LUNZO
LUNZO

滑模变结构控制（2）--RBF神经网络

目录

前言

1 问题描述

2 RBF神经网络原理

3 控制算法设计与分析

4 仿真实例

5 总结

参考文献

前言

        如果被控对象的数学模型已知，滑模控制器可以使系统输出直接跟踪期望指令，但较大的建模不确定性需要较大的切换增益，这就造成抖振，抖振是滑模控制中难易避免的问题。

        将滑模控制结合神经网络逼近非线性系统的控制中，采用神经网络实现模型未知部分的自适应逼近，可有效地降低模糊增益。神经网络自适应律通过Lyapunov方法导出，通过自适应权重的调节保证整个闭环系统的稳定性和收敛性。

        RBF神经网络于1988年提出。相比于多层前馈BP网络，RBF网络具有良好的泛化能力，网络结构简单，避免不必要的和冗长的计算。关于RBF网络的研究表明了RBF神经网络能在一个紧凑集和任意精度下，逼近任何非线性函数。目前，已经有许多针对非线性系统的RBF神经网络控制研究成果发表。

1 问题描述

考虑一种简单地动力学系统：

\ddot{\theta}=f(\theta,\dot{\theta})+u

其中，\theta为转动角度，u为控制输入。

        写成状态方程形式为

\left\{\begin{matrix} \dot{x}_{1}=x_{2}\\ \dot{x}_{2}=f(x)+u \end{matrix}\right.

其中，f(x)为未知。

        位置指令为x_{d}，则误差及其导数为

e=x_{1}-x_{d}

\dot{e}=x_{2}-\dot{x}_{d}

定义滑模函数为

s=ce+\dot{e},c>0

则

s=ce+\dot{e}=c\dot{e}+\ddot{e}=c\dot{e}+\dot{x}_{2}-\ddot{x}_{d}=c\dot{e}+f(x)+u-\ddot{x}_{d}

由上述公式可见，如果s\rightarrow 0，则e\rightarrow 0且\dot{e}\rightarrow 0。

2 RBF神经网络原理

        由于RBF网络具有万能逼近特性，采用RBF神经网络逼近f(x)，网络算法为

h_{j}=exp(\frac{\left \| x-c_{j} \right \|^{2}}{2b^{2}})

f=W^{*T}h(x)+\varepsilon

其中，x为网络的输入；j为网络隐含层第j个节点；h=[h_{j}]^{T}为网络的高斯基函数输出；W^{*}为网络的理想权值；\varepsilon为网络的逼近误差，\varepsilon \leqslant \varepsilon_{N}。

        网络输入取x=[x_{1}\ x_{2}]^{T}，则网络输出为

\hat{f}(x)=\hat{W}^{T}h(x)

3 控制算法设计与分析

        由于

f(x)-\hat{f}(x)=W^{*T}h(x)+\varepsilon -\hat{W}^{T}h(x)=-\tilde{W}^{T}h(x)+\varepsilon

定义Lyapunov函数为

V=\frac{1}{2}s^{2}+\frac{1}{2\gamma }\tilde{W}^{T}\tilde{W}

其中，\gamma >0,\tilde{W}=\hat{W}-W^{*}。

        于是

\dot{V}=s\dot{s}+\frac{1}{\gamma }\tilde{W}^{T}\dot{\hat{W}}=s(c\dot{e}+f(x)+u-\dot{x}_{d})+\frac{1}{\gamma }\tilde{W}^{T}\dot{\hat{W}}

设置控制律为

u=-c\dot{e}-\hat{f}(x)+\dot{x}_{d}-\eta sgn(s)

则

\dot{V}=s(f(x)-\hat{f}(x)-\eta sgn(s))+\frac{1}{\gamma }\tilde{W}^{T}\dot{\hat{W}}

              =s(-\tilde{W}^{T}h(x)+\varepsilon -\eta sgn(s))+\frac{1}{\gamma }\tilde{W}^{T}\dot{\hat{W}}

=\varepsilon s-\eta \left | s \right |+\tilde{W}^{T}(\frac{1}{\gamma }\dot{\hat{W}}-sh(x))

取\eta >\left | \varepsilon \right | _{max}，自适应律为

\dot{\hat{W}}=\gamma sh(x)

则\dot{V}=\varepsilon s-\eta \left | s \right |\leqslant 0。

        当\dot{V}\equiv 0时，s\equiv 0，根据Lasalle不变集原理，闭环系统渐进稳定，t\rightarrow \infty时，s\rightarrow 0。由于V\geqslant 0,\dot{V}\leqslant 0，则当t\rightarrow \infty时，V有界，则\hat{W}有界，但无法保证\hat{W}收敛于W。

        可见，控制律中的鲁棒项\eta sgn(s)的作用是克服神经网络的逼近误差，以保证系统的稳定。

4 仿真实例

        考虑如下被控对象：

\left\{\begin{matrix} \dot{x}_{1}=x_{2}\\ \dot{x}_{2}=f(x)+u \end{matrix}\right.

其中，f(x)=10x_{1}x_{2}。

        位置指令为x_{d}=sint，采用第3章中设计的控制律和自适应律，取\gamma =500,\eta =0.50。根据网络输入x_{1}和x_{2}的实际范围来设计高斯基函数的参数，参数c_{i}和b_{i}取值分别为[-2\ -1 \ \ 0 \ \ 1\ \ 2]和3.0。网络权值中各个元素的初始值取0.10。仿真结果如图所示。

滑模变结构控制（2）--RBF神经网络_第1张图片

滑模变结构控制（2）--RBF神经网络_第2张图片

5 总结

        本文主要设计了一种简单地基于RBF神经网络的滑模控制器。

        若有侵权，联系必删！

        码字不易，若大家觉得还行，后续还会更新，有兴趣的同学可以一起讨论，也欢迎批评指正！

参考文献（点击下载相应资源）

        滑模变结构控制matlab仿真：基本理论与设计方法/刘金琨著.-3版.-背景:清华大学出版社,2015

你可能感兴趣的:(神经网络,人工智能,深度学习)

  • 【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例 柳柳的博客 AI大模型测试用例
    在软件开发过程中，测试用例的设计和编写是确保软件质量的关键。然而，软件系统的复杂性不断增加，手动编写测试用例的工作量变得异常庞大，且容易出错。DeepSeek基于人工智能和机器学习，它能够依据软件的需求和设计文档，自动生成高质量的测试用例，显著减轻人工编写测试用例的负担。体验一把用DeepSeek编写测试用例，还生成清晰直观的思维导图，整个流程十分顺畅。这篇文章讲解如何使用deepseek生成功能
  • 人工智能之数学基础:线性代数中矩阵的初印象 每天五分钟玩转人工智能 机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习深度学习
    本文重点从本篇文章开始，我们将开始学习矩阵的概念，矩阵，作为线性代数的核心概念之一，就像是一个个精心编织的网格，将复杂的数据和关系以一种简洁而直观的方式呈现出来。矩阵矩阵的初印象想象一下，你手里有一张空白的表格，上面布满了等待填充的格子。这些格子按照行和列整齐排列，形成了一个二维的平面结构。如果我们把数字、符号或者更复杂的元素填入这些格子中，那么这个表格就变成了一个“矩阵”。简单来说，矩阵就是一个
  • 人工智能第五次笔记（python运算符） 吴小白！ 笔记python开发语言
    一.运算符运算符用于执行某种操作并返回一个结果，Python中的运算符可以分为：算数运算符，比较运算符，逻辑运算符，赋值运算符，位运算符，身份运算符，成员运算符，三目运算符八种1.1算数运算符用于执行基本的数学运算1.1.1常见的算数运算符+：加法-：减法*：乘法/：除法%：取模（取余数）**：幂运算//：整除（取整数部分）x1=5x2=2x3=(1,2)#元组x4=(3,4)x5=[1,2]x6
  • YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现 深度学习&目标检测实战项目 YOLOv5实战项目YOLOui分类数据挖掘目标跟踪人工智能
    1.引言随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来，深度学习技术的突破，特别是卷积神经网络（CNN）的崛起，使得目标检测技术取得了显著进展。其中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中，我们将基于YO
  • DeepSeek：技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析 量子纠缠BUG DeepSeekDeepSeek部署AI人工智能python
    一、技术教育为何需要DeepSeek？在数字化转型的浪潮下，技术教育面临着知识更新快、实践门槛高、个性化需求强三大核心挑战。传统的教学模式难以满足开发者快速掌握前沿技术、构建复杂系统能力的需求。DeepSeek作为国产开源大模型的代表，凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性，正在为技术教育带来突破性解决方案。二、DeepSeek赋能技术教育的核心技术优势1.推理能力驱动深度学习思维链（CoT
  • 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结 roman_日积跬步-终至千里 人工智能习题人工智能机器学习深度学习
    文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式，机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
  • 一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别 a小胡哦 人工智能ManusAiagent
    在人工智能蓬勃发展的当下，新术语和新技术层出不穷。AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”，但不少人对它们的区别感到困惑。今天，我们就以Manus这类AIAgent为例，深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。Manus：Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，
  • 一周热点：微软攻克语音输入、文本输出难题-Phi-4-multimodal 数据分析能量站 机器学习人工智能
    微软Phi-4-multimodal模型是人工智能领域的一个重要进展，它标志着微软在多模态人工智能技术上的突破。以下是对该模型的详细解释：模型概述微软Phi-4-multimodal是一个能够同时处理文本、图像和语音的多模态大型语言模型。它通过创新的架构和训练方法，实现了在不同模态之间的无缝交互，为用户提供更自然、更智能的交互体验。模型架构该模型采用多模态Transformer架构，通过LoRA（
  • 清华大学《DeepSeek赋能家庭教育》深度解析：AI如何重塑现代家庭教育模式 硅基打工人 AI人工智能经验分享大数据开源语言模型
    引言：家庭教育的困境与AI的破局在数字化与智能化浪潮下，家庭教育面临多重挑战：家长教育能力不足、教育资源分配不均、亲子沟通效率低下、个性化需求难以满足等。清华大学发布的《DeepSeek赋能家庭教育》系列报告（共56页）提出了一种基于人工智能的解决方案，通过深度学习平台DeepSeek，为家庭教育注入科技动能。本文将从技术原理、核心功能、应用场景、伦理安全及未来展望等多维度展开分析。一、DeepS
  • 小语言模型（SLM）技术解析：如何在有限资源下实现高效AI推理 硅基打工人 AI人工智能语言模型自然语言处理
    引言：为什么小语言模型（SLM）是2025年的技术焦点？2025年，人工智能领域正经历一场“由大变小”的革命。尽管大语言模型（LLM）如GPT-4、GeminiUltra等在复杂任务中表现惊艳，但其高昂的算力成本、庞大的参数量（通常超过千亿）和依赖云端的特性，使得实际落地面临诸多瓶颈。**小语言模型（SmallLanguageModel,SLM）**应运而生，凭借其高效性、经济性和本地化部署能力，
  • AI开拓者指南：GenAI产品应用TIPs——从采购到使用（采购篇） ai开发
    AI浪潮愈发澎湃的当下，生成式人工智能技术已成为企业创新与效率提升的重要工具。企业对生成式人工智能产品（以下简称为“GenAI产品”）的应用需求日益增长，其应用场景也愈发多样化：开展营销活动的过程中利用AI生成创意文案和视觉设计素材，极大地缩短了创作周期并降低了成本；使用AI客服机器人处理客户咨询，显著地提高了客户满意度和响应速度；使用AI还可以为客户提供个性化的产品推荐，提高销售转化率等等。然而
  • 热门AI创作助手推荐【第一期】 量子星澜 文心一言AI写作chatgpt
    星游AI创作助手人工智能在现代科技中的应用非常广泛，涵盖了诸多领域，包括但不限于以下几个方面：1.语音识别和自然语言处理：人工智能技术被广泛应用于语音识别和自然语言处理领域，例如智能助手、翻译系统、语音交互系统等。2.机器学习和数据分析：人工智能的机器学习算法被用于数据分析、预测建模、用户个性化推荐等领域，帮助企业做出更准确的商业决策。3.计算机视觉：人工智能在计算机视觉领域的应用包括图像识别、视
  • YOLO11改进-模块-引入多尺度差异融合模块MDFM 一勺汤 YOLOv11模型改进系列深度学习人工智能YOLOYOLOv11目标检测模块改进
    遥感变化检测（RSCD）专注于识别在不同时间获取的两幅遥感图像之间发生变化的区域。近年来，卷积神经网络（CNN）在具有挑战性的RSCD任务中展现出了良好的效果。然而，这些方法未能有效地融合双时相特征，也未提取出对后续RSCD任务有益的有用信息。此外，它们在特征聚合中没有考虑多层次特征交互，并且忽略了差异特征与双时相特征之间的关系，从而影响了RSCD的结果。为解决上述问题，本文通过孪生卷积网络提取不
  • Spring深度学习 — 关于 Spring 搬运Gong Springspring
    前言作为一名Java程序猿，相信对Spring都不陌生，那么我们经常使用的Spring的发展史大家都了解过吗？它是如何来的？又是如何一步一步成长到了现在这种不可替代的重要地位？下面将对Spring进行一个整体认知和学习，对后面的深度学习起到铺垫作用。本文意在对知识点的温顾，如文中有写的不对的地方，还望不吝指教。一、Spring的发展史相信经历过不使用框架开发Web项目的70后、80后都会高如此感触
  • Prompt工程全解析：从入门到精通的终极指南 二川bro 智能AI人工智能prompt
    Prompt工程全解析：从入门到精通的终极指南发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/ccc一、Prompt设计核心法则1.1角色定位法则[角色设定]你是一位资深全栈工程师，拥有10年React和Node.js开发经验[任务要求]为电商系统设计购物车模块，要求：1.支持商品增删改查2.实时计算总价
  • DG-Manba模型详解及代码复现 清风AI 深度学习计算机视觉pytorch人工智能神经网络
    模型特点在DG-Manba模型的基础架构中，其独特的模型特点使其在处理序列数据时展现出卓越的性能。本节将详细介绍DG-Manba模型在架构、功能和性能方面的创新之处。选择性机制DG-Manba模型的核心创新在于其选择性机制。这种机制允许模型根据输入数据的特征动态调整其行为，类似于递归神经网络（RNN）中的门控机制，但在状态空间模型（SSM）的框架下提供了更广泛的应用可能性。通过这种方式，DG-Ma
  • YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block） 清风AI 人工智能计算机视觉YOLO目标检测深度学习目标跟踪
    研究背景在自动驾驶技术快速发展的背景下，目标检测作为其核心组成部分面临着严峻挑战。驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异，以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题，对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。传统的卷积神经网络（CNN）虽然在目标检测领域取得了显著进展，但仍存在局限性，如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。为克服这些问题，研究人员开始探索将状态空间模型（SSM）引入目标检测领域，以期提高
  • Python 3.12 新特性解析及对开发效率的提升 叶间清风1998 python开发语言
    目录一、性能优化（一）FasterCPython（二）新的内存管理机制二、新语法和语言特性（一）Self-typeannotations（二）PatternMatchingEnhancements三、标准库更新（一）NewModulesandFunctions（二）ImprovementstoExistingModulesPython作为一种广泛应用于数据科学、人工智能、Web开发等众多领域的编程
  • RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践 小爷毛毛（卓寿杰） 系统架构与解决方案搜索推荐架构语言模型人工智能自然语言处理
    重磅推荐专栏：《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域，包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展一、什么是RAGAgent？1.从信息处理到智能生成在自然语言处
  • 免费DeepSeek与ChatGPT（200美元/月）大比拼！ 小焱创作 chatgpt人工智能人工智能写作ai写作深度学习神经网络ai
    目录免费DeepSeek与ChatGPT（200美元/月）大比拼！免费DeepSeek与ChatGPT（200美元/月）大比拼！在人工智能领域，DeepSeek与ChatGPT无疑是两位耀眼的明星。前者以免费服务迅速崛起，后者则以200美元/月的订阅费维持其高端定位。两者之间的竞争，不仅引发了业界对AI技术发展的关注，更深刻地影响了现代生活的方方面面。本文将从基本概念、深层次解读、具体落地实操等多
  • 即插即用模块--KANLinear 苏格拉没有鞋底 模型训练深度学习人工智能python
    KAN网络KAN网络即Kolmogorov-Arnold网络，是一类基于Kolmogorov-Arnold表示定理的神经网络架构，具有强大的非线性表达能力。在相同迭代次数下超越传统MLP，不仅训练速度更快，收敛性更好，而且在拟合复杂函数时的精度也明显提高。这是一个即插即用模块–KANLinear，使用时import这个代码文件，然后模型中的nn.Linear换成这个KANLinear即可impor
  • 知识图谱与知识表示：人工智能的基石 醉心编码 c/c++人工智能知识图谱
    知识图谱与知识表示：人工智能的基石一、知识图谱：连接数据的桥梁1.1知识图谱的构成1.2知识图谱的应用二、知识表示：AI的推理基础2.1知识表示的定义2.2知识表示的形式三、从符号表示到向量表示3.1符号表示与向量表示3.2向量表示的优势四、智能的精华：推理与学习4.1推理的重要性4.2学习的局限性五、结论在人工智能领域，知识图谱和知识表示是两个核心概念，它们构成了AI理解、推理和学习的基础。本文
  • 从LangChain到LangGraph：轻松迁移指南 tt_jishu langchain前端javascriptpython
    引言在人工智能应用的开发过程中，从一个框架迁移到另一个框架可能是一个复杂的过程。本文将深入探讨如何从传统的LangChain代理迁移到LangGraph代理，这将为您的工具调用和对话管理带来更大的灵活性。主要内容1.安装和设置确保已安装所需的依赖包：%%capture--no-stderr%pipinstall-Ulanggraphlangchainlangchain-openai设置OpenAI
  • Python--读取mat文件 一头大学牲 程序--编程记录python开发语言深度学习机器学习
    最近在进行学习深度学习过程中，遇到了以MATLAB的.mat格式存储的数据，需要用python读取出来处理，于是就找到了以下比较方便的三种python读取mat文件的方法：使用hdf5库来读取mat文件1.使用scipy.io来读取1.5知识小插曲2.使用hdf5来读取3.使用mat73来读取1.使用scipy.io来读取-如果你的matlab的版本比较旧，保存的.mat格式为‘-v7.3’以前的
  • AI笔记——语音识别 Yuki-^_^ 人工智能AI人工智能笔记语音识别
    摘要：语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）是人工智能领域的一项重要技术，它将人类的语音信号转换成文字。随着科技的发展，语音识别已经成为现代生活和工作中不可或缺的一部分。本文旨在介绍语音识别的基本原理、关键技术、应用场景以及未来发展趋势。一、历史与发展语音识别技术的历史可以追溯到20世纪50年代，那时的技术基于规则和模板。随着计算能力的提升和深度学习方法的出现，语
  • Manus（一种AI代理或自动化工具）与DeepSeek（一种强大的语言模型或AI能力）结合使用任务自动化和智能决策 zzlyx99 人工智能自动化语言模型
    一、Manus与DeepSeek差异十分好奇DeepSeek和Manus究竟谁更厉害些，DeepSeek是知识型大脑，Manus则是全能型执行者。即DeepSeek专注于语言处理、知识整合与专业文本生成。其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力，例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用（如浏览器、代码编辑器）自主执行复杂任务，
  • 深度学习处理时间序列（2） yyc_audio 深度学习笔记深度学习人工智能
    在数据中寻找周期性在多个时间尺度上的周期性，是时间序列数据非常重要且常见的属性。无论是天气、商场停车位使用率、网站流量、杂货店销售额，还是健身追踪器记录的步数，你都会看到每日周期性和年度周期性（人类生成的数据通常还有每周的周期性）。探索数据时，一定要注意寻找这些模式。（让人想到波，想到傅里叶变换）对于这个数据集，如果你想根据前几个月的数据来预测下个月的平均温度，那么问题很简单，因为数据具有可靠的年
  • 使用Python和LangChain创建可调用工具的智能对话机器人：全面指南 m0_57781768 pythonlangchain机器人
    使用Python和LangChain创建可调用工具的智能对话机器人：全面指南在当今技术迅猛发展的时代，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的应用范围越来越广。尤其是对话机器人，它们不仅能与人类进行自然交互，还能通过调用外部API与各种系统对接，为用户提供更加智能和灵活的服务。本文将通过一系列实例和代码演示，向您展示如何利用Python编程语言和LangChain框架，创建能够使用外部工具（
  • 机器视觉|手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计 RockLiu@805 机器视觉YOLO
    手势识别：基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中，手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。本文将介绍一种基于深度学习的手势识别技术方案，通过结合YOLOv5物体检测网络和MediaPipe关键点检测框架，实现实时的手部定位与关键点提取。技术背景gesturerecognition作为计算机视觉领域的重要研究方向，在HCI（人机交互）、遥控行为分析、虚
  • 智能编程新时代：DeepSeek加持下的开发工具革新 inscode_013
    最新接入DeepSeek-V3模型，点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题：智能编程新时代：DeepSeek加持下的开发工具革新在当今快速发展的科技领域，编程工具的智能化已经成为不可阻挡的趋势。随着人工智能技术的不断进步，开发者们迎来了前所未有的机遇和挑战。其中，集成DeepSeek模型的AI开发工具，正以其强大的功能和便捷的操作，引领着编程方式的革命性变革。本文将探讨这种创新工具的应用场景
  • mongodb3.03开启认证 21jhf mongodb
    下载了最新mongodb3.03版本，当使用--auth 参数命令行开启mongodb用户认证时遇到很多问题，现总结如下： （百度上搜到的基本都是老版本的，看到db.addUser的就是，请忽略） Windows下我做了一个bat文件，用来启动mongodb，命令行如下： mongod --dbpath db\data --port 27017 --directoryperdb --logp
  • 【Spark103】Task not serializable bit1129 Serializable
    Task not serializable是Spark开发过程最令人头疼的问题之一，这里记录下出现这个问题的两个实例，一个是自己遇到的，另一个是stackoverflow上看到。等有时间了再仔细探究出现Task not serialiazable的各种原因以及出现问题后如何快速定位问题的所在，至少目前阶段碰到此类问题，没有什么章法 1.   package spark.exampl
  • 你所熟知的 LRU(最近最少使用) dalan_123 java
    关于LRU这个名词在很多地方或听说，或使用，接下来看下lru缓存回收的实现 1、大体的想法     a、查询出最近最晚使用的项     b、给最近的使用的项做标记 通过使用链表就可以完成这两个操作，关于最近最少使用的项只需要返回链表的尾部；标记最近使用的项，只需要将该项移除并放置到头部，那么难点就出现 你如何能够快速在链表定位对应的该项？ 这时候多
  • Javascript 跨域 周凡杨 JavaScriptjsonp跨域cross-domain
                                       
  • linux下安装apache服务器 g21121 apache
    安装apache 下载windows版本apache，下载地址：http://httpd.apache.org/download.cgi   1.windows下安装apache Windows下安装apache比较简单，注意选择路径和端口即可，这里就不再赘述了。 2.linux下安装apache： 下载之后上传到linux的相关目录，这里指定为/home/apach
  • FineReport的JS编辑框和URL地址栏语法简介 老A不折腾 finereportweb报表报表软件语法总结
      JS编辑框： 1.FineReport的js。 作为一款BS产品，browser端的JavaScript是必不可少的。 FineReport中的js是已经调用了finereport.js的。 大家知道，预览报表时，报表servlet会将cpt模板转为html，在这个html的head头部中会引入FineReport的js，这个finereport.js中包含了许多内置的fun
  • 根据STATUS信息对MySQL进行优化 墙头上一根草 status
    mysql  查看当前正在执行的操作，即正在执行的sql语句的方法为:      show processlist 命令   mysql> show global status;可以列出MySQL服务器运行各种状态值，我个人较喜欢的用法是show status like '查询值%';一、慢查询mysql> show variab
  • 我的spring学习笔记7-Spring的Bean配置文件给Bean定义别名 aijuans Spring 3
    本文介绍如何给Spring的Bean配置文件的Bean定义别名？ 原始的 <bean id="business" class="onlyfun.caterpillar.device.Business"> <property name="writer"> <ref b
  • 高性能mysql 之 性能剖析 annan211 性能mysqlmysql 性能剖析剖析
    1 定义性能优化 mysql服务器性能，此处定义为 响应时间。 在解释性能优化之前，先来消除一个误解，很多人认为，性能优化就是降低cpu的利用率或者减少对资源的使用。 这是一个陷阱。 资源时用来消耗并用来工作的，所以有时候消耗更多的资源能够加快查询速度，保持cpu忙绿，这是必要的。很多时候发现 编译进了新版本的InnoDB之后，cpu利用率上升的很厉害，这并不
  • 主外键和索引唯一性约束 百合不是茶 索引唯一性约束主外键约束联机删除
    目标;第一步;创建两张表 用户表和文章表         第二步;发表文章       1,建表; ---用户表 BlogUsers --userID唯一的 --userName --pwd --sex create
  • 线程的调度 bijian1013 java多线程thread线程的调度java多线程
    1.       Java提供一个线程调度程序来监控程序中启动后进入可运行状态的所有线程。线程调度程序按照线程的优先级决定应调度哪些线程来执行。   2.       多数线程的调度是抢占式的（即我想中断程序运行就中断，不需要和将被中断的程序协商） a) 
  • 查看日志常用命令 bijian1013 linux命令unix
    一.日志查找方法，可以用通配符查某台主机上的所有服务器grep "关键字" /wls/applogs/custom-*/error.log   二.查看日志常用命令1.grep '关键字' error.log：在error.log中搜索'关键字'2.grep -C10 '关键字' error.log：显示关键字前后10行记录3.grep '关键字' error.l
  • 【持久化框架MyBatis3一】MyBatis版HelloWorld bit1129 helloworld
    MyBatis这个系列的文章，主要参考《Java Persistence with MyBatis 3》。   样例数据 本文以MySQL数据库为例，建立一个STUDENTS表，插入两条数据，然后进行单表的增删改查     CREATE TABLE STUDENTS ( stud_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  • 【Hadoop十五】Hadoop Counter bit1129 hadoop
       1. 只有Map任务的Map Reduce Job File System Counters FILE: Number of bytes read=3629530 FILE: Number of bytes written=98312 FILE: Number of read operations=0 FILE: Number of lar
  • 解决Tomcat数据连接池无法释放 ronin47 tomcat 连接池　优化
    近段时间，公司的检测中心报表系统(SMC)的开发人员时不时找到我，说用户老是出现无法登录的情况。前些日子因为手头上 有Jboss集群的测试工作，发现用户不能登录时，都是在Tomcat中将这个项目Reload一下就好了，不过只是治标而已，因为大概几个小时之后又会 再次出现无法登录的情况。 今天上午，开发人员小毛又找到我，要我协助将这个问题根治一下，拖太久用户难保不投诉。 简单分析了一
  • java-75-二叉树两结点的最低共同父结点 bylijinnan java
    import java.util.LinkedList; import java.util.List; import ljn.help.*; public class BTreeLowestParentOfTwoNodes { public static void main(String[] args) { /* * node data is stored in
  • 行业垂直搜索引擎网页抓取项目 carlwu LuceneNutchHeritrixSolr
    公司有一个搜索引擎项目，希望各路高人有空来帮忙指导，谢谢！ 这是详细需求： （1） 通过提供的网站地址(大概100-200个网站)，网页抓取程序能不断抓取网页和其它类型的文件（如Excel、PDF、Word、ppt及zip类型），并且程序能够根据事先提供的规则，过滤掉不相干的下载内容。 （2） 程序能够搜索这些抓取的内容，并能对这些抓取文件按照油田名进行分类，然后放到服务器不同的目录中。
  • [通讯与服务]在总带宽资源没有大幅增加之前,不适宜大幅度降低资费 comsci 资源
