- 优化选址问题 | 基于和声搜索算法求解基站选址问题含Matlab源码
天天酷科研
优化选址问题(LP)matlab和声搜索算法基站选址问题
目录问题代码问题和声搜索算法(HarmonySearch,HS)是一种模拟音乐创作过程中乐师们凭借自己的记忆,通过反复调整各乐器的音调,直至达到最美和声状态为启发,通过反复调整解向量的各分量来寻求全局最优解的智能优化算法。下面是一个基于和声搜索算法求解基站选址问题的Matlab伪代码框架。请注意,这个框架是一个基本的实现,你可能需要根据你的具体问题和约束条件进行调整和优化。代码%和声搜索算法求解基
- 路径优化算法 | 基于蚁群的城市路径优化算法应用及其Matlab实现
算法如诗
路径优化算法(PathOptimization)算法matlab路径优化算法
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法,用于解决如旅行商问题(TSP)等组合优化问题。在蚁群算法中,每只蚂蚁在搜索路径时都会释放信息素,并根据信息素浓度和其他启发式信息来选择下一个节点。随着时间的推移,较短的路径上累积的信息素会更多,从而吸引更多的蚂蚁,最终找到最优路径。在城市路径优化问题中,蚁群算法可以用于找到连接多个城市的最短路径
- 动手学习深度学习——2.5 自动微分
X_Imagine
动手学习深度学习深度学习人工智能自动微分
2.5自动微分 正如【2.4微积分】所说,微分是深度学习中几乎所有最优化算法的关键步骤。虽然求这些导数的计算过程很简单,只需要一些基本的微积分知识。但对于复杂的模型,手工计算参数的更新可能很痛苦(而且经常容易出错)。深度学习框架通过自动计算导数加快了这一工作,即自动微分(AutomaticDifferentiation)。在实践中,基于我们设计的模型,系统构建了一个计算图,跟踪哪些数据结合哪些操
- 神奇的微积分
科学的N次方
人工智能人工智能ai
微积分在人工智能(AI)领域扮演着至关重要的角色,以下是其主要作用:优化算法:•梯度下降法:微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度,这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。梯度指出了函数值增加最快的方向,通过沿着负梯度方向更新权重,可以最小化损失函数并优化模型。•反向传播:在神经网络训练中,微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响(偏导数),这一过程就是反向
- 基于冠豪猪优化算法(Crested Porcupine Optimizer,CPO)的无人机三维路径规划(MATLAB)
IT猿手
无人机路径规划优化算法MATLAB无人机matlab开发语言人工智能多目标优化算法算法
一、无人机路径规划模型介绍无人机三维路径规划是指在三维空间中为无人机规划一条合理的飞行路径,使其能够安全、高效地完成任务。路径规划是无人机自主飞行的关键技术之一,它可以通过算法和模型来确定无人机的航迹,以避开障碍物、优化飞行时间和节省能量消耗。二、算法介绍冠豪猪优化算法(CrestedPorcupineOptimizer,CPO)由MohamedAbdel-Basset等人于2024年提出,该算法
- 数字化沙龙观后感
心水
今天发烧好点了,顺利参加了沙龙活动,感觉这次沙龙的质量很高,效果也很好。首先是黎叔请来的清华大学博士,分享了物流行业的各种优化算法,感觉自己的智商不够用了。收获是要把物流的一些具体场景转换成数学模型,然后再选择合适的算法算出最优解。然后就是我做的分享了,把昨天准备的内容基本上说到了,感觉说得还可以,茶歇的时候就有几个潜在客户来交流了,感觉我们花的时间和精力都值得了。接下来是上汽的Victor博士分
- MATLAB|【免费】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断
电力程序小学童
机器预测matlab神经网络分类预测
目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章,内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。同时,部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。此外,《MATLAB神经网络43个案例分析
- 【改进算法】【IHAOAVOA】天鹰优化算法和非洲秃鹫混合优化算法
科研工作站
智能算法算法智能算法天鹰优化算法非洲秃鹫算法
目录1主要内容IHAOAVOA流程图主要创新点2部分代码3程序结果4下载链接1主要内容该程序复现《IHAOAVOA:AnimprovedhybridaquilaoptimizerandAfricanvulturesoptimizationalgorithmforglobaloptimizationproblems》,天鹰优化算法(AO)和非洲秃鹫算法(AVOA)各有优势:AO具有强大的全局勘探能力
