- 没有免费的午餐定理
做程序员的第一天
机器学习人工智能机器学习
没有免费午餐定理(NoFreeLunchTheorem,NFL)是由Wolpert和Macerday在最优化理论中提出的.没有免费午餐定理证明:对于基于迭代的最优化算法,不存在某种算法对所有问题(有限的搜索空间内)都有效.如果一个算法对某些问题有效,那么它一定在另外一些问题上比纯随机搜索算法更差.也就是说,不能脱离具体问题来谈论算法的优劣,任何算法都有局限性.必须要“具体问题具体分析”.没有免费午
- 袁亚湘院士上《开讲啦》变数学魔术啦!
MatheMagician
人工智能hashtabletabxhtmlj2ee
早点关注我,精彩不迷路!上个月中,我敬仰已久的袁亚湘院士登上了央视《开讲啦》的舞台,给刚开学不久的孩子们献上了精彩的演讲,演讲全程大家可看视频慢慢欣赏:视频1袁亚湘院士《开讲啦》演讲袁老师是知名的最优化理论的专家,在我还在读大三的时候,还曾通过天大数学系黄老师介绍,邮件联系袁老,想找他去读最优化方向的研究生。无奈专业差距太大,在流程上也几乎走不通,不过袁老师还是耐心地给我回了信,并且给了我很多鼓励
- 最优化理论习题(与考试相关)
ˇasushiro
最优化理论笔记
文章目录凸集与凸函数的证明单纯形方法对偶问题对偶单纯形法最优性条件使用导数的最优化方法凸集与凸函数的证明凸函数证明就是求HessianHessianHessian矩阵是否为正定矩阵即可单纯形方法对偶问题对偶单纯形法最优性条件使用导数的最优化方法
- 最优化基础 - (最优化问题分类、凸集)
Big David
数值优化数值优化最优化问题分类凸集Farkas引理
系统学习最优化理论什么是最优化问题?决策问题:(1)决策变量(2)目标函数(一个或多个)(3)一个可由可行策略组成的集合(等式约束或者不等式约束)最优化问题基本形式1最优化问题分类根据可行域S划分:无约束/约束优化根据函数的性质划分:线性规划/非线性规划根据可行域的性质划分:离散优化/连续优化根据函数的向量性质划分:单目标/多目标优化根据规划问题有关信息的确定性划分:随机/模糊/确定性规划2预备知
- 《学校心理学--体验式团体教育模式理论与实践》第一、二章读后感
宋艳云学校心理学
今天,我认真学习了《学校心理学--体验式团体教育模式理论与实践》第一、二章。第一章主要阐述了学校心理学的基本定义、发展历史和现状、研究方法,以及相关学科的区别和联系等;第二章主要介绍和阐述了教育教学最优化理论、国内外教育教学最优化的进程,以及教育教学最优化探索新背景下引发的体验式团体教育模式。虽然我国一直提倡素质教育,提倡减轻学生过重的课业负担,但应试教育还是现代中国所有教育模式中最优的必然选择。
- powell算法简介
重露成涓滴
姓名:彭帅学号:17021210850【嵌牛导读】:Powell是利用函数值来构造共轭搜索方向的一种共轭搜索方法,由于对于n维正定二次函数,共轭搜索方向具有n次收敛的特性,所以powell是直接搜索法中十分有效的一种算法。【嵌牛鼻子】:优化算法【嵌牛提问】:powell算法简介【嵌牛正文】:复杂函数的全局最优化问题是在求解各种复杂工程与科学计算问题中提炼出来的亟待解决的计算问题,最优化理论方法是应
- [足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记- 最优控制Optimal Control Ch07-2 动态规划 Dynamic Programming
LiongLoure
控制算法学习笔记
本文仅供学习使用本文参考:B站:DR_CANDr.CAN学习笔记-最优控制OptimalControlCh07-2动态规划DynamicProgramming1.基本概念2.代码详解3.简单一维案例1.基本概念RichoardBellman最优化理论:Anoptimalpolicyhasthepropertythatwhatevertheinitialstateandinitialdecision
- 最优化理论与方法复习(6)---凸集和凸函数
冒冒菜菜
最优化理论与方法最优化理论与方法凸集凸函数期末复习
文章目录1.凸集1.1定义1.2例题2.凸函数2.1判断方式2.2例题1.凸集1.1定义 设SSS为nnn维欧式空间RnR^nRn一个集合,对于任意的X(1)X^{(1)}X(1),X(2)∈SX^{(2)}∈SX(2)∈S,及每个实数λ∈[0,1]λ∈[0,1]λ∈[0,1],有λX(1)+(1−λ)X(2)∈SλX^{(1)}+(1-λ)X^{(2)}∈SλX(1)+(1−λ)X(2)∈S,则
- 最优化理论期末复习笔记 Part 2
hijackedbycsdn
笔记最优化凸优化
数学基础线性代数从行的角度从列的角度行列式的几何解释向量范数和矩阵范数向量范数矩阵范数的更强的性质的意义几种向量范数诱导的矩阵范数1范数诱导的矩阵范数无穷范数诱导的矩阵范数2范数诱导的矩阵范数各种范数之间的等价性向量与矩阵序列的收敛性函数的可微性与展开一维优化问题牛顿莱布尼茨公式对多维的拓展Lipschitz连续中值定理凸优化问题凸函数的判断f在D一阶可微正定矩阵f在D二阶可微无约束问题的最优性条
- 9-11月学习小结
宋艳云学校心理学
河南焦作修武宋艳云近段时间,我认真学习了《学校心理学--体验式团体教育模式理论与实践》前几章。通过学习,我了解到学校心理学的基本定义、发展历史和现状、研究方法,以及相关学科的区别和联系等;教育教学最优化理论、国内外教育教学最优化的进程,以及教育教学最优化探索新背景下引发的体验式团体教育模式。虽然我国一直提倡素质教育,提倡减轻学生过重的课业负担,但应试教育还是现代中国所有教育模式中最优的必然选择。所
- 最优化理论期末复习笔记 Part 1
hijackedbycsdn
笔记最优化凸优化
数学基础线性代数从行的角度从列的角度行列式的几何解释向量范数和矩阵范数向量范数矩阵范数的更强的性质的意义几种向量范数诱导的矩阵范数1范数诱导的矩阵范数无穷范数诱导的矩阵范数2范数诱导的矩阵范数各种范数之间的等价性向量与矩阵序列的收敛性函数的可微性与展开一维优化问题牛顿莱布尼茨公式对多维的拓展Lipschitz连续中值定理凸优化问题凸函数的判断f在D一阶可微正定矩阵f在D二阶可微无约束问题的最优性条
- 【自动驾驶中的SLAM技术】第2讲:基础数学知识回顾
兔子不吃草~
自动驾驶中的SLAM技术自动驾驶人工智能机器学习
第二讲:基础数学回顾文章目录第二讲:基础数学回顾1几何学1.1坐标系1.2坐标变换①空间向量②基变换③坐标变换④总结1.3四元数与旋转向量2运动学2.1李群视角2.2四元数视角2.3四元数的李代数与旋转向量间的转换2.4SO(3)+t上的运动学2.5线速度与加速度2.6扰动模型2.7关于左扰动和右扰动的选择2.7.1第一种形式2.7.2第二种形式2.8运动学示例:圆周运动3滤波器与最优化理论3.1
- 最优化理论复习--对偶单纯形方法及灵敏度分析
ˇasushiro
最优化理论矿大往事经验分享人工智能
对偶单纯形方法定义:设x(0)x^{(0)}x(0)是(L)问题的基本解(不一定是可行解(极点)),如果它的对偶问题的解释可行的,则称x(0)x^{(0)}x(0)为原问题的对偶可行基本解从而衍生出结论:当对偶可行的基本解是原问题的可行解时,由于判别数=0>=0>=0了,而是要保证判别数是=0>=0>=0,尽量将判别数化为=0>=0>=0的方法也对称过来了的,步骤变成了先根据最小的右端项B−1bB
- 最优化理论与方法---一维搜索
冒冒菜菜
最优化理论与方法最优化理论与方法一维搜索期末复习
文章目录1.牛顿法2.割线法3.抛物线法1.牛顿法2.割线法 注:抛物线法其实就是牛顿法的近似。因为[xk−xk−1]/[f′(xk)−f′(xk−1)][x^k-x^{k-1}]/[f'(x^k)-f'(x^{k-1})][xk−xk−1]/[f′(xk)−f′(xk−1)]极限就是1/f′′(xk)1/f''(x^k)1/f′′(xk)。3.抛物线法
- [最优化理论] 梯度下降法 + 精确线搜索(单峰区间搜索 + 黄金分割)C++ 代码
hijackedbycsdn
c++最优化理论
这是我的课程作业,用了Eigen库,最后的输出是latex的表格的一部分具体内容就是梯度下降法+精确线搜索(单峰区间搜索+黄金分割)从书本的Matlab代码转译过来的其实,所以应该是一看就懂了这里定义了两个测试函数fun和fun2整个最优化方法包装在SteepestDescent类里面用了模板封装类,这样应该是double和Eigne的Vector都可以支持的用了tuple返回值,用了functi
