- 【NWFSP问题】基于中华穿山甲算法CPO求解零等待流水车间调度问题NWFSP研究(Matlab代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述1.引言2.理论基础2.1中华穿山甲算法(CPO)核心原理2.2NWFSP数学模型3.CPO-NWFSP求解框架设计3.1编码与解码3.2离散化位置更新3.3目标函数适配4.实验设计与性能分析4.1实验设置4.2结果分析4.3敏感性分析5.结论与展望
- 脉冲编码调制(PCM)
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pcm
#打倒拦路虎#脉冲编码调制:一种把模拟数据变换为数字信号的数字技术(模拟数据数字化技术)脉冲编码调制过程:取样->量化->编码取样:本质上是在离散时间点上获取模拟信号的瞬时电平值(幅度值),获得的值为连续幅度值。根据莱奎斯特取样定理,以大于等于模拟信号频率两倍的取样频率获得的样本空间就能恢复原理的模拟信号。量化:将抽样后的连续幅度值映射到有限个离散电平的过程,即幅度的离散化。例如:把语音样本量化
- 16、流体力学数值模拟
404Feels
流体力学数值模拟纳维-斯托克斯方程
流体力学数值模拟1.流体力学的基本方程流体力学是研究流体(液体和气体)运动规律的学科,其基本方程是纳维-斯托克斯方程(Navier-Stokesequation)。该方程描述了流体的速度、压力、温度等物理量随时间和空间的变化。为了便于数值求解,我们需要将这些方程离散化。以下是纳维-斯托克斯方程的标准形式:[\frac{\partial\mathbf{u}}{\partialt}+(\mathbf{
- 材料力学数值方法:有限元法(FEM)在流体力学中的应用_2024-08-04_00-17-21.Tex
chenjj4003
材料力学算法计算机视觉人工智能机器学习网络
材料力学数值方法:有限元法(FEM)在流体力学中的应用绪论有限元法的基本概念有限元法(FiniteElementMethod,FEM)是一种数值计算方法,用于求解复杂的工程问题,如结构力学、热传导、流体力学等。它将连续的物理域离散化为有限数量的、形状规则的子域,即“有限元”。每个子域内的物理量(如位移、压力、温度等)用多项式函数近似表示,通过在每个子域内应用物理定律(如牛顿第二定律、连续性方程等)
- [学习] PID算法原理与实践(代码示例)
极客不孤独
学习算法c语言
PID算法原理与实践文章目录PID算法原理与实践一、PID算法原理1.1PID算法概述1.定义2.应用领域3.核心目标1.2基本原理1.3数学表达离散化实现(适用于数字控制)二、实践案例(C语言)1.电机转速控制2.温度控制系统3.时钟驯服系统三、常见问题与优化1.积分饱和(Windup)问题2.噪声干扰问题3.非线性系统适配问题四、扩展方向1.数字PID与模拟PID的差异2.变参数PID(如增益
- Sklearn 机器学习 数值离散化 虚拟编码
Thomas Kant
人工智能机器学习sklearn人工智能
亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到Kant2048的博客!我是ThomasKant,很开心能在CSDN上与你们相遇~本博客的精华专栏:【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Sklearn机器学习:数值离散化+虚拟编码实战详解在机器学习的特征工程中,数值型特征并不总是适合直接输入模型。尤其是树模型或分类模型时,**将连续变量进行离散化(分箱)+虚拟编码(独热编码)**是一种常见且高效的
- Sklearn 机器学习 数值离散化 区间标签
Thomas Kant
人工智能机器学习sklearn人工智能
亲爱的技术爱好者们,热烈欢迎来到Kant2048的博客!我是ThomasKant,很开心能在CSDN上与你们相遇~本博客的精华专栏:【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】Sklearn机器学习:数值离散化之区间标签设置详解在机器学习中,连续数值型特征并不总是最优选择,尤其是在面对一些对数值大小不敏感的模型(如决策树、朴素贝叶斯)时。此时,我们常常希望将连续变量离散化(Discret
- 解锁数据宝藏:数据挖掘之数据预处理全解析
奔跑吧邓邓子
必备核心技能数据挖掘数据预处理机器学习
