21GA-ELM，遗传算法优化ELM预测，并和优化前后以及真实数值进行对比，确定结果，基于MATLAB平台，程序已经调通，可以直接运行，需要直接拍下。

周一（十六）海鲜菇
无戒365训练营极限挑战第68天“早啊。”“睡得好么。”“挺好的。”我把米洗好放进电饭煲，按下煮饭键，冰箱里面还有前几天炖的排骨，拿出来解冻了要用微波炉热一下，多热一会吧。我洗完脸之后，感觉自己清醒了很多，我回到卧室关上门换衣服，出来的时候看见陈宜昕正在盛米饭。“你做的不多不少，正好是两碗。但是早上起来你都不吃菜的吗，只吃排骨不太健康吧。”“只吃排骨不够的话，还有鱼罐头。”“能不能吃点菜，你一直都
随笔79——完整性认知若水ct十陈涛
图片发自App随笔79——完整性认知基于我们人的生理极限，使得我们无法收集外界事物的完整资料。资料收集都不完整，又怎能保证对事物的完整性认知呢？认知都不完整，又怎能保证基于其上的判断准确性呢？我们在做任何一件事情时，都是把与这件事情相关的情况尽量收集。只有大量地、全面地、穷尽办法把相关的情况了解、知道，并广泛征求意见，尽其可能地达到认知最大化，在此基础上进行分析、研判，作出的决策、制定的政策，往往
关爱学生视力，呵护健康成长泥步修行A
关爱学生视力，呵护健康成长眼睛是心灵的窗户，它是感知五彩缤纷大千世界的窗口，拥有一双明亮的眼睛才能更好的学习、生活与工作。时有家长以自己的孩子近视看不到黑板为由，要求班主任把孩子的座位调前一点；也时有家长抱怨“孩子书没读好，可把眼睛给搞坏了。”是的，学生视力低下率越来越明显，严重威胁着青少年的健康成长。小学生视力不良的原因，除极个别属于遗传因素外，大多数都是因不注意用眼卫生所致。主要因素如下：一是
matlab圆筒壁非稳态导热,一维传热方程美猫的奇妙世界 matlab圆筒壁非稳态导热
一维热传导方程分离变量法与差分法Maab解法_数学_自然科学_专业资料。模...精品文档第五次作业(前三题写在作业纸上)一、用有限差分方法求解一维非定常热传导方程,初始条件和边界条件见说明.pdf文件,热扩散系数α=const,?T?...传热基本方程及传热计算_物理_自然科学_专业资料。.第三节传热基本方程及传热计算从传热基本方程QkAtm(4-11)或t传热推动力Qm1传热热阻kA......
一维非稳态多层圆筒热传导matlab,一种求解复合圆筒壁非稳态导热问题的新方法... 沂琳
复合圆筒壁导热问题有广泛的工程应用背景。例如,注汽和采油生产中的井筒由隔热油管、环空、套管、水泥环和地层等构成;地面油气输送的多层保温管道等也属复合圆筒壁。这些结构边界条件复杂,分析求解难度大甚至无法求解,往往采用数值方法计算。而单纯的数值解不便于理解影响该问题的各种参数的物理意义,因此各种近似分析方法得到发展。但这种近似往往难以在整个时间坐标范围内都达到较高的精度,这就使得近似解更多地局限于定性
生物信息名词汇总|生物信息基础知识 Red Red 生信小技巧学习笔记
生物信息名词汇总|生物信息基础知识GWAS-Genome-wideassociationstudies，全基因组关联研究：用于识别遗传区域（基因组）和性状/疾病之间关联的方法。Predixcan：GWAS找到大量的SNP，可是可以解释生物学功能的SNP位点却是很有限的。gene-based关联分析软件——PredicXcan。PrediXcan包括两个步骤:-在具有可用基因型的队列中预测基因表达(
坚持日更50天之后郑玉燕_福州
都说21天养成习惯，我却认为，一个决定就可以。一个多月前，我只是给自己下了一个日更的决定，没想到一眨眼已经坚持了50天。在还没接受日更挑战之前，我始终觉得自己做不到。按照我过去的频率，每两三天能写一篇文，已经是能力极限了。我无法想象，在每天固定的生活模式里，哪来那么素材？当我看到里，许多的前辈已经日更三年了，仍然乐此不疲。然后，我告诉自己，别人可以，我也可以！刚开始的前几天，每天晚上绞尽脑汁想素材
matlab图像融合技术研究柠檬少少开发人工智能计算机视觉
目录摘要......................................................................................................................1Abstract.....................................................................
2-90 基于matlab的总图专业平面布置优化程序 'Matlab学习与应用 matlab工程应用物流强度物流关系数数据物流流进厂房标号总图专业平面布置优化 matlab
基于matlab的总图专业平面布置优化程序，输入数据物流流进厂房标号、物流关系数、物流关系标号、物流强度，双目标优化算法计算最优平面布置方案。程序已调通，可直接运行。下载源程序点链接：2-90基于matlab的总图专业平面布置优化程序
MATLAB默认工作路径修改 bu_shuo matlab 开发语言
MATLAB默认工作路径修改如下图所示，我的MATLAB默认工作路径为H:\R2020b\bin有时我们需要修改该默认工作路径，以下为修改该默认路径的方法修改步骤一、首先找到MATLAB软件的快捷方式，选中，然后单击鼠标右键，点击属性，可以看到以下画面二、接下来在起始位置一栏，写入我们需要设置修改的工作路径，填入点击确定，重启MATLAB软件后，修改即可生效，例如我把起始位置修改为E:\MATLA
挑战极限便能遇见前世今生野鹭子
我始终认为：西藏是地球的胎记，人类精神的高原。一天连续八小时徒步在海拔4800米的高原山路上，行程11公里，对体力和毅力都是考验。图片发自App世间事，往往越盼越远，越走越近。高反使圣山在心中变得模糊。去？不去？去可能会因更严重的高反中途折返；不去会觉得可惜。此行目的就是去看据说含藏着人类前世今生的五色湖和牛奶海。这段旅程不在合同责任范围内，进入这个区域，一切后果自负，签字画押为证。商量后，我们在
备战2024数学建模国赛（模型三十）：遗传算法优秀案例（三）变循环发动机部件法建模及优化 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年数学建模国赛备战数学建模国赛算法遗传算法 2024
专栏内容(赛前预售价99，比赛期间299):2024数学建模国赛期间会发布思路、代码和优秀论文。（本专栏达不到国一的水平，适用于有一点点基础冲击省奖的同学，近两年有二十几个国二，但是达不到国一，普遍获得省奖，请勿盲目订阅）python全套教程（一百篇博客）：从新手到掌握使用python，可以对数学建模问题进行建模分析。35套模型算法（优秀论文示例）：马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
基于Spring Boot构建一个点餐系统鹿屿二向箔 spring boot 后端 java
基于SpringBoot构建一个点餐系统是一个很好的学习机会，可以帮助你掌握如何使用SpringBoot框架来开发一个完整的Web应用程序。下面是一个简化的示例，展示了如何构建一个基本的点餐系统。1.创建SpringBoot项目首先，你需要创建一个新的SpringBoot项目。可以使用SpringInitializr来快速生成基础项目：项目类型：MavenProject依赖项：SpringWeb,
matlab cdf,Matlab 简单计算PDF和CDF | 学步园苏晓晓 matlab cdf
通信的魅力就是在于随机性中蕴含的确定性，这也就是为什么你随便拿出一本通信方面的教材，前面几章都会大篇幅的讲解随机过程，随机过程也是研究生必须深入了解的一门课，特别是对于信号处理以及通信专业的学生。在实际工作中，通常会得到很多随机的数，我们要分析它们的分布，最常见的就是用PDF和CDF来描述了。好了，还是举出一个具体例子吧。那么实际中我们要验证是不是符合这样的分布，首先看代码再解释：%%%%%%%%
Matlab 简单计算PDF和CDF 奔跑着的孩子通信概念最大似然算法
CDF（cumulativedistributionfunction）叫做累积分布函数，描述一个实数随机变量X的概率分布，是概率密度函数的积分。它的最主要作用就是观测某些数值也就是随机变量的取值在那个附近出现的概率比较大,它是一个增函数.可以有效的处理一些异常值.随机变量小于或者等于某个数值的概率P(X=b(i)&a(s)<=b(i+1)n(i)=n(i)+1;s=s+1;endendendsum
双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图 tpHRlIi pdf
双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图可设置双峰组合分布中不同正态参数的分布比例，也可以对多个组合进行计算matlab代码，备注清楚，更改为自己需要的分布比例与参数即可双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图在现代数据科学中，探究数据的分布状态是非常重要的。而在实际应用场景中，数据不一定总是符合单一的分布模型。双峰高斯分布是一种较为常见的数据分布模型，它适用于许多实际场景，比如人口年龄分布、
控制系统与MATLAB的菜鸟教程（二）… originalsinQ matlab控制系统设计
为打字方便，以下把MATLAB简称“小麦”周六到鸟！！我爱周六！！泡上一杯茶，继续写这个东东……按上次说的，这篇来个一锅端，内容设涉及到数值计算，操作矩阵，符号运算，求解微分方程，基本的编程语句等。所有例子的运行结果我就不给出答案了，可以自己运行一下，一些代码我在输入的时候难免马虎，望包涵，一些可以自行修改，一些可以提出来，我会尽快修正。一些需要特别注意的问题我用粉红色的四号字标出，大家务必要记住
MATLAB数据建模Week10 WinterCruel matlab 算法人工智能
MATLAB数据建模Week10拿走不谢1、某校60名学生的一次考试成绩如下:937583939185848277767795948991888683968179977875676968848381756685709484838280787473767086769089716686738094797877635355(1)计算均值、标准差、极差、偏度、峰度，画出直方图；(2)检验分布的正态性；(3
第12周数学建模作业 WinterCruel 数学建模
第12周数学建模作业1、考察温度x对产量y的影响，测得下列10组数据：温度（℃）20253035404550556065产量（kg）13.215.116.417.117.918.719.621.222.524.3求y关于x的线性回归方程，检验回归效果是否显著，并预测x=42℃时产量的估值.Matlab代码：x=[20,25,30,35,40,45,50,55,60,65];y=[13.2,15.1
Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法含老司开挖掘机
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合，应用于多目标预测问题的解决。主要内容包括BP神经网络的学习原理、适应度函数的设计与应用、NSGA-II在多目标优化中的作用、多目标预测的策略以及Matlab工具在算法实现中的使用。本文旨在通过这些技术，帮助读者构建出能在多个相互冲突的目标间取得平衡的优化解决方案，并提供完整的Matlab代码实现，以供
2.1、matlab绘图汇总(图例、标题、坐标轴、线条格式、颜色和散点格式设置) 逼子歌 matlab 开发语言算法
1、前言在MATLAB中进行绘图是一种非常常见且实用的操作，可以用来可视化数据、结果展示、分析趋势等。通过MATLAB的绘图功能，用户可以创建各种类型的图形，包括线图、散点图、柱状图、曲线图等，以及三维图形、动画等复杂的可视化效果。在绘图之前，通常需要先准备好要展示的数据，并对数据进行必要的处理和分析。在开始绘图之前，建议考虑以下几点：数据准备：确保数据已经被正确导入到MATLAB中，并进行了初步
Adam优化器：深度学习中的自适应方法 2401_85743969 深度学习人工智能
引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
Python八大主要应用领域，你都知道吗？ TOP级别安卓开发程序员 python 开发语言
随着NumPy，SciPy，Matplotlib等众多程序库的开发和完善，Python越来越适合于做科学计算和数据分析了。它不仅支持各种数学运算，还可以绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，可以处理更多类型的文件和数据。4、人工智能当前最热工资最高的IT工作就是从事人工智能领域的工程师了。Python
非理工科院校怎么打好数学建模比赛 | 南川笔记南川笔记
Proposition1非理工科院校最好不要打数学建模比赛。虽说“一次建模，终身受益”，但毕竟数学建模既要数学理论的支撑（不仅仅是大学里的微积分、线性代数和概率论与统计，更多的是基于微积分的常偏微分方程、基于线性代数的运筹学和基于概率论与统计的统计分析内容），还要编程的支撑（不是常规的C语言或者Java程序，也不是这几年很火的Python编程，而是基于数值运算的Matlab和基于统计的R），这在一
动脉粥样硬化考点总结小木易丫
动脉粥样硬化考点总结主要有以下几部分：概述、动脉粥样硬化的主要危险因素、病理变化、主要动脉的病理变化。首先我们一起看一道题目：1.动脉粥样硬化最主要的危险因素：A.高血压B.吸烟C.高脂血症D.遗传因素1.【答案】C。可以看出，考察动脉粥样硬化的知识点时基本上都是以这种形式出题的，那么下面我们具体说一下动脉粥样硬化这一部分的具体内容。1.概述：大中等弹力肌型动脉内膜进行性脂质、平滑肌细胞、炎细胞和
使用matlab的热门问题七十二五值得关注 matlab 开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域，因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题：深度学习与神经网络：如何使用MATLAB的深度学习工具箱（DeepLearningToolbox）来构建和训练神经网络？如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用？数据分析与可视化：如何使用MATLAB进行大数
坚持分享第156天刘乐丹的
两个瑜伽教练交替上课。第一个教练常说：不要勉强你的身体。第二个教练常说：如果你坚持不了，可以试着减轻难度，但不要起来，可以再坚持一下下。我是个听话的学员，第一个教练上课时，我从来不勉强我的身体。第二个教练上课时，我到极限时还能再坚持一会。我能根据教练的要求不同，会实时调整自己的极限。我如此，那班里的学生应该也是如此，根据各位不同的老师的要求，变化多样。
差一点断更了腊月雪洛
我的日更小作文，一般是早上写的。今天早上，为了赶班车，没有来得及写。等到班上，忙于工作，没时间写。中午下班后，在办公室里休息。想起了，于是打开了，看着简友的文章，留言互动，点赞，玩的不亦乐乎。突然想起，自己今天好像没写点啥！心里咯噔了一下，日更文！打开一看，还真没写！好悬啊。先写自己的小作文吧。今天早会，领导又强调了安全的重要性，我的压力感陡然升到180，极限了，突破不了了，又想到了退休。什么样的
终端滑模matlab程序,机器人轨迹跟踪控制方法研究(含MATLAB程序) 得陇而望蜀者终端滑模matlab程序
机器人轨迹跟踪控制方法研究(含MATLAB程序)(课题申报表,任务书,开题报告,中期检查表,外文翻译,论文15300字,程序,答辩PPT)摘要机器人是一类复杂的、具有不确定性的、多输入多输出非线性时变系统。滑模变结构控制对系统参数和外部扰动等不确定性具有不变性，因此非常适合于机器人的控制。本文主要研究了机器人的滑模轨迹跟踪控制。首先简要介绍机器人轨迹跟踪方法和滑模控制的基本原理，然后着重阐述奇异终
2-88 基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合 'Matlab学习与应用 matlab工程应用 matlab 人工智能计算机视觉全聚焦图像加权焦点测量方法四叉树加权聚焦多聚焦图像融合
基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合，的四叉树分解策略将源图像被分解成四叉树结构中具有最佳尺寸的块。在这个树形结构中，使用一种新的加权焦点测量方法（名为加权修正拉普拉斯之和）来检测焦点区域。可以很好地从源图像中提取出来，并重建生成一幅全聚焦图像。由于采用了四叉树分解策略和新的加权焦点测量法，因此所提出的算法简单而有效。程序已调通，可直接运行。2-88加权焦点测量方法-小红书(xiaoho
Linux的Initrd机制被触发 linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
maven本地仓库路径修改 bitcarter maven
默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2 修改maven本地仓库路径方法： 1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml 2.找到
XSD和XML中的命名空间 darrenzhu xml xsd schema namespace 命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621 http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337 http://www.cn
Java 求素数运算周凡杨 java 算法素数
网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。第一种：原理: 6N(+-)1法任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)
java 单例模式 g21121 java
想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式： class Singleton { private static Singleton instance=new Singleton(); private Singleton(){} static Singleton getInstance() { return instance; }
Linux下Mysql源码安装 510888780 mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz (1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：
32位和64位操作系统墙头上一根草 32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架 aijuans Spring 3
一、问题提问： → 请简单介绍一下什么是轻量级？轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。
mongodb 环境搭建及简单CURD antlove Web Install curd NoSQL mongo
一搭建mongodb环境 1. 在mongo官网下载mongodb 2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db" 3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
数据字典和动态视图百合不是茶 oracle 数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭数据字典中包含数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等) 数据库为一
多线程编程一般规则 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp bijian1013 linux unix scp
一.功能说明 scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下： scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询 bit1129 Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。示例数据：地址表： CREATE TABLE ADDRESSES ( ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, STREET VAR
cookie状态判断引发的查找问题 bitcarter form cgi
先说一下我们的业务背景： 1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩 2.form中action是一个cgi服务 3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP 4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题）问题：（折腾两天。。。。） 1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时 ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间 nginx.conf使用配置方式： log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
java-67- n个骰子的点数。把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 bylijinnan java
public class ProbabilityOfDice { /** * Q67 n个骰子的点数 * 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 * 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。 * 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况 */ private stati
看别人的博客，觉得心情很好 Cb123456 博客心情
以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客: 职业规划: http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua android学习: 1.http://byandby.i
[JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析 comsci 工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
JS常用的事件及方法 cwqcwqmax9 js
事件描述 onactivate 当对象设置为活动元素时触发。 onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。 onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。 onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。 onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
正则表达式验证日期格式 dashuaifu 正则表达式 IT其它 java其它
正则表达式验证日期格式 function isDate(d){ var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i); if(!v) { this.focus(); return false; } } <input value="2000-8-8" onblu
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public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。返回属性的有效性规则。声明验证规则，应重写此方法。每个规则是数组具有以下结构：array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
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判断一个数是质数的几种方法 EmmaZhao Math python
质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。判断一个数是质数的最简单的方法如下： def isPrime1(n): for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return True 但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
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Hbase Rest API : 数据查询 kane_xie REST hbase
hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。启动命令：./bin/hbase rest s
JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释）明子健 jquery js 源码拖动鼠标
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Postgresql 连表更新字段语法 update qifeifei PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下： UPDATE tops_visa.visa_order SET op_audit_abort_pass_date = now() FROM tops_visa.visa_order as t1 INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2 ON t1.
将redis,memcache结合使用的方案? tcrct redis cache
公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
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今天我们服务器组遇到个问题：我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key

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