- [学习] 牛顿迭代法:从数学原理到实战
极客不孤独
学习算法python
牛顿迭代法:从数学原理到实战——高效求解方程根的数值方法文章目录牛顿迭代法:从数学原理到实战一、引言:为什么需要牛顿迭代法?二、数学原理:几何直观与公式推导1.**核心思想**2.**几何解释**3.**收敛性分析**三、应用场景:跨领域实战案例四、Python示例:求解ex+x3=0e^x+x^3=0ex+x3=0的根五、优缺点与改进方向六、结语:牛顿法的哲学启示一、引言:为什么需要牛顿迭代法?
- Levenberg-Marquardt算法详解和C++代码示例
点云SLAM
算法算法非线性最小二乘问题高斯-牛顿法和梯度下降法LM算法数值优化计算机视觉SLAM后端优化
Levenberg-Marquardt(LM)算法是非线性最小二乘问题中常用的一种优化算法,它融合了高斯-牛顿法和梯度下降法的优点,在数值计算与SLAM、图像配准、机器学习等领域中应用广泛。一、Levenberg-Marquardt算法基本原理1.1问题定义我们希望最小化一个非线性残差平方和目标函数:minx f(x)=12∑i=1mri(x)2=12∥r(x)∥2\min_{\mathbf{x
- 【高斯拟合最终篇】Levenberg-Marquardt(LM)算法
白码思
算法机器学习人工智能
Levenberg-Marquardt(LM)算法是一种结合高斯-牛顿法和梯度下降法的优化方法,特别适合非线性最小二乘问题,如高斯函数拟合。它通过引入阻尼因子(dampingfactor)平衡高斯-牛顿法的快速收敛和梯度下降法的稳定性。以下是基于之前的gaussian_fit.py,加入LM算法实现高斯拟合的Python示例,包含计算公式、代码和可视化结果,与高斯-牛顿法和梯度下降法的结果对比。计
- 【高斯函数拟合】高斯-牛顿法与梯度下降法的 Python 实现
白码思
python开发语言
高斯函数广泛应用于数据分析、信号处理等领域,其形式为f(x)=Aexp(−(x−μ)22σ2)f(x)=A\exp\left(-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}\right)f(x)=Aexp(−2σ2(x−μ)2),其中AAA是幅度,μ\muμ是均值,σ\sigmaσ是标准差。本文通过Python实现高斯-牛顿法和梯度下降法来拟合高斯函数,并比较两种方法的性能。背景给定一
- 弹性力学优化算法:蚁群算法(ACO):弹性力学优化中的ACO算法变种_2024-08-08_07-16-08.Tex
chenjj4003
材料力学算法人工智能计算机视觉linux运维python大数据
弹性力学优化算法:蚁群算法(ACO):弹性力学优化中的ACO算法变种绪论蚁群算法在弹性力学优化中的应用背景在工程设计与分析领域,弹性力学优化是一个关键环节,它涉及到结构的强度、刚度和稳定性等重要属性的优化。随着计算技术的发展,复杂结构的优化设计变得越来越可行,但同时也对优化算法提出了更高的要求。传统的优化方法,如梯度下降法、牛顿法等,往往在处理非线性、多模态的优化问题时显得力不从心。蚁群算法(An
- 牛顿法+Armijo’s rule 求解方程组
溪云枫
笔记matlab开发语言
牛顿法+Armijo’srule求解方程组Author:溪云枫2021.10.28牛顿法+Armijo’srule求解方程组Matlab代码clear;clc;closeall;%%仅用牛顿法(步长为1)format;x0=[000];%迭代初始值eps=0.000001;%定位精度要求fori=1:100f=double(subs(fun(x0),{'x1''x2''x3'},{x0(1)x0(
- 2024 AI 人工智能完整学习路线表
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人工智能学习
十六大阶段概述阶段阶段名称实战项目收益第一阶段python基础与科学计算模块√泰坦尼克号数据分析案例√可视化剖析逻辑回归损失函数案例算法先行,技术随后。学习人工智能领域基础知识熟练掌握,打好坚实的内功基础。第二阶段AI数学知识√梯度下降和牛顿法推导√SVD奇异值分解应用第三阶段线性回归算法√代码实现梯度下降求解多元线性回归√保险花销预测案例第四阶段线性分类算法√分类鸢尾花数据集√音乐曲风分类√SV
- KISS-ICP核心代码解析
大山同学
代码解析前端算法javascriptSLAM机器人感知定位
文章目录1.核心函数1.GetCorrespondences函数2.BuildLinearSystem函数ICP的高斯牛顿解法公式推导3.高斯牛顿法求解1.核心函数该RegisterFrame函数的主要功能是对输入的点云帧进行配准。它将输入的点云帧与体素哈希图进行匹配,以初始位姿估计为起点,通过迭代最近点(ICP)算法来计算从初始位姿到最终配准位姿的变换矩阵。若体素哈希图为空,则直接返回初始位姿估
- 机器学习训练算法十(列文伯格-马夸尔特法(LM 法))
黎明鱼儿
算法机器学习matlab机器学习算法matlab
连续函数的最优化方法-LM法1、介绍2、数学原理3、阻尼因子更新策略4、列文伯格方法5、马夸尔特方法6、Matlab程序1、介绍列文伯格(1944)和马夸尔特(1963)先后对高斯牛顿法进行了改进,求解过程中引入了阻尼因子。将公式36的无约束最小二乘问题转变为公式44有约束最小二乘问题,其中,12×(∥DΔXk∥2−μ)⩽0\frac{1}{2}\times(\begin{Vmatrix}D\De
- 图片梯形矫正c语言算法,计算方法用欧拉预估-校正法求初值问题.doc
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图片梯形矫正c语言算法
计算方法用欧拉预估-校正法求初值问题《计算方法》实验指导书实验1方程求根硬件设备:IBMPC以上计算机,有硬盘和一个软驱、单机和网络环境均可。软件环境:C语言运行环境。四、实验原理、方法二分算法计算步骤:(1)输入有根区间的端点a、b及预先给定的精度ε;(2)计算中点x=(a+b)/2;(3)若f(x)f(b)<0,则a=x,转向下一步;否则b=x,转向下一步;(4)若b-a迭代法:牛顿法:牛顿迭
- Hessian 矩阵是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2021AIpython2024大模型以及算力矩阵线性代数算法人工智能机器学习
Hessian矩阵是什么目录Hessian矩阵是什么Hessian矩阵的性质及举例说明**1.对称性****2.正定性决定极值类型****特征值为2(正),因此原点(0,0)(0,0)(0,0)是极小值点。****3.牛顿法中的应用****4.特征值与曲率方向****5.机器学习中的实际意义**一、定义与公式二、实例分析Hessian矩阵是多元函数二阶偏导数构成的方阵,用于分析函数局部曲率、判断极
- LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文2024大模型以及算力矩阵机器学习人工智能transformer深度学习算法线性代数
LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么1.三者的核心概念黑塞矩阵(Hessian)二阶导数矩阵,用于优化问题中判断函数的凸性(如牛顿法),或计算参数更新方向(如拟牛顿法)。Fisher信息矩阵(FisherInformationMatrix,FIM)统计学中衡量参数估计的不确定性,反映数据中包含的关于参数的信息量。在机器学习中常用于自然梯度下降(NaturalGradientDescent
- 机器学习—逻辑回归
60岁的程序猿
1024程序员节机器学习逻辑回归人工智能算法
本内容是博主自学机器学习总结的。由于博主水平有限,内容可能有些许错误。如有错误,请发在评论区。目录1、基础概念1.1、什么是逻辑回归1.2、逻辑回归与线性回归的区别1.3应用场景2、逻辑回归模型2.1、模型定义2.2、Sigmoid函数2.3、决策边界2.4、概率解释3、模型训练3.1、损失函数3.2、梯度下降法3.3、牛顿法3.4、拟牛顿法3.4、正则化3.5、总结4、多分类问题4.1、一对多(
- 替代开方运算sqrt
qq_24158561
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8位mcu开方math.h容易超ROM空间;下面几种替代方案:二分法逐次逼近,牛顿法,#definesqrtsqrt_16//sqrt0//sqrt1//sqrt2floatfsqrt(doublenumber){//牛顿叠代doubleapprox=number/2.0;doubleprecision=0.001f;//1E-7;while(abs(approx*approx-number)>p
- 数学建模、运筹学之非线性规划
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数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值(或为最大值,或为最小值)。最优化问题一般可以分为两个部分:目标函数与约束条件。该问题的进一步细分也是根据这两部分的差异。最优化问题根据变量的取值范围不同可以划分为一
- NDT算法
Joeybee
SLAM算法
上一次我们学习了高翔《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》中的三维ICP算法,其中包括点对点、点对线、点对面的ICP算法,本次博客学习NDT算法的源码。NDT算法与ICP算法的最大不同之处,在我看来是NDT考虑了均值和方差这两个局部统计量。从最后的求解方法来看,NDT采用了加权最小二乘问题的高斯-牛顿法,和ICP算法的最明显区别是多了权重分布。从高翔书中的测试结果来看,NDT的收敛速度稍弱于点对面I
- 人工神经网络通过调整,神经网络怎么调参数
小浣熊的技术
神经网络matlab算法
神经网络算法中,参数的设置或者调整,有什么方法可以采用若果对你有帮助,请点赞。神经网络的结构(例如2输入3隐节点1输出)建好后,一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值,都是采用梯度下降之类的搜索算法(梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等),这些算法会先初始化一个解,在这个解的基础上,确定一个搜索方向和一个移动步长(各种法算确定方向和步长的方法不同,也就使各种算法适用
- 2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论
小郑的学习笔记
主要推导了一个公式推导MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计(MLE)的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的,这一点我觉得很神奇。可以看这个解释例子https://www.cnblogs.com/little-YTMM/p/5700226.html2。学习数值分析,学习了两种优化,无约束最优化和有约束最优化。无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会
- Python和Java代码实现:切线法求解一维最优化问题
twinkle 222
运筹优化学习专栏pythonjava算法切线法
Python和Java代码实现:切线法求解一维最优化问题代码实现Python代码Java代码求解实例根据概念查询,切线法定义如下:切线法(TangentMethod)是一种用于求解非线性方程的数值方法。它也被称为牛顿法(Newton’sMethod),因为它是由艾萨克·牛顿发明的。牛顿切线法是一种求解方程近似解的数值方法。它利用函数在某一点的切线来逼近函数的零点,从而得到方程的近似解。该方法的原理
- 深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法
Chealkeo
DL-def自然语言处理深度学习神经网络
深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL小将本文对深度学习中的激活函数、损失函数和常用到的优化算法进行总结分析、记录学习。优化算法用来更新模参数,经过一系列计算并通过激活函数得
- 使用牛顿法求解非线性方程
hututu1122
算法matlab迭代加深
牛顿法的介绍牛顿法,也称为牛顿-拉弗森方法,是一种强大的数值算法,用于快速找到函数的零点,即求解f(x)=0f(x)=0f(x)=0的xxx值。这个方法特别适用于求解复杂的非线性方程,其中解析解可能难以找到或者不存在。牛顿法的关键优势在于它的收敛速度非常快,尤其是当初始猜测接近实际解时。基本原理牛顿法的基本思想是利用函数在某点的线性近似来预测函数的根。如下图所示:给定一个近似解xnx_nxn,你可
- 机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)
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机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)实际上,优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法,其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种,而二阶优化一般是用二阶导数(Hessian矩阵)来计算,如牛顿法,由于需要计算Hessian阵和其逆矩阵,计算量较大,因此没有流行开来。这里主要总结一阶优化的各种梯度下降方
- 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_
- 牛顿法与拟牛顿法
Nie_Xun
linux运维服务器
文章目录牛顿法&拟牛顿法1牛顿法2拟牛顿法2.1对称秩1校正2.2DFP2.3BFGS牛顿法&拟牛顿法设无约束优化问题:minf(x), x∈Rn\minf(x),{\kern1pt}\,x\in{R^n}minf(x),x∈Rn1牛顿法基本思想,通过泰勒二阶展开,通过对泰勒展开求导,并令其等于0,从而求得极小值。将f(x)f(x)f(x)在xkx_kxk处进行泰勒展开:f(x)≈f(xk)+Δ
- 最优化方法之梯度下降法和牛顿法
thatway1989
算法分析机器学习深度学习线性代数
大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优化,从而训练出最好的模型。最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。最优化方法:最优化方法,即寻找函数极值点的数值方法。通常采用的是迭代法,它从一个初始点x0开始,反复使用某种规则从x.k移动到下一个点x.k+1,直至到达函数的极值点。这些规则一般会利用一阶导数信息即梯度,或者二阶导数信息即Hessian矩阵。算
