- 2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 E 题 交通流量管控 详细思路+matlab代码+python代码+论文范例
2024年数学建模国赛
备战2024数学建模国赛2024数学建模(不代写论文请勿盲目订阅)数学建模2024数学建模国赛2024数学建模国赛E题2024高教社杯
持续更新中,2024年所有数学建模比赛思路代码都会发布到专栏内,只需要订阅一次。5号6号半价,会结合历年优秀论文、人工智能深度学习算法、chatgpt。会定期发布思路、代码和论文。思路和论文基本拿不到国奖,想要获得国奖的同学不要购买。适合基础差的学生,容易获得省奖!随着城市化进程的加快、机动车的快速普及,以及人们活动范围的不断扩大,城市道路交通拥堵问题日渐严重,即使在一些非中心城市,道路交通拥堵问
- 2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 D 题 反潜航空深弹命中概率问题 详细思路+matlab代码+python代码+论文范例
2024年数学建模国赛
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- AI人工智能深度学习算法:卷积神经网络的原理与应用
AI大模型应用之禅
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AI人工智能深度学习算法:卷积神经网络的原理与应用作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与深度学习的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支,旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器,例如学习、解决问题和决策。近年来,人工智能取得了显著的进展,这在很大程度上归功于深度学习的崛起,深度学习是一种强大的机器学习形式,它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式
- 人工智能深度学习入门指南
白猫a~
编程深度学习人工智能
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,深度学习作为其重要分支,已经成为许多领域的研究热点。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式,使得机器能够处理和分析海量的数据,从而实现更高级别的智能。本文将为你提供一份深度学习入门指南,帮助你快速掌握深度学习的基本知识和应用技能。1.了解深度学习基本概念在开始深度学习之前,你需要了解一些基本概念,如神经网络、激活函数、损失函数、反向传播等。这些概念是深度学习的基
- 人工智能深度学习发展历程-纪年录
犟小孩
技术文档计算机视觉
前言为了理解模型之间的改进关系、明确深度学习的发展目标、提高自身对模型的深度理解、贯彻爱与和平的理念。总之,我做了如下表格。时间重大突破模型改进详细信息1847SGD随机梯度下降1995SVM支持向量机1982RNN循环神经网络,序列模型1986反向传播1997LSTM长短期时间记忆1998Lenet-5首次应用于手写识别2001随机森林2010ReLUrelu激活函数,解决梯度消失2012Dro
- 【NLP冲吖~】〇、NLP(自然语言处理、大纲)
漂泊老猫
自然语言处理NLP自然语言处理人工智能
0、自然语言处理自然语言处理是一门用于理解人类语言、情感和思想的技术,是人工智能深度学习领域的一项重要分支,去年爆火的GPT就是该分支的一个重要落地的应用。随着计算机算力的不断提升,自然语言处理技术近年来发展迅速,有代表模型BERT和GPT等;应用场景有chatbot、知识图谱、情感分析等。自然语言是与机器语言相对的一个概念,它是指人类在一定条件下自然形成和使用的口头或书面的语言,如汉语、英语、法
- 深度学习十年感悟,从入门到放弃
Ada's
Latex科研码上生活反思觉悟深度学习人工智能
写这篇在此主要是对自己对未来的思考和探索,绝没有指导和影响大家意思,我要准备放弃深度学习算法应用和研究去从事下一代操作系统和模拟信号处理芯片方面工作,主要是为自己以后事业机器人领域做点储备。14年左右从Octave及Matlab数学建模开始入门人工智能深度学习领域。当时情况是13年底我请教前辈后,在思考我们专业的未来是交通调度那么就是通信调度,最厉害的行业内也就是统计分析之类的很多体力性加上初步的
- 【ArcGIS Pro微课1000例】0046:深度学习--汽车检测
刘一哥GIS
《ArcGISarcgis深度学习汽车ArcGISpro人工智能
本实验讲述ArcGISPro中人工智能深度学习应用之–汽车检测。文章目录一、学习效果二、工具介绍三、案例实现四、注意事项一、学习效果采用深度学习工具,可以很快速精准的识别汽车。案例一:案例二:下面讲解GIS软件实现流程。二、工具介绍该案例演示的是ArcGISPro中深度学习工具中的【使用深度学习检测对象】,应用的模型是汽车检测模型CarDetection_USA.dlpk,大家可以从配套的实验数据
- PyTorch深度学习原理与实现
slience_me
机器学习深度学习pytorch人工智能
PyTorch深度学习原理与实现1.引言深度学习发展历程感知机网络(解决线性可分问题,20世纪40年代)BP神经网络(解决线性不可分问题,20世纪80年代)深度神经网络(海量图片分类,2010年左右)常见深度神经网络:CNN、RNN、LSTM、GRU、GAN、DBN、RBM……深度应用领域计算机视觉语音识别自然语言处理人机博弈深度学习、机器学习以及人工智能深度学习VS传统机器学习深度神经网络VS浅
- 亚马逊云AI大语言模型应用下的创新Amazon Transcribe的使用
lqj_本人
推广人工智能语言模型自然语言处理
Transcribe简介语音识别技术,也被称为自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition,简称ASR),其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入,例如按键、二进制编码或者字符序列。语音识别技术已经发展了几十年,直到2009年,Hinton把人工智能深度学习解决方案引入语音识别中,语音识别才取得了巨大突破。AmazonTranscribe是一项自动语音识别(AS
- 第五章:人工智能深度学习教程-人工神经网络(第一节-人工神经网络及其应用)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习自然语言处理知识图谱生成对抗网络
当您阅读这篇文章时,您体内的哪个器官正在思考这个问题?当然是大脑啦!但你知道大脑是如何运作的吗?嗯,它有神经元或神经细胞,它们是大脑和神经系统的主要单位。这些神经元接收来自外界的感觉输入并进行处理,然后提供可能作为下一个神经元的输入的输出。这些神经元中的每一个都通过突触以复杂的排列方式与其他神经元相连。现在,您想知道这与人工神经网络有什么关系吗?嗯,人工神经网络是根据人脑中的神经元建模的。让我们详
- 第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第四节-深入理解激活函数)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习数据挖掘计算机视觉自然语言处理
什么是激活函数?在人工神经网络中,节点的激活函数定义了该节点或神经元对于给定输入或一组输入的输出。然后将该输出用作下一个节点的输入,依此类推,直到找到原始问题的所需解决方案。它将结果值映射到所需的范围,例如0到1或-1到1等。这取决于激活函数的选择。例如,使用逻辑激活函数会将实数域中的所有输入映射到0到1的范围内。二元分类问题的示例:在二元分类问题中,我们有一个输入x,比如一张图像,我们必须将其分
- 第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第二节-ANN 中激活函数的类型)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络开发语言机器学习计算机视觉自然语言处理
生物神经网络以人工神经网络的形式建模,其中人工神经元模拟生物神经元的功能。人工神经元如下图所示:人工神经元的结构每个神经元由三个主要部分组成:一组“i”个突触,其权重为wi。信号xi形成具有权重wi的第i个突触的输入。任何权重的值都可以是正值或负值。正权重具有非凡的效果,而负权重对求和点的输出具有抑制作用。输入信号的求和点由相应的突触权重加权。因为它是加权输入信号的线性组合器或加法器,所以求和点的
- 第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第三节-Pytorch 中的激活函数)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习开发语言pytorch机器学习自然语言处理语音识别
在本文中,我们将了解PyTorch激活函数。目录什么是激活函数以及为什么使用它们?Pytorch激活函数的类型ReLU激活函数:Python3LeakyReLU激活函数:Python3S形激活函数:Python3Tanh激活函数:Python3Softmax激活函数:Python3什么是激活函数以及为什么使用它们?激活函数是Pytorch的构建块。在讨论激活函数的类型之前,让我们首先了解人脑中神经
- 第四章:人工智能深度学习教程-激活函数(第一节-激活函数)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络开发语言自然语言处理计算机视觉机器学习
简单来说,人工神经元计算其输入的“加权和”并添加偏差,如下图所示的净输入。从数学上来说,现在净输入的值可以是从-inf到+inf之间的任何值。神经元并不真正知道如何绑定到值,因此无法决定激发模式。因此激活函数是人工神经网络的重要组成部分。他们基本上决定神经元是否应该被激活。因此它限制了净输入的值。激活函数是一种非线性变换,我们在将输入发送到下一层神经元或将其最终确定为输出之前对输入进行非线性变换。
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第三节-Tensorflow 中的多层感知器学习)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络
在本文中,我们将了解多层感知器的概念及其使用TensorFlow库在Python中的实现。多层感知器多层感知也称为MLP。它是完全连接的密集层,可将任何输入维度转换为所需的维度。多层感知是具有多个层的神经网络。为了创建神经网络,我们将神经元组合在一起,以便某些神经元的输出是其他神经元的输入。神经网络和TensorFlow的简单介绍可以在这里找到:神经网络TensorFlow简介多层感知器有一个输入
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第一节-ANN 和 BNN 的区别)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习数据挖掘自然语言处理语言模型
你有没有想过建造大脑之类的东西是什么感觉,这些东西是如何工作的,或者它们的作用是什么?让我们看看节点如何与神经元通信,以及人工神经网络和生物神经网络之间有什么区别。1.人工神经网络:人工神经网络(ANN)是一种基于前馈策略的神经网络。之所以这样称呼,是因为它们不断地通过节点传递信息,直到到达输出节点。这也被称为最简单的神经网络类型。ANN的一些优点:无论数据类型如何(线性或非线性),都能够学习。人
- 合工大《数字媒体技术》课程调研报告-视频伪造
晓宜
媒体音视频人工智能
2022年《数字媒体技术》课程调研报告“视频伪造”技术调研日期:2022.10.01调研报告摘要众所周知,人工智能正迎来第三次发展浪潮,它既给社会发展带来了巨大机遇,同时也带来了诸多风险,人工智能对国家安全的影响已成为世界各国的重要关切和研究议程。作为人工智能深度学习领域的一个分支,Deepfake(深度伪造)技术在近几年迅速兴起,为国家间的政治抹黑、军事欺骗、经济犯罪甚至恐怖主义行动等提供了新工
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第六节-ML深度学习层列表)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习自然语言处理集成学习迁移学习
要指定所有层按顺序连接的神经网络的架构,请直接创建层数组。要指定层可以有多个输入或输出的网络架构,请使用LayerGraph对象。使用以下函数创建不同的图层类型。输入层:功能描述图像输入层将图像输入网络应用数据标准化序列输入层将序列数据输入到网络。可学习层:功能描述卷积2d层对输入应用滑动过滤器。它通过沿输入垂直和水平移动滤波器并计算权重和输入的点积,然后添加偏差项来对输入进行卷积。转置Conv2
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第五节-了解多层前馈网络)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习数据挖掘自然语言处理目标检测
让我们了解反向传播网络(BPN)中的误差是如何计算的以及权重是如何更新的。考虑下图中的以下网络。反向传播网络(BPN)上图中的网络是一个简单的多层前馈网络或反向传播网络。它包含三层,输入层有两个神经元x1和x2,隐藏层有两个神经元z1和z2,输出层有一个神经元yin。现在让我们写下每个神经元的权重和偏差向量。注:权重是随机取的。输入层:i/p–[x1x2]=[01]这里,由于它是输入层,因此仅存在
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第四节-从头开始的具有前向和反向传播的深度神经网络 – Python)
geeks老师
人工智能深度学习python开发语言AI编程深度学习机器学习人工智能自然语言处理
本文旨在从头开始实现深度神经网络。我们将实现一个深度神经网络,其中包含一个具有四个单元的隐藏层和一个输出层。实施将从头开始,并实施以下步骤。算法:1.可视化输入数据2.确定权重和偏置矩阵的形状3.初始化矩阵、要使用的函数4.前向传播方法的实现5.实施成本计算6.反向传播和优化7.预测和可视化输出模型架构:模型架构如下图所示,其中隐藏层使用双曲正切作为激活函数,而输出层(即分类问题)使用sigmoi
- 第三章:人工智能深度学习教程-基础神经网络(第二节-ANN 和 BNN 的区别)
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习神经网络机器学习自然语言处理生成对抗网络语言模型
在本文中,我们将了解单层感知器及其使用TensorFlow库在Python中的实现。神经网络的工作方式与我们的生物神经元的工作方式相同。生物神经元的结构生物神经元具有三个基本功能接收外部信号。处理信号并增强是否需要发送信息。将信号传递给目标细胞,目标细胞可以是另一个神经元或腺体。同样,神经网络也能发挥作用。机器学习中的神经网络什么是单层感知器?它是最古老且最早引入的神经网络之一。它是由弗兰克·罗森
- 第三章:人工智能深度学习教程-人工智能与机器学习与深度学习之间的区别
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习机器学习图搜索算法生成对抗网络视觉检测自动驾驶
人工智能基本上是通过一组规则(算法)将人类智能融入机器的机制。人工智能是两个词的组合:“人工”是指由人类或非自然物体制造的东西,“智能”是指相应地理解或思考的能力。另一个定义可能是“人工智能基本上是训练机器(计算机)模仿人脑及其思维能力的研究”。人工智能侧重于3个主要方面(技能):学习、推理和自我纠正,以获得尽可能最大的效率。机器学习:机器学习基本上是一种研究/过程,它使系统(计算机)能够通过其拥
- 第二章:人工智能深度学习教程-深度学习简介
geeks老师
人工智能深度学习人工智能深度学习数据挖掘机器学习神经网络自然语言处理语音识别
深度学习是基于人工神经网络的机器学习的一个分支。它能够学习数据中的复杂模式和关系。在深度学习中,我们不需要显式地对所有内容进行编程。近年来,由于处理能力的进步和大型数据集的可用性,它变得越来越流行。因为它基于人工神经网络(ANN),也称为深度神经网络(DNN)。这些神经网络的灵感来自于人脑生物神经元的结构和功能,它们旨在从大量数据中学习。深度学习是机器学习的一个子领域,涉及使用神经网络来建模和解决
- 人工智能与深度神经网络,人工智能人工神经网络
「已注销」
人工智能dnn机器学习神经网络
人工智能中神经网络训练过程谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创人工智能深度学习的基础知识?在提及人工智能技术的时候,对于深度学习的概念我们就需要了解,只有这样才能更加容易理解人工智能的运行原理,今天,昆明电脑培训就一起来了解一下深度学习的一些基础知识写作猫。首先,什么是学习率?学习率(LearningRate,LR。常用η表示。)是一个超参数,考虑到损失梯度,它控制着我们在多大程度上调整网络的权重
- 第990期机器学习日报(2017-06-04)
ai100_ml
机器学习日报2017-06-04机器学习、深度学习研究者10张速查表@网路冷眼ACL2017杰出论文公布,国内四篇论文入选@机器之心Synced如何解释机器学习模型和结果@wx:全球人工智能深度学习多任务学习综述@wx:全球人工智能亚马逊AI博客:用机器学习自动调优数据库管理系统@网路冷眼@好东西传送门出品,由@AI100运营,过往目录见http://ml.memect.com订阅:关注微信公众号
- 开篇:百花齐放,百家争鸣
静电屏蔽
生死无门,福自己造。2018新春伊始,自媒体的春天也跟随而来。回顾2017年,这是神奇的一年!直播迎来黄金时代,人工智能深度学习充斥人们的视野,虚拟货币席卷全球,区块链爆发,游戏电竞迎来吃鸡时代,国内巨头动作频繁,首富几经易主,共享经济大行其道,还有太多太多。注定过去的一年是划时代的纪元,此前从未见过如此热闹的互联网生活!百度移动端布局以搜索为入口,成效可喜。过去巨头们拼的是平台,硬件,技术,哪知
- 初识人工智能
熊子豪
姓名:熊子豪学号:19011210143转载自https://blog.csdn.net/Harpoon_fly/article/details/84074645【嵌牛导读】我们正处在深度学习的时期,把握住机会在人工智能深度学习还未大量爆发的时期,多了解学习下,让自己跟进时代的步伐,当然未来的强化学习更是最主要的方向,技术更新迭代,你做好准备了么?【嵌牛鼻子】人工智能。【嵌牛提问】什么是人工智能,
- 人工智能深度学习,100天掌握所有人工智能深度学习 –第二章:( 第 1 – 10 天第一节线性代数-线性方程组)
wly476923083
人工智能人工智能深度学习线性代数机器学习深度学习神经网络自然语言处理数据挖掘目标检测
矩阵的迹:设A=[aij]nxn是n阶方阵,则对角元素之和称为矩阵的迹,记为tr(A)。tr(A)=a11+a22+a33+……….+ann矩阵迹的性质:设A和B为任意两个n阶方阵,则tr(kA)=ktr(A)其中k是标量。tr(A+B)=tr(A)+tr(B)tr(AB)=tr(A)-tr(B)tr(AB)=tr(BA)线性方程组的解:线性方程可以有三种可能的解:没有解决方案独特的解决方案无限解
- 人工智能深度学习,100天掌握所有人工智能深度学习 –第一章: 初学者完整指南(持续更新)
wly476923083
人工智能人工智能深度学习决策树算法机器学习深度学习人工智能数据库神经网络
它涉及开发可以自动从数据中学习模式和见解的算法,而无需显式编程。近年来,随着企业发现机器学习在推动创新、改进决策和获得竞争优势方面的潜力,机器学习变得越来越受欢迎。就业行业中的机器学习如果您有兴趣从事机器学习职业,您可能想知道您可以选择的薪水和职业选择。机器学习专业人士的需求量很大,并且可以获得有竞争力的薪水。根据Glassdoor的数据,美国机器学习工程师的平均基本工资约为每年114,000美元
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
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Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end