- 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)-基于MATLAB环境实现
朱佩棋(代码版)
启发式算法启发式算法算法matlab
1.GA简介geneticalgorithm,美国Holland教授创立,基于达尔文进化论和孟德尔的遗传学说。遗传算法类比了生物界中自然选择、交叉、变异等自然进化方式,利用数码串类比染色体,通过选择、交叉、变异等遗传算子模拟生物的进化过程。1.1遗传算法的流程1.编码伪代码:2.产生初始群体Chooseinitialpopulation3.计算适应度Evaluatethefitnessofeach
- 备战2024数学建模国赛(模型三十):遗传算法 优秀案例(三) 变循环发动机部件法建模及优化
2024年数学建模国赛
备战2024数学建模国赛2024数学建模(不代写论文请勿盲目订阅)数学建模2024年数学建模国赛备战数学建模国赛算法遗传算法2024
专栏内容(赛前预售价99,比赛期间299):2024数学建模国赛期间会发布思路、代码和优秀论文。(本专栏达不到国一的水平,适用于有一点点基础冲击省奖的同学,近两年有二十几个国二,但是达不到国一,普遍获得省奖,请勿盲目订阅)python全套教程(一百篇博客):从新手到掌握使用python,可以对数学建模问题进行建模分析。35套模型算法(优秀论文示例):马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
- Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法
含老司开挖掘机
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合,应用于多目标预测问题的解决。主要内容包括BP神经网络的学习原理、适应度函数的设计与应用、NSGA-II在多目标优化中的作用、多目标预测的策略以及Matlab工具在算法实现中的使用。本文旨在通过这些技术,帮助读者构建出能在多个相互冲突的目标间取得平衡的优化解决方案,并提供完整的Matlab代码实现,以供
- 深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构(详解与实现)
2401_84003733
程序员深度学习人工智能
self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f
- 备战2024数学建模国赛(模型十五):模糊综合评价 优秀案例(一)确定汽车装配顺序问题的算法
2024年数学建模国赛
备战2024数学建模国赛2024数学建模(持续更新耐心等待)数学建模汽车算法2024数学建模国赛备战2024数学建模国赛模糊综合评价模型
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- 遗传算法,第三部分:繁殖
大龙10
书名:代码本色:用编程模拟自然系统作者:DanielShiffman译者:周晗彬ISBN:978-7-115-36947-5第9章目录9.6遗传算法,第三部分:繁殖1、繁殖现在我们已经有了选择父代的策略,下面就开始讨论繁殖下一代的方法,这一步的关键在于达尔文的遗传法则——子代能继承父代的特性。繁殖的实现方式也有很多种。无性繁殖就是一种合理(并容易实现)的策略,该策略用单个父本复制出子代个体。但遗传
- 备战2024数学建模国赛(模型十九):排队论 优秀案例(一)火车票购票网站优化
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- 备战2024数学建模国赛(模型二十五):微分方程 优秀案例(一)基于非稳态导热的高温作业专用服装设计
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- 备战2024数学建模国赛(模型四):动态规划优秀案例(一)基于蒙特卡洛模拟的眼科病床安排排队模型
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- 遥感之智能优化算法大纲介绍
遥感-GIS
遥感之智能优化算法图像处理arcgis启发式算法
介绍近年来在遥感及人工智能领域研究比较火热的智能优化算法,其中被广泛使用的比如粒子群算法和遗传算法等,在遥感领域,比如高光谱特征选择,机器学习超参数优化等方向有众多的应用,除了提到了两个算法之外,还有众多其他算法,本专栏基于《智能优化算法与涌现计算》及其相关资料,对智能优化算法做些详细的整理和总结,以期给遥感或其他领域提供有价值的参考。书籍大纲为:第一篇仿人智能优化算法描述模拟人脑思维、人体系统、
- 备战2024数学建模国赛(模型十八):拟合模型 优秀案例(二)高温作业服设计
2024年数学建模国赛
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- 备战2024数学建模国赛(模型六):多元回归 优秀案例(一)颜色与物质浓度的辨识问题
2024年数学建模国赛
备战2024数学建模国赛备战2024数学建模数学建模多元回归2024数学建模国赛2024matlab备战数学建模国赛国赛思路代码
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- 遗传算法:启发自真实现象
大龙10
书名:代码本色:用编程模拟自然系统作者:DanielShiffman译者:周晗彬ISBN:978-7-115-36947-5第9章目录9.1遗传算法:启发自真实现象1、目标我们的目标不是深入研究遗传和进化的科学原理,我们不会研究旁氏表、核苷酸、蛋白质合成、RNA和其他生物进化相关的话题。相反,我们只讨论达尔文进化论背后的核心原理,并根据这个原理开发出一套算法。我们并不在乎进化模拟是否精确,只关心进
- 手机信令数据分析&移动对象轨迹数据分析--论文摘要合集
doublexiao79
数据分析与挖掘数据分析数据挖掘智能手机
1、《基于电信位置数据的人群流量预测》卢光跃,李四维,赵宇翔,王天赐西安邮电大学学报摘要:将遗传算法和支持向量回归法结合起来,给出一种基于电信位置数据的人群流量预测方法。提取出电信位置数据中的人群流量时间序列,综合考虑其不同时间点值的关联性,用支持向量回归方法对其进行预测,并使用遗传算法对支持向量回归方法的参数进行优化。综合考虑人群流量变化的横向和纵向趋势,同时考虑使用遗传算法对SVR算法的参数进
- MATLAB智能优化算法-学习笔记(1)——遗传算法求解0-1背包问题【过程+代码】
郭十六弟
算法matlab学习智能优化算法算法思想遗传算法求解0-1背包问题
一、问题描述(1)数学模型(2)模型总结目标函数:最大化背包中的总价值Z。约束条件:确保背包中的物品总重量不超过容量W。决策变量:每个物品是否放入背包,用0或1表示。这个数学模型是一个典型的0-1整数线性规划问题。由于其NP完全性,当问题规模较大时,求解此问题通常需要使用启发式算法(如遗传算法、动态规划、分支定界法等)来找到近似最优解。(3)实例讲解:0-1背包问题模型手动求解过程在0-1背包问题
- 【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】
Matlab领域
matlab
⛄一、遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测风力发电是一种清洁能源,越来越受到人们的关注和重视。然而,由于风力发电的不稳定性和不可控性,风电预测成为了一个至关重要的问题。为了更精准地预测风电发电量,许多研究者开始尝试利用深度学习技术来进行风电预测。在本文中,我们将介绍一种基于遗传优化注意力机制的长短时记忆神经网络(GA-attention-LSTM
- 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)附代码案例
Cooku Black
机器学习python高级用法遗传算法启发式算法python
遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)简介遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索算法,属于进化计算的一种。它是由约翰·霍兰德(JohnHolland)在20世纪70年代提出的,用于解决优化问题,是一种启发式算法。遗传算法的基本思想是通过模拟生物进化过程中的遗传和变异机制来优化问题的解。算法流程初始化:随机生成一组染色体(解的编码),构成初
- 智能优化算法——遗传算法(Python&Matlab实现)[2]
2401_84009974
程序员python算法matlab
初始化种群initPopulation(POP,N)进化过程==foritinrange(iter_N):#遍历每一代a,b=selection(N)#随机选择两个个体ifnp.random.random()<0.65:#以0.65的概率进行交叉结合child1,child2=crossover(POP[a],POP[b])new=sorted([POP[a],POP[b],child1,chil
- 遗传算法与深度学习实战(1)——进化深度学习
盼小辉丶
遗传算法与深度学习实战深度学习人工智能遗传算法
遗传算法与深度学习实战(1)——进化深度学习0.前言1.进化深度学习1.1进化深度学习简介1.2进化计算简介2.进化深度学习应用场景3.深度学习优化3.1优化网络体系结构4.通过自动机器学习进行优化4.1自动机器学习简介4.2AutoML工具5.进化深度学习应用5.1模型选择:权重搜索5.2模型架构:架构优化5.3超参数调整/优化5.4验证和损失函数优化5.5增强拓扑的神经进化小结系列链接0.前言
- 遗传算法与深度学习实战(6)——DEAP框架初体验
盼小辉丶
遗传算法与深度学习实战深度学习DEAP遗传算法
遗传算法与深度学习实战(6)——DEAP框架初体验0.前言1.OneMax问题介绍2.遗传算法要素定义3.使用DEAP解决OneMax问题3.1遗传算法要素配置3.2遗传算法解的进化3.3运行结果3.4eaSimple函数小结系列链接0.前言我们已经了解了DEAP库中的重要数据结构和工具,为了快速掌握DEAP,本节中,我们将介绍DEAP框架下的遗传算法构建流程,并使用DEAP解决简单的OneMax
- 遗传算法与深度学习实战(7)——使用遗传算法解决N皇后问题
盼小辉丶
遗传算法与深度学习实战深度学习DEAP遗传算法
遗传算法与深度学习实战(7)——使用遗传算法解决N皇后问题0.前言1.N皇后问题2.解的表示3.遗传算法解决N皇后问题小结系列链接0.前言进化算法(EvolutionaryAlgorithm,EA)和遗传算法(GeneticAlgorithms,GA)已成功解决了许多复杂的设计和布局问题,部分原因是它们采用了受控随机元素的搜索。这通常使得使用EA或GA设计的系统能够超越我们的理解进行创新。在本节中
- MATLAB|【免费】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断
电力程序小学童
机器预测matlab神经网络分类预测
目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章,内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。同时,部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。此外,《MATLAB神经网络43个案例分析
- 达尔文的自然选择
大龙10
书名:代码本色:用编程模拟自然系统作者:DanielShiffman译者:周晗彬ISBN:978-7-115-36947-5第9章目录9.3达尔文的自然选择 在研究遗传算法之前,我们要先学习达尔文进化学说中的3个基本法则。如果要正确地模拟自然选择,我们必须同时实现这3个要素。1、遗传子代必须以某种方式继承父代的特性。如果生物存活的时间足够长,繁殖的概率也足够大,那么它们的特征将会传递给下一代。2
- GA-kmedoid 遗传算法优化K-medoids聚类
2301_78492934
机器学习支持向量机人工智能matlab聚类
遗传算法优化K-medoids聚类是一种结合了遗传算法和K-medoids聚类算法的优化方法。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的随机优化算法,它通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉、变异等操作来寻找问题的最优解。而K-medoids聚类算法是一种基于划分的聚类方法,它通过选择K个数据点作为簇中心,将数据点分配到最近的簇中心,以最小化每个数据点到其所属簇中心的距离之和。K-medoids聚类算法是
- MATLAB遗传算法求解车间调度问题——模型建立和实例设计(画甘特图)
麦哥MATLAB
matlab甘特图
1.基本概念车间调度是指根据产品制造的合理需求分配加工车间顺序,从而达到合理利用产品制造资源、提高企业经济效益的目的。车间调度问题从数学上可以描述为有n个待加工的零件要在m台机器上加工。问题需要满足的条件包括每个零件的各道工序使用每台机器不多于1次,每个零件都按照一定的顺序进行加工。车间调度问题实例:现共有6个工件,在10台机器上加工,每个工件都要经过6道加工工序,每个工序可选择机器序号如表一所列
- 遗传算法解释
大吉大利都吃鸡
算法python开发语言人工智能
遗传算法是一种基于自然遗传和进化规律的人工智能算法。它通过模拟生物进化的过程,来解决各种复杂问题。遗传算法的基本流程如下:初始化:随机生成一些解作为初始种群;评估:评估每个解的适应度,根据适应度的高低决定哪些解具有更好的进化前景;交叉:选择适应度较高的两个解,并将它们的特征结合到一起形成一个新的解;变异:对新的解进行随机的突变,以增加它的多样性;替代:在每一代的结束,用新的解替换适应度较低的解。这
- Evolutionary algorithm (遗传算法)介绍
Longlongaaago
机器学习算法数据挖掘人工智能
Evolutionaryalgorithm(遗传算法)介绍Evolutionaryalgorithm遗传算法,实际上也是机器学习里面一个很重要的分支。为什么呢,因为他在之前几十年也是和深度学习一样非常火热流行。现在也有很多人在利用遗传算法做相关研究,还是比较流行的算法之一。Evolutionaryalgorithm算法是受到自然界的一些启发,通过种群优化去解决一些相关的任务,比如做数独,解决一些实
- 使用遗传算法求解一个简单的极值问题,最小化一个具有多个变量的目标函数。
依然风yrlf
算法matlab
下面是一个更详细的MATLAB示例,演示如何使用遗传算法求解一个简单的极值问题。在这个例子中,我们将尝试最小化一个具有多个变量的目标函数。%定义目标函数fitnessFunction=@(x)sum(x.^2);%Rosenbrock函数%定义遗传算法参数options=optimoptions('ga',...'MaxGenerations',100,...%最大迭代次数'PopulationS
- 遗传算法实现
qq_51497433
matlab开发语言算法
遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索启发式算法,它是由约翰·霍兰德(JohnHolland)在20世纪70年代提出的。遗传算法在解决优化和搜索问题时非常有效,特别是在解空间大且复杂时。该算法使用了生物进化中的选择、交叉(杂交)和变异等概念。遗传算法通常包括以下步骤:初始化:随机生成一个初始种群。种群由一定数量的个体组成,每个个体代表一个解。评估:计
- 【MATLAB】GA_BP神经网络回归预测算法
Lwcah
MATLAB回归预测算法算法matlab神经网络
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义GA_BP神经网络回归预测算法结合了遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)和BP神经网络(BackpropagationNeuralNetwork,BPNN),用于解决回归预测问题。下面将详细介绍该算法的原理:BP神经网络回归模型:BP神经网络是一种前向人工神经网络,具有输入层、隐藏层和输出层。每个神经元都与下一层
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
全局变量
线程间通信
共享内存
共享文件
管道
Socket
硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
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