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de_fault_
js算法算法javascript图论启发式算法
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- [读论文] Towards Machine Learning for Placement and Routing in Chip Design: a Methodological Overview
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Abstract在现代芯片设计流程中,放置和布线是两个不可或缺且具有挑战性的NP-hard问题。与使用启发式算法或专家精心设计的算法的传统求解器相比,机器学习凭借其数据驱动的性质显示出了广阔的前景,它可以减少对知识和先验的依赖,并且通过其先进的计算范式具有更大的可扩展性(例如GPU加速的深度网络)。本调查首先介绍了基本的布局(Placement)和布线(Routing),并简要介绍了经典的无学习解
- 基于CTDE MAPPO的无线通信资源分配强化学习实现
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基于CTDEMAPPO的无线通信资源分配强化学习实现摘要本文提出了一种基于集中训练分散执行(CTDE)框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)方法,用于解决无线通信网络中的资源分配问题。我们设计了一个多基站协作环境,其中每个基站作为独立智能体,通过分布式决策实现网络吞吐量最大化。实验结果表明,MAPPO算法在频谱效率和用户公平性方面显著优于传统启发式算法。1.引言1.1研究背景随着5G/6G通信技
- 【Python打卡Day12】启发式算法 @浙大疏锦行
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今天学习遗传算法,在以后的论文写作中可以水一节,胆子大的人才可以水一章这些算法仅作为你的了解,不需要开始学习,如果以后需要在论文中用到,在针对性的了解下处理逻辑。下面介绍这几种常见的优化算法遗传算法粒子群优化模拟退火##1.数据处理+划分训练和测试importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算,提供
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海马优化算法优化支持向量回归(SVR)模型项目一、项目概述本项目将实现海马优化算法(SeahorseOptimizationAlgorithm,SOA)优化支持向量回归(SVR)模型的全过程。海马优化算法是一种新型元启发式算法,模拟海马的智能行为(包括移动、捕食和繁殖),能有效解决复杂优化问题。SVR作为强大的回归模型,其性能高度依赖参数选择(C、ε、γ)。本项目将结合SOA和SVR,在Pytho
- 打卡第十二天
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超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)作业:今天以自由探索的思路为主,尝试检索资料、视频、文档,用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现逻辑,帮助更深入的理解。ps:我之前写论文也用过这几种算法,也是纯借鉴对于实际实现逻辑没有了解过。遗传算法基于自然选择和遗传机制的优化算法,孟德尔随机化,模仿生物进化过
- python实现将野燕麦优化算法与OpenCV结合
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野燕麦优化算法:一种基于自然启发的元启发式优化方法引言野燕麦优化算法(WildOatOptimization,WOO)是一种新兴的元启发式优化算法,灵感来源于野燕麦种子在自然环境中的传播机制。近年来,随着优化算法在计算机视觉、机器学习等领域的广泛应用,基于自然现象的元启发式算法受到越来越多研究者的关注。本文将详细介绍野燕麦优化算法的基本原理、实现方法,并探讨如何将其与OpenCV在Python环境
- 基于启发式算法的化工稳态流程模拟参数优化(hysys-python)
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1.背景和意义hsysys是一款在化工领域,能进行稳、动态的流程模拟软件,实现设计、运行的优化。之前的研究,都是手动使用hysys,利用灵敏度进行工艺优化分析,后来,接触到RTO实时优化(仿真模型在线化,实现不同工艺条件下的最佳调控变量),因此,如果变量过多,通过手动改变工艺参数,肯定就不现实了。假设我们基于工厂工艺开发了一套仿真模型,将仿真模型部署到服务器上,该如何实现工艺寻优呢?传统的RTO实
- DAY 12 启发式算法
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目录DAY12启发式算法1.三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法遗传算法粒子群算法退火算法2.学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)作业:今天以自由探索的思路为主,尝试检索资料、视频、文档,用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现逻辑,帮助更深入的理解。DAY12启发式算法超参数调整专题2#预处理importpandasaspdimportnumpyas
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一叶知秋秋
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超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)三种算法都是优化器,用来求最佳参数的组合,使得指标达到最优,区别在于每一个算法的策略有所区别。下表是总体介绍。遗传算法策略是以适应度为评价指标(可以是一些结果方面的指标),通过选择,交叉和变异三种操作,生成子代,作为新的种群去替换旧的种群(保留适应度高的个体),循环往复,知到适应度收敛或者
- Python5.2打卡(day12)
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超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)作业:今天以自由探索的思路为主,尝试检索资料、视频、文档,用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现逻辑,帮助更深入的理解。以下是对三种启发式算法的核心逻辑解析及代码示例,以“寻找函数最小值”为统一场景(目标函数f(x)=x²),帮助快速理解其差异。一、算法核心逻辑对
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目录前言知识储备多目标优化问题多目标元启发式优化方法算法原理数学模型算法参数更新策略算法思想算法步骤全局搜索过程局部搜索过程算法停止条件算法流程图伪代码优缺点算法拓展一种用于多目标组合优化的三阶段混合蛙跳框架多目标背包问题三阶段多目标混合蛙跳框架基于多目标背包问题的改进策略实验结果与分析基于三阶段多目标混合蛙跳算法的移动群智感知变速多任务调度移动群智感知的变速多任务调度模型求解移动群智感知变速多任
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超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)作业:今天以自由探索的思路为主,尝试检索资料、视频、文档,用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现逻辑,帮助更深入的理解。1.遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)核心思想:模拟生物进化中的“自然选择,适者生存”机制,通过迭代优化种群中的个体。关键步骤:
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Day12训练1.遗传算法2.粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)3.模拟退火(SimulatedAnnealing,SA)超参数调整专题21.三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法2.学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)作业:今天以自由探索的思路为主,尝试检索资料、视频、文档,用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现
- 60天Python训练 day12
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常见的几种优化算法:遗传算法粒子群优化模拟退火核心思想:这些启发式算法都是优化器。你的目标是找到一组超参数,让你的机器学习模型在某个指标(比如验证集准确率)上表现最好。这个过程就像在一个复杂的地形(参数空间)上寻找最高峰(最佳性能)。启发式算法就是一群聪明的“探险家”,它们用不同的策略(模仿自然、物理现象等)来寻找这个最高峰,而不需要知道地形每一处的精确梯度(导数)。遗传算法灵感来源:生物进化,达
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我想睡觉261
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DAY12未来几天都是五一假期,适当降低内容难度和工作量,祝大家节日快乐!超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)作业:今天以自由探索的思路为主,尝试检索资料、视频、文档,用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现逻辑,帮助更深入的理解。个人理解:这些算法都是网格搜索的优化版本。从最初的遍历硬拆解最优超参数
- 0-学习协同策略解决NP难路由问题(NeurlPS2021)(code)(完)
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code:https://github.com/alstn12088/LCP文章目录Abstract1Introduction2RelatedWorks2.1基于DRL的构造性启发式算法2.2基于DRL的改进启发式算法2.3与传统求解器结合的混合方法3FormulationofRoutingProblems4LearningCollaborativePolicies4.1播种过程4.2修正过程5E
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三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法模拟退火算法(SimulatedAnnealing)是一种受金属退火过程启发的全局优化算法,通过模拟降温过程中的热力学平衡来避免陷入局部最优。以下是其核心实现逻辑:1.算法核心思想允许以一定概率接受比当前解更差的解,随着温度降低逐渐减少这种概率,从而平衡全局探索(高温阶段)和局部收敛(低温阶段)。2.实现步骤(1)初始化参数初始温度(T):较
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超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路(避免浪费无效时间)作业:今天以自由探索的思路为主,尝试检索资料、视频、文档,用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现逻辑,帮助更深入的理解。今天介绍下遗传算法,在你以后的论文写作中可以水一节,胆子大的人可以水一章。这些算法仅作为了解,不需要开始学习,如果以后需要在论文中用到,再针对性
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- DRABP_NSGA2最新算法神圣宗教算法优化BP做代理模型,NSGA2反求最优因变量和对应的最佳自变量组合,Matlab代码
Matlab建模攻城师
多目标优化机器学习算法人工智能
一、神圣宗教算法(DRA)优化BP代理模型1.DRA的核心原理DRA是一种模拟宗教社会层级互动的元启发式算法,通过“追随者学习”、“传教士传播”和“领导者引导”三种行为模式优化搜索过程。在BP神经网络优化中,DRA通过以下步骤调整网络权值和阈值:追随者学习:随机选择种群中的个体(BP参数组合)进行局部探索。传教士传播:将优秀个体的参数(高精度模型)扩散至其他个体。领导者引导:保留全局最优解(当前最
- (4-5) 轨迹规划算法和优化:使用粒子群优化(PSO)对无人机路径进行规划和优化
码农三叔
算法人工智能机器学习无人机机路规划运动控制
粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)是一种启发式算法,灵感来源于鸟群或鱼群中个体协同行为。PSO通过模拟群体中个体间的合作与信息共享来搜索问题的解空间,尤其适用于全局优化问题。实现PSO算法的基本步骤如下所示。(1)初始化粒子群:在解空间中随机生成一定数量的粒子,每个粒子表示一个可能的解,具有位置和速度。这些粒子的初始化可以是随机的或基于先验知识的。(2)定义适
- 算法 | 灰狼优化算法原理,公式,应用,算法改进研究综述,matlab完整代码
单北斗SLAMer
智能优化算法算法优化算法matlab
灰狼优化算法(GWO)综述:原理、应用与改进研究摘要灰狼优化算法(GreyWolfOptimizer,GWO)是一种基于灰狼群体捕食行为的元启发式算法,自2014年提出以来,因其结构简单、参数少且收敛性能优异,被广泛应用于工程优化、人工智能和工业控制等领域。本文系统阐述了GWO的生物学原理、数学模型及核心公式,总结了算法在参数自适应、混合策略、混沌初始化等方面的改进研究,并提供了完整的MATLAB
- 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
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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
- 如何将启发式方法作为混合整数规划模型的热启动——以流水车间调度问题为例
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生产调度优化(运筹专项)运筹优化求解器车间调度启发式算法MIP热启动
文章目录1.引言2.流水车间调度问题案例3.基于NEH启发式算法获取可行解4.将启发式可行解转化为变量值进行热启动1.引言在计算科学当中,启发式方法是一种用于找到给定问题可行方案的技术,这类方法的特点是通用性强,且找可行方案的速度快,但是启发式方法不能保证获得最优解。另一类的精确方法,则能在求解时间充裕前提下保证最优解,但是计算成本可能极高。两类方法各有优势,在实际应用当中,需要根据具体的应用场景
- 最新智能优化算法: 贪婪个体优化算法(Greedy Man Optimization Algorithm,GMOA)求解23个经典函数测试集,MATLAB代码
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MATLAB智能优化算法算法matlab开发语言人工智能智能优化算法
一、贪婪个体优化算法贪婪个体优化算法(GreedyManOptimizationAlgorithm,GMOA)是HamedNozari与HosseinAbdi于2024年提出的一种新型受生物启发的元启发式算法,它模拟了抵抗变化的竞争个体的行为。GMOA引入了两个独特的机制:MMO抵抗机制,防止过早替换解;周期性寄生虫清除机制,促进多样性并避免停滞。该算法旨在解决传统优化算法中的过早收敛和缺乏多样性
- 群体智能优化算法-爱情进化算法 (Love Evolution Algorithm, LEA,含Matlab源代码)
HR Zhou
算法matlab开发语言群体智能优化优化
摘要爱情进化算法(LEA)是一种基于心理学刺激-价值-角色理论(Stimulus-Value-RoleTheory)所提出的新型元启发式算法。该算法将“恋爱中的人”抽象为种群个体,通过对个体“幸福度(Happiness)”的定义和动态更新,模拟了从“相遇->价值交流->角色平衡”三个阶段不断逼近全局最优解的过程。LEA在高维连续优化与工程应用等场景下可实现对搜索空间的充分探索与精细开发。本文结合算
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der丸子吱吱吱
智能优化算法ALO算法
目录引言背景2.1蚁狮优化算法的起源2.2自然启发式算法的背景2.3ALO的发展与应用原理3.1蚁狮的生物行为3.2ALO的数学建模3.3算法流程与关键步骤实战应用4.1函数优化问题4.2工程优化案例4.3组合优化与约束优化代码实现与结果分析5.1Python代码实现5.2实验设计与结果分析5.3性能评估与优化建议学习资源6.1工具推荐6.2网站与文献资源6.3ALO与AI结合的方法结论1.引言在
- Marker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。
星霜笔记
开源关注简介免费源码pdf
MarkerMarker可以快速且准确地将PDF转换为markdown格式。支持多种文档类型(针对书籍和科学论文进行了优化)支持所有语言移除页眉/页脚/其他杂质格式化表格和代码块提取并保存图像以及markdown将大多数方程转换为latex支持在GPU、CPU或MPS上运行工作原理Marker是一个由深度学习模型组成的管道:提取文本,必要时进行OCR处理(启发式算法,surya,tesseract
- 群体智能优化算法-GOOSE优化算法(含Matlab源代码)
HR Zhou
算法matlab开发语言群体智能优化优化
摘要GOOSE(GooseOptimizationAlgorithm)是一种基于大雁(Goose)在自然界中觅食与捕猎行为所启发的元启发式算法。它借助大雁的飞行速度、加速度、随机跳跃等策略,以实现对搜索空间进行全局探索和局部开发。通过设置自由落体速度(FreeFallSpeed)、声音传播距离(SoundDistance)与时间平均(TimeAverage)等多种机制,GOOSE在处理复杂的高维非
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo