在时间序列中，我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势，三次指数平滑(Triple/ThreeOrderExponentialSmoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。时间序列数据一般有以下几种特点：1.趋势(Trend)2.季节性(Seasonality)。趋势描述的是时间序列的整体走势，比如总体上升或者总体下降。下图所示的时间序列是总体上升的：季节性描述的是数据的周期性波动，比如以年或者周为周期，如
系统 2019-08-12 01:32:42 2931
多线程处理Socket并发server#!/usr/bin/envpythonimportsocketimportthreadingserver=socket.socket()server.bind(('',9999))server.listen(5)defreadThread(conn,addr):"""创建一个新的线程，负责和一个客户端通讯:paramconn::paramaddr::return:"""whileTrue:data=conn.recv
系统 2019-09-27 17:47:42 2930
1.在jsp中，如此引用js文件，表示的路径为当前浏览器请求页面的当前目录，即：localhost(:8080)/Logistics/js/jquery-1.8.3.js2.在jsp中，如此应用js文件，表
系统 2019-08-29 23:00:14 2930
链接：https://github.com/liuyu13/liuyu13-1总结：git可以学习的东西还有很多。git协议，分布式协作，git项目管理，git技巧，github的使用和实践，git分支管理的深入理解和使用，这些估计要以后慢慢学习了。能应用git来管理自己的代码，能用git来连接svn进行部门补丁管理，扩展自己的知识面，了解开源项目的开发。以后有机会可以通过开源项目进一步学习。github作业
系统 2019-08-12 09:27:18 2930
【IT168分析评论】又看到Reza同学为JavaEE6奔走呼告了。如同在浩浩荡荡的就业大军中的一员，Reza带着自己的最新“简历”——JavaEE6，向咱们开发人员展示耳目一新的感觉。但从本文的字里行间中，隐隐约约还是能觉察到它的困惑和迷茫：“已经付出了这么多，JavaEE6能再次成功吗?开发者会采纳它吗?如果不是，我们还应该做什么?......”。当年EJB2.*的垮台掀起了反对使用EJB的浪潮。实际上我接触JavaEE比较晚(大概在2007年初)，没
系统 2019-08-29 23:33:48 2929
这次看教程又碰到了DropDownList控件实现的两级联动，上次由于VS出了点问题，所以没实现，这次决定实现一下。前台界面是下面两个不修边幅的DropDownList：数据库查询语句如下：usebeidaqingniaocreatetablesheng(proIDintprimarykey,proNamevarchar(30)notnull)insertintoshengvalues(1,北京)insertintoshengvalues(2,黑龙江)in
系统 2019-08-29 23:18:18 2929
我们经常只去考虑如何去写程序，很少去关心java程序写完之后如何发布如何让别人方便的使用你的程序。如果你用的是Eclipse或者是MyEclipse都可以通过以下方法打包你的程序：【右键你的项目】--->【Export】--->【Exportselect对话框(在这里选择你要导出的类型)】【点击next】【点击next】--->【点击next】完成这是有工具的时候生成的打包程序，其实大家都应该知道这些工具也都依赖于jdk，在jdk开发工具包中本身就有这样的
系统 2019-08-29 22:48:09 2929
参考此篇成功完成配置MySql主从复制(Master-Slave)-曹振华-博客园MySql主从复制(Master-Slave)MySql主从复制(Master-Slave)先简单的说一下MySql复制的过程，但是实际的每个步骤比这要复杂。1.主(master)服务器把数据更改的记录或者事件记录到二进制日志里。2.从(slave)服务器把主服务器的二进制日志复制到自己的中继日志里。3.从(slave)服务器根据中继日志的内容应用到自己的数据上。假设我们的主
系统 2019-08-12 01:32:40 2929
#图像像素到字符的转换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
系统 2019-09-27 17:57:42 2928
对OpenCV中涉及的三种立体匹配算法进行代码及各自优缺点总结：首先我们看一下BM算法：该算法代码：CvStereoBMState*BMState=cvCreateStereoBMState();intSADWindowSize=15;BMState->SADWindowSize=SADWindowSize>0?SADWindowSize:9;BMState->minDisparity=0;BMState->numberOfDisparities=32;B
系统 2019-08-12 09:26:52 2928
