神经网络机器学习智能算法画图绘图
神经网络机器学习智能算法画图绘图

基于长短期神经网络的回归分析，基于LSTM的回归预测

​目录
背影
摘要
LSTM的基本定义
LSTM实现的步骤
基于长短期神经网络LSTM的回归分析
MATALB代码：基于长短期神经网络的回归分析，基于LSTM的回归预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88184633
效果图
结果分析
展望
参考论文

背影

LSTM神经网络是一种对时间序列比较敏感的深度学习网络，，本文用LSTM进行时间序列数据回归分析，实现深度学习编程，不需要拟合公式，逼近效果好。
摘要
LSTM原理，MATALB编程长短期神经网络LSTM的大回归分析，

LSTM的基本定义

LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。
图1底下是四个S函数单元，最左边函数依情况可能成为区块的input，右边三个会经过gate决定input是否能传入区块，左边第二个为input gate，如果这里产出近似于零，将把这里的值挡住，不会进到下一层。左边第三个是forget gate，当这产生值近似于零，将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate，他可以决定在区块记忆中的input是否能输出 。
图1 LSTM模型
图1 LSTM模型
LSTM有很多个版本，其中一个重要的版本是GRU࿰

你可能感兴趣的:(神经网络,回归,lstm)

  • 【MALTAB递归预测未来】VMD-Bayes-LSTM单变量时序预测-递归预测未来 (单输入单输出) 前程算法屋 私信获取源码lstm人工智能rnn
    VMD-Bayes-LSTM单变量时序预测递归预测未来MALTAB代码一、引言1.1单变量时序预测的背景和意义在当今快速发展的社会中，数据无处不在，而时间序列数据作为其中一种重要类型，在众多领域发挥着不可替代的作用。单变量时序预测，即对单一变量随时间变化趋势的预测，在工业、经济等领域具有极其重要的意义。工业生产是国民经济的支柱产业，其稳定运行对整个社会经济发展至关重要。在制造业中，设备是生产的基础
  • Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法 天天酷科研 工艺参数优化matlab神经网络工艺参数优化
    Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法一、方法原理与框架BP神经网络的作用BP神经网络通过建立工艺参数与目标性能（如翘曲变形、收缩率、硬度等）之间的非线性映射关系，作为代理模型替代复杂的物理仿真或实验。其优势在于：能够处理多输入-多输出的复杂非线性关系，例如激光功率、扫描速度与熔覆层性能的关联。在注塑成型中，预测体积收缩率和翘曲变形的相对误差可控制在5%以内。通过正交
  • 使用 TensorFlow 进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN） 一碗黄焖鸡三碗米饭 人工智能前沿与实践tensorflow图像处理cnn人工智能机器学习pythonai
    目录使用TensorFlow进行图像处理：深度解析卷积神经网络（CNN）1.什么是卷积神经网络（CNN）？CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理？2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
  • 基于Puppeteer与Selenium的跨浏览器自动化测试全攻略——从环境搭建到实战优化，万字详解自动化测试落地 追寻向上 selenium测试工具
    自动化测试的价值与工具选型为什么需要自动化测试？效率提升：减少重复人工操作，回归测试耗时降低80%精准覆盖：支持高频次、多场景、多设备验证质量保障：避免人为疏忽导致的漏测问题Puppeteer与Selenium的互补性Puppeteer：专精Chrome生态，适用于高性能截图、动态渲染、复杂交互场景Selenium：支持多浏览器（Firefox/Safari/Edge），适合跨平台兼容性测试协同方
  • 打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归 OverlordDuke 聚类算法数据可视化爬虫线性回归算法
    打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归利用数据实现全面分析数据分析与可视化功能创新的聚类分析功能结语在如今房地产市场日益复杂的背景下，对于投资者、购房者和市场分析师来说，了解市场动态并做出明智的决策至关重要。基于此，我们开发了一款基于Python的城市二手房分析与可视化系统，为用户提供了强大的工具，帮助他们深入了解当地房地产市场。利用数据实现全面分析我们的系统利用爬取的58同
  • 神经网络之参数初始化 硬水果糖 人工智能神经网络人工智能深度学习
    引言：参数初始化是训练深度神经网络的一个关键步骤，目的是给网络中权重（weights）和偏置（biases）赋予初始值。合适的参数初始化方法有助于提高训练速度、避免梯度消失/爆炸问题，并且加速网络的收敛。一、参数初始化目的避免梯度消失和梯度爆炸：在深度神经网络中，参数初始化对梯度流动非常重要。如果初始权重值太大或太小，可能导致梯度爆炸或梯度消失，从而增加网络的训练难度。加速收敛：良好的初始化可以帮
  • 神经网络基础之正则化 硬水果糖 人工智能神经网络人工智能机器学习
    引言：正则化（Regularization）是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。核心思想是通过在模型损失函数中添加一个惩罚项（PenaltyTerm），对模型的复杂度进行约束，从而提升模型在新数据上的泛化能力。一、正则化目的防止过拟合：当模型过于复杂（例如神经网络层数过多、参数过多）时，容易在训练数据上“记忆”噪声或细节，导致在测试数据上表现差。简化模型：正则化通过限制模型参数的大小或数量，迫
  • 《基于图神经网络的安卓应用检测系统设计与实现》开题报告 大数据蟒行探索者 毕业论文/研究报告神经网络android人工智能机器学习大数据深度学习python
    个人主页：@大数据蟒行探索者目录一、课题的研究目的和意义1.研究目的2.研究意义二、国内(外)研究现状及分析1.国内研究现状2.国外研究现状3.研究分析三、课题主要研究内容及可行性分析1.研究内容2.可行性分析四、研究方案和技术途径1.研究方案2.技术途径五、外部条件及解决办法1.开发环境2.解决办法六、主要参考文献一、课题的研究目的和意义1.研究目的随着智能手机的普及，安卓操作系统成为全球最为广
  • 基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类 云端.代码农夫CloudFarmer 分类数据挖掘人工智能
    项目名称：基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类创新点：结合时间序列预测（回归）与污染源分类（多标签分类），使用公开API获取实时数据。项目目标预测未来6小时的空气质量指数（AQI）。根据传感器数据判断可能的污染源类型（如工业排放、交通尾气、扬尘等）。数据集来源数据获取：通过开放API实时抓取（如OpenAQ、AirNow或国内公开的城市空气质量平台）。特征示例：PM2.5、PM10、SO2
  • 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC） 人工智能
    【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述（一）什么是
  • NLP高频面试题（三）——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题 Chaos_Wang_ NLP常见面试题自然语言处理rnn人工智能
    普通RNN（循环神经网络）的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题：一、梯度消失（VanishingGradient）梯度消失是指在反向传播过程中，梯度逐层传播时变得越来越小，最终趋于接近0，导致模型前层的参数难以更新。原因：在反向传播时，每一层的梯度是通过链式法则计算得到的。因为链式求导中不断乘以一个较小的数值（小于1），随着层数或时间步的增加，梯度将指数级
  • 常见的数学统计模型 若木胡 数学模型
    以下是常见的数学统计模型分类及简要说明，适用于数据分析、预测和推断等场景：1.参数模型（ParametricModels）假设数据服从特定分布（如正态分布），通过估计参数来描述数据规律。1.1线性回归模型数学形式：(y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_px_p+\epsilon)应用：预测连续型目标变量（如房价预测）。特点：简单、可解释性强，假
  • 金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用 ZhShy23 python机器学习入门实战#机器学习#Python学习金融线性回归机器学习
    金融领域股票价格预测：线性回归原理、实现与应用一、线性回归原理线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计模型。在股票价格预测中，我们可以将一些可能影响股票价格的因素（如成交量、市场指数等）作为自变量，股票价格作为因变量，通过线性回归模型来建立它们之间的关系。线性回归的基本方程为：[y=\beta_0+\beta_1x_1+\beta_2x_2+\cdots+\beta_nx_n+\ep
  • 深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习 安意诚Matrix 机器学习笔记深度学习人工智能
    一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中，2015年或许是最具突破性的一年。这一年，微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet（残差网络）的模型横空出世，在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠，将人类视觉的识别误差（约5.1%）远远甩在身后。更令人震撼的是，ResNet将神经网络的深度推至152层，彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心，正是一个简单
  • 知识蒸馏：从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新) AI仙人掌 人工智能AI人工智能深度学习语言模型机器学习
    知识蒸馏通过迁移教师模型（复杂）的知识到学生模型（轻量），实现模型压缩与性能平衡。核心在于利用教师模型的软标签（概率分布）替代独热编码标签，学生模型不仅学习到教师模型输出数据的类别信息，还能够捕捉到类别之间的相似性和关系，从而提升其泛化能力核心概念知识蒸馏的核心目标是实现从教师模型到学生模型的知识迁移。在实际应用中，无论是大规模语言模型（LLMs）还是其他类型的神经网络模型，都会通过softmax
  • KV 缓存简介 dev.null AI缓存
    以下是关于KV缓存（Key-ValueCache）的简介，涵盖其定义、原理、作用及优化意义：1.什么是KV缓存？KV缓存是Transformer架构（如GPT、LLaMA等大模型）在自回归生成任务（如文本生成）中，用于加速推理过程的核心技术。其本质是：在生成序列时，缓存历史token的Key和Value矩阵，避免重复计算，从而显著减少计算量。2.为什么需要KV缓存？传统自注意力计算的问题在生成第t
  • 什么是机器视觉3D引导大模型 视觉人机器视觉 机器视觉3D3d数码相机机器人人工智能大数据
    机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案，旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络、Transformer）进行特征提取与融合。例如，油田机
  • rstudio检验多重共线性代码 十三木 机器学习人工智能
    在Rstudio中，你可以使用vif()函数来检验多重共线性。例如，假设你已经建立了一个线性回归模型，并将它保存在一个变量model中。你可以使用如下代码来检验多重共线性：library(car)vif(model)这会返回每个自变量的方差膨胀因子(VIF)，如果VIF较大(通常超过5或10)，则可能存在多重共线性。你可以使用这些信息来确定是否需要删除某些自变量或使用其他方法来处理多重共线性。
  • 深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用 Zoro｜ PyTorchDeepLearning机器学习pytorch语音识别人工智能
    深入探索PyTorch在语音识别中的应用在本篇博客中，我将分享如何使用PyTorch进行语音识别任务，重点围绕环境配置、数据预处理、特征提取、模型设计以及模型比较展开。本文基于最近一次机器学习作业（HW2）的任务内容，任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测，从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标：利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。音素定义：音素是语音中能够区分单词的最小语音单位。
  • 深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析 深度学习
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的
  • 未来5年AI人工智能与信息技术领域发展趋势 海宁不掉头发 人工智能软件工程人工智能人工智能软件工程笔记chatgpt
    未来五年人工智能与信息技术领域发展趋势深度解析一、人工智能与神经网络技术的突破路径（一）算法架构的范式革新深度神经网络正经历从量变到质变的演进。以Transformer为核心的序列建模技术持续迭代，字节跳动云雀模型通过动态结构优化，在保持语言理解能力的同时将参数量压缩至GPT-4的1/10，推理速度提升3倍。更值得关注的是类脑计算的突破，中国科学院自动化研究所提出"基于内生复杂性"的类脑神经元模型
  • RNN及其变体 EmbodiedTech 人工智能大模型自然语言处理
    第三章RNN及其变体1认识RNN模型【根据RNN内部结构，可以分为哪几类】定义循环神经网络：一般接受的一序列进行输入，输出也是一个序列作用和应用场景RNN擅长处理连续语言文本，机器翻译、文本生成、文本分类、摘要生成RNN模型的分类根据输入与输出结构NVsN:输入和输出等长，应用场景：对联生成；词性标注；NERNVs1:输入N，输出为单值，应用场景：文本分类1VsN:输入是一个，输出为N，应用场景：
  • SSA麻雀搜索算法LSTM 数分小白.py lstm人工智能rnn
    SSA（SparrowSearchAlgorithm）是一种受麻雀觅食和反捕食行为启发的群体智能优化算法，具有全局搜索能力强、收敛速度快的特点。SSA麻雀搜索算法核心思想群体角色划分：发现者（Discoverers）：占种群10-20%，负责探索新区域，引导群体移动。加入者（Joiners）：占60-80%，跟随发现者进行局部搜索。侦察者（Scouts）：占10-20%，监测环境，危险时触发预警机
  • 深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）构建神经网络 Fansv587 Torch框架学习深度学习pytorch神经网络经验分享
    构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的，这些层和模块会对数据进行各种操作。在PyTorch里，torch.nn这个命名空间提供了你搭建自己神经网络所需要的所有基础组件。PyTorch里的每一个模块都是nn.Module类的子类。一个神经网络本身
  • 机器学习线性回归学习心得_线性回归为机器学习的初学者解释 weixin_26750481 机器学习python人工智能逻辑回归深度学习
    机器学习线性回归学习心得Datasciencewiththekindofpoweritgivesyoutoanalyzeeachandeverybitofdatayouhaveatyourdisposal,tomakesmart&intelligentbusinessdecisions,isbecomingamust-havetooltounderstandandimplementinyouror
  • 基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测 默默科研仔 发动机寿命预测matlab神经网络发动机寿命预测
    基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测一、基本原理与优化框架遗传算法（GA）与BP神经网络的结合（GA-BP）主要通过全局搜索优化BP神经网络的初始权值和阈值，解决传统BP易陷入局部最优、收敛速度慢的问题。具体优化形式包括：初始参数优化：GA仅优化初始参数，后续仍依赖BP反向传播微调。全局参数优化：GA直接优化全部网络参数，无需BP参与。混合优化：GA优化初始参数后，再通过B
  • 扫盲系列--Web3智能合约+Solidity简介 「已注销」 前端框架
    前言这几天web3智能合约这个概念，频繁映入我的眼帘。web3.0这个概念我听说过，核心特征是去中心化、开放性、隐私保护和数据所有权回归个人。Web1.0是信息浏览时代，Web2.0是用户参与和社交网络时代，Web3.0是去中心化与智能化时代。在Web3.0这一新的互联网架构下，用户不再仅仅是内容的消费者，更是自己数字身份和数据的拥有者。Web3.0旨在构建一个更加透明、安全且高效的信息网络。我对
  • 深度学习框架PyTorch——从入门到精通（5）自动微分 Fansv587 深度学习pytorch人工智能
    使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时，最常用的算法是反向传播。在该算法中，参数（模型权重）根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度，PyTorch有一个内置的微分引擎，名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。考虑最简单的一层神经网络，具有输入x、参数w和b以
  • 深度学习中的Channel，通道数是什么？ %KT% 深度学习深度学习人工智能
    参考文章：直观理解深度学习的卷积操作，超赞！-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道（channel）_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文：在跑深度学习代码的过程中，经常遇到的一个报错是：模型尺寸不匹配的问题。一般pytorch中尺寸/张量的表现方式是：torch.size([16,3,24,24])。这四个参数的含义如下：16
  • AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素，并通过代码实例和实际应用场景，帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。2.核心概念与联系深度学习的核心概念是人
  • github中多个平台共存 jackyrong github
    在个人电脑上，如何分别链接比如oschina,github等库呢，一般教程之列的，默认 ssh链接一个托管的而已，下面讲解如何放两个文件 1） 设置用户名和邮件地址 $ git config --global user.name "xx" $ git config --global user.email "[email protected]"
  • ip地址与整数的相互转换(javascript) alxw4616 JavaScript
    //IP转成整型 function ip2int(ip){ var num = 0; ip = ip.split("."); num = Number(ip[0]) * 256 * 256 * 256 + Number(ip[1]) * 256 * 256 + Number(ip[2]) * 256 + Number(ip[3]); n
  • 读书笔记-jquey+数据库+css chengxuyuancsdn htmljqueryoracle
    1、grouping ,group by rollup, GROUP BY GROUPING SETS区别 2、$("#totalTable tbody>tr td:nth-child(" + i + ")").css({"width":tdWidth, "margin":"0px", &q
  • javaSE javaEE javaME == API下载 Array_06 java
    oracle下载各种API文档： http://www.oracle.com/technetwork/java/embedded/javame/embed-me/documentation/javame-embedded-apis-2181154.html JavaSE文档： http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/ JavaEE文档： ht
  • shiro入门学习 cugfy javaWeb框架
    声明本文只适合初学者，本人也是刚接触而已，经过一段时间的研究小有收获，特来分享下希望和大家互相交流学习。 首先配置我们的web.xml代码如下，固定格式，记死就成 <filter>         <filter-name>shiroFilter</filter-name> &nbs
  • Array添加删除方法 357029540 js
         刚才做项目前台删除数组的固定下标值时，删除得不是很完整，所以在网上查了下，发现一个不错的方法，也提供给需要的同学。 //给数组添加删除             Array.prototype.del = function(n){
  • navigation bar 更改颜色 张亚雄 IO
    今天郁闷了一下午，就因为objective-c默认语言是英文，我写的中文全是一些乱七八糟的样子，到不是乱码，但是，前两个自字是粗体，后两个字正常体，这可郁闷死我了，问了问大牛，人家告诉我说更改一下字体就好啦，比如改成黑体，哇塞，茅塞顿开。       翻书看，发现，书上有介绍怎么更改表格中文字字体的，代码如下    
  • unicode转换成中文 adminjun unicode编码转换
      在Java程序中总会出现\u6b22\u8fce\u63d0\u4ea4\u5fae\u535a\u641c\u7d22\u4f7f\u7528\u53cd\u9988\uff0c\u8bf7\u76f4\u63a5这个的字符，这是unicode编码，使用时有时候不会自动转换成中文就需要自己转换了使用下面的方法转换一下即可。 /** * unicode 转换成 中文
  • 一站式 Java Web 框架 firefly aijuans Java Web
    Firefly是一个高性能一站式Web框架。 涵盖了web开发的主要技术栈。 包含Template engine、IOC、MVC framework、HTTP Server、Common tools、Log、Json parser等模块。 firefly-2.0_07修复了模版压缩对javascript单行注释的影响，并新增了自定义错误页面功能。 更新日志： 增加自定义系统错误页面功能
  • 设计模式——单例模式 ayaoxinchao 设计模式
    定义          Java中单例模式定义：“一个类有且仅有一个实例，并且自行实例化向整个系统提供。”   分析          从定义中可以看出单例的要点有三个：一是某个类只能有一个实例；二是必须自行创建这个实例；三是必须自行向系统提供这个实例。   &nb
  • Javascript 多浏览器兼容性问题及解决方案 BigBird2012 JavaScript
    不论是网站应用还是学习js,大家很注重ie与firefox等浏览器的兼容性问题，毕竟这两中浏览器是占了绝大多数。 一、document.formName.item(”itemName”) 问题 问题说明：IE下，可以使用 document.formName.item(”itemName”) 或 document.formName.elements ["elementName&quo
  • JUnit-4.11使用报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing错误 bijian1013 junit4.11单元测试
            下载了最新的JUnit版本，是4.11，结果尝试使用发现总是报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing这样的错误，上网查了一下，一般的解决方案是，换一个低一点的版本就好了。还有人说，是缺少hamcrest的包。去官网看了一下，如下发现：    
  • [Zookeeper学习笔记之二]Zookeeper部署脚本 bit1129 zookeeper
    Zookeeper伪分布式安装脚本(此脚本在一台机器上创建Zookeeper三个进程，即创建具有三个节点的Zookeeper集群。这个脚本和zookeeper的tar包放在同一个目录下，脚本中指定的名字是zookeeper的3.4.6版本，需要根据实际情况修改)：   #!/bin/bash #!!!Change the name!!! #The zookeepe
  • 【Spark八十】Spark RDD API二 bit1129 spark
    coGroup package spark.examples.rddapi import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.SparkContext._ object CoGroupTest_05 { def main(args: Array[String]) { v
  • Linux中编译apache服务器modules文件夹缺少模块(.so)的问题 ronin47 modules
    在modules目录中只有httpd.exp，那些so文件呢？ 我尝试在fedora core 3中安装apache 2. 当我解压了apache 2.0.54后使用configure工具并且加入了 --enable-so 或者 --enable-modules=so (两个我都试过了) 去make并且make install了。我希望在/apache2/modules/目录里有各种模块，
  • Java基础-克隆 BrokenDreams java基础
            Java中怎么拷贝一个对象呢？可以通过调用这个对象类型的构造器构造一个新对象，然后将要拷贝对象的属性设置到新对象里面。Java中也有另一种不通过构造器来拷贝对象的方式，这种方式称为 克隆。         Java提供了java.lang.
