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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
- 贪心算法的介绍
依然风yrlf
贪心算法算法
贪婪算法(GreedyAlgorithm)是一种基于贪心策略的优化算法,通常用于在组合优化问题中找到最优解。贪婪算法的基本思想是在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,希望通过局部最优解的积累来达到全局最优解。尽管贪婪算法不能保证总是找到最优解,但它通常能够在很短的时间内找到一个接近最优解的解决方案。贪婪算法的详细介绍和讲解:基本思想:贪婪算法的基本思想是通过每一步的局部最优选择来构建问题的解决
- 饱受争议的武侠游戏《河洛群侠传》,或许需要玩家细细品味
游戏与法
2014年前后河洛工作室宣布重组,之后为玩家带来了《侠客风云传》以及《侠客风云传前传》这两部优秀的武侠作品。近十年的国内游戏市场,仙侠一直处于的主导地位。河洛工作室分别于2015、2016年发售的这两部武侠游戏,深深唤起了玩家对于国产武侠的记忆。本文主角《河洛群侠传》,正是河洛工作室重组后第三部武侠单机之作。在《河洛群侠传》发售之时,优化问题被人诟病。幸好河洛工作室在发售后紧急进行了补丁修复,才在
- 【算法 - 动态规划】从零开始学动态规划!(总纲)
强连通子图
算法动态规划
动态规划动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种优化问题求解方法,通常用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。它的基本思想是将原问题分解成更小的子问题,通过求解和保存这些子问题的解,避免重复计算,从而提高算法的效率。基本概念:最优子结构:最优子结构是指问题的最优解可以通过子问题的最优解递归构建而成。在动态规划中,原问题被分解为更小的子问题,每个子问题都有自己的最优解。通过
- Second-Order Cone Programming(SOCP) 二阶锥规划
Bonennult
凸优化
个人博客Glooow,欢迎各位老师来踩踩文章目录1.二阶锥1.1二阶锥定义1.2二阶锥约束2.优化问题建模3.类似问题转化3.1二次规划3.2随机线性规划4.问题求解1.二阶锥1.1二阶锥定义在此之前,先给出二阶锥的定义。在kkk维空间中二阶锥(Second-ordercone)的定义为Ck={[ut]∣u∈Rk−1,t∈R,∥u∥≤t}\mathcal{C}_{k}=\left\{\left[\
- 运筹系列35:凸优化接口cvxpy
IE06
运筹学
1.凸优化问题1.1QP问题目标函数二阶,约束一阶,称为Quadraticprogramming1.2.QCQP目标二阶,约束二阶,QuadraticalConstraintQuadraticProgramming。1.3.SOCPsecondorderconeprogram,本质上还是一个QP问题(约束条件进行平方)。1.4DCP一个问题能够由目标函数和一系列约束构造。如果问题遵从DCP规则,这
- 《生产调度优化》专栏导读
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文章分类生产调度优化问题入门相关问题求解调度问题求解效率探讨相关论文解读生产调度优化问题入门文章包含重点简述生产车间调度优化问题两种常用的FJSP模型解析FJSP问题的标准测试数据集的Python代码解析FJSP标准测试数据代码相关问题求解文章求解器问题类型【作业车间调度JSP】通过python调用PuLP线性规划库求解PuLP(开源)作业车间调度JSP【作业车间调度JSP】通过PuLP调用COP
- svg之全局组件,配合雪碧图解决vue2的svg优化问题
强啊啊强
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这里是vue2中的svg的完整解决方案的另一篇。exportdefault{name:'icon',props:{name:{type:String,required:true,},},}这里这个就是全局的svg组件,代码来自于webpack-懒人神器:svg-sprite-loader实现自己的Icon组件-好好写代码吧-SegmentFault思否老师的代码则是写成这样的形式。其实和上面一个意
- 支持向量机 | 核技巧于SMO算法的实现
Sudden
01核技巧关于支持向量机,我们有这样的共识:支持向量机是一种分类器,之所以叫“机”是因为它会产生一个二值决策结果,是一种决策机;支持向量机的泛化误差较低,即,有良好的学习能力,且学到的模型具有很好的推广性,因此被认为是监督学习中最好的定式算法;支持向量机通过求解一个二次优化问题来最大化分类间隔,在过去,训练SVM常采用非常复杂且低效的二次规划求解方法;1998年,Platt提出SMO算法,通过每次
- Day2:MySQL重构查询
蚂蚁窝大梦想
写在前面:在优化问题查询上,目的是找到一个最优获取查询结果方法。方案如下:查询转化为另一种写法;修改应用程序代码。复杂查询OR多个简单查询复杂查询:分组查询GROUPBY、多表查询JOIN和合并查询UNIONMySQL内部每秒可扫描内存中百万行数据,相比,MySQL响应数据到客户端就慢很多。在其他条件都相同情况,尽可能少的查询是更好的。有些前提下,大查询分解为小查询是很有必要的。具体情况,需要认真
- python求解非线性多元方程_python用fsolve、leastsq对非线性方程组求解
weixin_39954908
python求解非线性多元方程
背景:实现用python的optimize库的fsolve对非线性方程组进行求解。可以看到这一个问题实际上还是一个优化问题,也可以用之前拟合函数的leastsq求解。下面用这两个方法进行对比:代码:fromscipy.optimizeimportfsolve,leastsqfrommathimportsin,cosdeff(x):x0=float(x[0])x1=float(x[1])x2=flo
- python fsolve说明_python用fsolve、leastsq对非线性方程组求解
卖腿毛养你啊
pythonfsolve说明
背景:实现用python的optimize库的fsolve对非线性方程组进行求解。可以看到这一个问题实际上还是一个优化问题,也可以用之前拟合函数的leastsq求解。下面用这两个方法进行对比:代码:fromscipy.optimizeimportfsolve,leastsqfrommathimportsin,cosdeff(x):x0=float(x[0])x1=float(x[1])x2=flo
- pso算法实现
qq_51497433
智能算法算法
MATLAB实现粒子群优化算法(PSO)可以分为几个关键步骤。首先,我们需要定义目标函数,这是优化问题的核心。在这里,我们以Rosenbrock函数为例:[f(x)=\sum_{i=1}^{n-1}[100(x_{i+1}-x_i2)2+(1-x_i)^2]]其中,(x)是一个n维向量。接下来,我们需要初始化粒子群的位置和速度。粒子群中的每个粒子都有一个位置向量(x)和一个速度向量(v)。然后,我
- 蚁群算法实现
qq_51497433
算法
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式搜索算法,常用于解决组合优化问题,如旅行商问题(TSP)、图的最短路径问题等。在MATLAB中实现蚁群算法,你需要遵循以下基本步骤:初始化参数:确定蚁群的规模、信息素的挥发系数、信息素的重要程度、启发式因子的重要程度等。初始化信息素矩阵:通常为每条路径上的信息素赋予相同的初始值。构建蚁群循环:在每一次迭代中
- 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
- 算法—背包问题
zidea
algorithm什么是背包问题:给出一系列矩阵,各自有值和容量,目标是找出总值最大的集合。这个问题的限制是,总容量必须小于等于”背包“的容量。其实背包问题是一个组合优化问题:有一个固定大小能够装10W的包以及一组有价值和重量的物品,找到一个最佳解决方案来装总重量不超过10的总价值最大的方案。背包问题我们来分析一下解决的思路,有关物品是否放入,答案其实就两个放入和不放入。我们先初始化几个变量n表示
- Nuxt.js的使用、vue项目不被百度收录怎么办、seo优化问题@令狐张豪
令狐张豪
我们在上一篇博文中介绍了vue项目不被百度收录的根源和介绍了两种解决方案也具体说了预渲染的使用方法,今天说一下另一种解决方案Nuxt.js的使用。还不了解vue为什么不被百度收录或预渲染怎么使用的童鞋们建议点下面链接了解下vue项目不被百度收录怎么办、seo优化问题/预渲染的具体使用Nuxt.js介绍、Nuxt.js是什么?:Nuxt.js是一个基于Vue.js的通用应用框架。通过对客户端/服务端
- 交通流优化的一种强化学习方法
当交通遇上机器学习
算法大数据编程语言python计算机视觉
文章信息《Trafficflowoptimization:Areinforcementlearningapproach》是2016年发表在EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence上的一篇文章。摘要交通拥堵会造成诸如延误、燃料消耗增加和额外污染等重要问题。本文提出了一种基于强化学习的交通流优化方法。我们表明交通流优化问题可以表述为一个马尔可夫决
- 多目标优化:以嵌套单目标粒子群实现(Python)
总裁余(余登武)
最优化实战例子python
文章目录一、算法讲解粒子群复杂约束求解方法多目标优化二、将单目标算法改为多目标一、算法讲解粒子群见链接粒子群算法求解无约束优化问题源码实现粒子群算法求解带约束优化问题源码实现复杂约束求解方法优化算法求解复杂约束问题策略(以粒子群算法为例讲解求解复杂约束问题的多种策略)多目标优化NSGA2讲解nsga2多目标优化之核心知识点(快速非支配排序、拥挤距离、精英选择策略)详解(python实现)多目标遗传
- 多目标优化(Python):多目标粒子群优化算法(MOPSO)求解ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6(提供Python代码)
优化算法MATLAB与Python
Python优化算法python算法开发语言人工智能强化学习
一、多目标粒子群优化算法多目标粒子群优化算法(MOPSO)是一种用于解决多目标优化问题的进化算法。它基于粒子群优化算法(PSO),通过引入多个目标函数和非支配排序来处理多目标问题。MOPSO的基本思想是将问题转化为在多维搜索空间中寻找一组最优解的问题。每个解被称为一个粒子,它在搜索空间中移动,并根据自身的经验和群体的经验进行调整。粒子的位置表示解的候选解,速度表示解的搜索方向和步长。MOPSO的算
- CSP-动态规划-最长公共子序列(LCS)
LOST P
动态规划算法c++
一、动态规划动态规划(DynamicProgramming,简称DP)主要用于求解可以被分解为相似子问题的复杂问题,特别是在优化问题上表现出色,如最短路径、最大子数组和、编辑距离等。动态规划的核心思想是将原问题分解为较小的子问题,通过解决这些子问题,并将结果存储起来(通常是在一个数组或者哈希表中),以避免重复计算,从而提高效率。动态规划问题的解决通常遵循以下几个步骤:暴力穷举所有答案。画出递归树,
- 前端技术分享:页面性能优化问题复盘
有道AI情报局
有道技术团队前端性能优化javascript
项目背景在code_pc项目中,前端需要使用rrweb对老师教学内容进行录制,学员可以进行录制回放。为减小录制文件体积,当前的录制策略是先录制一次全量快照,后续录制增量快照,录制阶段实际就是通过MutationObserver监听DOM元素变化,然后将一个个事件push到数组中。为了进行持久化存储,可以将录制数据压缩后序列化为JSON文件。老师会将JSON文件放入课件包中,打成压缩包上传到教务系统
- 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
- Python实现熵权法:客观求指标数据的权重
乌漆帅黑
python开发语言算法
介绍:熵权法(EntropyWeightMethod)是一种常用的多指标权重确定方法,用于评价指标之间的重要程度。它基于信息熵理论,通过计算指标数据的熵值和权重,实现客观、科学地确定指标权重,以辅助决策分析和多指标优化问题的解决。本文将介绍熵权法的基本原理,并提供Python编程语言的实现过程及示例代码,帮助理解和应用熵权法。目录1.数据准备2.计算指标熵值3.计算指标权重4.示例应用5.完整代码
- 【深蓝学院】移动机器人运动规划--第3章 基于采样的路径规划--笔记
读书健身敲代码
motionplanning笔记Roboticsmotionplanning
0.Preliminaries做规划都是将WS转到Cspace下进行。找到可行解和最优解(这两个不同)通过增量或者批次地在C-space中采样来增量式地构建树或者图。不显式地构造如果把整个规划问题看成一个大的优化问题,那么大问题可以拆分成小问题进行求解。整个规划问题可以分为两个基本的tasks:Explotration和ExploitationExplotration目的是获取搜索空间中的拓扑信息
- 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
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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
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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
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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
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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。
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