杂记22

本文探讨了Java内存机制及Hibernate缓存的工作原理,并对比了HTTP与TCP协议中Session的运用方式。此外还讨论了软件行业高并发场景下的优势处理策略、Tomcat重启对Session的影响以及Hibernate与iBatis的区别等。
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hibernate缓存
java内存机制
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HTTP/TCP协议,session怎么联系用户操作的。
优势
怎么处理高并发
互联网行业,软件行业的区别
tomcat重启,session的情况。
当tomcat运行时间比较长的时候,发现内存将要满了,怎么样去调优
hibernate与ibatis的区别
参加过什么开源项目
项目里用过哪些设计模式
将一个对象持久化,写到数据库,还是写到硬盘上,反序列化
泛型的作用
什么情况下使用索引
怎样提高sql的性能
迭代器在内存中是怎么实现的
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遍历HashMap 使用Entry
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mysql oracle different :
http://download.oracle.com/docs/cd/E12151_01/doc.150/e12155/oracle_mysql_compared.htm
get the 5 max field_name record:
select * from table_name where rownum<6 order by field_name desc ;


垃圾回收器实现原理
servlet的生命周期
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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