目录一、引言:数据预处理——数据挖掘的基石二、数据预处理的重要性2.1现实数据的问题剖析2.2数据预处理的关键作用三、数据预处理的核心方法3.1数据清洗3.1.1缺失值处理3.1.2离群点处理3.1.3噪声处理3.2数据集成3.2.1实体识别3.2.2冗余处理3.2.3数据值冲突处理3.3数据变换3.3.1平滑处理3.3.2聚合操作3.3.3离散化3.3.4归一化四、数据预处理的实践流程4.1数据
- 2D盖子驱动腔流使用SIMPLE算法求解:二维流体动力学的MATLAB实现
乔钥曼
2D盖子驱动腔流使用SIMPLE算法求解:二维流体动力学的MATLAB实现【下载地址】2D盖子驱动腔流使用SIMPLE算法求解本项目提供了一个基于MATLAB的二维盖子驱动腔流求解示例,采用经典的SIMPLE算法实现速度-压力耦合。通过设置明确的边界条件,利用交错网格对速度场进行离散化,并结合Jacobi方法迭代更新解。项目中详细介绍了压力修正的技巧,帮助用户优化求解精度和收敛速度。无论是学习计算
- SE(Secure Element)加密芯片与MCU协同工作的典型流程
czy8787475
单片机嵌入式硬件
以下是SE(SecureElement)加密芯片与MCU协同工作的典型流程,综合安全认证、数据保护及防篡改机制:一、基础认证流程(参数保护方案)密钥预置SE芯片与MCU分别预置相同的3DES密钥(Key1、Key2)。参数存储SE芯片预存产品关键参数(如Data),存储格式为离散化Lv结构,数据大小由宏定义控制。随机数交换MCU生成16字节随机数Rand1,加密后发送读指令至SE芯片;SE生
- 《Image Classification with Classic and Deep Learning Techniques》复现
几何心凉
IT优质推荐深度学习人工智能
1引言图像分类作为计算机视觉领域的核心任务,旨在将输入图像映射到离散化的语义类别标签,广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗影像诊断、安防监控等场景。传统方法主要依赖手工设计的特征描述子(如SIFT、HOG、LBP)结合浅层模型(如BoVW、Fisher向量、SVM),以其可解释性和低资源消耗见长,但在端到端优化与高级表征能力方面不及深度学习。近年来,卷积神经网络(CNN)在大规模数据集(如Image
- B3694 数列离散化
C++chaofan
算法c++
B3694数列离散化-洛谷#includeusingnamespacestd;intt;inta[100005],b[100005];intmain(){cin>>t;while(t--){intn;cin>>n;for(inti=1;i>a[i];b[i]=a[i];}sort(a+1,a+n+1);//排序intans=unique(a+1,a+n+1)-(a+1);//去重for(inti=
- 每日刷题列表
天马流星1
c++
2024年学习内容或题目难度知识点11.61.BLO蓝割点与桥2.树状数组1黄树状数组3.树状数组2黄树状数组11.71.学习树状数组2.楼兰图腾绿树状数组3.树状数组3黄~绿区间修改区间查询11.81.基本学完树状数组2.迷失的牛绿树状数组3.学习离散化4.数列离散化普及-离散化11.101.洛谷基础赛写题加订题三道红橙黄2.负环黄负环与差分约束系统3.逆序对黄树状数组11.111.圆桌骑士紫割
- 运动规划实战案例 | 图解基于状态晶格(State Lattice)的路径规划(附ROS C++/Python仿真)
Mr.Winter`
c++人工智能机器人ROSROS2自动驾驶
目录1控制采样vs状态采样2StateLattice路径规划2.1算法流程2.2Lattice运动基元生成2.3几何代价函数2.4运动学约束启发式3算法仿真3.1ROSC++仿真3.2Python仿真1控制采样vs状态采样控制采样的技术路线源自经典的运动学建模思想。这种方法将机器人的控制指令空间进行离散化,预设一组基础运动模式(如固定转向角、恒定速度等),通过前向积分生成候选路径。以差速驱动机器人
- 生物计算芯片编译困境:SNN脉冲时序编码的优化迷宫与破局之道
尘烬海
serverless开发语言缓存
一、脉冲时序编码的数学本质在SNN的数学框架中,脉冲时序编码的数学表征可分解为三个核心维度:1.时间编码微分几何结构脉冲时间序列在微分流形上的嵌入遵循非线性动力学规律,可用李导数描述脉冲相位在流形上的传播特性:LvT=vμ∂μT+ΓμνλvνTμ其中T表示脉冲时序张量场,Γ为流形联络系数。这导致硬件编译时需要考虑流形结构的离散化近似误差。2.脉冲相位同步代数神经群体间的相位同步涉及非交换代数结构,
- python打卡 DAY 6 描述性统计
沐兮兮兮
Python打卡python开发语言机器学习笔记pandas
目录一.单特征可视化1.1连续特征箱线图/核密度直方图笔记:1.1.1中文显示配置1.1.2.箱线图绘制1.1.3.核密度直方图1.2离散特征柱状图二.特征和标签关系可视化2.1连续变量vs标签可视化方式:箱线图/小提琴图/核密度估计直方图2.2离散变量vs标签可视化方式:柱状图三、柱状图美化笔记:3.1.数据分组(离散化)3.2.计数柱状图绘制一.单特征可视化1.1连续特征箱线图/核密度直方图i
- 【离散化 前缀和 二分 滑动窗口】P2862 [USACO06JAN] Corral the Cows G|普及+
软件架构师何志丹
#工作级难度算法题解c++洛谷算法离散化前缀和二分滑动窗口
本文涉及的基础知识点C++二分查找C++算法:滑动窗口及双指针总结C++算法:前缀和、前缀乘积、前缀异或的原理、源码及测试用例包括课程视频[USACO06JAN]CorraltheCowsG题目描述FarmerJohnwishestobuildacorralforhiscows.Beingfinickybeasts,theydemandthatthecorralbesquareandthatthe
- Nonlinear total variation based noise removal algorithms论文阅读
青铜锁00
论文阅读#退化论文阅读图像处理
Nonlineartotalvariationbasednoiseremovalalgorithms1.论文的研究目标与意义1.1研究目标1.2实际意义2.论文的创新方法与核心公式2.1总变差最小化模型2.1.1欧拉-拉格朗日方程2.1.2演化方程(梯度下降法)2.1.3数值离散化2.2与传统方法的对比3.实验设计与结果分析3.1实验设置3.2关键数据4.未来研究方向与挑战4.1学术挑战4.2技术
- Pandas一站式学习,创建,索引使用,运算,pd可视化柱状图等,csv,hdf5,json格式数据读取存储,NaN值处理,数据离散化,数据合并,交叉表与透视表
山顶极客
Pandas专栏pandas数据挖掘python
Pandas一站式学习,索引使用,运算,pd可视化,csv,hdf5,json格式数据读取存储,NaN值处理,数据离散化,数据合并分组,交叉表与透视表python一站式学习->:python一站式学习,python基础,数据类型,numpy,pandas,机器学习,NLP自然语言处理,deepseek大预言模型,Tensorflow,CV视觉Pandas一站式学习pandas一站式学习->:Pan
- 区间合并的应用:格子染色(2019美团面试题)
evy
算法
上题先:其实我一开始是用的离散化再加上二维前缀和做的,我将每个点的的x,y值都进行离散化,虽然避免了开一个2e9*2e9的数组,但是离散化后的a数组也需要2e5*2e5理所当然的MLE了,虽然后面想想我这个离散化后从根本上就是错误的,因为离散化后的数组并不能将原本线段的重合给还原出来。后面看了题解才发现,要用到二维的区间合并,然后再判重。与一维的区间合并不同的就是要在每个区间的存储时加上其行号/列
- 基于Matlab实现微带贴片天线仿真程序
Matlab仿真实验室
Matlab仿真实验1000例matlab开发语言微带贴片天线仿真程序
微带贴片天线是一种广泛应用于无线通信领域的天线类型,因其结构简单、尺寸小巧而备受青睐。在MATLAB环境中,可以使用时域有限差分(FiniteDifferenceTimeDomain,FDTD)方法对微带天线进行仿真,以研究其电磁性能。让我们详细了解一下FDTD方法。这是一种数值计算方法,用于求解麦克斯韦方程,以模拟电磁场随时间的变化。FDTD的基本思想是将空间离散化为小的网格单元,时间也离散为小
- 算法复习(二分+离散化+快速排序+归并排序+树状数组)
一个人在码代码的章鱼
算法学习刷题算法c++数据结构
一、二分算法二分算法,堪称算法世界中的高效查找利器,其核心思想在于利用数据的有序性,通过不断将查找区间减半,快速定位目标元素或满足特定条件的位置。1.普通二分普通二分适用于在有序数组中查找特定元素的位置。我们可以进一步细分需求,如查找满足条件的最左边的数的下标,或者最右边的数的下标。以代码中的find1和find2函数为例:cpp#includeusingnamespacestd;constint
- Spark-Streaming
美味的大香蕉
笔记
探索Spark-Streaming:实时数据处理的得力助手在大数据处理领域,实时处理越来越重要。今天就来聊一聊Spark生态中处理流式数据的利器——Spark-Streaming。Spark-Streaming主要用于处理流式数据,像从Kafka、Flume等数据源来的数据,它都能轻松应对。它使用离散化流(DStream)作为核心抽象。简单来说,DStream就是把随时间收到的数据,按照时间区间封
- 【C++游戏引擎开发】第19篇:Compute Shader实现Tile划分
JuicyActiveGilbert
C++游戏引擎开发知识点c++游戏引擎开发语言
一、Tile划分的数学基础1.1Tile尺寸的几何分析1.1.1屏幕空间离散化原理设屏幕分辨率为W×HW\timesHW×H,Tile尺寸为Tw×ThT_w\timesT_hTw×Th,则Tile总数为:Ntiles=⌈WTw⌉×⌈HTh⌉N_{tiles}=\lceil\frac{W}{T_w}\rceil\times\lceil\frac{H}{T_h}\rceilNtiles=⌈TwW⌉×⌈
- 高度图(Heightmap)
JackieZeng527
数学建模机器人人工智能
高度图的数学组成与建模方法高度图(Heightmap)是一种基于规则网格的地形表示方法,其数学本质是将三维地形简化为二维离散函数,通过高度值的存储和插值实现地形重建。以下从数学建模角度系统阐述其组成原理及关键技术。一、基础数学模型离散化定义设连续地形为三维函数z=f(x,y),将二维平面离散化为N*M的规则网格:G={(xi,yj,hij)}其中{xi=xmin+iΔx,i=0,1,...,N−1
- 物理约束神经网络(PINN)和有限元方法哪个更接近“真正的物理规律”?还是两者只是不同的数学表达?
concisedistinct
人工智能神经网络人工智能深度学习
物理约束神经网络(Physics-InformedNeuralNetworks,PINN)和有限元方法(FiniteElementMethod,FEM)是两种在科学计算和工程模拟中广泛应用的数值方法。PINN依赖深度学习来近似微分方程的解,并在训练过程中将物理约束作为损失项融入网络,而FEM通过将连续介质的物理问题离散化,并利用有限维基函数逼近解。尽管两者都能求解偏微分方程(PDEs),它们在数学
- Sigma-Delta ADC(ΣΔ-ADC)中的量化器简介
天天年年天天。
硬件工程
Sigma-DeltaADC(ΣΔ-ADC)是一种高精度的模数转换器,其中的量化器是其核心组件之一。量化器负责将模拟信号转换为数字信号,并通过独特的噪声整形技术实现高分辨率。接下来,我们将深入了解量化器的各个方面:1.量化器的基本功能在Sigma-DeltaADC中,量化器位于调制器环路的核心位置。它的主要作用是将经过积分和反馈处理的模拟信号离散化,并生成低分辨率(通常为1位或多位)的数字信号。尽
- 算法基础(以acwing讲述顺序为主,结合自己理解,持续更新中...)
.普通人
算法合集算法排序算法c++
文章目录算法的定义一、基础算法排序二分高精度前缀和与差分双指针算法位运算离散化区间合并算法的定义这是我从百度上面搜的定义算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能
- 算法基础_基础算法【位运算 + 离散化 + 区间合并】
序属秋秋秋
计算机基础#算法算法c语言C++蓝桥杯学习
算法基础_基础算法【位运算+离散化+区间合并】---------------位运算---------------801.二进制中1的个数题目介绍方法一:代码片段解释片段一:片段二:---------------离散化---------------802.区间和题目介绍方法一:代码执行过程代码片段解释片段一:片段二:解题思路分析---------------区间合并---------------80
- 2024 年“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛 B题 神经外科手术的定位与导航 思路+论文+代码
人工智能_SYBH
数学建模python2024B题认证杯神经外科手术的定位与导航
针对这个问题,我们可以采用有限元分析来模拟脑组织的变形情况。以下是一种可能的解决方案,包括了建立模型、设置参数、运行分析和分析结果等步骤。建立模型:几何建模:根据术前CT成像结果建立脑组织的几何模型。可以使用专业的建模软件(如SolidWorks、3dsMax等)或者直接在有限元分析软件中创建几何模型。离散化:将几何模型离散化为有限元网格。网格的密度会影响模拟结果的准确性,需要根据实际情况进行调整
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理