- 数学建模基础训练-1：概念解析
MPCTHU
数学建模数学建模
文章目录数学建模基础训练-1：概念解析问题一：如何找到“概念”？问题二：如何全面理解概念的基础含义？问题三：如何深刻理解概念并作出创新点发掘？实际举例问题一:研究并给出寒假开学某大学返校交通问题的合理解决方案首先，找到“概念”：其次，认识基础概念：第三，对概念的二次挖掘学生到校与离校的交通流量模型交通拥堵对学校教学与运营的影响模型交通安全事故风险评估模型学校交通设施规划与优化模型问题二：研究并给出
- OpenCV：人脸检测与Haar级联分类器（十三）
WHCIS
opencvopencv数学建模人工智能计算机视觉音视频算法
一、Haar级联检测深度解析1.1Haar特征数学建模Haar特征的本质是通过矩形区域对比捕捉局部特征，其数学形式可扩展为四元组表示：特征定义：Haar(f)=(t,x,y,w,h)×s\text{Haar}(f)=(t,x,y,w,h)\timessHaar(f)=(t,x,y,w,h)×s其中：ttt表示特征类型（共14种基础变体）(x,y)(x,y)(x,y)为特征锚点坐标(w,h)(w,h
- 2025年美赛数学建模 ICM 问题 F: 网络安全强大吗？
深度学习&目标检测实战项目
2025年美赛MCM/ICM数学建模2025年数学建模美赛2025美赛F题网络安全强大吗思路代码F题
全部都是公开资料，不代写论文，请勿盲目订阅）2025年数学建模美赛期间，会发布思路和代码，赛前半价，赛前会发布往年美赛的经典案例，赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析，会根据赛题难度，选择合适的题目着重分析，没有代写论文服务，只会发布思路和代码，因为赛制要求，不会回复私信。内容可能达不到大家预期，请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员，会充分利用chatgpto1
- 2023年研究生数学建模竞赛优秀论文汇总
Xiaoxll12
数学建模
A题：WLAN网络信道接入机制建模B题：DFT类矩阵的整数分解逼近：解析与优化方法C题：大规模创新类竞赛评审方案研究D题：区域双碳目标与路径规划研究E题：出血性脑卒中临床智能诊疗模型的建立F题：强对流降水临近预报收集的历年研究生数学建模竞赛代码（部分）
- DataWhale 数学建模导论学习笔记（第一章）
ryanYu_127
学习笔记
要点：利用Python作为计算工具帮助解决数学模型。一、前期准备工作1.AnacondaNavigator帮助安装了NumPy所需的功能包。2.通过Jupyter_Lab,可以直接测试代码运行的结果。3.通过vscode可以修改文本并即时看到预览结果，解决一些符号、公式、表格显示不正常的问题。4.这也是我第一次使用CSDN记录自己的学习笔记。二、进入第一章正题解析方法与几何建模：1.前面的向量和矩
- 第六届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究
格图素书
大数据竞赛赛题解析数学建模
目录摘要1问题的重述2问题的分析2.1问题一的分析2.2问题二的分析2.3问题三的分析2.4问题四的分析2.5问题五的分析3.问题的假设4.符号说明5.模型的建立与求解5.1问题一的建模与求解5.1.1分析对象与指标的选取5.1.2折线图分析5.1.3相关性分析5.1.4问题1的结果分析5.2问题二的建模与求解5.2.1分析对象与指标的选取5.2.2Topsis算法评价5.2.3综合污染指数法5.
- Datawhale数学建模导论课程第八章学习心得(I)一时间序列与投资模型
星.惜尘
数学建模
学习链接：Datawhale数学建模教程Descriptionhttps://datawhalechina.github.io/intro-mathmodel/#/CH8/%E7%AC%AC8%E7%AB%A0-%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97?id=_811-%e6%97%b6%e9%97%b4%e5%ba%8f%e5%88%97%e7%9a%84%e5%
- 数学建模与MATLAB实现：插值技术详解
青橘MATLAB学习
#数学建模Matlab编程实验数学建模matlab开发语言
引言插值是数学建模与数据分析中的核心技术，广泛应用于信号处理、图像重建、地理信息系统等领域。本文基于一维插值与二维插值的理论框架，结合MATLAB代码实战，系统讲解拉格朗日插值、分段线性插值、三次样条插值等方法，并通过温度预测、地貌分析等案例，帮助读者掌握插值技术的核心原理与实现技巧。一、插值基础理论1.一维插值定义：已知函数在有限点x0,x1,…,xnx_0,x_1,\dots,x_nx0,x1
- 数学建模与MATLAB实现：稳定状态模型与资源管理策略
青橘MATLAB学习
#数学建模Matlab编程实验数学建模算法
引言在实际问题中，动态过程的瞬时性态往往难以直接分析，而研究其稳定状态的特征则更具实际意义。本章介绍如何通过微分方程稳定性理论，结合再生资源管理、种群竞争等案例，分析系统的平衡点及稳定性，为实际决策提供数学依据。一、微分方程稳定性理论1.1基本概念自治系统：若微分方程组不显含时间变量ttt，则称为自治系统。例如：dxdt=F(x)\frac{dx}{dt}=F(x)dtdx=F(x)非自治系统可通
- 美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-C题深度解读
@BreCaspian
数学建模数学建模
COMAP竞赛C题深度分析与创新解答一、问题重述与目标细化核心目标：预测2028年洛杉矶奥运会各国金牌及总奖牌数，并提供预测区间。识别可能首次获奖的国家，量化其概率。分析运动项目对奖牌的贡献度，提出国家优势项目优化策略。量化“教练效应”，推荐需引进教练的国家及项目组合。挑战：历史数据跨度长（1896–2024），需处理国家演变（如苏联解体）。教练数据稀疏，需设计间接指标衡量其影响。新兴项目（如滑板
- 美国大学生数学建模竞赛COMAP2025-A题深度解读
@BreCaspian
数学建模数学建模
COMAP2025A题全面深度解答：基于多尺度建模与智能分析的楼梯磨损研究一、问题背景与核心挑战题目要求：通过非破坏性测量方法，分析楼梯的磨损特征（如深度、形状、材料成分），推断以下信息：使用频率：每日或每年的使用次数。使用方向：单向或双向通行。同时使用人数：高峰时段的并行使用者数量。年龄与修复历史：楼梯的建造时间及是否经过修复。材料来源：验证材料是否与已知采石场或木材来源匹配。核心挑战：数据采集
- 机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
qq742234984
机器学习线性回归逻辑回归
机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号：数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数（LossFunction）两者区别3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景4.什么场景下用L1、L2正则化5.什么是ElasticNet回归6.ElasticNet回归的使用场景7.线性回归要求因变量服从正态分布
- python实现线性规划 数学建模 代替matlab
Leowner
python数学建模python数学建模
要解决的问题如图所示importnumpyasnpfromscipyimportoptimizez=np.array([2,3,1])a=np.array([
- 数学建模与MATLAB实现：无约束优化
青橘MATLAB学习
#数学建模Matlab编程实验数学建模matlab开发语言
无约束优化是数学建模中的一个重要问题，广泛应用于工程、经济、管理等领域。本文介绍了无约束优化的基本思想、常用算法，并重点讲解了如何使用MATLAB求解无约束优化问题。一、无约束优化问题无约束优化问题的标准形式为：minf(x)\minf(x)minf(x)其中，(x)是决策变量，(f(x))是目标函数。无约束优化的目标是找到使目标函数(f(x))最小的(x)值。二、无约束优化的基本算法1.最速下
- 数学建模与MATLAB实现：线性规划
青橘MATLAB学习
数学建模matlab开发语言
线性规划是数学建模中常用的一种优化方法，广泛应用于资源分配、生产计划、投资决策等领域。本文将介绍线性规划的基本概念，并重点讲解如何使用MATLAB求解线性规划问题，特别是对MATLAB中的linprog函数进行详细说明。一、线性规划的基本概念线性规划（LinearProgramming,LP）是数学规划中的一种，其目标函数和约束条件均为线性函数。线性规划问题的标准形式如下：minimizef(x)
- 多元线性回归模型：理论、应用与数学建模实例
小柒笔记
数学建模线性回归算法
引言多元线性回归模型是数学建模中的一种重要工具，它用于分析两个或两个以上自变量与一个因变量之间的关系。在许多实际问题中，如经济学、生物统计学、环境科学和社会科学等领域，多元线性回归模型都发挥着关键作用。本文将介绍多元线性回归模型的基本概念、数学表达式及其在数学建模中的应用。一、多元线性回归模型的基本概念1.1定义多元线性回归模型是指包含一个因变量和多个自变量的线性回归模型。数学上，它可以表示为：Y
- 基于联合概率密度与深度优化的反潜航空深弹命中概率模型研究摘要
終不似少年遊*
人工智能算法数学建模python
前言：项目题材来自数学建模2024年的D题，文章内容为笔者和队友原创，提供一个思路。摘要随着现代军事技术的发展，深水炸弹在特定场景下的反潜作战效能日益凸显，如何最大化的发挥深弹威力也成为重要研究课题。本文针对评估深弹投掷落点对命中潜艇概率的影响进行分析，综合利用Python、geogebra和draw.io等，以得出最大命中率、最优投掷方案和联合阵列编排的合理方案为目标建立了深度命中率模型，并使用
- 基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客
qq742234984
计算机githubgitnpmnode.jshexo
公众号：数学建模与人工智能基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客一、Github配置1.安装Git2.部署本地Git与Github连接（SSH）二、node.js安装和环境配置1.安装node.js2.查看安装是否成功（版本号）3.配置环境变量三、下载Hexo并配置fluid主题1.下载Hexo2.配置fluid主题1.安装fluid2.配置fluid3.更新部署博客页面4.部署到git
- 数模测评：doubao1.5＞deepseek-v3＞gpt-o1
您好啊数模君
gpt数学建模deepseekdoubao
本次测试了当前评价最高的三款大模型doubao1.5、gpt-o1、deepseek-v3(r1崩溃)，都是采用无提示词的硬核提问方式，测试视频如下。gpto1、doubao1.5、deepseek测评测试方式：上传美赛六道题目文件直接提问以下5句话：这是一道数学建模题目，请做下问题重述请给出每一个问题的思路针对每个问题推荐前沿算法建立第一问数学模型编写第一问数学模型的程序
- JCR一区级 | Matlab实现蜣螂算法DBO-Transformer-LSTM多变量回归预测
Matlab机器学习之心
算法matlabtransformer
✅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:水质预测对于环境保护和资源管理至关重要。本文提出了一种基于蜣螂算法(DungBeetleOptimizer,DBO)、DBO-Transformer和LSTM的多变量水质回归预测模型，旨在提高水质参数
- 【深度学习】因果推断与机器学习的高级实践 数学建模_问题根因 分析 机器学习
2401_84239830
程序员深度学习机器学习数学建模
现阶段深度学习有三大特征：数据驱动：即数据训练，将数据输入到模型中进行训练；关联学习：模型基于给定训练数据集，进行关联学习；概率输出：即最后的输出，判断这个图片有“狗“的概率是多少。以数据驱动、关联学习、概率输出为特征的深度学习存在什么问题呢？以一个简单的图片识别问题为例：识别一张图片中是否有狗。在很多预测问题中，我们拿到的数据集往往都是有偏的，比如我们拿到的数据中有80%的图片中狗都在草地上，这
- 2025美赛数学建模F题：网络安全强大——思路+代码+模型
灿灿数模分号
web安全安全网络
详细思路更新见文末名片2025ICM问题F:网络安全强大？背景：我们世界的更多部分已经通过现代技术的奇迹互联起来。尽管这种在线连接性提高了全球生产力，并使世界变得更小，但它也增加了我们个人和集体在网络犯罪方面的脆弱性。网络犯罪之所以难以应对，原因有很多。许多网络安全事件跨越国界，使得调查和起诉这些犯罪时的管辖问题变得复杂。此外，许多机构，如投资公司，宁愿支付赎金而不报告被黑客攻击，避免让客户和潜在
- 2025美赛数学建模MCM/ICM选题建议与分析，思路+模型+代码
灿灿数模分号
数学建模
2025美赛数学建模MCM/ICM选题建议与分析,思路+模型+代码，详细更新见文末名片一、问题A：测试时间：楼梯的恒定磨损（ArchaeologicalModeling）适合专业：考古学、历史学、数学、机械工程难度：中等开放度：中等问题A让学生探索如何根据楼梯的磨损情况推断楼梯的使用情况。这个问题涉及到对磨损的定量分析，并通过历史记录推测使用模式。该题目适合对历史、考古以及机械磨损有兴趣的学生，尤
- 2025美赛美国大学生数学建模竞赛C题思路分析完整论文（45页）（含模型，可运行代码，运行结果）
小文数模
2025美国大学生数学建模竞赛2025美赛数学建模C数学建模pythonmatlab
2025美赛数学建模竞赛C题思路分析完整论文目录摘要一、问题重述二、问题分析三、模型假设四、模型建立与求解4.1问题14.1.1问题1思路分析4.1.2问题1模型建立4.1.3问题1样例代码（仅供参考）4.1.4问题1样例代码运行结果（仅供参考）4.2问题24.2.1问题2模型建立分析4.2.2问题2模型建立4.2.3问题2样例代码（仅供参考）4.2.4问题2样例代码运行结果（仅供参考）4.3问题
- 变分法实例详解：从最速降线到一般泛函的Mathematica验证
繁星不语有限元学习
数学建模算法
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档变分法实例详解：从最速降线到一般泛函的Mathematica验证一、最速降线问题：旋轮线的诞生1.问题背景2.数学建模3.Mathematica验证二、广义泛函极值问题：显式依赖变量的变分法1.问题描述2.数学推导3.Mathematica验证三、Mathematica工具包：`VariationalMethods`详解1.核心功能2
- 2025美赛数学建模c题思路+模型+代码分享！非机构不卖课（12：51已更新完善Q1模型的代码）
夜信431
机器学习人工智能数学建模大数据python
2025MCMC题思路分析中文版题目翻译在这里先不放了，重点说一下我和队友讨论出来的一个简单思路。题目背景信息排名、金牌、奖牌数量：奥运会奖牌榜的核心指标。奖牌预测方法：强调基于参赛运动员名单而非历史奖牌数据进行预测。数据限制：模型和分析必须仅使用提供的五个数据文件，所以好好想想到时候伟大教练应该怎么考虑(data_dictionary.csv,summerOly_athletes.csv,sum
- 备战美赛！2025美赛数学建模C题模拟预测！用于大家练手模拟！
灿灿数模
数学建模
完整的思路代码模型见文末2025美赛数学建模C题模拟题：城市交通拥堵指数的预测与管理策略背景随着全球城市化进程的加快，交通拥堵问题成为城市发展的重要挑战之一。交通拥堵不仅影响居民出行效率，还增加了能源消耗和碳排放。近年来，各大城市开始尝试通过实时数据监控和人工智能技术对交通拥堵进行预测和管理。然而，由于城市交通系统的复杂性，现有方法在实际应用中仍面临诸多挑战。任务作为一名数据分析专家，你的任务是基
- 2025数学建模美赛C题【Models for Olympic Medal Tables】第一问
步入烟尘
2025数学建模美赛C题2025数学建模美赛数学建模奥运会历史奖牌
本文为个人解题笔记，仅供参考学习。本文C题的第一问。其他问题均在本专栏内，订阅一次，全部可见。文章目录问题1解题全流程解题完整过程：建立预测奥运会奖牌数的数学模型1.数据分析与清理1.1数据来源与结构1.2数据清理2.探索性数据分析(EDA)2.1国家奖牌分布趋势2.2奖牌与赛事数量的关系2.3主办国优势分析3.模型建立3.1奖牌数预测模型3.2奖牌首次获得预测模型3.3奖牌分布与赛事类型关联模型
- 2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路(对每题分析)
FFMXjy
数学建模学习-传统算法机器学习深度学习系列课程数学建模美赛美国大学生数学建模
2025年美国大学生数学建模竞赛C题思路开发奖牌数预测模型1.目标：建立一个模型来预测每个国家的奖牌数，特别是金牌和总奖牌数。步骤：2.使用提供的summerOly_athletes.csv和summerOly_medal_counts.csv数据。3.清理数据，处理缺失值和异常值。4.提取有用的特征，如国家、年份、项目、奖牌类型等。5.选择适当的机器学习算法，如线性回归、随机森林或梯度提升树。6
- 2025年数学建模美赛 A题分析（2）楼梯使用频率数学模型
youcans_
数学建模课数学建模Matlabpython
2025年数学建模美赛A题分析（1）TestingTime:TheConstantWearOnStairs2025年数学建模美赛A题分析（2）楼梯磨损分析模型2025年数学建模美赛A题分析（3）楼梯使用方向偏好模型2025年数学建模美赛A题分析（4）楼梯使用人数模型特别提示：本文针对2025年A题进行分析，每天不断更新，建议收藏。其它题目的分析详见【youcans的数学建模课】专栏。文章目录202
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束，因为想制作成exe文件，想把执行的效果加到窗口上，所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序，这里直接贴出代码，在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志，这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 （grep -n 关键字 文件名 ）查出关键字以及该关键字所在的行数，然后再用 （sed -n '100,200p' 文件名），去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法，就是用（grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》，目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等，请大家及时指出，我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0，在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网：http://code.google.com/p/mockito/，打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串，也可以是正则表达式，当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis，是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis，因为MyBatis是iBatis的升级版本，最初以为改动应该不大，实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动，使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器：lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息，但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实，因为它是指“列出打开文件（lists openfiles）”。而有一点要切记，在Unix中一切（包括网络套接口）都是文件。
有趣的是，lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加，可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目：java实现两个大数相加，可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享，附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1： 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2： 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同，它鼓励写SQL，所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦，只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项，比如：分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候，我们有时候会需要将它设为透明，有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片，搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码，透明，无坐标控制： 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法，一种是继承UICollectionViewController，这个Controller会自带一个UICollectionView；另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托，代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似，spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解，并定义组件查找规则 ，mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出，然后想在浏览器中，让用户选择另存为，保存用户下载的xls文件，这个时候，可能的是在ie下出现乱码（ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码，
因此必须综合判断，编写一个工具类：
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日，我辞职了，离开了相处一年的触控，转过身--挥洒掉泪水，毅然来到了兄弟连，背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人，还敢跨行业，选择Unity3D？“，”真是不自量力••••••“，”真是初生牛犊不怕虎•••••“，••••••我只是淡淡一笑，拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连！
这就是我青春的分割线，不后悔，只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空，建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市，我们国家的监管还是有点拼的，但始终拼不过飞流直下的恐慌，为什么呢？
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象，笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力，并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好，上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空，在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新，大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下，须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况，发现有一个问题，就是iframe中的页面的高度可能会很高，但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开，如下面的结构：
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容（支持IE10以下）
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
