时间序列预测法是一种定量分析方法，它是在时间序列变量分析的基础上，运用一定的数学方法建立预测模型，使时间趋势向外延伸，从而预测未来市场的发展变化趋势，确定变量预测值。
2024/7/6 6:32:33
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利用网卡生成全球唯一序列号，环境VC2010，绝对可用，对于自己软件需要客户注册才能用的同学有极大帮助。
自己已经用在了实际的工程里面。
不愿独享，特与大家分享。
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不愿独享，特与大家分享。
2024/7/4 22:23:22
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模拟实现磁盘调度算法：最短寻道时间优先（SSTF）和扫描（SCAN）算法。
对给出的任意的磁盘请求序列、计算平均寻道长度；
要求可定制磁盘请求序列长度、磁头起始位置、磁头移动方向。
测试：假设磁盘访问序列：98，183，37，122，14，124，65，67；
读写头起始位置：53，方向：磁道增加的方向。
输入此类数据后，程序按照选定的算法，自动给出访问序列，并且算出经过的磁道总数。
对给出的任意的磁盘请求序列、计算平均寻道长度；
要求可定制磁盘请求序列长度、磁头起始位置、磁头移动方向。
测试：假设磁盘访问序列：98，183，37，122，14，124，65，67；
读写头起始位置：53，方向：磁道增加的方向。
输入此类数据后，程序按照选定的算法，自动给出访问序列，并且算出经过的磁道总数。
2024/7/4 17:41:44
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Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。
特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。
倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。
当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢。
要进一步深入的化，还是要看一下Lucene的倒排索引是怎么构成的。
这里有好几个概念。
我们来看一个实际的例子，假设有如下的数据：这里每一行是一个document。
每个doc
特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。
倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。
当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢。
要进一步深入的化，还是要看一下Lucene的倒排索引是怎么构成的。
这里有好几个概念。
我们来看一个实际的例子，假设有如下的数据：这里每一行是一个document。
每个doc
2024/7/3 19:37:45
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本次UML课程设计项目为停车场智能寻车系统，包含：1设计题目（背景、研究现状、研究意义）；
2总体设计（部署图、UML用例图）；
3详细设计（类图、UML活动图、UML序列图）；
4总结；
5参考文献；
6后记
2总体设计（部署图、UML用例图）；
3详细设计（类图、UML活动图、UML序列图）；
4总结；
5参考文献；
6后记
2024/7/3 5:18:20
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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