前言：最近有需求，做一个web端的Excel数据导入的功能，涉及到百万级数据体量的导入，1）excel实现可供选择的是poi和easyexcel实现（因为项目中已依赖poi的低版本依赖，引入easyexcel会提示依赖包冲突，最终选择poi实现，本人后续会记录具体功能实现代码），2）数据库处理及存入上因为涉及到大量数据，本人使多线程方法执行，在存入数据库过程，本人先使用的还是mybatis-plus实现，实现效果比较差：不到百万的数据，导入时间超过半小时，最后采用jdbc的批量导入来实现的该功能，线程连接池使用c3p0实现，具体项目demo后续提供。其中：多线程上未使用线程池，代码如下：引入i
前言：最近有需求，做一个web端的Excel数据导入的功能，涉及到百万级数据体量的导入，1）excel实现可供选择的是poi和easyexcel实现（因为项目中已依赖poi的低版本依赖，引入easyexcel会提示依赖包冲突，最终选择poi实现，本人后续会记录具体功能实现代码），2）数据库处理及存入上因为涉及到大量数据，本人使多线程方法执行，在存入数据库过程，本人先使用的还是mybatis-plus实现，实现效果比较差：不到百万的数据，导入时间超过半小时，最后采用jdbc的批量导入来实现的该功能，线程连接池使用c3p0实现，具体项目demo后续提供。其中：多线程上未使用线程池，代码如下：引入i
append方法可以使用append方法将一个元素添加到现有列表的末尾。nums=[1,2,3]nums.append(4)print(nums)结果：[1,2,3,4]append是列表类的一个方法。 len函数要获取列表中的项目数量，可以使用len函数。nums=[1,3,5,2,4]print(len(nums))结果：5与append方法不同，len是一个正常的函数，而不是一个方法。这意味着它写在被调用的列表之前。insert方法insert方法与append相似，不同之处在于它允许您在列表中的任何位置插入一个新元素，而不仅仅是在最后。words=["W3Cschool","Good"
append方法可以使用append方法将一个元素添加到现有列表的末尾。nums=[1,2,3]nums.append(4)print(nums)结果：[1,2,3,4]append是列表类的一个方法。 len函数要获取列表中的项目数量，可以使用len函数。nums=[1,3,5,2,4]print(len(nums))结果：5与append方法不同，len是一个正常的函数，而不是一个方法。这意味着它写在被调用的列表之前。insert方法insert方法与append相似，不同之处在于它允许您在列表中的任何位置插入一个新元素，而不仅仅是在最后。words=["W3Cschool","Good"
Addvectors/matricestoalistofvectors/matrices我有一个向量或矩阵列表，如下所示：1234567ll#[[1]]#[1]123#[[2]]#[1]456现在我想在列表中添加一个新的向量/矩阵。使用c()不是一个好方法，因为新向量的每个项目都将作为单个列表元素添加：123456789101112131415c(l,7:9)#[[1]]#[1]123#[[2]]#[1]456#[[3]]#[1]7#[[4]]#[1]8#[[5]]#[1]9也list()不能正常工作，它创建一个长度为2的嵌套列表，而不是一个长度为3的列表：12345678910list(l,
Addvectors/matricestoalistofvectors/matrices我有一个向量或矩阵列表，如下所示：1234567ll#[[1]]#[1]123#[[2]]#[1]456现在我想在列表中添加一个新的向量/矩阵。使用c()不是一个好方法，因为新向量的每个项目都将作为单个列表元素添加：123456789101112131415c(l,7:9)#[[1]]#[1]123#[[2]]#[1]456#[[3]]#[1]7#[[4]]#[1]8#[[5]]#[1]9也list()不能正常工作，它创建一个长度为2的嵌套列表，而不是一个长度为3的列表：12345678910list(l,
引言最近实验室老师让我去预测景区内代步车辆的投放量，于是乎，本着“一心一意地输出年富力强的劳动力”这份初心，我就屁颠屁颠地去找资料，然后发现了Holt-Winters模型,感觉这个模型可以有，于是就去研究一番，并总结成这篇博客了。原理分析移动平均（Thesimplemovingaverage(SMA)）直观上，最简单的平滑时间序列的方法是实现一个无权重的移动平均，目前已知的方法是用窗口函数，平滑统计量St就是最近k个观察值的均值。公式如下：这样的方法存在明显的缺陷，当k比较小时，预测的数据平滑效果不明显，而且突出反映了数据最近的变化；当k较大时，虽然有较好的平滑效果，但是预测的数据存在延迟。而
引言最近实验室老师让我去预测景区内代步车辆的投放量，于是乎，本着“一心一意地输出年富力强的劳动力”这份初心，我就屁颠屁颠地去找资料，然后发现了Holt-Winters模型,感觉这个模型可以有，于是就去研究一番，并总结成这篇博客了。原理分析移动平均（Thesimplemovingaverage(SMA)）直观上，最简单的平滑时间序列的方法是实现一个无权重的移动平均，目前已知的方法是用窗口函数，平滑统计量St就是最近k个观察值的均值。公式如下：这样的方法存在明显的缺陷，当k比较小时，预测的数据平滑效果不明显，而且突出反映了数据最近的变化；当k较大时，虽然有较好的平滑效果，但是预测的数据存在延迟。而