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-适配器模式-Adapter 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/ package design.pattern; /* * 适配器模式解决的主要问题是，现有的方法接口与客户要求的方法接口不一致 * 可以这样想，我们要写这样一个类（Adapter）: * 1.这个类要符合客户的要求 ---> 那显然要
  • HDR图像PS教程集锦&心得 cherishLC PS
    HDR是指高动态范围的图像，主要原理为提高图像的局部对比度。 软件有photomatix和nik hdr efex。 一、教程 叶明在知乎上的回答： http://www.zhihu.com/question/27418267/answer/37317792 大意是修完后直方图最好是等值直方图，方法是HDR软件调一遍，再结合不透明度和蒙版细调。 二、心得 1、去除阴影部分的
  • maven-3.3.3 mvn archetype 列表 crabdave ArcheType
    maven-3.3.3 mvn archetype 列表 可以参考最新的：http://repo1.maven.org/maven2/archetype-catalog.xml   [INFO] Scanning for projects... [INFO]                
  • linux shell 中文件编码查看及转换方法 daizj shell中文乱码vim文件编码
    一、查看文件编码。     在打开文件的时候输入:set fileencoding     即可显示文件编码格式。 二、文件编码转换     1、在Vim中直接进行转换文件编码,比如将一个文件转换成utf-8格式       &
  • MySQL--binlog日志恢复数据 dcj3sjt126com binlog
    恢复数据的重要命令如下 mysql> flush logs; 默认的日志是mysql-bin.000001，现在刷新了重新开启一个就多了一个mysql-bin.000002                  
  • 数据库中数据表数据迁移方法 dcj3sjt126com sql
    刚开始想想好像挺麻烦的，后来找到一种方法了，就SQL中的 INSERT 语句，不过内容是现从另外的表中查出来的，其实就是 MySQL中INSERT INTO SELECT的使用   下面看看如何使用   语法：MySQL中INSERT INTO SELECT的使用 1. 语法介绍       有三张表a、b、c，现在需要从表b
  • Java反转字符串 dyy_gusi java反转字符串
           前几天看见一篇文章，说使用Java能用几种方式反转一个字符串。首先要明白什么叫反转字符串，就是将一个字符串到过来啦，比如"倒过来念的是小狗"反转过来就是”狗小是的念来过倒“。接下来就把自己能想到的所有方式记录下来了。 1、第一个念头就是直接使用String类的反转方法，对不起，这样是不行的，因为Stri
  • UI设计中我们为什么需要设计动效 gcq511120594 UIlinux
    随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。 但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。 一、加强体验舒适度 嗯，就是让用户更加爽更加爽的用
  • JBOSS服务部署端口冲突问题 HogwartsRow java应用服务器jbossserverEJB3
    服务端口冲突问题的解决方法，一般修改如下三个文件中的部分端口就可以了。   1、jboss5/server/default/conf/bindingservice.beans/META-INF/bindings-jboss-beans.xml   2、./server/default/deploy/jbossweb.sar/server.xml   3、.
  • 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用 jinnianshilongnian ssdbreidstwemproxy
    目前对于互联网公司不使用Redis的很少，Redis不仅仅可以作为key-value缓存，而且提供了丰富的数据结果如set、list、map等，可以实现很多复杂的功能；但是Redis本身主要用作内存缓存，不适合做持久化存储，因此目前有如SSDB、ARDB等，还有如京东的JIMDB，它们都支持Redis协议，可以支持Redis客户端直接访问；而这些持久化存储大多数使用了如LevelDB、RocksD
  • ZooKeeper原理及使用 liyonghui160com
               ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件，它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务，与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper，第一部分介绍ZooKeeper的基本原理，第二部分介绍ZooKeeper
  • 程序员解决问题的60个策略 pda158 框架工作单元测试
    根本的指导方针 1. 首先写代码的时候最好不要有缺陷。最好的修复方法就是让 bug 胎死腹中。 良好的单元测试 强制数据库约束 使用输入验证框架 避免未实现的“else”条件 在应用到主程序之前知道如何在孤立的情况下使用   日志 2. print 语句。往往额外输出个一两行将有助于隔离问题。 3. 切换至详细的日志记录。详细的日
  • Create the Google Play Account sillycat Google
    Create the Google Play Account Having a Google account, pay 25$, then you get your google developer account. References: http://developer.android.com/distribute/googleplay/start.html https://p
  • JSP三大指令 vikingwei jsp
    JSP三大指令   一个jsp页面中，可以有0~N个指令的定义！ 1. page --> 最复杂：<%@page language="java" info="xxx"...%>   * pageEncoding和contentType：     > pageEncoding：它
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他