- 遗传算法-变异算法
ArthurKingYs
遗传算法遗传算法神经网络
遗传算法系列(4)变异算法在基因交叉之后产生的子代个体,其变量可能以很小的概率或者步长发生转变,这个过程称为变异(Mutation)。如果进化的目标函数极值是单峰值的,那么,将变异概率p设置为种群数量n的倒数是一个比较好的选择。如果变异概率很大,那么整个搜索过程就退化为一个随机搜索过程。所以,比较稳妥的做法是,进化过程刚刚开始的时候,取p为一个比较大的概率,随着搜索过程的进行,p逐渐缩小到0附近。
- 遗传算法均匀变异
huahua20190514
importnumpyasnpimportrandompop_1=np.array([[1,11,21,9,16,10,8,17],[2,12,22,10,17,11,9,18],[3,13,23,11,18,12,10
- 隐私保护:数据生命周期管理——从GDPR到加密存储,守护每一比特敏感信息
云计算练习生
网络安全网络安全数据安全数据生命周期数据管理
引言:一次“数据泄露”引发的连锁灾难2023年,某知名健康管理平台因未加密存储用户体检报告,导致2200万条记录泄露。攻击者在暗网以每条0.5美元的价格出售,内容包括HIV检测结果、遗传病史等敏感信息。事件直接触发欧盟GDPR(通用数据保护条例)的1.2亿欧元罚款,企业市值蒸发60%。数据是数字时代的“新石油”,而隐私保护是开采过程中的“防爆阀”。本文将系统解析数据生命周期的安全管控,从法律合规到
- 基于Matlab_simulink仿真相关 控制算法、优化算法相关帮助代做,原理讲解
985计算机硕士
仿真模型matlab算法开发语言
Matlab/simulink仿真相关控制算法、优化算法相关帮助代做,原理讲解:1.优化算法相关:蚁群优化算法,遗传优化算法等2.控制器相关:ADRC控制,鲁棒控制,神经网络控制,MPC等3.神经网络相关:BP神经网络,RBF神经网络,LSTM神经网络等文章目录1.优化算法相关蚁群优化算法(ACO)2.控制器相关ADRC控制3.神经网络相关BP神经网络1.构建光伏系统模型1.1光伏电池模型1.2控
- 【优化选址】基于多目标遗传NSGAII、多目标免疫遗传算法求解考虑成本、救援时间和可靠性的海上救援选址多目标优化问题研究(Matlab代码实现)
荔枝科研社
matlab数据结构算法
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述基于多目标遗传NSGAII、多目标免疫遗传算法求解考虑成本、救援时间和可靠性的海上救援选址多目标优化问题研究一、引言二、海上救援选址多目标优化问题分析(一)成本因素(二)救援时间因素(三)可靠性因素三、多目标遗传NSGAII算法(一)算法原理(二)在
- 基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测
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发动机寿命预测matlab神经网络发动机寿命预测
基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测一、基本原理与优化框架遗传算法(GA)与BP神经网络的结合(GA-BP)主要通过全局搜索优化BP神经网络的初始权值和阈值,解决传统BP易陷入局部最优、收敛速度慢的问题。具体优化形式包括:初始参数优化:GA仅优化初始参数,后续仍依赖BP反向传播微调。全局参数优化:GA直接优化全部网络参数,无需BP参与。混合优化:GA优化初始参数后,再通过B
- 年轻人痉挛性斜颈:健康饮食助力康复
全力以赴66
生活
痉挛性斜颈是一种神经系统疾病,表现为颈部肌肉不自主收缩,导致头部歪斜或转动困难。虽然其病因复杂,可能与遗传、环境、神经损伤或压力有关,但通过健康饮食,可以辅助缓解症状,改善生活质量。1.增加镁的摄入:放松肌肉镁是一种天然的肌肉松弛剂,能够帮助缓解肌肉紧张和痉挛。痉挛性斜颈患者通常伴有颈部肌肉过度收缩,补充镁有助于放松肌肉。推荐食物:绿叶蔬菜(如菠菜、羽衣甘蓝)。坚果(如杏仁、腰果)。全谷物(如糙米
- 遗传算法与深度学习实战(2)——生命模拟及其应用
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遗传算法与深度学习实战深度学习人工智能遗传算法
遗传算法与深度学习实战(2)——生命模拟及其应用0.前言1.康威生命游戏1.1康威生命游戏的规则1.2实现康威生命游戏1.3空间生命和智能体模拟2.实现生命模拟3.生命模拟应用小结系列链接0.前言生命模拟是进化计算的一个特定子集,模拟了自然界中所观察到的自然过程,例如粒子或鸟群的聚集方式。生命模拟只是用来探索和优化问题的模拟形式之一,还有很多其他形式的模拟,可以更好地建模各种过程,但它们都源于康威
- 结节性硬化的预防主要涉及早期筛查
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结节性硬化的预防主要涉及早期筛查、健康生活方式和遗传咨询等方面。以下是关于预防结节性硬化的具体措施:一、早期筛查1.定期进行健康检查:定期进行全面的身体检查,包括皮肤、神经系统、眼部等部位的检查,有助于早期发现可能的结节性硬化病变。2.家族史筛查:对于有家族史的人群,应进行遗传咨询和基因检测,以评估患病风险。二、健康生活方式1.保持均衡饮食:饮食要均衡,摄入足够的维生素和矿物质,避免过多摄入高脂肪
- 二叉树中两个节点最近公共祖先的查找算法研究
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深度优先算法
目录摘要一、引言二、问题定义三、问题分析3.1二叉树的特性利用3.2暴力搜索的不足四、算法设计4.1递归算法(适用于普通二叉树)4.2迭代算法(适用于二叉搜索树)4.3代码实现(Python)4.4代码解释五、复杂度分析5.1递归算法复杂度(普通二叉树)5.2迭代算法复杂度(二叉搜索树)六、实际应用6.1文件系统目录结构6.2遗传算法中的基因树分析6.3数据库索引结构优化七、结论摘要在二叉树相关算
- Nature:你的大脑衰老速度受这64个基因影响
量子位
你的大脑衰老速度,原来受这64个基因影响!事情是这样的。根据Nature最新报道,科学家们通过利用AI模型分析大量脑部扫描和遗传数据,确定了64个影响大脑衰老速度的基因,并指出了13种潜在的抗衰老药物。相关研究发表在最新一期Science子刊《ScienceAdvances》上。按照Nature的评价,这是尝试确定影响器官衰退遗传因素这一研究领域里:迄今为止规模最大的一次尝试都柏林圣三一学院的神经
- 基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式
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摘要研究背景:传统电磁储能技术受限于较低的能量密度(约1-5Wh/kg)和充放电速度。热力梯度储能技术通过调控温度场实现多模式能量转换,其潜力能量密度可达100Wh/kg以上。创新点:1.提出三层异质线圈结构(铜基主储层+Bi₂Te₃热电转换层+GdFeO₃磁热调谐层),实现温度梯度与磁场的协同调控。2.开发动态热-电-磁耦合模型,结合有限元分析(COMSOL)与机器学习算法(遗传算法优化参数)。
- 【工厂老板必看】智能切割算法帮您省 30% 原材料!附真实案例——一维下料问题算法、cad c#二次开发
山水CAD筑梦人
CADC#二次开发算法
一、行业痛点:原材料浪费有多严重?现象:传统人工排料导致大量边角料,例如:某钢材厂每月因切割不合理损失15万元木材加工厂平均浪费率高达25%核心问题:无法兼顾切割数量与材料利用率人工计算耗时且容易出错二、解决方案:贪心算法和遗传算法切割优化系统技术原理(通俗解释):用贪心算法和遗传算法通过编程,自动生成最优切割方案,比人工排料效率高100倍以上!核心优势:省材料:原材料总根数减少20%-40%降成
- 多目标优化算法之NSGA-II、NSGA-III(附Matlab免费代码)
优化算法侠Swarm-Opti
智能优化算法算法matlab开发语言优化算法NSGA
引言NSGA-II和NSGA-III都是非支配排序遗传算法的变种,用于解决多目标优化问题,但它们在多个方面存在差异。相同点基本框架相似:两者都基于遗传算法的框架,包括初始化种群、非支配排序、选择、交叉和变异等操作非支配排序:都采用非支配排序技术,将种群中的个体划分为不同的前沿,识别非支配解集不同点适用目标数量不同:NSGA-II:适用于相对较少的目标数量,通常在2到4个目标之间,在处理较少目标的问
- python学智能算法(七)|KNN邻近算法
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【1】引言前述学习进程中,已经了解了一些非常经典的智能算法,相关文章包括且不限于:python学智能算法(三)|模拟退火算法:深层分析_模拟退火动画演示-CSDN博客python学智能算法(四)|遗传算法:原理认识和极大值分析_遗传算法和模拟退火时间复杂度-CSDN博客python学智能算法(五)|差分进化算法:原理认识和极小值分析-CSDN博客python学智能算法(六)|神经网络算法:BP神经
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机器学习机器学习人工智能合集
本篇汇集了Python游乐园中机器学习专栏博文,会持续更新,需要的小伙伴可以收藏一下Python机器学习实战:基于不同机器学习算法的鸢尾花数据集分析机器学习常见问题:过拟合及其处理方式结构化数据和非结构化数据的区别是什么如何选择合适的机器学习算法来处理非结构化数据可用于文本分析的机器学习算法都有哪些Python机器学习实战:遗传算法机器学习基础:什么是启发式算法机器学习中常用的调节参数的方法(附P
- 用物理信息神经网络(PINN)解决实际优化问题:全面解析与实践
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摘要本文系统介绍了物理信息神经网络(PINN)在解决实际优化问题中的创新应用。通过将物理定律与神经网络深度融合,PINN在摆的倒立控制、最短时间路径规划及航天器借力飞行轨道设计等复杂任务中展现出显著优势。实验表明,PINN相比传统数值方法及强化学习(RL)/遗传算法(GA),在收敛速度、解的稳定性及物理保真度上均实现突破性提升。关键词:物理信息神经网络;优化任务;深度学习;强化学习;航天器轨道一、
- 三种优化算法
旅者时光
算法算法python开发语言
本文将总结遗传算法、粒子群算法、模拟退火三种优化算法的核心思路,并使用python完整实现。实际上,越来越多的优秀算法已经被封装为一个易用的接口。很多时候,一行代码就能实现我们的需求。但了解这些算法的基本逻辑,能够使用最基本的代码实现它。无论对于提升我们的编程能力还是解决问题的能力,都会大有裨益。甚至,改变我们思考问题的方式。1、遗传算法遗传算法,顾名思义,就是借鉴了生物通过遗传变异来逐渐适应环境
- 数据分享|1961-2017年中国0.25°×0.25° 逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)
JGiser
GIS数据未分类(气象等等)arcgis
缺乏长期高精度的地表观测给我国水文气象研究带来了很大的不确定性。本数据基于陆面水文模式(VICv4.2.d,VariableInfiltrationCapacitymodel)模拟构建了中国1961~2017年0.25°×0.25°逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)。大气驱动场(降水、温度和风速)来自基于中国2400多个站点观测资料插值而成的0.25°×0.25°逐日气象数据集(CN05.
- 【人生算法:解码命运背后的现代生存法则】
调皮的芋头
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人生算法:解码命运背后的现代生存法则在浙江义乌小商品市场,一个初中毕业的摊主能流利使用八国语言;在深圳华强北,草根创业者凭一款充电宝设计获得千万融资。这些当代传奇背后,暗合着古老东方智慧的结构性密码。当我们用社会科学的手术刀解剖"一命二运三风水"的千年古训,发现其本质是套精密的人生算法系统。一、先天参数:人生操作系统的初始配置基因遗传构成命运的基础代码。哈佛大学行为遗传学研究显示,身高、智力等特质
- OpenCV计算摄影学(16)调整图像光照效果函数illuminationChange()
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述对选定区域内的梯度场应用适当的非线性变换,然后通过泊松求解器重新积分,可以局部修改图像的表观照明。cv::illuminationChange是OpenCV中用于调整图像光照效果的一个函数。通过这个函数,你可以修改图像中的光照分布,以达到改善图像视觉效果或者为图像
- 遗传算法基础讲解
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一、遗传算法基础1.什么是遗传算法?一种模拟生物进化过程的优化算法,基于达尔文的“自然选择”和“遗传学理论”。核心思想:通过选择(优胜劣汰)、交叉(基因重组)、变异(基因突变)操作,逐步逼近问题的最优解。2.为什么用遗传算法?适用性强:解决复杂的非线性、多峰、离散或连续优化问题。无需梯度信息:对目标函数的数学性质要求低,适合黑箱优化。全局搜索能力:通过种群并行搜索,避免陷入局部最优,适合多维优化。
- 《基于改进遗传算法的生鲜农产品冷链物流配送路径优化》开题报告
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毕业论文/研究报告大数据算法数据挖掘数据分析人工智能
目录一、研究背景与意义1.研究背景2.研究意义二、国内外研究现状1.国外研究2.国内研究二、研究内容1.主要研究内容2.研究方法(1)文献研究法(2)调查法(3)定量分析法3.技术路线4.实施方案5.可行性分析三、参考文献一、研究背景与意义1.研究背景冷链物流是一个专业的物流领域,它确保冷链产品在整个供应链过程中始终处于规定的温度环境中。这一过程涵盖了初加工、储存、运输、流通加工、销售和配送等各个
- 神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解
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DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域,神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就。然而,传统的神经网络训练方法通常依赖于人工设计的网络结构和参数初始化,这往往需要大量的经验和试错,并且难以找到最优的网络结构和参数。神经进化算法(Neuroevolutio
- python路线规划_利用Python实现A*算法路径规划
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一、A*算法介绍A*算法实际上是一种启发式算法,也是路径规划中应用最为普遍的算法之一。A*算法并不是只用于路径规划,同时,路径规划中也不只有A*一种启发式方法。A*算法相比其他路径规划算法,如遗传算法、蚁群算法等,其算法过程较为简单、易于理解,运行速度快。而且,应用A*的路径规划结果也还不错。因此,总体来说,A*算法应该是性价比较高的一种路径规划算法。A*算法的基本思想是,对于当前的搜索点CNod
- 【配送路径规划】遗传算法GA求解冷链配送路径规划问题(带说明文档)【含Matlab源码 MKY001期】
Matlab领域
Matlab路径规划(高阶版)matlab
Matlab领域博客之家博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;个人主页:Matlab领域代码获取方式:CSDNMatlab领域—代码获取方式座右铭:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab路径规划仿真内容点击①Matlab路径规划(高阶版)②付费专栏Matlab路径规划(进阶版)③付费专栏Matlab路径规划(初级版)⛳️关注CSDNMatlab领域,更多资源等你来!!⛄一、
- 非支配性排序遗传算法 III---NSGA-III-可用于(多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理)
ww18000
r语言开发语言数据挖掘机器学习
非支配性排序遗传算法III(NSGA-III)是用于求解多目标优化问题的一种进化算法1。以下是对它的具体介绍1:具体完整算法请跳转:非支配性排序遗传算法III---NSGA-III-可用于(多目标模型融合/特征选择与降维/图像多目标优化处理)发展背景NSGA-III由KalyanmoyDeb和HarshitJain提出,是在NSGA-II的基础上进行改进和扩展,以更好地处理多目标优化问题,尤其是在
- 机器学习库
Welosthesightof
笔记
机器学习一個很棒的機器學習框架、庫和軟件的精選列表(按語言)。靈感來自於awesome-php。计算机视觉Scikit-Image-Python中图像处理算法的集合。Scikit-Opt-Python中的群智能(Python中的遗传算法、粒子群优化、模拟退火、蚁群算法、免疫算法、人工鱼群算法)SimpleCV-一个开源计算机视觉框架,可以访问多个高性能计算机视觉库,例如OpenCV。用Python
- 遗传算法 定义+特性+原理+公式+Python示例代码(带详细注释)
快乐的向某
python机器学习人工智能算法
文章目录引言定义特性基本原理和公式推导基本原理公式推导实现步骤和代码实现实现步骤Python代码实现(带详细注释)应用案例优化和挑战结论引言遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是进化计算技术的一种,广泛应用于解决优化和搜索问题,其灵感来源于自然界的进化过程。这种算法通过模拟自然选择、遗传、交叉和突变等生物学机制来优化问题解决方案。遗传算法的通用性和高效性使其在工程、科研、经济和艺术等
- 鸢尾花分类项目 GUI
编织幻境的妖
分类数据挖掘人工智能
1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支,专注于开发算法和统计模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律,机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集(Irisdataset)鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集,由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
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矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro