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琛哥的程序
算法模拟退火算法机器学习
一、引言模拟退火算法(SimulatedAnnealing,简称SA)是一种通用概率型优化算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻问题的最优解。其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发,伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解,即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。二、算法原理物理退火过程加温过程
- python学智能算法(七)|KNN邻近算法
西猫雷婶
人工智能python学习笔记算法
【1】引言前述学习进程中,已经了解了一些非常经典的智能算法,相关文章包括且不限于:python学智能算法(三)|模拟退火算法:深层分析_模拟退火动画演示-CSDN博客python学智能算法(四)|遗传算法:原理认识和极大值分析_遗传算法和模拟退火时间复杂度-CSDN博客python学智能算法(五)|差分进化算法:原理认识和极小值分析-CSDN博客python学智能算法(六)|神经网络算法:BP神经
- 浅谈模拟退火
Alaso_shuang
算法分类学习笔记算法
模拟退火简介模拟退火是一种随机化算法。对于一个当前最优解附近的非最优解,爬山算法直接舍去了这个解。而很多情况下,我们需要去接受这个非最优解从而跳出这个局部最优解,即为模拟退火算法。当一个问题的方案数量极大(甚至是无穷的)而且不是一个单峰函数时,常使用模拟退火求解。实现如果新状态的解更优则修改答案,否则以一定概率接受新状态。模拟退火时有三个参数:初始温度T_0,降温系数d,终止温度T_k。是一个比较
- 三种优化算法
旅者时光
算法算法python开发语言
本文将总结遗传算法、粒子群算法、模拟退火三种优化算法的核心思路,并使用python完整实现。实际上,越来越多的优秀算法已经被封装为一个易用的接口。很多时候,一行代码就能实现我们的需求。但了解这些算法的基本逻辑,能够使用最基本的代码实现它。无论对于提升我们的编程能力还是解决问题的能力,都会大有裨益。甚至,改变我们思考问题的方式。1、遗传算法遗传算法,顾名思义,就是借鉴了生物通过遗传变异来逐渐适应环境
- 寻找最优解的算法-模拟退火算法(Simulated Annealing)
搞技术的妹子
算法模拟退火算法人工智能
模拟退火算法(SimulatedAnnealing,简称SA)是一种基于物理退火过程的优化算法。它灵感来源于金属退火过程中的分子运动——在高温下,金属分子的自由度很高,随着温度的逐渐降低,分子排列逐渐有序,最终达到最低能量状态。退火算法通过模拟这一过程,解决复杂的优化问题。在现实生活中,我们经常会遇到寻找最优解的问题,无论是优化路线、调度任务还是调整模型参数。模拟退火算法(SimulatedAnn
- 【人工智能算法】人工智能算法都包括什么?请详细列出和解释
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算法强化学习人工智能算法
目录人工智能算法都包括什么?请详细列出和解释1.机器学习算法(MachineLearningAlgorithms)监督学习算法(SupervisedLearning)无监督学习算法(UnsupervisedLearning)强化学习算法(ReinforcementLearning)2.进化算法(EvolutionaryAlgorithms)3.模拟退火(SimulatedAnnealing)4.粒
- ACM算法与竞赛基地:蓝桥备战 --- 二分篇
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蓝桥杯算法数据结构
ACM基地:蓝桥备战—二分篇什么是二分?二分是一种搜索策略,类似于高速中学到的梯度下降法,当我们落在某一点是沿着该点斜率,我们可以像最优处移动,二分也是样的策略,但其更加严格,现代算法,如模拟退火,蚁群算法,BP算法针对的都是存在多种最优解,解决的问题也更加宽泛,而作为传统算法的二分,有着更加严格的限制,想要理解二分,必须要对该限制有深刻理解。接下来我们将展开对二分的学习二分查找+二分答案key1
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机器学习一個很棒的機器學習框架、庫和軟件的精選列表(按語言)。靈感來自於awesome-php。计算机视觉Scikit-Image-Python中图像处理算法的集合。Scikit-Opt-Python中的群智能(Python中的遗传算法、粒子群优化、模拟退火、蚁群算法、免疫算法、人工鱼群算法)SimpleCV-一个开源计算机视觉框架,可以访问多个高性能计算机视觉库,例如OpenCV。用Python
- 机器学习杂记
被自己蠢哭了
深度学习机器学习
过拟合处理方法:早停正则化dropout数据增广避免局部极小值方法:以不同的初始值来训练网络,最终选取最小的。使用模拟退火技术。模拟退火在每一步都以一定的概率接受比当前解更差的结果,从而有助于跳出局部极小。在每一步迭代过程中,接受次优解的概率要随着时间的推移而逐渐降低,从而保证算法稳定。使用随机梯度下降。与标准梯度下降精确计算梯度不同,随机梯度下降算法在计算梯度时加入了随机因素。于是,即使陷入局部
- 2025美赛数学建模C题思路模型代码(1.24第一时间更新)
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2025美赛数学建模C题思路模型代码(1.24第一时间更新)以下为近十年以来的美赛题目所用的模型算法年份题目研究内容数学模型算法2024年MCMA题研究海洋鳗鲡性别比例与资源可用性的关系,开发模型探讨其优劣势Lotka-Volterra模型、费舍尔性别比例理论、响应曲线模型、蒙特卡洛模拟粒子群优化(PSO)、贝叶斯推断、A*搜索、模拟退火2024年MCMB题定位失踪潜水器,准备搜索设备,确定搜索模
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- 2025美赛数学建模E题思路+模型+代码(1.24第一时间更新),美赛案例分析之模拟退火算法
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2025美赛数学建模E题思路+模型+代码(1.24第一时间更新)模拟退火算法是一种随机算法,并不一定能找到全局的最优解,可以比较快的找到问题的近似最优解。如果参数设置得当,模拟退火算法搜索效率比穷举法要高。一.在开始进入正题前,先简单介绍一下物理上的固体退火原理在热力学上,退火(annealing)现象指物体逐渐降温的物理现象,温度愈低,物体的能量状态会低;够低后,液体开始冷凝与结晶,在结晶状态时
- 2024国赛数学建模-模拟火算法(MATLAB 实现)
V建模忠哥V
2024国赛数学建模算法matlab
模拟退火算法1.1算法原理模拟退火算法的基本思想是从一给定解开始,从邻域中随机产生另一个解,接受Metropolis准则允许目标函数在有限范围内变坏,它由一控制参数t决定,其作用类似于物理过程中的温度T,对于控制参数的每一取值,算法持续进行“产生—判断—接受或舍去”的迭代过程,对应着固体在某一恒定温度下的趋于热平衡的过程,当控制参数逐渐减小并趋于0时,系统越来越趋于平衡态,最后系统状态对应于优化问
- 数学建模强化宝典(7)模拟退火算法
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建模强化栈数学建模模拟退火算法编程
前言模拟退火算法(SimulatedAnnealing,SA)是一种基于概率的全局优化算法,它模拟了固体退火过程中的物理现象,通过随机搜索和概率接受机制来寻找问题的全局最优解。以下是对模拟退火算法的详细解析:一、算法起源与背景起源:模拟退火算法的思想最早由N.Metropolis等人在1953年提出,用于研究粒子在金属中的退火过程。1983年,S.Kirkpatrick等人成功地将这一思想引入到组
- matlab模拟退火算法
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matlab模拟退火算法开发语言
在MATLAB中实现退火算法(也称为模拟退火算法,SimulatedAnnealing,SA)通常涉及几个关键步骤:初始化系统状态、定义能量函数(或成本函数)、模拟退火过程(包括温度下降和状态转移)、以及判断是否达到停止条件。function[best_state,best_energy]=simulatedAnnealing(initial_state,energyFunction,parame
- matlab实现模拟退火算法
孺子牛 for world
matlab模拟退火算法算法
模拟退火算法(SimulatedAnnealing,SA)是一种通用概率优化算法,用于在给定的大搜索空间内寻找问题的近似全局最优解。该算法灵感来源于物理学中固体物质的退火过程,其中温度逐渐降低,粒子逐渐趋于能量最低状态。在MATLAB中实现模拟退火算法,我们首先需要定义目标函数(即我们需要最小化的能量或成本函数),然后设定算法的参数,如初始温度、降温速率、内循环次数(每个温度下的迭代次数)等。以下
- 退火模拟算法c语言程序,模拟退火算法实例(c++ 与 c# 实现)
weixin_39799825
退火模拟算法c语言程序
此片文章主要参考CSDN博主里头的一篇文章,将自己的理解写下来,以方便后期的查阅。一、C++实现1.已知平面上若干点坐标(xi,yi),求平面上一点p(x,y),到这些点的总距离最小。思路:取所有点的均值为目标点。计算全部点与目标点求差值的和,将目标点以一定系数朝着总和的方向移动,得到新的目标点。//求最小距离//限制条件:10.02)//0.02为温度的下限,若温度为temp达到下限,则停止搜索
- 1723. 完成所有工作的最短时间
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文章目录题意思路代码题意题目链接K个工人,一共jobs个任务,问怎样分配任务,最短的最长工人完成任务完成时间。思路DFS+剪枝(最大单个工人jobs时间超过ans时间;有限空闲工人拿任务)模拟退火dp代码//dfsclassSolution{public:voidsolve(vector&sum,int&ans,vector&jobs,intindex,intused,constint&k,int
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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
- 西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小
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西瓜书机器学习
两种“最优”:“局部极小”(localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和,若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”:以一定的概率接受比当前解更差的结果,有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法(geneticalgorithms)[Goldberg,1989]也常用来训练神经网络以上用于跳出局部极小的技术大多是启发式,理论上商缺乏保障。Gold
- 模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)
想做后端的前端
人工智能模拟退火算法算法机器学习
一、简介模拟退火算法来源于固体退火原理,是一种基于概率的算法。将固体加温至充分高的温度,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,分子和原子越不稳定。而徐徐冷却时粒子渐趋有序,能量减少,原子越稳定。在冷却(降温)过程中,固体在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。模拟退火算法从某一较高初温出发,伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标
- NX/UG二次开发—其他—矩形套料(排料)简介
恩·艾克斯·红
NX二次开发矩形套料
算法逻辑排料方法+一定时间内获取近似解的算法看了一些论文和博客,一般排料方法采用最低水平线算法排料,再此基础上增加空余区域填充。然后配合遗传学算法||模拟退火算法||蚁群算法||免疫算法等,在一定时间内求得一组最优解。在最简单的水平线算法排料,采用最简单的变异和交叉,结果如下,伴随调整变异和交叉,明显可以提升速度和材料利用率。接下来准备添加空余区域填充,看一下效果。
- 【优化求解】基于模拟退火算法求解通信网频率规划问题matlab代码
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1简介本文提出一种基于模拟退火算法的无线通信频率规划方法,将目标要布网的覆盖区域划分为若干个小区,划分后的每个小区设置一个对应的发射基站,而每个基站装载一个广播主信道(BCCH信道),根据无线网络设计规划的要求,可以局部或者整体的选择频率复用模式;利用退火算法算法中各种不同设定约束条件来组合设定目标函数f支配方案,并用干扰综合总值E可用于评估频率指配方案的优劣,最终得出最优的频率支配方案,将其指向
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文章目录Bitset滚动数组多重背包区间DP树形dp状压dp模拟退火Bitset使用bitset需要引用头文件。其声明方法为:std::bitsets;(N为s长度)常用函数:b.any()判断b中是否存在值为1的二进制位b.none()判断b中是否不存在值为1的二进制位b.count()判断b中值为1的二进制位个数b.size()判断b中二进制位的个数b[pos]访问b中在pos处的二进制位b.
- 1.23聚类算法(kmeans(初始随机选k,迭代收敛),DBSCAN(dij选点),MEANSHIFT(质心收敛),AGENS(最小生成树)),蚁群算法(参数理解、过程理解、伪代码、代码)
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机器学习&神经网络数学方法数模人工智能算法机器学习启发式算法聚类数学建模
聚类算法聚类结果不变K-meansK值是事先确定好的,是要划分的聚类的数量;初始时随机选择k个点,然后逐渐选择离他最近的点,不断锁定最近的,最后计算方差和;这个是轮流的这个就类似于模拟退火的思想当前聚类下的方差和,也称为簇内方差(within-clustervariance),是一种度量聚类质量的指标。它衡量了簇内数据点与各自簇中心的差异程度。方差和越小,表示簇内的数据点越紧密聚集在一起。计算当前
- 模拟退火算法(SA)优化BP神经网络
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模拟退火算法神经网络算法
模拟退火算法(SA)优化BP神经网络模拟退火算法(SA)可以用于优化神经网络中的参数,包括神经网络的权重和偏置。在优化BP神经网络中,SA可以帮助找到更好的权重和偏置的组合,以提高神经网络的性能。在BP神经网络中,SA主要用于调整网络的权重和偏置。通过SA算法,可以在权衡探索和利用的过程中,更有效地搜索到神经网络的参数组合,以降低误差、提高分类准确率或者加速网络收敛。优化BP神经网络实验结果如下:
- 最小圆覆盖算法总结
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计算几何算法学习算法
一、定义什么是最小圆覆盖?其实和最小矩形覆盖定义是类似的,给出一个点集,求能覆盖住所有点的最小圆。二、两种算法求最小圆覆盖有两种算法,分别是增量法和模拟退火,个人推荐增量法,它的精度更高一些,且时间复杂度是稳定的线性级(点的顺序打乱后),所以下面也主要介绍增量法的原理。增量法前置知识1.圆上三点确定唯一的一个圆。这个道理很简单,考虑三角形外接圆就行。2.若已有某个点集的最小圆覆盖,向该点集中再加入
- 2019-03-28派森学习第129天
每日派森
帮师妹装了一晚上tensorflow,按照自己的前天安装的流程总还会报错,在加上她的电脑特别慢,真无语了!今晚学习一会儿模拟退火算法吧,白天都搜索了,一直没有来的及学习。5种启发式算法:1首先要明白全局最小和全局极小值:2模拟退火算法的基本思想:在每一步都有一定概率接受比当前更差的结果,从而有助于跳出局部极小值,找到全局最小值。算法框图
- 【数学建模】智能算法
自律版光追
数学建模数学建模pythonscikit-learnmatplotlib遗传算法模拟退火算法人工神经网络
文章目录模拟退火算法简介算法流程及应用算法流程算法应用遗传算法遗传算法的原理遗传算法应用模型及算法模型求解人工神经网络概述人工神经元激活函数基本模型感知器BP神经网络RBF神经网络应用智能算法,也称现代优化算法模拟退火算法简介材料统计力学观点:材料中粒子的不同结构对应于粒子的不同能量水平在高温条件下,粒子的能量较高,可以自由运动和重新排列。在低温条件下,粒子能量较低。如果从高温开始,非常缓慢地降温
- Matlab|基于改进遗传算法的储能选址定容(可任意设定储能数量)
科研工作站
选址定容matlab储能选址定容优化配置分布式光伏风电
目录主要内容部分代码结果一览(以3个储能为例)下载链接主要内容该模型采用改进遗传算法优化配电网系统中储能选址位置和容量,程序以IEEE33节点系统为分析对象,以网损最小为目标,采用matpower实现系统潮流计算,主要有三个优势:①储能数量可以任意设定,通过【命令行窗口】直接输入储能数量即可;②采用模拟退火改进遗传算法,算法创新性强;③模型增加了分布式光伏和风电,有效拓宽学习思路。程序采用matl
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc