小嘴冰凉
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hanmiao：
注释掉的那壹行少了壹個斜线，楼主...
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天下无贼：
Thread.Interrupt方法，只是通过扔出异常的方式， ...
Java Thread.interrupt 害人！ 中断JAVA线程（zz） -
天下无贼：
呵呵，是你自己写错了。
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MO_ZHUANG_D：
如果是真的就感激不尽了
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小嘴冰凉：
在开始执行的时候，如果是数据库存储，程序会从数据库中查job信 ...
quartz的持久化
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内容概要：本文详细介绍了如何利用Bagging集成学习方法进行时间序列预测，并提供了完整的Matlab代码实现。首先解释了Bagging的基本原理，强调了在时间序列预测中保持序列连续性和防止信息泄露的重要性。然后展示了如何通过滑动窗口法生成样本矩阵，并使用ARIMA与XGBoost的混合模型作为基模型，实现了Bagging集成。文中还讨论了预测阶段的聚合策略，如指数衰减加权，以及并行加速技巧。此外，作者分享了一些实践经验，如避免使用复杂的深度学习模型作为基模型，以及如何处理异常值和特征工程的具体方法。 适合人群：具有一定编程基础和技术背景的研究人员、数据科学家和工程师，特别是对时间序列预测感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要提高时间序列预测精度的实际应用场景，如电力负荷预测、销售预测等。目标是通过集成学习方法减少预测误差，提高模型稳定性。 其他说明：文中提供的代码可以直接运行，同时附带了许多实用技巧和注意事项，帮助读者更好地理解和应用Bagging集成模型。
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内容概要：本文介绍了一种创新的方法，利用多目标黏菌优化算法（MOSMA）来优化支持向量机（SVM）的参数C和gamma，从而提高回归预测的效果。首先详细解释了MOSMA的工作原理，包括黏菌权重更新、快速非支配排序以及自适应参数调整等关键技术点。接着展示了具体的Python代码实现，涵盖数据预处理、适应度函数定义、参数更新规则等方面。实验结果显示，在风电功率预测等多个应用场景中，相较于传统的网格搜索方法，MOSMA能够更快更有效地找到最优参数组合，显著提升了预测性能。 适合人群：从事机器学习研究或应用开发的技术人员，尤其是关注SVM参数优化及回归预测领域的从业者。 使用场景及目标：适用于需要进行高效参数寻优的回归预测任务，如风电功率预测、设备负载预测等。主要目标是通过改进SVM参数配置，获得更高的预测精度和更好的泛化能力。 其他说明：文中提供了完整的代码示例和详细的实施步骤指导，帮助读者快速理解和应用这一先进的优化技术。此外，还讨论了一些常见的注意事项和技术细节，如数据标准化、参数范围设定、并行化改造等。
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