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深度学习·命运深度学习人工智能
NASNet(NeuralArchitectureSearchNetwork)是由GoogleBrain团队提出的另一种神经架构搜索(NAS)方法,它通过自动化搜索神经网络的结构,找到了具有竞争力的神经网络架构,尤其在计算机视觉任务(如图像分类)中表现非常优秀。NASNet是基于进化算法的架构搜索方法,与其他NAS方法相比,它具有更高的效率,并且能够生成更加优化的网络架构。1.NASNet的背景与
- 神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
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ww18000
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非支配性排序遗传算法III(NSGA-III)是用于求解多目标优化问题的一种进化算法1。以下是对它的具体介绍1:具体完整算法请跳转:非支配性排序遗传算法III---NSGA-III-可用于(多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理)发展背景NSGA-III由KalyanmoyDeb和HarshitJain提出,是在NSGA-II的基础上进行改进和扩展,以更好地处理多目标优化问题,尤其是在
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大雨淅淅
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1、进化算法自从达尔文的生物进化论被接受,基于自然界中生物优胜劣汰的生存规则发展起来的生物进化的理论研究得到了空前的发展。将生物遗传变异、优胜劣汰的生存机制应用到优化领域,就得到了进化计算(EvolutionaryComputation,EC)。以种群形式存在的物种,想要生存下去,就必须通过遗传变异来适应环境,通过自身的不断完善来适应生存环境。遗传的目的在于将父代的优良性能传递给子代,让子代能更好
- 差分进化算法 (Differential Evolution) 算法详解及案例分析
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python算法python开发语言选择DE差分进化算法变异
差分进化算法(DifferentialEvolution)算法详解及案例分析目录差分进化算法(DifferentialEvolution)算法详解及案例分析1.引言2.差分进化算法(DE)算法原理2.1基本概念2.2算法步骤3.差分进化算法的优势与局限性3.1优势3.2局限性4.案例分析4.1案例1:单目标优化问题4.1.1问题描述4.1.2代码实现4.1.3流程图4.1.4优化曲线4.2案例2:
- pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
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pythonsvm模型优化
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后,我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究,更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同,本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以,下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- 差分进化算法_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
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差分进化算法
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- 差分进化算法DE
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智能算法与机器学习差分进化算法
差分进化算法DE属于进化算法,这里算法还包括依次遗传算法、进化策略、进化规划。差分进化算法包括三个基本的操作:变异操作、交叉(重组)操作和选择操作。一、算法建模:1、假设我们希望得到函数f(x)的最优解,这个函数有D个解。2、为函数f(x)设置一个解的组数N,N至少为4。3、这样我们就得到了N组并且每组解的个数为D的集合,它可以使用N个D维参数向量来表示。因为它类似于遗传算法进化一样,是一代一代的
- 差分进化算法(Differential evolution,DE)(附详细注释的Python代码)
XijueJa
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概念与基本原理差分进化算法(DifferentialEvolution,简称DE)是一种基于种群的随机优化算法,由Storm和Price在1995年提出。它主要应用于解决非线性、非凸、连续和离散的优化问题。DE算法以其简单性、鲁棒性和高效性而受到广泛关注。差分进化算法的基本思想是通过模拟自然进化过程中的遗传和变异机制来寻找问题的最优解,类似于遗传算法。通过变异、交叉与选择,使得初始化的种群不断朝最
- 【机器学习】---神经架构搜索(NAS)
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这里写目录标题引言1.什么是神经架构搜索(NAS)1.1为什么需要NAS?2.NAS的三大组件2.1搜索空间搜索空间设计的考虑因素:2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用,神经网络架构的设计变得越来越复杂。模型的性能不仅依赖于数据和训练方
- 遗传进化算法进行高效特征选择
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在构建机器学习模型时,特征选择是一个关键的预处理步骤。使用全部特征往往会导致过拟合、增加计算复杂度等问题。因此,我们需要从原始特征集中选择一个最优子集,以提高模型的泛化性能和效率。特征选择的目标是找到一个二元掩码向量,对应每个特征的保留(1)或剔除(0)。例如,对于10个特征,这个掩码向量可能是[1,0,1,1,0,0,1,0,1,0]。我们需要通过某种优化方法,寻找一个使目标函数(如模型的贝叶斯
- 遗传算法与深度学习实战(7)——使用遗传算法解决N皇后问题
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遗传算法与深度学习实战(7)——使用遗传算法解决N皇后问题0.前言1.N皇后问题2.解的表示3.遗传算法解决N皇后问题小结系列链接0.前言进化算法(EvolutionaryAlgorithm,EA)和遗传算法(GeneticAlgorithms,GA)已成功解决了许多复杂的设计和布局问题,部分原因是它们采用了受控随机元素的搜索。这通常使得使用EA或GA设计的系统能够超越我们的理解进行创新。在本节中
- 利用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对全加器中的晶体管大小进行重新调整以达到功率优化:详细步骤与Python实现
快撑死的鱼
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简介:随着技术的不断进步,微电子行业始终追求在保持性能的同时降低功率消耗。全加器作为数字电路中的基本元素,其功率优化显得尤为关键。本文将详细介绍如何使用一种称为多目标粒子群优化(MOPSO)的进化算法,重新调整晶体管的大小,以优化全加器中的功率。此外,我们还将提供Python代码实现,供读者参考和使用。具体的项目实现过程,我们已经准备了一个完整的项目文件,您可以下载以获取更多细节。1.多目标粒子群
- MATLAB:差分进化算法(Differential Evolution Algorithm,DE)求解基于移动边缘计算的任务卸载与资源调度(提供MATLAB代码)
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优化算法MATLABmatlab算法边缘计算人工智能开发语言
一、优化模型介绍移动边缘计算中的计算卸载是一种将计算任务从设备卸载到边缘服务器的技术。它可以将计算量大的任务分配给计算资源充足的代理服务器进行处理,从而减轻设备的计算负担,延长设备的电池寿命,并满足业务时延需求。计算卸载的过程一般包括以下几个步骤:任务划分:将计算任务划分为多个子任务,以便在边缘服务器上并行处理。任务调度:根据任务的特性和边缘服务器的资源情况,选择合适的边缘服务器来执行任务。数据传
- 多目标优化(Python):多目标粒子群优化算法(MOPSO)求解ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6(提供Python代码)
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一、多目标粒子群优化算法多目标粒子群优化算法(MOPSO)是一种用于解决多目标优化问题的进化算法。它基于粒子群优化算法(PSO),通过引入多个目标函数和非支配排序来处理多目标问题。MOPSO的基本思想是将问题转化为在多维搜索空间中寻找一组最优解的问题。每个解被称为一个粒子,它在搜索空间中移动,并根据自身的经验和群体的经验进行调整。粒子的位置表示解的候选解,速度表示解的搜索方向和步长。MOPSO的算
- 遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 详解与实现
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文章目录基本思想基本概念基本操作算法基本步骤代码实现参考文献基本思想遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则,它最初由美国Michigan大学的J.Holland教授于1967年提出。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(
- 论文阅读:An interactive method for surrogate-assisted multi-objective evolutionary algorithms
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Aninteractivemethodforsurrogate-assistedmulti-objectiveevolutionaryalgorithms辅助代理多目标进化算法的交互式方法作者:DinhNguyenDuc、LongNguyen、KienThaiTrung期刊:IEEEInternationalConferenceonKNOWLEDGEANDSYSTEMS、November2020D
- 粒子群优化算法简介
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粒子群优化算法简介01算法基本思想02算法步骤03重要参数与更新公式04编程实现05高级特性约束处理多目标优化混沌搜索群体拓扑结构自适应参数调整06总结重要参考文献粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,简称PSO)是一种用于求解连续优化问题的进化算法,最早由Kennedy和Eberhart于1995年提出,灵感来源于鸟群觅食和鱼群觅食的行为。01算法基本思想PSO算法将待
- SHADE和SaDE跑CEC2017测试集
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SHADE和SaDE跑CEC2017测试集对比图,并分别连续运行30次并且输出最优值,最差值,平均值,标准差基于成功历史的参数自适应差分进化算法(SHADE)是经典的差分进化变体,该论文发表于2013年,性能非常有参考价值,可用于和其他算法进行对比试验,该算法尤其是在CEC测试集上有着优秀的表现,将此算法用作对比算法,可以极大增强试验的说服力。提升论文被录用的概率。参考文献:RyojiTanabe
- 自适应差分进化算法(SaDE)优化BP神经网络
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自适应差分进化算法(SaDE)优化BP神经网络自适应差分进化算法(SaDE)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,SaDE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,SaDE主要用于调整网络的权重和偏置。通过SaDE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
- 基于差分进化算法的移动边缘计算的任务卸载与资源调度(提供MATLAB代码)
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一、优化模型介绍移动边缘计算的任务卸载与资源调度是指在移动设备和边缘服务器之间,将部分计算任务从移动设备卸载到边缘服务器,并合理分配资源以提高系统性能和降低能耗。在本文所研究的区块链网络中,优化的变量为:挖矿决策(即m)和资源分配(即p和f),目标函数是使所有矿工的总利润最大化。问题可以表述为:maxm,p,fFminer=∑i∈N′Fiminers.t.C1:mi∈{0,1},∀i∈NC2:p
- 基于差分进化算法(Differential Evolution Algorithm,DE)的移动边缘计算的任务卸载与资源调度研究(提供MATLAB代码)
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一、优化模型介绍移动边缘计算的任务卸载与资源调度是指在移动设备和边缘服务器之间,将部分计算任务从移动设备卸载到边缘服务器,并合理分配资源以提高系统性能和降低能耗。在本文所研究的区块链网络中,优化的变量为:挖矿决策(即m)和资源分配(即p和f),目标函数是使所有矿工的总利润最大化。问题可以表述为:maxm,p,fFminer=∑i∈N′Fiminers.t.C1:mi∈{0,1},∀i∈NC2:p
- 基于差分进化算法的移动边缘计算 (MEC) 的资源调度分配优化(提供MATLAB代码)
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一、优化模型简介在所研究的区块链网络中,优化的变量为:挖矿决策(即m)和资源分配(即p和f),目标函数是使所有矿工的总利润最大化。问题可以表述为:maxm,p,fFminer=∑i∈N′Fiminers.t.C1:mi∈{0,1},∀i∈NC2:pmin≤pi≤pmax,∀i∈N′C3:fmin≤fi≤fmax,∀i∈N′C4:∑i∈N′fi≤ftotalC5:FMSP≥0C6:Tit+
- 差分进化算法求解基于移动边缘计算 (MEC) 的无线区块链网络的联合挖矿决策和资源分配(提供MATLAB代码)
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一、优化模型介绍在所研究的区块链网络中,优化的变量为:挖矿决策(即m)和资源分配(即p和f),目标函数是使所有矿工的总利润最大化。问题可以表述为:maxm,p,fFminer=∑i∈N′Fiminers.t.C1:mi∈{0,1},∀i∈NC2:pmin≤pi≤pmax,∀i∈N′C3:fmin≤fi≤fmax,∀i∈N′C4:∑i∈N′fi≤ftotalC5:FMSP≥0C6:Tit+
- 思维训练营 笔记3
享受孤独的猫
九、选择:反馈最后会把你带到陷阱狐狸是精致的利己主义者,是反馈性学习的典范。反馈学习注意事项:1)从自己的经验中学习;2)模仿,向成功者学习;3)进化算法,物竞天择,适者生存。适应性学习的共同陷阱是短视,只注重眼前的机会和威胁,而忽略了未来的机会和威胁。适应性学习是从历史记录中学习,而不是从历史的所有可能中学习。它只能许锡已经发生的事情,而不能学习有可能但没有发生的事情。注定缺乏应对剧烈变化的想象
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- 312个免费高速HTTP代理IP(能隐藏自己真实IP地址)
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高速免费superwordHTTP代理
124.88.67.20:843
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- pull解析和json编码
百合不是茶
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n.json文件:
[{name:java,lan:c++,age:17},{name:android,lan:java,age:8}]
pull.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<stu>
<name>java
- [能源与矿产]石油与地球生态系统
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能源
按照苏联的科学界的说法,石油并非是远古的生物残骸的演变产物,而是一种可以由某些特殊地质结构和物理条件生产出来的东西,也就是说,石油是可以自增长的....
那么我们做一个猜想: 石油好像是地球的体液,我们地球具有自动产生石油的某种机制,只要我们不过量开采石油,并保护好
- 类与对象浅谈
沐刃青蛟
java基础
类,字面理解,便是同一种事物的总称,比如人类,是对世界上所有人的一个总称。而对象,便是类的具体化,实例化,是一个具体事物,比如张飞这个人,就是人类的一个对象。但要注意的是:张飞这个人是对象,而不是张飞,张飞只是他这个人的名字,是他的属性而已。而一个类中包含了属性和方法这两兄弟,他们分别用来描述对象的行为和性质(感觉应该是
- 新站开始被收录后,我们应该做什么?
IT独行者
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新站开始被收录后,我们应该做什么?
百度终于开始收录自己的网站了,作为站长,你是不是觉得那一刻很有成就感呢,同时,你是不是又很茫然,不知道下一步该做什么了?至少我当初就是这样,在这里和大家一份分享一下新站收录后,我们要做哪些工作。
至于如何让百度快速收录自己的网站,可以参考我之前的帖子《新站让百
- oracle 连接碰到的问题
文强chu
oracle
Unable to find a java Virtual Machine--安装64位版Oracle11gR2后无法启动SQLDeveloper的解决方案
作者:草根IT网 来源:未知 人气:813标签:
导读:安装64位版Oracle11gR2后发现启动SQLDeveloper时弹出配置java.exe的路径,找到Oracle自带java.exe后产生的路径“C:\app\用户名\prod
- Swing中按ctrl键同时移动鼠标拖动组件(类中多借口共享同一数据)
小桔子
java继承swing接口监听
都知道java中类只能单继承,但可以实现多个接口,但我发现实现多个接口之后,多个接口却不能共享同一个数据,应用开发中想实现:当用户按着ctrl键时,可以用鼠标点击拖动组件,比如说文本框。
编写一个监听实现KeyListener,NouseListener,MouseMotionListener三个接口,重写方法。定义一个全局变量boolea
- linux常用的命令
aichenglong
linux常用命令
1 startx切换到图形化界面
2 man命令:查看帮助信息
man 需要查看的命令,man命令提供了大量的帮助信息,一般可以分成4个部分
name:对命令的简单说明
synopsis:命令的使用格式说明
description:命令的详细说明信息
options:命令的各项说明
3 date:显示时间
语法:date [OPTION]... [+FORMAT]
- eclipse内存优化
AILIKES
javaeclipsejvmjdk
一 基本说明 在JVM中,总体上分2块内存区,默认空余堆内存小于 40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制;空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到-Xms的最小限制。 1)堆内存(Heap memory):堆是运行时数据区域,所有类实例和数组的内存均从此处分配,是Java代码可及的内存,是留给开发人
- 关键字的使用探讨
百合不是茶
关键字
//关键字的使用探讨/*访问关键词private 只能在本类中访问public 只能在本工程中访问protected 只能在包中和子类中访问默认的 只能在包中访问*//*final 类 方法 变量 final 类 不能被继承 final 方法 不能被子类覆盖,但可以继承 final 变量 只能有一次赋值,赋值后不能改变 final 不能用来修饰构造方法*///this()
- JS中定义对象的几种方式
bijian1013
js
1. 基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象):
<html>
<head>
<title>基于已有对象扩充其对象和方法(只适合于临时的生成一个对象)</title>
</head>
<script>
var obj = new Object();
- 表驱动法实例
bijian1013
java表驱动法TDD
获得月的天数是典型的直接访问驱动表方式的实例,下面我们来展示一下:
MonthDaysTest.java
package com.study.test;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import com.study.MonthDays;
public class MonthDaysTest {
@T
- LInux启停重启常用服务器的脚本
bit1129
linux
启动,停止和重启常用服务器的Bash脚本,对于每个服务器,需要根据实际的安装路径做相应的修改
#! /bin/bash
Servers=(Apache2, Nginx, Resin, Tomcat, Couchbase, SVN, ActiveMQ, Mongo);
Ops=(Start, Stop, Restart);
currentDir=$(pwd);
echo
- 【HBase六】REST操作HBase
bit1129
hbase
HBase提供了REST风格的服务方便查看HBase集群的信息,以及执行增删改查操作
1. 启动和停止HBase REST 服务 1.1 启动REST服务
前台启动(默认端口号8080)
[hadoop@hadoop bin]$ ./hbase rest start
后台启动
hbase-daemon.sh start rest
启动时指定
- 大话zabbix 3.0设计假设
ronin47
What’s new in Zabbix 2.0?
去年开始使用Zabbix的时候,是1.8.X的版本,今年Zabbix已经跨入了2.0的时代。看了2.0的release notes,和performance相关的有下面几个:
:: Performance improvements::Trigger related da
- http错误码大全
byalias
http协议javaweb
响应码由三位十进制数字组成,它们出现在由HTTP服务器发送的响应的第一行。
响应码分五种类型,由它们的第一位数字表示:
1)1xx:信息,请求收到,继续处理
2)2xx:成功,行为被成功地接受、理解和采纳
3)3xx:重定向,为了完成请求,必须进一步执行的动作
4)4xx:客户端错误,请求包含语法错误或者请求无法实现
5)5xx:服务器错误,服务器不能实现一种明显无效的请求
- J2EE设计模式-Intercepting Filter
bylijinnan
java设计模式数据结构
Intercepting Filter类似于职责链模式
有两种实现
其中一种是Filter之间没有联系,全部Filter都存放在FilterChain中,由FilterChain来有序或无序地把把所有Filter调用一遍。没有用到链表这种数据结构。示例如下:
package com.ljn.filter.custom;
import java.util.ArrayList;
- 修改jboss端口
chicony
jboss
修改jboss端口
%JBOSS_HOME%\server\{服务实例名}\conf\bindingservice.beans\META-INF\bindings-jboss-beans.xml
中找到
<!-- The ports-default bindings are obtained by taking the base bindin
- c++ 用类模版实现数组类
CrazyMizzz
C++
最近c++学到数组类,写了代码将他实现,基本具有vector类的功能
#include<iostream>
#include<string>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Array
{
public:
//构造函数
- hadoop dfs.datanode.du.reserved 预留空间配置方法
daizj
hadoop预留空间
对于datanode配置预留空间的方法 为:在hdfs-site.xml添加如下配置
<property>
<name>dfs.datanode.du.reserved</name>
<value>10737418240</value>
 
- mysql远程访问的设置
dcj3sjt126com
mysql防火墙
第一步: 激活网络设置 你需要编辑mysql配置文件my.cnf. 通常状况,my.cnf放置于在以下目录: /etc/mysql/my.cnf (Debian linux) /etc/my.cnf (Red Hat Linux/Fedora Linux) /var/db/mysql/my.cnf (FreeBSD) 然后用vi编辑my.cnf,修改内容从以下行: [mysqld] 你所需要: 1
- ios 使用特定的popToViewController返回到相应的Controller
dcj3sjt126com
controller
1、取navigationCtroller中的Controllers
NSArray * ctrlArray = self.navigationController.viewControllers;
2、取出后,执行,
[self.navigationController popToViewController:[ctrlArray objectAtIndex:0] animated:YES
- Linux正则表达式和通配符的区别
eksliang
正则表达式通配符和正则表达式的区别通配符
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/1976579
首先得明白二者是截然不同的
通配符只能用在shell命令中,用来处理字符串的的匹配。
判断一个命令是否为bash shell(linux 默认的shell)的内置命令
type -t commad
返回结果含义
file 表示为外部命令
alias 表示该
- Ubuntu Mysql Install and CONF
gengzg
Install
http://www.navicat.com.cn/download/navicat-for-mysql
Step1: 下载Navicat ,网址:http://www.navicat.com/en/download/download.html
Step2:进入下载目录,解压压缩包:tar -zxvf navicat11_mysql_en.tar.gz
- 批处理,删除文件bat
huqiji
windowsdos
@echo off
::演示:删除指定路径下指定天数之前(以文件名中包含的日期字符串为准)的文件。
::如果演示结果无误,把del前面的echo去掉,即可实现真正删除。
::本例假设文件名中包含的日期字符串(比如:bak-2009-12-25.log)
rem 指定待删除文件的存放路径
set SrcDir=C:/Test/BatHome
rem 指定天数
set DaysAgo=1
- 跨浏览器兼容的HTML5视频音频播放器
天梯梦
html5
HTML5的video和audio标签是用来在网页中加入视频和音频的标签,在支持html5的浏览器中不需要预先加载Adobe Flash浏览器插件就能轻松快速的播放视频和音频文件。而html5media.js可以在不支持html5的浏览器上使video和audio标签生效。 How to enable <video> and <audio> tags in
- Bundle自定义数据传递
hm4123660
androidSerializable自定义数据传递BundleParcelable
我们都知道Bundle可能过put****()方法添加各种基本类型的数据,Intent也可以通过putExtras(Bundle)将数据添加进去,然后通过startActivity()跳到下一下Activity的时候就把数据也传到下一个Activity了。如传递一个字符串到下一个Activity
把数据放到Intent
- C#:异步编程和线程的使用(.NET 4.5 )
powertoolsteam
.net线程C#异步编程
异步编程和线程处理是并发或并行编程非常重要的功能特征。为了实现异步编程,可使用线程也可以不用。将异步与线程同时讲,将有助于我们更好的理解它们的特征。
本文中涉及关键知识点
1. 异步编程
2. 线程的使用
3. 基于任务的异步模式
4. 并行编程
5. 总结
异步编程
什么是异步操作?异步操作是指某些操作能够独立运行,不依赖主流程或主其他处理流程。通常情况下,C#程序
- spark 查看 job history 日志
Stark_Summer
日志sparkhistoryjob
SPARK_HOME/conf 下:
spark-defaults.conf 增加如下内容
spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://master:8020/var/log/spark spark.eventLog.compress true
spark-env.sh 增加如下内容
export SP
- SSH框架搭建
wangxiukai2015eye
springHibernatestruts
MyEclipse搭建SSH框架 Struts Spring Hibernate
1、new一个web project。
2、右键项目,为项目添加Struts支持。
选择Struts2 Core Libraries -<MyEclipes-Library>
点击Finish。src目录下多了struts