- 深度优先算法,广度优先算法,hill climbing,贪心搜索,A*算法,启发式搜索算法是什么,比起一般搜索法算法有什么区别
MIMO. mimo
算法深度优先宽度优先
深度优先算法(Depth-FirstSearch,DFS)深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深地搜索树的分支。当节点v的所在边都已被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发现的节点,则选择其中一个作为源节点并重复以上过程,直到所有节点都被访问为止。深度优先搜索是一个递归算法,
- 蚁群算法实现
qq_51497433
算法
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式搜索算法,常用于解决组合优化问题,如旅行商问题(TSP)、图的最短路径问题等。在MATLAB中实现蚁群算法,你需要遵循以下基本步骤:初始化参数:确定蚁群的规模、信息素的挥发系数、信息素的重要程度、启发式因子的重要程度等。初始化信息素矩阵:通常为每条路径上的信息素赋予相同的初始值。构建蚁群循环:在每一次迭代中
- C语言经典算法之A*搜索算法
JJJ69
C语言经典算法算法c语言开发语言数据结构
目录前言A.建议B.简介一代码实现二时空复杂度A.时间复杂度(TimeComplexity):B.空间复杂度(SpaceComplexity):C.总结三优缺点A.优点:B.缺点:四现实中的应用前言A.建议1.学习算法最重要的是理解算法的每一步,而不是记住算法。2.建议读者学习算法的时候,自己手动一步一步地运行算法。B.简介A*搜索算法(A-StarSearchAlgorithm)是一种启发式搜索
- 人工智能(第三版)—【第三章】讨论题
-恰饭第一名-
人工智能算法
1.启发式搜索方法与第2章讨论的搜索方法有什么区别?(a)给出启发式搜索的3种定义。(b)给出将启发式信息添加到搜索中的3种方式。启发式搜索方法与盲目搜索方法的区别在于启发式搜索利用问题的特定信息(启发式信息)来指导搜索过程,以更高效地找到解决方案。而盲目搜索则是不考虑问题的特定信息,按照事先定义好的搜索策略进行搜索。(a)启发式搜索的三种定义:启发函数(HeuristicFunction):启发
- 【优化求解】飞蛾扑火算法(MFO)matlab源码
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算法python深度学习matlabjava
飞蛾扑火优化(Moth-flameoptimization,MFO),由SeyedaliMirjalili在2015年提出,为优化领域提供了一种新的启发式搜索范式:螺旋搜索。飞蛾在夜间有一种特殊的导航方式:横向定向。即它会与月亮(光源)保持一定的角度飞行,从而能够保持直线的飞行路径,但是,这种方式只在光源离飞蛾较远的情况下才有效。当有人造光源存在时,飞蛾会被人工灯光所欺骗,一直保持与人造灯光相同的角
- 具体算法7 - A*启发式搜索
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A*启发式搜索算法是对Dijkstra算法的改进版本,它和后者的主要差别在于,加入了到终点的距离量化,使得A*算法不会像Dijkstra算法那样“跑偏”。问题分析之前我们介绍过Dijkstra算法(下面简写成D算法),不知道你有没有发现这样一个问题:当地图特别大的时候,D算法的执行时间会非常长,为了确定自己找到的是最短路径,算法执行了大量的“跑偏”计算。D算法有点儿类似BFS算法,它每次回寻找与当
- 软件价值3-A*算法寻路
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软件价值算法Astar
A*算法(A-star算法)是一种启发式搜索算法,主要用于在图或网络中找到从起始节点到目标节点的最佳路径。它结合了Dijkstra算法的广度优先搜索和贪婪最优优先搜索的特点,通过估算从起始节点到目标节点的代价来指导搜索方向。A*算法的核心思想是维护一个开放列表(openlist)和一个关闭列表(closedlist)。算法在每一步选择开放列表中代价最小的节点进行拓展,同时更新与该节点相邻的节点的代
- 【人工智能】八数码问题的A*搜索算法实现
qq_41626672
人工智能人工智能python图搜索算法
一、实验要求熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程,并利用A*算法求解八数码问题,理解求解流程和搜索顺序二、实验原理定义h*(n)为状态n到目的状态的最优路径的代价,则当A搜索算法的启发函数h(n)小于等于h*(n),即满足h(n)≤h*(n)对所有结点n时,A搜索算法被称为A*搜索算法。A*搜索算法是由著名的人工智能学者Nilsson提出的,它是目前最有影响的启发式图搜索算法,也称为最佳
- 启发式搜索学习笔记
Mundaneman
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文章目录前言一、启发式搜索是什么?二、启发式可接受的启发式一致性的启发式三、贪婪搜索四、A*搜索ps:前言之前有听到老师说启发式搜索,百度那种,顿时感兴趣,搜索与学习,以下是笔记。一、启发式搜索是什么?启发式搜索(HeuristicallySearch)又称为有信息搜索(InformedSearch),它是利用问题拥有的启发信息来引导搜索,达到减少搜索范围、降低问题复杂度的目的,这种利用启发信息的
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文章目录题目描述与示例题目描述输入描述输出描述补充说明示例输入输出说明解题思路为什么不能使用动态规划启发式搜索代码PythonJavaC++时空复杂度华为OD算法/大厂面试高频题算法练习冲刺训练题目描述与示例题目描述评估一个网络的信号质量,其中一个做法是将网络划分为栅格,然后对每个栅格的信号质量计算,路测的时候,希望选择一条信号最好的路线(彼此相连的栅格集合)进行演示,现给出R行C列的整数数组CO
- python深度优先算法 八皇后剪枝_算法-03 | 深度优先DFS| 广度优先BFS | 剪枝优化
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python深度优先算法八皇后剪枝
1.搜索算法在树(图/状态集)中寻找特定节点深度优先搜索算法和广度优先搜索算法都是基于“图”这种数据结构。图上的搜索算法就是,在图中找出从一个顶点出发,到另一个顶点的路径。图上的搜索算法有深度优先、广度优先搜索算法,和A*A∗、IDA*IDA∗等启发式搜索算法。广度优先搜索和深度优先搜索是图上的两种最常用、最基本的搜索算法,仅适用于状态空间不大的搜索。它们比A*A∗、IDA*IDA∗等启发式搜索算
- Python - 深夜数据结构与算法之 Two-Ended BFS
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夜深人静写算法Python宽度优先深度优先算法双向BFS
目录一.引言二.双向BFS简介1.双向遍历示例2.搜索模版回顾三.经典算法实战1.Word-Ladder[127]2.Min-Gen-Mutation[433]四.总结一.引言DFS、BFS是常见的初级搜索方式,为了提高搜索效率,衍生了剪枝、双向BFS以及A*即启发式搜索等高级搜索方式。剪枝通过避免不必要或者次优解来减少搜索的次数,提高搜索效率;双向BFS通过层序遍历从首尾逼近答案,提高搜索效率;
- 吴飞教授 人工智能 模型与算法 启发式搜索课件发散分析
范枝洲
Python算法linux数据库python深度学习人工智能
一、文章介绍本文是针对吴飞教授在MOOC课程:《人工智能:模型与算法》2.1节启发式搜索的课前发散在课程2.1节启发式搜索章节中,吴飞教授以如何计算城市地图两点之间最短路径为例,重点讲授了贪婪最佳优先搜索和A*搜索算法;但并未使用“笨办法”:遍历查询的方式来解决该需求,对于算法初学者来讲无法直观比较出搜索算法带来的效率提升。故本文目的在于通过遍历查询不借助任何算法,利用python内建数据结构与方
- 李沐-《动手学深度学习-02-目标检测
叮咚Zz
深度学习目标检测人工智能
一、目标检测算法1.R-CNNa.算法步骤使用启发式搜索算法来选择锚框(选出多个锚框大小可能不一,需要使用Rolpooling)使用预训练好的模型(去掉分类层)对每个锚框进行特征抽取(如VGG,AlexNet…)训练一个SVM来对每个类进行分类训练一个线性回归模型来预测边缘框偏移b.RolPooling每个锚框的大小是不一样的大的,所以需要对锚框进行处理2.FastR-CNNR-CNN对于每个锚框
- C# 路径搜索算法 A* 算法 和 Dijkstra 算法
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DijkstraA
A*算法和Dijkstra算法是两种常用的路径搜索算法,用于在图形结构中寻找最短路径。它们都属于单源最短路径算法,可以用于解决各种寻路问题。A算法是一种启发式搜索算法,同时考虑了实际移动代价和估计距离代价,通过估计代价来指导搜索方向,并选择最优的路径。A算法通过估价函数值f(n)=g(n)+h(n)来评估节点的优先级,其中g(n)是实际移动代价,h(n)是从当前节点到目标节点的估计代价。A算法使用
- A星寻路算法
砸war鲁多
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A星寻路算法简介A星寻路算法(A*SearchAlgorithm)是一种启发式搜索算法,它在图形平面上进行搜索,寻找从起始点到终点的最短路径。A星算法结合了广度优先搜索(BFS)和最佳优先搜索(Best-FirstSearch)的特点,通过使用启发式函数评估节点的重要性,优先选择最有希望达到目标节点的节点进行扩展,从而有效地缩小搜索范围。A星寻路算法的核心概念节点(Node):在图形平面上,每个可
- 搜索与人工智能
码海串游
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前言第一:通过博弈树搜索和启发式搜索的例子了解基于搜索的通用问题求解方法第二:了解人工智能发展的历程和社会影响第三:了解机器学习的基本思想和典型应用第四:了解人工智能应用开发的基本模式内容1.博弈树与剪纸、零和博弈,极大极小策略博弈树与搜索,α与β剪枝以及著名的计算机博弈的例子2.启发式搜索启发式函数,启发式搜索过程,3.人工智能与机器学习人工智能发展历程,专家系统,机器学习,神经网络与深度学习。
- 优化概率神经网络_用约束规划+概率图模型(信念传播)+神经网络端到端求解组合优化问题...
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Idea半成品,现在不做了,分享下(尾附资料库和代码)~主要技术点:用约束规划+概率图模型(信念传播)+神经网络端到端求解问题,生成一个关于变量的N*M矩阵,N是变量个数,M是变量取值集合的大小,矩阵元素代表某变量取某元素的信念,根据这个矩阵可自然读出解(如果不满足约束的情况实在太严重,就进一步加primal-dualunrolledoptimization、启发式搜索、分支定界等后处理机制):《
- 用约束规划+概率图模型(信念传播)+神经网络端到端求解组合优化问题
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主要技术点:用约束规划+概率图模型(信念传播)+神经网络端到端求解问题,生成一个关于变量的N*M矩阵,N是变量个数,M是变量取值集合的大小,矩阵元素代表某变量取某元素的信念,根据这个矩阵可自然读出解(如果不满足约束的情况实在太严重,就进一步加primal-dualunrolledoptimization、启发式搜索、分支定界等后处理机制):《BeliefPropagationNeuralNetwo
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ldxxxxll
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基因遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种通过模拟生物进化过程来寻找最优解的优化算法。它是一种常见的启发式搜索算法,常用于优化、搜索和机器学习等领域。生物基因遗传生物的基因遗传是指父母通过基因传递给子代的过程。基因是DNA分子的一部分,它们携带着生物个体遗传信息的编码。每个生物个体都有两个拷贝的基因,一个来自母亲,另一个来自父亲。这些基因控制着生物个体的特征,如身高、眼睛颜色、皮
- 基于博弈树的开源五子棋AI教程[5 启发式搜索]
BrokenGeeker
五子棋AI五子棋AI博弈树搜索启发式搜索历史表置换表杀手表
文章目录1最大化攻击者/最小化防守者排序2置换表启发3杀手表启发4历史表启发历史表以及杀手表的维护初始化追加杀手表项清空杀手表启发式搜索的姿势千奇百怪,本文只讨论一下几种//搜索空间#defineSearch_Space_MVA0//最优价值攻击者[分数最大]#defineSearch_Space_MCP1//最优棋型#defineSearch_Space_MHT2//历史表排序#defineSe
- 基于A*算法的无人机路径规划问题解决方案
天使问过的键盘
算法无人机Matlab
基于A*算法的无人机路径规划问题解决方案无人机路径规划是无人机领域中的重要问题之一。为了使无人机能够高效、安全地完成任务,需要设计一个有效的路径规划算法。本文将介绍如何使用A*(A-star)算法来解决无人机的路径规划问题,并提供相应的Matlab代码实现。A算法是一种常用的启发式搜索算法,广泛应用于路径规划问题。它通过综合考虑路径的代价和启发函数的估计来选择下一步的移动方向,从而找到最优路径。在
- 179. 八数码(A*启发式搜索)
Landing_on_Mars
图论:搜索算法c++开发语言
在一个3×3的网格中,1∼8这8个数字和一个X恰好不重不漏地分布在这3×3的网格中。例如:123X46758在游戏过程中,可以把X与其上、下、左、右四个方向之一的数字交换(如果存在)。我们的目的是通过交换,使得网格变为如下排列(称为正确排列):12345678X例如,示例中图形就可以通过让X先后与右、下、右三个方向的数字交换成功得到正确排列。交换过程如下:123123123123X464X6456
- 【人工智能】实验三 A*算法求解八/十五数码问题实验与基础知识
friklogff
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实验三A*算法求解八数码问题实验实验目的熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程,并利用A*算法求解N数码难题,理解求解流程和搜索顺序。实验内容以8数码问题和15数码问题为例实现A*算法的求解程序(编程语言不限)。设计两种不同的估价函数。实验要求设置相同的初始状态和目标状态,针对不同的估价函数,求得问题的解,比较它们对搜索算法性能的影响,包括扩展节点数、生成节点数等,填入表1。表1:不同启发
- Python高级算法——遗传算法(Genetic Algorithm)
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Python中的遗传算法(GeneticAlgorithm):高级算法解析遗传算法是一种启发式搜索算法,模拟自然选择和遗传机制,用于在解空间中寻找优化问题的解。它通过模拟基因的变异、交叉和选择操作,逐代演化产生新的解,最终找到全局最优解。本文将深入讲解Python中的遗传算法,包括基本概念、算法步骤、编码方法以及使用代码示例演示遗传算法在实际问题中的应用。基本概念1.遗传算法的定义遗传算法是一种模
- 多机器人栅格路径规划与避障的 A* 算法实现(Matlab 源码)
心之飞翼
算法机器人matlabMatlab
多机器人栅格路径规划与避障的A*算法实现(Matlab源码)概述:多机器人栅格路径规划与避障是一个重要的问题,它涉及到在给定的栅格地图上,同时规划多个机器人的路径,并避免碰撞和障碍物。在本篇文章中,我们将介绍如何使用A*(A-star)算法来解决这个问题,并提供相应的Matlab源码。A*算法简介:A*算法是一种常用的启发式搜索算法,用于在图形或栅格地图上找到最短路径。它综合考虑了路径的实际代价和
- MATLAB实现基于静电放电算法的栅格地图机器人最短路径规划
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MATLAB实现基于静电放电算法的栅格地图机器人最短路径规划静电放电算法是一种启发式搜索算法,可用于解决路径规划问题。在本文中,我们将使用MATLAB实现基于静电放电算法的栅格地图机器人最短路径规划。下面将详细介绍算法的原理和实现过程,并提供相应的源代码。算法原理静电放电算法受到静电物理现象的启发,模拟了带电粒子在电场中移动的过程。算法通过将机器人视为一个带电粒子,并在栅格地图中模拟带电粒子的移动
- 利用a*启发式搜索解决迷宫寻路问题
一路向前的小Q
JavaScript迷宫问题算法js启发式搜索
前言一、a+启发式搜索是什么?运用公式:f=g+h二、js代码全解,详细说明1、迷宫:#表示墙,.表示可走,a表示起点,b表示终点,自己随便标起点a终点b2、输出所有最短路径3、代码前言利用a+启发式搜索解决迷宫寻路问题体验迷宫动态生成网站:迷宫寻路-a*算法一、a+启发式搜索是什么?见另一博主博文:A星算法详解(个人认为最详细,最通俗易懂的一个版本)_Colin丶的博客-CSDN博客_a星算法A
- 路径导航与启发式搜索
jxtxzzw
路径导航与启发式搜索问题介绍介绍需要求解的问题随着生活水平的不断发展,我们出行的需求越来越高,需要到达的目的地也越来越远,很多地方都是我们不熟悉的地方。在那些地方怎么才能从一个点到达另一个点?在这么多可能的路径中哪一条才是最短的?或者说,车流量最少的、速度最快的、花费时间最少的、途径收费项目最少的……这样的问题,在现实生活中,我们成为路径导航问题,或者是寻路问题等。模型的建立现在把问题抽象成一个长
- 【C++】A*算法
cout0
C/C++算法c++数据结构
算法简介A∗A^*A∗(AstarA\starAstar)算法是一种启发式搜索算法,主要实现对图的路径搜索。A∗A^*A∗算法基于BFSBFSBFS(广度优先搜索),由于BFSBFSBFS具有盲目性,会进行许多偏离最佳路径的搜索,故此A∗A^*A∗算法主要目的就是克服BFSBFSBFS的盲目性,在进行光度搜索时有目的的选择搜索结点。算法思想在学习A∗A^*A∗算法之前,首先需要引入评估函数f(n)
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分