- 【收藏不迷路】380种群智能优化算法-Matlab代码免费获取(截至2025.2.14)
88号技师
智能优化算法算法matlab优化算法人工智能
群智能优化算法可以作为很好的工具来解决许多实际问题,如特征选择、图像分割、医学诊断,经济排放调度问题,植物病害识别,工程设计,PID优化控制,设备故障诊断,机器学习模型参数整定等等。在这个领域,有一个理论:没有免费午餐(NoFreeLunch,NFL)理论。它从逻辑上证明了不存在最适合解决所有优化问题的元启发式算法。换句话说,特定的元启发式可能在一组问题上显示出非常有希望的结果,但相同的算法可能在
- 大语言模型在专业领域的应用——教育场景下的大语言模型
什么都不太懂的程序员
大语言模型语言模型人工智能自然语言处理
教育场景下的大语言模型构建教育相关的大语言模型数据资源总结教育是人类社会进步的基石,对个人和社会发展都至关重要。在教育系统中,大语言模型已经被用于多种教育相关任务,有助于增强教育场景的智能化、自动化和个性化。构建教育相关的大语言模型通常来说,教育应用系统面临着多样的用户需求(如作文批改、启发式教学、试题讲解等),而且要支持与用户进行便捷的交互。为此,教育大语言模型需要基于海量的教育相关文本和专业数
- 数学与信息系统管理:IT架构的数学优化
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
数学与信息系统管理:IT架构的数学优化关键词:数学优化、信息系统管理、IT架构、线性规划、非线性规划、动态规划、启发式算法摘要:本文深入探讨了数学优化在信息系统管理中的应用及其重要性。首先,回顾了信息系统管理的发展历程和数学优化方法的基本概念,接着介绍了数学优化方法在信息系统管理中的实际应用和面临的挑战。本文通过逐步分析,详细讲解了基础数学知识、线性规划、非线性规划、动态规划和启发式算法等数学优化
- 【Py/Java/C++三种语言OD独家2024E卷真题】20天拿下华为OD笔试之【启发式搜索BFS】2024E-寻找最优的路测线路【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解
闭着眼睛学算法
最新华为OD真题#BFS算法javac++leetcode华为odpython宽度优先
可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳oj1441了解算法冲刺训练(备注【CSDN】否则不通过)文章目录相关推荐阅读题目描述与示例题目描述输入描述输出描述补充说明示例输入输出说明解题思路为什么不能使用动态规划启发式搜索代码PythonJavaC++时空复杂度华为OD算法/大厂面试高频题算法练习冲刺训练相关推荐阅读【华为OD机考】2024D+E卷最全真题【完全原创题解|详细考点分类|不
- 五子棋ai启发式搜索_一种快速而简单的人工智能启发式学习语言的方法
weixin_26630173
python人工智能java机器学习算法
五子棋ai启发式搜索介绍(Introduction)ThespecialthingIfoundwhenIfirststarteddivingintothefieldofArtificialIntelligencewastheinfiniteamountofparallelsbetweenhowneuralnetworkslearnandmysubjectiveexperienceofmyownin
- c语言八数码问题启发式搜索_一种快速且简单的AI启发式语言学习方法
weixin_26632369
pythonjava人工智能编程语言机器学习
c语言八数码问题启发式搜索介绍(Introduction)ThespecialthingIfoundwhenIfirststarteddivingintothefieldofArtificialIntelligencewastheinfiniteamountofparallelsbetweenhowneuralnetworkslearnandmysubjectiveexperienceofmyow
- C++并查集概述和基本操作
写万行代码地小盆友
c++开发语言
