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    Java注解@NotNull

    @Null 被注释的元素必须为null @NotNull 被注释的元素不能为null @AssertTrue 被注释的元素必须为true @AssertFalse 被注释的元素必须为false @Min(value) 被注释的元素必须是一个数字,其值必须大于等于指定的最小值 @Max(value) 被注释的元素必须是一个数字,其值必须小于等于指定的最大值 @DecimalMin(value) 被注释的元素必须是一个数字,其值必须大于等于指定的最小值 @DecimalMax(value) 被注释的元素必须是一个数字,其值必须小于等于指定的最大值 @Size(max,min) 被注释的元素的大小必须在指定的范围内。 @Digits(integer,fraction) 被注释的元素必须是一个数字,其值必须在可接受的范围内 @Past 被注释的元素必须是一个过去的日期 @Future 被注释的元素必须是一个将来的日期 @Pattern(value) 被注释的元素必须符合指定的正则表达式。 @Email 被注释的元素必须是电子邮件地址 @Length 被注释的字符串的大小必须在指定的范围内 @NotEmpty 被注释的字符串必须非空 @Range 被注释的元素必须在合适的范围内

    01

    gpu使用

    我们的实验硬件环境配置为:GPU计算型GN7|GN7.5XLARGE80(配置一颗NVIDIA T4),80内存。操作系统为 Windows Server 2019 数据数据中心版 64位 中文版。开发环境位Python 3.9,采用的深度学习框架为paddlepaddle百度飞桨框架。 为了研究电力系统负荷在历史的系统负荷、经济状况、 气象条件和社会事件等因素的影响,并对未来一段时间的系统负荷做出预测,我们对电力负荷的各种数据进行了处理。该任务属于时间序列领域,。传统的电力负荷预测方法,比如回归分析法、灰色模型、支持向量机原理等,都无法较高精度得预测地区用电负荷。对于此,我们通过python进行预测,采用lstm模型预测多变量背景下长短期电力负荷,同时采用BG分割算法,检测出量级突变的电力负荷。

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    领券