- 数学建模基础训练-1:概念解析
MPCTHU
数学建模数学建模
文章目录数学建模基础训练-1:概念解析问题一:如何找到“概念”?问题二:如何全面理解概念的基础含义?问题三:如何深刻理解概念并作出创新点发掘?实际举例问题一:研究并给出寒假开学某大学返校交通问题的合理解决方案首先,找到“概念”:其次,认识基础概念:第三,对概念的二次挖掘学生到校与离校的交通流量模型交通拥堵对学校教学与运营的影响模型交通安全事故风险评估模型学校交通设施规划与优化模型问题二:研究并给出
- OpenCV:人脸检测与Haar级联分类器(十三)
WHCIS
opencvopencv数学建模人工智能计算机视觉音视频算法
一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征,其数学形式可扩展为四元组表示:特征定义:Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar}(f)=(t,x,y,w,h)\timessHaar(f)=(t,x,y,w,h)×s其中:ttt表示特征类型(共14种基础变体)(x,y)(x,y)(x,y)为特征锚点坐标(w,h)(w,h
- 2025年美赛数学建模 ICM 问题 F: 网络安全强大吗?
深度学习&目标检测实战项目
2025年美赛MCM/ICM数学建模2025年数学建模美赛2025美赛F题网络安全强大吗思路代码F题
全部都是公开资料,不代写论文,请勿盲目订阅)2025年数学建模美赛期间,会发布思路和代码,赛前半价,赛前会发布往年美赛的经典案例,赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析,会根据赛题难度,选择合适的题目着重分析,没有代写论文服务,只会发布思路和代码,因为赛制要求,不会回复私信。内容可能达不到大家预期,请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员,会充分利用chatgpto1
- 2023年研究生数学建模竞赛优秀论文汇总
Xiaoxll12
数学建模
A题:WLAN网络信道接入机制建模B题:DFT类矩阵的整数分解逼近:解析与优化方法C题:大规模创新类竞赛评审方案研究D题:区域双碳目标与路径规划研究E题:出血性脑卒中临床智能诊疗模型的建立F题:强对流降水临近预报收集的历年研究生数学建模竞赛代码(部分)
- DataWhale 数学建模导论学习笔记(第一章)
ryanYu_127
学习笔记
要点:利用Python作为计算工具帮助解决数学模型。一、前期准备工作1.AnacondaNavigator帮助安装了NumPy所需的功能包。2.通过Jupyter_Lab,可以直接测试代码运行的结果。3.通过vscode可以修改文本并即时看到预览结果,解决一些符号、公式、表格显示不正常的问题。4.这也是我第一次使用CSDN记录自己的学习笔记。二、进入第一章正题解析方法与几何建模:1.前面的向量和矩
- 第六届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题:淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究
格图素书
大数据竞赛赛题解析数学建模
目录摘要1问题的重述2问题的分析2.1问题一的分析2.2问题二的分析2.3问题三的分析2.4问题四的分析2.5问题五的分析3.问题的假设4.符号说明5.模型的建立与求解5.1问题一的建模与求解5.1.1分析对象与指标的选取5.1.2折线图分析5.1.3相关性分析5.1.4问题1的结果分析5.2问题二的建模与求解5.2.1分析对象与指标的选取5.2.2Topsis算法评价5.2.3综合污染指数法5.
- Datawhale数学建模导论课程第八章学习心得(I)一时间序列与投资模型
星.惜尘
数学建模
学习链接:Datawhale数学建模教程Descriptionhttps://datawhalechina.github.io/intro-mathmodel/#/CH8/%E7%AC%AC8%E7%AB%A0-%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97?id=_811-%e6%97%b6%e9%97%b4%e5%ba%8f%e5%88%97%e7%9a%84%e5%
- 数学建模与MATLAB实现:插值技术详解
青橘MATLAB学习
#数学建模Matlab编程实验数学建模matlab开发语言
引言插值是数学建模与数据分析中的核心技术,广泛应用于信号处理、图像重建、地理信息系统等领域。本文基于一维插值与二维插值的理论框架,结合MATLAB代码实战,系统讲解拉格朗日插值、分段线性插值、三次样条插值等方法,并通过温度预测、地貌分析等案例,帮助读者掌握插值技术的核心原理与实现技巧。一、插值基础理论1.一维插值定义:已知函数在有限点x0,x1,…,xnx_0,x_1,\dots,x_nx0,x1
- 数学建模与MATLAB实现:稳定状态模型与资源管理策略
青橘MATLAB学习
#数学建模Matlab编程实验数学建模算法
引言在实际问题中,动态过程的瞬时性态往往难以直接分析,而研究其稳定状态的特征则更具实际意义。本章介绍如何通过微分方程稳定性理论,结合再生资源管理、种群竞争等案例,分析系统的平衡点及稳定性,为实际决策提供数学依据。一、微分方程稳定性理论1.1基本概念自治系统:若微分方程组不显含时间变量ttt,则称为自治系统。例如:dxdt=F(x)\frac{dx}{dt}=F(x)dtdx=F(x)非自治系统可通
- 美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读
@BreCaspian
数学建模数学建模
COMAP竞赛C题深度分析与创新解答一、问题重述与目标细化核心目标:预测2028年洛杉矶奥运会各国金牌及总奖牌数,并提供预测区间。识别可能首次获奖的国家,量化其概率。分析运动项目对奖牌的贡献度,提出国家优势项目优化策略。量化“教练效应”,推荐需引进教练的国家及项目组合。挑战:历史数据跨度长(1896–2024),需处理国家演变(如苏联解体)。教练数据稀疏,需设计间接指标衡量其影响。新兴项目(如滑板
- 美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-A题深度解读
@BreCaspian
数学建模数学建模
COMAP2025A题全面深度解答:基于多尺度建模与智能分析的楼梯磨损研究一、问题背景与核心挑战题目要求:通过非破坏性测量方法,分析楼梯的磨损特征(如深度、形状、材料成分),推断以下信息:使用频率:每日或每年的使用次数。使用方向:单向或双向通行。同时使用人数:高峰时段的并行使用者数量。年龄与修复历史:楼梯的建造时间及是否经过修复。材料来源:验证材料是否与已知采石场或木材来源匹配。核心挑战:数据采集
- 机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
qq742234984
机器学习线性回归逻辑回归
机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号:数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数(LossFunction)两者区别3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景4.什么场景下用L1、L2正则化5.什么是ElasticNet回归6.ElasticNet回归的使用场景7.线性回归要求因变量服从正态分布
- python实现线性规划 数学建模 代替matlab
Leowner
python数学建模python数学建模
要解决的问题如图所示importnumpyasnpfromscipyimportoptimizez=np.array([2,3,1])a=np.array([
- 数学建模与MATLAB实现:无约束优化
青橘MATLAB学习
#数学建模Matlab编程实验数学建模matlab开发语言
无约束优化是数学建模中的一个重要问题,广泛应用于工程、经济、管理等领域。本文介绍了无约束优化的基本思想、常用算法,并重点讲解了如何使用MATLAB求解无约束优化问题。一、无约束优化问题无约束优化问题的标准形式为:minf(x)\minf(x)minf(x)其中,(x)是决策变量,(f(x))是目标函数。无约束优化的目标是找到使目标函数(f(x))最小的(x)值。二、无约束优化的基本算法1.最速下
- 数学建模与MATLAB实现:线性规划
青橘MATLAB学习
数学建模matlab开发语言
线性规划是数学建模中常用的一种优化方法,广泛应用于资源分配、生产计划、投资决策等领域。本文将介绍线性规划的基本概念,并重点讲解如何使用MATLAB求解线性规划问题,特别是对MATLAB中的linprog函数进行详细说明。一、线性规划的基本概念线性规划(LinearProgramming,LP)是数学规划中的一种,其目标函数和约束条件均为线性函数。线性规划问题的标准形式如下:minimizef(x)
- 多元线性回归模型:理论、应用与数学建模实例
小柒笔记
数学建模线性回归算法
引言多元线性回归模型是数学建模中的一种重要工具,它用于分析两个或两个以上自变量与一个因变量之间的关系。在许多实际问题中,如经济学、生物统计学、环境科学和社会科学等领域,多元线性回归模型都发挥着关键作用。本文将介绍多元线性回归模型的基本概念、数学表达式及其在数学建模中的应用。一、多元线性回归模型的基本概念1.1定义多元线性回归模型是指包含一个因变量和多个自变量的线性回归模型。数学上,它可以表示为:Y
- 基于联合概率密度与深度优化的反潜航空深弹命中概率模型研究摘要
終不似少年遊*
人工智能算法数学建模python
前言:项目题材来自数学建模2024年的D题,文章内容为笔者和队友原创,提供一个思路。摘要随着现代军事技术的发展,深水炸弹在特定场景下的反潜作战效能日益凸显,如何最大化的发挥深弹威力也成为重要研究课题。本文针对评估深弹投掷落点对命中潜艇概率的影响进行分析,综合利用Python、geogebra和draw.io等,以得出最大命中率、最优投掷方案和联合阵列编排的合理方案为目标建立了深度命中率模型,并使用
- 基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客
qq742234984
计算机githubgitnpmnode.jshexo
公众号:数学建模与人工智能基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客一、Github配置1.安装Git2.部署本地Git与Github连接(SSH)二、node.js安装和环境配置1.安装node.js2.查看安装是否成功(版本号)3.配置环境变量三、下载Hexo并配置fluid主题1.下载Hexo2.配置fluid主题1.安装fluid2.配置fluid3.更新部署博客页面4.部署到git
- 数模测评:doubao1.5>deepseek-v3>gpt-o1
您好啊数模君
gpt数学建模deepseekdoubao
本次测试了当前评价最高的三款大模型doubao1.5、gpt-o1、deepseek-v3(r1崩溃),都是采用无提示词的硬核提问方式,测试视频如下。gpto1、doubao1.5、deepseek测评测试方式:上传美赛六道题目文件直接提问以下5句话:这是一道数学建模题目,请做下问题重述请给出每一个问题的思路针对每个问题推荐前沿算法建立第一问数学模型编写第一问数学模型的程序
- JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测
Matlab机器学习之心
算法matlabtransformer
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍摘要:水质预测对于环境保护和资源管理至关重要。本文提出了一种基于蜣螂算法(DungBeetleOptimizer,DBO)、DBO-Transformer和LSTM的多变量水质回归预测模型,旨在提高水质参数
- 【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习
2401_84239830
程序员深度学习机器学习数学建模
现阶段深度学习有三大特征:数据驱动:即数据训练,将数据输入到模型中进行训练;关联学习:模型基于给定训练数据集,进行关联学习;概率输出:即最后的输出,判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢?以一个简单的图片识别问题为例:识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中,我们拿到的数据集往往都是有偏的,比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上,这
- 2025美赛数学建模F题:网络安全强大——思路+代码+模型
灿灿数模分号
web安全安全网络
详细思路更新见文末名片2025ICM问题F:网络安全强大?背景:我们世界的更多部分已经通过现代技术的奇迹互联起来。尽管这种在线连接性提高了全球生产力,并使世界变得更小,但它也增加了我们个人和集体在网络犯罪方面的脆弱性。网络犯罪之所以难以应对,原因有很多。许多网络安全事件跨越国界,使得调查和起诉这些犯罪时的管辖问题变得复杂。此外,许多机构,如投资公司,宁愿支付赎金而不报告被黑客攻击,避免让客户和潜在
- 2025美赛数学建模MCM/ICM选题建议与分析,思路+模型+代码
灿灿数模分号
数学建模
2025美赛数学建模MCM/ICM选题建议与分析,思路+模型+代码,详细更新见文末名片一、问题A:测试时间:楼梯的恒定磨损(ArchaeologicalModeling)适合专业:考古学、历史学、数学、机械工程难度:中等开放度:中等问题A让学生探索如何根据楼梯的磨损情况推断楼梯的使用情况。这个问题涉及到对磨损的定量分析,并通过历史记录推测使用模式。该题目适合对历史、考古以及机械磨损有兴趣的学生,尤
- 2025美赛美国大学生数学建模竞赛C题思路分析完整论文(45页)(含模型,可运行代码,运行结果)
小文数模
2025美国大学生数学建模竞赛2025美赛数学建模C数学建模pythonmatlab
2025美赛数学建模竞赛C题思路分析完整论文目录摘要一、问题重述二、问题分析三、模型假设四、模型建立与求解4.1问题14.1.1问题1思路分析4.1.2问题1模型建立4.1.3问题1样例代码(仅供参考)4.1.4问题1样例代码运行结果(仅供参考)4.2问题24.2.1问题2模型建立分析4.2.2问题2模型建立4.2.3问题2样例代码(仅供参考)4.2.4问题2样例代码运行结果(仅供参考)4.3问题
- 变分法实例详解:从最速降线到一般泛函的Mathematica验证
繁星不语有限元学习
数学建模算法
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档变分法实例详解:从最速降线到一般泛函的Mathematica验证一、最速降线问题:旋轮线的诞生1.问题背景2.数学建模3.Mathematica验证二、广义泛函极值问题:显式依赖变量的变分法1.问题描述2.数学推导3.Mathematica验证三、Mathematica工具包:`VariationalMethods`详解1.核心功能2
- 2025美赛数学建模c题思路+模型+代码分享!非机构不卖课(12:51已更新完善Q1模型的代码)
夜信431
机器学习人工智能数学建模大数据python
2025MCMC题思路分析中文版题目翻译在这里先不放了,重点说一下我和队友讨论出来的一个简单思路。题目背景信息排名、金牌、奖牌数量:奥运会奖牌榜的核心指标。奖牌预测方法:强调基于参赛运动员名单而非历史奖牌数据进行预测。数据限制:模型和分析必须仅使用提供的五个数据文件,所以好好想想到时候伟大教练应该怎么考虑(data_dictionary.csv,summerOly_athletes.csv,sum
- 备战美赛!2025美赛数学建模C题模拟预测!用于大家练手模拟!
灿灿数模
数学建模
完整的思路代码模型见文末2025美赛数学建模C题模拟题:城市交通拥堵指数的预测与管理策略背景随着全球城市化进程的加快,交通拥堵问题成为城市发展的重要挑战之一。交通拥堵不仅影响居民出行效率,还增加了能源消耗和碳排放。近年来,各大城市开始尝试通过实时数据监控和人工智能技术对交通拥堵进行预测和管理。然而,由于城市交通系统的复杂性,现有方法在实际应用中仍面临诸多挑战。任务作为一名数据分析专家,你的任务是基
- 2025数学建模美赛C题【Models for Olympic Medal Tables】第一问
步入烟尘
2025数学建模美赛C题2025数学建模美赛数学建模奥运会历史奖牌
本文为个人解题笔记,仅供参考学习。本文C题的第一问。其他问题均在本专栏内,订阅一次,全部可见。文章目录问题1解题全流程解题完整过程:建立预测奥运会奖牌数的数学模型1.数据分析与清理1.1数据来源与结构1.2数据清理2.探索性数据分析(EDA)2.1国家奖牌分布趋势2.2奖牌与赛事数量的关系2.3主办国优势分析3.模型建立3.1奖牌数预测模型3.2奖牌首次获得预测模型3.3奖牌分布与赛事类型关联模型
- 2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)
FFMXjy
数学建模学习-传统算法机器学习深度学习系列课程数学建模美赛美国大学生数学建模
2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路开发奖牌数预测模型1.目标:建立一个模型来预测每个国家的奖牌数,特别是金牌和总奖牌数。步骤:2.使用提供的summerOly_athletes.csv和summerOly_medal_counts.csv数据。3.清理数据,处理缺失值和异常值。4.提取有用的特征,如国家、年份、项目、奖牌类型等。5.选择适当的机器学习算法,如线性回归、随机森林或梯度提升树。6
- 2025年数学建模美赛 A题分析(2)楼梯使用频率数学模型
youcans_
数学建模课数学建模Matlabpython
2025年数学建模美赛A题分析(1)TestingTime:TheConstantWearOnStairs2025年数学建模美赛A题分析(2)楼梯磨损分析模型2025年数学建模美赛A题分析(3)楼梯使用方向偏好模型2025年数学建模美赛A题分析(4)楼梯使用人数模型特别提示:本文针对2025年A题进行分析,每天不断更新,建议收藏。其它题目的分析详见【youcans的数学建模课】专栏。文章目录202
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$