- 【超详细】HIVE 日期函数(当前日期、时间戳转换、前一天日期等)
小猪快跑爱摄影
HIVEhivehadoop数据仓库
文章目录相关文献常量:当前日期、时间戳前一天日期、后一天日期获取日期中的年、季度、月、周、日、小时、分、秒等时间戳转换时间戳to日期日期to时间戳日期之间月、天数差作者:小猪快跑基础数学&计算数学,从事优化领域5年+,主要研究方向:MIP求解器、整数规划、随机规划、智能优化算法。如有错误,欢迎指正。如有更好的算法,也欢迎交流!!!——@小猪快跑相关文献LanguageManualUDF-Apach
- 麻雀算法优化BP神经网络回归分析,麻雀算法优化BP神经网络回归预测,麻雀优化算法改进BP神经网络客流量预测
神经网络机器学习智能算法画图绘图
BP神经网络算法神经网络回归麻雀优化算法改进BP神经网络短期客流量预测
目录背影BP神经网络的原理BP神经网络的定义BP神经网络的基本结构BP神经网络的神经元BP神经网络的激活函数,BP神经网络的传递函数麻雀算法原理麻雀算法主要参数麻雀算法流程图麻雀算法优化测试函数代码麻雀算法优化BP神经网络回归分析,麻雀算法优化BP神经网络回归预测数据matlab编程实现效果图结果分析展望完整代码数据文件下载链接:(代码完整,数据齐全)资源-CSDN文库https://downlo
- 蛙跳算法例子
依然风yrlf
算法python
蛙跳算法(JumpingFrogAlgorithm,简称JFA)是一种仿生优化算法,模拟了青蛙在搜索食物时的跳跃行为。该算法通过模拟青蛙的跳跃过程来寻找最优解,适用于连续优化、离散优化和多目标优化等问题。下面是一个详细的蛙跳算法示例,用于解决一维连续优化问题:importnumpyasnp#定义目标函数defobjective_function(x):return(x-2)**2-1#定义蛙跳算法
- 贪心算法的介绍
依然风yrlf
贪心算法算法
贪婪算法(GreedyAlgorithm)是一种基于贪心策略的优化算法,通常用于在组合优化问题中找到最优解。贪婪算法的基本思想是在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,希望通过局部最优解的积累来达到全局最优解。尽管贪婪算法不能保证总是找到最优解,但它通常能够在很短的时间内找到一个接近最优解的解决方案。贪婪算法的详细介绍和讲解:基本思想:贪婪算法的基本思想是通过每一步的局部最优选择来构建问题的解决
- 09基于粒子群优化BP神经网络数据回归预测算法PSO-BP【附Matlab源码】只讲代码不讲原理
机器不会学习CSJ
数据回归专栏算法神经网络回归机器学习matlab
文章目录一、粒子群优化算法二、BP神经网络核心代码三、完整过程1、读取数据2、划分数据3、数据归一化4、计算优化节点数量5、粒子群优化参数初始化6、提取最优初始权值和阈值通过粒子群优化的最佳权重矩阵7、训练网络和预测数据结合前面BP设置网络参数代码8、绘图和计算评价指标三、实验结果四、获取完整代码和数据一、粒子群优化算法核心计算公式%%参数初始化c1=4.494;%学习因子c2=4.494;%学习
- 10 中科院1区期刊优化算法|基于开普勒优化-卷积-双向长短期记忆网络-注意力时序预测Matlab程序KOA-CNN-BiLSTM-Attention
机器不会学习CSJ
时间序列预测算法网络matlabcnnlstm深度学习
文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发,开普勒优化算法(KeplerOptimizationAlgorithm,KOA)是一种元启发式算法,灵感来源于开普勒的行星运动规律。该算法模拟行星在不同时间的位置和速度,每个行星代
- 06基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的数据分类算法
机器不会学习CSJ
数据分类专栏cnn分类深度学习lstmmatlab启发式算法数据分析
基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的数据分类算法鲸鱼智能优化基本原理鲸鱼智能优化算法(WhaleOptimizationAlgorithm,WOA)是一种基于自然界中的鲸鱼群体行为而提出的全局优化算法。该算法由莫扬(SeyedaliMirjalili)于2016年提出,其灵感来源于鲸鱼群体的捕猎行为和社交行为。在WOA算法中,每个解都被看
- 08 2024年1月最新优化算法 美洲狮优化算法(PO) 基于美洲狮PO优化CNN-BiLSTM-Attention的时间序列数据预测算法PO-CNN-LSTM-Attention 优先使用就是创新!
机器不会学习CSJ
算法cnnlstm机器学习人工智能神经网络matlab
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一、美洲狮优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、PO-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、核心代码七、结果展示八、获取方式一、美洲狮优化算法美洲狮是一种原产于美洲大陆的大型猫科动物,在南美洲的安第斯山脉到加拿大的育空地区都有它们的栖息地。作为美洲第二大的猫
- 07基于WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制的时间序列预测算法
机器不会学习CSJ
时间序列预测cnn算法人工智能
文章目录鲸鱼优化算法CNN卷积神经网络BiLSTM双向长短期记忆网络Attention注意力机制WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼优化-卷积-双向长短时记忆-注意力机制数据展示代码程序实验结果获取方式鲸鱼优化算法鲸鱼优化算法(WhaleOptimizationAlgorithm,WOA)是一种启发式优化算法,灵感来源于座头鲸的捕食行为。该算法最早由SeyedaliMirjalil
- 2024年最新优化算法|冠豪猪优化算法CPO、足球队训练优化算法FTTA、美洲狮优化算法PO 、牛顿-拉夫逊优化算法NRBO利用优化算法进行优化BP神经网络权重参数进行数据回归预测 先用就是创新点!
机器不会学习CSJ
数据回归专栏算法神经网络回归
不讲原理,详细原理可以查看原论文,附上论文链接不讲原理,详细原理可以查看原论文,附上论文链接不讲原理,详细原理可以查看原论文,附上论文链接文章目录冠豪猪优化算法足球队训练优化算法美洲狮优化算法牛顿-拉夫逊算法获取方式冠豪猪优化算法论文地址冠豪猪优化算法足球队训练优化算法论文地址足球队训练优化算法论文美洲狮优化算法论文地址美洲狮优化算法牛顿-拉夫逊算法R.Sowmya,M.Premkumar,and
- Pytorch-RMSprop算法解析
肆十二
Pytorch语法pytorch算法人工智能
关注B站可以观看更多实战教学视频:肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)Hi,兄弟们,这里是肆十二,今天我们来讨论一下深度学习中的RMSprop优化算法。RMSprop算法是一种用于深度学习模型优化的自适应学习率算法。它通过调整每个参数的学习率来优化模型的训练过程。下面是一个RMSprop算法的用例和参数解析。用例假设我们正在训练一个深度学习模型,并且我们选
- 【面经——《广州敏视数码科技有限公司》——图像处理算法工程师-深度学习方向】
有情怀的机械男
面试offer面经
目录笔试HR面专业面——60多分钟主管面反问:笔试8道题——简答题+1道编程苹果、香蕉、梨、菠萝,彩色图像如何进行分类?一辆带车牌的汽车,图像亮度整体呈现偏亮状态,如何去提高图像的清晰度?并设计一个准确定位车牌位置的方案。训练集和测试集各5000张,进行目标检测,写出选择的模型以及设计方案?样本量不足怎么去提高检测的准确性?数据增强梯度下降法的优化算法有哪些,各有什么优缺点?损失函数有哪些?优缺点
- 基于WOA优化的Bi-LSTM多输入时序回归预测(Matlab)鲸鱼算法优化双向长短期神经网络时序回归预测
神经网络与数学建模
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- 基于WOA优化的Bi-LSTM多输入回归预测(Matlab)鲸鱼算法优化双向长短期神经网络回归预测
神经网络与数学建模
机器学习与神经网络神经网络matlab回归预测双向长短期记忆网络LSTM经与优化算法深度学习
目录一、程序及算法内容介绍:基本内容:亮点与优势:二、实际运行效果:三、算法介绍:鲸鱼优化算法(WOA):双向长短期神经网络(Bi-LSTM):四、完整程序下载:一、程序及算法内容介绍:基本内容:本代码基于Matlab平台编译,将WOA(鲸鱼优化算法)与Bi-LSTM(双向长短期记忆神经网络)结合,进行多输入数据回归预测输入训练的数据包含7个特征,1个响应值,即通过7个输入值预测1个输出值(多变量
- 基于WOA优化的Bi-LSTM多输入分类预测(Matlab)鲸鱼算法优化双向长短期神经网络分类预测
神经网络与数学建模
机器学习与神经网络神经网络lstmmatlab分类深度学习鲸鱼优化算法双向长短期神经网络
目录一、程序及算法内容介绍:基本内容:亮点与优势:二、实际运行效果:三、算法介绍:鲸鱼优化算法(WOA):双向长短期神经网络(Bi-LSTM):四、完整代码+数据下载:一、程序及算法内容介绍:基本内容:本代码基于Matlab平台编译,将WOA(鲸鱼优化算法)与Bi-LSTM(双向长短期记忆神经网络)结合,进行多输入数据分类预测输入训练的数据包含12个特征,1个响应值,即通过12个输入值预测1个输出
- 【附代码】Python Excel合并单元格(OpenPyXL) Pandas.DataFrame groupby样式保存xlsx
小猪快跑爱摄影
Pythonpythonexcelpandas
文章目录相关文献Excel合并单元格并居中Pandas.DataFramegroupby样式保存Excel作者:小猪快跑基础数学&计算数学,从事优化领域5年+,主要研究方向:MIP求解器、整数规划、随机规划、智能优化算法如有错误,欢迎指正。如有更好的算法,也欢迎交流!!!——@小猪快跑相关文献openpyxl-APythonlibrarytoread/writeExcel2010xlsx/xlsm
- GWO优化kmeans
2301_78492934
机器学习算法人工智能matlabkmeans聚类
GWO(灰狼优化器)是一种群体智能优化算法,它模拟了灰狼的社会结构和狩猎行为。GWO算法通过模拟灰狼的等级制度、狩猎策略和搜索机制来寻找问题的最优解。而K-means是一种经典的聚类算法,用于将数据点划分为K个簇。将GWO优化算法应用于K-means聚类中,主要是为了解决K-means算法对初始簇中心敏感和容易陷入局部最优解的问题。以下是GWO优化K-means的原理和过程的详细介绍:1.GWO算
- 基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度(MATLAB)
2301_78492934
matlab开发语言
1.微电网微电网多目标优化调度模型是为了实现微电网系统的经济和环境双重优化目标而建立的。该模型以微电网的运行成本和环境保护成本之和最小为目标,参考文献采用改进的粒子群算法(PSO)对优化模型进行求解。该模型主要包括两个核心模块:系统仿真模块和运行优化模块。系统仿真模块使用能量模型对系统调度方案的经济和环境指标进行评估。通过对微电网系统的各个组件(如发电机、储能装置、负荷等)进行建模和仿真,可以得到
- 智能算法改进策略matlab语言
2301_78492934
matlab启发式算法
智能优化算法改进是指对传统的智能优化算法进行改进,以提高其性能和效果。以下是对几种改进方法的详细介绍:1.莱维飞行(LevyFlight):莱维飞行是一种随机游走策略,其步长服从莱维分布。在优化算法中,莱维飞行可以用于增加搜索的多样性,从而更好地探索解空间。2.随机游走(RandomWalk):随机游走是一种基于随机性的搜索策略,通过随机地选择下一步的方向和距离来进行搜索。在优化算法中,随机游走可
- GA-kmedoid 遗传算法优化K-medoids聚类
2301_78492934
机器学习支持向量机人工智能matlab聚类
遗传算法优化K-medoids聚类是一种结合了遗传算法和K-medoids聚类算法的优化方法。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的随机优化算法,它通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉、变异等操作来寻找问题的最优解。而K-medoids聚类算法是一种基于划分的聚类方法,它通过选择K个数据点作为簇中心,将数据点分配到最近的簇中心,以最小化每个数据点到其所属簇中心的距离之和。K-medoids聚类算法是
- 【MATLAB源码-第141期】基于matlab的免疫优化算法在物流配送中心选址应用仿真,输出选址图以及算法适应度曲线。
Matlab程序猿
MATLAB路径规划选址matlab算法开发语言
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用是一个集成了信息科学、生物学原理和运筹学的跨学科研究领域。本文旨在探讨免疫优化算法在物流配送中心选址问题中的应用,包括算法的基本原理、模型构建、算法实现及其在实际物流配送中心选址问题中的应用案例分析。一、免疫系统原理及其启发意义免疫系统是生物体防御外来入侵者的复杂网络,具有识别自身与非自身、记忆以前的入侵者以及在再次
- 【BP回归预测】基于粒子群算法优化BP神经网络车位预测附Matlab代码
matlab科研助手
神经网络预测算法回归神经网络
✅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摘要随着城市化进程的不断加快,城市交通拥堵问题日益严重,车位资源的稀缺成为影响城市交通顺畅的重要因素。
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码,既有优点也有缺点,而且有人倡导有人反对。
先看优点:
1 她在服务器内部执行,离数据最近,另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则,保证某些行为的一致性,所以也可以提供一定的安全性。
3 可以简化代码的维护和版本更新。
4 可以帮助提升安全,比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理,cookie的处理
引用
Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一,谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值,而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟,此文研究总结来源于互联网上的资料,大牛请勿喷!本人虚心学习,多指教.