- 教学是一门慢的艺术
赤木晴子L
好教师也要慢慢来,对待学生、对待生命、对待心灵,需要的是诚心、耐心、恒心。教学效果的落脚点是学而不是教,学生有无进步和发展是衡量教学有没有效果的唯一指标。教学有没有效果,并不是指教师教得好不好或教得认真不认真,而是指学生有没有学到什么或学得好不好,尽管它们之间也有各种关系。苏联教育家巴班斯基提出了教学过程最优化理论。按照巴班斯基的说法,“最优的”这一术语是指“从一定标准来看是最好的”。这里的“标准
- 最优化理论
HI_Forrest
学习笔记c++
最优化理论资料一optimalcondition最优性条件概念二一维搜索逐次下降法iterativedecent单峰函数二分法dichotomoussearch三资料B站最优化理论与算法上交最优化方法一目标函数:需要优化的函数决策变量,可以调整变化的量约束集,决策变量的可行集无约束优化,决策变量任意值约束优化,决策变量范围有限制非线性规划:代价函数或者约束是非线性的。其他规划问题:整数规划inte
- 第一章 最优化理论基础
是璇子鸭
最优化算法矩阵
内容来自马昌凤编著的《最优化方法及其Matlab程序设计》,文章仅为个人的学习笔记,感兴趣的朋友详见原书1最优化问题的数学模型简单来说,最优化问题就是求一个多元函数在某个给定集合上的极值,其一般表达为:minf(x)minf(x)minf(x)s.t.x∈Ks.t.x∈Ks.t.x∈K其中,KKK为可行域,xxx为决策变量,s.t.是subjectto(受限于)的缩写。非线性规划:minf(x)m
- 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火法、神经网络、遗传算法
七七喝椰奶
数学建模应当掌握的十类算法算法
介绍当涉及到模拟退火法、神经网络和遗传算法时,它们都是优化和搜索问题的常见算法。下面我将逐个介绍这些算法的基本原理和应用。1.模拟退火法(SimulatedAnnealing):模拟退火法是一种全局优化算法,模拟了金属冶炼中的退火过程。它通过接受更差的解决方案的可能性来避免陷入局部最优解。模拟退火法在搜索空间中随机移动,并逐渐减少移动的范围,以找到全局最优解。主要步骤包括初始化解决方案,定义能量函
- 【兔子王赠书第4期】用ChatGPT轻松玩转机器学习与深度学习
Want595
#《粉丝福利》chatgpt机器学习深度学习
文章目录前言机器学习深度学习ChatGPT推荐图书粉丝福利尾声前言兔子王免费赠书第4期来啦,突破传统学习束缚,借助ChatGPT的神奇力量,解锁AI无限可能!机器学习机器学习是人工智能领域的一个重要分支,它的目的是让计算机系统能够自动完成特定任务,而不需要人类专门为其编写指令。机器学习所涉及的技术和算法主要包括统计学、概率论、最优化理论、信息论等。在未来的人工智能时代,机器学习将成为重要的基础技术
- 立体匹配--中值滤波
zfywen
计算机视觉人工智能c++
立体匹配文章目录一.课题说明二.概要设计三.算法设计四.源程序及注释五.运行及调试分析六.课程设计总结一、课题说明立体匹配是立体视觉从图像生成三维点云的常规手段。立体匹配算法主要是通过建立一个能量代价函数,通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值。立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题,通过建立合理的能量函数,增加一些约束,采用最优化理论的方法进行方程求解,这也是所有的病态问题求解方法。二、概
- 人工智能数学知识
你美依旧
1线性代数向量向量空间;矩阵线性变换特征值特征向量;奇异值奇异值分解1线性代数是人工智能的数学基础之一2线性代数的核心意义在于将具体事物抽象为数学对象3线性代数描述着食物的静态(向量)和(动态变换)的特征2概率论与统计随机事件;条件概率全概率贝叶斯概率统计量常见分布;基本原理3最优化理论极限导数;线性逼近泰勒展开凸函数Jensen不等式;最小二乘法;梯度梯度下降1先初始化一下权重参数2然后利用优化
- 【电子书资源】数值方法&最优化理论&算法&凸优化 ---书籍调研(附网盘下载地址)...
十年一梦实验室
算法python人工智能机器学习大数据
随着计算机和计算方法的飞速发展,几乎所有学科都走向定量化和精确化,从而产生了一系列计算性的学科分支,如计算物理、计算化学、计算生物学、计算地质学、计算气象学和计算材料学等,计算数学中的数值计算方法则是解决“计算”问题的桥梁和工具。我们知道,计算能力是计算工具和计算方法的效率的乘积,提高计算方法的效率与提高计算机硬件的效率同样重要。科学计算已用到科学技术和社会生活的各个领域中。数值计算方法,是一种研
- 数学建模:最优化问题及其求解概述
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数学建模数学建模
数学建模:最优化问题及其求解概述最优化问题定义分类离散优化问题连续优化问题求解此博客围绕运筹学以及最优化理论的相关知识,通俗易懂地介绍了最优化问题的定义、分类以及求解算法。最优化问题定义数学优化(MathematicalOptimization)问题,也叫最优化问题,属于运筹学研究的主要内容,它是指在一定约束条件下,求解一个目标函数的最大值(或最小值)问题。这种问题在生活中很常见,例如如何利用有限
- 【最优化理论】人工智能与最优化理论的联系
果壳中的robot
人工智能机器学习算法
1.最优化理论的主要分支最优化理论的主要分支有两类,包括针对一般问题的数学规划模型以及针对特定问题的数学规划模型,其各自涵盖的范围如下:一般问题的数学规划模型:线性规划整数规划非线性规划动态规划网络流优化…特定问题的数学模型:网络计划排队论存储论决策论对策论…2.优化方法简述例如优化问题为maxf(x)\maxf(x)maxf(x),其函数图像如下:优化的基本方法是:从a,b之间的任一点出发,朝
- 【最优化理论】线性规划标准模型的基本概念与性质
果壳中的robot
算法机器学习动态规划数学建模性能优化
我们在中学阶段就遇到过线性规划问题,主要是二维的情况,而求解的方法一般是非常直观、高效的图解法。根据过往的经验,线性规划问题的最优目标值一般在可行域的顶点处取得,那么本文就对这个问题进行更深入的探讨,维度也从二维推广至高维,内容主要包括以下问题:线性规划问题的可行域有哪些性质?线性规划问题的可行域顶点有哪些特点?为什么可行域的顶点有最优解?顶点的数学描述?高维模型有哪些性质?1.线性规划模型的一些
- 机器人中的数值优化|【二】最速下降法,可行牛顿法的python实现,以Rosenbrock function为例
影子鱼Alexios
algorithmpythonpython机器人人工智能数学
机器人中的数值优化|【二】最优化方法:最速下降法,可行牛顿法的python实现,以Rosenbrockfunction为例在上一节中提到了我们详细探讨了数值优化/最优化理论中的基本概念和性质,现在开始使用python对算法进行实现。上一节链接:机器人中的数值优化|【一】数值优化基础导入依赖导入依赖库并定义常量,C_CONSTANT为步长超参数,取0~1之间,停机准则STOP_CONSTANT,意为
- 神经网络基础原理(二)----分类问题(含Tensorflow 2.X代码)
天蒙光
深度学习神经网络tensorflow机器学习深度学习
举线性回归的例子只是为了从最简单的角度来介绍神经网络的执行流程。神经网络在拟合线性函数方面的确存在得天独厚的优势。事实上,如果你对最优化理论熟悉,会发现神经网络的底层原理与最优化理论是一致的(目的都是求某一目标函数的极值)。神经网络擅长的并不仅限于拟合线性函数。分类问题是神经网络最经典的应用之一。所谓的分类问题,是指给定m个学习样本,如何根据先验知识,将这m个样本分成k类。解决分类问题第一步:数据
- Compositional Minimax Optimization学习之路
他不是混子QAQ
学习
梯度最优化理论最优化基础---基本概念:凸优化、梯度、Jacobi矩阵、Hessian矩阵_哔哩哔哩_bilibili从图像来看:存在两点连线上的点不在集合内定义ax1+(1-a)x2其实就是两点连线上的点可用与函数围成的面积和与坐标轴围成的面积角度理解凸函数凸优化在定义域和F(X)都是凸集的问题(凸凸问题),就是凸优化jacobi广义导数n维映射到m维梯度的雅可比矩阵就是海森矩阵动量法(Mome
- 机器学习笔记之最优化理论与算法(十二)无约束优化问题——共轭梯度法
静静的喝酒
最优化理论与方法机器学习深度学习共轭梯度法非线性共轭梯度法FR方法PRP方法n步重启策略
机器学习笔记之最优化理论与方法——共轭梯度法引言回顾:共轭方向法的重要特征线性共轭梯度法共轭方向公式的证明过程关于线搜索公式中参数的化简关于线搜索公式中步长部分的化简关于线搜索公式中共轭方向系数的化简参数化简的目的非线性共轭梯度法(FR,PRP方法)关于非线性共轭梯度法的说明引言上一节主要介绍了共轭方向法的重要特征以及相关证明,本节将介绍共轭方向法的代表算法——共轭梯度法。回顾:共轭方向法的重要特
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比