- 路径优化算法 | 基于蚁群的城市路径优化算法应用及其Matlab实现
算法如诗
路径优化算法(PathOptimization)算法matlab路径优化算法
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种模拟自然界中蚂蚁觅食行为的优化算法,用于解决如旅行商问题(TSP)等组合优化问题。在蚁群算法中,每只蚂蚁在搜索路径时都会释放信息素,并根据信息素浓度和其他启发式信息来选择下一个节点。随着时间的推移,较短的路径上累积的信息素会更多,从而吸引更多的蚂蚁,最终找到最优路径。在城市路径优化问题中,蚁群算法可以用于找到连接多个城市的最短路径
- Python中的惩罚分析:理论与实践指南
theskylife
数据分析python开发语言数据分析数据挖掘机器学习
目录写在开头1.理论基础1.1优化问题与约束条件简介1.2什么是惩罚分析1.3惩罚分析的应用场景1.4惩罚方法的类型2.惩罚分析在Python中的实现2.1实现代码示例2.2未加惩罚的模型2.3加惩罚的模型(L1和L2正则化)2.4选择合适的惩罚方法与调整强度2.5惩罚过程改善过拟合问题2.6性能评估3.高级应用:自定义惩罚分析3.1设计自定义惩罚项的依据3.2实现自定义惩罚项的代码示例3.3如何
- 蛙跳算法例子
依然风yrlf
算法python
蛙跳算法(JumpingFrogAlgorithm,简称JFA)是一种仿生优化算法,模拟了青蛙在搜索食物时的跳跃行为。该算法通过模拟青蛙的跳跃过程来寻找最优解,适用于连续优化、离散优化和多目标优化等问题。下面是一个详细的蛙跳算法示例,用于解决一维连续优化问题:importnumpyasnp#定义目标函数defobjective_function(x):return(x-2)**2-1#定义蛙跳算法
- 贪心算法的介绍
依然风yrlf
贪心算法算法
贪婪算法(GreedyAlgorithm)是一种基于贪心策略的优化算法,通常用于在组合优化问题中找到最优解。贪婪算法的基本思想是在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择,希望通过局部最优解的积累来达到全局最优解。尽管贪婪算法不能保证总是找到最优解,但它通常能够在很短的时间内找到一个接近最优解的解决方案。贪婪算法的详细介绍和讲解:基本思想:贪婪算法的基本思想是通过每一步的局部最优选择来构建问题的解决
- 饱受争议的武侠游戏《河洛群侠传》,或许需要玩家细细品味
游戏与法
2014年前后河洛工作室宣布重组,之后为玩家带来了《侠客风云传》以及《侠客风云传前传》这两部优秀的武侠作品。近十年的国内游戏市场,仙侠一直处于的主导地位。河洛工作室分别于2015、2016年发售的这两部武侠游戏,深深唤起了玩家对于国产武侠的记忆。本文主角《河洛群侠传》,正是河洛工作室重组后第三部武侠单机之作。在《河洛群侠传》发售之时,优化问题被人诟病。幸好河洛工作室在发售后紧急进行了补丁修复,才在
- 【算法 - 动态规划】从零开始学动态规划!(总纲)
强连通子图
算法动态规划
动态规划动态规划(DynamicProgramming,DP)是一种优化问题求解方法,通常用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。它的基本思想是将原问题分解成更小的子问题,通过求解和保存这些子问题的解,避免重复计算,从而提高算法的效率。基本概念:最优子结构:最优子结构是指问题的最优解可以通过子问题的最优解递归构建而成。在动态规划中,原问题被分解为更小的子问题,每个子问题都有自己的最优解。通过
- Second-Order Cone Programming(SOCP) 二阶锥规划
Bonennult
凸优化
个人博客Glooow,欢迎各位老师来踩踩文章目录1.二阶锥1.1二阶锥定义1.2二阶锥约束2.优化问题建模3.类似问题转化3.1二次规划3.2随机线性规划4.问题求解1.二阶锥1.1二阶锥定义在此之前,先给出二阶锥的定义。在kkk维空间中二阶锥(Second-ordercone)的定义为Ck={[ut]∣u∈Rk−1,t∈R,∥u∥≤t}\mathcal{C}_{k}=\left\{\left[\
- 运筹系列35:凸优化接口cvxpy
IE06
运筹学
