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- 大肠杆菌数据集的不平衡多类分类 Python
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蛙跳算法(JumpingFrogAlgorithm,简称JFA)是一种仿生优化算法,模拟了青蛙在搜索食物时的跳跃行为。该算法通过模拟青蛙的跳跃过程来寻找最优解,适用于连续优化、离散优化和多目标优化等问题。下面是一个详细的蛙跳算法示例,用于解决一维连续优化问题:importnumpyasnp#定义目标函数defobjective_function(x):return(x-2)**2-1#定义蛙跳算法
- 基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度(MATLAB)
2301_78492934
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1.微电网微电网多目标优化调度模型是为了实现微电网系统的经济和环境双重优化目标而建立的。该模型以微电网的运行成本和环境保护成本之和最小为目标,参考文献采用改进的粒子群算法(PSO)对优化模型进行求解。该模型主要包括两个核心模块:系统仿真模块和运行优化模块。系统仿真模块使用能量模型对系统调度方案的经济和环境指标进行评估。通过对微电网系统的各个组件(如发电机、储能装置、负荷等)进行建模和仿真,可以得到
- 多目标优化:以嵌套单目标粒子群实现(Python)
总裁余(余登武)
最优化实战例子python
文章目录一、算法讲解粒子群复杂约束求解方法多目标优化二、将单目标算法改为多目标一、算法讲解粒子群见链接粒子群算法求解无约束优化问题源码实现粒子群算法求解带约束优化问题源码实现复杂约束求解方法优化算法求解复杂约束问题策略(以粒子群算法为例讲解求解复杂约束问题的多种策略)多目标优化NSGA2讲解nsga2多目标优化之核心知识点(快速非支配排序、拥挤距离、精英选择策略)详解(python实现)多目标遗传
- 多目标优化(Python):多目标粒子群优化算法(MOPSO)求解ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6(提供Python代码)
优化算法MATLAB与Python
Python优化算法python算法开发语言人工智能强化学习
一、多目标粒子群优化算法多目标粒子群优化算法(MOPSO)是一种用于解决多目标优化问题的进化算法。它基于粒子群优化算法(PSO),通过引入多个目标函数和非支配排序来处理多目标问题。MOPSO的基本思想是将问题转化为在多维搜索空间中寻找一组最优解的问题。每个解被称为一个粒子,它在搜索空间中移动,并根据自身的经验和群体的经验进行调整。粒子的位置表示解的候选解,速度表示解的搜索方向和步长。MOPSO的算
- 多目标优化常见分解方法
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多目标优化常见分解方法初读moead时对其中的分解方法很难理解,这篇博客帮了我大忙https://blog.csdn.net/jinjiahao5299/article/details/76045936/
- Python_多目标优化遗传算法_多输入进阶
夭夭耀
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目录前言代码正文结果展示写在最后前言之前写过多目标优化的情况,算是一个最基础的版本吧,只考虑了两个变量作为输入,绝对谈不上多个输入,今天这篇在之前的基础上,将输入量增加至6个,同时对交叉、变异函数进行封装,提升代码的规范性和可读性。基础版多目标优化代码入门:Python_多目标遗传算法_多输入代码实现Python_多目标遗传算法_入门学习+代码实现阅读本文之前默认大家已经具备了基本遗传算法的知识了
- 【代码分享】基于非支配排序的蜣螂优化算法的微电网多目标低碳经济优化调度matlab代码
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程序名称:基于非支配排序的蜣螂优化算法的微电网多目标低碳经济优化调度实现平台:matlab代码简介:微电网优化调度作为智能电网优化的重要组成部分,对降低能耗、环境污染具有重要意义。微电网的发展目标既要满足电力供应的基本需求,又要提高经济效益和环境保护。对此,提出了一种综合考虑微电网系统运行成本和环境保护成本的并网模式下微电网多目标优化调度模型。同时采用非支配排序的蜣螂优化算法对优化模型进行求解。仿
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天亮有惊喜
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目录一、背景二、案例分析三、附录一、背景化学、材料、机械等专业设计到材料、工件的参数设计时,往往需要靠经验进行设计,何不融合优化算法进行参数选取呢?这也是跨领域的方向之一,很多研究生也因此发了很多高质量论文(我指导厦大博士,发了两篇一区SCI)二、案例分析首先,参考论文,将目标用数学模型表示出来,然后编写多目标优化程序进行设计,选择最佳的参数以满足最优目标。当然,多目标优化算法的选择有很多,选择最
- 论文阅读:Assessing the Performance of Interactive Multiobjective Optimization Methods: A Survey
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AssessingthePerformanceofInteractiveMultiobjectiveOptimizationMethods:ASurvey作者:BEKIRAFSAR、KAISAMIETTINEN、FRANCISCORUIZ期刊:ACMComput.、2021DOI:10.1145/3448301引言多目标优化问题需要同时优化几个相互冲突的目标函数,通常没有任何解决方案可以使所有目标
- 论文阅读:Interactive Multiobjective Optimization:A Review of the State-of-the-Art
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InteractiveMultiobjectiveOptimization:AReviewoftheState-of-the-Art作者:BinXin、LuChen、JieChen期刊:IEEEAccess、2018DOI:10.1109/AXXESS.2018.2856832摘要交互式多目标优化(IMO)旨在通过决策者DM逐步提供的偏好信息找到决策者最喜欢的解决方案。在此过程中,决策者可以调整他
- 基于布谷鸟搜索的多目标优化matlab仿真
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目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理1.布谷鸟搜索算法基础2.多目标优化问题3.基于布谷鸟搜索的多目标优化算法4.解的存储和选择策略5.算法步骤5.完整程序1.程序功能描述基于布谷鸟搜索的多目标优化,设置三个目标函数,进行多目标优化,输出三维优化曲面以及收敛曲线。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行3.核心程序..........