          降低通讯服务资费，就意味着有更多的用户进入，就意味着通讯服务提供商要接待和服务更多的用户，在总体运维成本没有由于技术升级而大幅下降的情况下，这种降低资费的行为将导致每个用户的平均带宽不断下降，而享受到的服务质量也在下降，这对用户和服务商都是不利的。。。。。。。。     &nbs
  • Java时区转换及时间格式 Cwind java
    本文介绍Java API 中 Date, Calendar, TimeZone和DateFormat的使用，以及不同时区时间相互转化的方法和原理。   问题描述： 向处于不同时区的服务器发请求时需要考虑时区转换的问题。譬如，服务器位于东八区（北京时间，GMT+8:00），而身处东四区的用户想要查询当天的销售记录。则需把东四区的“今天”这个时间范围转换为服务器所在时区的时间范围。
  • readonly,只读，不可用 dashuaifu jsjspdisablereadOnlyreadOnly
    readOnly 和 readonly 不同，在做js开发时一定要注意函数大小写和jsp黄线的警告！！！我就经历过这么一件事： 使用readOnly在某些浏览器或同一浏览器不同版本有的可以实现“只读”功能，有的就不行，而且函数readOnly有黄线警告！！！就这样被折磨了不短时间！！！（期间使用过disable函数，但是发现disable函数之后后台接收不到前台的的数据！！！）  
  • LABjs、RequireJS、SeaJS 介绍 dcj3sjt126com jsWeb
    LABjs 的核心是 LAB（Loading and Blocking）：Loading 指异步并行加载，Blocking 是指同步等待执行。LABjs 通过优雅的语法（script 和 wait）实现了这两大特性，核心价值是性能优化。LABjs 是一个文件加载器。RequireJS 和 SeaJS 则是模块加载器，倡导的是一种模块化开发理念，核心价值是让 JavaScript 的模块化开发变得更
  • [应用结构]入口脚本 dcj3sjt126com PHPyii2
    入口脚本 入口脚本是应用启动流程中的第一环，一个应用（不管是网页应用还是控制台应用）只有一个入口脚本。终端用户的请求通过入口脚本实例化应用并将将请求转发到应用。 Web 应用的入口脚本必须放在终端用户能够访问的目录下，通常命名为 index.php，也可以使用 Web 服务器能定位到的其他名称。 控制台应用的入口脚本一般在应用根目录下命名为 yii（后缀为.php），该文
  • haoop shell命令 eksliang hadoophadoop shell
    cat chgrp chmod chown copyFromLocal copyToLocal cp du dus expunge get getmerge ls lsr mkdir movefromLocal mv put rm rmr setrep stat tail test text
  • MultiStateView不同的状态下显示不同的界面 gundumw100 android
    只要将指定的view放在该控件里面，可以该view在不同的状态下显示不同的界面，这对ListView很有用，比如加载界面，空白界面，错误界面。而且这些见面由你指定布局，非常灵活。 PS：ListView虽然可以设置一个EmptyView，但使用起来不方便，不灵活，有点累赘。 <com.kennyc.view.MultiStateView xmlns:android=&qu
  • jQuery实现页面内锚点平滑跳转 ini JavaScripthtmljqueryhtml5css
    平时我们做导航滚动到内容都是通过锚点来做，刷的一下就直接跳到内容了，没有一丝的滚动效果，而且 url 链接最后会有“小尾巴”，就像#keleyi，今天我就介绍一款 jquery 做的滚动的特效，既可以设置滚动速度，又可以在 url 链接上没有“小尾巴”。   效果体验：http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/37.htmHTML文件代码： &
  • kafka offset迁移 kane_xie kafka
    在早前的kafka版本中（0.8.0），offset是被存储在zookeeper中的。   到当前版本（0.8.2）为止，kafka同时支持offset存储在zookeeper和offset manager（broker）中。   从官方的说明来看，未来offset的zookeeper存储将会被弃用。因此现有的基于kafka的项目如果今后计划保持更新的话，可以考虑在合适
  • android > 搭建 cordova 环境 mft8899 android
      1 , 安装 node.js        http://nodejs.org      node -v   查看版本   2, 安装 npm   可以先从  https://github.com/isaacs/npm/tags  下载 源码 解压到
  • java封装的比较器，比较是否全相同，获取不同字段名字 qifeifei
     非常实用的java比较器，贴上代码： import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Set; import net.sf.json.JSONArray; import net.sf.json.JSONObject; import net.sf.json.JsonConfig; i
  • 记录一些函数用法 .Aky. 位运算PHP数据库函数IP
    高手们照旧忽略。 想弄个全天朝IP段数据库，找了个今天最新更新的国内所有运营商IP段，copy到文件，用文件函数，字符串函数把玩下。分割出startIp和endIp这样格式写入.txt文件，直接用phpmyadmin导入.csv文件的形式导入。（生命在于折腾，也许你们觉得我傻X，直接下载人家弄好的导入不就可以，做自己的菜鸟，让别人去说吧） 当然用到了ip2long()函数把字符串转为整型数
  • sublime text 3 rust wudixiaotie Sublime Text
    1.sublime text 3 => install package => Rust 2.cd ~/.config/sublime-text-3/Packages 3.mkdir rust 4.git clone https://github.com/sp0/rust-style 5.cd rust-style 6.cargo build --release 7.ctrl
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他