第80步 时间序列建模实战：GRNN回归建模

基于WIN10的64位系统演示

一、写在前面

这一期，我们使用Matlab进行GRNN模型的构建。

使用的数据如下：

采用《PLoS One》2015年一篇题目为《Comparison of Two Hybrid Models for Forecasting the Incidence of Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome in Jiangsu Province, China》文章的公开数据做演示。数据为江苏省2004年1月至2012年12月肾综合症出血热月发病率。运用2004年1月至2011年12月的数据预测2012年12个月的发病率数据。

由于Matlab语言用的不多了。所以，直接上我封装好的Matlab小程序即可。

二、GRNN模型简单介绍

GRNN（广义回归神经网络，Generalized Regression Neural Network）是一种基于径向基函数（Radial Basis Function, RBF）的神经网络。GRNN 可以用于回归分析，它提供了一种简单但强大的方法来估计给定输入的连续输出。

（1）GRNN 的基本结构和工作流程如下：

输入层：与输入数据的特征数相同的神经元数量。

模式层：与训练数据的样本数相同的神经元数量。每个神经元与一个训练样本相关联。

径向基函数：在模式层中，每个神经元都使用一个RBF。RBF度量输入样本与相应的训练样本之间的距离，并根据这个距离生成一个激活值。常用的RBF包括高斯函数。

输出层：基于模式层神经元的激活值和相关权重计算的预测输出。在GRNN中，输出是所有模式层神经元输出的加权平均。

GRNN的一个关键参数是平滑因子（spread）, 它决定了径向基函数的宽度。平滑因子对模型的性能有很大影响，需要通过交叉验证等技术来确定。

（2）GRNN的优势：

非参数性：GRNN不假定数据的分布，使其对各种数据分布都很鲁棒。

实时学习：由于GRNN的直观结构，新的样本可以在不重新训练整个模型的情况下轻松地加入。

只有一个主要超参数：与其他神经网络相比，GRNN仅有平滑因子作为主要超参数，使其调优相对简单。

三、GRNN模型简单介绍

1.模型方法

运用时间序列的前N个数值来预测第N+1个数值。首先将原始数据分为训练集和测试集，通过逐步测试N值和spread值的方法来获取最优模型，即模型的测试误差最小。然后用最优模型来预测所需要预测的数值。

2.界面介绍

如图一所示，界面分为寻找最优模型参数界面和最优模型预测界面。

2.1寻找最优模型参数

2.1.1输入窗口

训练集 输入训练集数据。

测试集 输入测试集数据。

N值取值范围 输入N值的最大值以及最小值，步长默认为1。其中最小值大于等于1，最大值小于等于训练集数据个数。

光滑因子取值范围 输入光滑因子的最大最小值以及步长。该参数的取值范围越宽，步长越小，则程序运行的时间越长。为提升工作效率，应合理取值。

测试集数据个数 输入测试数据的数目。

2.2.2输出窗口

最优N值 输出最优模型的N值。

最优光滑因子 输出最优模型的spread值。

以上两组输出窗口由 寻找 按钮实现。

拟合误差 MAE 输入模型拟合的平均绝对误差；

         MAPE 输出模型拟合的平均相对误差；

         MSE 输出模型拟合的均方误差；

         RMSE 输出模型拟合的均方根误差。

拟合效果图（左一）显示拟合值以及真实值曲线。

以上两组输出窗口由 拟合 按钮实现。

预测误差 MAE 输出模型预测的平均绝对误差；

         MAPE 输出模型预测的平均相对误差；

         MSE 输出模型预测的均方误差；

         RMSE 输出模型预测的均方根误差。

预测效果图（右一）显示预测值以及真实值曲线。

以上两组输出窗口由 预测 按钮实现。

2.2最优模型预测

2.2.1输入窗口

输入值 输入所有原始数据，包括上一个界面的训练集和测试集。

最优N值 输入最优模型的N值。

最优光滑因子 输入最优模型的spread值。

预测个数 输入需要预测的数据的数目。

2.2.2输出窗口

预测值 输出预测值。点击 预测 按钮实现。

2.3重置 清空所有窗口，进行下一组数据操作。

图一 单因素GRNN模型图形用户界面（GUI）

3.实例演示

这里我们采用《PLoS One》2015年一篇题目为《Comparison of Two Hybrid Models for Forecasting the Incidence of Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome in Jiangsu Province, China》文章的公开数据做演示。数据为江苏省2004年1月至2012年12月肾综合症出血热月发病率。运用2004年1月至2011年12月的数据预测2012年12个月的发病率数据。

3.1构建最优模型

将数据拆分为训练集和测试集。其中将2004年1月至2011年10月的数据纳入训练集，2011年11月和12月的数据纳入测试集。测试数据个数为2。N值取值范围选取1到94。光滑因子取值范围选取0.1到3，步长为0.1。如图二所示，点击 寻找。

弹出读条窗口说明程序开始运行，运行时间取决于需要测试的N值和光滑因子的数目。

如图四所示，程序运行完毕。显示最优N值和最优光滑因子，分别为60和0.1。如果需要进一步精确光滑因子，可以进行第二次程序寻优。例如将光滑因子范围选取0.01到0.2，步长选择0.01，N值范围选取60到60。进一步寻找更精确的最优光滑因子。这里不进行演示。

如图五所示，点击 拟合 和 预测 按钮，分别显示拟合效果以及测试效果的四种误差值和曲线图。

3.2最优模型预测

如图六所示，输入全部原始数据，即2004年1月至2011年12月的月发病率数据。最优N值输入60，最优spread值输入0.1，预测个数输入12。点击 预测，如图七所示，得出最终预测值。预测值以列的形式显示，方便复制到Excel进行一步操作。

3.3预测效果

如表1所示，模型预测效果精度较高。平均绝对误差为0.00767，稍优于文章中ARIMA-GRNN模型的0.0078，稍劣于文章中的ARIMA-NARNN模型的0.0074。

表1 单因素GRNN模型预测数值

时间

实际值

预测值

绝对误差

2012年1月

0.02659

0.03447

0.00788

2012年2月

0.01519

0.01710

0.00191

2012年3月

0.01519

0.01344

0.00176

2012年4月

0.03038

0.01731

0.01307

2012年5月

0.01772

0.02476

0.00703

2012年6月

0.02659

0.02647

0.00011

2012年7月

0.01013

0.01681

0.00668

2012年8月

0.00253

0.01132

0.00879

2012年9月

0.00760

0.01476

0.00717

2012年10月

0.02912

0.04103

0.01191

2012年11月

0.06457

0.07078

0.00621

2012年12月

0.07469

0.05523

0.01947

图二 寻找最优模型参数

图三 程序正在寻找最优模型参数

图四 显示最优N值以及最优spread值

图五 显示拟合效果以及预测效果误差值和曲线图

图六 输入原始数据和模型参数进行预测

图七 显示最终预测值（以列显示）

四、小软件安装在此处

1. 双击MCRInstaller.exe安装

2. 自动解压：

3. 无脑点击下一步

4.安装完成。

四、底层代码

可能有需要，我就贴上吧：

function varargout = GRNN3(varargin)
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name',       mfilename, ...'gui_Singleton',  gui_Singleton, ...'gui_OpeningFcn', @GRNN3_OpeningFcn, ...'gui_OutputFcn',  @GRNN3_OutputFcn, ...'gui_LayoutFcn',  [] , ...'gui_Callback',   []);
if nargin && ischar(varargin{1})gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end
if nargout[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
elsegui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
function GRNN3_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
handles.output = hObject;
guidata(hObject, handles);
function varargout = GRNN3_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) 
varargout{1} = handles.output;
function xunlianji_Callback(hObject, eventdata, handles)
input = str2num(get(hObject,'String'));
guidata(hObject,handles);
function xunlianji_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function ceshiji_Callback(hObject, eventdata, handles)
input = str2num(get(hObject,'String'));
if (isempty(input))set(hObject,'String','0')
end
guidata(hObject,handles);
function ceshiji_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function nmin_Callback(hObject, eventdata, handles)
input = str2num(get(hObject,'String'));
if (isempty(input))set(hObject,'String','0')
end
guidata(hObject,handles);
function nmin_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function nmax_Callback(hObject, eventdata, handles)
input = str2num(get(hObject,'String'));
if (isempty(input))set(hObject,'String','0')
end
guidata(hObject,handles);
function nmax_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function spreadmin_Callback(hObject, eventdata, handles)
input = str2num(get(hObject,'String'));
if (isempty(input))set(hObject,'String','0')
end
guidata(hObject,handles);
function spreadmin_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function spreadmax_Callback(hObject, eventdata, handles)
input = str2num(get(hObject,'String'));
if (isempty(input))set(hObject,'String','0')
end
guidata(hObject,handles);
function spreadmax_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
endfunction buchang_Callback(hObject, eventdata, handles)
input = str2num(get(hObject,'String'));
if (isempty(input))set(hObject,'String','0')
end
guidata(hObject,handles);
function buchang_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function zuiyounzhi_Callback(hObject, eventdata, handles)
function zuiyounzhi_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function ss_Callback(hObject, eventdata, handles)
function ss_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function edit10_Callback(hObject, eventdata, handles)
function edit10_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function xunzhao_Callback(hObject, eventdata, handles)
global A B C D E F G spread L n U 
A = str2num(get(handles.xunlianji,'String'));
B = str2num(get(handles.ceshiji,'String'));
C = str2num(get(handles.nmin,'String'));
D = str2num(get(handles.nmax,'String'));
E = str2num(get(handles.spreadmin,'String'));
F = str2num(get(handles.spreadmax,'String'));
G = str2num(get(handles.buchang,'String'));
U = str2num(get(handles.ceshixulie,'String'));
n=length(A);
A=A(:);
U=U(:);
test=[];
v = waitbar(0,'ÇëÉԵȡ¤¡¤¡¤')
for L= C:DA_n=zeros(L+1,n-L);for i=1:n-LA_n(:,i)=A(i:i+L);endtrainx=A_n(1:L,:);trainy=A_n(L+1,:);for spread= E:G:Fnet=newgrnn(trainx,trainy,spread);aa=A(end-L+1:end);yes=U;pre=sim(net,aa);while length(pre)<Baa=[aa(2:end);pre(end)];yy=sim(net,aa);pre=[pre;yy];          waitbar(spread/F)            endmse2 = mse(yes - pre);test=[test;L spread mse2];end
end
for k = 1:size(test,1)if test (k,3) == min (test(:,3))L = test(k,1);spread = test(k,2);end
end
set(handles.zuiyou,'String',num2str(spread));
set(handles.zuiyounzhi,'String',num2str(L));
guidata(hObject,handles);function mae_Callback(hObject, eventdata, handles)
function mae_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function mape_Callback(hObject, eventdata, handles)
function mape_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function rmse_Callback(hObject, eventdata, handles)
function rmse_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function mse_Callback(hObject, eventdata, handles)
function mse_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function mae2_Callback(hObject, eventdata, handles)
function mae2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function mape2_Callback(hObject, eventdata, handles)
function mape2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function rmse2_Callback(hObject, eventdata, handles)
function rmse2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function mse2_Callback(hObject, eventdata, handles)
function mse2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function shuruzhi_Callback(hObject, eventdata, handles)
input = str2num(get(hObject,'String'));
guidata(hObject,handles);
function shuruzhi_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function zuiyounzhi2_Callback(hObject, eventdata, handles)
input = str2num(get(hObject,'String'));
guidata(hObject,handles);
function zuiyounzhi2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function zuiyouguanghuayinzi2_Callback(hObject, eventdata, handles)
input = str2num(get(hObject,'String'));
guidata(hObject,handles);
function zuiyouguanghuayinzi2_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function yucezhi_Callback(hObject, eventdata, handles)
function yucezhi_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function yuce_Callback(hObject, eventdata, handles)
global A H I B L
A = str2num(get(handles.shuruzhi,'String'));
H = str2num(get(handles.zuiyounzhi2,'String'));
I = str2num(get(handles.zuiyouguanghuayinzi2,'String'));
B = str2num(get(handles.number,'String'));
n=length(A);
A=A(:);
L = H;A_n=zeros(L+1,n-L);for i=1:n-LA_n(:,i)=A(i:i+L);endtrainx=A_n(1:L,:);trainy=A_n(L+1,:);spread = I;net=newgrnn(trainx,trainy,spread);aa=A(end-L+1:end);pre=sim(net,aa);while length(pre)<Baa=[aa(2:end);pre(end)];yy=sim(net,aa);pre=[pre;yy];end
set (handles.yucezhi,'String',num2str(pre),'Max',2);
guidata(hObject,handles);
function edit23_Callback(hObject, eventdata, handles)
function edit23_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function zuiyou_Callback(hObject, eventdata, handles)
function zuiyou_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function ceshi_Callback(hObject, eventdata, handles)
global A H I U B L
A = str2num(get(handles.xunlianji,'String'));
H = str2num(get(handles.zuiyounzhi,'String'));
I = str2num(get(handles.zuiyou,'String'));
U = str2num(get(handles.ceshixulie,'String'));
B = str2num(get(handles.ceshiji,'String'));
n=length(A);
A=A(:);
U=U(:);
L = H;A_n=zeros(L+1,n-L);for i=1:n-LA_n(:,i)=A(i:i+L);endtrainx=A_n(1:L,:);trainy=A_n(L+1,:);spread = I;net=newgrnn(trainx,trainy,spread);aa=A(end-L+1:end);yes=U;pre=sim(net,aa);while length(pre)<Baa=[aa(2:end);pre(end)];yy=sim(net,aa);pre=[pre;yy];end
MAE = mean(abs(yes - pre));
MAPE = mean(abs(yes - pre)./yes);
MSE = mse(yes - pre);
RMSE = sqrt(MSE);
set (handles.mae2,'String',num2str(round(MAE*1e4)/1e4));
set (handles.mape2,'String',num2str(round(MAPE*1e4)/1e4));
set (handles.mse2,'String',num2str(round(MSE*1e4)/1e4));
set (handles.rmse2,'String',num2str(round(RMSE*1e4)/1e4));
axes(handles.axes2)
plot(yes,'r','LineWidth',2);
hold on
plot(pre,'k--','LineWidth',1.5);
xlim([1,B])
title('Ô¤²âЧ¹ûÄâºÏÇúÏß')
legend('ʵ¼ÊÖµ','Ô¤²âÖµ','Location','NorthWest')
hold off
guidata(hObject,handles);
function ceshixulie_Callback(hObject, eventdata, handles)
function ceshixulie_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function number_Callback(hObject, eventdata, handles)
function number_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
function pushbutton4_Callback(hObject, eventdata, handles)
global A H I U B L
A = str2num(get(handles.xunlianji,'String'));
H = str2num(get(handles.zuiyounzhi,'String'));
I = str2num(get(handles.zuiyou,'String'));
U = str2num(get(handles.ceshixulie,'String'));
B = str2num(get(handles.ceshiji,'String'));
n=length(A);
A=A(:);
L = H;A_n=zeros(L+1,n-L);for i=1:n-LA_n(:,i)=A(i:i+L);endtrainx=A_n(1:L,:);trainy=A_n(L+1,:);spread = I;net=newgrnn(trainx,trainy,spread);yy=sim(net,trainx);            mse3 = yy - trainy;
MAE = mean(abs(mse3));
MAPE = mean(abs(yy - trainy)./trainy);
MSE = mse (mse3);
RMSE = sqrt(mse(mse3));
set (handles.mae,'String',num2str(round(MAE*1e4)/1e4));
set (handles.mape,'String',num2str(round(MAPE*1e4)/1e4));
set (handles.mse,'String',num2str(round(MSE*1e4)/1e4));
set (handles.rmse,'String',num2str(round(RMSE*1e4)/1e4));
axes(handles.axes1)
plot(trainy,'r','LineWidth',2);
hold on
plot(yy,'k--','LineWidth',1.5);
xlim([1,n-L])
title('ÄâºÏЧ¹ûÄâºÏÇúÏß')
legend('ʵ¼ÊÖµ','Ô¤²âÖµ','Location','NorthWest')
hold off
guidata(hObject,handles);
function pushbutton5_Callback(hObject, eventdata, handles)
set(handles.zuiyou,'String',[]);
set(handles.zuiyounzhi,'String',[]);
set(handles.xunlianji,'String',[]);
set(handles.ceshiji,'String',[]);
set(handles.nmin,'String',[]);
set(handles.nmax,'String',[]);
set(handles.spreadmin,'String',[]);
set(handles.spreadmax,'String',[]);
set(handles.buchang,'String',[]);
set(handles.ceshixulie,'String',[]);
set(handles.mae2,'String',[]);
set(handles.mape2,'String',[]);
set(handles.mse2,'String',[]);
set(handles.rmse2,'String',[]);
cla(handles.axes2);
set(handles.mae,'String',[]);
set(handles.mape,'String',[]);
set(handles.mse,'String',[]);
set(handles.rmse,'String',[]);
cla(handles.axes1);
set(handles.shuruzhi,'String',[]);
set(handles.zuiyounzhi2,'String',[]);
set(handles.zuiyouguanghuayinzi2,'String',[]);
set(handles.number,'String',[]);
set(handles.yucezhi,'String',[]);
function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles)
close GRNN3
main

五、软件和数据

链接：https://pan.baidu.com/s/16hcDdFTtxfBsQ-9S53LiDw?pwd=jfj6

提取码：jfj6

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【信创】麒麟v10(arm)-mysql8-mongo-redis-oceanbase

【信创】麒麟v10(arm)-mysql8-mongo-redis-oceanbase

Win10/Win11 借助qume模拟器安装arm64麒麟v10 前言 近两年的国产化进程一直在推进&#xff0c;基于arm架构的国产系统也在积极发展&#xff0c;这里记录一下基于麒麟v10arm版安装常见数据库的方案。 麒麟软件介绍: 银河麒麟高级服务器操作系统V10 - 国产操作系统、银河麒麟、中…
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【JavaEE】HTML

【JavaEE】HTML

JavaWeb HTML 超文本标记语言 超文本&#xff1a;文本、声音、图片、视频、表格、连接标记&#xff1a;有许许多多的标签组成 vscode开发工具搭建 因为我使用的IDEA是社区版&#xff0c;代码高亮补全缩进都有些问题&#xff0c;使用vscode是最好的选择~ 安装 Visual Stu…
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机器学习之广义增量规则（Generalized Delta Rule）

机器学习之广义增量规则（Generalized Delta Rule）

文章目录 广义增量规则的公式s型函数的增量规则 广义增量规则的公式 对于单层神经网络的增量规则&#xff0c;已经过时啦&#xff0c;现在存在一种更广义的增量规则形式。对于任意激活函数&#xff0c;增量规则表示如下式它与前一节的delta规则相同&#xff0c;只是ei被替换为…
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ElementUI之CUD+表单验证