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粒子群优化算法简介01算法基本思想02算法步骤03重要参数与更新公式04编程实现05高级特性约束处理多目标优化混沌搜索群体拓扑结构自适应参数调整06总结重要参考文献粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,简称PSO)是一种用于求解连续优化问题的进化算法,最早由Kennedy和Eberhart于1995年提出,灵感来源于鸟群觅食和鱼群觅食的行为。01算法基本思想PSO算法将待
- 多目标优化算法:多目标蝠鲼觅食优化算法MOMRFO(提供MATLAB源码)
IT猿手
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蝠鲼觅食优化算法(MRFO):该算法是模仿蝠鲼在海洋中的觅食过程,针对不同捕食策略进行数学建模,对蝠鲼个体位置更新的方式进行数学描述,从而实现在复杂解空间中对最优解的搜索。由于位置更新方式的独特性,MRFO的求解精度与鲁棒性相比于传统群体智能仿生算法也有显著的提升。MRFO可描述为3种觅食行为,包括链式觅食、螺旋觅食以及翻滚觅食。算法原理参考链接多目标蝠鲼觅食优化算法(MOMRFO):将多目标进化
- 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
- 城市规划为什么总是背锅侠
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近年来,随着城市病的不断加剧,城市规划成了城市方面主要的背锅侠。为什么会这样呢?“如果编制规划的目标只有一个,那么对于规划师来说,行动路线的选择是非常简单的事情。但是,每一个规划几乎都是承担无数的目标,但却不存在一个能够最大限度包容这些目标的行动路线”——迈耶森、班菲尔德城市规划本质上是一个有约束的多目标优化问题,几乎不存在最优解,找一个角度去攻击城市规划方案存在的问题总是相当的容易。
- 基于峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化
电气_空空
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摘要:在研究电动汽车用户充电需求的前提下,利用蒙特卡洛方法对2种不同充电方式进行模拟并对其进行分析;分析用户响应度对电动汽车有序充电的影响,建立峰谷分时电价对电动汽车负荷影响的模型,在模拟出电动汽车无序充电负荷的基础上,用实际案例对模型进行验证,利用多目标优化遗传算法进行求解,验证峰谷分时电价对电网负荷优化的有效性。关键词:电动汽车;分时电价;有序充电;电价响应近年来,在国内外石油资源紧缺,环境问
- 微电网优化MATLAB:基于麻雀搜索算法SSA的微电网优化调度(提供MATLAB代码)
优化算法MATLAB与Python
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一、微网系统运行优化模型参考文献:[1]李兴莘,张靖,何宇,等.基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度[J].电力科学与工程,2021,37(3):7二、麻雀搜索算法简介麻雀搜索算法(SparrowSearchAlgorithm,SSA)是一种新型的群智能优化算法,于2020年提出,主要是受麻雀的觅食行为和反捕食行为的启发。SSA是一种基于模拟麻雀自然食物搜索行为的启发式优化算法。它通过模拟麻雀
- 多目标优化算法:基于非支配排序的鱼鹰优化算法(NSOOA)MATLAB
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一、鱼鹰优化算法鱼鹰优化算法(Ospreyoptimizationalgorithm,OOA)由MohammadDehghani和PavelTrojovský于2023年提出,其模拟鱼鹰的捕食行为。具有寻优能力强、收敛速度快等特点。鱼鹰优化算法的流程如下:1.初始化:设定算法参数,包括鱼鹰数量、迭代次数、搜索空间等。2.阶段一:定位和捕鱼(探索阶段)。-每只鱼鹰根据当前位置和速度进行位置更新。-计
- 深入解析多目标优化技术:理论、实践与优化
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本文深入探讨了多目标优化技术及其在机器学习和深度学习中的应用,特别聚焦于遗传算法的原理和实践应用。我们从多目标优化的基础概念、常见算法、以及面临的挑战入手,进而详细介绍遗传算法的工作原理、Python代码实现,以及如何应用于实际的机器学习模型参数优化关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验,同济本复旦硕,复旦机器人智能实验室成员,阿里
- 【问题探讨】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究
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目录主要内容模型研究结果一览下载链接主要内容该模型以环境保护成本和运行成本为双目标构建了微电网优化调度模型,模型目标函数和约束条件复现文献《基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度》,程序的特点是采用非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO,实现了柴油发电机、蓄电池、微燃机和主网交互等出力情况,程序实现了四种模式下的求解方案,分别指权值折衷解、总成本最低、运行成本最低和环境保护成本最低,程序采用matl
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论文标题:《PredictiveGAN-PoweredMulti-ObjectiveOptimizationforHybridFederatedSplitLearning》期刊:IEEETransactionsonCommunications,2023一、论文介绍背景:联邦学习作为一种多设备协同训练的边缘智能算法,可以保护数据隐私,但增加了无线设备的计算负担。模型:为了解决上述问题,我们提出了一种
- 【Matlab】在Matlab中安装优化工具yalmip的方法
里昆
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最近博主想做一些关于多目标优化的问题,因为之前对Matlab有一定经验,所以直接在网上查找了如何在Matlab上实现多目标优化的文献,看到有人提到了yamip,于是博主就试着在Matlab中安装yamip,将其中遇到的问题和一些经验和大家分享一下。1、下载yamip网上有朋友提到从yalmip的官网上下载,下载地址是:https://yalmip.github.io/download/但是博主发现
- 一文读懂,值得细读,遗传算法等优化算法的收敛性及分析模型
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1.探究遗传算法收敛的必要性遗传算法在应用方面已经取得了相当丰硕的成果,人们对它的发展前景也充满了足够的信心。它主要应用在机器人学(移动机器人路径规划,关节机器人运动轨迹规划,细胞机器人的结构优化等),函数优化(非线性,多模型,多目标优化等),规划管理(生产规划,规划制图,并行机任务分配等),信号处理和人工生命组合优化(TSP问题,背包问题,图分划问题等),图像处理(模式识别,特征提取,智能识别,
- NSGA-II算法实战(附MATLAB源码)
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1、NSGA-II算法原理NSGA-II算法全称非支配排序遗传算法II(Non-dominatedSortingGeneticAlgorithmII,NSGA-II)。该算法是由 NSGA 改进而来的,用于解决复杂的、多目标优化问题。NSGA-II在NSGA的基础上引入了非支配排序、拥挤度、拥挤度比较算子和精英策略。下面将详细介绍非支配排序、拥挤度、拥挤度比较算子和精英策略三种方法。(1)非支配排
- 【数模百科】一篇文章讲清楚TOPSIS算法
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算法python机器学习
本篇文章转载于TOPSIS原理-数模百科在生活中我们常常需要做各种选择,比如在超市里挑选水果,不止看大小,也得看新鲜程度,还可能要考虑价格。这就好比是我们面对一个有好几个不同目标要考虑的问题。在科学研究或者公司决策时,这样的情况也很常见,我们称之为多目标优化问题。这时候,就需要一种方法来帮我们权衡这些不同的目标,找出一个最平衡的、最适合的解决方案。这就是优劣解距离法(TOPSIS)大显身手的时候。
- 多目标进化算法(二)——非支配排序/NSGA-II
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多目标优化算法人工智能
多目标进化算法(二)——非支配排序/NSGA-II上一节阐述了多目标优化问题及相关的基础知识。并且举例说明了什么是Pareto最优解,也叫非支配解或非劣解。如何比较哪个解优秀是上一节抛出的话题,本节致力于解决这一问题。目录多目标进化算法(二)——非支配排序/NSGA-II基础知识pareto最优边界(PF)举例说明:非支配关系和支配区域如何构造Pareto最优解集:非支配排序快速排序构造Paret
- 基于BP神经网络的模型建立,然后用多目标优化进行寻优
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100种启发式智能算法及应用BP神经网络神经网络人工智能多目标遗传算法BP神经网络
目录背影遗传算法的原理及步骤基本定义编码方式适应度函数运算过程代码结果分析完整代码下载:基于BP神经网络的模型建立,然后用多目标优化进行寻优(代码完整,数据齐全)资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88689232背影基于BP神经网络的模型建立,然后用多目标优化进行寻优,求解运算量大,一般都无法用直接求解,本文用遗传算法
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