- 一维非稳态多层圆筒热传导matlab,一种求解复合圆筒壁非稳态导热问题的新方法...
沂琳
复合圆筒壁导热问题有广泛的工程应用背景。例如,注汽和采油生产中的井筒由隔热油管、环空、套管、水泥环和地层等构成;地面油气输送的多层保温管道等也属复合圆筒壁。这些结构边界条件复杂,分析求解难度大甚至无法求解,往往采用数值方法计算。而单纯的数值解不便于理解影响该问题的各种参数的物理意义,因此各种近似分析方法得到发展。但这种近似往往难以在整个时间坐标范围内都达到较高的精度,这就使得近似解更多地局限于定性
- nodejs-express4.X框架路由中获取参数值方法
意外金喜
--express命令行生成项目框架不会的看这里:http://blog.csdn.net/zzwwjjdj1/article/details/51979869--获取参数值--获取get请求的参数值req.query在index.js文件里添加路由方法:router.get('/query',function(req,res,next){console.log('get请求参数对象:',req.
- Python和Java代码实现:切线法求解一维最优化问题
twinkle 222
运筹优化学习专栏pythonjava算法切线法
Python和Java代码实现:切线法求解一维最优化问题代码实现Python代码Java代码求解实例根据概念查询,切线法定义如下:切线法(TangentMethod)是一种用于求解非线性方程的数值方法。它也被称为牛顿法(Newton’sMethod),因为它是由艾萨克·牛顿发明的。牛顿切线法是一种求解方程近似解的数值方法。它利用函数在某一点的切线来逼近函数的零点,从而得到方程的近似解。该方法的原理
- 收藏 | 统计学最全思维导图,附下载链接
一木Campus
本文用一系列「思维导图」由浅入深的总结了「统计学」领域的基础知识,是对之前系列文章做的一次完整的梳理,也是我至今为止所有与统计有关的学习笔记。众所周知,「统计学」是深入理解「机器学习/数据挖掘」的重要基础学科。思维导图描述性统计:表格与图形法描述性统计:数值方法概率概率分布抽样分布区间估计假设检验两总体均值&比例的推断总体方差的统计推断多个比率的比较/独立性/拟合优度检验实验设计|方差分析简单线性
- 使用不动点迭代法求解非线性方程(含完整MATLAB代码)
hututu1122
非线性方程求解matlab算法迭代加深
不动点迭代法是一种求解非线性方程的数值方法。这种方法基于不动点理论,即寻找一个点xxx,使得f(x)=xf(x)=xf(x)=x。对于给定的非线性方程g(x)=0g(x)=0g(x)=0,我们可以通过将其转化为x=h(x)x=h(x)x=h(x)的形式来应用不动点迭代法,其中h(x)h(x)h(x)是经过适当选择的,使得原方程的解也是这个新方程的不动点。不动点迭代法的步骤1、选择初始估计值:从x0
- 有限元编程经典教材推荐
suoge223
有限元编程从入门到精通matlabpythonc++c语言githubvisualstudiocode制造
有限元方法是工程学和科学计算领域中广泛应用的数值分析技术。有关有限元编程的教材通常覆盖了理论、数值方法和实际编程技能。以下是10本关于有限元编程的教材,每本书都具有其独特的优势,并为读者提供了深入理解和实践有限元方法的机会。需要的小伙伴可以私信我~1.《AFirstCourseintheFiniteElementMethod》byDarylL.Logan-理由:这本书是有限元方法领域的经典之作,适
- 2024.2.4周报
Nyctophiliaa
人工智能深度学习
目录摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、模型架构4、文献解读一、Introduction二、实验三、结论二、PINN一、PINN比传统数值方法有哪些优势二、PINN方法三、正问题与反问题总结摘要本周我阅读了一篇题目为DeepResidualLearningforImageRecognition的文献,文章的贡献是作者提出了残差网络的思想,且证明了更深层的残差网络具有比VGG网络更低的复杂度和更高的
- 2024年美赛B题潜水器定位和搜救建模代码和完整论文文档
Kerry_6
人工智能算法大数据数学建模pythonmatlab
目前已完成2024年美赛B题潜水器定位和搜救的建模代码和论文编写,部分文章内容和代码如下:摘要在海洋探险和搜救领域,潜水器的定位和搜救任务具有重要意义。本文旨在开发一系列模型来预测潜水器位置、分析不确定性、确定信息传递策略、建议搜索设备以及优化搜索模式。对于任务1,我们建立了潜水器的定位模型。考虑到海洋环境中的复杂因素和潜水器可能遭遇的机械故障,我们使用了数值方法来模拟潜水器的运动过程,并预测其位
- 从工程和科学问题到实际解决方案——《Python应用数值方法——解决工程和科学问题》
清图
pythonspringc++javascriptlinux
内容简介《Python应用数值方法——解决工程和科学问题》是为想要学习和应用数值方法来解决工程和科学问题的学生撰写的。书中提供了足够丰富的理论知识。如果读过本书的姊妹篇《工程与科学数值方法的MATLAB实现(第4版)》,就会发现过渡到Python程序是无缝的!不需要事先具有Python编程经验。本书以解决问题为导向,强调理论联系实际。各章均引入实际的工程和科学问题,提供从相关概念定义、理论分析到算
- 最优化方法之梯度下降法和牛顿法
thatway1989
算法分析机器学习深度学习线性代数
大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优化,从而训练出最好的模型。最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。最优化方法:最优化方法,即寻找函数极值点的数值方法。通常采用的是迭代法,它从一个初始点x0开始,反复使用某种规则从x.k移动到下一个点x.k+1,直至到达函数的极值点。这些规则一般会利用一阶导数信息即梯度,或者二阶导数信息即Hessian矩阵。算
- 机器学习的精髓-梯度下降算法
wyw0000
机器学习机器学习算法人工智能
目1.梯度下降算法2.梯度下降求解3.总结1.梯度下降算法梯度下降算法是一种优化算法,用于最小化函数的数值方法。它通过沿着函数梯度的反方向来更新参数,以逐步减小函数值。这一过程重复进行直到达到收敛条件。梯度下降算法有多种变体,包括批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降。这些变体在处理大规模数据和优化不同类型的函数时具有不同的优势。2.梯度下降求解下面用一个例子来说明,使用梯度下降求极值的过程。
- PBM模型学习(一)基本知识
Guanghui Yu
PBM模型学习学习PBM模型
1.基本知识PSD颗粒粒径分布,考虑颗粒气泡的成核、生长、分散、溶解、聚集和破碎(气泡的合并、大气泡变成小气泡)##2.数值方法**Discrete离散方法:**将颗粒物/气泡分散为多个范围,均匀类别速度,分为几个区间,不能涉及所有,计算量太大;Discrete离散方法,适用性强,bins分区数较多时,计算量大,气泡速度与实际不符;**InhomogeneousDiscrete:**非均匀离散,一
- 4.10 求和函数(SUM)
1队123
1.基本用法A:区域求和-ALT+=B:不连续区域求和=SUM(B14:B17,D14:D17,F14:F17)注意:最多支持255个区域求和利用名称框进行求和,=SUM(颜色区域)小提示:设置名称框:公式中定义名称或者用Shift按住需要设置的区域,在名称框输入名称C:无法求和的SUM方法一:将文本转换成数值方法二:={SUM(--(A37:A42))}2.快速行列汇总选择全部区域(数据加求和位
- 非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)
wzf@robotics_notes
数值计算方法算法机器学习机器人
Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(I)文章目录前言I.从高斯-牛顿法II.到阻尼高斯-牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来2.列文伯格-马夸尔特法的说明说明一.迭代方向说明二.近似于带权重的梯度下降法说明三.近似于高斯-牛顿法3.列文伯格-马夸尔特法的调参拟合程度评估以近似拟合视角调参以表现特性视角调参调参算法4.列文
- 非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (II, Python 简单实例)
wzf@robotics_notes
数值计算方法算法机器学习机器人python
Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(II,Python简单实例)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(I)文章目录0.前言1.最优问题实例2.列文伯格-马夸尔特法(Levenberg-MarquardtMethod)计算3.结果显示4.结论0.前言本篇博文作为对前述“非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法
- 非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从牛顿迭代法到高斯-牛顿法 (实例篇 V)
wzf@robotics_notes
数值计算方法机器人算法机器学习
Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(实例篇V)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(I)非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(II)非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(III)非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(IV)↑\uparrow↑理论部分↓\downarr
- 非线性最小二乘问题的数值方法 —— 狗腿法 Powell‘s Dog Leg Method (II, Python 简单实例)
wzf@robotics_notes
数值计算方法算法机器人机器学习
Title:非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell‘sDogLegMethod(II,Python简单实例)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell‘sDogLegMethod(I-原理与算法)0.前言本篇博文作为对前述“非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell‘sDogLegMethod(I-原理与算法)”的简单实践扩展.理论部分参见前述博文,此处不再重复
- 非线性最小二乘问题的数值方法 —— 狗腿法 Powell‘s Dog Leg Method (I - 原理与算法)
wzf@robotics_notes
数值计算方法算法机器人机器学习
Title:非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell’sDogLegMethod(I-原理与算法)文章目录I.前言II.线搜索类型和信赖域类型1.线搜索类型——最速下降法2.信赖域类型3.柯西点III.狗腿法的原理1.狗腿法的构建2.狗腿法的优化说明3.狗腿法的插值权重IV.狗腿法的流程1.狗腿法的信赖域控制2.狗腿法的停止条件条件一.梯度不再下降条件二.迭代点不更新条件三.残差足够小条
- 2023华数杯国际赛A题核废水40页完整高质量原创论文
smppbzyc
数学建模华数杯华数杯数学建模华数杯国际赛2024华数杯国际数学建模竞赛日本放射性废水美国大学生数学建模竞赛
大家好,从昨天肝到现在,终于完成了本次华数杯国际赛数学建模A题的完整论文了。给大家看一下目录吧:目录摘要:10一、问题重述12二.问题分析132.1问题一132.2问题二132.3问题三132.4问题四132.5问题五14三、模型假设14四、符号说明14五、模型建立与求解155.1问题一模型建立与求解155.1.1理论模型搭建15物理背景15对流-扩散方程15数值方法175.1.2实际求解17实现
- 2024.1.14周报
Nyctophiliaa
深度学习机器学习
目录摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、模型架构4、文献解读一、Introduction二、实验三、结论二、PINN一、PINN简介二、PINN比传统数值方法有哪些优势三、PINN方法四、正问题与反问题总结摘要本周我阅读了一篇题目为DeepResidualLearningforImageRecognition的文献,文章的贡献是作者提出了残差网络的思想,且证明了更深层的残差网络具有比VGG网络更低
- 简述几种常用数值方法的优势及适用性
仿真APP
算法
“天地盈虚自有时”,世间万物的变化都有规律可循。寻找万物规律并预测未来是人类一直孜孜以求的事情。随着科学技术的发展,人们发现许多问题需要使用多个变量的函数来描述。十八世纪中叶,现代数学家们开始用偏微分方程(Partialdifferentialequation)描述自然界物理场的变化规律。然而,大多数偏微分方程难以有效求解。数值方法是应用最广泛的偏微分方程求解方法之一,包括有限元法、有限差分法、有
- 【波导仿真】基于矢量有限元法分析均匀波导附Matlab代码
机器学习之芯
预测模型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基于矢量有限元法分析均匀波导的数值方法提出一种基于矢量有限元法(VFFM)的数值方法来分析均匀波导。将
- Python 分析电磁学
亚图跨际
交叉知识python电磁学
使用矢量优先方法,涵盖了静电学、静磁学、场、波以及传输线、波导和天线等应用。还平衡地介绍了时变和静态领域。为了便于理解,提供了有效的例子,解释了如何使用文中介绍的理论来解决不同类型的问题。它还涵盖数值方法,包括MATLAB和向量分析。Python分析示例矢量分析importscipyfromnumpyimport*#VariableDeclarationA=array([10,-4,6])B=ar
- Comsol Multiphysics for Mac(建模仿真软件)v5.2激活版
Mac小哥
COMSOLMultiphysics是一款全球通用的基于高级数值方法和模拟物理场问题的通用软件,拥有、网格划分、研究和优化、求解器、可视化和后处理、仿真App等相关功能,轻松实现各个环节的流畅进行,它能够解释耦合或多物理现象。附加产品扩展了电气,机械,流体流动和化学应用的仿真平台。接口工具使COMSOLMultiphysics仿真与Cae市场上的所有主要技术计算和CAD工具相集成。macz下载Co
- PINN神经网络求解偏微分方程的11种方法【附论文和代码下载】
深度之眼
深度学习干货人工智能干货内嵌物理神经网络PINN偏微分方程
如何求解偏微分方程?我们可以将其转化为一个优化问题,先将PDE的信息编码到神经网络的损失函数中,然后使用神经网络来逼近方程的解,这种方法就是基于深度学习的数值方法——PINN。具体来讲,PINN将偏微分方程表示为一个无限维度的函数空间中的积分方程,然后使用神经网络来逼近这个无限维度的函数空间中的解。在训练过程中,PINN最小化了神经网络的输出与偏微分方程的真值之间的差异,从而学习到了一个可以逼近偏
- Python蒸发散物理问题(微积分-线性代数-拉普拉斯和傅立叶变换)
亚图跨际
Python交叉知识python线性代数蒸发散微积分拉普拉斯变换傅里叶变换
使用Python计算解决土壤物理问题的数值。这里数值过程用于求解微分方程,数值方法将微分转化为代数方程,可以使用传统的线性代数方法求解。Python拉普拉斯变换求解微分方程示例假设我们有微分方程y′′+2y′+16y=cos4ty^{\prime\prime}+2y^{\prime}+16y=\cos4ty′′+2y′+16y=cos4t对于未知函数y(t)y(t)y(t)。该方程描述了物理学中
- 【无标题】@pytest.mark.parametrize+yaml数据驱动
weixin_45160842
pytestpython
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文章目录方法:@pytest.mark.parametrize(args_name,args_value)name:参数名称value:参数值方法一:单个参数@pytest.mark.parametrize(‘caseinfo’,[‘张三’,‘李四’])方法二:多个参数@pytest.mark.parametrize(‘name,ag
- pytest之parametrize()实现数据驱动
烧烤不好吃
pytest学习python
方法:@pytest.mark.parametrize(args_name,args_value)name:参数名称value:参数值方法一:单个参数@pytest.mark.parametrize('caseinfo',['张三','李四'])方法二:多个参数@pytest.mark.parametrize('name,age',[['name','张三'],['age','24']])二、ya
- 期权定价的数值方法之二项式期权定价模型【附pyrhon代码】
马尔可夫宽
期权量化python二叉树傅立叶分析人工智能概率论
期权定价的数值方法之二项式期权定价模型【附pyrhon代码】前言本章将开始期权定价模型的介绍与python量化实践。首先介绍一下期权定价的数值方法。作为常用的数值方法,二项式期权定价模型(又称二叉树期权定价模型)是由Cox等人在1979年提出的。这种方法理解起来比较简单,而且数值实现过程可读性很高。一、单步二叉树模型与无套利方法二项式模型的核心思想就是把持续期内的期权分成很多个小的时间间隔,并且假
- matlab用数值方法求微分方程,如何利用MATLAB对常微分方程进行数值求解?
希惜溪
文章目录前言1常微分方程1.1常微分方程的概念1.2常微分方程的定义1.3常微分方程数值求解的一般概念2常微分方程数值求解函数3刚性问题结语前言今天我们要说的就是利用MATLAB对常微分方程进行数值求解。本文是科学计算与MATLAB语言专题六第5小节的学习笔记,如果大家有时间的话,可以去听听课,没有的话,可以看看我的笔记,还是很不错的。1常微分方程1.1常微分方程的概念在初等数学中就有各种各样的方
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
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
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
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/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置