- 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
IT 青年
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
孺子牛 for world
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
luckycoding
深度优先算法
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
- 模拟退火算法
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
lestat_black
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
matlab科研助手
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
- [GN] DP学习笔记板子
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学习笔记算法
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)
CQU_JIAKE
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
树洞优码
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
CCloth
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
- 模拟退火算法的内循环和外循环
qq_45091396
模拟退火算法算法
模拟退火算法(SimulatedAnnealing)通常具有两个循环,一个外循环和一个内循环。这两个循环的目的是在解空间中搜索全局最优解(或近似最优解)。外循环:外循环主要用来控制模拟退火算法的全局搜索策略。外循环控制温度的下降,温度的下降会影响内循环的行为。外循环通过逐渐减小温度来逐渐减小接受劣解的概率,从而使算法在搜索的早期更加倾向于接受劣解,有助于跳出局部最优解,然后随着温度的下降,减小接受
- Matlab智能优化算法学习笔记(一)——粒子群算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法
Mist_Orz
MATLABmatlab粒子群算法
文章目录粒子群算法△matlab工具箱粒子群函数○代码○○手搓代码实现粒子群优化2个变量(xy)的粒子群优化尝试·定义函数·绘制网格图(用来可视化过程)·参数初始化,绘制粒子初始位置·开始迭代过程并绘图·获取结果并绘图·运行结果遗传算法△遗传算法概念最近在做一些机器人位姿优化方面的东西,学习了一下关于智能优化算法方面的内容,于是在这里整理一下。最近时间比较紧张,就不写太详细了❤2023.12.12
- 最优化 | 无约束优化方法 | C++实现
CHH3213
数学c++数学数值分析最优化
文章目录参考资料1.前言2.梯度下降法2.1原理2.2c++实现2.3共轭梯度法3.牛顿法3.1原理3.2c++实现4.模拟退火算法4.1原理4.2c++实现5.遗传算法参考资料https://blog.csdn.net/tangshishe/article/details/116670314无约束优化方法模拟退火算法基于matlab模拟退火算法求解函数极值问题1.前言无约束问题是指只有优化目标,
- SAICP(模拟退火迭代最近点)的实现
Smile Hun
点云学习c++PCL模拟退火算法ICP
SAICP(模拟退火迭代最近点)的实现注:本系列所有文章在github开源,也是我个人的学习笔记,欢迎大家去star以及fork,感谢!仓库地址:pointcloud-processing-visualization总结一下上周的学习情况ICP会存在局部最小值的问题,这个问题可能即使是没有实际遇到过,也或多或少会在各种点云匹配算法相关博客中看到,于是我去查了一些资料,发现可以通过模拟退火算法解决,
- MATLAB|模拟退火改进多目标粒子群算法在分布式电源选址和定容中的应用
科研工作站
选址定容matlab算法人工智能
目录主要内容模型研究1.模拟退火粒子群算法2.分布式电源接入配电网影响结果一览下载链接主要内容该模型考虑投资成本、网损以及电压稳定性三因素建立了一个三目标的数学模型,采用改进多目标粒子群算法进行求解计算,主要的改进包括:采用混合模拟退火算法和小生境技术进行多目标全局寻优。程序以IEEE69节点系统验证了所提算法在分布式电源选址定容方面的有效性,模型中的约束条件是通过罚函数的形式得以实现,程序不仅得
- Matlab数学建模算法之模拟退火算法(SA)详解
左手の明天
Matlab数学建模算法matlab模拟退火算法
运行环境:Matlab撰写作者:左手の明天精选专栏:《python》推荐专栏:《算法研究》####防伪水印——左手の明天####大家好,我是左手の明天!好久不见今天分享matlab数学建模算法——模拟退火算法最近更新:2023年12月24日,左手の明天的第310篇原创博客更新于专栏:matlab####防伪水印——左手の明天####目录一、模拟退火算法1基本思想2基本步骤二、算法流程三、解决局部最
- 经典算法-模拟退火算法求解旅行商问题TSP
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机器学习GPT实战系列模拟退火算法机器学习旅行商问题TSP问题SA算法经典算法
经典算法-模拟退火算法求解旅行商问题TSP旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,TSP)是组合优化中的经典问题。简单地说,一个旅行商需要访问N个城市,并返回到出发城市,问题是找到最短的可能路线,使得每个城市只被访问一次。由于TSP是一个NP-hard问题,找到其精确解决方案是非常计算密集型的,特别是对于大规模的城市集。因此,我们需要一种可以在合理的时间内得到近似解的方法。L
- 经典算法-模拟退火算法的python实现
Alex_StarSky
GPT实战系列金融风控模拟退火算法python启发式算法SA算法组合优化算法算法
经典算法-模拟退火算法的python实现模拟退火算法基本思想模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却。加温时,固体内部粒子随温度升高变为无序状,内能增大,而缓慢冷却时粒子又逐渐趋有序。从理论上讲,如果冷却过程足够缓慢,那么冷却中任一温度时固体都能达到热平衡,而冷却到低温时将达到这一低温下的内能最小状态。LLM大模型相关文章:大模型查询工具助手之股票免费查询接口GPT实战系
- 【数模百科】一篇文章讲清楚模拟退火算法
小树modelwiki
模拟退火算法算法机器学习
本篇文章节选自模拟退火算法-数模百科,如果你想了解更多有关智能优化算法的信息,请移步智能优化算法-数模百科白话文模拟退火算法,其实是受到了物理里面退火过程的启发。退火,说的是金属或者玻璃加热后再慢慢冷却,这样做能让材料更稳定,结构更完美。那这个算法就借鉴了这一点,目的是为了解决一些特别复杂的优化问题,比如说要在一大堆可能的方案中找到最好的那一个。有时候我们要解决的问题就像是在一个多山的地图上找一个
- 【机器人栅格地图】基于模拟退火算法结合遗传求解栅格地图机器人路径规划含Matlab源码
matlab科研助手
1简介针对移动机器人路径规划的难题,运用了一种基于遗传模拟退火算法的移动机器人最优路径规划方法,对移动机器人的路径规划进行了设计,采用了栅格法对环境进行建模.为了提高路径规划的效率,采用了一种改进的避障算法来生成初始种群.将遗传算法与模拟退火算法相结合形成遗传模拟退火算法,新算法具有较强的全局和局部搜索能力.仿真实验结果证明算法相对于基本遗传算法的收敛速度,搜索质量和最优解输出概率方面有了明显的提
- Matlab:遗传算法,模拟退火算法练习题
不吃橘子的橘猫
数学建模matlab数据结构开发语言算法学习
1、遗传算法(1)遗传算法是一种基于自然选择原理和自然遗传机制的搜索(寻优)算法,它是模拟自然界中的生命进化机制,在人工系统中实现特定目标的优化。遗传算法的实质是通过群体搜索技术,根据适者生存的原则逐代进化,最终得到最优解或准最优解。它必须做以下操作:初始群体的产生、求每一个体的适应度、根据适者生存的原则选择优良个体、被选出的优良个体两两配对,通过随机交叉其染色体的基因并随机变异某些染色体的基因后
- 2019-05-30(让搜索过程具有一定的爬山能力)
雨住多一横
前言为了解决模型局部最小问题,只能通过改进搜索算法解决,一种方法是让搜索过程具有爬山的能力,同时不会爬出全局最小的山谷。本文介绍的模拟退火(SimulatedAnnealing)和波尔兹曼机(BoltzmannnMachine)就是在模型陷入局部最优时,将模型最优搜索过程赋予爬山的能力。模拟退火算法当系统从一个状态转移到另一个状态时,它的能量(模型优化过程中为损失)由转化为,metropolis规
- 安装数据库首次应用
Array_06
javaoraclesql
可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求
enter full pathname of java.exe的界面
这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如:【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe!
注意第一次,使用SQL D
- Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法
bijian1013
Welogic
在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了,通过网上查询资料解决,实践整理了一下。
一.修改Console密码
打开weblogic控制台,安全领域 --> myrealm -->&n
- IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed
Cwind
javaServlets
对于初学者来说,一个常见的误解是:当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码:
protected void doPost() {
if (someCondition) {
sendRedirect();
}
forward(); // Thi
- 基于流的装饰设计模式
木zi_鸣
设计模式
当想要对已有类的对象进行功能增强时,可以定义一个类,将已有对象传入,基于已有的功能,并提供加强功能。
自定义的类成为装饰类
模仿BufferedReader,对Reader进行包装,体现装饰设计模式
装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象,并基于被装饰的对象功能,提供更强的功能。
装饰模式比继承灵活,避免继承臃肿,降低了类与类之间的关系
装饰类因为增强已有对象,具备的功能该
- Linux中的uniq命令
被触发
linux
Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容,这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情 况下,第二个及以后更多个重复行将被删去,行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示,则从标准输入读取。
AD:
uniq [选项] 文件
说明:这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情况下,第二个
- 正则表达式Pattern
肆无忌惮_
Pattern
正则表达式是符合一定规则的表达式,用来专门操作字符串,对字符创进行匹配,切割,替换,获取。
例如,我们需要对QQ号码格式进行检验
规则是长度6~12位 不能0开头 只能是数字,我们可以一位一位进行比较,利用parseLong进行判断,或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14}
&nbs
- Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..)
知了ing
oraclesql
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)
现在客户有这样一个需求,查询每个部门工资最高的雇员的信息,相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句:
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(se
- Python调试
矮蛋蛋
pythonpdb
原文地址:
http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137
1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了,但对比IBM的Python 代码调试技巧:
IBM:包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试:
http://www.ibm.com/d
- webservice传递自定义对象时函数为空,以及boolean不对应的问题
alleni123
webservice
今天在客户端调用方法
NodeStatus status=iservice.getNodeStatus().
结果NodeStatus的属性都是null。
进行debug之后,发现服务器端返回的确实是有值的对象。
后来发现原来是因为在客户端,NodeStatus的setter全部被我删除了。
本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter, 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
- java如何干掉指针,又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针
百合不是茶
C语言的强大在于可以直接操作指针的地址,通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大,初学者很难掌握, java的出现解决了c,c++中指针的问题 java将指针封装在底层,开发人员是不能够去操作指针的地址,但是可以通过引用来间接的操作:
定义一个指针p来指向a的地址(&是地址符号):
- Eclipse打不开,提示“An error has occurred.See the log file ***/.log”
bijian1013
eclipse
打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件,发现如下错误:
!ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139
!MESSAGE Application error
!STACK 1
java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
- spring aop实例annotation方法实现
bijian1013
javaspringAOPannotation
在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP,这里学习使用annotation来实现,使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut
AdviceMethods.jav
- [Velocity一]Velocity语法基础入门
bit1129
velocity
用户和开发人员参考文档
http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html
注释
1.行级注释##
2.多行注释#* *#
变量定义
使用$开头的字符串是变量定义,例如$var1, $var2,
赋值
使用#set为变量赋值,例
- 【Kafka十一】关于Kafka的副本管理
bit1129
kafka
1. 关于request.required.acks
request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功,默认是0,
0表示即不进行确认即返回。
1表示Leader写成功即返回,此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中
-1表示根据指定的最少Partition确认后才返回,这个在
Th
- lua统计nginx内部变量数据
ronin47
lua nginx 统计
server {
listen 80;
server_name photo.domain.com;
location /{set $str $uri;
content_by_lua '
local url = ngx.var.uri
local res = ngx.location.capture(
- java-11.二叉树中节点的最大距离
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MaxLenInBinTree {
/*
a. 1
/ \
2 3
/ \ / \
4 5 6 7
max=4 pass "root"
- Netty源码学习-ReadTimeoutHandler
bylijinnan
javanetty
ReadTimeoutHandler的实现思路:
开启一个定时任务,如果在指定时间内没有接收到消息,则抛出ReadTimeoutException
这个异常的捕获,在开发中,交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler,例如
private final ChannelHandler timeoutHandler =
new ReadTim
- jquery验证上传文件样式及大小(好用)
cngolon
文件上传jquery验证
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
- 浏览器兼容【转】
cuishikuan
css浏览器IE
浏览器兼容问题一:不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同
问题症状:随便写几个标签,不加样式控制的情况下,各自的margin 和padding差异较大。
碰到频率:100%
解决方案:CSS里 *{margin:0;padding:0;}
备注:这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题,几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
- Shell特殊变量:Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数
daizj
shell$#$?特殊变量
前面已经讲到,变量名只能包含数字、字母和下划线,因为某些包含其他字符的变量有特殊含义,这样的变量被称为特殊变量。例如,$ 表示当前Shell进程的ID,即pid,看下面的代码:
$echo $$
运行结果
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特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字,表示第几个参数。例如,第一个
- 程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID!
dcj3sjt126com
unix
翻到一本书,讲到编程一般原则是kiss:Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会,其实不仅编程如此,而且系统架构也是如此。
KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情,并且要做好的程序;编写可以在一起工作的程序,编写处理文本流的程序,因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律,高明的工程师的神圣的“KISS 原
- android Activity间List传值
dcj3sjt126com
Activity
第一个Activity:
import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
- tomcat 设置java虚拟机内存
eksliang
tomcat 内存设置
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http://eksliang.iteye.com/
常见的内存溢出有以下两种:
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
------------
- Android 数据库事务处理
gqdy365
android
使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务,程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功,如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务,如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
- Java 打开浏览器
hw1287789687
打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
使用java 语言如何打开浏览器呢?
我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址
使用IE 打开
D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709
使用火狐打开
D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
- ReplaceGoogleCDN:将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件
justjavac
chromeGooglegoogle apichrome插件
Chrome Web Store 安装地址: https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice
由于众所周知的原因,只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样,通过script标记引用这些资源,让网站访问速度瞬间提速吧
- 进程VS.线程
m635674608
线程
资料来源:
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点:
多进程模式最大
- Linux下安装MemCached
字符串
memcached
前提准备:1. MemCached目前最新版本为:1.4.22,可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent,因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令,查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
- java设计模式之--jdk动态代理(实现aop编程)
Supanccy2013
javaDAO设计模式AOP
与静态代理类对照的是动态代理类,动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成,无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作,而且提高了软件系统的可扩展性,因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。
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- Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持
wiselyman
spring 4
2.1 默认方法(default method)
java8引入了一个default medthod;
用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展
使用default关键字
Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean
2.2
将要被声明成bean的类
public class DemoService {