- 数学建模-基于熵权法对Topsis模型的修正
啥都想学点的研究生
矩阵线性代数
topsis模型赋予权重有层次分析法,但层次分析法也有其弊端。层次分析法最大的缺点:判断矩阵的确定依赖于专家,如果专家的判断存在主观性的话,会对结果产生很大的影响。(主观性太强)针对层次分析法主观性太强的弊端,我们可以采用熵权法给topsis评价模型的各个指标赋权。如何度量信息量的大小,以小明和小王的例子为例:建立信息量I(x)和P(x)之间的关系:信息熵的定义:信息熵越大,信息量是越大还是越小呢
- 2024国赛数学建模评价类算法解析,2024国赛数学建模C题思路模型代码解析
灿灿数模
数学建模
2024国赛数学建模评价类算法解析,2024国赛数学建模C题思路模型代码解析:9.5开赛后第一时间更新,更新见文末名片1层次分析法基本思想是定性与定量相结合的多准则决策、评价方法。将决策的有关元素分解成目标层、准则层和方案层,并通过人们的判断对决策方案的优劣进行排序,在此基础上进行定性和定量分析。它把人的思维过程层次化、数量化,并用数学为分析、决策、评价、预报和控制提供定量的依据。基本步骤构建层次
- 基于熵权法对Topsis模型的修正
钰见梵星
数学建模算法
基于熵权法对Topsis模型的修正有n个要评价的对象,m个评价指标的标准化矩阵,可以使用层次分析法给这m个评价指标确定权重∑j=1mωj=1\sum_{j=1}^m{\omega_j}=1j=1∑mωj=1层次分析法最大的缺点:判断矩阵的确定依赖于专家,如果专家的判断存在主观性的话,会对结果产生很大的影响。(主观性太强)熵权法是一种客观赋权方法依据的原理:指标的变异程度越小,所反映的信息量也越少,
- 层次分析法(附实例)
陌雨’
数学建模
层次分析法-AHP问题:选择一部适合自己的手机一、确定评价对象与评价指标评价对象评价指标二、确定打分比较矩阵两两比较得到比较矩阵判断比较矩阵是否能通过一致性检验得分向量归一化处理求解得分向量打分矩阵模型评价优点系统性的分析方法简洁实用的决策方法所需定量数据信息较少缺点不能为决策提供新方案定量数据较少,定性成分多,不易令人信服指标过多时,数据统计量大,且权重难以确定特征值和特征向量的精确求法比较复杂
- 决策分析——层次分析法
王红臣同学
算法
工程测量与经济决策方案决策分析——层次分析法一、描述层次分析法的基本原理:根据问题的性质和要达到的总目标,将问题分解为不同的组成因素,并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合,形成一个多层次的分析结构模型,从而最终使问题归结为最底层相对于最高层的相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定。总的来说这是一种定性和定量相结合的、系统的、层次化的分析方法。这种方法的特点可以对复杂决策问
- 【数模百科】一文快速讲清楚层次分析法AHP(附python代码和参考美赛论文)
小树modelwiki
python开发语言数学建模算法
本文摘录自层次分析法原理-数模百科,如果你想了解更多关于层次分析法的知识,请移步数模百科。层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,简称AHP)是一种解决复杂决策问题的方法。这个方法是由美国运筹学家托马斯·萨蒂(ThomasL.Saaty)在上世纪70年代发明的。那时候,萨蒂教授想要找到一个既科学又实用的方法,帮助人们在面对很多难以直接比较的选择项时,能够做出最合适的决策。比如
- AHP层次分析法基础内容及python代码实现
王一二_biu
概述层次分析法是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统,将目标分解为多个目标或准则,进而分解为多指标(或准则、约束)的若干层次,通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序(权数)和总排序,以作为目标(多指标)、多方案优化决策的系统方法。层次分析法是将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备投方案的顺序分解为不同的层次结构,然后用求解判断矩阵特征向量的办法,求得每一层次的各元素对上一层次某元
- 层次分析法(数模)
Eeeeye_
数学建模
例题当遇到多个要素,很难一次性地客观地完成一整个权重表格,故使用两两对比来完成权重表格层次分析法的思想可能出现的问题标准的矩阵(一致矩阵)一致性检验步骤(重要)权重的计算一致矩阵计算方法:挑选一列(例如苏杭)(在一致矩阵中,每一列计算结果都一样),要素之间所成的真正比例就是列中的比例(1、1/2、1/4),所以权重如上计算。注意归一化判断矩阵方法1(算数平均法)文字描述:数学公式:几何平均法特征值
