great-wind
great-wind

层次分析法(AHP)介绍

目录

  • 简介
  • 计算权重步骤
    • 第1步，建立递阶层次的结构模型
    • 第2步，构造判断矩阵
    • 第3步，层次单排序及一致性检验
    • 第4步，层次总排序及一致性检验

层次分析法(AHP)

简介

层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP),是美国匹兹堡大学数学系教授，著名运筹学家萨迪(T.L.Saaty)于 70 年代中期提出来的一种将定性与定量相结合的、系统化、层次化的多属性决策分析方法。

在多属性决策问题中，通常具有以下共同特点：

  1. 属性之间通常是相互冲突和不可公度的(属性量纲不同)；
  2. 在属性集中，可能同时存在定性属性和定量属性；
  3. 属性经常构成一个层次结构；
  4. 决策信息有时是不完全的，决策者只能提供决策参数的不完全信息；
  5. 决策者的判断可能是不确定的，即没有100%的把握做出主观判断。

综合评价方法总体上可归为两大类：即主观赋权评价法和客观赋权评价法。前者多是采取定性的方法，由专家根据经验进行主观判断而得到权数，如层

你可能感兴趣的:(数据结构与算法,算法)

  • MoveNet: PyTorch实现的轻量级人体姿态估计框架 侯深业Dorian
    MoveNet:PyTorch实现的轻量级人体姿态估计框架movenet.pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/movenet.pytorchMoveNet是一个基于PyTorch的人体姿态估计算法实现，由开发者fire717贡献至GitCode平台。该项目旨在提供一个高效、易用的解决方案，用于实时处理视频或图像中的人体动作识别。通过其强大的性
  • 《Nginx 负载均衡详解》 陈在天box nginx负载均衡运维
    一、引言在当今互联网时代，随着业务的不断发展和用户量的持续增长，单一服务器往往难以满足高并发的访问需求。为了提高系统的可用性、可靠性和性能，负载均衡技术应运而生。Nginx作为一款高性能的Web服务器和反向代理服务器，提供了强大的负载均衡功能。本文将深入探讨Nginx负载均衡的原理、配置方法、算法以及实际应用中的注意事项，帮助读者更好地理解和运用Nginx负载均衡技术。二、负载均衡概述（一）负载均
  • Java数据结构与算法：动态规划之斐波那契数列 省赚客APP开发者@聚娃科技 java动态规划代理模式
    Java数据结构与算法：动态规划之斐波那契数列大家好，我是免费搭建查券返利机器人赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编。在这寒冷的季节里，让我们一同探讨Java中的动态规划，重点关注解决问题的经典代表之一——斐波那契数列。动态规划简介动态规划是一种解决问题的数学方法，通常用于优化递归算法。它通过将问题分解为子问题并保存它们的解，避免重复计算，从而提高算法效率。在动态规划的应用中，最常见的问题之一就是求
  • 【软考】希尔排序算法分析 王佑辉 软考算法算法软考
    目录1.c代码2.运行截图3.运行解析1.c代码#include#includevoidshellSort(intdata[],intn){//划分的数组，例如8个数则为[4,2,1]int*delta;intk;//i控制delta的轮次inti;//临时变量，换值inttemp;intdk;intj;k=n;delta=(int*)malloc(sizeof(int)*(n/2));i=0;d
  • 每日一题(力扣213)：打家劫舍2--dp+分治 UndefindX-Z 算法动态规划
    与打家劫舍1不同的是它最后一个和第一个会相邻，事实上，从结果思考，最后只会有三种：1第一家不被抢最后一家被抢2第一家被抢最后一家不被抢3第一和最后一家都不被抢。那么，根据打家劫舍1中的算法我们能算出在i到j房子区间内能抢到的最大金额，那我们可以考虑计算两路1从1到n-1的结果和从2到n的结果，最后取两者的最大即可。（第一家和最后一家都没被抢的情况实际可以包括在两种情况的任意一种中）classSol
  • 2022年最新Kubernetes常见面试题汇总 云小七 kubernetes容器云原生java
    常规题1.简述etcd及其特点答∶etcd是CoreOS团队发起的开源项目，是一个管理配置信息和服务发现（servicediscovery）的项目，它的目标是构建一个高可用的分布式键值（key-value）数据库，基于Go语言实现。特点∶●简单∶支持REST风格的HTTP+JSONAPI●安全∶支持HTTPS方式的访问●快速：支持并发1k/s的写操作●可靠∶支持分布式结构，基于Raft的一致性算法
  • 搜索算法之斐波那契搜索详细解读（附带Java代码解读） 南城花随雪。 算法分析算法数据结构排序算法
    斐波那契搜索（FibonacciSearch）详细介绍1.基本概念斐波那契搜索是一种高效的查找算法，用于在已排序的数组中查找目标值。它使用斐波那契数列来确定中间点，避免了二分搜索中的中点计算问题。斐波那契数列是由F(n)=F(n-1)+F(n-2)定义的，初始值为F(0)=0和F(1)=1。2.工作原理斐波那契搜索的基本步骤如下：初始化：计算斐波那契数列中适合当前数组长度的最大值F(k)，其中F(
  • 动态规划算法之最长公子序列详细解读（附带Java代码解读） 南城花随雪。 算法分析算法动态规划java
    最长公共子序列（LongestCommonSubsequence,LCS）问题是动态规划中另一个经典问题，广泛用于比较两个序列的相似度。它的目标是找到两个序列之间最长的公共子序列（不是连续的），使得这个子序列同时出现在两个序列中。1.问题定义给定两个序列X和Y，要找到它们的最长公共子序列，即一个序列Z，它同时是X和Y的子序列，且Z的长度最大。例如：对于序列X="ABCBDAB"和Y="BDCAB"
