- 一维非稳态多层圆筒热传导matlab,一种求解复合圆筒壁非稳态导热问题的新方法...
沂琳
复合圆筒壁导热问题有广泛的工程应用背景。例如,注汽和采油生产中的井筒由隔热油管、环空、套管、水泥环和地层等构成;地面油气输送的多层保温管道等也属复合圆筒壁。这些结构边界条件复杂,分析求解难度大甚至无法求解,往往采用数值方法计算。而单纯的数值解不便于理解影响该问题的各种参数的物理意义,因此各种近似分析方法得到发展。但这种近似往往难以在整个时间坐标范围内都达到较高的精度,这就使得近似解更多地局限于定性
- nodejs-express4.X框架路由中获取参数值方法
意外金喜
--express命令行生成项目框架不会的看这里:http://blog.csdn.net/zzwwjjdj1/article/details/51979869--获取参数值--获取get请求的参数值req.query在index.js文件里添加路由方法:router.get('/query',function(req,res,next){console.log('get请求参数对象:',req.
- Python和Java代码实现:切线法求解一维最优化问题
twinkle 222
运筹优化学习专栏pythonjava算法切线法
Python和Java代码实现:切线法求解一维最优化问题代码实现Python代码Java代码求解实例根据概念查询,切线法定义如下:切线法(TangentMethod)是一种用于求解非线性方程的数值方法。它也被称为牛顿法(Newton’sMethod),因为它是由艾萨克·牛顿发明的。牛顿切线法是一种求解方程近似解的数值方法。它利用函数在某一点的切线来逼近函数的零点,从而得到方程的近似解。该方法的原理
- 收藏 | 统计学最全思维导图,附下载链接
一木Campus
本文用一系列「思维导图」由浅入深的总结了「统计学」领域的基础知识,是对之前系列文章做的一次完整的梳理,也是我至今为止所有与统计有关的学习笔记。众所周知,「统计学」是深入理解「机器学习/数据挖掘」的重要基础学科。思维导图描述性统计:表格与图形法描述性统计:数值方法概率概率分布抽样分布区间估计假设检验两总体均值&比例的推断总体方差的统计推断多个比率的比较/独立性/拟合优度检验实验设计|方差分析简单线性
- 使用不动点迭代法求解非线性方程(含完整MATLAB代码)
hututu1122
非线性方程求解matlab算法迭代加深
不动点迭代法是一种求解非线性方程的数值方法。这种方法基于不动点理论,即寻找一个点xxx,使得f(x)=xf(x)=xf(x)=x。对于给定的非线性方程g(x)=0g(x)=0g(x)=0,我们可以通过将其转化为x=h(x)x=h(x)x=h(x)的形式来应用不动点迭代法,其中h(x)h(x)h(x)是经过适当选择的,使得原方程的解也是这个新方程的不动点。不动点迭代法的步骤1、选择初始估计值:从x0
- 有限元编程经典教材推荐
suoge223
有限元编程从入门到精通matlabpythonc++c语言githubvisualstudiocode制造
有限元方法是工程学和科学计算领域中广泛应用的数值分析技术。有关有限元编程的教材通常覆盖了理论、数值方法和实际编程技能。以下是10本关于有限元编程的教材,每本书都具有其独特的优势,并为读者提供了深入理解和实践有限元方法的机会。需要的小伙伴可以私信我~1.《AFirstCourseintheFiniteElementMethod》byDarylL.Logan-理由:这本书是有限元方法领域的经典之作,适
- 2024.2.4周报
Nyctophiliaa
人工智能深度学习
目录摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、模型架构4、文献解读一、Introduction二、实验三、结论二、PINN一、PINN比传统数值方法有哪些优势二、PINN方法三、正问题与反问题总结摘要本周我阅读了一篇题目为DeepResidualLearningforImageRecognition的文献,文章的贡献是作者提出了残差网络的思想,且证明了更深层的残差网络具有比VGG网络更低的复杂度和更高的
- 2024年美赛B题潜水器定位和搜救建模代码和完整论文文档
Kerry_6
人工智能算法大数据数学建模pythonmatlab
目前已完成2024年美赛B题潜水器定位和搜救的建模代码和论文编写,部分文章内容和代码如下:摘要在海洋探险和搜救领域,潜水器的定位和搜救任务具有重要意义。本文旨在开发一系列模型来预测潜水器位置、分析不确定性、确定信息传递策略、建议搜索设备以及优化搜索模式。对于任务1,我们建立了潜水器的定位模型。考虑到海洋环境中的复杂因素和潜水器可能遭遇的机械故障,我们使用了数值方法来模拟潜水器的运动过程,并预测其位
- 从工程和科学问题到实际解决方案——《Python应用数值方法——解决工程和科学问题》
清图
pythonspringc++javascriptlinux
内容简介《Python应用数值方法——解决工程和科学问题》是为想要学习和应用数值方法来解决工程和科学问题的学生撰写的。书中提供了足够丰富的理论知识。如果读过本书的姊妹篇《工程与科学数值方法的MATLAB实现(第4版)》,就会发现过渡到Python程序是无缝的!不需要事先具有Python编程经验。本书以解决问题为导向,强调理论联系实际。各章均引入实际的工程和科学问题,提供从相关概念定义、理论分析到算
- 最优化方法之梯度下降法和牛顿法
thatway1989
算法分析机器学习深度学习线性代数
大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优化,从而训练出最好的模型。最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。最优化方法:最优化方法,即寻找函数极值点的数值方法。通常采用的是迭代法,它从一个初始点x0开始,反复使用某种规则从x.k移动到下一个点x.k+1,直至到达函数的极值点。这些规则一般会利用一阶导数信息即梯度,或者二阶导数信息即Hessian矩阵。算
- 机器学习的精髓-梯度下降算法
wyw0000
机器学习机器学习算法人工智能
目1.梯度下降算法2.梯度下降求解3.总结1.梯度下降算法梯度下降算法是一种优化算法,用于最小化函数的数值方法。它通过沿着函数梯度的反方向来更新参数,以逐步减小函数值。这一过程重复进行直到达到收敛条件。梯度下降算法有多种变体,包括批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降。这些变体在处理大规模数据和优化不同类型的函数时具有不同的优势。2.梯度下降求解下面用一个例子来说明,使用梯度下降求极值的过程。
- PBM模型学习(一)基本知识
Guanghui Yu
PBM模型学习学习PBM模型
1.基本知识PSD颗粒粒径分布,考虑颗粒气泡的成核、生长、分散、溶解、聚集和破碎(气泡的合并、大气泡变成小气泡)##2.数值方法**Discrete离散方法:**将颗粒物/气泡分散为多个范围,均匀类别速度,分为几个区间,不能涉及所有,计算量太大;Discrete离散方法,适用性强,bins分区数较多时,计算量大,气泡速度与实际不符;**InhomogeneousDiscrete:**非均匀离散,一
- 4.10 求和函数(SUM)
1队123
1.基本用法A:区域求和-ALT+=B:不连续区域求和=SUM(B14:B17,D14:D17,F14:F17)注意:最多支持255个区域求和利用名称框进行求和,=SUM(颜色区域)小提示:设置名称框:公式中定义名称或者用Shift按住需要设置的区域,在名称框输入名称C:无法求和的SUM方法一:将文本转换成数值方法二:={SUM(--(A37:A42))}2.快速行列汇总选择全部区域(数据加求和位
- 非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)
wzf@robotics_notes
数值计算方法算法机器学习机器人
Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(I)文章目录前言I.从高斯-牛顿法II.到阻尼高斯-牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来2.列文伯格-马夸尔特法的说明说明一.迭代方向说明二.近似于带权重的梯度下降法说明三.近似于高斯-牛顿法3.列文伯格-马夸尔特法的调参拟合程度评估以近似拟合视角调参以表现特性视角调参调参算法4.列文
- 非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (II, Python 简单实例)
wzf@robotics_notes
数值计算方法算法机器学习机器人python
Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(II,Python简单实例)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(I)文章目录0.前言1.最优问题实例2.列文伯格-马夸尔特法(Levenberg-MarquardtMethod)计算3.结果显示4.结论0.前言本篇博文作为对前述“非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法
- 非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从牛顿迭代法到高斯-牛顿法 (实例篇 V)
