非妃是公主
非妃是公主

机器学习12：演化学习

作者：非妃是公主
专栏：《机器学习》
个性签：顺境不惰，逆境不馁，以心制境，万事可成。——曾国藩
在这里插入图片描述

专栏地址

《机器学习》专栏地址

专栏系列文章

机器学习01：绪论

机器学习02：模型评估

机器学习03：线性回归与多分类学习

机器学习04：支持向量机

机器学习05：神经网络学习

机器学习06：决策树学习

机器学习07：贝叶斯学习

机器学习08：最近邻学习

机器学习09：无监督学习

机器学习10：集成学习

机器学习11：代价敏感学习

机器学习12：演化学习

文章目录

  • 专栏地址
  • 专栏系列文章
  • 演化学习基础知识
  • 遗传算法
    • 遗传算法计算流程
    • 遗传算法编码
    • 适应性度量函数
    • 选择
    • 交叉
    • 变异
  • 演化神经网络
  • 演化学习问题与挑战

演化学习基础知识

机器学习12：演化学习_第1张图片
演化算法：或称“进化算法”，它 是一个“算法簇”，其灵感都来自于大自然的生物进化。演化算法有很多的版本，比如，有不同的遗传基因表达方式，不同的交叉和变异算子，以及不同的再生和选择方法，与传统的优化算法相比，演化算法的特点在于：

  • 具有高鲁棒性和广泛适应性；
  • 具有自组织、自适应、自学习的特性；
  • 本质并行性；
  • 能够不受问题性质的限制，有效处理传统优化算法难以解决的复杂问题。
    机器学习12：演化学习_第2张图片
    机器学习12：演化学习_第3张图片

遗传算法

机器学习12：演化学习_第4张图片
机器学习12：演化学习_第5张图片

遗传算法计算流程

机器学习12：演化学习_第6张图片

遗传算法编码

机器学习12：演化学习_第7张图片
机器学习12：演化学习_第8张图片

适应性度量函数

机器学习12：演化学习_第9张图片
机器学习12：演化学习_第10张图片

选择

机器学习12：演化学习_第11张图片
机器学习12：演化学习_第12张图片

交叉

机器学习12：演化学习_第13张图片

变异

机器学习12：演化学习_第14张图片
机器学习12：演化学习_第15张图片

演化神经网络

机器学习12：演化学习_第16张图片
机器学习12：演化学习_第17张图片
机器学习12：演化学习_第18张图片
机器学习12：演化学习_第19张图片
机器学习12：演化学习_第20张图片
机器学习12：演化学习_第21张图片
机器学习12：演化学习_第22张图片
机器学习12：演化学习_第23张图片
机器学习12：演化学习_第24张图片
机器学习12：演化学习_第25张图片
机器学习12：演化学习_第26张图片

演化学习问题与挑战

  • 存在的问题：对演化算法这类随机性启发式优化算法而言，其理论研究不，比如优化效率高低、与最优解的逼近程度如何、启发式算子效用评估等问题难以有严格的答案，这导致了演化学习也缺乏有效的理论解释。
  • 挑战：近些年，一方面学习模型变得复杂、数据增长迅速、一方面对模型训练时间有严格约束，如何使得演化学习能够进行有效、快速地优化，还有待深入的研究。

你可能感兴趣的:(机器学习,学习,算法,数据挖掘)

  • 【二分算法】-- 三种二分模板总结 雨雨雨雨点子 算法算法java开发语言leetcode
    文章目录1.特点2.学习中的侧重点2.1算法原理2.2模板2.2.1朴素二分模板（easy-->有局限）2.2.2查找左边界的二分模板2.2.3查找右边界的二分模板1.特点二分算法是最恶心，细节最多，最容易写出死循环的算法====但是，一旦掌握了之后，二分算法就是最简单的算法。其实并不是一定要二分，三分，四分也都可以，但是根据概率学中的求期望数学中可知，二分是效率最高的。如果是三分的话，我们就像是
  • 深入学习Nginx：从入门到实践 小码快撩 nginx学习运维
    引言Nginx，全名“EngineX”，是一款高性能的HTTP和反向代理服务器，由俄罗斯程序员IgorSysoev开发。以其轻量级、高并发处理能力和稳定性而闻名于世，广泛应用于负载均衡、动静内容分离、API网关、缓存服务以及静态文件服务等多个场景。本文旨在为读者提供一份详尽的Nginx技术学习指南，助您快速掌握并应用这一强大工具。。一、事件驱动模型在Nginx中，事件驱动模型是其高效处理并发连接的
  • 【30天玩转python】项目实战：从零开始开发一个Python项目 爱技术的小伙子 30天玩转pythonlinux运维服务器
    项目实战：从零开始开发一个Python项目在学习Python的过程中，开发一个完整的项目是非常重要的实战练习。它不仅能够帮助你巩固所学的知识，还能提高实际编程能力。本文将带领你从零开始开发一个Python项目，介绍从项目规划、环境搭建、代码实现到项目发布的完整过程。我们将以一个简单的“任务管理系统”为例，逐步讲解如何构建、测试和优化这个项目。1.项目规划1.1项目简介我们将开发一个基于命令行的任务
  • 卡尔曼滤波算法从理论到实践：在STM32中的嵌入式实现 DOMINICHZL STM32算法stm32嵌入式硬件
    摘要：卡尔曼滤波（KalmanFilter）是传感器数据融合领域的经典算法，在姿态解算、导航定位等嵌入式场景中广泛应用。本文将从公式推导、代码实现、参数调试三个维度深入解析卡尔曼滤波，并给出基于STM32硬件的完整工程案例。一、卡尔曼滤波核心思想1.1什么是卡尔曼滤波？卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法，通过融合预测值（系统模型）与观测值（传感器数据），在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核
  • flink+kafka实现流数据处理学习 上海研博数据 java
    在应用系统的建设过程中，通常都会遇到需要实时处理数据的场景，处理实时数据的框架有很多，本文将以一个示例来介绍flink+kafka在流数据处理中的应用。1、概念介绍flink：是一个分布式、高可用、高可靠的大数据处理引擎，提供了一种高效、可靠、可扩展的方式来处理和分析实时数据。kafka：是用于构建实时数据管道和流应用程序并具有横向扩展，容错，wickedfast（变态快）等优点的一种消息中间件。
  • Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化 是Dream呀 python计算机视觉开发语言
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
  • Elasticsearch 入门教学：从零开始掌握分布式搜索引擎 格子先生Lab 搜索引擎elasticsearch分布式
    引言Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎，基于ApacheLucene构建，能够实现近乎实时的数据搜索和分析。它广泛应用于日志分析、全文搜索、数据可视化等场景。本文将带你从零开始学习Elasticsearch，掌握其基本概念、安装配置、数据操作及搜索功能。1.Elasticsearch简介1.1什么是Elasticsearch？Elasticsearch是一个分布式的RESTful
  • 【LLM】预训练的具体流程 FOUR_A LLMpython人工智能深度学习大模型
    分词器训练预训练模型：就像你已经学会了一些基础知识的“大脑”，我们可以在这个基础上继续学习新东西。比如，有些模型已经学会了英语，但中文学得不够好。中文预训练：为了让这个“大脑”更好地理解中文，我们需要用大量的中文数据继续训练它。分词器（Tokenizer）：它的作用是把一句话拆分成一个个小单元（比如词语或字）。比如，“我喜欢学习”会被拆成“我/喜欢/学习”。这些拆分后的单元会被转换成数字，方便模型
  • 递推和递归_一文学会递归递推 HR刀姐 递推和递归
    递归算法和递推算法无论是在ACM竞赛还是项目工程上都有着极为广泛的应用，但想要完全掌握两者的思想并不容易，对于刚刚接触编程的人来说更是这样，我在初次接触递归递推时就吃了很多的苦头，除了当时对编程语言不太熟悉之外，最大的原因就是难以理解其中的思想，本文将二者结合代码分别讲解，力求以"理论+实践"的方式使读者明白两种算法。一箭双雕，一文双递。一.递归和递推的区别学习递归递推的一个容易遇到的问题就是混淆
  • ZooKeeper学习总结（1）——ZooKeeper入门介绍 一杯甜酒 ZooKeeper学习总结Zookeeper
    1.概述Zookeeper是Hadoop的一个子项目，它是分布式系统中的协调系统，可提供的服务主要有：配置服务、名字服务、分布式同步、组服务等。它有如下的一些特点：简单Zookeeper的核心是一个精简的文件系统，它支持一些简单的操作和一些抽象操作，例如，排序和通知。丰富Zookeeper的原语操作是很丰富的，可实现一些协调数据结构和协议。例如，分布式队列、分布式锁和一组同级别节点中的“领导者选举
  • Zookeeper+kafka学习笔记 CHR_YTU Zookeeper
    Zookeeper是Apache的一个java项目，属于Hadoop系统，扮演管理员的角色。配置管理分布式系统都有好多机器，比如我在搭建hadoop的HDFS的时候，需要在一个主机器上（Master节点）配置好HDFS需要的各种配置文件，然后通过scp命令把这些配置文件拷贝到其他节点上，这样各个机器拿到的配置信息是一致的，才能成功运行起来HDFS服务。Zookeeper提供了这样的一种服务：一种集
  • Zookeeper【概念（集中式到分布式、什么是分布式 、CAP定理 、什么是Zookeeper、应用场景、为什么选择Zookeeper 、基本概念） 】(一)-全面详解（学习总结---从入门到深化） 童小纯 中间件大全---全面详解zookeeper分布式
    作者简介：大家好，我是小童，Java开发工程师，CSDN博客博主，Java领域新星创作者系列专栏：前端、Java、Java中间件大全、微信小程序、微信支付、若依框架、Spring全家桶如果文章知识点有错误的地方，请指正！和大家一起学习，一起进步如果感觉博主的文章还不错的话，请三连支持一下博主哦博主正在努力完成2023计划中：以梦为马，扬帆起航，2023追梦人目录Zookeeper概念_集中式到分布
  • 从零手撕 LLaMa3 项目爆火（图解+代码） 机器学习社区 大模型深度学习大模型算法人工智能RAG多模态大模型Llama面试题
    节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点等热门话题进行了深入的讨论。汇总合集《大模型面试宝典》(2024版)发布！一个月前，Meta发布了开源大模型llama3系列，在多个关键基准测试中优于业界SOTA模型，并在代码生成任务上全面领先。此后，开发
  • 从零打造工业级智能二维码识别系统：基于PyQt5与ZXingCpp的实战指南 蜡笔小新星 PyQt5qt开发语言python图像处理经验分享pyqt扫码读码解码
    文章目录第一章：系统全景解析1.1实时识别工作流图解1.2界面布局与功能分区说明1.3代码文件结构树形图第二章：环境搭建与依赖管理2.1必需组件清单2.2虚拟环境配置步骤2.3摄像头硬件检测方法第三章：多线程视频采集3.1VideoThread类设计剖析3.2图像采集核心循环3.3线程安全停止机制3.4信号槽通信实例第四章：图像预处理流水线4.1预处理方法开关实现4.2自适应二值化算法4.3图像格
  • 递推和递归（C语言） 是小万吖 算法算法数据结构c语言
    文章目录前言一、递推原理1.递推概念2.递推关系3.递推特点4.递推详例5.解决递推问题的步骤二、递归原理1.递归的概念2.构成递归的条件3.递归的模板4.递归详例三、递推和递归都可实现的算法1.问题描述2.问题分析3.递归实现4.递推实现四、递推和递归的优缺点1.递推的优缺点2.递归的优缺点五、递推和递归的相互转化1.递推转化为递归2.递归转化为递推前言主要探究递推和递归之间的关系提示：以下是本
  • 深度学习：马氏距离 壹十壹 深度学习深度学习人工智能
    马氏距离（MahalanobisDistance）是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构，因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同，马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲，还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离，定义为：DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1
  • 深度学习：CPU和GPU算力 壹十壹 深度学习深度学习gpu算力人工智能
    一、算力“算力”（ComputingPower）通常是指计算机或计算系统执行计算任务的能力。它是衡量系统处理数据、运行算法以及执行计算任务效率的重要指标。根据上下文，算力可以在以下几种场景中具体化：1.单机算力CPU算力：中央处理器的计算能力，通常用核心数量（cores）、时钟频率（GHz）、以及每秒浮点运算次数（FLOPS）等指标衡量。GPU算力：图形处理单元用于并行处理的能力，尤其是在深度学习
  • PointPillars:数据预处理 壹十壹 激光雷达感知深度学习人工智能神经网络pythonc++
    在PointPillars算法中，将点云划分为点柱（Pillars）是核心步骤之一，用于将稀疏点云数据转换为规则的张量表示，方便后续2D卷积操作。以下是点云划分为点柱的具体方法和实现步骤：1.点云划分为网格将3D空间划分为规则的网格，形成柱状区域（Pillars）。操作步骤：定义网格范围和分辨率：确定点云的空间范围，例如：Xmin,Xmax,Ymin,Ymax,Zmin,ZmaxX_{\text{
  • 深度学习：偏差和方差 壹十壹 深度学习深度学习人工智能python机器学习
    偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
  • FFplay文档解读-27-视频过滤器二 【零声教育】音视频开发进阶 音视频开发程序员编程音视频ffmpeg运维c++android
    29.11boxblur将boxblur算法应用于输入视频。它接受以下参数：luma_radius,lrluma_power,lpchroma_radius,crchroma_power,cpalpha_radius,aralpha_power,ap接下来的选项的描述如下:luma_radius,lrchroma_radius,cralpha_radius,ar设置用于模糊相应输入平面的框半径的表
  • 递推算法 aab__ 算法
    递推算法递推法的概念递推法是一种重要的数学方法，在数学的各个领域中都有广泛的运用，也是计算机用于数值计算的一个重要算法。这种算法特点是：一个问题的求解需一系列的计算，在已知条件和所求问题之间总存在着某种相互联系的关系，在计算时，如果可以找到前后过程之间的数量关系（即递推式），那么，从问题出发逐步推到已知条件，此种方法叫逆推。无论顺推还是逆推，其关键是要找到递推式。这种处理问题的方法能使复杂运算化为
  • HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能音视频处理应用开发 harmonyos-next
    HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能音视频处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，ArkTS作为新一代的编程语言，为开发者提供了强大的工具来构建高性能、跨平台的应用。本文将深入探讨如何使用ArkTS12+语法开发一个高性能的音视频处理应用，涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。通过本案例，您将学习到如何利用HarmonyNext的特性，结合ArkTS的强大功能，实现复杂
  • Solana中的程序派生地址（PDAs）：是什么，为什么，以及如何？ GTokenTool发币平台 区块链
    程序派生地址(PDA)在Solana中的应用：什么、为什么和如何？在学习Solana时，你会经常听到关于程序派生地址(PDAs)的讨论。它们就像这样——强大、多功能，而且最重要的是，稍微被误解。如果你是一个开发者，试图理解它们，不用担心。我们将在本文中一起揭开PDAs的面纱。在本文中，我将从基础开始解释PDAs，假设你刚刚开始接触Solana。因此，不需要任何先前的知识——让我们开始吧。什么是PD
  • 盲签名算法的原理与C语言实现 c密码学信息安全加密解密
    0x01概述盲签名(BlindSignature)是由Chaum,David提出的一种数字签名方式，其中消息的内容在签名之前对签名者是不可见的（盲化）。经过盲签名得到的签名值可以使用原始的非盲消息使用常规数字签名验证的方式进行公开验证。盲签名可以有效的保护隐私，其中签名者和消息作者不同，在电子投票系统和数字现金系统中会被使用。盲签名常常被类比成下面的场景：Alice想让Bob在自己的文件上签名，但
  • Zookeeper与Kafka学习笔记 上海研博数据 zookeeperkafka学习
    一、Zookeeper核心要点1.核心特性分布式协调服务，用于维护配置/命名/同步等元数据采用层次化数据模型（Znode树结构），每个节点可存储<1MB数据典型应用场景：HadoopNameNode高可用HBase元数据管理Kafka集群选举与状态管理2.设计限制内存型存储，不适合大数据量场景数据变更通过版本号（Version）控制，实现乐观锁机制采用ZAB协议保证数据一致性二、Kafka核心架构
  • 《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件：data.yaml文件编写全解》 空云风语 人工智能YOLO机器视觉目标跟踪人工智能计算机视觉YOLO
    走进YOLOv5、YOLOv8、YOLO11的data.yaml在计算机视觉领域的广袤星空中，目标检测无疑是一颗璀璨的明星，它广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等众多关键领域，发挥着不可或缺的作用。而YOLO系列算法，更是以其独特的“一次看全（YouOnlyLookOnce）”理念和卓越的性能，在目标检测领域中独树一帜，成为了众多研究者和开发者的首选工具。从最初的YOLOv1横空
  • 【LLM】从零开始实现 LLaMA3 FOUR_A LLM人工智能机器学习大模型llama算法
    分词器在这里，我们不会实现一个BPE分词器（但AndrejKarpathy有一个非常简洁的实现）。BPE（BytePairEncoding，字节对编码）是一种数据压缩算法，也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元（tokens），从而有效地表示文本中的词汇。在自然语言处理中的BPE分词器的工作原理如下：初始化：首先，将所有词汇表中的单词分解为单个字符或符号。例
  • Zookeeper学习 种豆走天下 zookeeper学习分布式
    Zookeeper是一个开源的分布式协调框架，它主要用于处理分布式系统中的一些常见问题，如同步、配置管理、命名服务和集群管理等。Zookeeper是由Apache提供的，并且广泛应用于各种分布式应用中，特别是在高可用、高可靠性和高性能的系统中。Zookeeper的主要功能分布式协调：Zookeeper提供了协调多个节点（服务器）间行为的机制。例如，分布式锁、选举、配置管理等。命名服务：Zookee
  • 机器学习之线性代数 珠峰日记 AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
    文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领
  • .NET 6 WebApi使用JWT wenqi.xu .net.netcore
    JWT（JsonWebToken）jwt是一种用于身份验证的开放标准，他可以在网络之间传递信息，jwt由三部分组成：头部，载荷，签名。头部包含了令牌的类型和加密算法，载荷包含了用户的信息，签名则是对头部和载荷的加密结果。jwt鉴权验证是指在用户登录成功后，服务器生成一个jwt令牌并返回给客户端，客户端在后续的请求中携带该令牌，服务通过令牌的签名来确定用户的身份和权限。这种方式可以避免在每个请求中都
  • java杨辉三角 3213213333332132 java基础
    package com.algorithm; /** * @Description 杨辉三角 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午10:10:59 */ public class YangHui { public static void main(String[] args) { //初始化二维数组长度 int[][] y
  • 《大话重构》之大布局的辛酸历史 白糖_ 重构
    《大话重构》中提到“大布局你伤不起”，如果企图重构一个陈旧的大型系统是有非常大的风险，重构不是想象中那么简单。我目前所在公司正好对产品做了一次“大布局重构”，下面我就分享这个“大布局”项目经验给大家。   背景         公司专注于企业级管理产品软件，企业有大中小之分，在2000年初公司用JSP/Servlet开发了一套针对中
  • 电驴链接在线视频播放源码 dubinwei 源码电驴播放器视频ed2k
    本项目是个搜索电驴（ed2k）链接的应用,借助于磁力视频播放器（官网： http://loveandroid.duapp.com/ 开放平台），可以实现在线播放视频，也可以用迅雷或者其他下载工具下载。 项目源码： http://git.oschina.net/svo/Emule,动态更新。也可从附件中下载。 项目源码依赖于两个库项目，库项目一链接： http://git.oschina.
  • Javascript中函数的toString()方法 周凡杨 JavaScriptjstoStringfunctionobject
    简述     The toString() method returns a string representing the source code of the function.     简译之，Javascript的toString()方法返回一个代表函数源代码的字符串。 句法     function.
  • struts处理自定义异常 g21121 struts
    很多时候我们会用到自定义异常来表示特定的错误情况，自定义异常比较简单，只要分清是运行时异常还是非运行时异常即可，运行时异常不需要捕获，继承自RuntimeException，是由容器自己抛出，例如空指针异常。 非运行时异常继承自Exception，在抛出后需要捕获，例如文件未找到异常。 此处我们用的是非运行时异常，首先定义一个异常LoginException: /** * 类描述：登录相
  • Linux中find常见用法示例 510888780 linux
    Linux中find常见用法示例 ·find   path   -option   [   -print ]   [ -exec   -ok   command ]   {} \; find命令的参数；
  • SpringMVC的各种参数绑定方式 Harry642 springMVC绑定表单
    1. 基本数据类型(以int为例，其他类似)： Controller代码： @RequestMapping("saysth.do") public void test(int count) { } 表单代码： <form action="saysth.do" method="post&q
  • Java 获取Oracle ROWID aijuans javaoracle
    A ROWID is an identification tag unique for each row of an Oracle Database table. The ROWID can be thought of as a virtual column, containing the ID for each row. The oracle.sql.ROWID class i
  • java获取方法的参数名 antlove javajdkparametermethodreflect
    reflect.ClassInformationUtil.java package reflect; import javassist.ClassPool; import javassist.CtClass; import javassist.CtMethod; import javassist.Modifier; import javassist.bytecode.CodeAtt
  • JAVA正则表达式匹配 查找 替换 提取操作 百合不是茶 java正则表达式替换提取查找
    正则表达式的查找;主要是用到String类中的split();       String str;      str.split();方法中传入按照什么规则截取,返回一个String数组   常见的截取规则: str.split("\\.")按照.来截取 str.
  • Java中equals()与hashCode()方法详解 bijian1013 javasetequals()hashCode()
    一.equals()方法详解     equals()方法在object类中定义如下：  public boolean equals(Object obj) { return (this == obj); }    很明显是对两个对象的地址值进行的比较（即比较引用是否相同）。但是我们知道，String 、Math、I
  • 精通Oracle10编程SQL(4)使用SQL语句 bijian1013 oracle数据库plsql
    --工资级别表 create table SALGRADE ( GRADE NUMBER(10), LOSAL NUMBER(10,2), HISAL NUMBER(10,2) ) insert into SALGRADE values(1,0,100); insert into SALGRADE values(2,100,200); inser
  • 【Nginx二】Nginx作为静态文件HTTP服务器 bit1129 HTTP服务器
     Nginx作为静态文件HTTP服务器 在本地系统中创建/data/www目录，存放html文件(包括index.html) 创建/data/images目录，存放imags图片 在主配置文件中添加http指令   http { server { listen 80; server_name
  • kafka获得最新partition offset blackproof kafkapartitionoffset最新
    kafka获得partition下标，需要用到kafka的simpleconsumer   import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.
  • centos 7安装docker两种方式 ronin47
          第一种是采用yum 方式              yum install -y docker           
  • java-60-在O(1)时间删除链表结点 bylijinnan java
    public class DeleteNode_O1_Time { /** * Q 60 在O(1)时间删除链表结点 * 给定链表的头指针和一个结点指针(!!)，在O(1)时间删除该结点 * * Assume the list is: * head->...->nodeToDelete->mNode->nNode->..
  • nginx利用proxy_cache来缓存文件 cfyme cache
    user  zhangy users; worker_processes 10; error_log  /var/vlogs/nginx_error.log  crit; pid        /var/vlogs/nginx.pid; #Specifies the value for ma
  • [JWFD开源工作流]JWFD嵌入式语法分析器负号的使用问题 comsci 嵌入式
        假如我们需要用JWFD的语法分析模块定义一个带负号的方程式，直接在方程式之前添加负号是不正确的，而必须这样做：     string str01 = "a=3.14;b=2.71;c=0;c-((a*a)+(b*b))"     定义一个0整数c,然后用这个整数c去
  • 如何集成支付宝官方文档 dai_lm android
    官方文档下载地址 https://b.alipay.com/order/productDetail.htm?productId=2012120700377310&tabId=4#ps-tabinfo-hash 集成的必要条件 1. 需要有自己的Server接收支付宝的消息 2. 需要先制作app，然后提交支付宝审核，通过后才能集成 调试的时候估计会真的扣款，请注意
  • 应该在什么时候使用Hadoop datamachine hadoop
    原帖地址：http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html 存档，某些观点与我不谋而合，过度技术化不可取，且hadoop并非万能。 --------------------------------------------万能的分割线-------------------------------- 有人问我，“你在大数据和Hado
  • 在GridView中对于有外键的字段使用关联模型进行搜索和排序 dcj3sjt126com yii
    在GridView中使用关联模型进行搜索和排序 首先我们有两个模型它们直接有关联: class Author extends CActiveRecord { ... } class Post extends CActiveRecord { ... function relations() { return array( '
  • 使用NSString 的格式化大全 dcj3sjt126com Objective-C
    格式定义The format specifiers supported by the NSString formatting methods and CFString formatting functions follow the IEEE printf specification; the specifiers are summarized in Table 1. Note that you c
  • 使用activeX插件对象object滚动有重影 蕃薯耀 activeX插件滚动有重影
      使用activeX插件对象object滚动有重影   <object style="width:0;" id="abc" classid="CLSID:D3E3970F-2927-9680-BBB4-5D0889909DF6" codebase="activex/OAX339.CAB#
  • SpringMVC4零配置 hanqunfeng springmvc4
    基于Servlet3.0规范和SpringMVC4注解式配置方式，实现零xml配置，弄了个小demo，供交流讨论。     项目说明如下： 1.db.sql是项目中用到的表，数据库使用的是oracle11g 2.该项目使用mvn进行管理，私服为自搭建nexus,项目只用到一个第三方 jar，就是oracle的驱动； 3.默认项目为零配置启动，如果需要更改启动方式，请
  • 《开源框架那点事儿16》：缓存相关代码的演变 j2eetop 开源框架
    问题引入 上次我参与某个大型项目的优化工作，由于系统要求有比较高的TPS，因此就免不了要使用缓冲。 该项目中用的缓冲比较多，有MemCache，有Redis，有的还需要提供二级缓冲，也就是说应用服务器这层也可以设置一些缓冲。 当然去看相关实现代代码的时候，大致是下面的样子。 [java] view plain copy print ? public vo
  • AngularJS浅析 kvhur JavaScript
    概念 AngularJS is a structural framework for dynamic web apps. 了解更多详情请见原文链接：http://www.gbtags.com/gb/share/5726.htm Directive 扩展html，给html添加声明语句，以便实现自己的需求。对于页面中html元素以ng为前缀的属性名称，ng是angular的命名空间
  • 架构师之jdk的bug排查(一)---------------split的点号陷阱 nannan408 split
    1.前言.    jdk1.6的lang包的split方法是有bug的,它不能有效识别A.b.c这种类型,导致截取长度始终是0.而对于其他字符,则无此问题.不知道官方有没有修复这个bug. 2.代码 String[] paths = "object.object2.prop11".split("'"); System.ou
  • 如何对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描 quentinXXZ mongodb
      本文链接:  http://quentinXXZ.iteye.com/blog/2149440 一、正常情况下，不应该有这种需求 首先，大家应该有个概念，标题中的这个问题，在大多情况下是一个伪命题，不应该被提出来。要知道，对于一般较大数据量的数据库，全表查询，这种操作一般情况下是不应该出现的，在做正常查询的时候，如果是范围查询，你至少应该要加上limit。 说一下，
  • C语言算法之水仙花数 qiufeihu c算法
    /** * 水仙花数 */ #include <stdio.h> #define N 10 int main() { int x,y,z; for(x=1;x<=N;x++) for(y=0;y<=N;y++) for(z=0;z<=N;z++) if(x*100+y*10+z == x*x*x
  • JSP指令 wyzuomumu jsp
    jsp指令的一般语法格式： <%@ 指令名 属性 =”值 ” %> 常用的三种指令： page,include,taglib page指令语法形式： <%@ page 属性 1=”值 1” 属性 2=”值 2”%> include指令语法形式： <%@include file=”relative url”%> (jsp可以通过 include
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他