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由数入道
人工智能人工智能多智能体强化学习知识推理
1.理论基础与核心概念1.1推理强化学习(Reasoning-EnhancedRL)定义核心思想:在传统强化学习的马尔可夫决策过程(MDP)基础上,引入符号推理、因果推断和知识引导机制,解决复杂环境中的长程依赖和稀疏奖励问题。数学建模:扩展MDP为R-MDP:⟨S,A,P
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美赛数学建模
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一、经验分享1.工具选择:顺手即可。Matlab和Python都是比较主流的选择,二者的应用场合各有不同。Python在数据分析、深度学习方面的优势愈发明显,而Matlab更适合进行物理仿真和数值计算。不过随着Python社区不断发展,其功能也愈发全面与强大,因此我们比较推荐学有余力的情况下可以更早接触Python。2.模型算法:多多益善。不一定要精通所有的算法,但是手上至少要准备一些常用的算法(
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烟锁池塘柳0
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熵权法介绍熵权法是一种常用的用于多指标决策问题中的权重确定方法,它通过对决策矩阵的熵值进行计算,来自动地评估各个指标的权重。熵值能够反映各个指标的不确定性,熵值越小,表明该指标的信息量越大,反之亦然。熵权法可以避免人为设定权重的问题,通过熵权法确定的权重是一个客观量,只和数据本身的性质有关。熵权法在多目标优化问题中具有广泛的应用。文章目录熵权法介绍1.熵权法的基本原理2.熵权法步骤步骤1:标准化决
- 小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录
川川菜鸟
数学建模小白到精通系列数学建模
目录引言一、我们的专辑包含哪些内容?第一周:数学建模基础与工具第二周:高级数学建模技巧与应用第三周:机器学习基础与数据处理第四周:监督学习与无监督学习算法第五周:神经网络二、学完本专辑能收获到什么?三、适合什么样的人群学习?四、如何学习本专辑?课程目录第1周:数学建模基础与工具第1天:数学建模入门介绍第2天:数学建模工具介绍第3天:线性回归与曲线拟合第4天:线性规划第5天:动态规划第2周:高级数学
- 数学建模 第三节
一只自律的鸡
数学建模数学建模
目录前言一钻井布局问题第一问分析第二问分析总结前言这里讲述99年的钻井布局问题,利用这个问题讲述模型优化,LINGO,MATLAB的使用一钻井布局问题这个是钻井布局的原题,坐标的位置为a=[0.50,1.41,3.00,3.37,3.40,4.72,4.72,5.43,7.57,8.38,8.98,9.50];b=[2.00,3.50,1.50,3.51,5.50,2.00,6.24,4.10,2
- 数学建模:将现实问题抽象为数学模型
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1数学建模的重要性数学建模是一种将现实世界的问题抽象成数学模型的方法,通过对模型的分析和求解,可以得到问题的解决方案。数学建模在科学研究、工程技术、经济管理等领域具有广泛的应用,它可以帮助我们更好地理解现实世界的现象和规律,为决策提供依据。1.2数学建模的基本过程数学建模的基本过程包括以下几个步骤:确定问题:从现实世界中提取出一个具体的问题,明确问题的目标和约束条件。建立模型:将问
- 认识数学建模,什么是数学建模
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从零开始学数学建模数学建模
目录一、什么是数学建模?二、数学建模的核心思想三、数学建模的应用领域四、数学建模的基本步骤五、常用的数学建模方法和工具六、数学建模的挑战与未来发展一、什么是数学建模?数学建模(MathematicalModeling)是一种利用数学语言、结构和方法,对实际问题进行描述、简化、分析和求解的过程。其核心在于通过将复杂的现实世界问题转化为可操作的数学形式,从而利用数学理论和计算技术对其进行深入研究和解决
- 2025年美赛数学建模 ICM 问题 E:为农业腾出空间
深度学习&目标检测实战项目
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全部都是公开资料,不代写论文,请勿盲目订阅)2025年数学建模美赛期间,会发布思路和代码,赛前半价,赛前会发布往年美赛的经典案例,赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析,会根据赛题难度,选择合适的题目着重分析,没有代写论文服务,只会发布思路和代码,因为赛制要求,不会回复私信。内容可能达不到大家预期,请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员,会充分利用chatgpto1
- ALO蚁狮优化算法:从背景到实战的全面解析
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目录引言背景2.1蚁狮优化算法的起源2.2自然启发式算法的背景2.3ALO的发展与应用原理3.1蚁狮的生物行为3.2ALO的数学建模3.3算法流程与关键步骤实战应用4.1函数优化问题4.2工程优化案例4.3组合优化与约束优化代码实现与结果分析5.1Python代码实现5.2实验设计与结果分析5.3性能评估与优化建议学习资源6.1工具推荐6.2网站与文献资源6.3ALO与AI结合的方法结论1.引言在
- 数学建模清风课程笔记——第二章 TOPSIS法
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TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)可翻译为逼近理想解排序法,国内简称为优劣解距离法。TOPSIS法是一种常用的综合评价方法,其能充分利用原始数据的信息,其结果能够精确地反映各评价方案之间的差距。评价类问题1TOPSIS法TOPSIS法概念:TOPSIS法是一种常用的综合评价方法,能充分利用原始数据的信息,其结
- 【数学建模】层次分析法(AHP)详解及其应用
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层次分析法(AHP)详解及其应用引言在现实生活和工作中,我们经常面临复杂的决策问题,这些问题通常涉及多个评价准则,且各准则之间可能存在相互影响。如何在这些复杂因素中做出合理的决策?层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,AHP)作为一种系统、灵活的多准则决策方法,为我们提供了科学的决策工具。文章目录层次分析法(AHP)详解及其应用引言什么是层次分析法?层次分析法的基本原理层次
- 【数学建模】模糊综合评价模型详解、模糊集合论简介
烟锁池塘柳0
数学建模数学建模
模糊综合评价模型详解文章目录模糊综合评价模型详解1.模糊综合评价模型概述2.模糊综合评价的基本原理2.1基本概念2.2评价步骤3.模糊综合评价的数学模型3.1数学表达3.2模糊合成运算4.模糊综合评价的应用领域5.模糊综合评价的优缺点5.1优点5.2缺点6.模糊综合评价的实现步骤7.模糊综合评价在实际项目中的应用案例8.结论参考资料1.模糊综合评价模型概述模糊综合评价法(FuzzyComprehe
- 【数学建模】灰色关联分析模型详解与应用
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灰色关联分析模型详解与应用文章目录灰色关联分析模型详解与应用引言灰色系统理论简介灰色关联分析基本原理灰色关联分析计算步骤1.确定分析序列2.数据无量纲化处理3.计算关联系数4.计算关联度灰色关联分析应用实例实例:某企业生产效率影响因素分析灰色关联分析在各领域的应用灰色关联分析的Python实现灰色关联分析的局限性结论引言在数据分析领域,我们经常面临样本量少、信息不完全、数据不确定性高的情况。传统的
- 【数学建模】TOPSIS法简介及应用
烟锁池塘柳0
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文章目录TOPSIS法的基本原理TOPSIS法的基本步骤TOPSIS法的应用总结在多目标决策分析中,我们常常需要在多个选择中找到一个最优解。TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)法是一个广泛应用的决策方法,基于理想解与负理想解的距离来评估各个选项的优劣。本文将简要介绍TOPSIS法的基本原理、步骤以及其在实际决策
- 机器学习流程—数据预处理 清洗
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- 【数学建模】一致矩阵的应用及其在层次分析法(AHP)中的性质
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一致矩阵在层次分析法(AHP)中的应用与性质在层次分析法(AHP)中,一致矩阵是判断矩阵的一种理想状态,它反映了决策者判断的完全合理性和一致性,也就是为了避免决策者认为“A比B重要,B比C重要,但是C又比A重要”的矛盾。本文将详细介绍一致矩阵的定义、性质及其在AHP中的重要意义。关于层次分析法(AHP)的介绍,可以参考:【数学建模】层次分析法(AHP)详解及其应用。一、一致矩阵的定义定义:设A=[
- 小白零基础学数学建模系列-Day1-数学建模入门介绍与案例实践
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数学建模小白到精通系列数学建模
目录一、数学建模的定义和重要性1.1什么是数学建模?1.2数学建模的重要性二、常见的数学建模方法概述2.1线性模型和案例2.1.1特点2.1.2应用2.1.3问题2.1.4模型2.1.5数学表达式2.1.6求解算法2.2非线性模型和案例2.2.1特点2.2.2应用2.2.3问题2.2.4模型2.2.5数学表达式2.2.6算法2.3动态模型2.3.1特点2.3.2应用2.3.3常见问题2.3.4模型
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2004到2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目及优秀论文1往届高教社杯题目2024年:A题:“板凳龙”闹元宵B题:生产过程中的决策问题C题:农作物的种植策略D题:反潜航空深弹命中概率问题E题:交通流量管控2023年:A题:定日镜场的优化设计B题:多波束测线问题C题:蔬菜类商品的自动定价与补货决策D题:圈养湖羊的空间利用率E题:黄河水沙检测数据分析2022年:A题:波浪能最大输出功率设计B题:
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数学建模方法论层次分析法:确定评级价指标形成评价体系1.评价的目标是什么2.评价标准是什么3.可选方案有哪些以此来选择最优方案“两两”比较发来确定指标重要性可以画图列表,产生几个比较变量:产生一系列正互反矩阵,进而产生判断矩阵,可以得出各个评判指标之间的权重向量一致矩阵和不一致矩阵
- 数学建模与图形建模资源全解析
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引言在当今的数据驱动时代,数学建模与图形建模已成为解决复杂问题、揭示数据内在规律的重要工具。无论是科学研究、工程设计,还是商业分析、决策支持,建模技术都发挥着举足轻重的作用。本文旨在为数学建模与图形建模的初学者及进阶者提供一份详尽的资源指南,涵盖软件工具、学习资料、在线课程、社区论坛等多个方面,帮助大家更好地掌握这些技能。一、数学建模资源概览1.数学建模软件工具数学建模离不开强大的软件支持。以下是
- 数学建模与优化算法在确定X和Y值时,如何处理实验数据的不确定性?
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油纸绝缘算法经验分享
在数学建模与优化算法中处理实验数据的不确定性以确定油纸绝缘系统中的X和Y值,可以参考以下方法和步骤:建立数学模型油纸绝缘系统的几何结构可以用X-Y模型来描述,其中X表示挡板厚度与总厚度的比值,Y表示间隔器宽度与总宽度的比值。这些参数直接影响油纸绝缘的介电特性。通过实验数据(如介电谱曲线)和理论模型,可以建立数学方程来描述X和Y对介电特性的影响。引入不确定性建模实验数据通常存在测量误差、环境变化等因
- 信号处理应用:控制系统中的信号处理_(2).控制系统的数学建模
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信号处理技术仿真模拟数学建模信号处理
控制系统的数学建模在控制系统的设计和分析中,数学建模是基础且至关重要的步骤。数学模型可以描述系统的动态行为,帮助我们理解和预测系统的响应。本节将详细介绍控制系统的数学建模方法,包括传递函数、状态空间模型和频域分析。1.传递函数传递函数是一种常用的数学模型,用于描述线性时不变(LTI)系统的输入输出关系。传递函数是在复频域(s域)中表示的,可以方便地进行系统的分析和设计。1.1定义传递函数定义为系统
- 数学建模:评价性模型学习——层次分析法(AHP模型)
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matlab矩阵数据分析算法
目录前言一、流程介绍二、模型实现1.构建层次结构2.构建判断矩阵1.对指标进行赋权2.建立判断矩阵3.层次单排序及一致性检验1、准则层2、方案层4、计算得分三、方法分析总结前言之前在课程作业上简单用过层次分析法,这次再系统性学习一遍,写一篇学习笔记!一、流程介绍构建层次结构构建判断矩阵计算权重、一致性检验计算得分得出结论二、模型实现1.构建层次结构探究以下五个城市的城市旅游竞争力排名:成都、杭州、
- 【数学模型】层次分析_数学建模层次分析法例题及答案(1)
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|校园景色|0.1|0.2|0.8|经计算:A=0.4*0.6+0.3*0.5+0.2*0.3+0.1*0.2=0.47B=0.53B>A因此最终小坤去了大学B。即打分法解决评价问题时,只需要我们补充完成下面这张表格即可:权重方案1方案2指标1指标2指标3指标4同颜色单元格之和为1。一、层次分析法的例题题目:选择好大学后,坤坤准备在开学前去旅游,他决定在城市A,城市B,城市C中选择一个作为目标地点
- 数学建模——层次分析法 AHP(Python代码)
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层次分析法层次分析法是由美国运筹学家、匹兹堡大学教授T.L.Saaty于20世纪70年代创立的一种系统分析与决策的综合评价方法,是在充分研究了人类思维过程的基础上提出来的,它较合理地解决了定性问题定量化的处理过程。AHP的主要特点是通过建立递阶层次结构,把人类的判断转化到若干因素两两之间重要度的比较上,从而把难于量化的定性判断转化为可操作的重要度的比较上面。步骤第一步构造系统的递阶层次结构构造目标
- 数学建模笔记——层次分析法(AHP)
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《数学》数学建模笔记算法
本文借鉴了数学建模清风老师的视频和课件,如有错误欢迎大家批评指正。原视频地址:清风数学建模:https://www.bilibili.com/video/BV1DW411s7wihttps://www.bilibili.com/video/BV1DW411s7wi1.预备知识层次分析法:层次分析法(TheAnalyticHierarchyProcess,AHP)是一种系统分析与决策的综合评价方法,
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数学建模技术超入门Dijkstra数学建模算法路径规划算法
路径规划算法-Dijkstra算法1.引言路径规划是许多领域中的核心问题,尤其是在机器人导航、地理信息系统(GIS)、交通管理等方面。路径规划算法的主要目标是寻找从起点到终点的最短路径。Dijkstra算法作为一种经典的单源最短路径算法,广泛应用于各种实际问题中。本篇文章将详细探讨Dijkstra算法的原理、应用场景,并通过代码实例进行深入解析。2.Dijkstra算法原理Dijkstra算法是由
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BP神经网络神经网络人工智能深度学习
引言:神经网络的时代意义与BP算法地位在深度学习重构人工智能边界的今天(Goodfellowetal.,2016),误差反向传播(Backpropagation,BP)算法作为神经网络训练的基石,其数学优雅性和工程实用性完美统一。本文将深入剖析BP神经网络的计算本质,揭示其如何在非线性空间中构建认知通道。第1章神经网络拓扑结构的数学建模1.1生物神经元到M-P模型的抽象跃迁McCulloch-Pi
- 【数学建模】基于matlab模拟无人车泊车问题仿真
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数学建模matlab开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍无人驾驶汽车技术近年来取得了飞速发展,其中自动泊车功能是关键技术之一。本文将重点讨论无
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
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<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
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1. 从rock复制到stone,采用hdfs
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- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
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<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>