Java实战项目: 基于Java Web——电影购票系统

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作者及联系方式 作者：冰河 微信：sun_shine_lyz QQ：2711098650 微信公众号： 冰河技术 推荐使用 mykit-db-sync mykit中分离出的强大数据数据库同步工具——mykit-db-sync 基于java开发的功能强大、配置灵活的数据库之间同步工具，和数据产生器一样，均是前段时间因为项目需要编写的小工具，在实际应用场景中，我们经常需要定期将一个数据库的数据同步到另外一个数据库中，常见的一种做法是将源数据库的数据dump为sql文件，然后到目标数据库执行sql文件完成数据库的导入，但是这种方法至少存在以下问题： 需要手工操作，效率低 当涉及数据表较多时，容易遗漏、出错 如果要定期同步，操作人容易忘记 难以应付频繁变更数据表或者字段 针对以上存在的问题，将珍贵人力从这种重复、无意义的工作中解脱出来，特意开发这个小工具，目前源数据库为任何支持sql语法的数据库，

Web+ Java 框架课程设计——网上购物系统 各部分功能实现源码

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本文给大家带来是DLinear模型，DLinear是一种用于时间序列预测（TSF）的简单架构，DLinear的核心思想是将时间序列分解为趋势和剩余序列，并分别使用两个单层线性网络对这两个序列进行建模以进行预测(值得一提的是DLinear的出现是为了挑战Transformer在实现序列预测中有效性)。本文的讲解内容包括：模型原理、数据集介绍、参数讲解、模型训练和预测、结果可视化、训练个人数据集，讲解顺序如下->预测类型->这个模型我在写的过程中为了节省大家训练自己数据集，我基本上把大部分的参数都写好了。我看论文的内容大比分都是对比实验，因为DLinear的产生就是为了质疑Transformer所以他和各种Transformer的模型进行对比试验，因为本篇文章就是DLinear的实战案例，对比的部分我就不讲了，大家有兴趣可以看看论文内容在最上面我已经提供了链接。 到此本文已经全部讲解完成了，希望能够帮助到大家，在这里也给大家推荐一些我其它的博客的时间序列实战案例讲解，其中有数据分析的讲解就是我前面提到的如何设置参数的分析博客，最后希望大家订阅我的专栏，本专栏均分文章均分98，并且免费阅读。

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