目录1、基本概念2、优化并查集2.1路径压缩(Union-Find)2.2启发式合并(HeuristicMerge)3.3按秩合并(UnionbySize)3、直接用的代码模板3.1没有按秩合并优化和用于测试的功能的代码3.2有按秩合并优化和用于测试的功能的代码并查集(DisjointSetUnion,DSU)是一种数据结构,它有些像图,但不是图。本文最后附上一般可以直接用的代码。并查集(Disj
- 路径规划之启发式算法之二十九:鸽群算法(Pigeon-inspired Optimization, PIO)
搏博
算法大数据人工智能算法策略模式python机器学习启发式算法
鸽群算法(Pigeon-inspiredOptimization,PIO)是一种基于自然界中鸽子群体行为的智能优化算法,由Duan等人于2014年提出。该算法模拟了鸽子在飞行过程中利用地标、太阳和磁场等导航机制的行为,具有简单、高效和易于实现的特点,适用于解决连续优化问题。更多的仿生群体算法概括可以看我的文章:仿生的群体智能算法总结之一(十种)_最新群体算法-CSDN博客仿生的群体智能算法总结之二
- 数据挖掘常用算法优缺点分析
天波烟客00
数据挖掘数据挖掘机器学习
领取机器学习视频教程:http://www.admin444.com/P-c8129a48常用的机器学习、数据挖掘方法有分类,回归,聚类,推荐,图像识别等。在实际应用中,一般都是采用启发式学习方式来实验。偏差&方差偏差:描述的是预测值(估计值)的期望与真实值之间的差距,偏差越大,越偏离真实数据。偏差bias其实是模型太简单而带来的估计不准确的部分---欠拟合方差:描述的是预测值的变化范围、离散程度
- AI真的能理解我们这个现实物理世界吗?深度剖析原理、实证及未来走向
AI_DL_CODE
人工智能深度学习AIAI理解世界
摘要:当下,AI与深度学习广泛渗透生活各领域,大模型与海量数据加持下,其是否理解现实物理世界引发热议。文章开篇抛出疑问,随后深入介绍AI深度学习基础,包含神经网络架构、反向传播算法。继而列举AI在物理场景识别、实验数据分析中显露的“理解”迹象,也点明常识性错误、极端场景失效这类反例。从信息论、物理启发式算法剖析理论支撑,探讨融合物理知识路径,并延展至跨学科应用、评估维度、伦理社会问题,最终展望AI
- 基于麻雀搜索算法SSA求解最优目标
pytorchCode
人工智能python算法Matlab
基于麻雀搜索算法SSA求解最优目标麻雀搜索算法(SparrowSearchAlgorithm,SSA)是一种启发式优化算法,灵感来自于麻雀的群体行为。该算法模拟了麻雀在寻找食物时的搜索过程,通过合作和竞争来找到最佳解决方案。在本文中,我们将介绍如何使用SSA算法来求解最优目标,并提供相应的MATLAB源代码。首先,我们需要定义问题的目标函数。假设我们要求解的目标是最小化一个连续的优化问题。那么,我
- 【论文复现】一种改进哈里斯鹰优化算法用于连续和离散优化问题
小O的算法实验室
智能算法智能算法改进论文复现算法智能算法应用论文复现
目录1.摘要2.哈里斯鹰算法HHO原理3.改进策略4.结果展示5.参考文献6.代码获取1.摘要哈里斯鹰优化(HHO)是一种基于种群的元启发式优化算法,已被广泛应用于各种测试函数和实际问题。本文提出了一种改进的HHO算法,旨在通过简化算法结构并改进随机参数的确定方式,来提升算法性能。改进分为三个阶段:1.重新设计了确定随机参数的方法;2.更新了产生新解的策略;3.将决策机制从六步简化为四步。2.哈里
- Python 实现文本摘要功能
热爱技术的小胡
python
互联网时代信息爆炸式增长,人们面对越来越多的信息无法一一阅读,而文本自动摘要技术可以一定程度上缓解这个问题。摘要就是一篇文章的核心部分信息,文本自动摘要技术分抽取式摘要和生成式摘要,前者是在原文中挑选一定比例的句子拼凑成一个摘要,后者更接近人为的总结式简写一篇文章。目前越来越多的研究者使用深度神经网络来研究生成式摘要技术,但是难度也挺大,效果有限。本文的方法是使用基于启发式规则的算法实现了一个抽取
- 【算法应用】基于A*-蚁群算法求解无人机城市多任务点配送路径问题
小O的算法实验室
智能算法应用UAV路径规划多目标点路径规划算法多任务点路径规划无人机路径规划
目录1.A星算法原理2.蚁群算法原理3.结果展示4.代码获取1.A星算法原理A*算法是一种基于图搜索的智能启发式算法,它具有高稳定性和高节点搜索效率。主要原理为:以起点作为初始节点,将其加入开放列表。从开放列表中选择具有最小总代价值f(n)f(n)f(n)的节点作为当前节点,其中f(n)f(n)f(n)由实际路径代价g(n)g(n)g(n)和到目标点估计代价h(n)h(n)h(n)组成。检查当前节
- 改进候鸟优化算法之三:引入自适应策略的候鸟优化算法(AS-MBO)
搏博
算法算法人工智能机器学习启发式算法python
引入自适应策略的候鸟优化算法(MigratingBirdsOptimizationwithAdaptiveStrategy,简称AS-MBO)是对传统候鸟优化算法(MigratingBirdsOptimization,MBO)的一种改进。MBO算法本身是一种基于群体智能的元启发式优化算法,其灵感来源于候鸟迁徙时的“V”字形飞行队列,通过模拟候鸟的迁徙行为来优化问题的解。一、传统MBO算法概述(1)
- 改进候鸟优化算法之二:基于混沌映射的候鸟优化算法(MBO-CM)
搏博
算法人工智能r语言开发语言算法策略模式
基于混沌映射的候鸟优化算法(MigratingBirdsOptimizationbasedonChaoticMapping,MBO-CM)是一种结合了混沌映射与候鸟优化算法(MigratingBirdsOptimization,MBO)的优化方法。一、候鸟优化算法(MBO)简介候鸟优化算法是一种自然启发的元启发式算法,由Duman等人于2011年(也有说法为2012年)提出。该算法模拟候鸟在迁徙过
- 【论文笔记】:DuBox: No-Prior Box Objection Detection via Residual Dual Scale Detectors
Activewaste
#Anchor-free#特征层面#小目标检测DuBoxanchor-free
&Title:DuBox:No-PriorBoxObjectionDetectionviaResidualDualScaleDetectorsGithubaddrNone&Summary介绍了一种新的一阶段检测方法Dubox,它可以在没有先验框的情况下检测物体。设计的双尺度残差单元具有多尺度特性,使双尺度检测器不再独立运行。高层检测器学习低层检测器的残差。Dubox增强了启发式引导的能力,进一步使
- 遗传算法
神罗天征666
c++整理算法
遗传算法(GA)一、什么是遗传算法?遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一类模仿生物进化过程的搜索启发式算法。它们是由约翰·霍兰德(JohnHolland)在20世纪70年代初提出的。遗传算法通过自然遗传机制(如选择、交叉、变异等)的模拟,对问题的潜在解进行进化,以期找到或逼近最优解。基本原理是类比达尔文进化论—“物竞天择,适者生存”其实很好理解,学过生物的都知道达尔文进化论的大概
- 考完试就扔书,你真的喜欢学习?这电影把老师和学生的脸都给打了
张大匆
考试结束就扔书,你真的喜欢学习吗?这电影把老师和学生的脸都打了高考结束后,众多学生在教学楼上把手中课本、试卷从阳台扔下。漫天的纸张在空中汇聚成暴雪一般的壮观景象。“孩子们辛苦这么多年,考出了好成绩,高兴一下,有什么问题?”“如果刚刚考了高分的孩子们都如此迫不及待的要扔掉自己的课本和试卷。我很担心他们是不是真的热爱学习。学习难道不是一个人一生的习惯吗?”启发式教育与应试教育是电影《银河补习班》探讨的
- 深度优先算法,广度优先算法,hill climbing,贪心搜索,A*算法,启发式搜索算法是什么,比起一般搜索法算法有什么区别
MIMO. mimo
算法深度优先宽度优先
深度优先算法(Depth-FirstSearch,DFS)深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深地搜索树的分支。当节点v的所在边都已被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,直到所有节点都被访问为止。深度优先搜索是一个递归算法,
- 最短路径算法——A*算法
有一点点想CoCo你
算法
A*算法是静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索算法,也是解决许多搜索问题的有效算法,广泛应用于机器人路径搜索、游戏动画路径搜索等。它是图搜索算法的一种。A*算法是一种启发式的搜索算法,它是基于深度优先算法(DepthFirstSearch,DFS)和广度优先算法(BreadthFirstSearch,BFS)的一种融合算法,按照一定原则确定如何选取下一个结点。参考:A*寻路算法详解#A星#启发式
- [ A*实现 ] C++,矩阵地图
Arik (IoT)
移动机器人路径规划路径规划
参考文献:A*寻路算法C++简单实现(csdn.net)ROSpackageofAstaralgorithm(github.com)实现代码:https://gitee.com/upcgyl/astar.git存在问题:地图目前必须是可搜索到路径周围点寻找太过复杂OpenList和CloseList结构不统一导致查找函数需要写两个后续优化:思考二叉堆的实现方式优化地图输入区分linux端:增加Op
- 【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
- 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
- 聚类算法-Kmeans聚类
红米煮粥
机器学习kmeans聚类
一、K-means聚类介绍1.含义K-means聚类是一种非常流行的无监督学习算法,用于将数据点划分为预定义的K个簇(或组),其中每个簇由其质心(即簇中所有点的均值)定义。K-means算法的目标是使簇内的点尽可能紧密地聚集在一起,同时使不同簇之间的点尽可能远离。2.基本步骤:选择K值:首先,你需要决定将数据分成多少个簇,即K的值。K的选择通常是基于问题的上下文或通过一些启发式方法(如肘部法则)来
- 基于强化学习的制造调度智能优化决策
松间沙路hba
智能调度强化学习制造智能排程车间调度APS强化学习
获取更多资讯,赶快关注上面的公众号吧!文章目录调度状态和动作设计调度状态的设计调度动作的设计基于RL的调度算法基于值函数的RL调度算法SARSAQ-learningDQN基于策略的RL调度算法基于RL的调度应用基于RL的单机调度基于RL的并行机调度基于RL的流水车间调度基于RL的作业车间调度基于RL的其他调度RL与元启发式算法在调度中的集成应用讨论问题领域算法领域应用领域参考文献生产调度作为制造系
- SGSH: Stimulate Large Language Models with Skeleton Heuristics for Knowledge Base Question
UnknownBody
LLMDailyKnowledgeGraph语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《SGSH:StimulateLargeLanguageModelswithSkeletonHeuristicsforKnowledgeBaseQuestionGeneration》的翻译。SGSH:用骨架启发式方法模拟大型语言模型以生成知识库问题摘要1引言2Pilot研究3方法4实验5相关工作6结论摘要知识库问题生成(KBQG)旨在从知识库中提取的一组三元组事实中生成自
- 数学教学探索笔记 | 04 - 教学方法-启发式
默学森
在1v1的教学中,课上用的最多的是启发式教学法启发式来自于古希腊苏格拉底的教育方法,又叫苏格拉底教学法、产婆术,分为四步:①讥讽(对对方发言不断追问,使得对方陷入矛盾)②助产,启迪学生获得答案③归纳④定义,对问题给出确定性定义优点:西方最早启发式,反对灌输,重视讨论、定义,由特殊到一般缺点:针对有知识基础、推理能力的人来源:《外国教育史》在学习之后发现这样的方法是有适用范围的。对于中小学生来说,这
- 正面管教的反思
云朵1142
学习了正面管教,家庭教育指导师,三五家教法…育儿书一大堆。可陪孩子写作业我还是会很郁闷。今天因为我说错了页数导致孩子作业写错了,孩子发现后很不开心。我一直共情理解孩子很沮丧的心情,启发式提问,我们可以怎么办?有限选择是重新写还是补上或者不写?最后孩子决定重新写。做到这我觉得我做的还可以。可是后来孩子还是很不情愿,总会找这样那样的问题和毛病,这个不想写那个嫌多,总觉得他学习动机不对,然后我被打回原形
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen