- 【卡车无人机】遗传算法GA求解卡车联合无人机配送路径规划【含Matlab源码 XYDG001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、
- 基于遗传算法求解带有时间窗、车载容量限制、多车辆、单配送中心路径优化VRPTW(多约束)matlab代码
天天Matlab科研工作室
智能优化算法matlab仿真无人机matlab仿真电子资源matlab算法自动驾驶
1数学模型(1)有关模型的说明和假设1)模型中的已知量有:各需求点的位置坐标、各需求点的物料需求数量,各需求点的物料的到达时间要求,配送中心到各需求点的最短行驶距离,各需求点互相之间的最短运输距离。2)现场调查发现,需要配送的物料是可以混装在同一物料架上的,且各需求点需要的物料数量小于物料仓库的库存量。3)忽略在配送过程中车辆遇到的拥挤排队等不利于生产进行的外界因素,也就是说整个装配车间正常运行。
- 模糊规则优化matlab,遗传算法优化模糊pid控制规则
weixin_39619270
模糊规则优化matlab
用遗传算法优化模糊控制规则,有部分代码,不懂计算适应度那块调用子函数,子函数要怎么写?以及M程序如何和simulink相互调用?clearall;closeall;b=newfis('yichuan');b=addvar(b,'input','e',[-3,3]);%Parametereb=addmf(b,'input',1,'NB','zmf',[-3,-1]);b=addmf(b,'input
- 【智能算法】协同进化算法
大雨淅淅
智能算法人工智能机器学习网络算法
1、进化算法自从达尔文的生物进化论被接受,基于自然界中生物优胜劣汰的生存规则发展起来的生物进化的理论研究得到了空前的发展。将生物遗传变异、优胜劣汰的生存机制应用到优化领域,就得到了进化计算(EvolutionaryComputation,EC)。以种群形式存在的物种,想要生存下去,就必须通过遗传变异来适应环境,通过自身的不断完善来适应生存环境。遗传的目的在于将父代的优良性能传递给子代,让子代能更好
- 【GA MTSP】基于matlab遗传算法求解多旅行商问题(目标函数:最短距离 单起点多终点)【含Matlab源码 4354期】
Matlab研究室
matlab
欢迎来到Matlab研究室博客之家✅博主简介:985研究生,热爱科研的Matlab仿真开发者,完整代码论文复现程序定制期刊写作科研合作扫描文章底部QQ二维码。个人主页:Matlab研究室代码获取方式:扫描文章底部QQ二维码⛳️座右铭:行百里者,半于九十;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(研究室版
- Python实现基因遗传算法
闲人编程
pythonpython开发语言基因遗传算法
目录基因遗传算法简介基因遗传算法的基本步骤Python实现基因遗传算法场景:优化二次函数Python代码实现代码解释场景说明总结基因遗传算法简介基因遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种基于自然选择和遗传学原理的优化算法,适用于求解复杂的组合优化问题。它通过模拟生物进化过程,如选择、交叉、变异等,逐步优化种群中的个体,最终逼近全局最优解。基因遗传算法的基本步骤初始化种群:随机生成
- 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
- LS-SDMTSP:遗传算法(GA)求解大规模单仓库多旅行商问题(LS-SDMTSP),MATLAB代码
IT猿手
TSPMATLABmatlablinux开发语言智能优化算法多目标算法
一、问题定义大规模单仓库多旅行商问题(Large-ScaleSingle-DepotMulti-TravelingSalesmanProblem,简称LS-SDMTSP)是组合优化领域中极具挑战性的经典问题。假设存在一个单一仓库,它既是所有旅行商的出发地,也是最终的返回地。同时,有数量众多的客户节点散布在地理空间中,并且有一支由多个旅行商组成的队伍。每个旅行商需要从仓库出发,遍历一定数量的客户节点
- 【多目标免疫遗传算法在选址中的应用】使用多目标免疫遗传算法计算较简化海上救援选址问题研究(Matlab代码实现)
Ps.729
前端
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概述多目标免疫遗传算法在海上救援选址中的应用研究一、引言二、海上救援选址问题分析(一)问题描述(二)影响因素(三)多目标特性三、多目标免疫遗传算法原理(一)遗传算法基础(二)免疫遗传算法(三)多目标免疫遗传算法(四)NSGA-II算法四、基于MATLAB
- AI协助探索AI新构型自动化创新的技术实现
liron71
人工智能自动化神经网络
一、AI自进化架构的核心范式1.元代码生成与模块化重构-代码级自编程:基于神经架构搜索的强化学习框架,AI可通过生成元代码模板(框架的抽象层定义)自动组合功能模块。例如,使用注意力机制作为原子单元,通过遗传算法生成模块间连接规则。-动态代码编译:结合JIT即时编译技术,AI生成的模块化代码可在运行时动态编译为可执行单元,类似编译器对计算图的优化逻辑,同时增加结构可变性约束(如连接稀疏度阈值)。2.
- 遗传算法与深度学习实战(33)——WGAN详解与实现
盼小辉丶
深度学习人工智能生成对抗网络
遗传算法与深度学习实战(33)——WGAN详解与实现0.前言1.训练生成对抗网络的挑战2.GAN优化问题2.1梯度消失2.2模式崩溃2.3无法收敛3WassersteinGAN3.1Wasserstein损失3.2使用Wasserstein损失改进DCGAN小结系列链接0.前言原始的生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)在训练过程中面临着模式坍塌和梯度消失
- 遗传算法与深度学习实战(32)——生成对抗网络详解与实现
盼小辉丶
遗传算法与深度学习实战深度学习生成对抗网络人工智能
遗传算法与深度学习实战(32)——生成对抗网络详解与实现0.前言1.生成对抗网络2.构建卷积生成对抗网络小结系列链接0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型,它由一个生成网络和一个判别网络组成,通过彼此之间的博弈来提高生成网络的性能。生成对抗网络使用神经网络生成与原始图像集非常相似的新图像,它在图像生
- 一切皆是映射:元学习中的神经架构搜索(NAS)
杭州大厂Java程序媛
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
元学习神经架构搜索NAS遗传算法强化学习演化算法一切皆是映射:元学习中的神经架构搜索(NAS)在人工智能的广阔领域中,神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,简称NAS)是一颗璀璨的明星,它代表着一种全新的方法,即通过算法自动寻找最优的神经网络架构。这种思想源于元学习(Meta-Learning),它关注的是如何使学习过程本身变得更加高效。本文将深入探讨NAS的原理、方法、
- 重磅|粉丝福利|专栏1.8|配电网|分布式能源的选址与定容系列
Ps.729
分布式能源
在苍穹之下飘逸时间的纺织机编织一年的篇章晨曦拂面,鸟语花香迎接黎明的曙光繁星坠落,夜色绵长盛装星空的宁静岁月如歌,时光飞逝2024留下足迹,2025将开启新篇章让我们心怀希望,展开美丽的画卷2025年,愿我们梦想绽放,心灵自由舒展以下全部资源文章末尾下载专栏1.8配电网、分布式能源的选址与定容系列【遗传算法、粒子群、改进遗传算法】基于智能算法的电力系统电网最优规划方案的研究(Matlab代码实现)
- 2025年美赛数学建模 MCM Problem B: Managing Sustainable Tourism 问题 B:可持续旅游管理 代码解析
2025年数学建模美赛
2025年美赛MCM/ICM数学建模旅游2025美赛2025年数学建模美赛python代码matlab可持续旅游管理
目录代码框架:遗传算法优化可持续旅游模型python代码代码解析:matlab代码代码解析:代码框架:遗传算法优化可持续旅游模型python代码importnumpyasnpimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplt#定义遗传算法的参数POP_SIZE=100#种群大小GENS=500#迭代代数MUTATION_RATE=0.01#变异率CROSSOVER_R
- 遗传算法GA特征选择Python
明天早下班YEAH
python笔记其他
一、遗传算法GA特征选择——代码importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressorfromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_scorefromg
- 神经网络入门推荐知识,神经网络入门书籍推荐
快乐的小肥熊
ai智能写作神经网络matlab人工智能python
适合初学者的神经网络和遗传算法资料遗传算法(GeneticAlgorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带
- 基于遗传算法的城市旅行问题(TSP)求解
NovakG_
深度学习python算法深度学习神经网络
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
- pythonsvm模型优化_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
weixin_39878698
pythonsvm模型优化
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后,我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究,更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同,本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以,下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- 差分进化算法_Python进化算法工具箱的使用(三)用进化算法优化SVM参数
weixin_39747075
差分进化算法
前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后,我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究,更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了。与前面的文章不同,本篇采用差分进化算法来优化SVM中的参数C和Gamma。(用遗传算法也可以,下面会给出效果比较)首先简单回顾一下Python高性能实用型遗传和进化算
- 差分进化算法DE
DroidMind
智能算法与机器学习差分进化算法
差分进化算法DE属于进化算法,这里算法还包括依次遗传算法、进化策略、进化规划。差分进化算法包括三个基本的操作:变异操作、交叉(重组)操作和选择操作。一、算法建模:1、假设我们希望得到函数f(x)的最优解,这个函数有D个解。2、为函数f(x)设置一个解的组数N,N至少为4。3、这样我们就得到了N组并且每组解的个数为D的集合,它可以使用N个D维参数向量来表示。因为它类似于遗传算法进化一样,是一代一代的
- 差分进化算法(Differential evolution,DE)(附详细注释的Python代码)
XijueJa
算法python开发语言
概念与基本原理差分进化算法(DifferentialEvolution,简称DE)是一种基于种群的随机优化算法,由Storm和Price在1995年提出。它主要应用于解决非线性、非凸、连续和离散的优化问题。DE算法以其简单性、鲁棒性和高效性而受到广泛关注。差分进化算法的基本思想是通过模拟自然进化过程中的遗传和变异机制来寻找问题的最优解,类似于遗传算法。通过变异、交叉与选择,使得初始化的种群不断朝最
- DNA图谱分析:自动分析DNA图谱中的变异YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习目标跟踪机器人人工智能
目录引言项目背景与目标YOLO模型简介DNA图谱数据集准备YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10模型训练与优化DNA图谱变异检测的实现UI界面设计与实现评估与优化未来展望结论完整代码实现1.引言随着基因组学的进步,DNA图谱分析已经成为基因检测、疾病诊断、遗传学研究等领域的重要工具。在DNA图谱中,通常会呈现出染色体的多个片段,其中的一些变异可能对健康产生深远的影响。手工分析DNA图谱变异不仅
- 遗传算法
神罗天征666
c++整理算法
遗传算法(GA)一、什么是遗传算法?遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一类模仿生物进化过程的搜索启发式算法。它们是由约翰·霍兰德(JohnHolland)在20世纪70年代初提出的。遗传算法通过自然遗传机制(如选择、交叉、变异等)的模拟,对问题的潜在解进行进化,以期找到或逼近最优解。基本原理是类比达尔文进化论—“物竞天择,适者生存”其实很好理解,学过生物的都知道达尔文进化论的大概
- 北大数学校友胡懿娟归国任教!重回母校,专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域
量子位
关注前沿科技量子位又一科学家从美归国——北大数学系校友胡懿娟。援引人民日报消息,在北京大学北京国际数学研究中心发布的2024年工作回顾中显示,她于去年7月入职北大。回来之后,她将继续专注于统计学、微生物学和遗传学的交叉领域,致力于解决实际的生物医学数据分析问题。△北大官网截图网友纷纷为她点赞:能力与颜值并存!同时也感叹,越来越多的科学家选择回到祖国,为科学技术发展和人才培养添砖加瓦。北大数学校友胡
- 遗传算法与深度学习实战(25)——使用Keras构建卷积神经网络
盼小辉丶
遗传算法与深度学习实战深度学习kerascnn
遗传算法与深度学习实战(25)——使用Keras构建卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络基本概念1.1卷积1.2步幅1.3填充1.4激活函数1.5池化2.使用Keras构建卷积神经网络3.CNN层的问题4.模型泛化小结系列链接0.前言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的提出是为了解决传统神经网络的缺陷。即使对象位于图片中的不同位置或其在图像中具有不同占比,
- 遗传算法与深度学习实战(26)——编码卷积神经网络架构
盼小辉丶
遗传算法与深度学习实战深度学习cnn遗传算法
遗传算法与深度学习实战(26)——编码卷积神经网络架构0.前言1.EvoCNN原理1.1工作原理1.2基因编码2.编码卷积神经网络架构小结系列链接0.前言我们已经学习了如何构建卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN),在本节中,我们将了解如何将CNN模型的网络架构编码为基因,这是将基因序列进化在为给定数据集上训练最佳模型的先决条件。1.EvoCNN原理进化卷积神
- 教师资格证常考的5个知识点
a3cb74a20840
知识点1:教育与人的发展(5规律、4因素、3动因)五大规律:顺序性—循序渐进阶段性—不搞“一刀切”不平衡性—抓关键期互补性—扬长避短个别差异性—因材施教考点精华:1.举例子对应五大规律;2.每个规律的教学启示;3规律特点。四大因素:遗传(地位:物质前提、可能性)环境(地位:多种可能、现实性)学校教育(主导)个人主观能动性(动力、决定)三大动因:内发论(1.孟子:性善论;2.弗洛伊德:性本能)外铄论
- 防不胜防的宝宝湿疹竟然因为这样做而渐渐消除。。。
xinju8830
宝宝在未满一周岁之前很容易罹患湿疹,婴儿湿疹是一种过敏性皮肤炎症,1-3个月的婴儿出生后就可以发现。南方婴儿湿疹在春夏季是高发季节,北方婴儿湿疹高发季在春秋时节。因为婴儿患湿疹的环境因素最主要是潮湿、阴暗造成的,南方的春夏最为潮湿,所以婴儿患湿疹的概率也就增加。能够引起婴幼儿湿疹的因素除了环境因素之外,还有遗传、饮食等多方因素,令家长防不胜防。那么在孩子出现了湿疹的症状时,妈妈们都应该怎么做?如何
- 乘风破浪,我们眼里藏着努力和未来
刘娟娟_培训师
居里夫人说:“17岁时你不漂亮,可以怪罪于母亲没有遗传好的容貌;但是30岁了依然不漂亮,就只能责怪自己,因为在那么漫长的日子里,你没有往生命里注入新的东西。”30岁之后相由心生,你内心的善良、智慧、经历都会写满整个脸。美一定是内外兼修我曾经遇到过很多女孩问我说说娟娟老师你怎么那么美,皮肤又好,还会穿搭。我笑笑想说其实是我天生底子好,但是我通常会说你要是稍加修饰美起来就没我啥事了。以前的我每天都是素
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l