灰色预测模型 灰色预测的概念 灰色系统的应用范畴大致分为以下几方面： 灰色关联分析。 灰色预测：人口预测；灾变预测… 灰色决策。 灰色预测控制 灰色系统：系统内一部分信息已知，另一部分信息未知，系统内各因素间有不确定的关系。 灰色预测法： 灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统
GC垃圾回收 地址：https://www.bilibili.com/video/BV1wz4y1y7Kd?spm_id_from=333.999.0.0 1. Go V1.3 之前标记清除法(mark and sweep) 程序可达对象有1->2->3，4->7等五个对象； 在进行垃圾回收时，为了避免程序错乱，首先会进行STW(stop the world)，将程序业务逻辑进行暂停，然
灰色关联分析 1.1作用 系统分析 综合评价 1.2基本思想 根据序列曲线几何形状的相似度来判断其联系是否紧密。曲线越接近，相应序列之间的关联度就越大，反之就越小。 2.系统分析操作 例题 1.画统计图 2.分析统计图 3.确定母序列：能反映系统特征的数据序列。子序列：影响系统的数据序
一： uniapp启动的时候，灰色背景场景 二：先上解决方法 在uniapp的app.vue文件中，应用的onhide生命周期下，写入一下代码 onHide: function() { // 为来防止灰色背景，第一次隐藏的时候，关闭应用。 // 检查本地存储，时候启动运行过 let res=$S.getStorage('runOne') if
灰色关联度与优势分析： 我们经常要对系统进行因素分析，这些因素中哪些对系统来讲是主要的，哪些是次要的，哪些需要发展，哪些需要抑制……这些都是我们极为关心的问题。事实上，因素间关联性如何、关联程度如何量化等问题是系统分析的关键。 因素分析基本方法过去主要是回归分析的
前言： 了当前主流编程语言的垃圾收集器基本上都是依靠可达性分析算法来判定对象 是否存活的，可达性分析算法理论上要求全过程都基于一个能保障一致性的快照中才能够进行分析， 这意味着必须全程冻结用户线程的运行。 在根节点枚举这个步骤中，由于GC Roots相比 起整个Java堆中全部的
前言： 好久没接触zabbix相关的东西了，恰逢公司项目调整，回顾了一把zabbix，中途遇见了zabbix-agent可用状态为灰色的问题，记录一下，供后面同学参考。 环境： zabbix 5.0 + zabbix-agent 5.0 解决思路： Availability 一共三种颜色对应三种状态【官网解释】： Green - availableRed
在新建或启动多个SpringBoot项目后，会出现启动项图标是灰色的情况（借用网图）： 对比发现，灰色按钮多了部分内容，将其删去 保存 图标全亮 问题解决！！
在使用idea的过程中，遇到其中一个maven模块变成灰色，如下所示： 造成这个的原因可能是忽略了maven模块，可以尝试如下解决方法：在idea中maven的setting中找到ignored files,看右边的面板中是否将变灰的maven模块忽略了。我的模块变灰就是因为这个原因，Settings–>Maven–>Ignored Fi
html { -webkit-filter: grayscale(1); }-webkit-filter（滤镜）有十种效果，分别是： // grayscale 灰度 // sepia 褐色 //saturate 饱和度 // hue-rotate 色相旋转 // invert 反色 //opacity 透明度 //brightness 亮度 //contra
基本原理 当前主流编程语言的垃圾收集器基本.上都是依靠可达性分析算法来判定对象是否存活的，可达性分析算法理论上要求全过程都基于-一个能保障一致性的快照中才能够进行分析，这意味着必须全程冻结用户线程的运行。由于GC Roots相比起整个Java堆中全部的对象毕