- [计算机数值分析]牛顿法求解方程的根
Spring-_-Bear
武理四年c++数值分析牛顿迭代法迭代求方程根
Spring-_-Bear的CSDN博客导航对于方程f(x)=0f(x)=0f(x)=0设已知它的近似根xkx_{k}xk,则函数f(x)f(x)f(x)在点xkx_{k}xk附近可用一阶泰勒多项式p(x)=f(xk)+f′(xk)(x−xk)p(x)=f(x_{k})+f'(x_{k})(x-x_{k})p(x)=f(xk)+f′(xk)(x−xk)来近似,因此方程f(x)=0f(x)=0f(x
- 牛顿迭代法例题 matlab,牛顿迭代法-matlab程序(解线性方程组)
nfs king
牛顿迭代法例题matlab
牛顿迭代法matlab程序(解线性方程组)作者:佚名来源:转载发布时间:2009-3-716:55:53减小字体增大字体1.功能本程序采用牛顿法,求实系数高次代数方程f(x)=a0xn+a1xn-1+…+an-1x+an=0(an≠0)(1)的在初始值x0附近的一个根。2.使用说明(1)函数语句Y=NEWTON_1(A,N,X0,NN,EPS1)调用M文件newton_1.m。(2)参数说明An+
- 牛顿法求极值
CDSN之父
python算法大数据列表excel
1,问题叙述用牛顿法求解下面问题初始点取为=(-2,-1)=(-2,-1),请输出第10次和第50次迭代的结果,f()和,f().2,详细实现:2.1、导入依赖包importmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsympyimport*importxlwtx1,x2,t=symbols('x1,x2,t')#设置变量符号2.2、定义函
- LeetCode 第 69 题:使用牛顿法求解平方根
李威威
传送门:69.x的平方根。实现intsqrt(intx)函数。计算并返回x的平方根,其中x是非负整数。由于返回类型是整数,结果只保留整数的部分,小数部分将被舍去。示例1:输入:4输出:2示例2:输入:8输出:2说明:8的平方根是2.82842...,由于返回类型是整数,小数部分将被舍去。二分法思路:使用二分查找,特别注意:应该返回右边端点。Python代码1:classSolution:#二分法d
- 非线性最小二乘问题的数值方法 —— 从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法 (I)
wzf@robotics_notes
数值计算方法算法机器学习机器人
Title:非线性最小二乘问题的数值方法——从高斯-牛顿法到列文伯格-马夸尔特法(I)文章目录前言I.从高斯-牛顿法II.到阻尼高斯-牛顿法III.再到列文伯格-马夸尔特法1.列文伯格-马夸尔特法的由来2.列文伯格-马夸尔特法的说明说明一.迭代方向说明二.近似于带权重的梯度下降法说明三.近似于高斯-牛顿法3.列文伯格-马夸尔特法的调参拟合程度评估以近似拟合视角调参以表现特性视角调参调参算法4.列文
- js动画html标签(持续更新中)
843977358
htmljs动画mediaopacity
1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
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Tools
jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
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/
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
comsci
工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
java
ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
dcj3sjt126com
c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
springspring mvcspring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
onestopweb
函数
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/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Xcelsius+2008+and+SAP+NetWeaver+BW+Co
- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开