fengkuang
fengkuang

CMA-ES算法解决连续优化问题

一、算法介绍

CMA-ES是Covariance Matrix Adaptation Evolutionary Strategies的缩写，中文名称是协方差矩阵自适应进化策略，主要用于解决连续优化问题，尤其在病态条件下的连续优化问题。进化策略算法主要作为求解参数优化问题的方法，模仿生物进化原理，假设不论基因发生何种变化，产生的结果（性状）总遵循这零均值，某一方差的高斯分布。注意这里进化策略和遗传算法不同，但是都是进化算法（EAs）的重要变种。

二、算法实现

CMA-ES算法解决连续优化问题_第1张图片

三、主要特点

1. 使用多变量的正态分布产生新的搜索点

-遵循最大熵原理
x⃗ i∼m⃗ +σN(0,C) for i = 1, 2, …, λ

2. 基于排序的选择过程

-暗含了不变性， 对于g(f(x))来说具有相同的性能，g是增函数

3. 步长控制使得快速收敛更加便捷

-基于进化路径

4. 协方差矩阵自适应算法增加了成功步长的似然性，可以根据问题规模的数量级改善性能。

- C∝H−1⟺调整变量的类型，由海森矩阵等价成更为简单的协方差矩阵
- ⟺产生一种新的问题表示方法
- ⇒f(x)=g(xTHx)问题简化为g(xTx)

你可能感兴趣的:(优化问题)

  • 数学建模、运筹学之非线性规划 AgentSmart 算法学习算法动态规划线性代数线性规划
    数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值（或为最大值，或为最小值）。最优化问题一般可以分为两个部分：目标函数与约束条件。该问题的进一步细分也是根据这两部分的差异。最优化问题根据变量的取值范围不同可以划分为一
  • Python实现梯度下降法 闲人编程 pythonpython开发语言梯度下降算法优化
    博客：Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法？梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例：线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降（SGD）小批量梯度下降（Mini-batchGradientDesce
  • 数据结构与算法 - 贪心算法 临界点oc 数据结构与算法贪心算法算法
    一、贪心例子贪心算法或贪婪算法的核心思想是：1.将寻找最优解的问题分为若干个步骤2.每一步骤都采用贪心原则，选取当前最优解3.因为没有考虑所有可能，局部最优的堆叠不一定让最终解最优贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。这种算法通常用于求解优化问题，如最小生成树、背包问题等。贪心算法的应用：1.背包问题：给定一组物品和一个背包
  • 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
  • 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，
  • 【2024数模国赛赛题思路公开】国赛C题第三套思路丨无偿自提 数模加油站 算法数学建模国赛2024国赛高教社杯数学建模
    C题参考思路C题是一道优化问题，目的是根据题目所给的种植限制条件以及附件数据建立目标条件优化模型，优化种植策略，有利于方便田间管理，提高生产效益，减少各种不确定因素可能造成的种植风险。整个题目最重要的问题在于如何建立目标函数，由于地块共计54个，变量较多，可以以地块为单位计算单个地块收入总和再对54个收入总和加和。目标函数确定后，问题一、二、三是针对不同情况下，即不同约束条件进行目标计算，找到最优
  • 数学基础 -- 线性代数之矩阵正定性 sz66cm 线性代数矩阵
    线性代数中的正定性正定性在线性代数中主要用于描述矩阵的特性，尤其是在二次型与优化问题中有重要应用。正定矩阵的定义对于一个n×nn\timesnn×n的对称矩阵AAA，其正定性可以通过以下条件来判断：正定矩阵：如果对于任意非零向量x∈Rnx\in\mathbb{R}^nx∈Rn，二次型xTAxx^TAxxTAx都是正的，即：xTAx>0∀x∈Rn,x≠0x^TAx>0\quad\forallx\in
  • 约束优化求解之罚函数法 姑苏隐士 工程计算与计算物理数值优化方法算法线性代数机器学习数值计算最优化
    罚函数法本部分考虑约束优化问题：min⁡f(x)s.t.x∈χ(1)\begin{aligned}\minf(x)\\s.t.x\in\chi\end{aligned}\tag{1}minf(x)s.t.x∈χ(1)这里χ⊂Rn\chi\subset\mathbb{R}^nχ⊂Rn为问题的可行域。与无约束问题不同，约束优化问题中自变量xxx不能任意取值，这导致无约束优化算法不能使用。例如梯度法中沿
  • 图形几何算法 -- 凸包算法 CAD三维软件二次开发 算法学习算法c#3d几何学
    前言常用凸包算法包括GrahamScan算法和JarvisMarch(GiftWrapping)算法，在这里要简单介绍的是GrahamScan算法。1、概念凸包是一个点集所包围的最小的凸多边形。可以想象用一根绳子围绕着一群钉子，绳子所形成的轮廓便是这些钉子的凸包。在计算几何中，凸包得到了广泛的应用，涉及领域包括模式识别、图像处理和优化问题等。2、算法原理凸包算法的目标是从给定的点集（在二维平面中）
  • 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
  • Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 入门 Task3-机器学习框架 沙雕是沙雕是沙雕 人工智能机器学习
    目录实践方法论1.模型偏差2.优化问题3.过拟合4.交叉验证5.不匹配实践方法论1.模型偏差当一个模型由于其结构的限制，无法捕捉数据中的真实关系时，即使找到了最优的参数，模型的损失依然较高。可以通过增加输入特征、使用更复杂的模型结构或采用深度学习等方法来新设计模型，增加模型的灵活性。2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了
  • 【图论简介】 WA-自动机 图论深度优先算法架构后端前端面试
    图论简介图论是一门数学分支，主要研究图（Graph）的性质、结构和应用。图论在计算机科学、网络理论、优化问题、生物信息学等多个领域都有广泛的应用。本文将简要介绍图论的基本概念、常见算法及其在实际中的应用。一、图的基本概念图（Graph）：图是由一组顶点（Vertices）和连接顶点的边（Edges）组成的结构。可以表示为(G=(V,E))，其中(V)是顶点的集合，(E)是边的集合。根据边的不同属性
  • STM32智能交通信号控制系统教程 stm32发烧友 stm32嵌入式硬件单片机
    目录引言环境准备智能交通信号控制系统基础代码实现：实现智能交通信号控制系统4.1数据采集模块4.2数据处理与控制算法4.3通信与网络系统实现4.4用户界面与数据可视化应用场景：交通信号控制应用与优化问题解决方案与优化收尾与总结1.引言智能交通信号控制系统通过STM32嵌入式系统结合各种传感器、执行器和通信模块，实现对交通信号灯的实时监测、自动控制和数据传输。本文将详细介绍如何在STM32系统中实现
  • 【MATLAB源码-第157期】基于matlab的海马优化算法（SHO)机器人栅格路径规划，输出做短路径图和适应度曲线。 Matlab程序猿小助手 通信原理算法matlab机器人开发语言信息与通信启发式算法
    操作环境：MATLAB2022a1、算法描述海马优化器（SeaHorseOptimizer,SHO）是一种近年来提出的新型启发式算法，其设计灵感来源于海洋中海马的行为模式，特别是它们在寻找食物和伴侣时表现出的独特策略。海马因其独特的外形和行为而著称于世，它们的这些行为为解决复杂的优化问题提供了新的思路。启发式算法通常模拟自然界中生物的行为或自然现象来解决数学和工程中的优化问题，海马优化器正是这样一
  • python实现蚁群算法 孺子牛 for world python算法开发语言
    蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO）是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法，常用于解决优化问题，如旅行商问题（TSP）、调度问题等。这里，将提供一个简化的蚁群算法实现，用于解决旅行商问题（TSP）。蚁群算法（ACO）解决TSP问题的基本步骤：初始化：设置蚂蚁数量、信息素挥发系数、信息素增加强度系数等参数，初始化信息素矩阵。构建解：每只蚂蚁随机选择起点，根据信息素浓度和启发式信
  • STM32智能医疗监控系统教程 stm32发烧友 stm32嵌入式硬件单片机
    目录引言环境准备智能医疗监控系统基础代码实现：实现智能医疗监控系统4.1数据采集模块4.2数据处理与分析模块4.3通信与网络系统实现4.4用户界面与数据可视化应用场景：医疗监控与优化问题解决方案与优化收尾与总结1.引言智能医疗监控系统通过STM32嵌入式系统结合各种传感器、执行器和通信模块，实现对医疗数据的实时监控、自动处理和数据传输。本文将详细介绍如何在STM32系统中实现一个智能医疗监控系统，
  • 探索贪心算法：解决优化问题的高效策略 快乐非自愿 贪心算法算法
    贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前最佳选择的算法，以期在整体上达到最优解。它广泛应用于各种优化问题，如最短路径、最小生成树、活动选择等。本文将介绍贪心算法的基本概念、特点、应用场景及其局限性。贪心算法的基本概念贪心算法的核心思想是局部最优策略，即在每一步选择中都选择当前看起来最优的选项，希望通过一系列的局部最优选择达到全局最优。贪心算法的特点局部最优选择：每一步都选择当前状态下最优的操作。无需
  • 【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
  • 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
  • python通过Gurobi求解线性规划 vibag 数学建模python算法
    文章目录GurobiGurobi中主要的变量类型Gurobi使用基本步骤求解线性规划模型代码实现GurobiGurobi是一款强大的商业数学规划求解器，用于解决线性规划（LP）、整数规划（IP）、混合整数规划（MIP）、二次规划（QP）、非线性规划（NLP）等各种优化问题。它具有高效的求解算法、丰富的功能和友好的用户界面，被广泛应用于学术界和工业界。Gurobi采用了最先进的优化算法和技术，具有出
  • 寻参算法之蜘蛛猴优化算法 Network_Engineer 机器学习启发式算法算法深度学习人工智能机器学习
    蜘蛛猴优化算法（SpiderMonkeyOptimization,SMO）来历蜘蛛猴优化算法（SpiderMonkeyOptimization,SMO）是受蜘蛛猴觅食行为启发的一种群体智能优化算法。该算法通过模拟蜘蛛猴在森林中觅食的行为，解决复杂的优化问题。自然界中的原型在自然界中，蜘蛛猴在觅食时会通过跳跃和移动寻找食物。蜘蛛猴群体通过信息共享和合作行为，能够高效地找到食物源。SMO通过模拟这一行
  • 粒子群优化算法和强化算法的优缺点对比，以表格方式进行展示。详细解释 资源存储库 笔记笔记
    粒子群优化算法（PSO）和强化学习算法（RL）是两种常用的优化和学习方法。以下是它们的优缺点对比，以表格的形式展示：特性粒子群优化算法（PSO）强化学习算法（RL）算法类型优化算法学习算法主要用途全局优化问题，寻找最优解学习和决策问题，优化策略以最大化长期奖励计算复杂度较低，通常不需要梯度信息；计算复杂度与粒子数量和迭代次数有关较高，涉及到策略网络的训练和环境交互；复杂度取决于状态空间、动作空间以
  • 算法学习6——贪心算法 零 度° 算法学习算法学习贪心算法
    什么是贪心算法？贪心算法是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优或最有利的选择的算法。其核心思想是通过一系列局部最优选择来达到全局最优解。贪心算法广泛应用于各种优化问题，如最短路径、最小生成树、背包问题等。贪心算法的特点局部最优选择：每一步都做出在当前情况下最优的选择。无后效性：一旦某个状态被确定，就不会再被改变或回溯。逐步构造解决方案：通过一系列的选择逐步构建出最终的解决方案。经典例子及其Pyt
  • python实现梯度下降优化算法 孺子牛 for world python算法机器学习
    梯度下降（GradientDescent）是一种常用的优化算法，用于求解无约束优化问题。在机器学习中，它常被用来更新模型的参数以最小化某个损失函数。以下是一个简单的Python示例，展示如何实现梯度下降算法来优化一个二次函数的参数。假设我们要优化的函数是f(x)=x2，我们希望找到使得f(x)最小的x值。显然，对于这个函数，最小值出现在x=0。首先，我们需要计算f(x)的梯度（导数），即f′(x)
  • 【C++】01背包问题暴力，记忆，动态规划解法 吃小南瓜� C++c++动态规划开发语言
    0-1背包问题详解与实现目录0-1背包问题详解与实现问题描述问题分析状态定义状态转移方程边界条件算法实现暴力搜索记忆化搜索动态规划空间优化总结思维导图C++学习资源问题描述在算法领域，0-1背包问题是一个经典的优化问题。给定一个背包和一个物品集合，每个物品有其重量和价值，我们需要选择物品放入背包，使得背包内物品的总价值最大，同时不超过背包的容量限制。问题分析0-1背包问题可以通过决策树模型来理解。
  • 路径优化算法 | 基于蚁群的城市路径优化算法应用及其Matlab实现 算法如诗 路径优化算法（PathOptimization）算法matlab路径优化算法
    蚁群算法（AntColonyOptimization,ACO）是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法，用于解决如旅行商问题（TSP）等组合优化问题。在蚁群算法中，每只蚂蚁在搜索路径时都会释放信息素，并根据信息素浓度和其他启发式信息来选择下一个节点。随着时间的推移，较短的路径上累积的信息素会更多，从而吸引更多的蚂蚁，最终找到最优路径。在城市路径优化问题中，蚁群算法可以用于找到连接多个城市的最短路径
  • Python中的惩罚分析：理论与实践指南 theskylife 数据分析python开发语言数据分析数据挖掘机器学习
    目录写在开头1.理论基础1.1优化问题与约束条件简介1.2什么是惩罚分析1.3惩罚分析的应用场景1.4惩罚方法的类型2.惩罚分析在Python中的实现2.1实现代码示例2.2未加惩罚的模型2.3加惩罚的模型（L1和L2正则化）2.4选择合适的惩罚方法与调整强度2.5惩罚过程改善过拟合问题2.6性能评估3.高级应用：自定义惩罚分析3.1设计自定义惩罚项的依据3.2实现自定义惩罚项的代码示例3.3如何
  • 蛙跳算法例子 依然风yrlf 算法python
    蛙跳算法（JumpingFrogAlgorithm，简称JFA）是一种仿生优化算法，模拟了青蛙在搜索食物时的跳跃行为。该算法通过模拟青蛙的跳跃过程来寻找最优解，适用于连续优化、离散优化和多目标优化等问题。下面是一个详细的蛙跳算法示例，用于解决一维连续优化问题：importnumpyasnp#定义目标函数defobjective_function(x):return(x-2)**2-1#定义蛙跳算法
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他