GC垃圾回收机制设计原理 标记清除 1.3版本之前。大概分为两阶段： 标记阶段 - 从根对象出发标记堆中存活的对象 清除阶段 - 遍历堆中所有对象，回收未被标记的垃圾对象 1.0版本：是完全串行的，这两个阶段都在STW暂停范围之内 1.1版本：在多核主机并行执行垃圾收集的标记和清除阶段 缺点：整
COLOR#@CODE& 白/黑色#@AB0& 白/蓝色#@AP0& 白/松叶绿#@AM0& 白橙色#@AX0& 白粉色#@AV0& 白黑色#@AB0& 白红色#@AW0& 白黄绿色#@AJ0& 白黄色#@AG0& 白灰色#@AC0& 白蓝绿色#@AN0& 白蓝色#@AP0& 白绿色#@AK0& 白玫红色#@AT0& 白米色#@AD0& 白青蓝色#@AO0& 白青绿色#@
1 基本算法 要找出存活对象，根据可达性分析，从GC Roots开始进行遍历访问，可达的则为存活对象： 最终结果：A/D/E/F/G 可达 我们把遍历对象图过程中遇到的对象，按“是否访问过”这个条件标记成以下三种颜色： 白色：尚未访问过。黑色：本对象已访问过，而且本对象 引用到 的其他对象 也全部
研究很多世界名企的报表会发现，严肃表达数据的商务报表，还是以蓝色、灰色为主。关键问题在于选择什么样的蓝色。 例如“麦肯锡”的财报中，会选择颜色较深一点的蓝色，搭配上灰色 如果觉得上面这种蓝色太深，想要表格呈现出较轻松的感觉，可换成更明亮的蓝色。
C盘空间不足怎么办？怎样拓展C盘空间？只有两个盘，拓展卷的时候是灰色怎么办？ 这里介绍一下为什么不能拓展，以及拓展卷是灰色的原因（我是没想到磁盘管理是线性的。。。） Win10系统盘不能扩展卷怎么解决 这里给出一个解决办法，UI界面yyds Windows系统，C盘内存满了，怎么跨D盘分配空间
在使用eclipse创建maven项目后，出现junit的jar包和hamcrest的jar包变为灰色的情况 文章目录 问题描述问题分析解决办法 问题描述 创建maven项目后，出现junit的jar包和hamcrest的jar包变为灰色的情况。如下图 并且在项目中也无法使用Junit进行@Test测试 [外链图片转存失
灰色预测- 灰色模型GM(1,N) 上篇博客说到了 G M ( 1 , 1 )
目录 一、灰色生成序列1.累加生成举例：累加生成的特点 2.累减生成累减生成计算实例 3.加权邻值生成 二、灰色模型GM(1,1)三、灰色预测的步骤1.第一步2.第二步3.第三步 四、案例分析 一、灰色生成序列 1.累加生成 表示第一次累加生成第k个数据 表示原始数列的前i个数
灰色预测 灰色系统 GM(1,1)模型：Grey Model GM(1,1)原理介绍 呢么，准指数规律的检验？ 发展系数(-a)与预测情形的探究 发展系数越小预测的越精确 GM(1,1)模型的评价 在使用GM(1,1)模型对未来的数据进行预测时，我们需要先检验GM(1,1)模型原数据的拟合程度 一般两种方法：残
11.5模糊综合褐灰色关联分析评价 0 综合评价 0.0概述 通常是多种指标综合在一起 根据指标的重要性加权处理 我们用分数来代表优劣么不是具体含义的统计指标 Question：哪一个是最好的飞机？ 每一个人因为评价的指标不同，可能评价不同。所以我们要设计一个方法，让大家得出的结果一
白色系统：一个系统的内部特征是完全已知的。 灰色系统： 黑色系统： 累加生成 累减生成 加权邻值生成 灰色相关分析 算法 灰色预测 差分方程 微分方程 马尔可夫 时间序列 神经元网络 插值拟合
概述：对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作
一、灰色预测基础知识 灰色系统理论认为：系统的行为现象尽管是朦胧的，数据是复杂的，但它毕竟是有序的，是有整体功能的。在建立灰色预测模型之前，需对原始时间序列进行数据处理，经过数据预处理后的数据序列称为生成列。灰色系统常用的数据处理方式有累加和累减两种，通常用累
目录一.历史原因go发展史上采用过的一些方法垃圾回收设计的名词v1.3 之前的标记 - 清除方法标记清除的缺点二.三色标记法三色标记法的流程如果三色标记法不使用 STW 会出现的问题强弱三色不变式三.屏障 一.历史原因 go发展史上采用过的一些方法 go 1.3 之前使用标记清除 go 1.5