  • Adam优化器：深度学习中的自适应方法 2401_85743969 深度学习人工智能
    引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
  • LeetCode 算法：单词拆分 c++ Codec Conductor 力扣算法leetcodec++动态规划字符串数据结构数据结构与算法
    原题链接：单词拆分难度：中等⭐️⭐️题目给你一个字符串s和一个字符串列表wordDict作为字典。如果可以利用字典中出现的一个或多个单词拼接出s则返回true。注意：不要求字典中出现的单词全部都使用，并且字典中的单词可以重复使用。示例1：输入:s=“leetcode”,wordDict=[“leet”,“code”]输出:true解释:返回true因为“leetcode”可以由“leet”和“co
  • 动态规划算法之背包问题详细解读（附带Java代码解读） 南城花随雪。 算法分析算法动态规划
    动态规划中的背包问题（KnapsackProblem）是经典问题之一，通常用来解决选择一组物品放入背包使得背包的价值最大化的问题。根据问题条件的不同，背包问题有很多种变体，如0-1背包问题、完全背包问题、多重背包问题等。这里，我们详细介绍最经典的0-1背包问题，并提供代码的详细解读。1.0-1背包问题简介在0-1背包问题中，有一个容量为C的背包和n件物品。每件物品有两个属性：重量w[i]和价值v[
  • 算法设计与分析第一堂课笔记复习 海海不掉头发 习题每天学习一点点笔记all算法笔记
    算法是解决问题的一种方法或一个过程，是由若干条指令组成的又穷序列，算法的性质输入：有零个或多个输出：“至少一个”确定性：组成算法的每条指令清晰无歧义有限性：算法中每条指令和执行次数和执行时间都是有限的。算法与程序的区别：程序是算法用某种程序设计语言额具体实现的，可以不满足有限性。1.2算法的复杂性分析算法的复杂性分为**时间复杂性**和空间复杂性三种情况下的时间复杂性，可操作性最好最有实际价值的是
  • 【深度学习实战】行人检测追踪与双向流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】YOLOv8、ByteTrack、目标追踪、双向计数、行人检测追踪、过线计数 阿_旭 AI应用软件开发实战深度学习实战深度学习python行人检测行人追踪过线计数
    《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体
  • 【PyTorch】常用网络层layers总结 遥感小萌新 python深度学习pytorch人工智能python深度学习
    文章目录前言一、ConvolutionLayers二、PoolingLayers三、PaddingLayers总结前言PyTorch中网络搭建主要是通过调用layers实现的，这篇文章总结了putorch中最常用的几个网络层接口及其参数。一、ConvolutionLayerspytorch官方文档介绍了众多卷积层算法，以最新的pytorch2.4为例，针对处理的数据维度不同，有如下卷积层layer
  • 大模型LLM面试常见算法题-包括Attention和Transformer常见面试题 剑圣土豆 算法面试大模型学习自然语言处理transformer算法nlp自然语言处理面试深度学习人工智能
    大模型：位置编码有哪些？介绍LoRA与QLoRARAG和微调的区别是什么？哪些因素会导致LLM的偏见？什么是思维链（CoT）提示？Tokenizer的实现方法及原理解释一下大模型的涌现能力？解释langchainAgent的概念langchain有哪些替代方案？RLHF完整训练过程是什么？为什么RLHF的效果这么好?RLHF使用的训练数据是什么样的?RAG和微调的区别是什么？有了解过什么是稀疏微调
  • 人工智能与机器学习原理精解【18】 叶绿先锋 基础数学与应用数学人工智能机器学习
    文章目录决策树基础决策树的定义决策树的计算决策树的例子决策树的例题决策树算法一、决策树的算法过程二、决策树的性质Julia中实现框架使用`DecisionTree.jl`使用`MLJ.jl`Julia包的教程一、了解Julia包生态系统二、安装Julia包1.打开JuliaREPL2.使用Pkg包管理器三、使用Julia包四、查找和了解Julia包1.Julia官方文档2.JuliaHub3.Gi
  • 分布式计算任务调度算法总结 一条鱼2017 分布式计算任务调度算法总结分布式计算任务调度算法总结
    一、影响分布式系统性能的因素主要有这些因素影响着分布式系统的性能：网络延迟、数据通信效能、计算节点处理能力、任务的分割、无法预算处理时间、任务的颠簸等等。我们在寻求分布式计算调度算法时，就是有针对性的以解决这些问题为目的，从各个角度，不同侧面，利用一种或者集中方法结合起来的形式，从而达到最优解，使得系统效率相对最高。二、几种基本的调度算法获得网络负载均衡有几个基本的方法。这些方法可以结合使用，形成
  • ray.tune文档总结 AI大司马 python人工智能深度学习
    ray.tune文档总结tune.runconfig指定超参数的搜索方法ConcurrencyLimiter搜索算法scheduler试验调度程序分析资源（并行、GPU、分布式）原文档请看这里https://docs.ray.io/en/latest/tune/key-concepts.htmltune.run执行超参数调整、用于管理实验，例如日志检查、提前停止tune.run(trainable
  • 【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例 @我们的天空 人工智能技术机器学习算法人工智能自然语言处理金融pythonsklearn
    一、机器学习的基本概念定义：机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律，从而能够对未知数据做出预测或决策。主要类型：监督学习：在这种类型的学习中，算法通过已知输入输出数据对进行训练，学习映射函数，以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分类和回归。无监督学习：无监督学习的任务是发现数据中的结构或模
  • DL参考资源（二） antkillerfarm 深度学习
    DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?mod=view&aid=11463深度学习在推荐领域的应用https://mp.weixin.qq.com/s/hGvQvddD3i858XSK4z08Ug主要推荐系统算法总结及Youtube深度学习推荐算法
  • 【基础算法】双指针算法 TT哇 基础算法算法
    双指针算法1.内容2.模板3.例题1.内容双指针并不是一种数据结构，也不是指C这种语言中的指针，而是一种经典的算法思想，可以用来求链表的中点、链表是否成环、移除数组中多余的元素、归并排序等，核心思想是：设计不同速度、不同间距、或不同方向的两个指针对目标集合操作，解决我们的问题。理论基础双指针是一种通过设置两个指针不断进行单向移动来解决问题的算法思想。一般包含两种形式：一、两个指针指向同一个序列。二
  • python调用pyd文件_python的py文件生成pyd文件，pycharm直接调用pyd文件 weixin_39799561 python调用pyd文件
    这段时间做接口自动化测试，用python直接调用接口，sign值是经过系列复杂算法加密后生成的字符串，保密级别高，不能直接以py文件供大家调用~~pyc文件呢，很容易就被反编译了，pyd文件和一般dll类似，不容易被反编译。生成pyd很容易，网上百度一堆堆，但是调用pyd文件会遇到好多错误。在此贴一下生成pyd到调用pyd文件的方法供参考：1.新建一个setup.py文件：#用cpython生成p
  • 基于图的推荐算法(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation 阿瑟_TJRS
    前言KDD2020,针对基于会话推荐任务提出的GNN方法对已有的GNN方法的缺陷进行分析并做出改进主要针对lossysessionencoding和ineffectivelong-rangedependencycapturing两个问题：基于GNN的方法存在损失部分序列信息的问题，主要是在session转换为图以及消息传播过程中的排列无关(permutation-invariant)的聚合过程中造
  • pandas/numpy数据结构算法（之行列变换）(二) （tag:行列转换，迪卡尔积，内置函数，数据结构） MrStubborn_aebe
    目录：****1.Numpy-diag矩阵变换stack()/unstack()pd.pivot_table()pd.melt()groupby聚类算法mapping小技巧numpy.vectorize()**在这**里插入图片描述前言最近遇到很多需要迭代和归并数据的情况，一直以来的做法，都是循环主要的键，去进行后续操作。这是最典型的Python操作，然而还是上次提到的效率问题。记得之前朋友和我讲
  • 【C-查找算法】哈希查找 轩轶子 #C语言算法实现哈希算法c语言散列表
    原理建哈希表（哈希表下标是原数组元素经过哈希函数处理后的哈希值，哈希表值是原数组元素的下标或地址）将待查找值，经过哈希函数处理后，在哈希表中查询有可能会触发哈希冲突哈希冲突：两个不同数组元素，对应的哈希值是一样的，在哈希表的同一位置上解决哈希冲突：开放寻址法、链表法性能时间复杂度：建哈希表O(n)，查询O(1)代码1.0哈希表在查找函数内输入：数组地址，数组长度，待查找的目标输出：找到就返回目标值
  • 说说百度大模型算法工程师二面经历 AI小白熊 百度算法人工智能大模型面试ai自然语言处理
    百度大模型算法工程师面试题应聘岗位：百度大模型算法工程师面试轮数：第二轮整体面试感觉：偏简单面试过程回顾1.自我介绍在自我介绍环节，我清晰地阐述了个人基本信息、教育背景、工作经历和技能特长，展示了自信和沟通能力。2.Leetcode题具体题意记不清了，但是类似【208.实现Trie(前缀树)】题目内容Trie（发音类似“try”）或者说前缀树是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的
  • CCF-CSP认证考试准备第十二天 201903-3 损坏的RAID5(大模拟) 爱coding的橙子 CCF-CSP认证算法c++开发语言
    今天开始第3题大模拟，加油！###Day12:1.201903-3####1.201903-3:损坏的RAID5(大模拟)(1)本题的难点为理解题意（**比较难**）然后找规律和异或运算题目可以这样理解：1.先介绍**RAID5基本算法**，基本原理是异或运算，即在p与a1…an这(n＋1)个数中，由任意n个可以推知其余的一个2.介绍硬盘的基本单位为**块**3.介绍条带：**条带**是指连续、等
  • 微机原理第七周笔记 遥控老爷
    5.7汇编语言程序设计举例汇编源程序的设计步骤分析问题，建立数学模型确定最佳算法合理分配存储单元和寄存器绘制流程图编写程序调试程序程序基本结构模块化设计方法✓“自顶向下，逐步细化”结构化编码方法✓顺序、分支、循环三种基本结构顺序程序设计指令指针IP值线性增加，IP=IP+1条件程序设计IP值受标志位的影响而跳变，影响标志的指令CMP、TEST、JXX循环程序设计IP值受计数器CX中的值不为零而循环
  • 2-88 基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合 'Matlab学习与应用 matlab工程应用matlab人工智能计算机视觉全聚焦图像加权焦点测量方法四叉树加权聚焦多聚焦图像融合
    基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合，的四叉树分解策略将源图像被分解成四叉树结构中具有最佳尺寸的块。在这个树形结构中，使用一种新的加权焦点测量方法（名为加权修正拉普拉斯之和）来检测焦点区域。可以很好地从源图像中提取出来，并重建生成一幅全聚焦图像。由于采用了四叉树分解策略和新的加权焦点测量法，因此所提出的算法简单而有效。程序已调通，可直接运行。2-88加权焦点测量方法-小红书(xiaoho
  • 2-85 基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计 'Matlab学习与应用 matlab工程应用matlab人工智能算法一维插值峰值搜索方式二维峰值搜索算法下时变幅度LFM信号参数估计FrFT
    基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计，输入高斯白噪声LFM信号(信噪比可定义)，采用二维峰值搜索算法及一维插值峰值搜索方式提供计算速度，输出LFM信号参数估计结果。程序已调通，可直接运行。2-85一维插值峰值搜索方式-小红书(xiaohongshu.com)
  • Algorithm 香水浓 javaAlgorithm
    冒泡排序 public static void sort(Integer[] param) { for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) { for (int j = 0; j < i; j++) { int current = param[j]; int next = param[j + 1];
  • mongoDB 复杂查询表达式 开窍的石头 mongodb
    1:count    Pg: db.user.find().count();    统计多少条数据 2:不等于$ne    Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});    查询id不等于3的数据。 3：大于$gt $gte(大于等于) &n
  • Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space 0624chenhong jvmjboss
    转自 http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630 解决办法： window->preferences->java->installed jres->edit jre 把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m ----------------
  • 文件上传 下载 解析 相对路径 不懂事的小屁孩 文件上传
    有点坑吧，弄这么一个简单的东西弄了一天多，身边还有大神指导着，网上各种百度着。 下面总结一下遇到的问题： 文件上传，在页面上传的时候，不要想着去操作绝对路径，浏览器会对客户端的信息进行保护，避免用户信息收到攻击。 在上传图片，或者文件时，使用form表单来操作。 前台通过form表单传输一个流到后台，而不是ajax传递参数到后台，代码如下: <form action=&
  • 怎么实现qq空间批量点赞 换个号韩国红果果 qq
    纯粹为了好玩！！ 逻辑很简单 1 打开浏览器console；输入以下代码。 先上添加赞的代码 var tools={}; //添加所有赞 function init(){ document.body.scrollTop=10000; setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
  • 判断是否为中文 灵静志远 中文
    方法一： public class Zhidao { public static void main(String args[]) { String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是"; int n=0; for(int i=0; i<s.length(); i++) { n = (int)s.charAt(i); if((
  • 一个电话面试后总结 a-john 面试
    今天，接了一个电话面试，对于还是初学者的我来说，紧张了半天。 面试的问题分了层次，对于一类问题，由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结：   在谈到集合类的时候，举几个常用的集合类，想都没想，直接说了list,map。   然后对list和map分别举几个类型：   list方面：ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时，愣住了
  • MSSQL中Escape转义的使用 aijuans MSSQL
    IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null drop table tempdb..#ABC create table #ABC ( PATHNAME NVARCHAR(50) ) insert into #ABC SELECT N'/ABCDEFGHI' UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA' UNION ALL
  • 一个简单的存储过程 asialee mysql存储过程构造数据批量插入
               今天要批量的生成一批测试数据，其中中间有部分数据是变化的，本来想写个程序来生成的，后来想到存储过程就可以搞定，所以随手写了一个，记录在此：            DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
  • annot convert from HomeFragment_1 to Fragment 百合不是茶 android导包错误
    创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;     创建类时引入包是:import android.app.Fragment;      创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
  • Weblogic10两种修改端口的方法 bijian1013 weblogic端口号配置管理config.xml
    一.进入控制台进行修改    1.进入控制台:  http://127.0.0.1:7001/console     2.展开左边树菜单         域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
  • mysql 操作指令 征客丶 mysql
    一、连接mysql 进入 mysql 的安装目录； $ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p 输入密码，回车，接连； 二、权限操作［如果你很了解mysql数据库后，你可以直接去修改系统表，然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效］ 1、赋权 mys
  • 【Hive一】Hive入门 bit1129 hive
    Hive安装与配置 Hive的运行需要依赖于Hadoop，因此需要首先安装Hadoop2.5.2，并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。   Hive安装和配置的步骤   1. 从如下地址下载Hive0.14.0   http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/    2.解压hive，在系统变
  • ajax 三种提交请求的方法 BlueSkator Ajaxjqery
    1、ajax 提交请求 $.ajax({ type:"post", url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do", dataType : "json", success : function(result) { try { for(v
  • mongodb开发环境下的搭建入门 braveCS 运维
      linux下安装mongodb 1）官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz 2）linux 解压  gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz; mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
  • 编程之美-最短摘要的生成 bylijinnan java数据结构算法编程之美
    import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; public class ShortestAbstract { /** * 编程之美 最短摘要的生成 * 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
  • json数据解析及typeof chengxuyuancsdn jstypeofjson解析
    // json格式 var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},' +' {"firstName": "CCC&
  • 流程系统设计的层次和目标 comsci 设计模式数据结构sql框架脚本
                                  流程系统设计的层次和目标  
  • RMAN List和report 命令 daizj oraclelistreportrman
    LIST 命令 使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的 信息。使用此命令可列出： • RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本 • 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本 • 备份集和副本，其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份 • 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本 • 由标记、完成时间、可
  • 二叉树:红黑树 dieslrae 二叉树
        红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.     红黑树必须遵循红黑规则,规则如下     1、每个节点不是红就是黑。     2、根总是黑的  &
  • C语言homework3，7个小题目的代码 dcj3sjt126com c
    1、打印100以内的所有奇数。 # include <stdio.h> int main(void) { int i; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2 != 0) printf("%d ", i); } return 0; }  2、从键盘上输入10个整数，
  • 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示 dcj3sjt126com 自定义
    #import <UIKit/UIKit.h> @interface MyButton : UIButton -(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
  • MySQL查询语句练习题，测试足够用了 flyvszhb sqlmysql
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html 1.创建student和score表 CREATE  TABLE  student ( id  INT(10)  NOT NULL  UNIQUE  PRIMARY KEY  , name  VARCHAR
  • 转：MyBatis Generator 详解 happyqing mybatis
      MyBatis Generator 详解 http://blog.csdn.net/isea533/article/details/42102297   MyBatis Generator详解 http://git.oschina.net/free/Mybatis_Utils/blob/master/MybatisGeneator/MybatisGeneator.
  • 让程序员少走弯路的14个忠告 jingjing0907 工作计划学习
      无论是谁，在刚进入某个领域之时，有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫：不知道应该怎么做，不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验，希望能对大家有所帮助   1.不要害怕在工作中学习。 只要有电脑，就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务，那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作，也是不可能提升自己的。放
  • nginx和NetScaler区别 流浪鱼 nginx
    NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品，Nginx并不包含操作系统，在处理连接方面，需要依赖于操作系统，所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面，Nginx不具备优势。 2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高，参数比较多，不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查，HA等，在Nginx上的配置的实现相对复杂。 3.策略灵活度方
  • 第11章 动画效果（下） onestopweb 动画
    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/
  • FAQ - SAP BW BO roadmap blueoxygen BOBW
    http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq   Besides, I care that how to integrate tightly.   By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
  • 关于java堆内存溢出的几种情况 tomcat_oracle javajvmjdkthread
    【情况一】： 　　 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space：这种是java堆内存不够，一个原因是真不够，另一个原因是程序中有死循环； 　　如果是java堆内存不够的话，可以通过调整JVM下面的配置来解决： 　　<jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> 　　<jvm-arg>-Xmx
  • Manifest.permission_group权限组 阿尔萨斯 Permission
    结构 继承关系 public static final class Manifest.permission_group extends Object java.lang.Object android. Manifest.permission_group 常量 ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计 COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限 D
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他