在時間序列中，我們需要基于該時間序列當前已有的數據來預測其在之后的走勢，三次指數平滑(Triple/ThreeOrderExponentialSmoothing,Holt-Winters)算法可以很好的進行時間序列的預測。時間序列數據一般有以下幾種特點：1.趨勢(Trend)2.季節性(Seasonality)。趨勢描述的是時間序列的整體走勢，比如總體上升或者總體下降。下圖所示的時間序列是總體上升的：季節性描述的是數據的周期性波動，比如以年或者周為周期，如
系統 2019-08-12 01:32:42 2931
多線程處理Socket并發server#!/usr/bin/envpythonimportsocketimportthreadingserver=socket.socket()server.bind(('',9999))server.listen(5)defreadThread(conn,addr):"""創建一個新的線程，負責和一個客戶端通訊:paramconn::paramaddr::return:"""whileTrue:data=conn.recv
系統 2019-09-27 17:47:42 2930
1.在jsp中，如此引用js文件，表示的路徑為當前瀏覽器請求頁面的當前目錄，即：localhost(:8080)/Logistics/js/jquery-1.8.3.js2.在jsp中，如此應用js文件，表
系統 2019-08-29 23:00:14 2930
鏈接：https://github.com/liuyu13/liuyu13-1總結：git可以學習的東西還有很多。git協議，分布式協作，git項目管理，git技巧，github的使用和實踐，git分支管理的深入理解和使用，這些估計要以后慢慢學習了。能應用git來管理自己的代碼，能用git來連接svn進行部門補丁管理，擴展自己的知識面，了解開源項目的開發。以后有機會可以通過開源項目進一步學習。github作業
系統 2019-08-12 09:27:18 2930
【IT168分析評論】又看到Reza同學為JavaEE6奔走呼告了。如同在浩浩蕩蕩的就業大軍中的一員，Reza帶著自己的最新“簡歷”——JavaEE6，向咱們開發人員展示耳目一新的感覺。但從本文的字里行間中，隱隱約約還是能覺察到它的困惑和迷茫：“已經付出了這么多，JavaEE6能再次成功嗎?開發者會采納它嗎?如果不是，我們還應該做什么?......”。當年EJB2.*的垮臺掀起了反對使用EJB的浪潮。實際上我接觸JavaEE比較晚(大概在2007年初)，沒
系統 2019-08-29 23:33:48 2929
這次看教程又碰到了DropDownList控件實現的兩級聯動，上次由于VS出了點問題，所以沒實現，這次決定實現一下。前臺界面是下面兩個不修邊幅的DropDownList：數據庫查詢語句如下：usebeidaqingniaocreatetablesheng(proIDintprimarykey,proNamevarchar(30)notnull)insertintoshengvalues(1,北京)insertintoshengvalues(2,黑龍江)in
系統 2019-08-29 23:18:18 2929
我們經常只去考慮如何去寫程序，很少去關心java程序寫完之后如何發布如何讓別人方便的使用你的程序。如果你用的是Eclipse或者是MyEclipse都可以通過以下方法打包你的程序：【右鍵你的項目】--->【Export】--->【Exportselect對話框(在這里選擇你要導出的類型)】【點擊next】【點擊next】--->【點擊next】完成這是有工具的時候生成的打包程序，其實大家都應該知道這些工具也都依賴于jdk，在jdk開發工具包中本身就有這樣的
系統 2019-08-29 22:48:09 2929
參考此篇成功完成配置MySql主從復制(Master-Slave)-曹振華-博客園MySql主從復制(Master-Slave)MySql主從復制(Master-Slave)先簡單的說一下MySql復制的過程，但是實際的每個步驟比這要復雜。1.主(master)服務器把數據更改的記錄或者事件記錄到二進制日志里。2.從(slave)服務器把主服務器的二進制日志復制到自己的中繼日志里。3.從(slave)服務器根據中繼日志的內容應用到自己的數據上。假設我們的主
系統 2019-08-12 01:32:40 2929
#圖像像素到字符的轉換importnumpyasnpfromPILimportImageifname==‘main’:image_file=“girl.jpg”height=116img=Image.open(image_file)print("img=",img)img_width,img_height=img.sizewidth=int(1.5*height*img_width//img_height)img=img.resize((width,hei
系統 2019-09-27 17:57:42 2928
對OpenCV中涉及的三種立體匹配算法進行代碼及各自優缺點總結：首先我們看一下BM算法：該算法代碼：CvStereoBMState*BMState=cvCreateStereoBMState();intSADWindowSize=15;BMState->SADWindowSize=SADWindowSize>0?SADWindowSize:9;BMState->minDisparity=0;BMState->numberOfDisparities=32;B
系統 2019-08-12 09:26:52 2928
