- 数学建模笔记——动态规划
liangbm3
数学建模笔记数学建模笔记动态规划python背包问题算法优化问题
数学建模笔记——动态规划动态规划1.模型原理2.典型例题2.1例1凑硬币2.2例2背包问题3.python代码实现3.1例13.2例2动态规划1.模型原理动态规划是运筹学的一个分支,通常用来解决多阶段决策过程最优化问题。动态规划的基本想法就是将原问题转换为一系列相互联系的子问题,然后通过逐层地推来求得最后的解。目前,动态规划常常出现在各类计算机算法竞赛或者程序员笔试面试中,在数学建模中出现的相对较
- 数学建模笔记—— 非线性规划
liangbm3
数学建模笔记数学建模笔记pythonmatlab非线性规划算法学习优化问题
数学建模笔记——非线性规划非线性规划1.模型原理1.1非线性规划的标准型1.2非线性规划求解的Matlab函数2.典型例题3.matlab代码求解3.1例1一个简单示例3.2例2选址问题1.第一问线性规划2.第二问非线性规划非线性规划非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。20世纪50年代初,库哈(H.W.Kuhn)和托克(A.W.T
- [01] 动态规划解题套路框架
_魔佃_
本文解决几个问题:动态规划是什么?解决动态规划问题有什么技巧?如何学习动态规划?刷题刷多了就会发现,算法技巧就那几个套路。所以本文放在第一章,来扒一扒动态规划的裤子,形成一套解决这类问题的思维框架,希望能够成为解决动态规划问题的一部指导方针。本文就来讲解该算法的基本套路框架,下面上干货。labuladong的算法小抄首先,动态规划问题的一般形式就是求最值。动态规划其实是运筹学的一种最优化方法,只不
- 最大熵模型(Maximum entropy model)
Fang Suk
机器学习最大熵模型最大熵最大熵原理指数族分布
最大熵模型(Maximumentropymodel)本文你将知道:什么是最大熵原理,最大熵模型最大熵模型的推导(约束最优化问题求解)最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理:在满足已知约束条件的模型集合中,选择熵最大的模型。熵最大,对应着随机性最大。最大熵首先要满足已知事实,对于其他未知的情况,不做任何的假设,认为他们是等可能性的,此时随机性最大。2最大熵模型最大熵原理是统计学习的一般原理,
- 最优化方法Python计算:一元函数搜索算法——二分法
戌崂石
最优化方法最优化方法python
设一元目标函数f(x)f(x)f(x)在区间[a0,b0]⊆R[a_0,b_0]\subseteq\text{R}[a0,b0]⊆R(其长度记为λ\lambdaλ)上为单峰函数,且在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续可导,即其导函数f′(x)f'(x)f′(x)在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续。在此增强的条件下,可以加速迭代计算压缩区间的过程。仍然设置计算精
- 动态规划算法:
我不会JAVA!
