- EI级 | Matlab实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比
天天Matlab代码科研顾问
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✅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风电作为一种清洁、可再生能源,近年来得到了快速发展。准确预测风电功率输出对于提高风电场运行效率,优化电
- 【2024国赛B题】高教社杯全国大学生数学建模竞赛B题思路和参考代码(进群获得)
海神之光
数学建模
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:精通Matlab各领域,且各项目代码较全,可供指导交流。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。⛄一、思路与参考代码点击下方,即可订阅专栏2024年高教社杯全国大学生数学建模竞赛(国赛)1:订阅此专栏,即可见解题思路+参考代码+参考论文+一次付费+持续更新!2:订阅此专栏,即可获得以下专栏(初级版)任意代码一份。扫描文章底部QQ名片,提供订阅记录,备注所需代码期号和国赛;
- 回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM
机器不会学习CL
回归预测智能优化算法回归cnn支持向量机
回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSVM文章目录一、基本原理1.数据预处理2.特征提取(CNN)3.参数优化(WOA)4.模型训练(LSSVM)5.模型评估和优化6.预测总结二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序CNN-WOA-LSSV
- 2-79 基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab计算机视觉人工智能CS-MCA模型医学图像融合卷积稀疏的形态成分分析
基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合,基于卷积稀疏性的形态分量分析(CS-MCA)的稀疏表示(SR)模型,用于像素级医学图像融合。通过CS-MCA模型使用预先学习的字典获得其卡通和纹理组件的CSR。然后,合并所有源图像的稀疏系数,并使用相应的字典重建融合分量。最后,实现融合图像计算。程序已调通,可直接运行。2-79卷积稀疏的形态成分分析-小红书(xiaohongshu.com)
- 2-80 基于matlab-GUI,实现kalman滤波对目标物的位置进行检测跟踪
顶呱呱程序
matlab工程应用matlab汽车算法形态学处理冒泡法kalman视频跟踪滤波
基于matlab-GUI,实现kalman滤波对目标物的位置进行检测跟踪。检测汽车中心和最大半径,与背景差分选择较大差异的区域进行形态学处理,用冒泡法对目标面积从大到小排序。程序已调通,可直接运行。2-80kalman视频跟踪滤波-小红书(xiaohongshu.com)
- 基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究(Matlab代码实现)
创新优化代码学习
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系
- python 计算曲线面积_Python数据可视化----------利用matlibplot做出漂亮的图表(入门篇)...
weixin_39884412
python计算曲线面积Python代码画喜羊羊怎么画python怎么画一个点python标题的位置
众所周知,知乎是一个专业的学习网站。时间不等人,开始今天的学习。今天我们讲python能和matlab媲美的绘图工具包-------Matlibplot。什么?你没学过python?那你点个赞赶紧走吧。首先我们先了解一下,一张美丽的图表(Figure)包括了哪些东西,最基本的是坐标轴,图例,曲线,标题(如下图)。如何利用matlibplot创建一个Figure呢?在你的python编译器里面输入下
- 【多变量输入超前多步预测】基于Transformer的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)
科研_G.E.M.
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、Transformer模型概述二、多变量输入三、超前多步预测四、实现步骤五、优势与挑战优势:挑战:六、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是
- matlab 外接圆,【外接圆matlab知道三个顶点的坐标,如何求这三个顶点组成的三角形外接圆的半径与圆心坐标?】作业帮...
清蒸星星清蒸星星
matlab外接圆
三角形外接圆圆心是三边垂直平分线的交点任意选两边,分别就出他们垂直平分线的方程联立成为二元一次方程组就可以了解得外心坐标了%设三点为A1=[x1y1];A2=[x2y2];A3=[x3y3];%则A1A2的垂直平分线方程为(x1-x2)x+(y1-y2)y=[(x1^2-x2^2)+(y1^2-y^2)]/2%A2A3的垂直平分线方程为(x2-x3)x+(y2-y3)y=[(x2^2-x3^2)+
- 已知空间三点求圆心坐标,在matlab中的实现方法
Fire Above Sky
matlab线性代数
先看参考文献:https://blog.csdn.net/yanmy2012/article/details/8111600/当看到这一句时,默认已经理解了上面参考文献中三点求圆的线性代数理论。已知理论,那么在matlab中如何实现符号运算呢?基础知识:matlab编程语法,脚本文件,符号运算测试环境:matlab2019符号运算代码如下:clear;clc;symsxyzx1y1z1x2y2z2
- 多元分类预测 | Matlab麻雀算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)的分类预测,多特征输入模型。SSA-KELM分类预测模型
前程算法屋
优化核极限学习机SSA-KELM分类预测模型SSA-KELM
文章目录效果一览文章概述部分源码参考资料效果一览文章概述多元分类预测|Matlab麻雀算法(SSA)优化核极限学习机(KELM)的分类预测,多特征输入模型。SSA-KELM分类预测模型多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。部分源码%--------------
- matlab 与VS 混合编程
feiyang2010jin
matlab
在matlab中添加vs程序时,vs中可能依赖一些库,比如opnecv,这时在用mex编译时遇到找不到头文件;需要向matlab中添加vs里包含的头文件include和lib;有两种解决方法:第一,添加到mex配置文件中;在matlab目录下bin/win64/mexopts/msvc100opts.bat用编辑器打开,在INCLUDE和LIB里分别添加响应的文件路径,用分号隔开;第二,在.m文件
- 智能优化特征选择|基于鹦鹉优化(2024年新出优化算法)的特征选择(分类器选用的是SVM)研究Matlab程序 【优化算法可以替换成其他优化方法】
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智能优化算法智能优化特征选择算法支持向量机matlab
智能优化特征选择|基于鹦鹉优化(2024年新出优化算法)的特征选择(分类器选用的是SVM)研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】文章目录一、PO基本原理基本原理基本流程示例应用二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结智能优化特征选择|基于鹦鹉优化(2024年新出优化算法)的特征选择(分类器选用的是SVM)研究Matlab程序【优化算法可以替换成其他优化方法】一、PO基本原理鹦鹉
- 【KELM回归预测】基于麻雀算法优化核极限学习SSA-KELM-Adaboost实现风电回归预测附matlab代码
天天酷科研
粉丝福利算法回归学习SSA-KELM-Ada
以下是使用麻雀算法优化核极限学习机(SSA-KELM)和Adaboost算法实现风电回归预测的MATLAB代码示例:matlab复制%导入风电数据load(‘wind_data.mat’);%假设数据存储在wind_data.mat文件中X=wind_data(:,1:end-1);%输入特征Y=wind_data(:,end);%输出标签%数据归一化X=normalize(X,‘range’);
- MATLAB 计算三角形的外接圆心和半径(84)
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MATLAB点云处理学习matlab外界圆半径圆心三角点云
MATLAB计算三角形的外接圆心和半径(84)一、算法介绍二、算法实现1.代码一、算法介绍计算三角形的外接圆心和半径,可视化显示结果二、算法实现1.代码%设置三个点的坐标A=[1,1];B=[4,
- 【图论】最短路算法
叫我胡萝北
算法图论
【图论】最短路算法文章目录【图论】最短路算法1.Dijkstra2.Bellman-Ford3.Floyd4.A*5.matlab求最短路今天是图论的学习,就从最短路算法开始叭1.DijkstraDijkstra算法是典型的单源最短路算法,即求图中一个点到其他所有点的最短路径的算法,时间复杂度O(n2)O(n^2)O(n2)Dijkstra算法算是贪心思想实现的,图不能有负权边,其核心要点为:每次
- matlab中迪杰斯特拉算法,dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)
肖宏辉
matlab中迪杰斯特拉算法
单源最短路径算法——Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)一综述Dijkstra算法(迪杰斯特拉算法)主要是用于求解有向图中单源最短路径问题.其本质是基于贪心策略的(具体见下文).其基本原理如下:(1)初始化:集合vertex_set初始为{sourc...Dijkstra【迪杰斯特拉算法】有关最短路径的最后一个算法——Dijkstra迪杰斯特拉算法是由荷兰计算机科学家迪杰斯特
- 基于GA遗传优化的三维空间WSN网络最优节点部署算法matlab仿真
软件算法开发
MATLAB程序开发#优化#网络仿真GA遗传优化三维空间WSN网络最优节点部署三维空间节点部署matlab
目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理空间覆盖度模型基于GA的优化方法5.完整程序1.程序功能描述基于GA遗传优化的三维空间WSN网络最优节点部署算法matlab仿真。分别对三维空间的节点覆盖率,节点覆盖使用数量进行优化,以较少的节点,完成较大的覆盖率优化。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行(完整程序运行后无水印)3.核心程序..
- Matlab实现多传感器信息融合(D-S证据推论)
冬天都会过去
D-S证据理论是对贝叶斯推理方法推广,主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的,贝叶斯条件概率需要知道先验概率。而D-S证据理论不需要知道先验概率,能够很好地表示“不确定”,被广泛用来处理不确定数据。(对来自多传感器数据的融合处理)适用于:信息融合、专家系统、情报分析、法律案件分析、多属性决策分析1、D-S证据理论知识介绍(1)四大定义基本概率分配、信任函数、似然函数、信任区间其中,函数m为识别框
- 关于Python编辑器的一点感想
Python高效编程
在学习Python语言的过程中,我尝试了好几种Python编辑器,大略说说我的感受吧。现在,我的电脑里有三款Python编辑器或者是ide。首先最核心的自然是Pycharm编辑器,它支持断点调试和方便的包管理器并且稳定性高,是我开发复杂的Python程序的首选。然而,启动速度太慢,有时候明明只想写个小程序练练手,索引目录就要花上10多分钟。尤其是每当它把大把时间耗费在索引matlab目录时,我就有
- 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
- 基于霜冰优化算法(RIME)优化CNN-BiGUR-Attention风电功率预测研究(Matlab代码实现)
程序辅导帮
算法cnnmatlab
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、技术概述1.霜冰优化算法(RIME)2.卷积神经网络(CNN)3.双向门控循环单元(BiGRU)4.注意力机制(AttentionMechanism)三、研究内容与方法四、预期成果与贡献五、结论与展望2运行结果3参考文献4Mat
- 全染色算法及其matlab程序详解
夏天天天天天天天#
图论算法图论matlab
#################本文为学习《图论算法及其MATLAB实现》的学习笔记#################全染色以及全色数图G的顶点和边满足使相邻或关联的元素得到不同的颜色,则称此染色为G的全染色;其所用最少色数称为G的全色数算法用途给出简单图的染色数尽可能少的全染色方案算法思想从图上的某个顶点开始染色,然后对其不相邻的顶点进行染色(同色),再对其相关联的每条边进行染色(新色),再对
- 均匀全染色算法及其matlab程序详解
夏天天天天天天天#
图论算法图论matlab
#################本文为学习《图论算法及其MATLAB实现》的学习笔记#################均匀全染色以及均匀全色数若图G的一个全染色满足使任意两种颜色所染元素数目相差不超过1,则称其为图G的均匀全染色,其所用最少色数称为图G的均匀全色数。算法用途给出简单图的尽可能少的均匀全染色数方案算法思想先对图进行全染色,找到一个数量最少的染色,然后对图进行重新染色,使得重新的染色
- matlab神经网络结果分析,BP神经网络仿真、结果分析
残月灵火
matlab神经网络结果分析
p=[-0.9956-0.7968;-0.99850.1235;-1.00001.0000;-0.6660-0.8380;-0.6737-0.1778;-0.67920.9324;-0.3354-0.8734;-0.3420-0.2247;-0.34670.1177;0.0737-0.8838;-0.0099-0.2688;-0.01650.7926;0.3296-0.9329;0.32380.0
- 【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
- 回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM 多特征输入单输出
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智能优化算法回归预测回归matlab数据挖掘
回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM多特征输入单输出文章目录一、基本原理1.北方苍鹰优化算法(NGO)2.正则化极限学习机(RELM)3.NGO-RELM回归预测流程二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结回归预测|基于北方苍鹰优化正则化极限学习机的数据预测Matlab程序NGO-RELM多特征输入单输出一、基本原理NGO-RELM回归预测结合了
- 回归预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出
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时间序列预测智能优化算法回归transformermatlab
回归预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据回归预测Matlab程序多特征输入单输出文章目录前言时序预测|基于鲸鱼优化WOA-Transformer-BiLSTM组合模型的数据时序预测Matlab程序多特征输入单输出一、WOA-Transformer-BiLSTM模型1.鲸鱼优化算法(WOA)2.Transformer3.双向长短期记忆网络(BiLSTM)4.模
- 时序分解 | Matlab实现NGO-ICEEMDAN基于北方苍鹰算法优化ICEEMDAN时间序列信号分解
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预测模型matlab算法开发语言
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- 潘慧峰 matlab,金融工程方法与应用-以MATLAB为基础
老肥胖子
潘慧峰matlab
1引言1.1金融理论的发展1.2金融工程技术的发展以及信息技术的影响1.3信息技术与金融工程教学的改革1.4本书的背景和安排【参考文献】2金融衍生产品介绍【知识点】2.1远期2.2期货2.3互换2.4期权2.5本章小结【练习题】【参考文献】1引言1.1金融理论的发展1.2金融工程技术的发展以及信息技术的影响1.3信息技术与金融工程教学的改革1.4本书的背景和安排【参考文献】2金融衍生产品介绍【知识
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri