- MATLAB 优化类算法的改进方向探索及仿真对比分析
鱼弦
人工智能时代算法matlab人工智能
MATLAB优化类算法的改进方向探索及仿真对比分析一、概述优化算法是解决复杂问题的有效工具,在工程设计、机器学习、数据分析等领域有着广泛应用。本文将探讨MATLAB中优化类算法的改进方向,并进行仿真对比分析,包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。二、优化算法简介1.遗传算法(GA)原理:模拟生物进化过程,通过选择、交叉、变异等操作寻找最优解。优点:全局搜索能力强:能够跳出局部最优解。并行计算能
- 【Python打卡Day12】启发式算法 @浙大疏锦行
可能是猫猫人
Python打卡训练营内容启发式算法算法
今天学习遗传算法,在以后的论文写作中可以水一节,胆子大的人才可以水一章这些算法仅作为你的了解,不需要开始学习,如果以后需要在论文中用到,在针对性的了解下处理逻辑。下面介绍这几种常见的优化算法遗传算法粒子群优化模拟退火##1.数据处理+划分训练和测试importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算,提供
- bzoj 5168:[HAOI2014]贴海报 题解
Unlimied
分块bzoj---其他------OJ---题解bzojHAOI分块
5168:[HAOI2014]贴海报DescriptionBytetown城市要进行市长竞选,所有的选民可以畅所欲言地对竞选市长的候选人发表言论。为了统一管理,城市委员会为选民准备了一个张贴海报的electoral墙。张贴规则如下:1.electoral墙是一个长度为N个单位的长方形,每个单位记为一个格子;2.所有张贴的海报的高度必须与electoral墙的高度一致的;3.每张海报以“AB”表示,
- python画龙舟_BZOJ4891 TJOI2017龙舟(Polllard-Rho)
weixin_39688750
python画龙舟
对给定模数分解质因数后约分即可。依然常数巨大过不了。#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;#definelllonglong#defineN10010chargetc(){charc=getchar();while((c'Z')&&(c'z')&&(c''))c=getchar();returnc;}ll
- Python 模拟退火算法
神仙别闹
Python教程模拟退火算法算法
模拟退火算法借鉴了统计物理学的思想,是一种简单、通用的启发式优化算法,并在理论上具有概率性全局优化性能,因而在科研和工程中得到了广泛的应用。退火是金属从熔融状态缓慢冷却、最终达到能量最低的平衡态的过程。模拟退火算法基于优化问题求解过程与金属退火过程的相似性,以优化目标为能量函数,以解空间为状态空间,以随机扰动模拟粒子的热运动来求解优化问题。模拟退火算法结构简单,由温度更新函数、状态产生函数、状态接
- Python实现模拟退火算法
qq_39605374
模拟退火算法算法机器学习python
Python实现模拟退火算法模拟退火算法(simulatedannealing)是一种常用的优化算法。它通过在搜索过程中逐渐降低温度的方式来避免陷入局部最优解,并最终找到全局最优解。本文将介绍如何使用Python实现模拟退火算法,并给出完整源码。一、算法思路模拟退火算法的基本思路是从一个初始解开始,按照一定的概率接受较差的解,在接受较差解的同时,随机扰动当前解,继续搜索。在搜索过程中,算法会逐渐降
- python学智能算法(一)|模拟退火算法:原理解释和最小值求解
西猫雷婶
人工智能python学习笔记模拟退火算法算法机器学习
【1】引言python具备强大的数据处理功能,但数据处理往往需要结合智能算法,本次文章就学习用python仿真模拟退火算法。【2】模拟退火算法模拟退火算法本质和其名称一样,以金属材料热处理的退火过程为模拟对象,模拟退火过程中的物理变化规律来处理数据。当温度较高时,金属材料内的粒子具有较高的自由运动能量;随着温度降低,粒子的自由运动能量逐渐降低;完全冷却后,粒子没有自由运动能量,材料的性能达到稳定。
- Python33 智能优化算法之粒子群算法PSO
智能建造研究生
智能优化算法AI算法的Python实现python学习算法机器学习人工智能
智能优化算法是一类受自然界生物、物理、化学等现象启发而设计的优化算法,具备全局搜索能力,能够在复杂、多峰的搜索空间中找到近似全局最优解,常用于解决各种实际中的复杂优化问题。典型的智能优化算法包括遗传算法、粒子群优化、蚁群算法、模拟退火等。1.主要的智能优化算法遗传算法(GeneticAlgorithm,GA):基于自然选择和遗传机制的优化算法,广泛用于各种优化问题。粒子群优化算法(Particle
