- 回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出
matlab科研社
神经网络回归matlab
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体,擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系,而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法,能够有效地处理高维数据并防止过拟合。将两者结合的LSTM
- 【锂电池SOC估计】 Matlab基于BP神经网络的锂电池SOC估计
天天Matlab代码科研顾问
matlab神经网络开发语言
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍摘要:电池荷电状态(StateofCharge,SOC)的精确估计对于电动汽车、储能系统等应用至关重要。传统的SOC估计方法存在精度受限、算法复杂等问题。本文提出了一种基于反向传播(BackPropagation,BP)神经网络的锂电池SO
- 分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测
matlab科研社
分类matlab神经网络
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍近年来,随着大数据时代的到来以及计算能力的显著提升,人工智能技术得到了飞速发展。在众多人工智能算法中,反向传播神经网络(BackPropagationNeuralNetwork,BP神经网络)凭借其强大的非
- 重排利器:行列式点过程(DPP)在推荐系统中的应用
Jay Kay
推荐算法数学建模推荐算法
在推荐系统的重排阶段,我们常面临结果同质化问题——精排结果相似物料扎堆,导致用户体验单调。行列式点过程(DeterminantalPointProcesses,DPP)通过数学建模相关性与多样性的平衡,成为解决该问题的经典方案。一、DPP的核心思想DPP将推荐列表视为一个点过程,其核心是计算子集出现的概率。给定候选集(Z)(精排输出的Top-N物料),DPP定义子集(Y\subseteqZ)出现的
- 机器学习中的数学:数学建模常用知识点-1
数字化与智能化
机器学习中的数学机器学习凸函数泰勒公式Jensen不等式
一、凸函数1、凸函数讲解设函数f(x)是定义在区间X上的函数,若对于区间上任意两点x1、x2和任意实数��∈(0,1),总有如下表达式成立:则称为f(x)是X上的凸函数;反之,如果下式成立:则称为f(x)在X上的凹函数。如图所示:Python实现凸函数:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义凸函数defconvex_function(x):re
- 前端领域前端框架的优缺点大剖析
前端视界
前端大数据与AI人工智能前端艺匠馆前端前端框架ai
前端领域主流框架的优缺点大剖析关键词:React、Vue、Angular、Svelte、虚拟DOM、响应式编程、前端工程化摘要:本文深入解析React、Vue、Angular、Svelte四大主流前端框架的核心设计原理,通过架构图解、算法源码剖析、数学建模和实战对比,揭示各框架在性能优化、开发体验、工程实践等方面的本质差异。文章包含6个完整项目案例和20+性能基准测试数据,为技术选型提供科学决策依
- 数学建模-模糊性综合评价模型
viperrrrrrr
数学建模
前言hellohello~,这里是viperrrrrrr~,欢迎大家点赞关注收藏个人主页:viperrrrrrr的博客欢迎学习数学建模算法、大数据、前端等知识,让我们一起向目标进发!对于算法的都可以在上面数据结构的专栏进行学习哦~有问题可以写在评论区或者私信我哦~目录2.1指标体系构建2.2数据收集及预处理我将通过以下的问题求解来介绍模糊性综合评价:中医药是中国传统文化的重要组成部分,凝聚了中华民
- 清风数学建模个人笔记--模糊综合评价
fvdj0
数学建模笔记
目录一、量二、分类三、模糊函数的三种表示方法四、应用:模糊综合评价(评判)一、量①确定性:经典数学(几何、代数)②不确定性:随机性(概率论、随机过程)灰性(灰色系统)模糊性(模糊数学)二、分类:偏小型:年轻、小、冷中间型:中年、中、暖偏大型:年老、大、热三、模糊函数的三种表示方法(1)模糊统计法(设计调查问卷,不推荐,主观性最弱)(2)借助已有的尺度(需要已有的指标,并能收集到数据)论域模糊集隶属
- 第十六届蓝桥杯C/C++程序设计研究生组国赛 国二
岁忧
刷题那件三两事蓝桥杯蓝桥杯c语言c++算法
应该是最后一次参加蓝桥杯比赛了,很遗憾,还是没有拿到国一。大二第一次参加蓝桥杯,印象最深刻的是居然不知道1s是1000ms,花了很多时间在这题,后面节奏都乱了,抗压能力也不行,身体也不适。最后省二。大三第二次参加蓝桥杯,中间也打了其他比赛,数学建模、ccpc这些,抗压能力提升很大,哈哈哈哈,刷的题也很多啦,印象当中,做出来了很多道dp题,很有成就感,最后国二。大四保研,gap了一年。研一第三次参加
- 基于高灵敏度熔断机制的新旧协议自动回滚体系(2025技术实现)
百态老人
数学建模
一、核心设计原理与数学建模1.高灵敏度熔断触发机制为满足0.1%错误率阈值检测与30ms级响应要求,构建基于滑动窗口的实时统计模型:\text{实时错误率}=\frac{\sum_{i=1}^{N}\mathbb{I}(Status_i=Error)}{\sum_{i=1}^{N}\mathbb{I}(Status_i\neqPending)}\times100\%\quad\text{其中}\N
- 2024年数学建模比赛题目及解题代码
yz_518 Nemo
数学建模算法
目录一、引言1.1竞赛背景介绍1.1.1数学建模竞赛概述1.1.2生产过程决策问题在竞赛中的重要性1.2解题前准备1.2.2工具与资源准备1.2.3心态调整与策略规划二、问题理解与分析三、模型构建与求解3.1模型选择与设计3.1.1根据问题特性选择合适的数学模型类型3.1.2设计模型框架,定义变量、参数和方程3.2模型构建3.2.1构建目标函数,反映生产决策的优化目标3.2.2将所有约束条件转化为
- 机器学习、深度学习在数学建模的应用
「已注销」
数学建模机器学习深度学习
数学建模,作为借助数学语言描述现实、解析系统行为并进行预测的关键方法论,长久以来是科学探索与工程实践的智力引擎。与此同时,机器学习,特别是深度学习的崛起,以其从海量数据中萃取复杂模式与高级表征的卓越能力,正在深刻变革知识发现的图景。当前,一个显著的学术趋势是将深度学习的数据驱动洞察与数学建模的机理演绎框架进行深度融合。这种融合并非简单的技术叠加,而是旨在基本原理层面寻求互补,在应用实践中催生创新,
- Transformer-BIGRU多输入多输出 | Matlab实现-Transformer-BIGRU多输入多输出预测,运行环境为Matlab2023及以上
Matlab算法改进和仿真定制工程师
transformermatlab深度学习
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍年来,随着深度学习技术的飞速发展,基于Transformer和循环神经网络(RNN)的混合模型在时间序列预测领域展现出强大的优势。本文将深入探讨一种结合Transformer和双向门控循环单元(BiGRU)
- 从理论到实践:情感分析如何提升量化价值投资收益率?
量化价值投资入门到精通
ai
从理论到实践:情感分析如何提升量化价值投资收益率?关键词:情感分析、量化价值投资、自然语言处理、投资组合优化、收益率提升、金融文本分析、量化策略摘要:本文系统解析情感分析技术在量化价值投资中的理论基础与实践路径。首先构建情感分析与价值投资的理论关联模型,揭示金融文本情感数据对资产定价的影响机制。其次通过数学建模和算法实现,演示如何将情感得分嵌入经典量化模型(如CAPM、Black-Litterma
- 数学领域的数学建模团队协作
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AIAgent应用开发数学建模ai
数学领域的数学建模团队协作关键词:数学建模、团队协作、模型构建、算法设计、问题解决摘要:本文聚焦于数学领域的数学建模团队协作,深入探讨了团队协作在数学建模中的重要性及关键要素。首先介绍了数学建模的背景知识,包括其目的、适用范围、预期读者和文档结构等。接着阐述了数学建模团队协作涉及的核心概念,如团队角色、沟通机制等,并给出相应的原理和架构示意图。详细讲解了核心算法原理及操作步骤,结合Python代码
- MATLAB 中常用的微分函数介绍
士兵突击许三多
matlab基础matlab
MATLAB中常用的微分函数介绍在MATLAB中,微分运算是数值计算和符号计算中常用的功能。无论是在进行数据分析、优化算法,还是数学建模时,微分都扮演着重要的角色。本文将介绍MATLAB中常用的微分函数,并通过简单的示例帮助大家理解如何在实际应用中使用这些函数。引言微分是数学中重要的运算之一,广泛应用于物理学、工程学、经济学等领域。在MATLAB中,微分函数可以帮助我们对数据进行分析,提取变化趋势
- 从单模态到多模态:空间智能新趋势
AI天才研究院
ai
从单模态到多模态:空间智能新趋势关键词:多模态学习、空间智能、跨模态融合、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示摘要:本文深入探讨了从单模态到多模态的空间智能演进过程。我们将首先回顾单模态系统的局限性,然后详细分析多模态学习的核心原理和技术实现,包括跨模态表示学习、对齐和融合策略。文章将提供数学建模、算法实现和实际应用案例,展示多模态空间智能如何通过整合视觉、语言、听觉等多源信息实现更接近人
- 基于双层优化的微电网系统规划设计方法(Matlab代码实现)
wytm
matlab开发语言
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概述微电网系统结构微电网系统双层规划设计结构双层优化模型上层容量优化模型下层调度优化模型一、双层优化方法的基本原理及在微电网规划中的作用二、微电网系统规划设计的关键要素三、双层优化在微电网中的具体应用场景与案例四、数学建模方法与约束条件处理(一)典型双层模
- 2024年中科院一区极光优化算法+分解对比!VMD-PLO-Transformer-LSTM多变量时间序列光伏功率预测
Matlab算法改进和仿真定制工程师
算法transformerlstm
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍摘要:光伏功率预测对于提高电力系统稳定性和可再生能源的有效利用至关重要。本文针对多变量时间序列光伏功率预测问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)、极光优化算法(PLO)、Transformer和长短期记
- 基于KAN+Transformer的专业领域建模方法论
乡土老农
transformer深度学习人工智能
一、专业领域KAN方法创新路径领域函数分解策略•数学建模:针对专业领域特性设计专用基函数组合•医学影像:采用小波变换基函数分解图像特征```pythonclassWaveletKAN(nn.Module):def__init__(self):self.wavelet_basis=nn.Parameter(torch.randn(8,32,3))#8通道小波基defforward(self,x):r
- 路径=算法=操作:复杂系统行为的统一数学框架
geneculture
融智学应用场景全球语言定位系统全球知识定位系统算法数学建模融智学的重要应用人工智能课程设计复杂系统智慧系统
路径=算法=操作:复杂系统行为的统一数学框架融智学应用场景领军人才实训实操实践示范课题组:邹晓辉摘要:本文提出复杂系统研究一个基础性假设:路径=算法=操作。通过整合数学建模、拓扑分析与动力系统理论,证明复杂系统的行为轨迹(路径)、形式化数学描述(算法)及物理/生物实现过程(操作)本质上是统一的。再结合数学生物学、量子力学、信息传输与意识研究的案例,通过关键公式、对比表格与示意图对此框架进行系统解读
- 2025年第二届仿真与电子技术国际学术会议(ICSET 2025)
鸭鸭鸭进京赶烤
仿真与电子技术电子技术会议推荐
仿真与电子技术:虚实共生的创新引擎仿真技术是电子创新的“虚拟沙盘”,通过数学建模在虚拟空间预演技术演进。数字孪生技术模拟复杂系统全生命周期,某无人机飞控系统经虚拟验证后,飞行稳定性显著提升;电磁仿真优化5G基站天线布局,信号覆盖效率大幅增强。这种“先模拟后实现”的模式,让设计缺陷在代码阶段即被修正,避免了实体制造的试错成本。电子技术则是仿真落地的“物理链条”。FPGA可编程芯片为实时仿真提供灵活硬
- Spring Security 让后端系统的安全管理更高效
AI大模型应用实战
spring安全javaai
#SpringSecurity让后端系统的安全管理更高效>关键词:SpringSecurity、安全认证、权限控制、过滤器链、OAuth2、JWT、RBAC>摘要:本文深入探讨SpringSecurity如何通过其模块化架构和丰富的安全功能提升后端系统安全管理效率。从核心过滤器链机制到OAuth2集成,从基础表单登录到JWT令牌验证,结合算法原理、实战案例和数学建模,全方位解析现代Web应用安全防
- 基于Python的量化止损策略回测框架搭建指南
量化价值投资入门到精通
python数学建模开发语言ai
基于Python的量化止损策略回测框架搭建指南关键词:量化交易、止损策略、Python回测、金融科技、风险管理、算法交易、Pandas摘要:本文详细介绍如何使用Python构建一个完整的量化止损策略回测框架。我们将从基础概念出发,逐步讲解止损策略的核心原理、数学建模方法,并通过实际代码示例展示如何实现移动止损、百分比止损等多种策略。文章还将涵盖数据处理、性能优化、可视化分析等关键环节,帮助读者建立
- 【WSN】无线传感器网络(WSN)的AODV路由协议研究附Matlab代码GUI
Matlab科研辅导帮
网络matlab开发语言
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍摘要:无线传感器网络(WSN)作为一种新型的网络技术,因其在环境监测、军事侦察、医疗保健等领域的广泛应用而备受关注。然而,WSN的节点能量有限、带宽受限以及拓扑结构动态变化等特点,对路由协议的设计提出了严峻
- 大数据领域数据产品的成本效益分析
大数据洞察
大数据ai
大数据领域数据产品的成本效益分析关键词:大数据、数据产品、成本效益分析、总拥有成本、投资回报率、净现值、成本模型摘要:本文系统解析大数据领域数据产品的成本效益分析体系,构建涵盖成本结构、效益维度、量化模型的完整框架。通过数学建模与算法实现,结合金融风控、电商推荐等实战案例,阐述如何精准计算数据产品的总拥有成本(TCO)与投资回报率(ROI),并提供工具链与最佳实践。适合数据产品经理、成本分析师及技
- 国赛一等奖水平思路分析:2025 年第七届中青杯全国大学生数学建模竞赛题目 C 题:忧郁症的双重防线:精准预测与有效治疗,更多内容持续更新,麻烦各位uu点赞收藏关注!
极客数模
数学建模思路模型论文免费分享数学建模matlab深度学习贪心算法pythongithub算法
问题一:基于多模态信息构建情绪识别模型一、问题背景与建模目的抑郁症作为一种以情绪低落、兴趣缺失为核心症状的常见精神障碍,其早期识别面临显著挑战。大量临床研究表明,抑郁倾向往往先表现为“隐性情绪波动”,包括语音语调的变化、面部表情的微弱扭曲及生理指标(如心率、皮电反应)等轻微异常。因此,精准识别个体在日常场景中的细微情绪特征,是预测抑郁风险、实现早期干预的前置前提。本问题的目标是建立一个多模态情绪识
- 25年电工杯AB题|超级棒|光伏电站发电功率日前预测问题|城市垃圾分类运输的路径优化与调度|Python、Matlab代码、论文
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⛳️竞赛事件及参赛1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版3电工杯A、B资源下载3.1A题3.2B题3.3完整资源下载4思路、Python代码、Matlab代码、论文⛳️竞赛事件及参赛“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛已成功举办十四届,累计参赛高校
- 数学建模期末速成 聚类分析与判别分析
HCl+NaOH=NaCl+H_2O
数学建模
聚类分析是在不知道有多少类别的前提下,建立某种规则对样本或变量进行分类。判别分析是已知类别,在已知训练样本的前提下,利用训练样本得到判别函数,然后对未知类别的测试样本判别其类别。聚类分析根据样本自身的属性,用数学方法按照某些相似性或差异性指标,定量地确定样本之间的亲疏关系,并按这种亲疏关系程度对样本进行分类。常见的聚类分析方法有系统聚类法、动态聚类法和模糊聚类法等。对样本进行分类称为Q型聚类分析,
- 数学建模-嘉陵江铊污染事件解题全过程文档及程序
数模竞赛Paid answer
数据分析数学建模数学建模数据分析
嘉陵江铊污染事件原题再现: 某年5月5日18时,四川广元市环境监测中心站监测发现嘉陵江入川断面水质异常,西湾水厂水源地水质铊元素超标4.6倍。初步判定污染源为川陕界上游输入型、一次性污染团。此次事件再一次警示民众水污染监控及预警的重要性。水污染可主要分为"点源污染"与"面源污染"两种类型,当出现水质重金属污染超标时,管理部门需要能尽早快速诊断出污染类型及污染源位置,这样能尽快切断污染源,减少污染
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,