- 小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录
川川菜鸟
数学建模小白到精通系列数学建模
目录引言一、我们的专辑包含哪些内容？第一周：数学建模基础与工具第二周：高级数学建模技巧与应用第三周：机器学习基础与数据处理第四周：监督学习与无监督学习算法第五周：神经网络二、学完本专辑能收获到什么？三、适合什么样的人群学习？四、如何学习本专辑？课程目录第1周：数学建模基础与工具第1天：数学建模入门介绍第2天：数学建模工具介绍第3天：线性回归与曲线拟合第4天：线性规划第5天：动态规划第2周：高级数学
- lingo使用笔记(仅入门)
发篇博客骗自己
笔记
lingo使用教程㈠，大致描述（平白无趣的科普）Lingo是一款用于线性规划、整数规划和非线性规划的优化软件。以下是一些常见的Lingo语法和写法的笔记，帮助你快速上手。1.基本结构Lingo模型通常由以下几个部分组成：集合定义：定义模型中使用的集合。数据输入：定义模型中的参数和数据。变量定义：定义决策变量。目标函数：定义优化目标。约束条件：定义模型的约束条件。求解命令：告诉Lingo进行求解。2
- 使用CPLEX进行C++优化建模：从入门到精通
m0_57781768
c++java开发语言
使用CPLEX进行C++优化建模：从入门到精通前言CPLEX是IBM开发的一款强大的数学编程求解器，广泛应用于线性规划（LP）、混合整数规划（MIP）和约束规划（CP）等领域。它具有高效的求解能力和灵活的建模功能，是优化领域的重要工具之一。本文将详细介绍如何在C++中使用CPLEX进行优化建模，从基本概念到高级应用，结合具体实例展示其强大功能。通过这篇文章，读者将能够深入理解CPLEX的使用方法，
- 混合整数非线性规划的松弛与分解方法
Waiyuet Fung
混合整数非线性规划松弛方法分解技术启发式算法全局优化
背景简介混合整数非线性规划（MINLPs）作为运筹学中的一个重要领域，涉及到优化问题的连续和离散变量混合，在工程设计、生产调度、资源分配等多个领域发挥着关键作用。本书由I.Nowak撰写，旨在深入探讨这一复杂的优化问题及其解决方案。MINLPs基础概念在本书的第一部分，Nowak介绍了MINLPs的基本概念。MINLPs的目标是寻找一组连续和整数变量的最优组合，以最小化或最大化某个非线性目标函数。
- 运筹学——线性规划单纯形方法
寻丶幽风
大学课程算法线性代数笔记
对于一个标准形式的LP问题：minz=c1x1+……+cnxns.t.ai1x1+ai2x2+……+ainxn=biai1x1+ai2x2+……+ainxn≤bi式(1)xj≥0,j=1,……,n\begin{aligned}\\min\qquad&z=c_1x_1+……+c_nx_n\\s.t.\qquad&a_{i1}x_1+a_{i2}x_2+……+a_{in}x_n=b_i\\&a_{i1
- QP 问题（Quadratic Programming, 二次规划）
BineHello
算法人工智能强化学习自动驾驶线性代数
QP问题（QuadraticProgramming,二次规划）是什么？QP（QuadraticProgramming，二次规划）是一类优化问题，其中目标函数是二次型函数，约束条件可以是线性等式或不等式。QP问题是线性规划（LP，LinearProgramming）的扩展形式，广泛应用于最优控制、机器学习、金融优化、信号处理等领域。一、QP问题的数学定义标准形式的QP问题如下：minx12xTQx
- 运筹说 第130期 | 对策论引言
运筹说
运筹学
通过对对策论基础知识进行梳理和总结，小编绘制了《对策论思维导图》，如下图所示，对策论章节一共包含4个小节。第1小节是对策论引言。介绍了对策论的基本概念，包含对策行为和对策论、对策现象的三要素、对策问题举例及对策的分类。第2小节是矩阵对策的基本理论。介绍了矩阵对策的纯策略、矩阵对策的混合策略和矩阵对策的基本定理。第3小节是矩阵对策的解法。分别介绍了图解法、方程组法和线性规划法3种矩阵对策的求解方法。
- 基于动态规划与0-1整数规划模型的多阶段生产决策问题研究
NovakG_
数据挖掘动态规划数学建模算法
摘要随着市场竞争的日益激烈，企业将以产品质量作为其发展战略重心，以适应激烈的市场竞争与不断变化的用户需求。本文针对某畅销电子产品生产过程中的决策问题，应用统计学中单边检验、二项分布与正态分布的方法，以最小化产品生产成本为目标，建立了动态规划与0-1整数规划模型。通过数学建模与模拟，为企业的生产提供了科学有效的生产决策依据，降低生产成本并优化资源配置。针对问题一，主要解决两个问题：一是需要设计一个最
- Gurobi：不可能infeasible的纯整数规划模型出现infeasible
喵呜嘻嘻嘻
gurobipython学习
我建了一个不可能infeasible的纯整数规划模型（所有变量都是整数变量），但是竟然出现了infeasible，大惊！赶紧开始看是哪里的问题。由于我求解的是一个多阶段的问题，需要以上一个阶段的解作为下一个阶段的输入，所以我首先打印了上一个阶段的解。作为一个纯整数规划问题，解竟然出现了小数？！对此，Gurobi官方的解答是这样的：为了找出infeasible的原因，我从《Gurobi不可行问题的冲
- 内点法在线性规划中的应用：从理论到实践
ningaiiii
机器学习与深度学习python算法
内点法在线性规划中的应用：从理论到实践1.引言内点法（InteriorPointMethod）是求解线性规划问题的另一个重要算法。与单纯形法沿着可行域边界移动不同，内点法通过在可行域内部直接逼近最优解。这种方法最早由Karmarkar在1984年提出，为大规模优化问题提供了一个多项式时间的解决方案。本文将深入探讨内点法的原理和实现，并通过实例展示其在实际优化问题中的应用。2.理论基础2.1线性规划
- 数学与信息系统管理：IT架构的数学优化
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
数学与信息系统管理：IT架构的数学优化关键词：数学优化、信息系统管理、IT架构、线性规划、非线性规划、动态规划、启发式算法摘要：本文深入探讨了数学优化在信息系统管理中的应用及其重要性。首先，回顾了信息系统管理的发展历程和数学优化方法的基本概念，接着介绍了数学优化方法在信息系统管理中的实际应用和面临的挑战。本文通过逐步分析，详细讲解了基础数学知识、线性规划、非线性规划、动态规划和启发式算法等数学优化
- python实现线性规划 数学建模 代替matlab
Leowner
python数学建模python数学建模
要解决的问题如图所示importnumpyasnpfromscipyimportoptimizez=np.array([2,3,1])a=np.array([
- 数学建模与MATLAB实现：线性规划
青橘MATLAB学习
数学建模matlab开发语言
线性规划是数学建模中常用的一种优化方法，广泛应用于资源分配、生产计划、投资决策等领域。本文将介绍线性规划的基本概念，并重点讲解如何使用MATLAB求解线性规划问题，特别是对MATLAB中的linprog函数进行详细说明。一、线性规划的基本概念线性规划（LinearProgramming,LP）是数学规划中的一种，其目标函数和约束条件均为线性函数。线性规划问题的标准形式如下：minimizef(x)
- 4.指派问题匈牙利解法以及其优化
HughSylar
转载z
指派问题匈牙利解法以及其优化本人第一次写blog，难免有不足之处，还请大家不吝指正。1、问题的提出简单的说，n个人恰好分别承担n个任务，每个人对于不同的任务效率不同；我们的目的就是为使任务完成效率尽可能的高。例如：有4个工人，要分别指派他们完成4项不同的工作，每人做各项工作所消耗的时间如下表所示，问应如何指派工作，才能使总的消耗时间为最少。若用0-1整数规划问题的常规思路来解，即：解：令xij=1
- 简单优化模型实例（1）
补三补四
数学建模#LINGO算法数学建模
lingo实例简单线性规划简单线性规划是数学中线性规划的一种简化形式，主要用于解决具有两个决策变量的线性目标函数在一组线性约束条件下的最优化问题。目标函数：是一个关于决策变量的线性函数，通常表示z=ax+by的形式，其中a和b是常数。目标函数需要在约束条件下达到最大值或最小值。约束条件：是一组关于决策变量的线性不等式或等式。这些约束条件限制了决策变量的取值范围，使得问题的解在一定的可行域内。例如x
- 数学建模、运筹学之非线性规划
AgentSmart
算法学习算法动态规划线性代数线性规划
数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值（或为最大值，或为最小值）。最优化问题一般可以分为两个部分：目标函数与约束条件。该问题的进一步细分也是根据这两部分的差异。最优化问题根据变量的取值范围不同可以划分为一
- python数学建模--非线性规划
diudiu_aaa
数学建模python算法
1.从线性规划到非线性规划本系列的开篇我们介绍了线性规划（LinearProgramming）并延伸到整数规划、0-1规划，以及相对复杂的固定费用问题、选址问题。这些问题的共同特点是，目标函数与约束条件都是线性函数。如果目标函数或约束条件中包含非线性函数，则是非线性规划。通常，非线性问题都比线性问题复杂得多，困难得多，非线性规划也是这样。非线性规划没有统一的通用方法、算法来解决，各种方法都有特定的
- 数学建模笔记—— 非线性规划
liangbm3
数学建模笔记数学建模笔记pythonmatlab非线性规划算法学习优化问题
数学建模笔记——非线性规划非线性规划1.模型原理1.1非线性规划的标准型1.2非线性规划求解的Matlab函数2.典型例题3.matlab代码求解3.1例1一个简单示例3.2例2选址问题1.第一问线性规划2.第二问非线性规划非线性规划非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。20世纪50年代初,库哈(H.W.Kuhn)和托克(A.W.T
- 高教社杯数模竞赛特辑论文篇-2016年D题：风电场运行状况分析及优化研究（附MATLAB代码实现）
格图素书
大数据竞赛赛题解析matlab大数据开发语言
目录摘要1问题的提出1.1问题背景1.2问题重述2问题的分析2.1预备知识2.2.问题的分析3模型的假设与符号说明3.1模型的假设3.2符号说明4模型的建立与求解4.1问题一的模型建立与求解4.1.1风能资源评估4.1.2风能利用情况评估4.2问题二的模型建立与求解4.2.1定性分析4.2.2定量分析4.3问题三的模型建立与求解4.3.1任务分析4.3.2整数规划模型4.3.3模型的优化5误差的分
- ChatGPT-4o：多领域创新应用的智能助手
洋葱蚯蚓
pythonAI数学建模人工智能
ChatGPT-4o：多领域创新应用的智能助手前言1.数学建模：ChatGPT-4o的精确计算1.1专业术语简介1.2代码示例：线性规划问题问题描述代码实现运行结果2.AI绘画：ChatGPT-4o的视觉创造力2.1角色设计示例：火焰魔法师角色描述MJ提示词图片生成2.2火焰魔法师3.海报设计：ChatGPT-4o的创意展现3.1妇女节海报设计3.2保护环境海报设计结论结语前言 在当今这个信息爆
- 数学建模强化宝典（2）linprog
IT 青年
建模强化栈数学建模编程linprog
一、介绍linprog是MATLAB中用于解决线性规划问题的函数。线性规划是一种优化方法，它尝试在满足一组线性等式或不等式约束的条件下，找到一个线性目标函数的最大值或最小值。linprog函数适用于求解形如以下问题的线性规划问题：minimizecTxsubjecttoAx≤bAeqx=beqlb≤x≤ub其中：c是目标函数的系数向量。x是优化变量向量。A和b定义了不等式约束Ax≤b。Aeq和be
- MATLAB智能优化算法-学习笔记（1）——遗传算法求解0-1背包问题【过程+代码】
郭十六弟
算法matlab学习智能优化算法算法思想遗传算法求解0-1背包问题
一、问题描述（1）数学模型（2）模型总结目标函数：最大化背包中的总价值Z。约束条件：确保背包中的物品总重量不超过容量W。决策变量：每个物品是否放入背包，用0或1表示。这个数学模型是一个典型的0-1整数线性规划问题。由于其NP完全性，当问题规模较大时，求解此问题通常需要使用启发式算法（如遗传算法、动态规划、分支定界法等）来找到近似最优解。（3）实例讲解：0-1背包问题模型手动求解过程在0-1背包问题
- python通过Gurobi求解线性规划
vibag
数学建模python算法
文章目录GurobiGurobi中主要的变量类型Gurobi使用基本步骤求解线性规划模型代码实现GurobiGurobi是一款强大的商业数学规划求解器，用于解决线性规划（LP）、整数规划（IP）、混合整数规划（MIP）、二次规划（QP）、非线性规划（NLP）等各种优化问题。它具有高效的求解算法、丰富的功能和友好的用户界面，被广泛应用于学术界和工业界。Gurobi采用了最先进的优化算法和技术，具有出
- 数学建模（优化与控制）
菜鸡中的奋斗鸡→挣扎鸡
数学建模
入门到精通（持续更新）：1.线性规划，整数规划，0-1规划（优化与控制）线性规划：整数规划：0-1规划：importpulp #导入PuLP库函数#1.定义一个规划问题MyProbLP=pulp.LpProblem("LPProbDemo1",sense=pulp.LpMaximize)'''pulp.LpProblem是定义问题的构造函数。"LPProbDemo1"是用户定义的问题名（用于输出信
- 果西笔记 | 《管理学》第六章【13/100】
夏果西_Faye
决策是个复杂过程，并非只是以慎重选择为单主体的行为活动。回溯决策理论很有意思，跟人习惯寻找事实依据来验证自我的认知与判断，一个道理。也类似询问他人意见时，内心其实早已有答案。直觉比想象中靠谱，没想到吧～数学无用论该傻眼了，线性规划图解代数还有重要的概率，全都妥妥用上。
- 【超详细】HIVE 日期函数（当前日期、时间戳转换、前一天日期等）
小猪快跑爱摄影
HIVEhivehadoop数据仓库
文章目录相关文献常量：当前日期、时间戳前一天日期、后一天日期获取日期中的年、季度、月、周、日、小时、分、秒等时间戳转换时间戳to日期日期to时间戳日期之间月、天数差作者：小猪快跑基础数学&计算数学，从事优化领域5年+，主要研究方向：MIP求解器、整数规划、随机规划、智能优化算法。如有错误，欢迎指正。如有更好的算法，也欢迎交流！！！——@小猪快跑相关文献LanguageManualUDF-Apach
- 【附代码】Python Excel合并单元格（OpenPyXL） Pandas.DataFrame groupby样式保存xlsx
小猪快跑爱摄影
Pythonpythonexcelpandas
文章目录相关文献Excel合并单元格并居中Pandas.DataFramegroupby样式保存Excel作者：小猪快跑基础数学&计算数学，从事优化领域5年+，主要研究方向：MIP求解器、整数规划、随机规划、智能优化算法如有错误，欢迎指正。如有更好的算法，也欢迎交流！！！——@小猪快跑相关文献openpyxl-APythonlibrarytoread/writeExcel2010xlsx/xlsm
- Python cvxpy 安装报错问题
seeseaXi
python开发语言线性代数
学习数学建模的过程中，在线性规划以及非线性规划的章节中，经常会出现要使用cvxpy.solvers模块求解的模型程序，而python当中是没有自带cvxpy这个库的，这意味着我们需要自行安装库。根据网络资料的查询，我得知了：安装cvxpy需要先安装numpy，mkl，scipy，cvxopt，scs，ecos，osqp这几个包至于安装方法，则是通过cmd命令窗口用pip以此安装即可pipinsta
- python零散知识点
#self-discipline#
pythonpython
1.缩进问题：’‘’字符串‘’‘也要和函数运行代码缩进格式保持一致2.cvxpy（线性规划问题的使用）来自pycharm给出的解释：混合整数程序在混合整数程序中，某些变量被限制为布尔值（即0或1）或整数值。您可以通过创建具有只有布尔值或整数值条目的属性的变量来构造混合整数程序：Createsa10-vectorconstrainedtohavebooleanvaluedentries.x=cp.V
- Second-Order Cone Programming(SOCP) 二阶锥规划
Bonennult
凸优化
个人博客Glooow，欢迎各位老师来踩踩文章目录1.二阶锥1.1二阶锥定义1.2二阶锥约束2.优化问题建模3.类似问题转化3.1二次规划3.2随机线性规划4.问题求解1.二阶锥1.1二阶锥定义在此之前，先给出二阶锥的定义。在kkk维空间中二阶锥(Second-ordercone)的定义为Ck={[ut]∣u∈Rk−1,t∈R,∥u∥≤t}\mathcal{C}_{k}=\left\{\left[\
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了，以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat，都是配置到eclipse中使用，这几天有时间整理一下使用心得，有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat：一个Servlets和JSP页面的容器，以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式：①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构：应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离：应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能：为应用服务器提供本地缓存，但受限于应用服务器的内存容量，可以使用专门的缓存服务器，提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力：使用负载均衡调度服务器，将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin'''，参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后，在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面，在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上，尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案：
01、优化你的代码和查询语句，合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架，合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢？是不是在任何情况下用cache都能提高性能？是不是cache用的越多就越好呢？我在近期开发的项目中有所体会，写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨，有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头：header
内容：content/container
尾：footer
导航：nav
侧栏：sidebar
栏目：column
页面外围控制整体布局宽度：wrapper
左右中：left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的：为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象，还是创建了两个数据源对象。
1：将diuid和mysql驱动包（druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar）copy至%TOMCAT_HOME%/lib下；2：配置数据源，将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下：&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中，
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中，String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下，返回的东西不一样！
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示，如：
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂，那么你很快就会遇到这样一咱种情况：你需要在客户端存储一些状态信息，这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是，这种方式已经一去不复返了，在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中，一个项目通常会划分为多个模块，为了说明问题，以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块：
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web，
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式，在32位机器上只有client模式的JVM。通常，64位的JVM默认都是使用server模式，因为server模式的JVM虽然启动慢点，但是，在运行过程，JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式：mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用，最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用，在手工编译完以后，在其他一些情况下（如：新增模块），往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法？
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问：unity中运用Resources.Load的方法？
答：Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题：已知线段[2,5] [4,6] [0,7]；求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存，且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接：http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问：后退键不能删除数据，不能往后退怎么办？
答：在vimrc中加入set backspace=2
2、问：如何控制tab键的缩进？
答：在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键：Ctrl+Shift+P：打开命令面板Ctrl+P：搜索项目中的文件Ctrl+G：跳转到第几行Ctrl+W：关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W：关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V：粘贴并格式化Ctrl+D：选择单词，重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L：选择行，重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L：
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容. 与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构，是这样的。比如项目是proj，svn地址为svn://proj/，那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局，trunk为主开发目录，branches为分支开发目录，tags为tag存档目录（不允许修改）。但是具体这几个目录应该如何使用，svn并没有明确的规范，更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发，也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上，可以应用面向对象设计，采用流行的SSH架构，采用web层，业务逻辑层，持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上，对于一个类，甚至方法的调用，从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配，参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆，在此文试图解释一下。
同步：发出方法调用后，当没有返回结果，当前线程会一直在等待（阻塞）状态。
场景：打电话，营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步：方法调用后不立即返回结果，调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后，当前线程不会阻塞，会继续执行其他任务。
实现：
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟：
# 首先，在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server，並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port，就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存：一级缓存，二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache，第一级别的缓存是Session级别的缓存，它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的，一般情况下无需进行干预；第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load：一个对象，它虽然不包含所需要的所有数据，但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单，就是在数据需要时再从数据库获取，减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法：延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符，xml不能识别，用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式：
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明：
1、filter：对win IE设置半透明滤镜效果，filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明，火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么？
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。
一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。）
1，懒汉式
（1）线程不安全的懒汉式
public cla
