【Matlab优化预测】粒子群算法优化DBN预测【含源码 1420期】

机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习 python
一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
Goolge earth studio 进阶4——路径修改与平滑陟彼高冈yu Google earth studio 进阶教程旅游
如果我们希望在大约中途时获得更多的城市鸟瞰视角。可以将相机拖动到这里并创建一个新的关键帧。camera_target_clip_7EarthStudio会自动平滑我们的路径，所以当我们通过这个关键帧时，不是一个生硬的角度，而是一个平滑的曲线。camera_target_clip_8路径上有贝塞尔控制手柄，允许我们调整路径的形状。右键单击，我们可以选择“平滑路径”，这是默认的自动平滑算法，或者我们可
基于社交网络算法优化的二维最大熵图像分割智能算法研学社（Jack旭）智能优化算法应用图像分割算法 php 开发语言
智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码文章目录智能优化算法应用：基于社交网络优化的二维最大熵图像阈值分割-附代码1.前言2.二维最大熵阈值分割原理3.基于社交网络优化的多阈值分割4.算法结果：5.参考文献：6.Matlab代码摘要：本文介绍基于最大熵的图像分割，并且应用社交网络算法进行阈值寻优。1.前言阅读此文章前，请阅读《图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍》htt
121. 买卖股票的最佳时机薄荷糖的味道_fb40
给定一个数组，它的第i个元素是一支给定股票第i天的价格。如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。注意你不能在买入股票前卖出股票。示例1:输入:[7,1,5,3,6,4]输出:5解释:在第2天（股票价格=1）的时候买入，在第5天（股票价格=6）的时候卖出，最大利润=6-1=5。注意利润不能是7-1=6,因为卖出价格需要大于买入价格。示例2:输入:
每日算法&面试题，大厂特训二十八天——第二十天（树）肥学 ⚡算法题⚡面试题每日精进 java 算法数据结构
目录标题导读算法特训二十八天面试题点击直接资料领取导读肥友们为了更好的去帮助新同学适应算法和面试题，最近我们开始进行专项突击一步一步来。上一期我们完成了动态规划二十一天现在我们进行下一项对各类算法进行二十八天的一个小总结。还在等什么快来一起肥学进行二十八天挑战吧！！特别介绍小白练手专栏，适合刚入手的新人欢迎订阅编程小白进阶python有趣练手项目里面包括了像《机器人尬聊》《恶搞程序》这样的有趣文章
回溯算法-重新安排行程 chirou_ 算法数据结构图论 c++图搜索
leetcode332.重新安排行程这题我还没自己ac过，只能现在凭着刚学完的热乎劲把我对题解的理解记下来。本题我认为对数据结构的考察比较多，用什么数据结构去存数据，去读取数据，都是很重要的。classSolution{private:unordered_map>targets;boolbacktracking(intticketNum,vector&result){//1.确定参数和返回值//2
Faiss：高效相似性搜索与聚类的利器网络·魚大数据 faiss
Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库，由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构，用于加速向量之间的相似性搜索，特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理：近似最近邻搜索：Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索，它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的，
insert into select 主键自增_mybatis拦截器实现主键自动生成 weixin_39521651 insert into select 主键自增 mybatis delete返回值 mybatis insert返回主键 mybatis insert返回对象 mybatis plus insert返回主键 mybatis plus 插入生成id
前言前阵子和朋友聊天，他说他们项目有个需求，要实现主键自动生成，不想每次新增的时候，都手动设置主键。于是我就问他，那你们数据库表设置主键自动递增不就得了。他的回答是他们项目目前的id都是采用雪花算法来生成，因此为了项目稳定性，不会切换id的生成方式。朋友问我有没有什么实现思路，他们公司的orm框架是mybatis，我就建议他说，不然让你老大把mybatis切换成mybatis-plus。mybat
k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题) 寻找你83497 k均值聚类算法考试例题
?算法：第一步：选K个初始聚类中心，z1(1),z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个.k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：--------一种模糊聚类算法，是.K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类
Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg python python 办公效率 python开发 IT
Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
推荐算法_隐语义-梯度下降 _feivirus_ 算法机器学习和数学推荐算法机器学习隐语义
importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵，值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
K近邻算法_分类鸢尾花数据集 _feivirus_ 算法机器学习和数学分类机器学习 K近邻
importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score1.数据预处理iris=load_iris()df=pd.DataFrame(data=ir
数据结构 | 栈和队列 TT-Kun 数据结构与算法数据结构栈队列 C语言
文章目录栈和队列1.栈：后进先出（LIFO）的数据结构1.1概念与结构1.2栈的实现2.队列：先进先出（FIFO）的数据结构2.1概念与结构2.2队列的实现3.栈和队列算法题3.1有效的括号3.2用队列实现栈3.3用栈实现队列3.4设计循环队列结论栈和队列在计算机科学中，栈和队列是两种基本且重要的数据结构，它们在处理数据存储和访问顺序方面有着独特的规则和应用。本文将详细介绍栈和队列的概念、结构、实
[Python] 数据结构详解及代码 AIAdvocate 算法 python 数据结构链表
今日内容大纲介绍数据结构介绍列表链表1.数据结构和算法简介程序大白话翻译,程序=数据结构+算法数据结构指的是存储,组织数据的方式.算法指的是为了解决实际业务问题而思考思路和方法,就叫:算法.2.算法的5大特性介绍算法具有独立性算法是解决问题的思路和方式,最重要的是思维,而不是语言,其(算法)可以通过多种语言进行演绎.5大特性有输入,需要传入1或者多个参数有输出,需要返回1个或者多个结果有穷性,执行
matlab mle 优化,MLE+: Matlab Toolbox for Integrated Modeling, Control and Optimization for Buildings... Simon Zhong matlab mle 优化
摘要：FollowingunilateralopticnervesectioninadultPVGhoodedrat,theaxonguidancecueephrin-A2isup-regulatedincaudalbutnotrostralsuperiorcolliculus(SC)andtheEphA5receptorisdown-regulatedinaxotomisedretinalgan
如何用matlab灵活控制feko的求解 NingrLi matlab 开发语言
https://bbs.rfeda.cn/read.php?tid=3778Feko中的模型和求解设置等都可以通过editfeko进行设置，其文件存储为.pre文件，该文件可以用文本打开，因此，我们可以通过VB、VC、matlab等工具对.pre文件进行读写操作，以达到更灵活的使用feko。同样，对于.out文件，我们也可以进行读操作。熟练使用对.pre文件和.out文件的操作后，我们可以方便的计
Python算法L5：贪心算法小熊同学哦 Python算法算法 python 贪心算法
Python贪心算法简介目录Python贪心算法简介贪心算法的基本步骤贪心算法的适用场景经典贪心算法问题1.**零钱兑换问题**2.**区间调度问题**3.**背包问题**贪心算法的优缺点优点：缺点：结语贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在每一步选择中都采取当前最优或最优解的算法。它的核心思想是，在保证每一步局部最优的情况下，希望通过贪心选择达到全局最优解。虽然贪心算法并不总能得到全
遥感影像的切片处理 sand&wich 计算机视觉 python 图像处理
在遥感影像分析中，经常需要将大尺寸的影像切分成小片段，以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务，如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程，同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先，确保安装了必要的Python库，包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
Python实现下载当前年份的谷歌影像 sand&wich python 开发语言
在GIS项目和地图应用中，获取最新的地理影像数据是非常重要的。本文将介绍如何使用Python代码从Google地图自动下载当前年份的影像数据，并将其保存为高分辨率的TIFF格式文件。这个过程涉及地理坐标转换、多线程下载和图像处理。关键功能该脚本的核心功能包括：坐标转换：支持WGS-84与WebMercator投影之间转换，以及处理中国GCJ-02偏移。自动化下载：多线程下载地图瓦片，提高效率。图像
Python实现TIFF 文件转换为 PNG 和 JPG 格式 sand&wich python 开发语言
在日常的图像处理工作中，可能会遇到需要将TIFF格式的图像转换为其他格式的情况，例如PNG和JPG。下面，本文将介绍如何使用Python和GDAL库实现这一功能。准备工作在开始之前，请确保已经安装了必要的库：GDAL（GeospatialDataAbstractionLibrary）可以使用以下命令安装GDAL：pipinstallgdal代码实现以下是一个将TIFF文件转换为PNG文件的示例代码
matlab delsat = setdiff(1:69,unique(Eph(30,:)))；语句含义黄卷青灯77 matlab 开发语言 setdiff
这行MATLAB代码用于计算在范围1:69中不包含在Eph矩阵第30行的唯一值集合中的所有元素。具体解释如下：delsat=setdiff(1:69,unique(Eph(30,:)));解释Eph(30,:)Eph(30,:)提取矩阵Eph的第30行的所有列元素。这是一个行向量，包含了第30行的所有值。unique(Eph(30,:))unique函数返回Eph(30,:)中的唯一元素。这意味着
【RabbitMQ 项目】服务端：数据管理模块之绑定管理月夜星辉雪 rabbitmq 分布式
文章目录一.编写思路二.代码实践一.编写思路定义绑定信息类交换机名称队列名称绑定关键字：交换机的路由交换算法中会用到没有是否持久化的标志，因为绑定是否持久化取决于交换机和队列是否持久化，只有它们都持久化时绑定才需要持久化。绑定就好像一根绳子，两端连接着交换机和队列，当一方不存在，它就没有存在的必要了定义绑定持久化类构造函数：如果数据库文件不存在则创建，打开数据库，创建binding_table插入
非对称加密算法原理与应用2——RSA私钥加密文件私语茶馆云部署与开发架构及产品灵感记录 RSA2048 私钥加密
作者：私语茶馆1.相关章节（1）非对称加密算法原理与应用1——秘钥的生成-CSDN博客第一章节讲述的是创建秘钥对，并将公钥和私钥导出为文件格式存储。本章节继续讲如何利用私钥加密内容，包括从密钥库或文件中读取私钥，并用RSA算法加密文件和String。2.私钥加密的概述本文主要基于第一章节的RSA2048bit的非对称加密算法讲述如何利用私钥加密文件。这种加密后的文件，只能由该私钥对应的公钥来解密。
粒子群优化 (PSO) 在三维正弦波函数中的应用 subject625Ruben 机器学习人工智能 matlab 算法
在这篇博客中，我们将展示如何使用粒子群优化（PSO）算法求解三维正弦波函数，并通过增加正弦波扰动，使优化过程更加复杂和有趣。本文将介绍目标函数的定义、PSO参数设置以及算法执行的详细过程，并展示搜索空间中的动态过程和收敛曲线。1.目标函数定义我们使用的目标函数是一个三维正弦波函数，定义如下：objectiveFunc=@(x)sin(sqrt(x(1).^2+x(2).^2))+0.5*sin(5
非对称加密算法————RSA理论及详情 hu19930613
转自：https://www.kancloud.cn/kancloud/rsa_algorithm/48484一、一点历史1976年以前，所有的加密方法都是同一种模式：（1）甲方选择某一种加密规则，对信息进行加密；（2）乙方使用同一种规则，对信息进行解密。由于加密和解密使用同样规则（简称"密钥"），这被称为"对称加密算法"（Symmetric-keyalgorithm）。这种加密模式有一个最大弱点
02-Cesium聚合分析EntityCluster完整代码 fxshy html css javascript
1.完整代码Document-->-->Cesium.Ion.defaultAccessToken='eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJqdGkiOiJhZjZkZDAwZC1mNTFhLTRhOTEtOGExNi00MzRhNGIzMDdlNDQiLCJpZCI6MTA1MTUzLCJpYXQiOjE2NjA4MDg0Njd9.qajeJtc4-kp
03-Cesium自定义着色器完整代码以及注释 fxshy 着色器 javascript
1.效果展示2.完整代码自定义着色器完整代码#map{position:absolute;width:100%;height:100%;top:0;left:0;right:0;bottom:0;}Cesium.Ion.defaultAccessToken='eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJqdGkiOiJhZjZkZDAwZC1mNTFhLTRhO
ai绘画工具midjourney怎么下载？附作品管理教程设计师早上好
Midjourney是一款功能强大的AI绘画工具，它使用机器学习技术和深度神经网络等算法，可以生成各种艺术风格的绘画作品。在创意设计、广告宣传等方面有着广泛的应用前景。那么，ai绘画工具midjourney怎么下载？本文将为您介绍Midjourney的下载以及作品的相关管理。一、Midjourney下载Midjourney的下载非常简单，只需打开Midjourney官网（点击“GetMidjour
【加密算法基础——对称加密和非对称加密】 XWWW668899 网络安全服务器笔记
对称加密与非对称加密对称加密和非对称加密是两种基本的加密方法，各自有不同的特点和用途。以下是详细比较：1.对称加密特点密钥:使用相同的密钥进行加密和解密。发送方和接收方必须共享这个密钥。速度:通常速度较快，适合处理大量数据。实现:算法相对简单，计算效率高。常见算法AES(高级加密标准)DES(数据加密标准)3DES(三重数据加密标准)RC4(流密码)应用场景文件加密磁盘加密传输大量数据时的加密2.
【算法练习】IDEA集成leetcode插件实现快速刷 2401_84102892 2024年程序员学习算法 intellij-idea leetcode
============点击右侧边leetcode->设置->配置地址、用户名、密码、存放目录、文件模板用户名要登录后在账号信息里看模板代码1.codefilename!velocityTool.camelC
tomcat基础与部署发布暗黑小菠萝 Tomcat java web
从51cto搬家了，以后会更新在这里方便自己查看。做项目一直用tomcat，都是配置到eclipse中使用，这几天有时间整理一下使用心得，有一些自己配置遇到的细节问题。 Tomcat：一个Servlets和JSP页面的容器，以提供网站服务。一、Tomcat安装安装方式：①运行.exe安装包 &n
网站架构发展的过程 ayaoxinchao 数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构：应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上 2.应用服务和数据服务分离：应用服务器、数据库服务器、文件服务器 3.使用缓存改善网站性能：为应用服务器提供本地缓存，但受限于应用服务器的内存容量，可以使用专门的缓存服务器，提供分布式缓存服务器架构 4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力：使用负载均衡调度服务器，将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
[信息与安全]数据库的备份问题 comsci 数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢? 是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢? &n
使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码商人shang maven debug 查看源码 tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin'''，参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。 *配置好后，在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面，在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
大访问量高并发 oloz 大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上，尽量避免频繁的请求数据库。下面简要列出几点解决方案： 01、优化你的代码和查询语句，合理使用索引 02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中 03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力 04、数据读写分离 05、合理选用框架，合理架构(推荐分布式架构)。
cache 服务器小猪猪08 cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢？是不是在任何情况下用cache都能提高性能？是不是cache用的越多就越好呢？我在近期开发的项目中有所体会，写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨，有错误的地方希望大家批评指正。　　1.Cache 是怎么样工作的? 　　Cache 是分配在服务器上
mysql存储过程香水浓 mysql
Description:插入大量测试数据 use xmpl; drop procedure if exists mockup_test_data_sp; create procedure mockup_test_data_sp( in number_of_records int ) begin declare cnt int; declare name varch
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 agevs JavaScript UI 框架 Ajax css
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 (一)常用的CSS命名规则　　头：header 　　内容：content/container 　　尾：footer 　　导航：nav 　　侧栏：sidebar 　　栏目：column 　　页面外围控制整体布局宽度：wrapper 　　左右中：left right
全局数据源 AILIKES java tomcat mysql jdbc JNDI
实验目的：为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象，还是创建了两个数据源对象。 1：将diuid和mysql驱动包（druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar）copy至%TOMCAT_HOME%/lib下；2：配置数据源，将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下：&l
MYSQL的随机查询的实现方法 baalwolf mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中，
JAVA的getBytes()方法 bijian1013 java eclipse unix OS
在Java中，String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下，返回的东西不一样！ String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示，如： byte[] b_gbk = "
AngularJS中操作Cookies bijian1013 JavaScript AngularJS Cookies
如果你的应用足够大、足够复杂，那么你很快就会遇到这样一咱种情况：你需要在客户端存储一些状态信息，这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。幸运的是，这种方式已经一去不复返了，在所有现代浏览器中几乎
[Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性 bit1129 maven
Maven聚合在实际的项目中，一个项目通常会划分为多个模块，为了说明问题，以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块： 1. 模型和数据持久化层user-core, 2. 业务逻辑层user-service以 3. web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和use
【JVM七】JVM知识点总结 bit1129 jvm
1. JVM运行模式 1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式，在32位机器上只有client模式的JVM。通常，64位的JVM默认都是使用server模式，因为server模式的JVM虽然启动慢点，但是，在运行过程，JVM会尽可能的进行优化 1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式：mixed mode, interpret mode以及compiler
linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数 ronin47
在linux平台下的应用，最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用，在手工编译完以后，在其他一些情况下（如：新增模块），往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。 1、nginx [root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V nginx: nginx version: nginx/
unity中运用Resources.Load的方法？ brotherlamp unity视频 unity资料 unity自学 unity unity教程
问：unity中运用Resources.Load的方法？答：Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置 1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
线段树-入门 bylijinnan java 算法线段树
/** * 线段树入门 * 问题：已知线段[2,5] [4,6] [0,7]；求点2,4,7分别出现了多少次 * 以下代码建立的线段树用链表来保存，且树的叶子结点类似[i,i] * * 参考链接：http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18 * @author lijinna
全选与反选 chicony 全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title>全选与反选</title>
vim一些简单记录 chenchao051 vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc 1、问：后退键不能删除数据，不能往后退怎么办？答：在vimrc中加入set backspace=2 2、问：如何控制tab键的缩进？答：在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
Sublime Text 快捷键 daizj 快捷键 sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键：Ctrl+Shift+P：打开命令面板Ctrl+P：搜索项目中的文件Ctrl+G：跳转到第几行Ctrl+W：关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W：关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V：粘贴并格式化Ctrl+D：选择单词，重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L：选择行，重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L：
php 引用(&)详解 dcj3sjt126com PHP
在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容. 与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容复制代码代码如下: <? $a="ABC"; $b =&$a; echo
SVN中trunk,branches,tags用法详解 dcj3sjt126com SVN
Subversion有一个很标准的目录结构，是这样的。比如项目是proj，svn地址为svn://proj/，那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局，trunk为主开发目录，branches为分支开发目录，tags为tag存档目录（不允许修改）。但是具体这几个目录应该如何使用，svn并没有明确的规范，更多的还是用户自己的习惯。
对软件设计的思考 e200702084 设计模式数据结构算法 ssh 活动
软件设计的宏观与微观软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发，也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上，可以应用面向对象设计，采用流行的SSH架构，采用web层，业务逻辑层，持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上，对于一个类，甚至方法的调用，从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配，参数传
同步、异步、阻塞、非阻塞 geeksun 非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆，在此文试图解释一下。同步：发出方法调用后，当没有返回结果，当前线程会一直在等待（阻塞）状态。场景：打电话，营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。异步：方法调用后不立即返回结果，调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后，当前线程不会阻塞，会继续执行其他任务。实现：
Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄 hongtoushizi ssh
實際的操作步驟： # 首先，在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server，並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port ssh -NfR 12345:localhost:22 [email protected] # 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port，就可以連回在客戶那的機器 ssh localhost -p 1
Hibernate中的缓存 Josh_Persistence 一级缓存 Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存一、Hiberante中常见的三大缓存：一级缓存，二级缓存和查询缓存。 Hibernate中提供了两级Cache，第一级别的缓存是Session级别的缓存，它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的，一般情况下无需进行干预；第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
对象关系行为模式之延迟加载 home198979 PHP 架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构一、概念 Lazy Load：一个对象，它虽然不包含所需要的所有数据，但是知道怎么获取这些数据。延迟加载貌似很简单，就是在数据需要时再从数据库获取，减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。二、实现延迟加载实现Lazy Load主要有四种方法：延迟初始化、虚
xml 验证 pengfeicao521 xml xml解析
有些字符，xml不能识别，用jdom或者dom4j解析的时候就报错 public static void testPattern() { // 含有非法字符的串 String str = "Jamey친Ñ&#1282
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为div设置如下样式： div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;} 说明： 1、filter：对win IE设置半透明滤镜效果，filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明，火狐浏览器不认2、-moz-opaci
你真的了解单例模式么？ w574240966 java 单例设计模式 jvm
单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。） 1，懒汉式（1）线程不安全的懒汉式 public cla

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