算法动态规划
动态规划算法简介动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种将复杂问题分解为更简单的子问题来求解的算法思想。它通过保存中间子问题的解,避免了重复计算,从而大大提高了解决问题的效率。动态规划通常用于求解最优化问题,比如最短路径、最大收益等。动态规划解题步骤确定状态:明确在问题的某一步中,需要存储什么信息来描述子问题的解。状态转移方程:找出如何通过前一步的状态来得到当前状态,即如何递推
- 最高效的学习方法
君子务本2022
在信息爆炸的时代,我们需要面对的挑战与日俱增,学习是我们提升能力,增加代偿的必由之路!可是时间和注意力这些稀缺资源注定越来越稀缺,我们怎么在有限的时间内取得最好学习效果是我们今天每一个人都必须解决的问题。万维钢的《精英日课》分享了一个实现学习效率最优化的比例,今天读来受益匪浅。写此笔记作为的开篇之作,向万维钢老师致谢,向亚利桑那大学和布朗大学的研究者致敬!三个知识点:学习区、心流、喜欢公式1、学习
- 提醒一下技术人,你是不是陷入局部最优了
ngu2008
首先看一张函数图像:函数图像很明显,这个函数最小值点在E点,而A、C、G是函数的局部极小值点。我读书期间学的数学专业,研究的方向就是最优化算法,说的直白点,就是找函数的最小值点,如果得找到了E点就说明成功了,可是如果只找到了A、C、G中的一个就停滞,这时算法就陷入局部最优了,这个时候就需要修改算法,需要加入一些扰动或者其他策略,避免函数陷入局部最优解,所以最优化算法有一个非常重要的点就是要避免算法
- 没有免费的午餐定理
做程序员的第一天
机器学习人工智能机器学习
没有免费午餐定理(NoFreeLunchTheorem,NFL)是由Wolpert和Macerday在最优化理论中提出的.没有免费午餐定理证明:对于基于迭代的最优化算法,不存在某种算法对所有问题(有限的搜索空间内)都有效.如果一个算法对某些问题有效,那么它一定在另外一些问题上比纯随机搜索算法更差.也就是说,不能脱离具体问题来谈论算法的优劣,任何算法都有局限性.必须要“具体问题具体分析”.没有免费午
- LED恒流驱动芯片方案合集-主要应用于热门行业智能家居调光、RGB五路摄影灯补光灯、12V升压汽车车灯、调光电源模块、大功率舞台灯、太阳能灯带、应急灯、显示器背光等LED恒流驱动方案
远翔调光芯片^13828798872
智能家居汽车计算机外设能源科技
深圳市雅欣控制技术有限公司,在芯片行业深耕二十载。是Feeling和MST在深圳的一级代理商。致力于推广销售电源管理芯片、LED驱动芯片和霍尔开关系列产品,为您提供最优化的解决方案、最优质的产品及咨询服务。远翔各型号应用分类:降压芯片:FP6161,FP6188,FP6150B,FP6151。升压芯片:FP5139,FP5207,FP5217,FP6291,FP6293,FP6296,FP6298
- 【算法】动态规划
小匠码农
数据结构与算法算法动态规划
文章目录一、动态规划概念二、算法思想三、算法步骤四、应用场景五、动态规划优缺点一、动态规划概念 动态规划(DynamicProgramming,简称DP)是一种广泛应用于数学、计算机科学和经济学等领域的方法论。其核心思想是通过将复杂问题分解为相对简单的子问题,并存储子问题的解以避免冗余计算,从而显著提高计算效率。 动态规划作为运筹学的一个分支,专注于解决决策过程的最优化问题。20世纪50年代初
- Python实现贪心算法
闲人编程
pythonpython贪心算法开发语言活动问题算法
目录贪心算法简介贪心算法的基本思想贪心算法的应用场景活动选择问题Python实现活动选择问题代码解释活动选择问题的解贪心算法的正确性分析贪心算法的其他应用贪心算法的局限性贪心算法的优化与变种总结贪心算法简介贪心算法(GreedyAlgorithm)是一种在求解最优化问题时的常用算法。它的核心思想是在每一步选择中都选择当前状态下看似最优的选项,希望通过一系列的局部最优选择能够得到全局最优解。由于其简
- 机器学习最优化方法之梯度下降
whemy
1、梯度下降出现的必然性利用最小二乘法求解线性回归的参数时,求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤。随着维度的增多,矩阵求逆的代价会越来越大,而且有些矩阵没有逆矩阵,这个时候就需要用近似矩阵,影响精度。另外,在绝大多数机器学习算法情况下(如LR),损失函数要复杂的多,根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法,这就是梯度下降。其实随机梯度下降才是实际应用中最常用的求解方法,但是其基础
- 动手学习深度学习——2.5 自动微分
X_Imagine
动手学习深度学习深度学习人工智能自动微分
2.5自动微分 正如【2.4微积分】所说,微分是深度学习中几乎所有最优化算法的关键步骤。虽然求这些导数的计算过程很简单,只需要一些基本的微积分知识。但对于复杂的模型,手工计算参数的更新可能很痛苦(而且经常容易出错)。深度学习框架通过自动计算导数加快了这一工作,即自动微分(AutomaticDifferentiation)。在实践中,基于我们设计的模型,系统构建了一个计算图,跟踪哪些数据结合哪些操
- 深度学习之反向传播算法(backward())
Tomorrowave
人工智能深度学习算法人工智能
文章目录概念算法的思路概念反向传播(英语:Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。(误差的反向传播)算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一
- 动态规划入门 & 线性动态规划
益达915
算法动态规划线性DP动态规划线性动态规划概念
参考文献:全国青少年信息学竞赛培训教材——复赛(陈合力游光辉编著)一、概念在多阶段决策的问题中,各阶段采取的决策,一般俩说是与空间或者时间相关的。决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移,一个决策序列就是在变化的状态中产生出来,故有动态的含义。我们称这种解决多阶段决策最优化的过程称为动态规划方法。例如在一个m*n的迷宫中,从左下角走到右上角可以看到,状态A和状态B应当属于同一个阶段。T可以从A走来
- 基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图
软件算法开发
MATLAB程序开发#优化甘特图PPNSA扰动算子车间调度优化
目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图和优化收敛曲线。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行3.核心程序......................................................
- 《原则》5
颜影忆
1:个体的激励机制必须符合群体的目标。自然创造了各种激励机制,促使追求自身利益的个体带来整体的进步2:现实为了整体趋向最优化,而不是为了个体。为整体做贡献,你就可能收货回报。3:通过快速试错以适应现实是无价的;不需要任何人的理解或引导,自然选择的试错就能实现改进。4:意识到你即是一切又什么都不是,并决定你想成为什么样子。5:你的未来取决于你的视角。
- 实验4:最优化模型实验
一个毛毛虫
电子科技大学数学实验练习题matlab数学建模
实验4:最优化模型实验4.1基础训练求函数极值求一元函数f(x)=exsinxf(x)=e^xsinxf(x)=exsinx在区间[0,9]内的最大值点、最大值,并绘制出函数图形,编写function程序文件返回2个参数,依次返回最大值点、最大值.提示:调用函数fminbnd计算;先绘制函数曲线,通过观察确定最大值点所在区间.参考函数如下:function[x0,y0]=fun代码:functio
- 最优化问题06-谢泼德引理
凡有言说
谢泼德引理(Shephard'slemma)是微观经济学中的一个重要结论,可以由包络定理得到。在给定支出函数情况下,对p求偏导可得到希克斯需求函数。12
- 2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论
小郑的学习笔记
主要推导了一个公式推导MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计(MLE)的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的,这一点我觉得很神奇。可以看这个解释例子https://www.cnblogs.com/little-YTMM/p/5700226.html2。学习数值分析,学习了两种优化,无约束最优化和有约束最优化。无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会
- Logistic回归
洛克黄瓜
Logistic回归假设有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程称作回归。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数,使用的是最优化算法。二值型输出分类器Sigmoid函数image.png为了实现Logistic回归分类器,在每个特征值上乘以一个回归系数,然后把所有值相加,将这个总和代入上述函数中,进而得到一个范围在0~1之间的数值。任何大于0.5的数据分为
- 模拟退火算法
aaa8db431342
