- 冠军算法变体合集再上新!具有新的变异策略和外部归档机制的改进LSHADE-SPACMA算法
群智能算法小狂人
算法
1简介算法提出了一种用于数值优化和点云配准的LSHADE-SPACMA(mLSHADE-SPACMA)的修改版本。首先,提出了一种精确的消除和生成机制,以增强算法的局部开发能力。其次,引入了一种基于改进的半参数自适应策略和基于秩的选择压力的变异策略,改进了算法的进化方向。第三,提出了一种基于精英的外部归档机制,保证了外部种群的多样性,可以加速算法的收敛进度。2.7LSHADE-SPACMA2.7.
- oracle 替代方案,oracle – PL/SQL或替代方案的数值优化
寂寂若离
oracle替代方案
我们需要做一些计算繁重的工作来连接Oracle数据库.到目前为止,我们已经在PL/sql中进行了数值计算,并且很大程度上缺乏性能.我用三种语言实现了部分算法:Fortran(90-2008符合gfortran),Excel中的VBA和PL/sql,并围绕它进行了一百万次调用测试循环.即使使用binary_double数据类型和使用PLsql_CODE_TYPE=NATIVE的本机编译(两者都会导致
- 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
weixin_39878698
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
weixin_39747075
差分进化算法
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
- 机器人学中的数值优化(一)
Big David
数值优化数值优化
Preliminaries0前言最优解x∗x^{*}x∗在满足约束的所有向量中具有最小值。两个基本的假设:(1)目标函数有下界目标函数不能存在负无穷的值,这样会使得最小值无法在计算机中用浮点数表示,最小值可以很小但必须有界(2)目标函数具有有界子区间映射sub-levelsets就是下水平集,此时要求目标函数不能存在当x趋于无穷时函数趋于某个值即下水平集无界,这同样会导致最小值无法用浮点数表示f,
- 非精线搜索步长规则Armijo规则&Goldstein规则&Wolfe规则
Nie_Xun
算法
非精确线搜索步长规则在数值优化中,线搜索是一种寻找合适步长的策略,以确保在目标函数上获得足够的下降。如最速下降法,拟牛顿法这些常用的优化算法等,其中的线搜索步骤通常使用Armijo规则、Goldstein规则或Wolfe规则等。设无约束优化问题:minf(x), x∈Rn\minf(x),{\kern1pt}\,x\in{R^n}minf(x),x∈Rn参数迭代过程:xk+1←xk+αkdkx_
- 机器人中的数值优化进阶|【二】三次样条曲线推导(中)
影子鱼Alexios
algorithm机器人线性代数矩阵
机器人中的数值优化|【自用二】三次样条曲线推导接之前,由于ci=3(ηi+1−ηi)−2Di−Di+1c_i=3(\eta_{i+1}-\eta_i)-2D_i-D_{i+1}ci=3(ηi+1−ηi)−2Di−Di+1因此有c=3[−1100...00−110...000−11...0......000...−11]n×(n+1)η−[2100...00210...00011...0......
- 机器人中的数值优化进阶|【三】三次样条曲线推导(下)
影子鱼Alexios
algorithm机器人
机器人中的数值优化进阶|【三】三次样条曲线推导(下)接之前的内容,现在开始考虑势场函数P(η1,...,ηn−1)=1000∑i=1n−1∑j=0mmax(rj−∣∣ηi−oj∣∣,0)P(\eta_1,...,\eta_{n-1})=1000\sum_{i=1}^{n-1}\sum_{j=0}^{m}\max(r_j-||\eta_i-o_j||,0)P(η1,...,ηn−1)=1000i=
- 机器人中的数值优化进阶|【一】三次样条曲线推导(上)
影子鱼Alexios
algorithm机器人线性代数
机器人中的数值优化进阶|【一】三次样条曲线推导(上)三次样条曲线的定义在三次样条曲线中,样条曲线通过一系列控制点η=[η0,η1,...ηn]\eta=[\eta_0,\eta_1,...\eta_n]η=[η0,η1,...ηn]来实现对样条曲线的生成。控制点意味着样条曲线必然要经过这几个点。对于每一段曲线,都可以由s∈[0,1]s\in[0,1]s∈[0,1]来表征曲线,其定义为pi(s)=a
- isight调用matlab 遗传算法,ISIGHT优化算法分类
冯妥坨
isight调用matlab遗传算法
马上注册,结识更多同行,享用更多资源!您需要登录才可以下载或查看,没有帐号?注册xISIGHT中的单目标优化算法大致可分为以下三类:1数值优化方法数值优化算法通常假定设计空间是单峰,连续且凸的。在isight中提供的数值优化方法有:修正的可行方向法(ModifiedMethodofFeasibleDirections)广义下降梯度法(LargeScaleGeneralizedReducedGrad
- 运筹系列87:julia求解随机动态规划问题入门
IE06
运筹学julia动态规划代理模式
随机动态规划问题的特点是:有多个阶段,每个阶段的随机性互不相关,且有有限个实现值(finiterealizations)具有马尔可夫性质,即每个阶段只受上一个阶段影响,可以用状态转移方程来描述阶段与阶段之间的变化过程。我们使用julia的SDDP算法包来求解随机动态规划问题。1.入门案例:LinearPolicyGraph看一个简单的数值优化的例子:我们将其建立为一个N阶段的问题:初始值为M。使用
- 机器人中的数值优化之罚函数法
无意2121
数值优化算法机器人自动驾驶
欢迎大家关注我的B站:偷吃薯片的Zheng同学的个人空间-偷吃薯片的Zheng同学个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)本文ppt来自深蓝学院《机器人中的数值优化》目录1L2-PenaltyMethod1.1等式约束1.2不等式约束2L1-PenaltyMethod3BarrierMethod1L2-PenaltyMethod1.1等式约束对于等式约束,罚函数可以惩罚不满足等式约束的点
- UCB Data100:数据科学的原理和技巧:第十三章到第十五章
绝不原创的飞龙
数据科学python
十三、梯度下降原文:GradientDescent译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0学习成果优化复杂模型识别直接微积分或几何论证无法帮助解决损失函数的情况应用梯度下降进行数值优化到目前为止,我们已经非常熟悉选择模型和相应损失函数的过程,并通过选择最小化损失函数的θ\thetaθ的值来优化参数。到目前为止,我们已经通过以下两种方法优化了θ\thetaθ:1.使用微积分对损失函数关于θ\the
- 凸优化 3:最优化方法
Debroon
#凸优化算法
凸优化3:最优化方法最优化方法适用场景对比费马引理一阶优化算法梯度下降最速下降二阶优化算法牛顿法Hessian矩阵Hessian矩阵的逆Hessian矩阵和梯度的区别牛顿法和梯度下降法的区别拟牛顿法DFP、BFGS/L-BFGS数值优化算法坐标下降法SMO算法基于导数的函数优化解析优化算法/精确解无约束问题-求解驻点方程有等式约束问题-拉格朗日乘数法有等式和不等式约束问题-KKT条件基于随机数函数
- 基于优化的规划方法 - 数值优化基础 Frenet和笛卡尔的转换 问题建模 实现基于QP的路径优化算法
Big David
MotionplanningPlanning模块优化数值优化Frenet问题建模规划算法OSQP
本文讲解基于优化的规划算法,将从以下几个维度讲解:数值优化基础、Frenet与Cartesian的相互转换、问题建模OSQP1数值优化基础1.1优化的概念一般优化问题公式:f(x)f(x)f(x):目标/成本函数xxx:决策变量SSS:可行域|约束集Example:A点是最优值全局最优和局部最优的概念:1.2无约束优化当函数f可微,要成为局部最小值的必要条件是▽f(x)=0\bigtriangle
