- 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: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
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla