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Spring用于创建对象的注解@Autowired @Qualifier @Resource

用于注入数据的注解 @Autowired注解 用于注入数据的 他们的作用就和在XML配置文件中bean标签中写一个标签的作用是一样的 @Autowired: 作用:...但是在给方法参数注入时可以 属性: value:用于指定bean的id @Resource 作用:直接按照bean的id注入。...XML来实现 看个示例 此时accountDao为null会报空指针异常 我们这时候就可以用@Autowired 就可以顺利执行 @Autowired多个匹配的选择 如果有多个匹配:...此时就不知道选择谁了会报错 先通过数据类型IAccountDao圈定出来匹配的几个对象 再通过变量名称作为bean的id accountDao查找和他一样的 都不一样就报错 用于指定类型注入...它可以独立使用 属性: name:用于指定bean的id 顺利执行

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PCA不适用于时间序列分析的案例研究

我们甚至可以将它用于时间序列分析,虽然有更好的技术。在这篇文章中,我想向您介绍动态模式分解 (DMD),这是一种源自我的研究领域:流体动力学的用于高维时间序列的线性降维技术。...我研究的一个关键目标是确定此类流动的低阶模型,我们可以将其用于快速预测或反馈控制。然而,先决条件是对数据进行良好的低维嵌入。这就是 DMD 出现的地方。...1 级模型捕获速度场中的大部分动态,而 2 级模型需要用于温度。 尽管问题中有大量的自由度,但动力学的内在维度是 3。一个是速度,两个是温度。...自从十年前引入流体动力学 [2, 3] 以来,DMD 已被证明是一种极其通用且强大的框架,可用于分析由高维动力学过程生成的数据。它现在经常用于其他领域,如视频处理或神经科学。还提出了许多扩展。...有些包括用于控制目的的输入和输出[4]。其他人将 DMD 与来自压缩感知的想法相结合,以进一步降低计算成本和数据存储 [5],或将小波用于多分辨率分析 [6]。可能性是无止境。

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关联规则算法Apriori algorithm详解以及为什么它不适用于所有的推荐系统

关联规则挖掘最常用于营销,特别是在购物车的上下文中。这个应用领域被正式称为“购物车分析”。 我们这里假设学校建立了一个在线学习的网站,通过学生将课程添加到课程列表(虚拟购物车)来评估不同的课程。...但是关联规则不受因变量个数的限制,能够在大型数据库中发现数据之间的关联关系,所以其应用非常广泛,但是他是否可以应用于所有系统呢?Apriori并不是适用于所有类型的数据集。...Apriori algorithm为什么不适用于某些产品 下面我们使用一个电子商务平台的事件数据【查看,添加到购物车,购买】,包括所有的电子品牌。其目的是确定影响购买几种产品的不常见规则。...Apriori算法不适用于所有类型的数据集,它适用于产品很多,并且有很大可能同时购买多种产品的地方,例如,在杂货店或运动器材商店或百货商店等。

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