- 机器人中的数值优化之线性共轭梯度法
无意2121
数值优化算法自动驾驶机器人
欢迎大家关注我的B站:偷吃薯片的Zheng同学的个人空间-偷吃薯片的Zheng同学个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)本文ppt来自深蓝学院《机器人中的数值优化》目录1.无约束优化方法对比2.Hessian-vecproduct3.线性共轭梯度方法的步长编辑4.共轭梯度方向的求解5.线性共轭梯度方法整体流程1.无约束优化方法对比拟牛顿方法和牛顿共轭梯度方法是最优的,实现收敛速率与it
- 拓展进阶:Python 中 Scipy 的优化与拟合
theskylife
数据分析数据挖掘pythonscipy开发语言数据分析
写在开头在我们的Python科学计算之旅中,我们已经学习了Scipy库的基础功能,涉及数学运算、数据处理、统计分析等方面。然而,在实际的数据分析和科学研究中,我们经常面临着需要进一步优化算法和拟合数据的需求。本文将深入研究Scipy中的优化与拟合功能,探讨如何在实际问题中应用这些高级功能。1数值优化在实际的数据分析和科学研究中,我们常常面临着需要最小化或最大化某个目标函数的问题。Scipy的opt
- PSO粒子群算法
竹竹竹~
论文阅读算法
PSO通过最优化算法来自动进行参数搜索。算法基本原理:将鸟群觅食行为、算法原理和融合策略参数搜索对应,如下图:鸟群觅食粒子群算法融合策略参数搜索鸟粒子参数组森林求解空间参数空间食物的量目标函数值优化目标值每只鸟所处位置空间中的一个解(粒子位置)参数空间中的一组参数食物量最多的位置全局最优解最优参数组PSO算法适用性分析:PSO算法是一种随机的、并行的优化算法。优点:不要求被优化函数具有可微、可导、
- 强化学习算法TRPO的理解
北山杉林
算法人工智能强化学习
TrustRegionPolicyOptimization角度一:off-policy重要性采样ImportanceSampling梯度优化角度二:数值优化置信域优化蒙特卡洛近似TRPO算法的全称是TrustRegionPolicyOptimization,即信赖域策略优化。角度一:off-policy通常在强化学习策略梯度训练中,智能体每跟环境做一次完整的交互得到一条蒙特卡洛采样轨迹,策略网络的
- 智能优化算法-Tiki-taka算法Tiki Taka Algorithm(附Matlab代码)
88号技师
智能优化算法算法matlab开发语言启发式算法元启发式
引言本文介绍一种基于足球战术tiki-taka的新颖的运动灵感算法——Tiki-taka算法TikiTakaAlgorithm,TTA,用于数值优化和工程设计。该成果于2020年发表在EngineeringComputations。参考文献Rashid,MohdFadzilFaisaeAb.“Tiki-TakaAlgorithm:aNovelMetaheuristicInspiredbyFootb
- Nelder-Mead算法(智能优化之下山单纯形法)
想不到名字222
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Nelder-Mead算法是一种求多元函数局部最小值的算法,其优点是不需要函数可导并能较快收敛到局部最小值。该算法需要提供函数自变量空间中的一个初始点x1,算法从该点出发寻找局部最小值Nelder-Mead方法也称下山单纯形法,是由JohnNelder&RogerMead于1965年提出的一种求解数值优化问题的启发式搜索给定n+1个顶点(i=1,2...,n+1),这些点对应的函数值为开始按以下算
- 显著提升!| (WOA)融合模拟退火和自适应变异的混沌鲸鱼优化算法应用于函数寻优
KAU的云实验台
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鲸鱼优化算法(whaleoptimizationalgorithm,WOA)是由Mirjalili和Lewis[1]于2016年提出的一种新型群体智能优化搜索方法,它源于对自然界中座头鲸群体狩猎行为的模拟,与其它群体智能优化算法相比,WOA算法结构新颖,控制参数少,在许多数值优化和工程问题的求解中表现出较好的寻优性能,优于蚁群算法和粒子群算法等智能优化算法。WOA算法在面对多变量复杂问题时也存在搜
- 算法工程师护城河
韩师兄_
算法人工智能
目录一、大学打基础二、研究生进阶三、算法工程师护城河四、人生护城河五、小结5.1、35岁前的护城河5.2、35岁后的护城河下面是本人朋友的例子。一、大学打基础我是大学本科是计算机专业。在我上大学的时候,那时候是真的不懂算法人工智能,只是觉得这玩意高大上。学好很多专业课,只是为了拿奖学金,至于有什么用,我也不知道。但是在学期间认真学,多年以后,你一定会感谢当年的自己。例如:《信号系统》、《数值优化》
- 数学建模算法汇总
Believe yourself!!!
matlab数学建模算法动态规划线性代数
优化模型优化模型(1)三要素:决策变量、目标函数、约束单目标优化,多目标优化,数值优化,组合优化_luolang_103的博客-CSDN博客_单目标优化单目标(Single-ObjectiveOptimizationProblem)所评测目标只有一个,只需要根据具体的满足函数条件,求得最值多目标(Multi-objectiveOptimizationProblem)多目标优化问题中,同时存在多个最
- PyTorch入门学习(十四):优化器
不吃花椒的兔酱
PyTorchpytorch学习深度学习
目录一、优化器的重要性二、PyTorch中的深度学习三、优化器的选择一、优化器的重要性深度学习模型通常包含大量的参数,因此训练过程涉及到优化这些参数以减小损失函数的值。这个过程类似于找到函数的最小值,但由于模型通常非常复杂,所以需要依赖数值优化算法,即优化器。优化器的任务是调整模型参数,以最小化损失函数,从而提高模型的性能。二、PyTorch中的深度学习PyTorch是一个流行的深度学习框架,它提
- 机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习数值优化入门:梯度下降
weixin_39913141
机器学习中为什么需要梯度下降
今天我们尝试用最简单的方式来理解梯度下降,在之后我们会尝试理解更复杂的内容,也会在各种各样的案例中使用梯度下降来求解(事实上之前线性回归模型中我们已经使用了它),感兴趣的同学欢迎关注后续的更新(以及之前的内容)。梯度下降的原理在数据科学中,我们经常要寻找某个模型的最优解。梯度下降就是数值优化问题的一种方案,它能帮助我们一步步接近目标值。在机器学习过程中,这个目标值往往对应着“最小的残差平方和”(比
- CAD模型旋转和AX=B的数值方法——《数值计算方法》
Dropdrag
线性代数矩阵算法
《数值计算方法》系列总目录第一章误差序列实验第二章非线性方程f(x)=0求根的数值方法第三章CAD模型旋转和AX=B的数值方法第四章插值与多项式逼近的数值计算方法第五章曲线拟合的数值方法第六章数值微分计算方法第七章数值积分计算方法第八章数值优化方法第三章一、算法原理1、CAD模型旋转原理2、三角分解法原理3、雅可比迭代法和高斯-赛德尔迭代法二、实验内容及核心算法代码1、CAD模型旋转原理实现2、三
- 激活函数小结:ReLU、ELU、Swish、GELU等
chencjiajy
深度学习激活函数深度学习
文章目录SigmoidTanhReLULeakyReLUPReLUELUSoftPlusMaxoutMishSwishGELUSwiGLUGEGLU资源激活函数是神经网络中的非线性函数,为了增强网络的表示能力和学习能力,激活函数有以下几点性质:连续且可导(允许少数点上不可导)的非线性函数。可导的激活函数可以直接利用数值优化的方法来学习网络参数。激活函数及其导函数要尽可能的简单,有利于提高网络计算效
- 常见的C/C++开源QP问题求解器
罗伯特祥
▶Algorithm/AIqp
1.qpSWIFTqpSWIFT是面向嵌入式和机器人应用的轻量级稀疏二次规划求解器。它采用带有MehrotraPredictor校正步骤和NesterovTodd缩放的Primal-DualInterioirPoint方法。开发语言:C文档:传送门项目:传送门2.OSQPOSQP(算子分裂二次规划)求解器是一个数值优化包,用于求解以下形式的凸二次规划:minimize12xTPx+qTxsubje
- 机器人中的数值优化(二十一)—— 伴随灵敏度分析、线性方程组求解器的分类和特点、优化软件
慕羽★
数值优化方法机器人人工智能数值优化最优化方法机器学习线性方程组求解器优化软件
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化,下半部分介绍带约束的优化,中间会穿插一些路径规划方面的应用实例 三十三、伴随灵敏度分析 伴随灵敏度分析可以避免冗余信息的计算,在下面的例子中,我们想要求解Ax=b1、Ax=b2…Ax
- 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