wzf@robotics_notes
数值计算方法机器人算法机器学习
Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(实例篇V)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(I)非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(II)非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(III)非线性最小二乘问题的数值方法——从牛顿迭代法到高斯-牛顿法(IV)↑\uparrow↑理论部分↓\downarr
- 非线性最小二乘问题的数值方法 —— 狗腿法 Powell‘s Dog Leg Method (II, Python 简单实例)
wzf@robotics_notes
数值计算方法算法机器人机器学习
Title:非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell‘sDogLegMethod(II,Python简单实例)姊妹博文非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell‘sDogLegMethod(I-原理与算法)0.前言本篇博文作为对前述“非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell‘sDogLegMethod(I-原理与算法)”的简单实践扩展.理论部分参见前述博文,此处不再重复
- 非线性最小二乘问题的数值方法 —— 狗腿法 Powell‘s Dog Leg Method (I - 原理与算法)
wzf@robotics_notes
数值计算方法算法机器人机器学习
Title:非线性最小二乘问题的数值方法——狗腿法Powell’sDogLegMethod(I-原理与算法)文章目录I.前言II.线搜索类型和信赖域类型1.线搜索类型——最速下降法2.信赖域类型3.柯西点III.狗腿法的原理1.狗腿法的构建2.狗腿法的优化说明3.狗腿法的插值权重IV.狗腿法的流程1.狗腿法的信赖域控制2.狗腿法的停止条件条件一.梯度不再下降条件二.迭代点不更新条件三.残差足够小条
- 2023华数杯国际赛A题核废水40页完整高质量原创论文
smppbzyc
数学建模华数杯华数杯数学建模华数杯国际赛2024华数杯国际数学建模竞赛日本放射性废水美国大学生数学建模竞赛
大家好,从昨天肝到现在,终于完成了本次华数杯国际赛数学建模A题的完整论文了。给大家看一下目录吧:目录摘要:10一、问题重述12二.问题分析132.1问题一132.2问题二132.3问题三132.4问题四132.5问题五14三、模型假设14四、符号说明14五、模型建立与求解155.1问题一模型建立与求解155.1.1理论模型搭建15物理背景15对流-扩散方程15数值方法175.1.2实际求解17实现
- 2024.1.14周报
Nyctophiliaa
深度学习机器学习
目录摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、模型架构4、文献解读一、Introduction二、实验三、结论二、PINN一、PINN简介二、PINN比传统数值方法有哪些优势三、PINN方法四、正问题与反问题总结摘要本周我阅读了一篇题目为DeepResidualLearningforImageRecognition的文献,文章的贡献是作者提出了残差网络的思想,且证明了更深层的残差网络具有比VGG网络更低
- 简述几种常用数值方法的优势及适用性
仿真APP
算法
“天地盈虚自有时”,世间万物的变化都有规律可循。寻找万物规律并预测未来是人类一直孜孜以求的事情。随着科学技术的发展,人们发现许多问题需要使用多个变量的函数来描述。十八世纪中叶,现代数学家们开始用偏微分方程(Partialdifferentialequation)描述自然界物理场的变化规律。然而,大多数偏微分方程难以有效求解。数值方法是应用最广泛的偏微分方程求解方法之一,包括有限元法、有限差分法、有
- 【波导仿真】基于矢量有限元法分析均匀波导附Matlab代码
机器学习之芯
预测模型matlab开发语言
✅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基于矢量有限元法分析均匀波导的数值方法提出一种基于矢量有限元法(VFFM)的数值方法来分析均匀波导。将
- Python 分析电磁学
亚图跨际
交叉知识python电磁学
使用矢量优先方法,涵盖了静电学、静磁学、场、波以及传输线、波导和天线等应用。还平衡地介绍了时变和静态领域。为了便于理解,提供了有效的例子,解释了如何使用文中介绍的理论来解决不同类型的问题。它还涵盖数值方法,包括MATLAB和向量分析。Python分析示例矢量分析importscipyfromnumpyimport*#VariableDeclarationA=array([10,-4,6])B=ar
- Comsol Multiphysics for Mac(建模仿真软件)v5.2激活版
Mac小哥
COMSOLMultiphysics是一款全球通用的基于高级数值方法和模拟物理场问题的通用软件,拥有、网格划分、研究和优化、求解器、可视化和后处理、仿真App等相关功能,轻松实现各个环节的流畅进行,它能够解释耦合或多物理现象。附加产品扩展了电气,机械,流体流动和化学应用的仿真平台。接口工具使COMSOLMultiphysics仿真与Cae市场上的所有主要技术计算和CAD工具相集成。macz下载Co
- PINN神经网络求解偏微分方程的11种方法【附论文和代码下载】
深度之眼
深度学习干货人工智能干货内嵌物理神经网络PINN偏微分方程
如何求解偏微分方程?我们可以将其转化为一个优化问题,先将PDE的信息编码到神经网络的损失函数中,然后使用神经网络来逼近方程的解,这种方法就是基于深度学习的数值方法——PINN。具体来讲,PINN将偏微分方程表示为一个无限维度的函数空间中的积分方程,然后使用神经网络来逼近这个无限维度的函数空间中的解。在训练过程中,PINN最小化了神经网络的输出与偏微分方程的真值之间的差异,从而学习到了一个可以逼近偏
- Python蒸发散物理问题(微积分-线性代数-拉普拉斯和傅立叶变换)
亚图跨际
Python交叉知识python线性代数蒸发散微积分拉普拉斯变换傅里叶变换
使用Python计算解决土壤物理问题的数值。这里数值过程用于求解微分方程,数值方法将微分转化为代数方程,可以使用传统的线性代数方法求解。Python拉普拉斯变换求解微分方程示例假设我们有微分方程y′′+2y′+16y=cos4ty^{\prime\prime}+2y^{\prime}+16y=\cos4ty′′+2y′+16y=cos4t对于未知函数y(t)y(t)y(t)。该方程描述了物理学中
- 【无标题】@pytest.mark.parametrize+yaml数据驱动
weixin_45160842
pytestpython
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方法:@pytest.mark.parametrize(args_name,args_value)name:参数名称value:参数值方法一:单个参数@pytest.mark.parametrize(‘caseinfo’,[‘张三’,‘李四’])方法二:多个参数@pytest.mark.parametrize(‘name,ag
- pytest之parametrize()实现数据驱动
烧烤不好吃
pytest学习python
方法:@pytest.mark.parametrize(args_name,args_value)name:参数名称value:参数值方法一:单个参数@pytest.mark.parametrize('caseinfo',['张三','李四'])方法二:多个参数@pytest.mark.parametrize('name,age',[['name','张三'],['age','24']])二、ya
- 期权定价的数值方法之二项式期权定价模型【附pyrhon代码】
马尔可夫宽
期权量化python二叉树傅立叶分析人工智能概率论
期权定价的数值方法之二项式期权定价模型【附pyrhon代码】前言本章将开始期权定价模型的介绍与python量化实践。首先介绍一下期权定价的数值方法。作为常用的数值方法,二项式期权定价模型(又称二叉树期权定价模型)是由Cox等人在1979年提出的。这种方法理解起来比较简单,而且数值实现过程可读性很高。一、单步二叉树模型与无套利方法二项式模型的核心思想就是把持续期内的期权分成很多个小的时间间隔,并且假
- matlab用数值方法求微分方程,如何利用MATLAB对常微分方程进行数值求解?
希惜溪
文章目录前言1常微分方程1.1常微分方程的概念1.2常微分方程的定义1.3常微分方程数值求解的一般概念2常微分方程数值求解函数3刚性问题结语前言今天我们要说的就是利用MATLAB对常微分方程进行数值求解。本文是科学计算与MATLAB语言专题六第5小节的学习笔记,如果大家有时间的话,可以去听听课,没有的话,可以看看我的笔记,还是很不错的。1常微分方程1.1常微分方程的概念在初等数学中就有各种各样的方
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s