[root@dses javatest]# java -jar Http_Test-1.3-SNAPSHOT.jar Error: A JNI error has occurred, please check your installation and try again Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/http/client/ClientProtocolException

这个错误通常是由于缺少依赖库导致的。在这个例子中，它似乎是缺少 Apache HttpClient 库。你需要下载并安装这个库，然后将其添加到你的类路径中。你可以在以下链接中找到 Apache HttpClient 库的下载链接：

http://hc.apache.org/downloads.cgi

下载后，将其添加到你的类路径中。如果你使用的是命令行编译和运行 Java 代码，可以使用以下命令：

javac -cp path/to/httpclient.jar YourJavaFile.java 

java -cp .:path/to/httpclient.jar YourJavaFile

其中，`path/to/httpclient.jar` 是你下载的 HttpClient 库的路径，`YourJavaFile.java` 是你的 Java 源代码文件的名称，`YourJavaFile` 是你的 Java 类文件的名称。

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insert into dcf_sum.b_mx_fczj_and_industryphy_t0 ( dses_uuid, entity_id, entity_name, atom_id, atom_name, industry, total_fczj, gldm_create_time, dat_dt, etl_dt, gldm_sta_dt, gldm_end_dt, gldm_del_flag, src_update_time, src_table_key, is_current) SELECT src.dses_uuid, src.entity_id, src.entity_name, src.atom_id, src.atom_name, src.industry, src.total_fczj, src.gldm_create_time, src.dat_dt, src.etl_dt, src.gldm_sta_dt, src.gldm_end_dt, src.gldm_del_flag, src.src_update_time, src.src_table_key, src.is_current FROM ( SELECT sys_guid() as dses_uuid, '100076' as entity_id, 'tt' as entity_name, '109549' as atom_id, '各行业年度扶持资金总和' as atom_name, SUM(SRC.pfje) AS total_fczj, null::varchar AS industry, null::numeric AS total_fczj, src.etl_dt as gldm_create_time, '${DAT_DT}' as dat_dt, '${ETL_DT}' as etl_dt, '${DAT_DT}' as gldm_sta_dt, '30001231' as gldm_end_dt, '0' as gldm_del_flag, null::timestamp AS src_update_time, null::varchar AS src_table_key, '1' as is_current, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY SRC.null ORDER BY SRC.DAT_DT DESC ) ADQ_RN FROM dcf_atm.b_st_yz_ex_ss_86_fczj_and_industryphy src GROUP BY SRC.industry )SRC WHERE SRC.ADQ_RN = 1 ; 在上述sql语句中ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY SRC.null ORDER BY SRC.DAT_DT DESC ) ADQ_RN的作用是什么呢？我得到了这个报错，ERROR: column src.null does not exist，你可以帮我解决他吗？

在上述SQL语句中，ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY SRC.null ORDER BY SRC.DAT_DT DESC) ADQ_RN的作用是对查询结果进行排序并为每一行分配一个序号。这个序号被命名为ADQ_RN。

根据你提供的错误信息，报错提示`column src.null does not exist`，这是因为在PARTITION BY子句中使用了`SRC.null`，但是`SRC`并没有一个名为`null`的列。你可能想要使用`SRC.industry`来替代`SRC.null`，因为你的GROUP BY子句是按照`SRC.industry`分组的。

请修改ROW_NUMBER() OVER子句如下所示：

ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY SRC.industry ORDER BY SRC.DAT_DT DESC) ADQ_RN

这样应该可以解决报错问题。

from statsmodels.tsa.api import SimpleExpSmoothing

`from statsmodels.tsa.api import SimpleExpSmoothing` 是导入Python统计模型库（statsmodels）中用于执行简单指数平滑法（Simple Exponential Smoothing, SES）的模块。这个模块允许我们对时间序列数据进行平滑并进行预测。

**简单指数平滑法示例**[^1]:

# 假设sales_data['quantity']是一个包含销售数量的时间序列数据
d.指数平滑法

model = SimpleExpSmoothing(sales_data['quantity'])
# 指定平滑参数smoothing_level，默认可能不需要优化，设置为0.6（可以根据需求调整）
fit = model.fit(smoothing_level=0.6, optimized=False)
# 使用fit方法得到拟合后的平滑曲线
sales_data['SES'] = fit.fittedvalues

这里，`fit.fittedvalues`返回的是根据给定的历史数据应用指数平滑后的估计值。

**双指数平滑法简述**[^2]：
双指数平滑法（Holt’s Linear Trend with Exponential Smoothing, HLTS）是在简单指数平滑的基础上加入了趋势成分。它不仅考虑了当前的数据点，还考虑了过去的变化趋势。在statsmodels中，没有直接的双指数平滑类，但可以组合使用`ExponentialSmoothing`和`Trend`来实现。例如：

# 假设sales_data['quantity']包含了趋势
trend_model = ExponentialSmoothing(sales_data['quantity'], trend='add')
trend_fit = trend_model.fit()

# 结合简单指数平滑和平稳性参数
double_smooth_model = SimpleExpSmoothing(trend_fit.forecast())
double_smooth_fit = double_smooth_model.fit()
sales_data['DSES'] = double_smooth_fit.fittedvalues

这里，`trend='add'`表示线性趋势，`forecast()`用于从已训练的趋势模型生成未来预测，再进行简单的指数平滑以进一步平滑这些预测值。