- 模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA)
深度学习客
算法优化模拟退火算法算法机器学习人工智能深度学习数据挖掘
目录模拟退火算法的详解1.基本原理2.算法步骤2.1.初始化2.2.迭代搜索2.3.温度更新2.4.终止条件3.参数调整4.应用案例5.优势与局限性总结模拟退火算法的Python示例与解释1.导入所需的库2.定义问题参数和函数3.模拟退火算法实现4.使用模拟退火算法解决TSP问题5.结果可视化总结模拟退火算法的详解模拟退火算法(SimulatedAnnealing,简称SA)是一种用于解决优化问题
- Day 12 训练
Nina_717
python打卡训练营python
Day12训练1.遗传算法2.粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)3.模拟退火(SimulatedAnnealing,SA)超参数调整专题21.三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法2.学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)作业:今天以自由探索的思路为主,尝试检索资料、视频、文档,用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现
- 60天Python训练 day12
only_only_you
python开发语言
常见的几种优化算法:遗传算法粒子群优化模拟退火核心思想:这些启发式算法都是优化器。你的目标是找到一组超参数,让你的机器学习模型在某个指标(比如验证集准确率)上表现最好。这个过程就像在一个复杂的地形(参数空间)上寻找最高峰(最佳性能)。启发式算法就是一群聪明的“探险家”,它们用不同的策略(模仿自然、物理现象等)来寻找这个最高峰,而不需要知道地形每一处的精确梯度(导数)。遗传算法灵感来源:生物进化,达
- DAY12 超参数调整专题2
m0_57278362
python学习python
三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法模拟退火算法(SimulatedAnnealing)是一种受金属退火过程启发的全局优化算法,通过模拟降温过程中的热力学平衡来避免陷入局部最优。以下是其核心实现逻辑:1.算法核心思想允许以一定概率接受比当前解更差的解,随着温度降低逐渐减少这种概率,从而平衡全局探索(高温阶段)和局部收敛(低温阶段)。2.实现步骤(1)初始化参数初始温度(T):较
- 模拟退火,百炼成钢
CIb0la
方法论生活学习程序人生
我是学专业数学出身,数学里有一个课程叫做最优化求解。英文是Optimization,中文直翻是最优化。一般是设置一个初始条件,然后在一个连续函数上找到符合条件的最大值或者最小值,通常在数学上叫做最优解。有时候,初始条件本身并不收窄,甚至就是一个函数范围,这会导致解有也不确定,变为一个范围或者说是有一个方程解。这时候的解被称作容许集。对于无约束的优化问题,如果函数是二次可微的话,那么可以通过找到目标
- 【EDA】Placement(布局)
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布局
第四章:Placement(布局)在VLSI物理设计中,布局(Placement)的目标是确定电路中每个模块(或门)的位置,以最小化线长、时序延迟或功耗,同时满足面积和拥塞约束。第四章聚焦三种经典布局算法,涵盖递归划分、解析优化和模拟退火,以下是详细介绍:1.最小割布局(MincutPlacement)核心目标通过递归二分划分电路,每次切割最小化跨分区连接(割集),结合终端传播优化模块位置,减少全
- floyd matlab 无向图 最短路径 数学建模_在数学建模中常用的方法
李培智
floydmatlab无向图最短路径数学建模
在数学建模中常用的方法:类比法、二分法、量纲分析法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据拟合法、回归分析法、数学规划(线性规划,非线性规划,整数规划,动态规划,目标规划)、机理分析、排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法、现代优化算法(禁忌搜索算法,模拟退火算法,遗传算法,神经网络)。用这些方法可以解下列一些模型:优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论