- 美赛注意事项
RunningBComeOn
美国大学生数学建模
2024年1月27日:赖维杰同学分享1、最后的展现必须要漂亮(绘图、呈现)李维情西北建模王论文位(核心)必须清楚建模位、编程位知道做了些什么常见模型:1、看真题,读往年论文,选定模型。2、看课程。火热关键词:人工智能、机器学习、深度学习、区块链、大数据技术、Chat-GPTEF题目:第一问:变量之间的关系(关系题:层次分析法、熵权法等)第二问:预测类问题(例如使用时间维度的马尔科夫、链等预测方法)
- 层次分析法
Sanchez·J
美赛算法python数学建模
引入生活中有很多决策问题,需要依据一定的标准选择某一种方案。比如,买衣服一般依据质量、颜色、价格、款式等因素选择。以一个例子引入:物品因素1因素2因素3因素4A6000w106.525B3400w68.146C5500w87.531如何综合这几个因素,以某种标准,选出A、B、C三者的最优?显然,直接相加不可取,因为这样因素1掩盖了另外三个,成为决定性因素。因此我们想到,要化为同一数量级,且保证在同
- AHP层次分析法
亦旧sea
人工智能算法机器学习
AHP层次分析法(AnalyticHierarchyProcess)是一种用于多准则决策的数学模型和过程。它被广泛应用于管理科学和运筹学领域,用于处理复杂的决策问题。AHP层次分析法通过将决策问题分解为多个层次结构,并对每个层次的准则和选择进行比较和评价。它基于人们在处理决策问题时的直觉和判断,通过对准则和选择进行定量和定性的比较,最终得出最优的决策。AHP层次分析法包括以下步骤:1.构建层次结构
- 层次分析法(AHP)和模糊层次分析法(FAHP)
酸酸甜甜我最爱
基础理论学习笔记学习
一、什么是层次分析法基本思想:根据多目标评价问题的性质和总目标,把问题本身按照层次进行分解,构成一个由下而上的阶梯层次结构。基本步骤:分析问题,确定系统中各因素之间的因果关系,对决策问题的各种要素建立多级(多层次)递阶结构模型。对同一层次(等级)的要素以上一级的要素为准则进行两两比较,并根据评定尺度确定其相对重要程度,最后据此建立判断矩阵。通过一定计算,确定各要素的相对重要度。通过综合重要度的计算
- TOPSIS(内含python完整代码)
者半
算法
背景:依然是评价决策类问题层次分析法的弊端:层次分析法决策层不能太多,而且构造判断矩阵相对了主观。那有没有别的方法呢?那怎么衡量A、B、C和最好、最差的距离呢?把(9,3),(6,10)作为二维平面的一个点距离最好点最近或者距离最差点最远的的就是综合条件最好的也就是点越靠近左上角越差,越靠近矩阵右下角越好这里(6,10)也就是反理想解,也就是最差的对象,(9,3)是理想解,也就是综合条件最好的对象
- 熵权法(内含python完整代码)
者半
算法
背景:依然是熟悉的评价决策类模型评价类模型最后根据各指标进行打分时因各指标的重要性不同往往需要权重,但是在层次分析法和TOPSIS法里权重都是主观得到的(主观评价、查文献等),那有没有更为客观的方法得到权重呢?那就是我们今天的主角啦---熵权法观察候选人的数据我们可以发现,A、B、C三人的身高是极为接近的,那么对于找对象来说这个指标是不是就不重要了呢?而对于体重这个指标来说,三人相差较大,那么找对
- 层次分析法(内含python完整代码)
者半
算法
背景:(评价决策类)日常生活中有很多的决策问题。决策是指在面临多种方案时需要依据一定的标准选择某一种方案买衣服,一般要依据质量、颜色、价格、款式等方面的因素选择概念:层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,简称AHP)是对一些较为复杂、较为模糊的问题作出决策的简易方法,它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。它是美国运筹学家T.L.Saaty教授于上世纪70年代初期提出的一种
- 智能风控体系之层次分析法专家评分卡
风控小兵突击
智能风控机器学习数据分析金融python自动化
层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,简称AHP)由美国运筹学家托马斯·塞蒂(T.L.Saaty)于上世纪70年代中期提出,是通过定量与定性分析相结合的方法来进行多方案或多目标决策分析的一种方法。该方法的主要思想是通过将一个复杂的问题分解为若干层并考虑不同因素,对两两指标进行成对比较判断其重要程度,并建立判断矩阵进行重要性程度的权重确定,最终找到最佳方案来辅助决策。专家经验
- 数学建模---评价类模型总结
Faelan.
数学建模
目录一、层次分析法(AHP)二、topsis三、熵值法四、模糊综合评价法一、层次分析法(AHP)优点:结构清晰:通过建立层次结构,能清楚地展示决策要素之间的关系。易于理解和应用:操作直观,易于收集和处理数据。缺点:主观性较强:决策者的主观判断对结果影响较大。一致性检验可能复杂:需要进行一致性检验,处理起来可能比较复杂。适用场景:适用于需要进行多标准决策的场合,如方案选择、风险评估等。步骤:建立层次
- 数模算法--优劣解距离法--tosis法
Faelan.
算法
topsis法一、引入二、建模过程三、模型拓展与总结四、代码实现一、引入由于层次分析法自身的局限性,在决策因素过多,数据已知情况下不易准确说明。特此引入优劣解距离法(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution)。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,其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。-------
- 数学建模学习笔记||层次分析法
展信佳 :)
数学建模学习笔记
评价类问题解决评价类问题首先需要想到一下三个问题我们评价的目标是什么我们为了达到这个目标有哪几种可行方案评价的准则或者说指标是什么对于以上三个问题,我们可以根据题目中的背景材料,常识以及网上收集到的参考资料进行结合,从而筛选出最合适的指标优先选择知网,或者万方,百度学术等平台有理可依虫部落-快搜:https://search.chongbuluo.com假如你打算去出门游玩,那么可能会考虑景色,花
- MCM备赛笔记——层次分析法
我我我想出去玩
数学建模数学建模
层次分析法KeyConcept层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,AHP)是一种结构化的、定量化的决策方法,用于处理复杂的决策问题。它通过建立层次结构模型,将复杂问题分解为更小的部分(即准则、子准则和备选方案),然后通过成对比较和权重赋予来评估这些部分的相对重要性。KeyConceptExplanation层次分析法的基本步骤包括:建立层次结构模型:将决策问题分解为目标、
- 数学建模常见算法的通俗理解(更新中)
菜只因C
数学建模算法
目录1.层次分析法(结合某些属性及个人倾向,做出某种决定)1.1粗浅理解1.2算法过程1.2.1构造判断矩阵1.2.2计算权重向量1.2.3计算最大特征根1.2.4计算C.I.值1.2.5求解C.R.值1.2.6判断一致性1.2.7计算总得分2神经网络(正向流通反向反馈,调整系数,预测结果)2.1粗浅理解2.2算法过程2.2.1划分数据集2.2.2前向传播及反向调整系数(利用梯度下降法)3决策树(
- 数学建模几种常见的综合评价方法
亦旧sea
数学建模算法
常见的综合评价方法包括:1.加权总分评价法:根据不同指标的重要程度,给予相应的权重,并将各个指标的得分加权求和,得到最终的评价结果。2.直观评价法:基于经验和主观判断,对被评价对象进行综合评价,通过直观感受和观察得出评价结果。3.层次分析法:将评价对象的各个指标按照层次结构排列,通过专家判断或问卷调查确定各指标之间的相对重要性,然后使用数学模型进行计算,得出综合评价结果。4.主成分分析法:将多个指
- 层次分析法(APH):评价类问题(数学建模清风笔记)
沐尘.affluent
数学建模
评价类问题确定评价指标、形成评价体系评价的目标有哪几种评价的方案评价的标准/指标:题目中的背景资料、常识、网上(知网、万方、百度学术、谷歌学术)搜到的参考资料等结合虫部落‐快搜:https://search.chongbuluo.com/权重分析分而治之的思想,两个两个指标进行比较,最终根据两两比较的结果推算权重判断矩阵特点:(1)ij表示的意义是,与指标相比,的重要程度。(2)当i=j时,两个指
- 如何利用因子分析确定权重
spssau
权重体系构建常见于企业财务竞争力体系,绩效权重体系或者管理者领导力权重体系模型等。常用的权重研究分析方法中,AHP层次分析法,熵值法,组合赋值法均无法直接使用SPSS软件进行计算,因此在SPSS上利用因子分析法进行计算权重是一种常规做法。因子分析的基本思想因子分析的基本思想是根据相关性大小把原始变量分组,使得同组内的变量之间相关性较高,而不同组的变量间的相关性则较低。每组变量代表一个基本结构,并用
- 数学建模.优劣解距离法Topsis
丰海洋
数学建模数学建模
1.引言Topsis也是一种分析类的方法,得到最优结果。层次分析法:有我了还要你干嘛?哈哈,这里简单说一下,Topsis与层次分析法的区别:在处理多个决策层的时候,层次分析法会不准确,显得力不从心,那么这个时候用Topsis会更好一些,简单可以理解为Topsis是层次分析法的优化。2.第一步:正向化像成绩这样的决策层,分数越高越好,我们把这种叫做极大型;像打架这样的决策层,次数越少越好,我们把这种
- 数学建模.模糊综合评价模型
丰海洋
数学建模数学建模
1.前言:这也是一个解决评价最优方案的方法(之前的层次分析法,Topsis一类),相比其他方法,作者认为这个方法再计算方面来说可能会更加简单一些,基本上口算就能得到答案,不用再花费时间写代码。2.步骤:a:确定因素集:比如说对员工的表现,需要从多个方面进行综合评价,如员工的作业做绩,工作态度,沟通能力,政治表现等等....这些因素组成的集合就叫因素集,记作:图片上一级模糊评价这句话先不用看。b:确
- 数学建模.层次分析法
丰海洋
数学建模数学建模
一.分析1.首先这是一个解决评价类问题的一个数学模型,方法也比较简单,基本上就是做一个权重表格类似与这种:那么如何来完成这样一张表格呢?首先需要问自己几个问题:a.评价的目标是啥子?b:达到目标的方案有哪些?c评价的准则,指标是什么?(一般都是在网上查相关的信息,如果实在没有找到,就和队友头脑风暴一下吧)2.下面来列举一个小明想去旅游的案例来说明目标:去旅游方案:苏杭,北戴河,桂林指标:景色,花费
- 【数模百科】一篇文章讲清楚层次分析法的原理和解法步骤
小树modelwiki
机器人
本文节选自层次分析法原理-数模百科,如果你想了解更多关于层次分析法的信息,请移步数模百科。层次分析法(AnalyticHierarchyProcess,简称AHP)是一种解决复杂决策问题的方法。这个方法是由美国运筹学家托马斯·萨蒂(ThomasL.Saaty)在上世纪70年代发明的。那时候,萨蒂教授想要找到一个既科学又实用的方法,帮助人们在面对很多难以直接比较的选择项时,能够做出最合适的决策。比如
- 利用在线工具进行AHP层次分析法矩阵一致性检验
谈言微中
层次分析法(Theanalytichierarchyprocess)简称AHP,在20世纪70年代中期由美国运筹学家托马斯·塞蒂(T.L.saaty)正式提出。它是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。由于它在处理复杂的决策问题上的实用性和有效性,很快在世界范围得到重视。它的应用已遍及经济计划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事指挥、运输、农业、教育、人才、医疗和环境等领域。层次分析
- 层次分析法
爱静的龙猫
算法
层次分析法作为一种主观权重设计方法,一般不需要大量的数据,适合应用于那些比较难以用定量方法解决的问题。是在对复杂的决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上,利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化,从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法。层次分析法的应用基本原理建立层次结构模型简述:将决策的目标、考虑的因素(决策准则)和决策方案,按它们之间的相互关系分为
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
项目首页 | 源