- matlab数学建模方法与实践 笔记2:数据的准备
是Yu欸
数据挖掘科研笔记与实践算法人工智能机器学习matlab数学建模笔记
笔记21.数据的读取与写入excel、txt读图读视频2.数据预处理缺失值噪声过滤数据集成数据归约数据变换3.数据统计4.数据可视化P431.m常见统计量绘制于分布图中数据关联箱型图5.数据降维PCAMATLAB数学建模方法与实践笔记2:数据的准备1.数据的导入2.数据的清洗3.数据的转换4.数据的合并5.数据的可视化6.数据的保存1.数据的读取与写入excel、txtP23-25读图cha3Re
- 深度学习十年感悟,从入门到放弃
Ada's
Latex科研码上生活反思觉悟深度学习人工智能
写这篇在此主要是对自己对未来的思考和探索,绝没有指导和影响大家意思,我要准备放弃深度学习算法应用和研究去从事下一代操作系统和模拟信号处理芯片方面工作,主要是为自己以后事业机器人领域做点储备。14年左右从Octave及Matlab数学建模开始入门人工智能深度学习领域。当时情况是13年底我请教前辈后,在思考我们专业的未来是交通调度那么就是通信调度,最厉害的行业内也就是统计分析之类的很多体力性加上初步的
- matlab数学建模——线性规划、0-1整数规划
artly1
matlab数学建模数学建模matlab算法
线性规划为了完成一项任务或达到一定的目的,怎样用最少的人力、物力去完成或者用最少的资源去完成较多的任务或达到一定的目的,这个过程就是规划。如果在规划问题的数学模型中,变量是连续的(数值取实数)其目标函数是有关线性函数(一次方),约束条件是有关变量的线性等式或不等式,这样,规划问题的数学模型是线性的。一个大家都会的数学例子,这就是我们数学中学到的线性规划↓模型标准型:c、X、b、beq、vlb和vu
- Matlab数学建模算法之模拟退火算法(SA)详解
左手の明天
Matlab数学建模算法matlab模拟退火算法
运行环境:Matlab撰写作者:左手の明天精选专栏:《python》推荐专栏:《算法研究》####防伪水印——左手の明天####大家好,我是左手の明天!好久不见今天分享matlab数学建模算法——模拟退火算法最近更新:2023年12月24日,左手の明天的第310篇原创博客更新于专栏:matlab####防伪水印——左手の明天####目录一、模拟退火算法1基本思想2基本步骤二、算法流程三、解决局部最
- matlab数学建模基础
Acapella_Zhang
1.数据的导入和保存1.1数据的导入matlab中导入数据的函数通常为loadloadmatlab.matmatlab中常用的导入数据的函数为importdata,用法如下:imported_data=importdata('matlab.mat')1.2文件的打开比较open与load的不同clearalla=rand(4);b=magic(4);saveSavingto:C:\Users\Ad
- 优化算法 | 人工蜂群算法(附Python代码)
随心390
优化算法算法启发式算法python人工智能
hello,大家好。各位可点击左下方阅读原文,访问公众号官方店铺。谨防上当受骗,感谢各位支持!今天为各位更新人工蜂群算法(ArtificialBeeColony,ABC)的Python代码,之前我们在MATLAB数学建模(十一)|人工蜂群算法(附MATLAB代码)这篇推文讲解了ABC算法的基本思想,忘记ABC算法的小伙伴可以点击上述链接复习一下。目录1.ABC算法基本步骤2.ABC算法Python
- Matlab数学建模算法详解之混合整数线性规划 (MILP) 算法(附完整实现代码)
左手の明天
Matlab数学建模数学建模matlab算法混合整数线性规划算法MILP
运行环境:Matlab撰写作者:左手の明天精选专栏:《python》推荐专栏:《算法研究》####防伪水印——左手の明天####大家好,我是左手の明天!好久不见今天分享matlab数学建模算法——混合整数线性规划(MILP)算法最近更新:2023年11月26日,左手の明天的第295篇原创博客更新于专栏:matlab####防伪水印——左手の明天####一、混合整数线性规划(MILP)混合整数线性规
- MATLAB数学建模:数据图形可视化-三维绘图函数
passionSnail
MATLAB建模MATLAB教程MATLAB仿真matlab开发语言机器学习
1绘制三维曲面在MATLAB中,我们可使用函数surf和surfc绘制三维曲面图.调用格式如下:surf(Z)surf(X,Y,Z)surf(X,Y,Z,C)surf(...,'PropertyName',PropertyValue)surfc(...)以矩阵ZZZ所指定的参数创建一个渐变的三维曲面.坐标$x=1:n,\\y=1:m,$其中[m,n]=size(Z)[m,n]=size(Z)[m,
