嗯哼丶是你呀
嗯哼丶是你呀

Maxwell-学习笔记

一.步骤

1. 建模

布尔运算

2. 定义材料

Maxwell-学习笔记_第1张图片

点击列表中特征名称

Maxwell-学习笔记_第2张图片

 relative permeability相对磁导率

bulk conductivity电导率

magnitude矫顽力

永磁体的退磁曲线上任意一点的磁感应强度B与磁场强度H的乘积BH称为磁能积。

剩磁Br:永磁体经磁化至技术饱和，并去掉外磁场后，所保留的Br称为剩余磁感应强度。
矫顽力Hc:使磁化至技术饱和的永磁体的B降低到零，所需要加的反向磁场强度称为磁感矫顽力，简称为矫顽力
表磁:永磁体表面某一指定位置的磁感应强度。
磁力的强大，要看剩磁.桥顽力.还有最大磁能积的综合评价，主要指标是矫顽力；

3. 定义计算域

点击红框正方体——百分比偏移100%

4. 计算设置

分析类型：静磁分析

截面选择：model-surface-section-xz面上创建

                                 Model-bool-separte body-delete one

在截面上右键加载激励：solid考虑集肤效应，standed线圈

Maxwell-学习笔记_第3张图片

3.分析

通用：最大步数15-20，误差百分比（精度）0.1

迭代（默认）：网格细化百分比，计算最小步数，收敛后再计算步数，额外计算参数

Maxwell-学习笔记_第4张图片

4. 参数（想看什么结果）

受力（虚功力几乎适应于所有情况，洛伦兹力是载流导体的受力）

Maxwell-学习笔记_第5张图片

5. Check+计算

  • 记得保存一下，如果有未收敛提示，加大最大迭代步数
  • maxwell3D——analyze

二、后处理

1. 方法

result-电磁报告

result-场报告

Maxwell-学习笔记_第6张图片

 2. 小技巧

用marker方便的编辑观察点，并快速得到观察点的数值。 

Maxwell-学习笔记_第7张图片Maxwell-学习笔记_第8张图片

三、其他

Maxwell-学习笔记_第9张图片

 

你可能感兴趣的:(仿真软件学习,深度学习)

  • 【Python】一文详细介绍 py格式 文件 高斯小哥 Python基础【高质量合集】python新手入门学习
    【Python】一文详细介绍py格式文件个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）文章目录一、py格式文件简介二、如何创建和编辑py格式文件三、如何运行py
  • 大创项目推荐 深度学习 opencv python 公式识别(图像识别 机器视觉) laafeer python
    文章目录0前言1课题说明2效果展示3具体实现4关键代码实现5算法综合效果6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的数学公式识别算法实现该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：4分创新点：4分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题
  • python清华大学出版社答案_Python机器学习及实践 weixin_39805119 python清华大学出版社答案
    第1章机器学习的基础知识1.1何谓机器学习1.1.1传感器和海量数据1.1.2机器学习的重要性1.1.3机器学习的表现1.1.4机器学习的主要任务1.1.5选择合适的算法1.1.6机器学习程序的步骤1.2综合分类1.3推荐系统和深度学习1.3.1推荐系统1.3.2深度学习1.4何为Python1.4.1使用Python软件的由来1.4.2为什么使用Python1.4.3Python设计定位1.4.
  • Java学习笔记01 .wsy. 日常java学习笔记
    1.1Java简介Java的前身是Oak，詹姆斯·高斯林是java之父。1.2Java体系Java是一种与平台无关的语言，其源代码可以被编译成一种结构中立的中间文件（.class，字节码文件）于Java虚拟机上运行。1.2.3专有名词JDK提供编译、运行Java程序所需要的种种工具及资源。JRE是运行Java所依赖的环境的集合。JVM是一个虚构出来的计算机，通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功
  • 深度学习项目-基于深度学习的股票价格预测研究 雅致教育 计算机毕业设计深度学习人工智能
    概要  随着经济的发展，中国股票市场的规模持续扩大，早已成为金融投资的重要部分，掌握股票市场的变化规律无论是对监管者还是投资者都具有极其重要的意义。正因如此，人们不断探索着股票市场的变化规律，其中使用深度学习预测股价是当前国内国际研究与应用的热点。  本文首先从有效市场假说和分形市场假说两个角度讨论了中国股票市场的有效性，说明股票市场具有复杂的非线性特征。其次，结合股票市场特征对比了当前的预测方法
  • ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界 2401_83550420 chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界随着人工智能技术的不断进步，开发人员现在有了更多有趣的工具来提高他们的工作效率。其中，ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理模型，已经成为许多开发者的新宠。在本文中，我们将揭秘使用ChatGPT来帮助编写代码的技巧，探索AI在编程领域的新境界。ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型，它
  • AI大模型学习：开启智能时代的新篇章 游向大厂的咸鱼 人工智能学习
    随着人工智能技术的不断发展，AI大模型已经成为当今领先的技术之一，引领着智能时代的发展。这些大型神经网络模型，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。然而，这些模型的背后是一系列复杂的学习过程，深度学习技术的不断演进推动了AI大模型学习的发展。首先，AI大模型学习的基础是深度学习技术。深度学习是一种模仿人类大脑结构的机器
  • 【Python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torchinfo‘ 高斯小哥 BUG解决方案合集pythonpytorch新手入门学习debug
    【Python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torchinfo’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）文
  • ChatGPT神技：AI成为你的编程良友 2401_83481083 chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT神技：AI成为你的编程良友近年来，人工智能技术的发展迅猛，ChatGPT作为其中一项创新技术，正逐渐走进我们的生活。在编程领域，AI不仅可以助力我们提高效率，还能成为我们的良友，帮助解决各种编程难题。一、ChatGPT简介ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能模型，它能够生成类人对话。ChatGPT通过深度学习模型，能够理解输入的文本并生成
  • 深度学习如何入门？ 科学的N次方 深度学习
    入门深度学习需要系统性的学习和实践经验积累，以下是一份详细的入门指南，包含了关键的学习步骤和资源：预备知识：•编程基础：熟悉Python编程语言，它是深度学习领域最常用的编程语言。确保掌握变量、条件语句、循环、函数等基本概念，并学习如何使用Python处理数据和文件操作。•数学基础：理解线性代数（矩阵运算、向量空间等）、微积分（导数、梯度求解等）、概率论与统计学（期望、方差、概率分布、最大似然估计
  • 深度学习与（复杂系统）事物的属性 科学禅道 深度学习模型专栏深度学习人工智能
    深度学习与复杂系统中事物属性的关系体现在：特征学习与表示:深度学习通过多层神经网络结构，能够自动从原始输入数据中学习和提取出丰富的特征表示。每一层神经网络都可能对应着事物属性的不同抽象层次，底层可能对应简单直观的属性，而随着网络深度的增加，顶层可以学习到更抽象、复杂的属性及其相互关系。非线性关系建模:深度学习特别擅长处理非线性关系，而在复杂系统中，事物属性间的相互作用往往表现为非线性，例如，某些属
  • 智合同如何助力建筑行业合同智能化管理 智合同（小智） 合同智能应用AI技术降本增效提质人工智能自然语言处理知识图谱深度学习大数据
    #建筑行业#人工智能#AI#合同智能应用#深度学习#自然语言处理技术#知识图谱智合同-采用深度学习、自然语言处理技术、知识图谱等人工智能技术，为企业提供专业的合同相关的智能服务。其主要服务包含：合同智能审查、合同要素智能提取、合同版本对比、合同智能起草、ICR智能识别、合同履约追踪、文本一致性对比、广告审查、合同范本库等服务。智合同在助力建筑行业合同智能化管理方面具有显著的优势。首先，智合同利用A
  • 神经网络（深度学习，计算机视觉，得分函数，损失函数，前向传播，反向传播，激活函数） MarkHD 深度学习神经网络计算机视觉
    神经网络，特别是深度学习，在计算机视觉等领域有着广泛的应用。以下是关于你提到的几个关键概念的详细解释：神经网络：神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的数据和模式识别任务。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过权重和偏置进行连接，并可以学习调整这些参数以优化性能。深度学习：深度学习是神经网络的一个子领域，主要关注于构建和训练深度神经网络（即具有多个隐藏层的神经网络）。通
  • MATLAB 2023a：强化学习算法的实战演练与性能评估 zmjia111 机器学习matlabmatlab算法开发语言深度学习机器学习yolo
    在深度学习领域，MATLAB2023版深度学习工具箱以其完整的工具链和高效的运行环境，为研究人员和开发者提供了前所未有的便利。这一工具箱不仅集成了建模、训练和部署的全部功能，更以其简洁易用的语法和强大的算法库，为深度学习任务的快速实现铺平了道路。相较于Python等编程语言，MATLAB的语法更为直观，上手更为迅速。无需繁琐的环境配置和库安装，用户只需打开MATLAB界面，即可轻松开始深度学习之旅
  • 动手学习深度学习——2.5 自动微分 X_Imagine 动手学习深度学习深度学习人工智能自动微分
    2.5自动微分  正如【2.4微积分】所说，微分是深度学习中几乎所有最优化算法的关键步骤。虽然求这些导数的计算过程很简单，只需要一些基本的微积分知识。但对于复杂的模型，手工计算参数的更新可能很痛苦(而且经常容易出错)。深度学习框架通过自动计算导数加快了这一工作，即自动微分（AutomaticDifferentiation）。在实践中，基于我们设计的模型，系统构建了一个计算图，跟踪哪些数据结合哪些操
  • 飞桨科学计算套件PaddleScience skywalk8163 人工智能paddlepaddle人工智能飞桨
    PaddleScience是一个基于深度学习框架PaddlePaddle开发的科学计算套件，利用深度神经网络的学习能力和PaddlePaddle框架的自动(高阶)微分机制，解决物理、化学、气象等领域的问题。支持物理机理驱动、数据驱动、数理融合三种求解方式，并提供了基础API和详尽文档供用户使用与二次开发。安装当然要先安装好飞桨PaddlePaddle，再安装PaddleSciencepipinst
  • 最新ChatGPT支持下的PyTorch机器学习与深度学习 zkzhzy ChatGPT机器学习python机器学习深度学习pytorchchatgpt数据分析人工智能
    近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。另外，近年来，Pytorch深度学习框架受到越来越多科研人员的关注和喜爱。郁磊（副教授）主要从事AI人工智能、大语言模型及软件开发、生理系统建模与仿真、生物医学信号处理，具有丰富的科研经验，主编《MATLAB智能算
  • 神经网络量化 小厂程序猿 人工智能
    神经网络量化（NeuralNetworkQuantization）是一种技术，旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求，同时保持其性能。在深度学习中，神经网络模型通常使用高精度的参数（例如32位浮点数）来表示权重和激活值。然而，这种表示方式可能会占用大量的内存和计算资源，特别是在部署到资源受限的设备（如移动设备或嵌入式系统）时会受到限制。神经网络量化通过将模型参数和激活值从高精度表示（例如32位浮
  • 神奇的微积分 科学的N次方 人工智能人工智能ai
    微积分在人工智能（AI）领域扮演着至关重要的角色，以下是其主要作用：优化算法：•梯度下降法：微积分中的导数被用来计算损失函数相对于模型参数的梯度，这是许多机器学习和深度学习优化算法的核心。梯度指出了函数值增加最快的方向，通过沿着负梯度方向更新权重，可以最小化损失函数并优化模型。•反向传播：在神经网络训练中，微积分的链式法则用于计算整个网络中每个参数对于最终损失函数的影响（偏导数），这一过程就是反向
  • 线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现 科学的N次方 人工智能线性代数cnn人工智能
    案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积，就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器，原始输入是一幅RGB彩色图片，可以将其视为一个高度、宽度和通道数（R
  • 【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch’ 高斯小哥 PyTorch零基础入门教程pytorch人工智能pythoncondadebug深度学习机器学习
    【PyTorch】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注~）文章目录
  • 深度学习pytorch——索引与切片 Echo-J AI深度学习pytorch人工智能
    indexingimporttorcha=torch.rand(4,3,28,28)#表示4张28*28的rgb图print(a[0].shape)#a[0]获得第一张图片print(a[0,0].shape)#a[0,0]获得第一张图片的r图print(a[0,0,2,4])#获得第一张图片第一个通道的一个像素点，因此得到的是一个标量selectfirst/lastN#selectfirst/l
  • 计算机设计大赛 题目：基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习 iuerfee python
    文章目录0前言1简介2LeNet-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4降采样层3.5输出层设计4网络模型的总体结构5部分实现代码6在线手写识别7最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于卷积神经网络的手写字符识别该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐
  • 【深度学习笔记】1 数据操作 RIKI_1 深度学习深度学习笔记人工智能
    注：本文为《动手学深度学习》开源内容，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图数据操作在深度学习中，我们通常会频繁地对数据进行操作。作为动手学深度学习的基础，本节将介绍如何对内存中的数据进行操作。在PyTorch中，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。如果你之前用过NumPy，你会发现Tensor和NumPy的多维数组非常类似。然而，Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使
  • 科技革新的引擎-2024年AI辅助研发趋势 lzyever 科技人工智能
    随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经在许多领域展现出了其强大的潜力和价值。特别是在研发领域，AI的辅助作用日益凸显，成为推动科技革新的重要引擎。在2024年，这种趋势将更加明显，我们可以从以下几个方面来探讨这一趋势。首先，AI辅助研发将极大地提升研发效率并降低成本。在研发过程中，AI可以通过自动化流程、数据挖掘和深度学习等技术，加速实验和设计的过程，从而缩短研发周期。同时，AI还可以优化资源配
  • 【python】成功解决ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘ 高斯小哥 BUG解决方案合集python学习debug
    【python】成功解决ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorboardX’个人主页：高斯小哥高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程希望得到您的订阅和支持~创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！（希望得到您的关注
  • 深度学习——梯度消失、梯度爆炸 小羊头发长 深度学习机器学习人工智能
    本文参考：深度学习之3——梯度爆炸与梯度消失梯度消失和梯度爆炸的根源：深度神经网络结构、反向传播算法目前优化神经网络的方法都是基于反向传播的思想，即根据损失函数计算的误差通过反向传播的方式，指导深度网络权值的更新。为什么神经网络优化用到梯度下降的优化方法？深度网络是由许多非线性层(带有激活函数)堆叠而成，每一层非线性层可以视为一个非线性函数f(x)，因此整个深度网络可以视为一个复合的非线性多元函数
  • 阿里云分布式深度学习训练架构Whale qwfys200 Reading阿里云分布式深度学习
    阿里云分布式深度学习训练架构Whale阿里云分布式深度学习训练架构Whale参考文献Whale基于Tensorflow深度学习分布式训练框架|学习笔记Whale:EfficientGiantModelTrainingoverHeterogeneousGPUs阿里云机器学习平台PAI论文高效大模型训练框架Whale入选USENIXATC’22
  • 计算机设计大赛 深度学习驾驶行为状态检测系统(疲劳 抽烟 喝水 玩手机) - opencv python iuerfee python
    文章目录1前言1课题背景2相关技术2.1Dlib人脸识别库2.2疲劳检测算法2.3YOLOV5算法3效果展示3.1眨眼3.2打哈欠3.3使用手机检测3.4抽烟检测3.5喝水检测4最后1前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于深度学习的驾驶行为状态检测系统该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分更多资料,项目
  • 【深度学习】COCO API源码解读 CS_Zero 深度学习人工智能
    COCOAPI从C、cython，到PythonAPI：实现语义分割标注mask的解析，从具体实现cocoapi/common/maskApi.hcocoapi/common/maskApi.c到Cython封装实现pycocotools._maskcocoapi/PythonAPI/pycocotools/_mask.pyx#distutils:language=c#distutils:sour
  • java责任链模式 3213213333332132 java责任链模式村民告县长
    责任链模式，通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求，当在某一层满足条件时，请求将被处理，当请求到最高层仍未满足时，则请求不会被处理。 就是一个请求在这个链条的责任范围内，会被相应的处理，如果超出链条的责任范围外，请求不会被相应的处理。 下面代码模拟这样的效果： 创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。 package 责任链模式; /** *
  • linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化 ronin47
    一、linux 系统内核参数 /etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目 net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小 net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
  • php命令行界面 dcj3sjt126com PHPcli
    常用选项 php -v php -i PHP安装的有关信息 php -h 访问帮助文件 php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块 执行一段代码 php -r 'echo "hello, world!";' php -r 'echo "Hello, World!\n";' php -r '$ts = filemtime("
  • Filter&Session 171815164 session
    Filter HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req; HttpSession session = requ.getSession(); if (session.getAttribute("admin") == null) { PrintWriter out = res.ge
  • 连接池与Spring,Hibernate结合 g21121 Hibernate
            前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的，而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合，下面就利用实例学习一下这方面的配置。         1.下载相关内容：     &nb
  • [简单]mybatis判断数字类型 53873039oycg mybatis
           昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错，错误信息如下:       Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null" at sun.mis
  • 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space 程序员是怎么炼成的 eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
       在启动比较大的项目时，因为存在大量的jsp页面，所以在编译的时候会生成很多的.class文件，.class文件是都会被加载到jvm的方法区中，如果要加载的class文件很多，就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.     解决办法是点击eclipse里的tomcat，在
  • 我的crm小结 aijuans crm
    各种原因吧，crm今天才完了。主要是接触了几个新技术： Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。 Jsf、tapestry是这次新接触的，都是界面层的框架，用起来也不难。思路和struts不太一样，传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊，当然springmvc也很顺手，不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
  • spring里配置使用hibernate的二级缓存几步 antonyup_2006 javaspringHibernatexmlcache
    ．在spring的配置文件中 applicationContent.xml，hibernate部分加入 xml 代码 <prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop> <prop key="hi
  • JAVA基础面试题 百合不是茶 抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
    /*   * 栈（stack）：主要保存基本类型（或者叫内置类型）（char、byte、short、   *int、long、 float、double、boolean）和对象的引用，数据可以共享，速度仅次于   * 寄存器（register），快于堆。堆（heap）：用于存储对象。   */  &
  • 让sqlmap文件 "继承" 起来 bijian1013 javaibatissqlmap
            多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件（增删改查等基本语句)，dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中，其它项目工程中通过jar包来引用 ，并通过"继承"为基础的sqlmap文件，dao,pojo 添加新的方法来满足项
  • 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *开发触发器 */ --得到日期是周几 select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual; select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual; --建立BEFORE语句触发器 CREATE O
  • 【EhCache三】EhCache查询 bit1129 ehcache
    本文介绍EhCache查询缓存中数据，EhCache提供了类似Hibernate的查询API，可以按照给定的条件进行查询。   要对EhCache进行查询，需要在ehcache.xml中设定要查询的属性   数据准备 @Before public void setUp() { //加载EhCache配置文件 Inpu
  • CXF框架入门实例 白糖_ springWeb框架webserviceservlet
    CXF是apache旗下的开源框架，由Celtix + XFire这两门经典的框架合成，是一套非常流行的web service框架。 它提供了JAX-WS的全面支持，并且可以根据实际项目的需要，采用代码优先（Code First）或者 WSDL 优先（WSDL First）来轻松地实现 Web Services 的发布和使用，同时它能与spring进行完美结合。 在apache cxf官网提供
  • angular.equals boyitech AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
    angular.equals   描述: 比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型，正则表达式和数组的比较。   两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项： 两个值或者对象能通过=== （恒等） 的比较 两个值或者对象是同样类型，并且他们的属性都能通过angular
  • java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n]，求输入B，使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1] bylijinnan java
    这道题的具体思路请参看 何海涛的微博：http://weibo.com/zhedahht import java.math.BigInteger; import java.util.Arrays; public class CreateBFromATencent { /** * 题目：输入一个数组A[1,2,...n]，求输入B，使得数组B中的第i个数字B[i]=A
  • FastDFS 的安装和配置 修订版 Chen.H linuxfastDFS分布式文件系统
    FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/ 1. 安装 http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html 安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
  • [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器 comsci 人工智能
          当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?       那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
  • oracle merge into的用法 daizj oraclesqlmerget into
    Oracle中merge into的使用 http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878 http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965 该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中，使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
  • 不适合使用Hadoop的场景 datamachine hadoop
    转自：http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。 　　Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候，会听到脱口而出的回答：Hadoop!  实际上Hadoop被设计和建造出来，是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说，Hadoop至多算是一个不好的选择，对另一些问题来说，选择Ha
  • YII findAll的用法 dcj3sjt126com yii
    看文档比较糊涂，其实挺简单的： $predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));   第一个参数是选择条件：”uid=10″。其中:uid是一个占位符，在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值； 更完善的查询需要
  • vim 常用 NERDTree 快捷键 dcj3sjt126com vim
    下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了，这里几乎包括了所有的快捷键了，希望文章对各位会带来帮助。 切换工作台和目录 ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置 o 在已有窗口中打开文件、目录或书签，并跳
  • Java把目录下的文件打印出来 蕃薯耀 列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
    Java把目录下的文件打印出来 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
  • linux远程桌面----VNCServer与rdesktop hanqunfeng Desktop
    windows远程桌面到linux，需要在linux上安装vncserver，并开启vnc服务，同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。   linux远程桌面到windows，需要在linux上安装rdesktop，同时开启windows的远程桌面访问。   下面分别介绍，以windo
  • guava中的join和split功能 jackyrong java
    guava库中，包含了很好的join和split的功能，例子如下： 1） 将LIST转换为使用字符串连接的字符串    List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
  • Web开发技术十年发展历程 lampcy androidWeb浏览器html5
    回顾web开发技术这十年发展历程： Ajax 03年的时候我上六年级，那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇，大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩，然后接下来的一个小时我一直在，注，册，账，号。 彼时网吧用的512k的带宽，注册的时候，填了一堆信息，提交，页面跳转，嘣，”您填写的信息有误，请重填”。然后跳转回注册页面，以此循环。我现在时常想，如果当时a
  • 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好) nannan408 buffer
    1.前言。   如题。 2.代码。   IoService IoService是一个接口，有两种实现：IoAcceptor和IoConnector；其中IoAcceptor是针对Server端的实现，IoConnector是针对Client端的实现；IoService的职责包括： 1、监听器管理 2、IoHandler 3、IoSession
  • ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified Everyday都不同 oraclesessionLock
    [Oracle] 今天对一个数据量很大的表进行操作时，出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态，而且被lock了，所以必须先关闭占用的session。   step1，查看被lock的session：   select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time from v$locked_obj
  • javascript学习笔记 tntxia JavaScript
      javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number：就是数字值，包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象，不用多说function:我们熟悉的方法，也就是
  • Java enum的用法详解 xieke90 enum枚举
    Java中枚举实现的分析：     示例：  public static enum SEVERITY{ INFO,WARN,ERROR }     enum很像特殊的class，实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类      (java.l
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他