凸优化系列——最优化问题

《流浪地球》：当太阳将要死去，让我们带着地球去流浪逝去的往昔
春节假期，看了两场电影，今天的《流浪地球》看得震撼至极。影片改编于刘慈欣的同名小说，观影之前特意在微信读书上阅读完了那个短篇。图片发自App我对科幻其实是无感的。拗不过孩子们的期盼，还是跟他们一起去了影院。看完之后才知道自己是多么浅薄。电影的效果跟书籍是无法相比的。看完书已经折服于大刘的想象力了，看完电影更加感叹导演的尽心竭力，正如预告片中所言，郭帆与他的队友在四年的时间里，将影片做到了最优化。试
数学建模、运筹学之非线性规划 AgentSmart 算法学习算法动态规划线性代数线性规划
数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值（或为最大值，或为最小值）。最优化问题一般可以分为两个部分：目标函数与约束条件。该问题的进一步细分也是根据这两部分的差异。最优化问题根据变量的取值范围不同可以划分为一
数学建模笔记——动态规划 liangbm3 数学建模笔记数学建模笔记动态规划 python 背包问题算法优化问题
数学建模笔记——动态规划动态规划1.模型原理2.典型例题2.1例1凑硬币2.2例2背包问题3.python代码实现3.1例13.2例2动态规划1.模型原理动态规划是运筹学的一个分支，通常用来解决多阶段决策过程最优化问题。动态规划的基本想法就是将原问题转换为一系列相互联系的子问题，然后通过逐层地推来求得最后的解。目前，动态规划常常出现在各类计算机算法竞赛或者程序员笔试面试中，在数学建模中出现的相对较
数学建模笔记—— 非线性规划 liangbm3 数学建模笔记数学建模笔记 python matlab 非线性规划算法学习优化问题
数学建模笔记——非线性规划非线性规划1.模型原理1.1非线性规划的标准型1.2非线性规划求解的Matlab函数2.典型例题3.matlab代码求解3.1例1一个简单示例3.2例2选址问题1.第一问线性规划2.第二问非线性规划非线性规划非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。20世纪50年代初,库哈(H.W.Kuhn)和托克(A.W.T
[01] 动态规划解题套路框架 _魔佃_
本文解决几个问题：动态规划是什么？解决动态规划问题有什么技巧？如何学习动态规划？刷题刷多了就会发现，算法技巧就那几个套路。所以本文放在第一章，来扒一扒动态规划的裤子，形成一套解决这类问题的思维框架，希望能够成为解决动态规划问题的一部指导方针。本文就来讲解该算法的基本套路框架，下面上干货。labuladong的算法小抄首先，动态规划问题的一般形式就是求最值。动态规划其实是运筹学的一种最优化方法，只不
最大熵模型（Maximum entropy model） Fang Suk 机器学习最大熵模型最大熵最大熵原理指数族分布
最大熵模型（Maximumentropymodel）本文你将知道：什么是最大熵原理，最大熵模型最大熵模型的推导（约束最优化问题求解）最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理：在满足已知约束条件的模型集合中，选择熵最大的模型。熵最大，对应着随机性最大。最大熵首先要满足已知事实，对于其他未知的情况，不做任何的假设，认为他们是等可能性的，此时随机性最大。2最大熵模型最大熵原理是统计学习的一般原理，
最优化方法Python计算：一元函数搜索算法——二分法戌崂石最优化方法最优化方法 python
设一元目标函数f(x)f(x)f(x)在区间[a0,b0]⊆R[a_0,b_0]\subseteq\text{R}[a0,b0]⊆R（其长度记为λ\lambdaλ）上为单峰函数，且在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续可导，即其导函数f′(x)f'(x)f′(x)在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续。在此增强的条件下，可以加速迭代计算压缩区间的过程。仍然设置计算精
动态规划算法：我不会JAVA！算法动态规划
动态规划算法简介动态规划（DynamicProgramming,DP）是一种将复杂问题分解为更简单的子问题来求解的算法思想。它通过保存中间子问题的解，避免了重复计算，从而大大提高了解决问题的效率。动态规划通常用于求解最优化问题，比如最短路径、最大收益等。动态规划解题步骤确定状态：明确在问题的某一步中，需要存储什么信息来描述子问题的解。状态转移方程：找出如何通过前一步的状态来得到当前状态，即如何递推
最高效的学习方法君子务本2022
在信息爆炸的时代，我们需要面对的挑战与日俱增，学习是我们提升能力，增加代偿的必由之路！可是时间和注意力这些稀缺资源注定越来越稀缺，我们怎么在有限的时间内取得最好学习效果是我们今天每一个人都必须解决的问题。万维钢的《精英日课》分享了一个实现学习效率最优化的比例，今天读来受益匪浅。写此笔记作为的开篇之作，向万维钢老师致谢，向亚利桑那大学和布朗大学的研究者致敬！三个知识点：学习区、心流、喜欢公式1、学习
凸优化学习之旅还有你Y 最优化学习
目录标题专业名词MM算法CCP算法：代码说明SCA算法：连续松弛梯度投影算法分支定界搜索法凸问题辨别OA算法λ-representationADMM算法代码说明BCD算法BCD（BlockCoordinateDescent）代码示例与ADMM的区别总结2024年5月6日15:15:26专业名词DC问题：DifferenceofConvex。Difference理解为差，convex是凸，DC问题就
提醒一下技术人，你是不是陷入局部最优了 ngu2008
首先看一张函数图像：函数图像很明显，这个函数最小值点在E点，而A、C、G是函数的局部极小值点。我读书期间学的数学专业，研究的方向就是最优化算法，说的直白点，就是找函数的最小值点，如果得找到了E点就说明成功了，可是如果只找到了A、C、G中的一个就停滞，这时算法就陷入局部最优了，这个时候就需要修改算法，需要加入一些扰动或者其他策略，避免函数陷入局部最优解，所以最优化算法有一个非常重要的点就是要避免算法
没有免费的午餐定理做程序员的第一天机器学习人工智能机器学习
没有免费午餐定理（NoFreeLunchTheorem，NFL）是由Wolpert和Macerday在最优化理论中提出的．没有免费午餐定理证明：对于基于迭代的最优化算法，不存在某种算法对所有问题（有限的搜索空间内）都有效．如果一个算法对某些问题有效，那么它一定在另外一些问题上比纯随机搜索算法更差．也就是说，不能脱离具体问题来谈论算法的优劣，任何算法都有局限性．必须要“具体问题具体分析”．没有免费午
LED恒流驱动芯片方案合集-主要应用于热门行业智能家居调光、RGB五路摄影灯补光灯、12V升压汽车车灯、调光电源模块、大功率舞台灯、太阳能灯带、应急灯、显示器背光等LED恒流驱动方案远翔调光芯片^13828798872 智能家居汽车计算机外设能源科技
深圳市雅欣控制技术有限公司，在芯片行业深耕二十载。是Feeling和MST在深圳的一级代理商。致力于推广销售电源管理芯片、LED驱动芯片和霍尔开关系列产品，为您提供最优化的解决方案、最优质的产品及咨询服务。远翔各型号应用分类：降压芯片：FP6161，FP6188，FP6150B，FP6151。升压芯片：FP5139，FP5207，FP5217，FP6291，FP6293，FP6296，FP6298
【算法】动态规划小匠码农数据结构与算法算法动态规划
文章目录一、动态规划概念二、算法思想三、算法步骤四、应用场景五、动态规划优缺点一、动态规划概念动态规划（DynamicProgramming，简称DP）是一种广泛应用于数学、计算机科学和经济学等领域的方法论。其核心思想是通过将复杂问题分解为相对简单的子问题，并存储子问题的解以避免冗余计算，从而显著提高计算效率。动态规划作为运筹学的一个分支，专注于解决决策过程的最优化问题。20世纪50年代初
Python实现贪心算法闲人编程 python python 贪心算法开发语言活动问题算法
目录贪心算法简介贪心算法的基本思想贪心算法的应用场景活动选择问题Python实现活动选择问题代码解释活动选择问题的解贪心算法的正确性分析贪心算法的其他应用贪心算法的局限性贪心算法的优化与变种总结贪心算法简介贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在求解最优化问题时的常用算法。它的核心思想是在每一步选择中都选择当前状态下看似最优的选项，希望通过一系列的局部最优选择能够得到全局最优解。由于其简
机器学习最优化方法之梯度下降 whemy
1、梯度下降出现的必然性利用最小二乘法求解线性回归的参数时，求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤。随着维度的增多，矩阵求逆的代价会越来越大，而且有些矩阵没有逆矩阵，这个时候就需要用近似矩阵，影响精度。另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。其实随机梯度下降才是实际应用中最常用的求解方法，但是其基础
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
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
基于 Python 和 cvxpy 求解 SOCP 二阶锥规划问题 - Easy 优化 python 数学建模线性代数自动驾驶机器人
cvxpy:Python功能包，为凸优化提供方便使用的用户接口，适配多种求解器SOCP:Second-OrderConeProgramming，二阶锥规划convexoptimization-凸优化，nonlinearoptimization-非线性优化timecomplexity-时间复杂度，polynomial-time-多项式时间Euclideannorm-欧几里德范数文章目录什么是SOCP
深度学习之反向传播算法（backward()） Tomorrowave 人工智能深度学习算法人工智能
文章目录概念算法的思路概念反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。（误差的反向传播）算法的思路多层神经网络的教学过程反向传播算法为了说明这一点使用如下图所示处理具有两个输入和一
动态规划入门 & 线性动态规划益达915 算法动态规划线性DP 动态规划线性动态规划概念
参考文献：全国青少年信息学竞赛培训教材——复赛（陈合力游光辉编著）一、概念在多阶段决策的问题中，各阶段采取的决策，一般俩说是与空间或者时间相关的。决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移，一个决策序列就是在变化的状态中产生出来，故有动态的含义。我们称这种解决多阶段决策最优化的过程称为动态规划方法。例如在一个m*n的迷宫中，从左下角走到右上角可以看到，状态A和状态B应当属于同一个阶段。T可以从A走来
基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图软件算法开发 MATLAB程序开发 #优化甘特图 PPNSA 扰动算子车间调度优化
目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图和优化收敛曲线。2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行3.核心程序......................................................
《原则》5 颜影忆
1:个体的激励机制必须符合群体的目标。自然创造了各种激励机制，促使追求自身利益的个体带来整体的进步2:现实为了整体趋向最优化，而不是为了个体。为整体做贡献，你就可能收货回报。3:通过快速试错以适应现实是无价的；不需要任何人的理解或引导，自然选择的试错就能实现改进。4:意识到你即是一切又什么都不是，并决定你想成为什么样子。5:你的未来取决于你的视角。
实验4：最优化模型实验一个毛毛虫电子科技大学数学实验练习题 matlab 数学建模
实验4：最优化模型实验4.1基础训练求函数极值求一元函数f(x)=exsinxf(x)=e^xsinxf(x)=exsinx在区间[0,9]内的最大值点、最大值,并绘制出函数图形,编写function程序文件返回2个参数,依次返回最大值点、最大值.提示：调用函数fminbnd计算;先绘制函数曲线,通过观察确定最大值点所在区间.参考函数如下：function[x0,y0]=fun代码:functio
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
2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论小郑的学习笔记
主要推导了一个公式推导MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计（MLE）的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的，这一点我觉得很神奇。可以看这个解释例子https://www.cnblogs.com/little-YTMM/p/5700226.html2。学习数值分析，学习了两种优化，无约束最优化和有约束最优化。无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会
Logistic回归洛克黄瓜
Logistic回归假设有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程称作回归。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。二值型输出分类器Sigmoid函数image.png为了实现Logistic回归分类器，在每个特征值上乘以一个回归系数，然后把所有值相加，将这个总和代入上述函数中，进而得到一个范围在0~1之间的数值。任何大于0.5的数据分为
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
web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释老A不折腾 web报表 finereport 代码可视化工具
在使用finereport制作报表，若预览发生错误，很多朋友便手忙脚乱不知所措了，其实没什么，只要看懂报错代码和含义，可以很快的排除错误，这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释，如果有说的不准确的地方，也请各位小伙伴纠正一下。 NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计 NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
Java的WeakReference与WeakHashMap bylijinnan java 弱引用
首先看看 WeakReference wiki 上 Weak reference 的一个例子： public class ReferenceTest { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { WeakReference r = new Wea
Linux——（hostname）主机名与ip的映射 eksliang linux hostname
一、什么是主机名无论在局域网还是INTERNET上，每台主机都有一个IP地址，是为了区分此台主机和彼台主机，也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆，所以又有了域名。域名只是在公网（INtERNET)中存在，每个域名都对应一个IP地址，但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的；主机名是用于什么的呢？答：在一个局域网中，每台机器都有一个主
oracle 常用技巧 18289753290
oracle常用技巧 ①复制表结构和数据 create table temp_clientloginUser as select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据如果表结构一样 insert into mytable select * &nb
使用c3p0数据库连接池时出现com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException 酷的飞上天空 exception
有一个线上环境使用的是c3p0数据库，为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现 com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.v2.resourcepool.BasicResou
IT系统分析师如何学习大数据蓝儿唯美大数据
我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢？学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手，尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具，如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
spring学习——简介 a-john spring
Spring是一个开源框架，是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发，从简单性，可测试性和松耦合的角度而言，任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security 为了降低Java开发的复杂性，
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运营到底是做什么的？ aoyouzi 运营到底是做什么的？
文章来源：夏叔叔（微信号：woshixiashushu），欢迎大家关注！很久没有动笔写点东西，近些日子，由于爱狗团产品上线，不断面试，经常会被问道一个问题。问：爱狗团的运营主要做什么？答：带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢？究竟什么是运营？运营到底是做什么的？那么，我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么？以爱狗团为例，绝大部分的移动互联网公司，对运营部门的考核分为三块——用
js面向对象类和对象百合不是茶 js 面向对象函数创建类和对象
接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下 ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似下面介绍一些js的类和对象的创建的技术一:类和对
web.xml之资源管理对象配置 resource-env-ref bijian1013 java web.xml servlet
resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明，该对象与servlet环境中的资源相关联 <resource-env-ref> <resource-env-ref-name>资源名</resource-env-ref-name> <resource-env-ref-type>查找资源时返回的资源类
Create a composite component with a custom namespace sunjing
https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter bit1129 mongodb
一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色回答这个问题，要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。什么是Artiber？ An arbiter does not have a copy of data set and cannot become a primary. Replica sets may have arbiters to add a
Javascript开发笔记白糖_ JavaScript
获取iframe内的元素通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素，这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的，唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
Web浏览器Chrome打开一段时间后，运行alert无效 bozch Web chorme alert 无效
今天在开发的时候，突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了，很是怪异。试了试其他浏览器，发现都是没有问题的。开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的，就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。这样开发的结果，如果客户在使用的时候没有提示，那会带来致命的体验。哎，没啥办法了就关闭浏览器重启。结果就好了，这也太怪异了。难道是cho
编程之美-高效地安排会议图着色问题贪心算法 bylijinnan 编程之美
import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; import java.util.Random; public class GraphColoringProblem { /**编程之美高效地安排会议图着色问题贪心算法 * 假设要用很多个教室对一组
机器学习相关概念和开发工具 chenbowen00 算法 matlab 机器学习
基本概念：机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。开发工具 M
[宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性 comsci 经济
大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........ 所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
oracle 11g database control 证书错误 daizj oracle 证书错误 oracle 11G 安装
oracle 11g database control 证书错误 win7 安装完oracle11后打开 Database control 后，会打开em管理页面，提示证书错误，点“继续浏览此网站”，还是会继续停留在证书错误页面解决办法：是 KB2661254 这个更新补丁引起的，它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告：
Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件游其是你 FilenameFilter
在Java中，你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。在这个例子中，我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例，二维数组简单示例 dcj3sjt126com c array
# include <stdio.h> int main(void) { int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; //a 是数组的名字 5是表示数组元素的个数，并且这五个元素分别用a[0], a[1]...a[4] int i; for (i=0; i<5; ++i) printf("%d\n",
PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。就是唯一且不能为空。 INDEX 索引，普通的 UNIQUE 唯一索引 dcj3sjt126com primary
PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。就是唯一且不能为空。INDEX 索引，普通的UNIQUE 唯一索引。不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引，用于在一篇文章中，检索文本信息的。举个例子来说，比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段：会员编号 INT会员姓名
java集合辅助类 Collections、Arrays shuizhaosi888 Collections Arrays HashCode
Arrays、Collections 1 ）数组集合之间转换 public static <T> List<T> asList(T... a) { return new ArrayList<>(a); } a）Arrays.asL
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要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素，这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的，此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
透过源码学前端之 Backbone 三 Model 逐行分析JS源代码 backbone 源码分析 js学习
Backbone 分析第三部分 Model 概述： Model 提供了数据存储，将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里，但重点功能在于其提供了一套功能强大，使用简单的存、取、删、改数据方法，并在不同的操作里加了相应的监听事件，如每次修改添加里都会触发 change，这在据模型变动来修改视图时很常用，并且与collection建立了关联。
SpringMVC源码总结（七）mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter 乒乓狂魔 springMVC
这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter，然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。 HttpMessageConverter接口介绍： public interface HttpMessageConverter<T> { /** * Indicate
分布式基础知识和算法理论 bluky999 算法 zookeeper 分布式一致性哈希 paxos
分布式基础知识和算法理论 BY [email protected] 本文永久链接：http://nodex.iteye.com/blog/2103218 在大数据的背景下，不管是做存储，做搜索，做数据分析，或者做产品或服务本身，面向互联网和移动互联网用户，已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍，在完善自我知识体系的同
Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决 bell0901 android gitignore
　　github上.gitignore模板合集，里面有各种.gitignore ： https://github.com/github/gitignore 　　自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件，对github上的android.gitignore添加了　　　　　　# OSX files　　　　　　//mac os下　　　　　　.DS_Store
成为高级程序员的10个步骤 tomcat_oracle 编程
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一、查询linux版本号： lsb_release -a LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-amd64:printing-4.0-noa

凸优化系列——最优化问题

1. 凸优化问题介绍

凸函数的性质

几种特殊凸问题的最优性条件

线性规划

你可能感兴趣的:(#,凸优化,最优化)