- 高斯消元法的MATLAB实现
Li_Y_P
线性代数矩阵numpy
这是一个基于最大主元的高斯消元法的matlab实现,代码中并未考虑对方程组是否有解以及解的唯一性的判断,具体原理可参考高等代数或《MATLAB数学建模》。functions=GuassSolution(A,b)%获取未知数的个数n=length(A(:,1));%寻找每一列的最大主元所在的行数fork=1:n-1[a,t]=max(abs(A(k:n,k)));p=t+k-1;ifa==0err
- MATLAB数学建模 回归与内插
热带鱼啊
MATLAB与数学建模matlab动态规划矩阵
以下内容为个人笔记,部分图片来源于郭老师课件或课程截图。笔记汇总:MATLAB基础教程课程视频:MATLAB基础教程-台大郭彦甫(14课全-高清-含课件)回归与内插多项式曲线拟合`polyfit()`相关系数`corrcoef()`多元线性拟合`regress()`曲线拟合工具箱`cftool`插值插值VS回归线性插值`interp1()``interp1()`的多种插值方法和外插二维网格数据的插
- MATLAB数学建模 线性方程式与线性系统
热带鱼啊
MATLAB与数学建模matlab线性代数数学建模矩阵
线性方程求解线性方程高斯消去法`rref()`LU因子化高效`mldivide()、\`克莱默法则线性系统特征值和特征向量`eig()`矩阵指数`expm()`习题本次内容涉及线性代数,视频中大部分在讲解线性代数的知识,只稍微提及了几个matlab来实现的指令。学了现代之后再来看一遍(逃~求解线性方程将线性方程组用矩阵Ax=b表示,则可通过求解矩阵来解方程:高斯消去法rref()R=rref(A)
- MATLAB数学建模 统计
热带鱼啊
MATLAB与数学建模统计学matlab数学建模概率论
统计叙述统计学数值统计图形统计推论统计学练习叙述统计学数值统计主要介绍一些函数。M=mean(A)返回A沿大小不等于1的第一个数组维度的元素的均值如果A是向量,则mean(A)返回元素均值;如果A为矩阵,那么mean(A)返回包含每列均值的行向量。M=mean(A,'all')计算A的所有元素的均值(R2018b及以上)。M=mean(A,dim)返回维度dim上的均值。例如,如果A为矩阵,则me
- matlab数学建模方法与实践 笔记汇总
是Yu欸
数据挖掘笔记数学建模matlab笔记
matlab数学建模方法与实践笔记汇总写在最前面笔记1:快速入门1.导入数据2.数据探索3.多项式拟合4.发布功能5.数据类型6、全部代码笔记2:数据的准备1.数据的读取与写入excel、txt读图读视频2.数据预处理缺失值噪声过滤数据归约数据变换3.数据统计4.数据可视化P431.m柱状分布图常见统计量绘制于分布图中数据关联箱型图5.数据降维PCA笔记3:常用数学建模方法1.一元回归一元线性回归
- 数学建模-数据的处理
容艾
数学建模数学建模matlab开发语言
MATLAB数学建模方法与实践(第3版)——读书笔记数据的准备数据获取数据处理缺失值处理噪音过滤数据集成数据归约数据变换标准化离散化数据统计基本描述性统计分布描述性统计数据可视化数据降维主成分分析(PCA)相关系数降维数据的准备数据获取%1.从excel读取数据xlsread('excel所在位置',3,'B1:C5')%3代表sheet3;B1:C5代表读入数据范围%写入xlsread('exc
- matlab数学建模——插值与拟合
artly1
matlab数学建模数学建模matlab开发语言
概述我们经常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据的关键就在于这些算法,例如数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。此类问题在MATLAB中有很多现成的函数可以调用。插值与拟合方法就是要通过实验或测量所得的一些离散数据去确定某一类已知函数的参数或寻求某个近似函数,使所得到的近似函数与已知数据有较高的拟合精度。插值与拟合的区别插值问题:寻求近似函数(曲线或曲面),使其经过所已知的所有数据点(不需要函数
- Matlab数学建模实战——(Lokta-Volterra掠食者-猎物方程)
沿途有李
Matlab数学建模matlab开发语言
1.题目问题1该数学建模的第一问和第二问主要是用Matlab求解微分方程组,直接编程即可。求解Step1改写y(1)=ry(2)=fStep2得y的导数y(1).=2y(1)-ay(1)*y(2)y(2).=-y(2)+a*y(1)*y(2)Step3编程clear;a=0.01;F=@(t,y)[2*y(1)-a*y(1)*y(2);-y(2)+a*y(1)*y(2)];[t,y]=ode45(
- 【MATLAB数学建模编程实战】Kmeans算法编程及算法的简单原理
瞲_大河弯弯
matlab代码应用算法matlabkmeans
欢迎关注,本专栏主要更新MATLAB仿真、界面、基础编程、画图、算法、矩阵处理等操作,拥有丰富的实例练习代码,欢迎订阅该专栏!(等该专栏建设成熟后将开始收费,快快上车吧~~)【MATLAB数学建模编程实战】Kmeans算法编程及算法的简单原理kmeans算法是比较简单的一个算法,K-Means算法是一种「无监督」的聚类算法。什么叫无监督呢?就是对于训练集的数据,在训练的过程中,并没有告诉训练算法某
- 在matlab中以图像中心为旋转轴逆时针旋转30度自编程序,MATLAB数学建模习题
李妙文-赵可心
MATLAB数学建模习题1一、单项选择题(将选择答案写在答题纸上,每小题2分共20分)1.在MATLAB命令窗口中键入命令,Vname=prod(7:9)/prod(1:3),可计算组合数如果省略了变量名Vname,MATLAB表现计算结果将用下面的哪一变量名做缺省变量名A)ans;B)pi;C)NaN;D)eps2.宝石切割问题中,石料左右长度、前后长度、上下高度分别为a1、a2、a3,即a1×
- matlab稳定性分析种群竞争,数学建模稳定性在MATLAB应用.ppt
Yunbo Wang
matlab稳定性分析种群竞争
您所在位置:网站首页>海量文档 > 计算机 > matlab数学建模稳定性在MATLAB应用.ppt46页本文档一共被下载:次,您可全文免费在线阅读后下载本文档。下载提示1.本站不保证该用户上传的文档完整性,不预览、不比对内容而直接下载产生的反悔问题本站不予受理。2.该文档所得收入(下载+内容+预览三)归上传者、原创者。3.登录后可充值,立即自动返金币,充值渠道很
- matlab快速入门案例及常用技巧 | 《matlab数学建模方法与实践(第三版)》学习笔记
深海深夜深
matlab学习开发语言
目录快速入门案例:解决流程:具体实现:一、获取数据二、数据探索和建模三、分享结果常用技巧一、常用标点功能二、常用操作指令三、指令编辑操作键四、matlab数据类型五、开发模式总结附件快速入门案例:已知股票的交易数据,即日期/日期序列值(Date/DateNum)、开盘价(Popen)、最高价(Phigh)、最低价(Plow)、收盘价(Pclose)、成交量(Volum)和换手率(Turn),试用某
- 学习笔记(17):四十九课时精通matlab数学建模-精通matlab绘图
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研发管理数学建模matlab编程语言Matlab视频
立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/25039/288885?utm_source=blogtoedu%%1.一元函数clearall;x=-2:0.1:4;figure;plot(x,humps(x));title('plot');figure;fplot(@humps,[-2,4])%更加光滑title('fplot');2.clearall;figur
- 《MATLAB数学建模方法与实践(第三版)》学习笔记——第二章 MATLAB数学建模快速入门
临江仙儿_
matlab开发语言学习
目录2.1.3快速入门案例2.2matlab常用技巧2.3matlab开发模式第二章所用数据2.1.3快速入门案例最好的学习方式是基于项目学习(ProjectBasedLearning,PBL),这让学习的目标更具体,更容易让学习的知识转化成实实在在的成果,让学习者觉得学有所成,并快速建立自信第一阶段:利用matlab从外部(Excel)读取数据step1.1在当前文件夹中选取需要的数据文件(案例
- python数学建模--线性规划问题案例及求解
夺笋123
#数学建模python版python线性代数scipy数学建模
目录数学问题:线性规划问题程序设计结果分析实际应用1:加工厂的生产计划设置未知数建立数学模型程序设计结果分析实际应用2:油料加工厂的采购和加工计划设置未知数建立数学模型程序设计结果分析遗留的问题钢管加工用料问题分析scipy.optimize.linprog()的缺陷?本博客参考:《python数学实验与建模》《MATLAB数学建模经典案例实战》数学问题:线性规划问题maxz=8x1−2x2+3x
- matlab数学建模-非线性规划(无约束规划、有约束规划)
叫我Mr. Zhang
matlab数学建模matlab算法开发语言
目录二次规划,沃尔夫法无约束规划有约束规划非线性规划的标准形式:gi(x),hj(x)是约束条件,gi(x),hj(x)和f(x)中至少有一个是非线性函数。非线性模型按照约束条件分:1)无约束非线性规划模型2)等式约束非线性规划模型3)不等式约束非线性规划模型二次规划,沃尔夫法案例:H和A是矩阵,f和b是列向量代码如下clearallclcH=[1-1;-12];f=[-2;-6];A=[11;-
- matlab数学建模-神经网络经典应用:逼近非线性函数
叫我Mr. Zhang
matlab数学建模matlab神经网络机器学习
目录代码:先画出要逼近的函数,再用没有训练的神经网络去逼近下一步:增大n值(神经网络隐藏层的数量)下面改变频率参数k:目标:设计一个BP网络,逼近非线性函数代码:先画出要逼近的函数,再用没有训练的神经网络去逼近clearallclck=2;p=[-1:0.05:9];t=1+sin(k*pi/2*p);%%%%开始建立一个网络结构%%%%n=5;net=newff(minmax(p),[n,1],
- matlab数学建模-一些神经网络函数
叫我Mr. Zhang
matlab数学建模python机器学习算法
%严格径向基神经网络函数P=[789];T=[7543];net=newrbe(P,T);跑出来效果还是很好的%广义回归径向基神经网络P=[789];T=[7543];net=newgrnn(P,T);Y=sim(net,PY);%概率径向基函数P=[1234567];Tc=[3223214];T=ind2vec(Tc);net=newpnn(P,T);Y=sim(net,P);Yc=vec2in
- matlab数学建模-遗传算法基本原理
叫我Mr. Zhang
matlab数学建模matlab算法开发语言
目录1.遗传操作2.选择3.交叉4.变异5.终止条件1.遗传操作对群体里的个体,按照环境适应度,施加一定的操作,实现优胜劣汰的进化过程。可以使得问题一代一代的优化,逼近最优解。三基本遗传算子:选择、交叉和变异。个体遗传算子的操作在扰动情况下进行,向最优解迁移的规则是随机的,这种随机化操作是高校有向的搜索,而不是传统随机搜索那种无向搜索。操作效果,与三种遗传算子所取操作概率、编码方法、群体大小、初始
- matlab数学建模-神经网络:测试不同隐藏层神经元的个数、更改学习函数
叫我Mr. Zhang
matlab数学建模matlab神经网络学习
目录通过误差,和训练步数对比,确定隐含层个数,并检验隐含层个数对性能的影响。1)trainlm算法2)traingdm算法3)trainrp算法4)traingdx算法5)traincgf算法通过误差,和训练步数对比,确定隐含层个数,并检验隐含层个数对性能的影响。隐藏层范围是按设计经验公式,和本例实际情况,选的9:16%变量x范围x=-4:0.01:4;%输入目标函数y1=sin((1/2)*pi
- 【MATLAB】多元线性回归分析regress,MATLAB代码
什么是快乐星球-
数模集训
【数学建模】scatter画散点图、scatter3画三维散点图,mshgrid网格坐标,mesh画网格曲线图Matlab篇----常用的回归分析Matlab命令(regress篇)MATLAB数学建模(三):回归语法b=regress(y,X)[b,bint]=regress(y,X)[b,bint,r]=regress(y,X)[b,bint,r,rint]=regress(y,X)[b,bi
- 【MATLAB数学建模算法代码(三)之插值与拟合】
JiaYu学长
MATLAB数学建模matlab算法机器学习
MATLAB数学建模算法代码(三)插值与拟合一维插值步骤(1)输入已知数据,x,y(2)输入待插自变量的值x1x=1:12;y=[589152529313022252724];x1=1:0.1:12;t=interp1(x,y,x1,'spline');%plot(x1,t,'r:')%作图xlabel('x'),ylabel('y')二维插值步骤(1)先输入二维数据的x,y坐标值(2)输入Z数据
- 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