基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM时间序列预测，LSTM-Attention时间序列预测，单输入单输出模型。 运行环境MATLAB版本为2020b及其以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

MiR-34a促进人脂肪间充质干细胞成骨向分化的作用及机制研究 ，范聪，李玉龙，【目的】探究miR-34a对人脂肪间充质干细胞（human adipose-derived stem cells，hASCs）成骨向分化的作用及机制调控机制。 【方法】 用过表达miR-3

消息队列和过程调用往往单独使用,也就是说它们通常提供了自己的同步机制.相反,共享内存区通常需要由应用程序提供的某种同步形式才能正常工作.解决某个特定问题应使用哪种IPC不存在简单的判定,应该逐渐熟悉各种IPC形式提供的机制,然后根据特定应用的要求比较它们的特性.

基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测，CNN-LSTM-Attention多维时间序列预测，多列变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制(CNN-BIGRU-Attention)多维时间序列预测，matlab代码，2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

自己总结的java反射机制的笔记，绘制了详细的思维导图，每个思维导图中均有详细的博文解释，方便大家学习和理解，免费分享给大家。适合java的爱好者和学习者

Visual C++权威剖析-MFC的原理、机制与开发实例(PDF+随书光盘)

使用truelicense实现用于JAVA工程license机制（包括license生成和验证）

python 垃圾收集机制的实例详解 pythonn垃圾收集方面的内容如果要细讲还是挺多的，这里只是做一个大概的概括 Python最主要和绝大多数时候用的都是引用计数,每一个PyObject定义如下： #define PyObject_HEAD \ Py_ssize_t ob_refcnt; \ struct _typeobject *ob_type; typedef struct _object { PyObject_HEAD } PyObject; 每个pyobject都有一个refcnt来记录他们自己的引用数，一旦引用数为0，就进行回收

针对现有身份认证技术存在的缺点，将PKI技术与挑战/应答认证机制相结合，提出了一种新的基于PKI的动态身份认证系统，并具体论述了该系统的结构和认证协议，同时对此身份认证系统的安全性进行了分析，指出了优点和不足。