ElementUI之CUD+表单验证

目录 前言&#xff1a; 增删改查 表单验证 前言&#xff1a; 继上篇博客来写我们的增删改以及表单验证 增删改查 首先先定义接口 数据样式&#xff0c;我们可以去elementUI官网去copy我们喜欢的样式 <!-- 编辑窗体 --><el-dialog :title"title" :visib…
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JVM学习笔记

JVM学习笔记

JVM学习笔记 复习之前学的内容&#xff0c;同时补充以下知识点&#xff1a;JVM的双亲委派机制、伊甸区与老年代相关知识&#xff1b; 双亲委派机制 双亲的含义应该就是AppClassLoader有&#xff1a;ExtClassLoader和BootstrapClassLoader“两个”父加载器。 首先介绍Java中…
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Java初始化大量数据到Neo4j中(二)

Java初始化大量数据到Neo4j中(二)

接Java初始化大量数据到Neo4j中(一)继续探索&#xff0c;之前用create命令导入大量数据发现太过耗时&#xff0c;查阅资料说大量数据初始化到Neo4j需要使用neo4j-admin import 业务数据说明可以参加Java初始化大量数据到Neo4j中(一)&#xff0c;这里主要是将处理好的节点数据和…
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解决安装 RabbitMQ 安装不成功的问题

解决安装 RabbitMQ 安装不成功的问题

由于RabbitMQ是基于erlang的&#xff0c;所以&#xff0c;在正式安装RabbitMQ之前&#xff0c;需要先安装一下erlang。 1、下载mq https://www.rabbitmq.com/download.html 2、下载erlang&#xff08;点击下载路径根据下载的MQ版本对应下载erl版本&#xff09; https://www.…
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定义现代化实时数据仓库，SelectDB 全新产品形态全面发布

定义现代化实时数据仓库，SelectDB 全新产品形态全面发布

导读&#xff1a;9 月 25 日&#xff0c;2023 飞轮科技产品发布会在线上正式召开&#xff0c;本次产品发布会以 “新内核、新图景” 为主题&#xff0c;飞轮科技 CEO 马如悦全面解析了现代化数据仓库的演进趋势&#xff0c;宣布立足于多云之上的 SelectDB Cloud 云服务全面开放…
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ROS2 库包设置和使用 Catch2 进行单元测试

ROS2 库包设置和使用 Catch2 进行单元测试

说明 本文的目的是了解如何在 ROS2 中创建库&#xff0c;以供其他 ROS2 包使用。除此之外&#xff0c;本文还介绍了如何使用 catch2 框架编写单元测试。本文的第 1 部分将详细介绍如何创建库包。第 2 部分将介绍 ROS2 软件包如何利用创建的库 上篇 ROS2 库包设置和使用 Catch2…
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stm32 - 初识2

stm32 - 初识2

stm32 - 初识2 工程架构点灯程序寄存器方式点灯库函数的方式点灯 工程架构 启动文件 中断向量表&#xff0c;中断服务函数&#xff0c;其他中断等 中断服务函数中的&#xff0c;复位中断是整个程序的入口&#xff0c;调用systeminit&#xff0c;和main函数 点灯程序 寄存器方式…
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JAVA 学习笔记 2年经验

JAVA 学习笔记 2年经验

文章目录 基础String、StringBuffer、StringBuilder的区别jvm堆和栈的区别垃圾回收标记阶段清除阶段 异常类型双亲委派机制hashmap和hashtable concurrentHashMap 1.7和1.8的区别java的数据结构排序算法&#xff0c;查找算法堆排序 ThreadLocal单例模式常量池synchronizedsynch…
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VisionTransformer（ViT）详细架构图

VisionTransformer（ViT）详细架构图

这是原版的架构图&#xff0c;少了很多东西。 这是我根据源码总结出来的详细版 有几点需要说明的&#xff0c;看架构图能看懂就不用看注释了。 &#xff08;1&#xff09;输入图片必须是 224x224x3 的&#xff0c;如果不是就把它缩放到这个尺寸。 &#xff08;2&#xff09;T…
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