序列 过程codeql
Oracle 数据库存储过程调用SpringBoot API 接口方法
数据库存储过程代码 CREATE OR REPLACE PROCEDURE FSMT.P_GET_HTTP_RES /* 描述：存儲過程掉用HTTP接口 作者：Janus 日期：2023-11-23 */ ( M_DOC_NO IN VARCHAR2, --?? M_DOC_TYPE IN VARC ......
随机过程笔记
1，相关：两个变量完全没关系，叫独立，如果关系越来越大，相关程度就越来越高，所以相关是研究两个变量之间的互相影响程度，用E(XY)衡量，算出的值大说明相关程度高，值小说明相关程度低。 2，相关函数：在随机过程领域，样本随时间变化，我们要研究的就是两个时间点的样本有多相关。 比如今天的股票收盘价X(t ......
大模型训练过程中用到的 gpt_merge.txt和gpt_vocab.json是干什么用的？
下面这边文章讲的非常清晰，原文链接：https://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/113616226 ......
xgboost模型序列化存储并推理
title: xgboost模型序列化存储并推理 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/07/9482f9fe9617825162494635a1b7f460.jpg date: 2023-9-7 15:03:00 categories ......
LeetCode 354. (经典问题) 俄罗斯套娃信封问题 (俄罗斯套娃模型 + 最长下降子序列
package leetcode; import java.util.Arrays; public class lec154 { /** * 首先是思路来源 : https://leetcode.cn/problems/russian-doll-envelopes/solutions/19681/z ......
使用skforecast进行时间序列预测
时间序列预测是数据科学和商业分析中基于历史数据预测未来价值的一项重要技术。它有着广泛的应用，从需求规划、销售预测到计量经济分析。由于Python的多功能性和专业库的可用性，它已经成为一种流行的预测编程语言。其中一个为时间序列预测任务量身定制的库是skforecast。 在本文中，将介绍skforec ......
数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34361 原文出处：拓端数据部落公众号 研究的背景及意义 众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献。与此同时 ......
PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn?p=26519 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 一个简单的编码器-解码器LSTM神经网络应用于时间序列预测问题：预测天然气价格，预测范围为 10 天。“进入”时间步长也设置为 10 天。) 只需要 10 天来推断 ......
Python GUI 开发过程中踩过的坑总结
1、在使用pycharm开发运行时，ide会默认添加python文件和资源文件到python路径中去，所以通常不会报错，但是默写情况则会出现报错，如模块加载不到其他模块的问题。 在手动创建项目工程目录结构时，需要将指定的python文件存放目录设定为【sources root】，然后在该目录下在创建 ......
php反序列化
serialize()函数 “所有php里面的值都可以使用函数serialize()来返回一个包含字节流的字符串来表示。序列化一个对象将会保存对象的所有变量，但是不会保存对象的方法，只会保存类的名字。” 在程序执行结束时，内存数据便会立即销毁，变量所储存的数据便是内存数据，而文件、数据库是“持久数据 ......
7-Bioedit软件做测序后的序列比对和序列的反向互补与翻译
我有两段序列，一段是基因组提取出来的CDS序列，一段是PCR出来的测序的序列，我们需要将它们比对，看看有没有碱基的变化。这时候就需要用到Bioedit软件了。 ......
神通数据库备份恢复过程之二
神通数据库备份恢复过程之二 背景 前期总结过神通数据库的备份, 但是发现这两边在进行备份呢时效率非常地下 因为虚拟机有快照并且是 raid6的hdd 读写性能非常感人 数据库也大约有了100G以上 今天就进行一下脚本的更新, 提高备份呢的效率 学习来源: https://www.jianshu.co ......
14：苏格拉底问答、实践过程截图、遇到问题解决问题截图，代码链接、
  : 即最长上升子序列 ( \(Longest\) \(Increasing\) \(Subsequence\) ) Luogu B3637 最长上升子序列 这是一个简单的动规板子题。 给出一个由 \(n(n\le 5000)\) 个不超过 \(10^6\) 的正整数 (\ ......
苏格拉底问答、实践过程截图、遇到问题解决问题截图，代码链接
include <stdio.h> include <stdlib.h> include <sys/types.h> include <sys/socket.h> include <netinet/in.h> include <arpa/inet.h> include <time.h> includ ......
自动编码器（Autoencoders）和序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型区别
核心区别 应用范围：自动编码器主要用于数据的压缩、重建和特征提取，而序列到序列模型用于处理序列数据，特别是在输入和输出都是长度可变的序列的情况下。 数据处理方式：自动编码器处理固定大小的输入和输出，而序列到序列模型处理的输入和输出通常是长度可变的序列。 任务类型：自动编码器更多用于无监督学习任务，而 ......
8年经验之谈！分享一次性能测试过程，5个步骤直接起飞！
在企业中完成性能测试项目是一个挑战性强、技术含量高的任务。本文将分享一个公司完成高性能游戏系统的性能测试过程，展示如何完成一次成功的性能测试项目。 项目背景：这是一家游戏公司，推出了一款新的游戏软件，系统要求高性能、高并发、高可用，为确保用户体验和游戏体验，公司决定在正式上线前对系统进行性能测试. ......
SnapGene：专业生物分析软件，轻松解析DNA序列 mac/win版
SnapGene是一款功能强大的DNA序列生物分析软件，它可以帮助用户轻松解析、管理和可视化DNA序列数据。SnapGene适用于各种生物信息学研究领域，包括基因组学、转录组学和进化生物学等。 点击获取SnapGene mac/win版 首先，SnapGene具有直观的用户界面，使得用户可以轻松上手 ......
log4net使用过程
1.安装 log4net，通过 Nuget 下载 2.在AssemblyInfo.cs中添加 [assembly: log4net.Config.XmlConfigurator(ConfigFile = "log4net.config", ConfigFileExtension = "config" ......
在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=9024 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于GAM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 用GAM进行建模时间序列 我已经准备了一个文件，其中包含四个用电时间序列来进行分析。数据操作将由data.table程序包完成。 将提及的智能电 ......
R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24148 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于集成模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。比如：收益率曲线并不遵循三因素的Nelson-Siegel模型，股票与其相关 ......
TIBCO.Rendezvous简单的发消息的过程
C#代码实现发消息的过程. 首先需要安装,添加引用, using TIBCO.Rendezvous; 然后其实就是简单4个步骤 ,即可把讯息发出去; 开启环境 ->实例化NetTransport ->生成需要发送的 Message->transport.Send(msg); 最后关闭环境; 1 // ......
进程、线程的中断切换的过程
上下文切换指的是内核（操作系统的核心）在CPU上对进程或者线程进行切换 进程上下文切换 （1）保护被中断进程的处理器现场信息 （2）修改被中断进程的进程控制块有关信息，如进程状态等 （3）把被中断进程的进程控制块加入有关队列 （4）选择下一个占有处理器运行的进程 （5）根据被选中进程设置操作系统用到 ......
c#目前最快的序列化MessagePack
github: https://github.com/MessagePack-CSharp/MessagePack-CSharp#aot 初步测试速度是系统自带的序列化的速度的5倍 比 protobuff 更快 如果使用压缩的话，数据也会更小 ......
斯坦福大学引入FlashFFTConv来优化机器学习中长序列的FFT卷积
斯坦福大学的FlashFFTConv优化了扩展序列的快速傅里叶变换(FFT)卷积。该方法引入Monarch分解，在FLOP和I/O成本之间取得平衡，提高模型质量和效率。并且优于PyTorch和FlashAttention-v2。它可以处理更长的序列，并在人工智能应用程序中打开新的可能性。 处理长序列 ......
R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=23485 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。 用于R语言的多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）进行时间序列预测。请注意，由于神经网络无法利用GPU处理，因此大型网络的训练速度往 ......
mybatis的执行器(Executor)创建过程
Executor是mybatis里面的核心对象之一，他提供了crud功能，可以认为这是一个门面。Executor有很多实现类。但是默认情况下，在你不配置Executor的类型的时候，会创建一个SimpleExecutor。 下面看一下他的类结构 那我们就来看看这个执行器是怎么创建的。 核心的地方就是 ......
11.22《掌握需求过程》读书笔记3
今天我简单的了解了定制需求过程和迭代和增量过程 迭代和增量过程 在需求业界的一项常见误解就是必须收集所有的需求才能够进入到下一步的设计和构建工作。在某些环境下这样做是必须的，但并非总是这样。一方面如果打算外包，月佣文档构成了合同的基础，那么很显然需要完帐的需求规格说明。外方面儿要总体侧构知，构建工作 ......
【流畅的Python】2.6 序列模式匹配
2.6 序列模式匹配 这一小节围绕Python 3.10推出的模式匹配功能展开，其实就是新增的match/case语句。因为本小节属于第二章“丰富的序列”，所以这里只介绍了关于序列的模式匹配。在其他章节还有关于模式匹配更多的内容： 2.6 序列模式匹配 3.3 使用模式匹配处理映射 5.8 模式匹配 ......
【主流技术】详解 Spring Boot 2.7.x 集成 ElasticSearch7.x 全过程（二）
ElasticSearch 简称 es，是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，目前最新版本已经到了8.11.x了。
它可以近乎实时的存储、检索数据，且其扩展性很好，是企业级应用中较为常见的检索技术。
下面主要记录学习 ElasticSearch7.x 的一些基本结构、在Spring Boot ... ......