- elkai库高效求解旅行商(TSP)问题(Pycharm23.01)
一九天虚
pythontsp问题旅行商问题
技术文档摘要简介本技术文档描述了一个基于elkai库实现的旅行商问题(TSP)求解与可视化工具,用于计算给定城市坐标的最优路径并展示结果。以下是核心功能与技术实现要点:1.核心功能TSP求解:通过elkai库高效求解城市坐标的最优访问顺序,最小化总路径成本。路径可视化:基于Matplotlib绘制路径图,动态标注起点、城市序号及路径走向。结果分析:输出路径总成本(目标值)及城市
- 基于Java的蚁群算法深度解析与完整实现
一枚码农404
算法java算法蚁群算法强化学习优化算法java算法
基于Java的蚁群算法深度解析与完整实现本文深入剖析蚁群算法(ACO)的核心原理与实现细节,结合旅行商问题(TSP)场景,提供完整的Java代码实现及工程级优化方案。文章从蚂蚁觅食行为的信息素机制出发,详解路径选择概率模型、动态信息素更新策略及参数调优方法。通过面向对象设计构建蚁群算法核心类库,实现包括路径构建、轮盘赌选择、局部/全局信息素更新等关键算法模块,并给出参数动态调整、精英策略、并行化计
- Python实现蚁群算法
闲人编程
pythonpython算法开发语言蚁群
目录蚁群算法的基本原理蚁群算法的步骤Python实现蚁群算法解决TSP问题解释举例说明蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种基于自然界蚂蚁觅食行为的仿生算法,最早由MarcoDorigo在1992年提出。它是一种用于解决组合优化问题的概率算法,特别适用于解决旅行商问题(TSP)、路径规划等问题。蚁群算法的基本原理蚂蚁在寻找食物的过程中会在路径上留下信息素(pherom
- Python实例题:基于遗传算法的旅行商问题求解
狐凄
实例python开发语言
目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目基于遗传算法的旅行商问题求解要求:使用遗传算法解决旅行商问题(TSP)。支持以下功能:随机生成城市坐标或导入预定义城市实现遗传算法的基本操作(选择、交叉、变异)可视化进化过程和最终路径统计进化过程中的适应度变化允许用户调整遗传算法参数(种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等)。解题思路:用列表表示城市访问顺序作为染色体。使用欧
- 旅行商问题(TSP)的 C++ 动态规划解法教学攻略
iceslime
算法数据结构算法设计与分析c++
一、问题描述旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题。给定一个无向图,图中的顶点表示城市,边表示两个城市之间的路径,边的权重表示路径的距离。一个售货员需要从驻地出发,经过所有城市后回到驻地,要求总的路程最短。二、输入输出形式输入形式输入的第一行包含两个整数n和m,分别表示顶点个数和边数。接下来的m行中,每行包含三个整数u、v和w,表示顶点u和顶点v之间有一条边,边的权重为w。输出形式输出一个整
- [智能算法]蚁群算法原理与TSP问题示例
七刀
智能算法算法
目录编辑一、生物行为启发的智能优化算法1.1自然界的群体智能现象1.2人工蚁群算法核心思想二、算法在组合优化中的应用演进2.1经典TSP问题建模2.2算法流程优化三、TSP问题实战:Python实现与可视化3.1算法核心类设计3.2参数敏感性实验3.3可视化分析四、关键参数调优指南4.1基准参数范围4.2动态调参策略4.3性能优化技巧五、扩展应用与前沿方向5.1多目标优化问题5.2深度强化学习融合
- 旅行商问题(TSP)状压DP Python代码
马正气
算法#动态规划python动态规划
来自Wikipedia的定义Thetravellingsalesmanproblem(alsocalledthetravellingsalespersonproblemorTSP)asksthefollowingquestion:"Givenalistofcitiesandthedistancesbetweeneachpairofcities,whatistheshortestpossiblero
- 状压dp:带你从入门到入土(从tsp到dominoTiling问题)
Lesolitaires
动态规划算法状压dpc++
应群u要求水一篇状压dp的博客动态规划(DP)是算法竞赛和编程面试中的常客,而状态压缩动态规划(状压DP)则是其中一种高级技巧,本文将带你从零开始学习状压DP,理解其核心思想,并通过C++代码示例掌握实现方法一、什么是状压DP?状压DP是一种利用位运算来高效表示和转移状态的动态规划方法。它特别适用于状态可以用二进制位表示的问题,通常处理的是"选或不选"、"存在或不存在"这类的二元状态为什么需要状态
- 模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA)
深度学习客
算法优化模拟退火算法算法机器学习人工智能深度学习数据挖掘
目录模拟退火算法的详解1.基本原理2.算法步骤2.1.初始化2.2.迭代搜索2.3.温度更新2.4.终止条件3.参数调整4.应用案例5.优势与局限性总结模拟退火算法的Python示例与解释1.导入所需的库2.定义问题参数和函数3.模拟退火算法实现4.使用模拟退火算法解决TSP问题5.结果可视化总结模拟退火算法的详解模拟退火算法(SimulatedAnnealing,简称SA)是一种用于解决优化问题
- 蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法,适合用于解决旅行商问题(TSP)
potato_potato_123
MATLAB编程和仿真算法蚁群算法MATLAB旅行商问题
蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化算法,适合用于解决旅行商问题(TSP)。以下是使用MATLAB实现蚁群算法解决50个城市TSP问题的代码:代码说明:城市坐标生成:利用rand(numCities,2)随机生成50个城市的坐标,接着算出城市之间的距离矩阵。蚁群算法参数设置:对蚂蚁数量、迭代次数、信息素重要程度因子、启发式因子、信息素挥发因子以及信息素增加强度系数等参数进行设置。信息素矩阵初始化:
- 论文阅读-Quantum Annealing and Graph Neural Networks for Solving TSP with QUBO
酒饮微醉-
论文阅读
Q:这篇论文试图解决什么问题?A:这篇论文探讨了如何应用量子退火(QuantumAnnealing,QA)算法和图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)解决旅行商问题(TravellingSalesmanProblem,TSP)。TSP是一个经典的组合优化问题,它要求在给定的加权图中找到一条经过所有顶点恰好一次并返回起始点的最短路径。这个问题在实际应用中非常广泛,如物流、电子
- 禁忌搜索(TS) —— 理论、案例与交互式 GUI 实现
闲人编程
控制与系统优化算法实战邻域搜索TS禁忌表局部搜索记忆机制禁忌搜索python
目录禁忌搜索(TS)——理论、案例与交互式GUI实现一、引言二、禁忌搜索基本原理2.1算法背景2.2算法核心思想三、数学模型与算法流程3.1数学描述3.2算法流程四、优缺点分析4.1优点4.2缺点五、典型案例分析5.1案例一:旅行商问题(TSP)5.1.1案例描述5.1.2分析结论5.2案例二:生产调度问题5.2.1案例描述5.2.2分析结论5.3案例三:控制参数优化5.3.1案例描述5.3.2分
- 【Matlab】-- 基于MATLAB的美赛常用多种算法
电科_银尘
Matlab程序matlab算法数学建模
文章目录文章目录01内容概要02各种算法基本原理03部分代码04代码下载01内容概要本资料集合了多种数学建模和优化算法的常用代码资源,旨在为参与美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM,简称美赛)的参赛者提供实用的编程工具和算法实现。这些算法包括BP神经网络、CT图像重建、Floyd算法、Topsis算法、层次分析法、分支定界法、灰色预测、粒子群算法、模拟退火算法(特别适用于TSP和背包问题)、人口
- 量子边缘计算:当Wasm遇见量子退火机——解锁组合优化问题的终极加速方案
Eqwaak00
分布式系统设计实战量子计算python大数据自动化
一、引言:组合优化问题的挑战与机遇在物流调度、金融投资、芯片设计等领域,组合优化问题(CombinatorialOptimization)因其高复杂度和NP-Hard特性,一直是学术界和工业界的核心挑战。例如,一个包含100个城市的旅行商问题(TSP),其可能的路径组合高达1015510155种,即使用超级计算机也需要数年才能穷举所有解。传统启发式算法(如遗传算法、模拟退火)虽能提供近似解,但面对
- MATLAB - 遗传算法(GA)求解旅行商问题(TSP)
kuan_li_lyg
MATLAB机器人与控制系统应用matlab算法人工智能遗传算法GA旅行商问题
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、旅行商问题(TSP)二、MATLAB步骤1.引入库2.为自定义数据类型定制遗传算法3.旅行商问题所需函数4.设置遗传算法选项前言这个例子展示了如何使用遗传算法来最小化使用自定义数据类型的函数。对遗传算法进行了定制化处理以解决旅行商问题。一、旅行商问题(TSP)旅行推销员问题(英语:Travellingsalesmanproblem,TSP)是这样一个问题:给
- 基于禁忌搜索算法的TSP问题最优路径搜索matlab仿真
软件算法开发
MATLAB程序开发#路线规划matlab禁忌搜索算法TSP最优路径搜索
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.程序功能描述基于禁忌搜索算法的TSP问题最优路径搜索,旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题。其起源可以追溯到19世纪初,最初是在物流配送、线路规划等实际场景中被提出。简单来说,给定一组城市和城市之间的距离,旅行商需要从一个城市出发,访问每个城市恰好一次,最后回到起始城市,目标是找到总路程最短的路线
- 蚁群算法 (Ant Colony Optimization) 算法详解及案例分析
闲人编程
控制与系统优化算法22讲算法蚂蚁觅食行为组合优化旅行商问题车辆路径问题ACO蚁群算法
蚁群算法(AntColonyOptimization)算法详解及案例分析目录蚁群算法(AntColonyOptimization)算法详解及案例分析1.引言2.蚁群算法(ACO)算法原理2.1蚂蚁觅食行为2.2算法步骤2.3数学公式3.蚁群算法的优势与局限性3.1优势3.2局限性4.案例分析4.1案例1:旅行商问题(TSP)4.1.1问题描述4.1.2代码实现4.1.3流程图4.1.4优化曲线4.
- 基于遗传算法的城市旅行问题(TSP)求解
NovakG_
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1.遗传算法背景介绍遗传算法是一种基于生物进化论中的自然选择和遗传机制的优化算法,模拟了生物进化过程以搜索最优解。通过仿真染色体的交叉、变异等操作,遗传算法将求解过程转换为类似生物进化的迭代运算。该算法在解决复杂的组合优化问题时,通常比常规优化算法更高效,且具有广泛应用,包括组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域2.遗传算法基本解题思路遗传算法的设计思路主要受到大自然中生物体进化
- 运筹学——图论与最短距离(Python实现)(2),2024年最新Python高级面试framework
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2024年程序员学习图论python面试
适用于wij≥0,给出了从vs到任意一个点vj的最短路。Dijkstra算法是在1959年提出来的。目前公认,在所有的权wij≥0时,这个算法是寻求最短路问题最好的算法。并且,这个算法实际上也给出了寻求从一个始定点vs到任意一个点vj的最短路。2案例1——贪心算法实现==============2.1旅行商问题(TSP)**旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,TSP)**
- 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
- 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
- 速读-张量流处理器(TSP)
Reacubeth
徐奕的专栏机器学习人工智能体系结构深度学习
Paper:Abts,Dennis,etal.“Thinkfast:atensorstreamingprocessor(TSP)foracceleratingdeeplearningworkloads.”2020ACM/IEEE47thAnnualInternationalSymposiumonComputerArchitecture(ISCA).IEEE,2020.简介本文介绍了一种名为张量流处
- 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
- 把大蒜和芋头这样炒,居然这么好吃,上桌就抢光,吃一次念念不忘
一勺美食
图片发自App把大蒜和芋头这样炒,居然这么好吃,上桌就抢光,吃一次念念不忘!经常买芋头来做料理及点心,老公和儿子很喜欢吃,用酱油糖乌醋来调味的炸芋头,虽然只是简单的料理,但家人爱吃,所以我很常做,这次加了大量的炸蒜瓣来炒,味道香口感也丰富,有软绵的蒜瓣,还有干松的芋头。图片发自App【蒜香蜜芋丁】材料:芋头450g、蒜20瓣。调味料:素蚝油1.5Tbsp、糖2tsp、乌醋1.5Tbsp图片发自Ap
- 【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
- P、NP、NPC、NP困难
csuzhucong
pythonnumpy机器学习
目录一,P、NP1,P问题2,NP问题3,P=NP?二,多项式规约三,NP难问题四,NPC问题五,四种问题的关系一,P、NP1,P问题如果一个问题可以找到一个能在多项式的时间里解决它的算法,那么这个问题就属于P问题。2,NP问题NP问题是指可以在多项式的时间里验证一个解的问题。显然,P问题一定是NP问题。3,P=NP?是否存在一个NP问题,它不是P问题?这个问题非常著名,至今没有定论。著名的TSP
- 如何选择旅游路线,使得假期旅游路费最少?
MindOpt_003
旅游阿里云数学建模
旅行是许多人的热爱,但是在规划一个完美的假期时,找到最经济的路线常常是一个挑战。这里就需要引入一个著名的优化问题——旅行商问题。本文将介绍TSP的基础知识,并使用MTZ消除子环方法优化一个简单的TSP问题的示例。旅行商问题简介TSP,全称为TravelingSalesmanProblem,即旅行商问题。它是一个经典的组合优化问题,其目标是找到一条路径,使得旅行商能够访问一组城市,并且总路程最短。在
- 人工智能之进化计算:基于遗传算法求解TSP问题,C/C++实现
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人工智能c语言c++
和生物界中生物的繁殖进化一样,遗传算法的过程主要包括:选择,交叉,变异,每次迭代都能生成比上一代更好的种群。并且,交叉应该是高概率,变异应该是低概率(维持物种稳定,并且能够进化)。算法主要思想(无性繁殖,纯属个人见解):根据当前种群生成两份样本,第一份:用当代最好的一半样本直接变异,生成一份新的样本;第二份:从当代最好的一半样本中随机选择,构成新的另一半样本,不变异。(自然界中有无性繁殖,所以交叉
- 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
- 卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、TSP问题知识点回顾
竹叶青lvye
程序员的数学卡尔曼滤波隐马尔可夫模型动态规划粒子滤波
前面有小结了概率论、线性代数、现代控制理论的一些知识点,这边再来回顾下之前看过了关于卡尔曼滤波、马尔科夫模型、粒子滤波、动态规划中的TSP问题,这边也只是知其形,便于日后应用到一些实际案例中。一.卡尔曼滤波这边只是记录要点,便于快速回忆起来,可以从如下5个公式来入手。所以在代码初始化的时候要先初始化状态真实值和后验误差协方差矩阵主要可参考博客一文看懂卡尔曼滤波(附全网最详细公式推导)-知乎其它博客
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep