- 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
GGood_Name
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
Alex_StarSky
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
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><