1、减小网页体积的大小,尽量采用div+css模式,尽量避免复杂的页面结构,能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩;
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建,用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解,也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少,所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理,并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题,但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例,不知道什么是双检锁,那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式,线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时,很多人的第一反应是写出如下的代码,包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
java
懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if(null == ins
- 安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题,结果,特意留出来的80端口就是不能用,烦。
解决方法确保几处:
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 (譬如90,800,,,什么数字都好)
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车,转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频?
aijuans
android
我的android app有这样的需求,在进行照片和视频上传的时候,需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中,只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题,提供一个多选的功能,可以使checkbox之类的,一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi,只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
mongodb
问题描述:
MongoDB在非正常情况下关闭时,可能会导致索引文件破坏,造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案:
使用脚本,重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式,那么这意味着什么呢,读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式,但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数,其中构造者可以提供参数最多,可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump),不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F
- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss,往各种xml配置文件,现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
brotherlamp
UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里,视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下,尤其对于 Web 初创企业而言,这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命:别学编程了,学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师,要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题:
假设有一条绳子,上面有红、白、蓝三种颜色的旗子,起初绳子上的旗子颜色并没有顺序,
您希望将之分类,并排列为蓝、白、红的顺序,要如何移动次数才会最少,注意您只能在绳
子上进行这个动作,而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似:
在一条绳子上移动,在程式中也就意味只能使用一个阵列,而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率,我们一般都用hash结构,并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大,很多资料也推荐设置到1000,默认设置为了512,但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自:http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号,专门为他们查询线上数据库用的,当然,只有他们上了生产网络以后才能连上数据库,安全方面我们还是很注意的,呵呵。
授权的语句如下:
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
dcj3sjt126com
电影
1. I see. 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too. 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on. 来吧(赶快)8. Hold on. 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad. 还不错。11. Not yet. 还没。12. See you. 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
dyy_gusi
httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起,我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用,但是如果使用webService框架自己的client包,那么必然需要在自己的代码中引入它的包,如果同时调运了多个不同框架的webService,那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
geeksun
settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件,下面解释一下其中的配置含义:
settings.xml存在于两个地方:
1.安装的地方:$M2_HOME/conf/settings.xml
2.用户的目录:${user.home}/.m2/settings.xml
前者又被叫做全局配置,后者被称为用户配置。如果两者都存在,它们的内容将被合并,并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
hongtoushizi
ubuntu
转载自:
http://iysm.net/?p=178 init
Init是位于/sbin/init的一个程序,它是在linux下,在系统启动过程中,初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后,由内核启动的一个用户级程序,并由此init程序进而完成系统的启动过程。
ubuntu与传统的linux略有不同,使用upstart完成系统的启动,但表面上仍维持init程序的形式。
运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
jinnianshilongnian
nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间,学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构,为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发,利用春节期间总结了一份基本的学习教程,希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时,我犯了一个低级错误,误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的,例如:
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组,数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度: [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
ol_beta
javaHotSpotjvm
源码结构图,方便理解:
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
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基本事务的使用:
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去,如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
id number(3) not null,
-- 账户名称
nam