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【算法】期望DP【题解】其实把状态表示出来就是很简单的期望DP。f[i][j]表示i张红牌,j张黑牌的期望。i=0时,f[0][j]=0。j=0时,f[i][0]=i。f[i][j]=max(0,i/(i+j)*(f[i-1][j]+1)+j/(i+j)*(f[i][j-1]-1))。直接使用期望定义式E(X)=Σpi*xi不四舍五入就是在后一位-5。空间限制必须用递推+滚动数组。#include
- 【BZOJ】1419 Red is Good
Pure_W
BZOJ
大意:桌面上有R张红牌和B张黑牌,随机打乱顺序后放在桌面上,开始一张一张地翻牌,翻到红牌得到1美元,黑牌则付出1美元。可以随时停止翻牌,在最优策略下平均能得到多少钱直接期望DPf[i][j]表示开一局i红j黑的游戏的期望收益,然后f[i][j]可以由f[i-1][j]和f[i][j-1]转移要滚动#include#include#definecintconstint&usingnamespaces
- BZOJ 1419: Red is good(期望DP)
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BZOJ期望&概率DP&记忆化搜索
题目描述权限传送门题解比较水的期望DP,但也让我悟到了一点关于期望的东西。题目描述得不可描述,看起来逼格很高。但平均就是期望,关键是最优策略这点。根据我幼稚的理解,期望是均值没错,但期望之所以叫期望是因为它在预知未来,当前这个状态期望的得分就是作出决策后未来能得到分数的均值。所以或许这就是期望DP的状态要倒过来推的原因吧。考虑f[i][j]为剩下i张红牌j张黑牌的在最优策略下的期望。根据我脚推的式
- 全国大学生数学建模竞赛历年赛题及优秀论文(链接见ping论)
爱建模的小鹿
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在数学建模中常用的方法:类比法、二分法、量纲分析法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据拟合法、回归分析法、数学规划(线性规划,非线性规划,整数规划,动态规划,目标规划)、机理分析、排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法、现代优化算法(禁忌搜索算法,模拟退火算法,遗传算法,神经网络)。用这些方法可以解下列一些模型:优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论
- BZOJ 1639: [Usaco2007 Mar]Monthly Expense 月度开支【二分+贪心】
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1639:[Usaco2007Mar]MonthlyExpense月度开支【题目描述】传送门【题解】二分答案,然后贪心check就可以了。代码如下#includeusingnamespacestd;intn,m,Ans,a[100005];boolcheck(intx){intSum=0,Now=1;for(inti=1;ix)return0;if(Sum+a[i]>1;L>1)if(check(
- BZOJ 1639: [Usaco2007 Mar]Monthly Expense 月度开支
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BZOJsilverUSACO银组题二分答案
1639:[Usaco2007Mar]MonthlyExpense月度开支TimeLimit:5SecMemoryLimit:64MBSubmit:1052Solved:519[Submit][Status][Discuss]DescriptionFarmerJohn是一个令人惊讶的会计学天才,他已经明白了他可能会花光他的钱,这些钱本来是要维持农场每个月的正常运转的。他已经计算了他以后N(1#in
- 粒子群算法详解---ChatGPT4o作答
部分分式
算法人工智能机器学习
粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)是一种基于群体智能的全局优化算法,灵感来源于鸟群觅食、鱼群游动等生物群体行为。PSO算法由Kennedy和Eberhart于1995年提出,它是一种模拟自然界群体智能的优化方法,具有良好的全局搜索能力和计算效率。PSO是启发式搜索算法中的一种,与遗传算法(GA)、模拟退火(SA)等其他优化方法一样,属于群体智能类算法(Sw
- 【三维装箱】遗传算法和模拟退火算法求解三维装箱优化问题(含空间利用率 重量利用率 综合利用率)【含Matlab源码 XYWH023期】
Matlab领域
Matlab优化求解(高阶版)matlab
Matlab领域博客之家博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;个人主页:Matlab领域代码获取方式:CSDNMatlab领域—代码获取方式座右铭:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab优化求解仿真内容点击①Matlab优化求解(高阶版)②付费专栏Matlab优化求解(进阶版)③付费专栏Matlab优化求解(初级版)⛳️关注CSDNMatlab领域,更多资源等你来!!⛄一、
- 【Matlab】-- 基于MATLAB的美赛常用多种算法
电科_银尘
Matlab程序matlab算法数学建模
文章目录文章目录01内容概要02各种算法基本原理03部分代码04代码下载01内容概要本资料集合了多种数学建模和优化算法的常用代码资源,旨在为参与美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM,简称美赛)的参赛者提供实用的编程工具和算法实现。这些算法包括BP神经网络、CT图像重建、Floyd算法、Topsis算法、层次分析法、分支定界法、灰色预测、粒子群算法、模拟退火算法(特别适用于TSP和背包问题)、人口
- 量子边缘计算:当Wasm遇见量子退火机——解锁组合优化问题的终极加速方案
Eqwaak00
分布式系统设计实战量子计算python大数据自动化
一、引言:组合优化问题的挑战与机遇在物流调度、金融投资、芯片设计等领域,组合优化问题(CombinatorialOptimization)因其高复杂度和NP-Hard特性,一直是学术界和工业界的核心挑战。例如,一个包含100个城市的旅行商问题(TSP),其可能的路径组合高达1015510155种,即使用超级计算机也需要数年才能穷举所有解。传统启发式算法(如遗传算法、模拟退火)虽能提供近似解,但面对
- YOLOv11改进 | 注意力篇 | YOLOv11引入24年ECCV的自调制特征聚合注意力模块(SMFA),并构建C2PSA_SMFA
小李学AI
YOLOv11有效涨点专栏YOLO深度学习人工智能计算机视觉目标检测机器学习神经网络
1.SMFA介绍1.1摘要:基于Transformer的图像复原方法由于Transformer的自注意(self-attention,SA)特性能够更好地挖掘非局部信息,从而获得更好的高分辨率图像重建效果,因此具有重要的应用价值。然而,关键点积SA需要大量的计算资源,这限制了其在低功耗器件中的应用。此外,模拟退火机制的低通特性限制了其捕获局部细节的能力,从而导致平滑的重建结果。针对该问题,该文提出
- 群体智能优化算法-模拟退火优化算法(Simulated Annealing, SA,含Matlab源代码)
HR Zhou
算法模拟退火算法机器学习matlab群体智能优化优化人工智能
摘要模拟退火(SA)算法是一种基于物理退火过程的全局优化算法,其核心思想来源于热力学中的退火过程:将材料加热到高温后再缓慢冷却,使其分子结构趋于最低能量状态,从而获得稳定结构。SA算法利用Metropolis准则来决定接受新的解,以一定概率接受劣解,从而避免陷入局部最优。SA具有收敛速度快、计算复杂度低、适用于连续优化问题等特点,被广泛应用于组合优化、函数优化、神经网络训练等领域。算法介绍1.主要
- 模拟退火算法:原理、应用与优化策略
尹清雅
算法
摘要模拟退火算法是一种基于物理退火过程的随机搜索算法,在解决复杂优化问题上表现出独特优势。本文详细阐述模拟退火算法的原理,深入分析其核心要素,通过案例展示在函数优化、旅行商问题中的应用,并探讨算法的优化策略与拓展方向,为解决复杂优化问题提供全面的理论与实践指导,助力该算法在多领域的高效应用与创新发展。一、引言在现代科学与工程领域,复杂优化问题无处不在,如资源分配、路径规划、机器学习模型参数调优等。
- 模拟退火算法详解
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
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST