问题:航班乘客预测 数据:1949 到 1960 一共 12 年,每年 12 个月的数据,一共 144 个数据,单位是 1000 下载地址 目标:预测国际航班未来 1 个月的乘客数 import numpy import matplotlib.pyplot as plt from pandas import read_csv import math from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from ke

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

由于实验室事情缘故,需要将Python写的神经网络转成Java版本的,但是python中的numpy等啥包也不知道在Java里面对应的是什么工具,所以索性直接寻找一个现成可用的Java神经网络框架,于是就找到了JOONE,JOONE是一个神经网络的开源框架,使用的是BP算法进行迭代计算参数,使用起来比较方便也比较实用,下面介绍一下JOONE的一些使用方法. JOONE需要使用一些外部的依赖包,这在官方网站上有,也可以在这里下载.将所需的包引入工程之后,就可以进行编码实现了. 首先看下完整的程序,

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

新手教程之:循环网络和LSTM指南 (A Beginner’s Guide to Recurrent Networks and LSTMs) 本文翻译自:http://deeplearning4j.org/lstm.html 其他相关教程: 1. 深度神经网络简介 http://deeplearning4j.org/zh-neuralnet-overview 2. 卷积网络 http://deeplearning4j.org/zh-convolutionalnets 目录: 1. 前向传播网络

转自公号“机器之心” LSTM入门必读:从入门基础到工作方式详解 长短期记忆(LSTM)是一种非常重要的神经网络技术,其在语音识别和自然语言处理等许多领域都得到了广泛的应用..在这篇文章中,Edwin Chen 对 LSTM 进行了系统的介绍.机器之心对本文进行了编译. 我第一次学习 LSTM 的时候,它就吸引了我的眼球.然而并不是那种看到果冻甜圈圈时候的惊喜的形式.事实证明 LSTM 是对神经网络的一个相当简单的扩展,而且在最近几年里深度学习所实现的惊人成就背后都有它们的身影.所以我会尽可能直

最近写的一些程序以及做的一个关于轴承故障诊断的程序 最近学习进度有些慢 而且马上假期 要去补习班 去赚下学期生活费 额.... 抓紧时间再多学习点 1.RNN递归神经网络Tensorflow实现程序 import os os.environ[' import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MN

1.1 介绍 开发具有一定价值的符号是人类特有的特征.对于人们来说识别这些符号和理解图片上的文字是非常正常的事情.与计算机那样去抓取文字不同,我们完全是基于视觉的本能去阅读它们. 另一方面,计算机的工作需要具体的和有组织的内容.它们需要数字化的表示,而不是图形化的. 有时候,这是不可能的.有时,我们希望自动化的完成用双手从图像重写文本的任务. 针对这些任务,光学字符识别(OCR)被设计成一种允许计算机以文本形式"阅读"图形化内容的方法,和人类工作的方式相似.虽然这些系统相对准确,但仍然

目录 尚学堂JAVA基础学习笔记 写在前面 第1章 JAVA入门 第2章 数据类型和运算符 第3章 控制语句 第4章 Java面向对象基础 1. 面向对象基础 2. 面向对象的内存分析 3. 构造方法 4. 垃圾回收机制(Garbage Collection) 5. this关键字 6. static 关键字 7. 静态初始化块 8. 参数传值机制 9. 包 第5章 Java面向对象进阶 1. 继承 2. Object类 3. super关键字 4. 封装 5. 多态(polymorphism)

java 读取CSV数据并写入txt文本 package com.vfsd; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import com.csvreader.CsvReader; /***********************************************************************

 OCR(Optical character recognition) —— 光学字符识别,是图像处理的一个重要分支,中文的识别具有一定挑战性,特别是手写体和草书的识别,是重要和热门的科学研究方向.可惜国内的科研院所,基本没有几个高识别率的训练集——笔者联系过北京语言大学研究生一篇论文的作者,他们论文说有%90的正确识别率,结果只做了20个笔画简单的汉字(20/6753 = %0.3 常用简体汉字的千分之三),然后找了20个学生,各自手写了一遍.真的是为了论文而论文,而且很会选择样本(小而简单)

背景起因: 记起以前的另一次也是关于内存的调优分享下   有个系统平时运行非常稳定运行(没经历过大并发考验),然而在一次活动后,人数并发一上来后,系统开始卡. 我按经验开始调优,在每个关键步骤的加入如下代码耗时统计进行压测:   long startTime = System.currentTimeMillis();  callRpc();   //这里比如调用RPC伪代码,当然还在插入数据库,中间件地方都加入统计  long costTime = (System.currentTimeMill

摘要   接触ElasticSearch已经有一段了.在这期间,遇到很多问题,但在最后自己的不断探索下解决了这些问题.看到网上或多或少的都有一些介绍ElasticSearch相关知识的文档,但个人觉得都不是很全面.因此就有了写ElasticSearch开发教程的想法,将学习到的技术经验分享出来,帮助更多需要的朋友,也希望借此认识同行的朋友,共同交流,共同进步! 系列文章的总括 下面将对即将推出的ElasticSearch开发系列连载教程做简单的说明.教程主要是面向有一定Java编程基础的朋友,不

比尔盖茨公认的IT界领军人物,打造了辉煌一时的PC时代. 2008年,史蒂夫鲍尔默接替了盖茨的工作,成为微软公司的总裁. 2013年他与微软做了最后的道别. 2013年以后,我才真正看到了微软的变化.尤其是它的"云优先,移动优先"的战略,这才是符合新时代潮流的大势. 今天,既然我们重点是来讨论Java与.NET领域的,那关于微软的是是非非且放置脑后.我说.NET看起来更新很快,目前只是在弥补曾经犯下的错. 那.NET之前究竟错在哪里..NET既然是微软实现跨平台与Java竞争的利器,那

背景,服务器上的一个JAVA服务进程突然挂掉,查看产生了崩溃日志,如下: # Set larger code cache with -XX:ReservedCodeCacheSize= # This output file may be truncated or incomplete. # # Out of Memory Error (os_linux.cpp:2673), pid=28610, tid=139813184919296  日志分析原因很简单,服务器的内存不够用,导致进程崩溃 JA

运行个JAVA 用sleep去hold住 package org.hjb.test; public class TestOnly { public static void main(String[] args) { System.out.println("sleep .."); try { Thread.sleep(10000000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }   java -Xmx10

有一种场景, 手机内存卡空间被用光了,但又不知道哪个文件占用了太大,一个个文件夹去找又太麻烦,所以我开发了个小程序把手机所有文件(包括路径下所有层次子文件夹下的文件)进行一个排序,这样你就可以找出哪个文件占用了内存太大了. 使用例子如下,用JAVA 运行Sort 1, 输入你要排序的文件路径 , 如 例子是对H:\下的文件和它所有子文件夹下的文件进行排序 2, 输入需要进行排序显示的最新大小,如 例子是对10M 大小 以上的文件进行排序 3,从大到小排序后按 文件路径\文件名-------大小

9. 线程安全/共享变量——同步 当多个线程用到同一个变量时,在修改值时存在同时修改的可能性,而此时该变量只能被赋值一次.这就会导致出现“线程安全”问题,这个被多个线程共用的变量称之为“共享变量”. 为了解决线程安全的问题,我们可以使用“同步”来控制线程访问.当一个线程在使用这个共享资源(不仅仅是变量,还可以是集合.对象等)的时候,其他线程就无法访问. package threadStudy; public class ThreadSynchronizedTest { public static

1. 创建线程    1.1 通过构造函数:public Thread(Runnable target, String name){}  或:public Thread(Runnable target){} 示例: Thread thread1 = new Thread(new MyThread(), "mythread"); class MyThread extends Thread(){ public void run(){ System.out.println("My

经常有人问这种问题,用了些时间java之后,发现这俩玩意除了一小部分壳子长的还有能稍微凑合上,基本上没什么相似之处,可以说也就是马甲层面上的相似吧,还是比较短的马甲... 一般C#多用于业务系统的开发,快速实现,微软官方的各种封装,各种语法糖,使得c#在语义语法层面上更人性化,开发思路更专注于业务逻辑,对技术的实现并不需要关心的很细(当然这是指初级的入门程度),不过也带来的一些缺陷,当表面上的功夫不能满足的时候,.net程序员就不得不去了解微软封装起来的东西,所以我认识的.net程序员几乎人手一

高并发,听起来高大上的一个词汇,在身处于互联网潮的社会大趋势下,高并发赋予了更多的传奇色彩.首先,我们可以看到很多招聘中,会提到有高并发项目者优先.高并发,意味着,你的前雇主,有很大的业务层面的需求,而且也能怎么你在整个项目中的一个处理逻辑的能力体现.那么,你真的知道什么是高并发吗?这不是一个很简单的话题.高并发,往往会牵扯到很多的问题,如何才能快速响应,如何处理各个线程之间的交互,如何完成逻辑之间的高负载运转,甚至,一个系统,如果没有做好前期高并发的合理配置,整个产品会遇到瓶颈,以及不可预期的