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duanfei
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18335864773：
看了楼主写的用jxl生成excel。有地方用到了流，还特别强调 ...
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shaoshou111：
查看Apache的并发请求数及其TCP连接状态netstat ...
Linux查看连接数，并发数 -
gengjunshi：
非常感谢哈，刚好在学webservice编程，很有用呢。
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zcgewu：
encrypt2()和encrypt()有什么区别
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java爱好者92：
ireport的操作还是相对比较复杂的，帆软报表会相对简单一点 ...
iReport报表开发中常见的问题
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小型的微电网仿真模型，简单模拟了光伏，家庭负载变化的使用情况
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光伏并网逆变器设计方案与高效实现：结合matlab电路仿真、DSP代码及环流抑制策略,光伏并网逆变器设计方案：结合matlab电路文件与DSP程序代码，实现高效并联环流抑制策略,光伏并网逆变器设计方案，附有相关的matlab电路文件,以及DSP的程序代码，方案、仿真文件、代码三者结合使用效果好，事半功倍。 备注：赠送逆变器并联环流matlab文件，基于矢量控制的环流抑制策略和下垂控制的环流抑制 ,光伏并网逆变器设计方案; MATLAB电路文件; DSP程序代码; 方案、仿真文件、代码结合使用; 并联环流抑制策略; 下垂控制的环流抑制,光伏并网逆变器优化设计：方案、仿真与DSP程序代码三合一，并赠送并联环流抑制策略Matlab文件
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内容概要：本文介绍了Python中基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）与AdaBoost相结合的多输入分类预测模型的设计与实现。BiLSTM擅长捕捉时间序列的双向依赖关系，而AdaBoost则通过集成弱学习器来提高分类精度和稳定性。文章详述了该项目的背景、目标、挑战、特色和应用场景，并提供了详细的模型构建流程、超参数优化以及视觉展示的方法和技术要点。此外，还附有完整的效果预测图表程序和具体示例代码，使读者可以快速上手构建属于自己的高效稳定的时间序列预测系统。 适合人群：对深度学习特别是时序数据分析感兴趣的开发者或者科研工作者；正在探索高级机器学习技术和寻求解决方案的企业分析师。 使用场景及目标：适用于希望提升时间序列或多输入数据类别判定准确度的业务情境，比如金融市场的走势预估、医学图像分析中的病变区域判读或是物联网环境监测下设备状态预警等任务。目的是为了创建更加智能且可靠的预测工具，在实际应用中带来更精准可靠的结果。 其他说明：文中提供的所有Python代码片段和方法都可以直接运用于实践中，并可根据特定的问题进行相应调整和扩展，进一步改进现有系统的效能并拓展新的功能特性。
1、文件内容：maven-script-interpreter-javadoc-1.0-7.el7.rpm以及相关依赖 2、文件形式：tar.gz压缩包 3、安装指令： #Step1、解压 tar -zxvf /mnt/data/output/maven-script-interpreter-javadoc-1.0-7.el7.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm 4、更多资源/技术支持：公众号禅静编程坊
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