学号:17020150083姓名:许学同原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_40562999/article/details/80853354【嵌牛导读】著名的模拟退火算法,它是一种基于蒙特卡洛思想设计的近似求解最优化问题的方法。【嵌牛鼻子】模拟退火算法【嵌牛正文】一点历史——如果你不感兴趣,可以跳过美国物理学家N.Metropolis和同仁在1953年发表研究复杂
- LeetCode 动态规划专题 5:0-1 背包问题
李威威
这一节我们介绍使用动态规划解决的一个非常经典的问题:0-1背包问题。0-1背包问题描述问题描述:有一个背包,它的容量为(Capacity)。现在有种不同的物品,编号为,其中每一件物品的重量为,价值为。问可以向这个背包中盛放哪些物品,使得在不超过背包容量的基础上,物品的总价值最大。这个问题其实是一个有约束的最优化问题。思路1:暴力解法。我们最容易想到的是暴力解法,因为每一件物品都可以放进背包,也可以
- 机器学习 | 凸/非凸目标函数 |非凸目标函数导致求解陷入局部最优
stone_fall
图像处理与机器学习
数学中最优化问题的一般表述是求取x∗∈χx^{*}\in\chix∗∈χ,使f(x∗)=min{f(x):x∈χ}f(x^{*})=min\{f(x):x\in\chi\}f(x∗)=min{f(x):x∈χ},其中x是n维向量,χ\chiχ是x的可行域,f是χ\chiχ上的实值函数。凸优化问题是指χ\chiχ是闭合的凸集且f是χ\chiχ上的凸函数的最优化问题,这两个条件任一不满足则该问题即为非
- 【TSP问题】基于遗传算法求解快递运输成本最优化问题GA-MTSP附Matlab代码
天天Matlab代码科研顾问
路径规划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内容介绍1.问题描述旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题,它要求在给定一组城市和城市之间的距离的情况下
- 袁亚湘院士上《开讲啦》变数学魔术啦!
MatheMagician
人工智能hashtabletabxhtmlj2ee
早点关注我,精彩不迷路!上个月中,我敬仰已久的袁亚湘院士登上了央视《开讲啦》的舞台,给刚开学不久的孩子们献上了精彩的演讲,演讲全程大家可看视频慢慢欣赏:视频1袁亚湘院士《开讲啦》演讲袁老师是知名的最优化理论的专家,在我还在读大三的时候,还曾通过天大数学系黄老师介绍,邮件联系袁老,想找他去读最优化方向的研究生。无奈专业差距太大,在流程上也几乎走不通,不过袁老师还是耐心地给我回了信,并且给了我很多鼓励
- 【MATLAB源码-第138期】基于matlab的D2D蜂窝通信仿真,对比启发式算法,最优化算法和随机算法的性能。
Matlab程序猿
通信系统MATLAB通信原理matlab信息与通信算法
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述D2D蜂窝通信介绍D2D蜂窝通信允许在同一蜂窝网络覆盖区域内的终端设备直接相互通信,而无需数据经过基站或网络核心部分转发。这种通信模式具有几个显著优点:首先,它可以显著降低通信延迟,因为数据传输路径更短;其次,由于减少了基站的中转,可以提高数据传输的能效,从而延长终端设备的电池寿命;再次,D2D通信可以提高系统容量和频谱效率,因为同一地理区域内的频谱可以
- Python 和 Java 代码实现:黄金分割法求解一维最优化问题
twinkle 222
运筹优化学习专栏pythonjava开发语言
Python和Java代码实现:黄金分割法求解一维最优化问题问题描述区间消去法黄金分割法代码实现Python代码Java代码求解实例开启一个新系列的学习,这位大佬的文章写的很通透,且有代码实践,个人觉得只有自己把代码写出来了才是真的会了,我对自己的算法学习要求也是这样的,所以推荐!问题描述我不是运筹学科班出身,工作之前只做过梯度优化算法和智能优化算法在航天场景中的改进和应用。毕业后虽然选择了运筹优
- Python和Java代码实现:切线法求解一维最优化问题
twinkle 222
运筹优化学习专栏pythonjava算法切线法
Python和Java代码实现:切线法求解一维最优化问题代码实现Python代码Java代码求解实例根据概念查询,切线法定义如下:切线法(TangentMethod)是一种用于求解非线性方程的数值方法。它也被称为牛顿法(Newton’sMethod),因为它是由艾萨克·牛顿发明的。牛顿切线法是一种求解方程近似解的数值方法。它利用函数在某一点的切线来逼近函数的零点,从而得到方程的近似解。该方法的原理
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C