目录1.GM(1，1)模型2. 组合预测模型3. GMDH进行时间序列预测4.运行结果5Matlab代码实现1.GM(1，1)模型灰色预测是一种对具有不确定因素的系统进行预测的方法,能有效解决数据少、序列的完整性及可靠性低的问题。GM(1，1)模型是一种较为常用的灰色模型，GM(1，1)预测模型的建立实质上就是对原始数据序列作一次累加生成，使生成数据序列呈显出一定规律,然后通过建立微分方程模型，求得拟合曲线，进而对系统进行预测。2. 组合预测模型灰色模型是通过对原始数据加工处理来弱化随机性的，若数据存在较大的波动性，预测出来的结果可能会存在较大误差。AＲIMA模型对于预测的模型比较理想，要求时

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一、Elasticsearch简介实际业务场景中，多端的查询功能都有很大的优化空间。常见的处理方式有：建索引、建物化视图简化查询逻辑、DB层之上建立缓存、分页…然而随着业务数据量的不断增多，总有那么一张表或一个业务，是无法通过常规的处理方式来缩短查询时间的。在查询功能优化上，作为开发人员应该站在公司的角度，本着优化客户体验的目的去寻找解决方案。本人有幸做过Tomcat整合solr，今天一起研究一下当前比较火热的Elasticsearch搜索引擎。Elasticsearch是一个非常强大的搜索引擎。它目前被广泛地使用于各个IT公司。Elasticsearch是由Elastic公司创建。它的代码位

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ruby数组是如何在内部实现的(主要是在CRuby中，但欢迎任何其他信息)？它们是像C++向量那样可增长的数组还是基于列表？shift/unshift和按索引访问元素的复杂性如何？ 最佳答案 它们是“在最后增长”的可增长数组。shift是O(1)，unshift是O(n)并且通过索引访问是O(1)。据我所知，这适用于所有ruby​​实现，但它绝对适用于MRI。更新:最初写完这个答案后，Ruby是enhanced使unshift摊销O(1)。增强数组在Ruby2.0.0之后，shift、unshift、push和pop都是O(1)或摊

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文章目录前言一、迁移步骤前言Docker安装的东西多了或者目录分配大小未提前规划好，就容易出现磁盘空间不足的问题，可以采用软链接的方式迁移数据目录空间。一、迁移步骤要使用软连接的方式修改Docker数据存储目录，需要执行以下步骤：1、使用systemctlstopdocker命令停止Docker服务；2、创建文件夹：mkdir/home/docker（/home/docker为新磁盘目录名）；3、移动/var/lib/docker/目录到新目录中：mv/var/lib/docker/*/home/docker；4、使用rm-rf/var/lib/docker命令删除原有的Docker数据目录；