- 【MATLAB源码-第157期】基于matlab的海马优化算法(SHO)机器人栅格路径规划,输出做短路径图和适应度曲线。
Matlab程序猿小助手
通信原理算法matlab机器人开发语言信息与通信启发式算法
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述海马优化器(SeaHorseOptimizer,SHO)是一种近年来提出的新型启发式算法,其设计灵感来源于海洋中海马的行为模式,特别是它们在寻找食物和伴侣时表现出的独特策略。海马因其独特的外形和行为而著称于世,它们的这些行为为解决复杂的优化问题提供了新的思路。启发式算法通常模拟自然界中生物的行为或自然现象来解决数学和工程中的优化问题,海马优化器正是这样一
- python实现蚁群算法
孺子牛 for world
python算法开发语言
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法,常用于解决优化问题,如旅行商问题(TSP)、调度问题等。这里,将提供一个简化的蚁群算法实现,用于解决旅行商问题(TSP)。蚁群算法(ACO)解决TSP问题的基本步骤:初始化:设置蚂蚁数量、信息素挥发系数、信息素增加强度系数等参数,初始化信息素矩阵。构建解:每只蚂蚁随机选择起点,根据信息素浓度和启发式信
- MATLAB智能优化算法-学习笔记(1)——遗传算法求解0-1背包问题【过程+代码】
郭十六弟
算法matlab学习智能优化算法算法思想遗传算法求解0-1背包问题
一、问题描述(1)数学模型(2)模型总结目标函数:最大化背包中的总价值Z。约束条件:确保背包中的物品总重量不超过容量W。决策变量:每个物品是否放入背包,用0或1表示。这个数学模型是一个典型的0-1整数线性规划问题。由于其NP完全性,当问题规模较大时,求解此问题通常需要使用启发式算法(如遗传算法、动态规划、分支定界法等)来找到近似最优解。(3)实例讲解:0-1背包问题模型手动求解过程在0-1背包问题
- 基于强化学习的制造调度智能优化决策
松间沙路hba
智能调度强化学习制造智能排程车间调度APS强化学习
获取更多资讯,赶快关注上面的公众号吧!文章目录调度状态和动作设计调度状态的设计调度动作的设计基于RL的调度算法基于值函数的RL调度算法SARSAQ-learningDQN基于策略的RL调度算法基于RL的调度应用基于RL的单机调度基于RL的并行机调度基于RL的流水车间调度基于RL的作业车间调度基于RL的其他调度RL与元启发式算法在调度中的集成应用讨论问题领域算法领域应用领域参考文献生产调度作为制造系
- 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)附代码案例
Cooku Black
机器学习python高级用法遗传算法启发式算法python
遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)简介遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索算法,属于进化计算的一种。它是由约翰·霍兰德(JohnHolland)在20世纪70年代提出的,用于解决优化问题,是一种启发式算法。遗传算法的基本思想是通过模拟生物进化过程中的遗传和变异机制来优化问题的解。算法流程初始化:随机生成一组染色体(解的编码),构成初
- 10 中科院1区期刊优化算法|基于开普勒优化-卷积-双向长短期记忆网络-注意力时序预测Matlab程序KOA-CNN-BiLSTM-Attention
机器不会学习CSJ
时间序列预测算法网络matlabcnnlstm深度学习
文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发,开普勒优化算法(KeplerOptimizationAlgorithm,KOA)是一种元启发式算法,灵感来源于开普勒的行星运动规律。该算法模拟行星在不同时间的位置和速度,每个行星代
- 遗传算法实现
qq_51497433
matlab开发语言算法
遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索启发式算法,它是由约翰·霍兰德(JohnHolland)在20世纪70年代提出的。遗传算法在解决优化和搜索问题时非常有效,特别是在解空间大且复杂时。该算法使用了生物进化中的选择、交叉(杂交)和变异等概念。遗传算法通常包括以下步骤:初始化:随机生成一个初始种群。种群由一定数量的个体组成,每个个体代表一个解。评估:计
- 【MATLAB源码-第138期】基于matlab的D2D蜂窝通信仿真,对比启发式算法,最优化算法和随机算法的性能。
Matlab程序猿
通信系统MATLAB通信原理matlab信息与通信算法
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述D2D蜂窝通信介绍D2D蜂窝通信允许在同一蜂窝网络覆盖区域内的终端设备直接相互通信,而无需数据经过基站或网络核心部分转发。这种通信模式具有几个显著优点:首先,它可以显著降低通信延迟,因为数据传输路径更短;其次,由于减少了基站的中转,可以提高数据传输的能效,从而延长终端设备的电池寿命;再次,D2D通信可以提高系统容量和频谱效率,因为同一地理区域内的频谱可以
- beamsearch的计算过程和代码实现
浅白Coder
自然语言处理自然语言处理深度学习人工智能神经网络
Beamsearch(束搜索)是一种用于生成序列的搜索算法,常用于序列生成任务,例如机器翻译、语音识别和文本生成。它是一种启发式算法,旨在在生成序列时平衡搜索空间的广度和深度。Beamsearch使用一个参数称为"beamwidth"(束宽度)来控制搜索的宽度,即在每个时间步骤选择保留的最有希望的候选项数量。在每个时间步骤,Beamsearch保留最有希望的K个候选项,其中K是束宽度。下面是Bea
- 矩形排料算法
monk比丘
笔记
这几天研究矩形排料(下料、排样)问题。通过对矩形的宽高聚类得到一个启发式算法,能实现很好的排样效果。
- 启发式算法
Sanchez·J
美赛启发式算法算法python数学建模
引入以一个著名的问题为例——旅行商问题(TSP)。假设有一个商人要拜访N个城市,每个城市只能拜访一次,最后回到原来出发的城市,求最短路径。这是一个NP-hard问题,即目前来看,要求出最优解只能枚举,复杂度为。n只要稍微大一点,就会无法在正常时间内求出来。现在我们退一步,要求在一定时间内求出来,但不要求最优的解,只要一个相对比较优秀的解就行,这就引出了启发式算法。启发式算法基于直观或经验构造的算法
- 2024年新提出的算法:(凤头豪猪优化器)冠豪猪优化算法Crested Porcupine Optimizer(附Matlab代码)
群智算法小狂人
智能优化算法元启发式算法算法matlab数学建模
本次介绍一种新的自然启发式元启发式算法——凤头豪猪优化器(CrestedPorcupineOptimizer,CPO)。该成果于2024年1月发表在中科院1区SCItop期刊Knowledge-BasedSystems(IF=8.8)上。1、简介受到凤头豪猪(CP)各种防御行为的启发,用于精确优化各种优化问题,特别是那些具有大规模攻击的问题。从最不具攻击性到最具攻击性,冠豪猪使用四种不同的保护机制
- 优化算法改进的三个定性分析实验:收敛行为分析,种群多样性分析和探索开发分析
树洞优码
算法matlab启发式算法代码规范
蛇优化算法是2022年提出的一种新的元启发式算法,发表在一区期刊Knowledge-BasedSystems,该算法是一种模仿蛇特殊交配行为的新型智能优化算法。对于每条蛇(雄性/雌性),如果在食物数量足够,温度很低的条件下,就会努力得到最好的伴侣。本期以蛇优化器SnakeOptimizer(SO)为例,在23个基准测试函数上进行定性分析实验,这三个实验可以大大增加论文的说服力和提升文章质量,可以增
- Linux调度-反转楼梯最后期限调度算法
人间正道是沧桑a
(反转楼梯最后期限调度算法)TheRotatingStaircaseDeadlineScheduler简称RSDLCPU调度似乎是那些永远未完成的工作之一。开发人员可以在CPU调度器上工作一段时间,并使其工作得更好,但总有一些工作负载不能像用户希望的那样得到很好的服务。交互系统的用户尤其倾向于对调度器延迟敏感。作为回应,当前的调度器已经发展出一组精心设计的启发式算法,它们试图检测哪些进程是真正交互
- 2019-03-28派森学习第129天
每日派森
帮师妹装了一晚上tensorflow,按照自己的前天安装的流程总还会报错,在加上她的电脑特别慢,真无语了!今晚学习一会儿模拟退火算法吧,白天都搜索了,一直没有来的及学习。5种启发式算法:1首先要明白全局最小和全局极小值:2模拟退火算法的基本思想:在每一步都有一定概率接受比当前更差的结果,从而有助于跳出局部极小值,找到全局最小值。算法框图
- 2024年新提出的算法:一种新的基于数学的优化算法——牛顿-拉夫森优化算法|Newton-Raphson-based optimizer,NRBO
