在这篇博客文章中，我将与大家分享我在学习过程中编写的JPA原生SQL查询代码。这段代码演示了如何使用JPA进行数据库查询，而无需将数据绑定到实体对象。...然而，在某些情况下，你可能希望直接使用SQL执行复杂查询，以获得更好的控制和性能。本文将引导你通过使用JPA中的原生SQL查询来构建和执行查询，从而从数据库中检索数据。...在这种情况下，结果列表将包含具有名为depot_id的单个字段的对象。...在需要执行复杂查询且标准JPA映射结构不适用的情况下，这项知识将非常有用。欢迎进一步尝试JPA原生查询，探索各种查询选项，并优化查询以获得更好的性能。...这种理解将使你在选择适用于在Java应用程序中查询数据的正确方法时能够做出明智的决策。祝你编码愉快！
首先给一个常规的动态创建控件，并进行验证的代码 [前端aspx代码] <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Test.aspx.cs...= new TableCell(); Cell.Controls.Add(_TxtBox); Cell.Controls.Add(_Require);//将刚才创建的二个控件..." Enabled="true" /> 再次运行，发现没办法再对动态生成的控件进行验证了(也就是说，新创建的验证控件没起作用)...经过一番尝试，发现了一个很有趣的解决办法，具体参看以下代码: 注意上面蓝色的代码，再次运行，哈哈，居然可以了！
不增加引用计数，避免循环引用问题。 析构器的自动调用 智能指针的一个核心特点是：在智能指针对象的生命周期结束时，其析构函数会被自动调用，确保资源的正确释放。...weak_ptr 的作用 在使用 shared_ptr 管理资源时，特殊情况下，如果多个 shared_ptr 通过成员变量相互引用，就会形成循环引用，导致引用计数永不为 0，资源无法释放，进而引发内存泄漏问题...推荐方案： 在大多数情况下，直接使用标准库的 std::shared_ptr 即可，它已经处理了引用计数的线程安全问题。...采用 RAII 思想 RAII（资源获取即初始化）： 将资源的获取和释放绑定到对象生命周期中。 例如，将动态分配的资源封装到一个类中，在类的析构函数中释放资源。...在上线前通过专业的工具进行内存检查和性能测试。 防止循环引用 在使用 std::shared_ptr 时，避免循环引用。
十五、智能指针 C++中的智能指针（Smart Pointers）是一种管理动态分配（即使用new操作符分配的）对象的生命周期的类模板。...以下是使用智能指针的几个主要原因： 自动内存管理： 智能指针可以自动管理其所指向的动态分配内存的生命周期。这意味着当智能指针离开其作用域或被显式重置时，它们所指向的内存会被自动释放。...通过使用std::weak_ptr来打破循环中的某些链接，可以确保在适当的时候释放资源。 综上所述，智能指针是现代C++编程中不可或缺的工具之一。...它主要用于解决std::shared_ptr之间的循环引用问题。 不增加计数：当std::weak_ptr被复制或赋值时，它不会增加所指向对象的共享计数。...使用场景 当你想确保动态分配的对象在不再需要时自动释放时，可以使用std::unique_ptr或std::shared_ptr。
