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咋(za)说
论文笔记笔记经验分享
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- matlab spmd,matlab并行计算命令
其实我是老莫
matlabspmd
1.matlab仿真模型怎么并行计算以单台双核计算机为例。首先打开MATLAB命令窗口,输入matlabpoolopen就OK了。这样,就相当于将一台计算机的两个核心,当做两台机器用啦。接下来是编程序实现的方法。MATLAB并行计算的模式有几种?主要是两种:parfor模式和spmd模式。两种模式的应用都很简单。第一个中,parfor其实就是parallel+for简化而来,顾名思义啊,就是把原来
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旅者时光
算法算法python开发语言
本文将总结遗传算法、粒子群算法、模拟退火三种优化算法的核心思路,并使用python完整实现。实际上,越来越多的优秀算法已经被封装为一个易用的接口。很多时候,一行代码就能实现我们的需求。但了解这些算法的基本逻辑,能够使用最基本的代码实现它。无论对于提升我们的编程能力还是解决问题的能力,都会大有裨益。甚至,改变我们思考问题的方式。1、遗传算法遗传算法,顾名思义,就是借鉴了生物通过遗传变异来逐渐适应环境
- 太翌氏文化产业: AGI架构部署
太翌修仙笔录
deepseek第三代人工智能agi架构人工智能
在之前RGOA-重力算法等基础上,分析春秋历日盘排盘驱动行为的ai模式,是否达到AGI标准春秋历日盘排盘驱动行为的AI模式与AGI标准的对比分析一、RGOA-重力算法与春秋历日盘排盘的核心逻辑RGOA算法原理RGOA(GravitationalSearchAlgorithm)是一种基于物理引力定律的优化算法,通过模拟粒子在引力场中的运动来寻找最优解。其核心公式为:Fij=GmimjRij2+ϵ和a
- 基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测
机器学习和优化算法
多头注意力机制深度学习神经网络人工智能机器学习单变量时序预测BiLSTM多头注意力机制
目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介基于双向长短期记忆神经网络结合多头注意力机制(BiLSTM-Multihead-Attention)的单变量时序预测(单输入单输出)1.程序已经调试好,无需更改代码替换数据集即可运行!!!数据格式为excel!2.需要其他算法的都可以定制!注:1️⃣、运行环境要求MATLAB版本为2023b及其以上。【没有我赠送】2️⃣、评价指标包括:R
- AI 赋能软件开发:从工具到思维的全面升级
二川bro
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AI赋能软件开发:从工具到思维的全面升级前些天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、AI如何改变软件开发1.1开发效率的提升代码生成:AI工具如GitHubCopilot可以自动生成代码片段,减少重复劳动错误检测:AI能够实时识别代码中的潜在错误和漏洞性能优化:AI可以自动优化算法和数
- 【深度学习】Adam(Adaptive Moment Estimation)优化算法
辰尘_星启
机器学习--深度学习深度学习算法人工智能Adampytorchpython
概述Adam算法结合了动量法(Momentum)和RMSProp的思想,能够自适应调整每个参数的学习率。通过动态调整每个参数的学习率,在非平稳目标(如深度神经网络的损失函数)中表现优异目录基本原理和公式笼统说明:为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量(Momentum):跟踪梯度的指数衰减平均(一阶矩),加速收敛并减少震荡。自适应学习率:跟踪梯度平方的指数衰减平均(二阶矩),调整
- 数学建模与优化算法在确定X和Y值时,如何处理实验数据的不确定性?
学术乙方
油纸绝缘算法经验分享
在数学建模与优化算法中处理实验数据的不确定性以确定油纸绝缘系统中的X和Y值,可以参考以下方法和步骤:建立数学模型油纸绝缘系统的几何结构可以用X-Y模型来描述,其中X表示挡板厚度与总厚度的比值,Y表示间隔器宽度与总宽度的比值。这些参数直接影响油纸绝缘的介电特性。通过实验数据(如介电谱曲线)和理论模型,可以建立数学方程来描述X和Y对介电特性的影响。引入不确定性建模实验数据通常存在测量误差、环境变化等因
- 【2020蓝桥杯省赛“蛇形填数“python实现】纯暴力规律求解
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蓝桥杯python职场和发展算法
原题如下在网上找的python解答都让我云里雾里的,无奈自己太笨,于是乎开始寻找这个问题的简单规律,最后倒确实找到了:(我先用MatLab生成了一个蛇形矩阵,这段代码是在CSDN上找的)%Zigzagscanningn=8;a=zeros(n);%初始化a(1,1)=1;i=1;%行j=1;%列f=0;%标志位1表示行增加列减小k=2;%循环赋值从左上角开始循环while(kn^2)break;e
- 用MATLAB打造浪漫3D粒子心脏:代码解析与动态可视
爱玩三国杀的界徐盛
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一、效果预览本文我们将用MATLAB实现一个令人惊艳的3D动态可视化效果:旋转的粒子心脏悬浮在星空背景中,粉紫色的心形粒子群与不同层次的旋转星辰交相辉映。这个效果结合了三维曲面生成、粒子系统、坐标变换等多项技术,最终呈现出一个充满科技感的动态艺术作品。二、代码解析2.1颜色配置模块col=@(n)repmat([255,158,196]./255,[n,1])+repmat([-39,-81,-5
- 基于支持向量数据描述 (SVDD) 进行多类分类(Matlab代码实现)
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个人主页:研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、引言二、SVDD算法原理三、基于SVDD的多类分类方法四、讨论与展望五、结论2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述使用支持向量数据描述(SVDD)进行多类分类。矩阵代码。基于SVDD的多类分类在此MATLAB脚本中呈现。多类
- 基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度(Matlab代码实现)
砌墙_2301
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个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述基于信息间隙决策理论(IGDT)的碳捕集电厂调度研究综述一、信息间隙决策理论(IGDT)的定义与核心原理二、碳捕集电厂调度的主要研究方向与挑战三、IGDT在碳捕集电厂调度中的模型框架四、现有调度方法的局限性及IGDT的改进五、实证研究案例分析六、总结与
- AI浪潮下的数据保卫战:SSL证书为何成为企业刚需?
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随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,数据已成为企业最核心的资产之一。无论是训练AI模型、优化算法,还是提供个性化服务,数据的安全性和隐私保护都至关重要。然而,AI的广泛应用也带来了前所未有的安全挑战,尤其是在数据传输和存储过程中,如何防止数据泄露、篡改和窃取成为企业必须面对的问题。在这样的背景下,SSL证书作为网络安全的基础设施,正逐渐成为企业的“刚需”。1.AI时代的数据安全挑战数据量激增:AI
- 基于BMO磁性细菌优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真
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MATLAB程序开发#网络仿真matlabBMO磁性细菌优化WSN网络最优节点部署
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5.完整程序1.程序功能描述无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,WSN)由大量分布式传感器节点组成,用于监测物理或环境状况。节点部署是WSN的关键问题,合理的部署可以提高网络的覆盖范围、连通性和能量效率。磁性细菌是一类能够感知地球磁场并沿磁场方向游动的微生物。在BMO算法中,模拟磁性细菌的这种趋磁
- MATLAB控制函数测试要点剖析
蚂蚁质量
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一、功能准确性检验基础功能核验针对常用控制函数,像用于传递函数建模的tf、构建状态空间模型的ss,以及开展阶跃响应分析的step等,必须确认其能精准执行基础操作。以tf函数为例,在输入分子与分母系数后,理应生成准确无误的传递函数模型;而运用step函数时,则应能够精准计算并绘制出系统的阶跃响应曲线,如实反映系统对阶跃输入的动态响应过程。复杂功能测试对于高级控制函数,例如线性二次调节器lqr、模型预
- 在MATLAB环境中,对矩阵拼接(Matrix Concatenation)的测试
蚂蚁质量
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在MATLAB环境中,对矩阵拼接(MatrixConcatenation)的正确性与鲁棒性开展测试时,需要依据不同的拼接场景精心设计测试用例,全面验证矩阵维度、数据顺序、边界条件以及异常处理等关键方面。以下是详尽的测试方法与具体示例:基础功能测试(1)水平拼接([A,B]或horzcat)测试目的:确认在列方向进行拼接后,所得矩阵的尺寸是否准确无误,以及数据排列顺序是否符合预期。测试代码:matl
- 1.3 最优化的基本概念
西瓜毛毛猫
最优化算法
系统分类一般来说,最优化算法研究可以分为:构造最优化模型、确定最优化问题的类型与设计算法、实现算法或调用优化算法软件包进行求解。最优化模型的构造与实际问题息息相关。打个比方,给定二维欧几里得空间的若干个分离点,假定它们可以通过一条直线分成两部分,也可以通过一条曲线分成两部分。那么分别使用直线和曲线所得到的最优化模型是不同的。在前文的问题中,目标函数与约束函数都是由模型来决定的。在确定模型后,我们再
- 使用MATLAB保存视频每一帧的图像
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clear;clc;%chooseavideofile[filename,pathname]=uigetfile('*.mp4','chooseavideofile','video.mp4','Multiselect','off');%选择名称为video.mp4的视频获取文件名称和存储路径fprintf('filename=%s\npathname=%s\n\n',filename,pathna
- 手把手教你学Simulink实例:基于Simulink的电力电子滤波器设计仿真
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手把手教你学MATLAB专栏手把手教你学Simulinklinux运维服务器
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- LAMMPS非平衡分子动力学:纳米线热导率计算教程
uote_e
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LAMMPS非平衡分子动力学:纳米线热导率计算教程概述本教程旨在介绍如何使用LAMMPS(Large-scaleAtomic/MolecularMassivelyParallelSimulator)软件进行非平衡分子动力学模拟,计算纳米线的热导率。我们将使用Matlab编写一个代码循环,以计算不同温度和尺寸下的热导率。引言纳米线的热导率是研究纳米尺度热传导行为中的重要参数。通过模拟和计算,我们可以
- LAMMPS非平衡分子动力学:纳米线热导率计算与Matlab代码
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LAMMPS非平衡分子动力学:纳米线热导率计算与Matlab代码在这篇文章中,我们将介绍如何使用LAMMPS(Large-scaleAtomic/MolecularMassivelyParallelSimulator)软件进行非平衡分子动力学模拟,以计算纳米线的热导率。同时,我们将提供相应的Matlab代码,以便循环计算不同温度和尺寸的纳米线热导率。LAMMPS是一种常用的分子动力学模拟软件,广泛
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LAMMPS体系轨迹分析系列:MATLAB计算温度在分子动力学模拟中,LAMMPS是一个常用的开源软件包,可以用于模拟原子、分子以及其他粒子的动力学行为。对于通过LAMMPS模拟得到的轨迹数据,我们经常需要进行一些分析来了解体系的性质。本文将介绍如何使用MATLAB计算LAMMPS体系的温度,并提供相应的源代码。LAMMPS轨迹数据的读取首先,我们需要将LAMMPS生成的轨迹数据导入到MATLAB
- Day60 图论part10
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今天大家会感受到Bellman_ford算法系列在不同场景下的应用。建议依然是:一刷的时候,能理解原理,知道Bellman_ford解决不同场景的问题,照着代码随想录能抄下来代码就好,就算达标。二刷的时候自己尝试独立去写,三刷的时候才能有一定深度理解各个最短路算法。Bellman_ford队列优化算法(又名SPFA)代码随想录importjava.util.*;publicclassMain{pu
- matlab 设置网格线为虚线
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gridon;set(gca,'GridLineStyle',':','GridColor','k','GridAlpha',1);https://blog.csdn.net/cursethegod/article/details/80359738
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1简介1无人机路径规划环境建模本文研究在已知环境下的无人机的全局路径规划,建立模拟城市环境的三维高程数字地图模型。考虑无人机飞行安全裕度后用圆柱体模拟建筑物,用半球体模拟其他树木等障碍及禁飞区,其三维高程数学模型表示为[10,10]:2适应度函数在采用粒子群算法进行路径规划时,适应度函数用以评价生成路径的优劣程度,也是算法种群迭代进化的依据,适应度函数的优劣决定着算法执行的效率与质量。为了更好地进
- MATLAB 坐标轴以及plot的使用与相关设置
持~月
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使用matlab的绘图函数plot绘图时系统默认设置了一些属性,例如坐标轴字号大小等并根据情况自动设置坐标轴显示的上下限,这些属性可以通过函数灵活改动。1.设置坐标轴labelx=1:100;y=x;xlabel('时间(s)','FontSize',16);ylabel('压力(pa)','FontSize',16);gridon;%开启网格holdon;%保留绘图title('y=x','Fo
- 【无人机三维路径规划】基于蛾群算法MSA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划
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【无人机三维路径规划】基于蛾群算法MSA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划文章目录【无人机三维路径规划】基于蛾群算法MSA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划文章介绍优势基本步骤辅助函数代码分享参考资料文章介绍基于蛾群算法(MothSwarmAlgorithm,MSA)实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划是指利用蛾群算法这种元启发式优化算法来解决无人机在复杂城市环境中进行航行时的避障
- 定位方法与程序讲解(专栏目录,更新中···)
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MATLAB定位程序与详解matlab定位定位原理定位与导航
文章目录MATLAB定位程序与详解专栏定位技术的分类1.GPS类2.INS类/累计计算类3.TDOA4.TOA5AOA6.RSSI7.指纹8.视觉匹配定位方法的应用1.全球定位系统(GPS)2.地面基站定位3.蓝牙定位4.RFID定位5.惯性导航系统(INS)6.超宽带(UWB)定位7.无线局域网(WLAN)定位8.视觉定位9.声波定位组合导航初步MATLAB定位程序与详解专栏链接如下:https
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Matlab仿真科研站
matlab
欢迎来到Matlab仿真科研站博客之家✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。个人主页:Matlab仿真科研站博客之家代码获取方式:扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭:行百里者,半于九十;路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。⛄更多Matlab信号处理(仿真科研站版)仿真内容点击Matlab信号处理(仿真科研站版)⛄一、扩频通信系统简介**扩频通信的基
- 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
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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