项目申报小狂人
智能优化算法元启发式算法MATLAB算法数学建模
1、简介开发了一种新的元启发式算法——Newton-Raphson-Based优化器(NRBO)。NRBO受到Newton-Raphson方法的启发,它使用两个规则:Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和TrapAvoidance算子(TAO)以及几组矩阵来探索整个搜索过程,以进一步探索最佳结果。NRSR使用Newton-Raphson方法来提高NRBO的探索能力,并提高收敛速度以达到
- 2020-05-20
bokli_dw
启发式算法:与过去的经验有关空缺几页少一张回顾遗传算法:交叉变异的概率每年考试是开卷做控制、天线、光通信。你的研究方向是什么?你觉得哪门智能信息处理方法可以在你的研究方向上很有帮助??第九章多传感器融合技术知识表示-模糊集-粗集神经网络-机器学习最重要的是搜索--智能算法:遗传、免疫、蚁群算法。每个算法在哪方面运用起来最得心应手就用哪个fusion--融合无人驾驶:融合很多的信息--信息融合是将来
- 启发式算法解决TSP、0/1背包和电路板问题
NK.MainJay
启发式算法算法
1.LasVegas题目设计一个LasVegas随机算法,求解电路板布线问题。将该算法与分支限界算法结合,观察求解效率。代码python代码如下:#-*-coding:utf-8-*-"""@Date:2024/1/4@Time:16:21@Author:MainJay@Desc:LasVegas算法解决电路问题"""importheapqimportrandommaps=[]nums=8fori
- 基于黄金正弦算法的函数寻优算法
心️升明月
最优化问题matlabmatlab黄金正弦算法
文章目录一、理论基础1、算法原理2、算法伪代码二、仿真实验与分析三、参考文献一、理论基础1、算法原理黄金正弦算法(Goldensinealgorithm,Gold-SA)是Tanyildizi等人于2017年提出的新型元启发式算法,该算法的设计灵感来源于数学中的正弦函数,该算法利用数学中的正弦函数进行计算迭代寻优,其优点是收敛速度快、鲁棒性好、易于实现、调节的参数和运算符少。Gold-SA根据正弦
- 炼钢-连铸生产动态调度模型(加启发式算法步骤)
Han-torch
启发式算法动态调度
最近阅读了一些文献来了解动态调度的问题,有几篇文章觉得总结整理的很到位。《炼钢-连铸生产调度模型及启发式算法》——刘光航《钢铁生产动态调度理论研究与工程应用综述》——常春光《炼钢-连铸混合优化调度方法及应用(博士学位论文)》——王秀英首先整理一下看过的文献资料,关于动态调度研究方法应该可以分为四类:(1)基于模型的方法1.精确模型:运筹学方法,包括线性规划、动态规划、排队论、网络与图论等2.近似模
- TSOA-TCN-SelfAttention基于凌日优化时间卷积网络融合多头自注意力机制的多特征回归预测程序,还未发表!
预测及优化
网络回归数据挖掘
适用平台:Matlab2023版及以上凌日优化算法(TransitSearchOptimizationAlgorithm,TSOA)是2022年8月提出的一种新颖的元启发式算法,当一颗行星经过其恒星前方时,会导致恒星的亮度微弱地下降,这被称为凌日现象。该算法基于著名的系外行星探索方法,即凌日搜索(TS)。在凌日算法中,通过研究在一定间隔内从恒星接收到的光,检查亮度的变化,如果观察到接收到的光量减少
- 新算法!!! TSOA-CNN-LSTM-Attention凌日优化卷积、长短期记忆网络融合注意力机制的多变量回归预测程序,数据由Excel导入,直接运行
预测及优化
算法cnnlstmmatlab网络回归
适用平台:Matlab2023版及以上凌日优化算法(TransitSearchOptimizationAlgorithm,TSOA)是2022年8月提出的一种新颖的元启发式算法,当一颗行星经过其恒星前方时,会导致恒星的亮度微弱地下降,这被称为凌日现象。该算法基于著名的系外行星探索方法,即凌日搜索(TransitSearch,TS)。在凌日算法中,通过研究在一定间隔内从恒星接收到的光,检查亮度的变化
- 【机器学习】半监督学习
十年一梦实验室
机器学习学习人工智能深度学习
一、问题假设要利用无标签样本进行训练,必须对样本的分布进行假设?二、启发式算法自训练和协同训练是两种常用的半监督学习的方法,它们的主要区别在于使用的模型的数量和类型。自训练:自训练是一种使用单个模型的半监督学习的方法,它的过程是先用有标签的数据训练一个初始的模型,然后用这个模型对无标签的数据进行预测,选择一些预测结果最有信心的数据作为新的有标签的数据,加入到原来的有标签的数据集中,再用这个扩充的数
- 粒子群算法PSO优化BP神经网络(PSO-BP)回归预测-Matlab代码实现
Matlab神经网络深度学习
神经网络回归matlab机器学习源代码管理性能优化
一、粒子群算法PSO(代码获取:评论区或者私信获取)粒子群优化算法(Particleswarmoptimization,PSO)是由Kennedy等人于1995年提出的一种经典的启发式算法。PSO受启发于对鸟群捕食行为的研究,是通过群体中的个体之间的协作和信息共享,使得群体位置在解空间中从无序到有序,群体成员通过学习自己和其他成员的经验,不断改变搜索模式,从而寻得最优解。PSO由于具有调整参数少、
- 前端性能优化-加载优化
渔老师
前端cssjavascripthtml
前端性能优化-加载优化1.资源加载优先级在浏览器发起网络请求时,并非每个字节都具有相同的优先级,所以,浏览器通常会对所要加载的内容进行推测,将相对重要的信息先呈现给用户。比如浏览器一般会先加载CSS,再去加载JavaScript脚本和图像文件。当然,浏览器的判断并不一定都是准确的,下面就来看看如何影响浏览器对资源加载的优先级。浏览器是基于自身的启发式算法,会对资源的重要性进行判断,来划分优先级,通
- UAV | 多算法在多场景下的无人机路径规划(Matlab)
KAU的云实验台
智能优化算法MATLAB无人机路径规划UAV算法无人机matlab
近年来,无人机(unmannedaerialvehicle,UAV)由于其灵活度高、机动性强、安全风险系数小、成本低等特点,被广泛应用于搜索巡逻、侦察监视、抢险救灾、物流配送、电力巡检、农业灌溉等军用或民用任务。路径规划是无人机执行任务的关键,也是自主无人机在工程应用上的主要挑战。现有的无人机路径规划算法主要分为经典算法和元启发式算法,经典算法包括:A*算法、快速搜索随机数RRT等,但这些算法在面
- 双语!性能优越|融合黏菌和差分变异的量子哈里斯鹰算法SDMQHHO
KAU的云实验台
哈里斯鹰优化算法MATLABpython算法pythonmatlab
前面的文章里卡卡介绍了哈里斯鹰优化算法(HarrisHawksOptimization,HHO).HHO是Heidari等[1]于2019年提出的一种新型元启发式算法,设计灵感来源于哈里斯鹰在捕食猎物过程中的合作行为以及突然袭击的狩猎风格,具有需调参数少、原理简单易实现、局部搜索能力强等优点,在许多工程领域得到广泛的应用。然而,HHO算法虽然在CEC2005中有较好的性能,但HHO在CEC2017
- SVM线性支持向量机(二)(python实现)
你的梦想是?
机器学习支持向量机算法机器学习
3.求解根据带约束条件的目标函数最佳参数α\alphaα在硬间隔的线性可分支持向量机和软间隔的支持向量机中我们通过拉格朗日函数,对偶问题将带约束条件的求解多个最优参数的目标函数转化求解一个最优参数的目标函数。式1.26和式2.8,当时没有解释如何求最优参数α\alphaα,这里使用SMO序列最小优化算法求解最佳参数α\alphaα,SMO算法是一种启发式算法,他与坐标下降法类似。3.1坐标下降法坐
- 2023年智能算法之双曲正弦余弦优化器(SCHO),原理公式详解,附matlab代码
今天吃饺子
matlab开发语言
双曲正弦余弦优化器(SinhCoshOptimizer,SCHO)是一种新型元启发式算法,该算法基于双曲正弦和双曲余弦特性的数学启发,具有进化能力强、搜索速度快、寻优能力强的特点。该成果于2023年10月发表在SCI一区,Top顶刊Knowledge-BasedSystems上。SCHO的灵感来源有三点。首先,如何在勘探和开发之间取得平衡是一个巨大的挑战,其次,面对复杂多样的问题,仍需要提出新的元
- 基于多元宇宙MVO算法的多目标优化(Matlab代码)
ByteWhisper
算法matlab数据结构Matlab
基于多元宇宙MVO算法的多目标优化(Matlab代码)多目标优化是在现实世界中广泛应用的一个重要问题。解决多目标优化问题的一个有效方法是使用元启发式算法,其中多元宇宙优化(Multi-VerseOptimization,MVO)算法是一种基于宇宙和多元宇宙的元启发式算法。本文将介绍如何使用Matlab实现基于多元宇宙MVO算法的多目标优化。首先,我们需要定义多目标优化问题。在本文中,我们将考虑一个
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f