首先，将参考位置曲率引入移动机器人的跟踪误差模型中，对滚动时域控制器进行设计，以应对重规划生成的复杂多变的动态路径；进而提出基于绕障时耗的控制步长自适应调节策略，构建控制步长、控制时域和预测时域的动态调节规律...在理想情况下，局部路径规划器和轨迹跟踪控制器的计算被视为瞬时，期望路径点能够立即转化为电机的输入，因此移动机器人将进行等周期的沿局部路径的期望运动。...二次规划的求解方法很多，本研究使用内点法对二次规划问题进行求解。...该方法能够在保持滚动时域控制二次规划问题求解变量数不变的同时，增加控制时域的长度，使得滚动时域控制器在运算耗时变化不大的情况下，保证更好的跟踪精度。控制点位置序列 计算见算法2。...其中控制时域的长度 可以表示为图片03 测试结果分析为验证本研究所提采样时间自适应调节的滚动时域控制器在移动机器人轨迹跟踪过程中的控制效果，使用车辆仿真软件CarSim和Matlab/Simulink
这提供了测试集上较低的可接受的性能界限。 模型评估 将使用滚动预测场景，也称为步行模型验证。 测试数据集的每个时间步长将每次走一步。...理想情况下，将使用更多的训练时期（如1500），但是被截断为1000以保持运行时间合理。 该模型将适合使用有效的ADAM优化算法和均方误差损失函数。...该图显示所有配置具有相同的扩展，并且均匀地添加偏差正则化对该问题没有帮助。 06 输入权重正则化 我们也可以对每个LSTM单元的输入连接进行正则化处理。...07 循环权重正则化 最后，我们也可以对每个LSTM单元的循环连接应用正则化。 在Keras中，通过将recurrent_regularizer参数设置为regularizer类来实现。...每个权重正则化方案的动态行为可以通过绘制训练和测试RMSE在训练时期进行调查，以获得过度拟合或适配行为模式的权重正则化的想法。 结合正则化。 可以设计实验来探索组合不同权重正则化方案的效果。
，本文对 GNU Radio 中的 Frequency Mod 模块进行深入剖析。...负号的意义：这里使用负值通常是为了调整相位增加的方向，即使得相位随着输入信号的增加而逆时针旋转。...-2.0/fft_len：-2.0 的因子表明在 FFT 长度的一半上会进行一个完整的旋转；它反映了与奈奎斯特频率（数字信号处理中的采样频率的一半）相关的半周期校正。...幅度 2.0 与全周期校正有关（因为 2π 弧度对应一个完整周期），通过FFT长度缩放，正确地分布在每个子载波的相位调整上。...2、相位归一化：d_phase = std::fmod(d_phase + F_PI, 2.0f * F_PI) - F_PI; 为了保持相位在 [-π, π) 的范围内，使用了模运算（std::fmod
周期性波动的时间跨度不固定，可能持续数年。 周期性的变化往往比较复杂，且难以精确预测，因为其波动周期不如季节性那样固定。...在某些情况下，如果没有周期性成分，模型可以简化为： y_t = T_t + S_t + \epsilon_t 一 时间序列数据预处理的必要步骤 时间序列数据的预处理是建立有效模型的基础。...滚动统计量（Rolling Statistics） 滚动统计量是通过滑动窗口计算时间序列的统计特征，例如滚动均值、滚动标准差等。这些特征能够捕捉局部的趋势和波动，对于揭示时间序列的动态特征非常有用。...通过对数据进行去趋势、去季节性、平稳化等预处理操作，可以有效减少噪声并突出数据的规律性。同时，通过滞后特征、滚动统计量、季节性特征等特征工程方法，可以更好地捕捉时间序列的动态变化。...这些特征帮助模型理解数据的短期动态变化，尤其是在存在季节性和周期性波动时，时间窗口特征能够揭示这些规律。 3.
①unique_ptr 在C++中，unique_ptr是一个智能指针（smart pointer）类模板，用于管理动态分配的内存资源，它提供了自动释放内存的功能。...②shared_ptr 在C++中，shared_ptr是一个智能指针（smart pointer）类模板，用于管理动态分配的内存资源。...循环引用问题 循环引用问题指的是在使用shared_ptr管理对象时，存在两个或多个对象相互持有shared_ptr，形成一个循环引用的情况。...当这两个对象的生命周期延长，超过了程序实际需要它们的时间时，就会造成循环引用和内存泄露。 为了解决循环引用问题，C++中引入了弱引用指针weak_ptr。...解决循环引用问题：由于 weak_ptr 不增加引用计数，可以用于解决两个或多个对象之间的循环引用问题，避免内存泄漏。
观察者模式std::weak_ptr 可以用于实现观察者模式，允许观察者在不延长对象生命周期的情况下观察对象。...避免循环引用std::weak_ptr 不增加引用计数，因此不会导致循环引用。在复杂的对象关系中，使用 weak_from_this 可以确保对象能够正常销毁，避免内存泄漏。2....需要额外检查使用 std::weak_ptr 时，需要通过 lock 方法检查对象是否仍然存在，这增加了代码的复杂性。每次访问对象时都需要进行额外的检查，使代码变得冗长。2....可能导致逻辑复杂在使用 std::weak_ptr 时，需要仔细考虑对象的生命周期和访问时机，否则可能会导致逻辑错误。例如，在 lock 之后，对象可能在其他线程中被销毁，需要在代码中进行额外的处理。...在设计系统时，合理使用 std::weak_ptr 和 std::shared_ptr 可以有效管理对象的生命周期，避免内存泄漏和未定义行为。
现在，我们可以在滚动窗口的基础上重做所有模型的所有预测： # 基于i.i.d.模型的滚动预测roll(iid_spec, data = logreturns, n.ahead = 1, forecast.length...col = c("darkblue", "darkgoldenrod"), legend = c("静态预测", "滚动预测"), 我们可以看到，滚动预测在某些情况下是必须的。...因此，实际上，我们需要定期进行滚动预测改进。...至于其他系数，就像在ARMA情况下一样，μ的估计确实很差（相对误差超过50％），而其他系数似乎在T = 800个样本后得到了很好的估计。...使用rugarch包进行GARCH预测 一旦估计出GARCH模型的参数，就可以使用该模型预测未来的值。
解决完全背包问题的方法与0/1背包问题类似，可以使用动态规划、贪心算法等。常见的动态规划方法包括自底向上的迭代和自顶向下的递归+记忆化搜索。...动态规划解法 动态规划数组dp[j]表示容量为j的背包所能容纳物品的最大价值。 状态转移方程 对于每个物品i，我们有两种选择： 不选择第i个物品。...进阶版——dp正推（一维滚动数组） 用一个一维滚动数组，第一个for循环枚举物品个数，第二个for循环去枚举背包容量，枚举的边界为v[i]到m，因为当背包容量>=v[i]的时候，我才能选择第i个物品，后面就是随着第...i个物品的个数不断增加，每当一种新的物品加入进来，就意味着数组要滚动一次，在上一个的状态（前i-1种物品）的基础上去更新加入第i个物品的情况，求最优解。...也就是说在更新dp[i]的时候，i前面的状态（dp[0]---dp[i-1]）都被求出来了，那么我们可以利用这一点，当前状态可以从前面已经求出来的状态进行状态转移。
二维费用背包问题则是背包问题的变体，在背包问题中它只限定物品的重量，二维费用背包会再限定一个维度（体积），在既满足背包容量和既满足背包体积的情况下，使价值最大化。...- 问题的目标是确定应该选择哪些物品，以便在不超过背包的重量W和第二种资源限制U的情况下，使得背包中物品的总价值最大。 题目可以参考一下这个：8....解决方法： 方法一： 数学上，我们可以使用动态规划来解决这个问题。...return dp[n][W][U]; 方法二： 根据上面的代码，我们可以看出来第一个for循环是有生存周期的，第i个状态只与第i-1个状态有关，所有的第i个状态都是从第i-1个状态转移过来的...，与前i-2个状态无关，那么我们可以利用这一点，去滚动数组，此时第i个状态更新便可以从前面的状态转移过来，从而覆盖掉上一个状态的答案，以此类推。
它是怎样引起的？具体说明防止积分饱和的方法。 ⑴积分饱和问题的产生 在自动控制系统中，在一些情况下会发生偏差突然增大的情况，如负载的突变、给定值得突变等都会引起偏差突变。...一方面，采样周期越短，对控制器的工作速度要求越高，增加了控制器的成本；另一方面，PID运算依靠偏差进行计算，当采样周期太小时，偏差信号也会过小，在一些定点运算的控制器中，当偏差小于字长时可能会丢失，此时计算机将会失去调节作用...整定时首先置积分时间TI为一较大值，并将经第一步整定得到的比例系数略为缩小（如缩小为原值的0.8倍），然后减小积分时间，使在保持系统良好动态性能的情况下，静差得到消除。...③若使用比例积分调节器消除了静差，但动态过程经反复调整仍不能满意，则可加入微分环节，构成比例积分微分调节器。在整定时，可先置微分时间TD为零。...对于那些用锁存器输出的控制信号，这些措施很有必要。在允许的情况下，输出重复周期尽可能短些。
注意事项： 输入参数是1.31格式的，相乘后输出就是1.31*1.31 = 2.62格式，这种情况下，函数内部使用的64位累加器很容易溢出，并且这个函数不支持饱和运算。...第3个参数是求解出的标准偏差。 注意事项： 输入参数是1.15格式，相乘后的的结果就是1.15*1.15 = 2.30格式，这种情况下，内部64位累加器的的格式就是34.30。...注意事项： 输入参数是1.31格式的，相乘后输出就是1.31*1.31 = 2.62格式，这种情况下，函数内部使用的64位累加器很容易溢出，并且这个函数不支持饱和运算。...15.6 Matlab求标准偏差，均方差和方差 15.6.1 Matlab求标准偏差 在matlab的命令窗口输入如下命令: a = rand(1,10) %1行10列 然后再通过命令std...*/ /* 进入主程序循环体 */ while (1) { bsp_Idle(); /* 这个函数在bsp.c文件。
p=12227 摘要 本文描述了R语言中马尔克夫转换模型的分析过程。首先，对模拟数据集进行详细建模。接下来，将马尔可夫转换模型拟合到具有离散响应变量的真实数据集。用于验证对这些数据集建模的不同方法。...自相关观测值的区间为1到100、151到180 和251到300。每种方案的真实模型为： 图1中的曲线表明，在不存在自相关的区间中，响应变量y具有与协变量x相似的行为。...为了指示所有参数在两个周期中都可以不同，将转换参数（sw）设置为具有四个分量的矢量。拟合线性模型时的最后一个值称为残差。 标准偏差。...该数据的目的是研究死亡人数与气候条件之间的关系。由于在周末和工作日变量之间存在不同的行为，因此我们说明了在这种情况下使用广义马尔科夫转换模型的情况。 在此示例中，响应变量是计数变量。...为了适应广义马尔可夫转换模型，必须包含族参数，而且glm没有标准偏差参数，因此sw参数不包含其切换参数。
如果每个子业务按天滚动建立Index，每个Index 5个分片、一主两从共三副本的情况下，集群内部会有多达45w~个分片。在集群内分片过多时，经常遇到下面这些问题： 1....但对于我们的场景，已经按照地域拆分了集群，且同一地域的子业务间分界线不明显，拆分过多的集群维护成本较高。 调整滚动周期 根据保留时长调整index滚动周期是最简单有效的思路。...例如保留3天的数据按天滚动，保留31天的数据按周滚动，保留一年的数据按月滚动。合理的滚动周期，可以在存储成本增加不大的情况下，大幅降低分片数量。...对于我们的场景，大部分数据保留31天，在按周滚动的情况下，集群的总分片数可以下降到6.5w~个。...但随着单机分片数量的上升，这个优化处理涉及的多层循环嵌套过程耗时愈发明显。
当一个智能指针被赋予一个新的值或销毁时，它所管理的原始指针会自动变为空指针（在大多数情况下），这减少了由于悬垂指针（dangling pointer）引起的未定义行为。...提高代码可读性：通过使用智能指针，开发者可以更容易地理解内存的管理策略，提高代码的可读性和可维护性。智能指针的命名和使用方式通常能清晰地反映其管理内存的方式和生命周期。...常见的内存泄漏场景和解决方法一、常见内存泄漏场景忘记释放内存： 场景描述：在C++中，使用new或malloc等函数动态分配内存后，如果忘记在适当的位置使用delete或free释放这些内存，就会导致内存泄漏...示例：int* ptr = new int[100]; delete ptr; // 错误，应使用delete[]基类析构函数未定义为虚函数： 场景描述：在基类的析构函数未定义为虚函数的情况下，通过基类指针删除派生类对象时...循环引用： 场景描述：两个或多个对象相互持有对方的引用（通常是通过智能指针），且这些引用在对象的生命周期内没有被正确管理，导致内存无法释放。
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