.RollingFileAppender log4j.appender.FILE=org.apache.l
elk+redis 搭建nginx日志分析平台 ronin47 elasticsearch kibana logstash
elk+redis 搭建nginx日志分析平台 logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢？首先，架构方面，nginx是有日志文件的，它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录。其次，需要有个队列，redis的l
Yii2设置时区 dcj3sjt126com PHP timezone yii2
时区这东西，在开发的时候，你说重要吧，也还好，毕竟没它也能正常运行，你说不重要吧，那就纠结了。特别是linux系统，都TMD差上几小时，你能不痛苦吗？win还好一点。有一些常规方法，是大家目前都在采用的1、php.ini中的设置，这个就不谈了，2、程序中公用文件里设置，date_default_timezone_set一下时区3、或者。。。自己写时间处理函数，在遇到时间的时候，用这个函数处理（比较
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数据结构哈希表(hash)总结永夜-极光数据结构
1.什么是hash 来源于百度百科: Hash，一般翻译做“散列”，也有直接音译为“哈希”的，就是把任意长度的输入，通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
乱七八糟程序员是怎么炼成的
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职场人伤害了“上司” 怎样弥补 aijuans 职场
由于工作中的失误，或者平时不注意自己的言行“伤害”、“得罪”了自己的上司，怎么办呢？　　在职业生涯中这种问题尽量不要发生。下面提供了一些解决问题的建议：　　一、利用一些轻松的场合表示对他的尊重　　即使是开明的上司也很注重自己的权威，都希望得到下属的尊重，所以当你与上司冲突后，最好让不愉快成为过去，你不妨在一些轻松的场合，比如会餐、联谊活动等，向上司问个好，敬下酒，表示你对对方的尊重，
深入浅出url编码 antonyup_2006 应用服务器浏览器 servlet weblogic IE
出处：http://blog.csdn.net/yzhz 杨争 http://blog.csdn.net/yzhz/archive/2007/07/03/1676796.aspx 一、问题：编码问题是JAVA初学者在web开发过程中经常会遇到问题，网上也有大量相关的
建表后创建表的约束关系和增加表的字段百合不是茶标的约束关系增加表的字段
下面所有的操作都是在表建立后操作的,主要目的就是熟悉sql的约束,约束语句的万能公式 1,增加字段(student表中增加姓名字段) alter table 增加字段的表名 add 增加的字段名增加字段的数据类型 alter table student add name varchar2(10); &nb
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一.属性属性名称默认值说明 auto true 设置为true当选择文件后就直接上传了，为false需要点击上传按钮才上传。 buttonClass ” 按钮样式 buttonCursor ‘hand’ 鼠标指针悬停在按钮上的样子 buttonImage null 浏览按钮的图片的路
精通Oracle10编程SQL(16)使用LOB对象 bijian1013 oracle 数据库 plsql
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【Resin一】Resin服务器部署web应用 bit1129 resin
工作中，在Resin服务器上部署web应用，通常有如下三种方式：配置多个web-app 配置多个http id 为每个应用配置一个propeties、xml以及sh脚本文件配置多个web-app 在resin.xml中,可以为一个host配置多个web-app <cluster id="app&q
red5简介及基础知识白糖_ 基础
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angular.fromJson 描述: 把Json字符串转为对象使用方法: angular.fromJson(json); 参数详解: Param Type Details json string JSON 字符串返回值: 对象, 数组, 字符串或者是一个数字示例: <!DOCTYPE HTML> <h
java-颠倒一个句子中的词的顺序。比如： I am a student颠倒后变成：student a am I bylijinnan java
public class ReverseWords { /** * 题目：颠倒一个句子中的词的顺序。比如： I am a student颠倒后变成：student a am I.词以空格分隔。 * 要求： * 1.实现速度最快,移动最少 * 2.不能使用String的方法如split,indexOf等等。 * 解答：两次翻转。 */ publ
web实时通讯 Chen.H Web 浏览器 socket 脚本
关于web实时通讯，做一些监控软件。由web服务器组件从消息服务器订阅实时数据，并建立消息服务器到所述web服务器之间的连接，web浏览器利用从所述web服务器下载到web页面的客户端代理与web服务器组件之间的socket连接，建立web浏览器与web服务器之间的持久连接；利用所述客户端代理与web浏览器页面之间的信息交互实现页面本地更新，建立一条从消息服务器到web浏览器页面之间的消息通路
[基因与生物]远古生物的基因可以嫁接到现代生物基因组中吗? comsci 生物
大家仅仅把我说的事情当作一个IT行业的笑话来听吧..没有其它更多的意思如果我们把大自然看成是一位伟大的程序员,专门为地球上的生态系统编制基因代码,并创造出各种不同的生物来,那么6500万年前的程序员开发的代码,是否兼容现代派的程序员的代码和架构呢?
oracle 外部表 daizj oracle 外部表 external tables
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aop相关的概念及配置 daysinsun AOP
切面(Aspect): 通常在目标方法执行前后需要执行的方法（如事务、日志、权限），这些方法我们封装到一个类里面，这个类就叫切面。连接点（joinpoint） spring里面的连接点指需要切入的方法，通常这个joinpoint可以作为一个参数传入到切面的方法里面（非常有用的一个东西）。通知（Advice）通知就是切面里面方法的具体实现，分为前置、后置、最终、异常环
初一上学期难记忆单词背诵第二课 dcj3sjt126com english word
middle 中间的，中级的 well 喔，那么；好吧 phone 电话，电话机 policeman 警察 ask 问 take 拿到；带到 address 地址 glad 高兴的，乐意的 why 为什么 China 中国 family 家庭 grandmother (外)祖母 grandfather (外)祖父 wife 妻子 husband 丈夫 da
Linux日志分析常用命令 dcj3sjt126com linux log
1.查看文件内容 cat -n 显示行号 2.分页显示 more Enter 显示下一行空格显示下一页 F 显示下一屏 B 显示上一屏 less /get 查询"get"字符串并高亮显示 3.显示文件尾 tail -f 不退出持续显示 -n 显示文件最后n行 4.显示头文件 head -n 显示文件开始n行 5.内容排序 sort -n 按照
JSONP 原理分析 fantasy2005 JavaScript jsonp jsonp 跨域
转自 http://www.nowamagic.net/librarys/veda/detail/224 JavaScript是一种在Web开发中经常使用的前端动态脚本技术。在JavaScript中，有一个很重要的安全性限制，被称为“Same-Origin Policy”（同源策略）。这一策略对于JavaScript代码能够访问的页面内容做了很重要的限制，即JavaScript只能访问与包含它的
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使用connect by进行级联查询 connect by可以用于级联查询，常用于对具有树状结构的记录查询某一节点的所有子孙节点或所有祖辈节点。来看一个示例，现假设我们拥有一个菜单表t_menu，其中只有三个字段：
一个不错的能将HTML表格导出为excel,pdf等的jquery插件 jackyrong jquery插件
发现一个老外写的不错的jquery插件，可以实现将HTML 表格导出为excel,pdf等格式，地址在： https://github.com/kayalshri/ 下面看个例子，实现导出表格到excel,pdf <html> <head> <title>Export html table to excel an
UI设计中我们为什么需要设计动效 lampcy UI UI设计
关于Unity3D中的Shader的知识首先先解释下Unity3D的Shader，Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的，它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader，都是指用ShaderLab编写的代码，
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以代码的方式管理quartz定时任务的暂停、重启、删除、添加等 Everyday都不同定时任务管理 spring-quartz
【前言】在项目的管理功能中，对定时任务的管理有时会很常见。因为我们不能指望只在配置文件中配置好定时任务就行了，因为如果要控制定时任务的 “暂停” 呢？暂停之后又要在某个时间点 “重启” 该定时任务呢？或者说直接 “删除” 该定时任务呢？要改变某定时任务的触发时间呢？ “添加” 一个定时任务对于系统的使用者而言，是不太现实的，因为一个定时任务的处理逻辑他是不
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（1）增加一个按钮 JSP: <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); Stri
数学学习在计算机研究领域的作用和重要性 xjnine Math
最近一直有师弟师妹和朋友问我数学和研究的关系，研一要去学什么数学课。毕竟在清华，衡量一个研究生最重要的指标之一就是paper,而没有数学，是肯定上不了世界顶级的期刊和会议的，这在计算机学界尤其重要！你会发现，不论哪个领域有价值的东西，都一定离不开数学！在这样一个信息时代，当google已经让世界没有秘密的时候，一种卓越的数学思维，绝对可以成为你的核心竞争力. 无奈本人实在见地

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