1.凸优化问题1.1QP问题目标函数二阶,约束一阶,称为Quadraticprogramming1.2.QCQP目标二阶,约束二阶,QuadraticalConstraintQuadraticProgramming。1.3.SOCPsecondorderconeprogram,本质上还是一个QP问题(约束条件进行平方)。1.4DCP一个问题能够由目标函数和一系列约束构造。如果问题遵从DCP规则,这
- 《生产调度优化》专栏导读
Lins号丹
生产调度优化生产调度优化
文章分类生产调度优化问题入门相关问题求解调度问题求解效率探讨相关论文解读生产调度优化问题入门文章包含重点简述生产车间调度优化问题两种常用的FJSP模型解析FJSP问题的标准测试数据集的Python代码解析FJSP标准测试数据代码相关问题求解文章求解器问题类型【作业车间调度JSP】通过python调用PuLP线性规划库求解PuLP(开源)作业车间调度JSP【作业车间调度JSP】通过PuLP调用COP
- svg之全局组件,配合雪碧图解决vue2的svg优化问题
强啊啊强
vue2技巧前端javascripthtml
这里是vue2中的svg的完整解决方案的另一篇。exportdefault{name:'icon',props:{name:{type:String,required:true,},},}这里这个就是全局的svg组件,代码来自于webpack-懒人神器:svg-sprite-loader实现自己的Icon组件-好好写代码吧-SegmentFault思否老师的代码则是写成这样的形式。其实和上面一个意
- 支持向量机 | 核技巧于SMO算法的实现
Sudden
01核技巧关于支持向量机,我们有这样的共识:支持向量机是一种分类器,之所以叫“机”是因为它会产生一个二值决策结果,是一种决策机;支持向量机的泛化误差较低,即,有良好的学习能力,且学到的模型具有很好的推广性,因此被认为是监督学习中最好的定式算法;支持向量机通过求解一个二次优化问题来最大化分类间隔,在过去,训练SVM常采用非常复杂且低效的二次规划求解方法;1998年,Platt提出SMO算法,通过每次
- Day2:MySQL重构查询
蚂蚁窝大梦想
写在前面:在优化问题查询上,目的是找到一个最优获取查询结果方法。方案如下:查询转化为另一种写法;修改应用程序代码。复杂查询OR多个简单查询复杂查询:分组查询GROUPBY、多表查询JOIN和合并查询UNIONMySQL内部每秒可扫描内存中百万行数据,相比,MySQL响应数据到客户端就慢很多。在其他条件都相同情况,尽可能少的查询是更好的。有些前提下,大查询分解为小查询是很有必要的。具体情况,需要认真
- python求解非线性多元方程_python用fsolve、leastsq对非线性方程组求解
weixin_39954908
python求解非线性多元方程
背景:实现用python的optimize库的fsolve对非线性方程组进行求解。可以看到这一个问题实际上还是一个优化问题,也可以用之前拟合函数的leastsq求解。下面用这两个方法进行对比:代码:fromscipy.optimizeimportfsolve,leastsqfrommathimportsin,cosdeff(x):x0=float(x[0])x1=float(x[1])x2=flo
- python fsolve说明_python用fsolve、leastsq对非线性方程组求解
卖腿毛养你啊
pythonfsolve说明
背景:实现用python的optimize库的fsolve对非线性方程组进行求解。可以看到这一个问题实际上还是一个优化问题,也可以用之前拟合函数的leastsq求解。下面用这两个方法进行对比:代码:fromscipy.optimizeimportfsolve,leastsqfrommathimportsin,cosdeff(x):x0=float(x[0])x1=float(x[1])x2=flo
- pso算法实现
qq_51497433
智能算法算法
MATLAB实现粒子群优化算法(PSO)可以分为几个关键步骤。首先,我们需要定义目标函数,这是优化问题的核心。在这里,我们以Rosenbrock函数为例:[f(x)=\sum_{i=1}^{n-1}[100(x_{i+1}-x_i2)2+(1-x_i)^2]]其中,(x)是一个n维向量。接下来,我们需要初始化粒子群的位置和速度。粒子群中的每个粒子都有一个位置向量(x)和一个速度向量(v)。然后,我
- 蚁群算法实现
qq_51497433
算法
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式搜索算法,常用于解决组合优化问题,如旅行商问题(TSP)、图的最短路径问题等。在MATLAB中实现蚁群算法,你需要遵循以下基本步骤:初始化参数:确定蚁群的规模、信息素的挥发系数、信息素的重要程度、启发式因子的重要程度等。初始化信息素矩阵:通常为每条路径上的信息素赋予相同的初始值。构建蚁群循环:在每一次迭代中
- 最优化问题06-谢泼德引理
凡有言说
谢泼德引理(Shephard'slemma)是微观经济学中的一个重要结论,可以由包络定理得到。在给定支出函数情况下,对p求偏导可得到希克斯需求函数。12
- 算法—背包问题
zidea
algorithm什么是背包问题:给出一系列矩阵,各自有值和容量,目标是找出总值最大的集合。这个问题的限制是,总容量必须小于等于”背包“的容量。其实背包问题是一个组合优化问题:有一个固定大小能够装10W的包以及一组有价值和重量的物品,找到一个最佳解决方案来装总重量不超过10的总价值最大的方案。背包问题我们来分析一下解决的思路,有关物品是否放入,答案其实就两个放入和不放入。我们先初始化几个变量n表示
- Nuxt.js的使用、vue项目不被百度收录怎么办、seo优化问题@令狐张豪
令狐张豪
我们在上一篇博文中介绍了vue项目不被百度收录的根源和介绍了两种解决方案也具体说了预渲染的使用方法,今天说一下另一种解决方案Nuxt.js的使用。还不了解vue为什么不被百度收录或预渲染怎么使用的童鞋们建议点下面链接了解下vue项目不被百度收录怎么办、seo优化问题/预渲染的具体使用Nuxt.js介绍、Nuxt.js是什么?:Nuxt.js是一个基于Vue.js的通用应用框架。通过对客户端/服务端
- 交通流优化的一种强化学习方法
当交通遇上机器学习
算法大数据编程语言python计算机视觉
文章信息《Trafficflowoptimization:Areinforcementlearningapproach》是2016年发表在EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence上的一篇文章。摘要交通拥堵会造成诸如延误、燃料消耗增加和额外污染等重要问题。本文提出了一种基于强化学习的交通流优化方法。我们表明交通流优化问题可以表述为一个马尔可夫决
- 多目标优化:以嵌套单目标粒子群实现(Python)
总裁余(余登武)
最优化实战例子python
文章目录一、算法讲解粒子群复杂约束求解方法多目标优化二、将单目标算法改为多目标一、算法讲解粒子群见链接粒子群算法求解无约束优化问题源码实现粒子群算法求解带约束优化问题源码实现复杂约束求解方法优化算法求解复杂约束问题策略(以粒子群算法为例讲解求解复杂约束问题的多种策略)多目标优化NSGA2讲解nsga2多目标优化之核心知识点(快速非支配排序、拥挤距离、精英选择策略)详解(python实现)多目标遗传
- 多目标优化(Python):多目标粒子群优化算法(MOPSO)求解ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDT4、ZDT6(提供Python代码)
优化算法MATLAB与Python
Python优化算法python算法开发语言人工智能强化学习
一、多目标粒子群优化算法多目标粒子群优化算法(MOPSO)是一种用于解决多目标优化问题的进化算法。它基于粒子群优化算法(PSO),通过引入多个目标函数和非支配排序来处理多目标问题。MOPSO的基本思想是将问题转化为在多维搜索空间中寻找一组最优解的问题。每个解被称为一个粒子,它在搜索空间中移动,并根据自身的经验和群体的经验进行调整。粒子的位置表示解的候选解,速度表示解的搜索方向和步长。MOPSO的算
- CSP-动态规划-最长公共子序列(LCS)
LOST P
动态规划算法c++
一、动态规划动态规划(DynamicProgramming,简称DP)主要用于求解可以被分解为相似子问题的复杂问题,特别是在优化问题上表现出色,如最短路径、最大子数组和、编辑距离等。动态规划的核心思想是将原问题分解为较小的子问题,通过解决这些子问题,并将结果存储起来(通常是在一个数组或者哈希表中),以避免重复计算,从而提高效率。动态规划问题的解决通常遵循以下几个步骤:暴力穷举所有答案。画出递归树,
- 前端技术分享:页面性能优化问题复盘
有道AI情报局
有道技术团队前端性能优化javascript
项目背景在code_pc项目中,前端需要使用rrweb对老师教学内容进行录制,学员可以进行录制回放。为减小录制文件体积,当前的录制策略是先录制一次全量快照,后续录制增量快照,录制阶段实际就是通过MutationObserver监听DOM元素变化,然后将一个个事件push到数组中。为了进行持久化存储,可以将录制数据压缩后序列化为JSON文件。老师会将JSON文件放入课件包中,打成压缩包上传到教务系统
- 模拟退火算法
aaa8db431342
学号:17020150083姓名:许学同原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_40562999/article/details/80853354【嵌牛导读】著名的模拟退火算法,它是一种基于蒙特卡洛思想设计的近似求解最优化问题的方法。【嵌牛鼻子】模拟退火算法【嵌牛正文】一点历史——如果你不感兴趣,可以跳过美国物理学家N.Metropolis和同仁在1953年发表研究复杂
- LeetCode 动态规划专题 5:0-1 背包问题
李威威
这一节我们介绍使用动态规划解决的一个非常经典的问题:0-1背包问题。0-1背包问题描述问题描述:有一个背包,它的容量为(Capacity)。现在有种不同的物品,编号为,其中每一件物品的重量为,价值为。问可以向这个背包中盛放哪些物品,使得在不超过背包容量的基础上,物品的总价值最大。这个问题其实是一个有约束的最优化问题。思路1:暴力解法。我们最容易想到的是暴力解法,因为每一件物品都可以放进背包,也可以
- 机器学习 | 凸/非凸目标函数 |非凸目标函数导致求解陷入局部最优
stone_fall
图像处理与机器学习
数学中最优化问题的一般表述是求取x∗∈χx^{*}\in\chix∗∈χ,使f(x∗)=min{f(x):x∈χ}f(x^{*})=min\{f(x):x\in\chi\}f(x∗)=min{f(x):x∈χ},其中x是n维向量,χ\chiχ是x的可行域,f是χ\chiχ上的实值函数。凸优化问题是指χ\chiχ是闭合的凸集且f是χ\chiχ上的凸函数的最优化问题,这两个条件任一不满足则该问题即为非
- 【TSP问题】基于遗传算法求解快递运输成本最优化问题GA-MTSP附Matlab代码
天天Matlab代码科研顾问
路径规划matlab开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍1.问题描述旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题,它要求在给定一组城市和城市之间的距离的情况下
- Python实现熵权法:客观求指标数据的权重
乌漆帅黑
python开发语言算法
介绍:熵权法(EntropyWeightMethod)是一种常用的多指标权重确定方法,用于评价指标之间的重要程度。它基于信息熵理论,通过计算指标数据的熵值和权重,实现客观、科学地确定指标权重,以辅助决策分析和多指标优化问题的解决。本文将介绍熵权法的基本原理,并提供Python编程语言的实现过程及示例代码,帮助理解和应用熵权法。目录1.数据准备2.计算指标熵值3.计算指标权重4.示例应用5.完整代码
- 【深蓝学院】移动机器人运动规划--第3章 基于采样的路径规划--笔记
读书健身敲代码
motionplanning笔记Roboticsmotionplanning
0.Preliminaries做规划都是将WS转到Cspace下进行。找到可行解和最优解(这两个不同)通过增量或者批次地在C-space中采样来增量式地构建树或者图。不显式地构造如果把整个规划问题看成一个大的优化问题,那么大问题可以拆分成小问题进行求解。整个规划问题可以分为两个基本的tasks:Explotration和ExploitationExplotration目的是获取搜索空间中的拓扑信息
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s