正在学习的小天师兄
正在学习的小天师兄

SMO优化算法（Sequential minimal optimization）

机器学习 SVM分类器中SMO算法

https://blog.csdn.net/qq_28503457/article/details/96704927

https://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/11/2496029.html

你可能感兴趣的:(SMO优化算法（Sequential minimal optimization）)

  • Leetcode-100 贪心算法 LuckyAnJo leetcodeleetcode贪心算法算法
    贪心算法简介贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种常见的优化算法，用于解决最优化问题。该算法的核心思想是每次选择当前情况下的最优解，并期望通过这些局部最优解得到全局最优解。贪心算法通常用于那些可以分解为若干个子问题，且每个子问题的最优解可以合成全局最优解的问题。贪心算法之所以有用，是因为它可以快速地做出决策，并能在某些问题上实现较高的效率，避免了回溯与暴力解法的复杂度。贪心算法思想贪心算
  • Pytorch深度学习教程_9_nn模块构建神经网络 tRNA做科研 深度学习保姆教程深度学习pytorch神经网络
    欢迎来到《深度学习保姆教程》系列的第九篇！在前面的几篇中，我们已经介绍了Python、numpy及pytorch的基本使用，进行了梯度及神经网络的实践并学习了激活函数和激活函数，在上一个教程中我们学习了优化算法。今天，我们将开始使用pytorch构建我们自己的神经网络。欢迎订阅专栏进行系统学习：深度学习保姆教程_tRNA做科研的博客-CSDN博客目录1.理解nn模块：(1)使用nn.Sequent
  • 使用hel-micro微服务实现在jsp项目中引入react组件 小灰灰学编程 微服务微服务react.jsjsphel-micro
    以下是一个完整的示例，涵盖React子应用配置、JSP主应用集成以及样式隔离的实现细节。我们将通过CSSModules和ShadowDOM确保React样式与JSP样式互不干扰。一、React子应用配置1.项目结构react-module/├──src/│├──index.js#模块入口文件│├──App.js#React组件│└──App.module.css#组件样式（CSSModules）├
  • 多种方法判断一个数是否为素数的实现与优化 徐浪老师 徐浪老师大讲堂数据结构算法
    素数，又称质数，是一个在数学和计算机科学中非常重要的概念。它是大于1的自然数中，除了1和它本身，不能被其他数整除的数。本文将从最基础的方法讲解到优化算法，并提供完整的实现代码，帮助您高效地判断一个数是否为素数。一、素数的基础知识1.1素数的定义素数：一个大于1的正整数，只有两个正因子：1和它本身。例如：2、3、5、7、11等。非素数：大于1的数中，可以被除1和本身以外的数整除的数。例如：4、6、8
  • The following modules are *disabled* in configure script:_sqlite3 waketzheng python
    Unabletoupgradepast3.6.9-#24byRosuav-PythonHelp-DiscussionsonPython.orgsudoaptinstalllibsqlite3-devcdPython-3.13.1./configure--enable-optimizations--enable-loadable-sqlite-extensionsmakesudomakealtins
  • 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 IT猿手 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
  • 2025最新智能优化算法：改进型雪雁算法（Improved Snow Geese Algorithm, ISGA）求解23个经典函数测试集 荣华富贵8 程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3经验分享
    摘要随着智能优化算法的不断发展，解决高维、复杂的优化问题已成为研究的重要课题。雪雁算法（SnowGeeseAlgorithm,SGA）作为一种新兴的自然启发式优化算法，以其高效的全局搜索能力受到了广泛关注。然而，雪雁算法在处理多峰、多约束和高维复杂问题时，仍面临收敛速度较慢和易陷入局部最优解的问题。为此，本文提出了一种改进型雪雁算法（ISGA），通过引入自适应权重调整机制和混合局部搜索策略，增强了
  • QHDBO基于量子计算和多策略融合的蜣螂优化算法 算法小狂人 算法改进智能优化算法量子计算算法
    2.DBO基本的蜣螂算法通过模拟蜣螂在自然界中的四种行为（滚动、产卵、觅食和偷窃）来执行种群位置更新。2.1滚动蜣螂在自然界中，蜣螂必须通过太阳导航，使其球滚动的路线尽可能直线。方程(1)用于原始论文中更新滚动蜣螂的位置：xi(t+1)=xi(t)+α⋅k⋅xi(t−1)+b⋅Δx(1)x_i(t+1)=x_i(t)+\alpha\cdotk\cdotx_i(t-1)+b\cdot\Deltax\
  • 模式搜索+扩散模型：FlowMo重构图像Token化的技术革命 芯作者 DD：日记重构
    图像Token化作为现代生成式AI系统的核心技术，长期面临对抗性训练不稳定、潜在空间冗余等挑战。斯坦福大学李飞飞与吴佳俊团队提出的FlowMo（FlowtowardsModes）创新性地融合模式搜索与扩散模型，在多个关键维度突破传统方法局限，为图像压缩与重建开辟新路径。本文将深度解析其技术突破、实现原理及行业影响。一、传统图像Token化的困境与FlowMo的破局之道1.1传统方法的三大桎梏传统T
  • DeepSeek关键RL算法GRPO，有人从头跑通了，贡献完整代码 强化学习曾小健2 大语言模型LLM算法
    DeepSeek关键RL算法GRPO，有人从头跑通了，贡献完整代码机器之心2025年03月02日11:54北京选自GitHub作者：AndriyBurkov机器之心编译GRPO（GroupRelativePolicyOptimization）是DeepSeek-R1成功的基础技术之一，我们之前也多次报道过该技术，比如《DeepSeek用的GRPO占用大量内存？有人给出了些破解方法》。简单来说，GR
  • 深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化 odoo中国 AI编程人工智能深度学习人工智能优化
    深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性，然后详细讨论了多种优化算法，包括随机梯度下降（SGD）、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外，还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
  • 【零基础入门】一篇弄懂nn.Sequential以及ModuleList的使用（呕心沥血版） 十二月的猫 PyTorch深度学习pytorch零基础入门
    个人主页：十二月的猫-CSDN博客系列专栏：《PyTorch科研加速指南：即插即用式模块开发》CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步，十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.Sequential类的使用2.1序列容器简单注入2.2序列容器字典注入2.3序列容器函数注入2.4序列容器修改2.5序列容器删除3.nn.ModuleList()的使用3.1定义模型3.2使用模型4.总结1.前言《
  • 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
  • 灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization, GWO）及其 Python 代码 追蜻蜓追累了 算法pythongithubpycharmjupytermatlabnumpy
    灰狼优化算法（GreyWolfOptimization,GWO）是一种基于灰狼社会行为觅食过程而设计的优化算法。其基本原理是模拟灰狼群体中个体的协作和竞争行为，以迭代更新的方式寻找最优解。灰狼优化算法涉及三种灰狼的角色：alpha（α）、beta（β）和delta（δ），它们分别代表群体中的优势个体。算法包括初始化灰狼位置、计算适应度值、更新灰狼位置等步骤。以下是一个简单的Python示例代码，实
  • 探索未来技术前沿：FastAPI火箭-boilerplate，打造高性能API的超级引擎！ 黎杉娜Torrent
    探索未来技术前沿：FastAPI火箭-boilerplate，打造高性能API的超级引擎！fastapi-rocket-boilerplateFastAPIRocketBoilerplatetobuildanAPIbasedinPythonwithitsmostmoderntechnologies!项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastapi-roc
  • Bug:eventlet ImportError cannot import name ‘ALREADY HANDLED uncle_ll Bug合集
    问题测试gunicorn不同work下的性能时候，在eventlet方式下报错误Error:classuri'eventlet'invalidornotfound:[Traceback(mostrecentcalllast):File"/app/venv/lib64/python3.6/site-packages/gunicorn/util.py",line99,inload_classmod=i
  • Modbus最全最简单讲解 道传科技上位机 网络
    一、什么是ModbusModbus是一种串行通信协议，最初由Modicon公司（现为施耐德电气的一部分）在1979年为使用其PLC（可编程逻辑控制器）而开发。Modbus已成为工业领域内广泛使用的一种通信协议，特别是对于监控和控制系统。Modbus协议支持多种通信方式，包括RTU（RemoteTerminalUnit，远程终端单元模式）、TCP/IP和ASCII（美国标准信息交换码）等。备注：C#
  • DPO 核心理论推导：参考策略距离约束下的最优策略 + 损失函数设计 iiiiii11 机器学习人工智能论文阅读笔记语言模型深度学习
    Rafailov,Rafael,etal.“Directpreferenceoptimization:Yourlanguagemodelissecretlyarewardmodel.”AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems36(2023):53728-53741.本文整理了DPO论文中两个核心结论的推导，包括参考策略距离约束下的最优策略的形式，以及
  • 稳定运行的以Microsoft Azure Cosmos DB数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤 weixin_30777913 microsoftazure数据仓库etl性能优化
    在以MicrosoftAzureCosmosDB数据库为数据源和目标的ETL(提取、转换、加载)过程中，性能变差时，可能有多种原因。提高以MicrosoftAzureCosmosDB为数据源和目标的ETL性能，通常涉及数据库配置、查询优化、并发执行、数据传输优化和使用CosmosDB特性等多个方面。通过以下方法和步骤，可以显著改善ETL性能：增加RU设置、优化分区策略；优化查询、使用批量操作；提高
  • 【机会约束、鲁棒优化】机会约束和鲁棒优化研究优化【ccDCOPF】研究（Matlab代码实现） 科研_G.E.M. matlab概率论开发语言
    ‍个人主页欢迎来到本博客❤️❤️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1概述机会约束、鲁棒优化与ccDCOPF研究综述1.机会约束规划（ChanceConstrainedProgramming,CCP）在电力系统中的应用2.鲁棒优化（RobustOptimization,RO）在电力系统中的应用3.机会约束与鲁棒优化的协同方法
  • VMWare Centos7虚拟机安装并运行MongoDB Jay_Wooz 经验数据库环境搭建mongodblinux数据库
    虚拟机：CentOS-7-x86_64-Minimal-2009MongoDB：mongodb-linux-x86_64-rhel70-5.0.5运行起来#Step1.安装依赖yuminstalllibcurlopenssl-y#Step2.下载mongoDB压缩包wgethttps://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-rhel70-5.
  • 书籍-《优化与最优控制简明教程》 优化深度学习人工智能算法
    书籍：OptimizationandOptimalControlinaNutshell作者：SudathRohanMunasinghe出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《优化与最优控制简明教程》01书籍介绍本书简洁地介绍了优化过程和最优控制过程，并通过实例和仿真帮助自学和更好地理解。首先从函数优化和约束引入开始，随后扩展到使用变分法进行泛函优化。书中详细讲解
  • 不会用AI大模型的程序员，5年后必将被淘汰？真相远比你想的更残酷！ 小城哇哇 人工智能语言模型AI大模型DeepSeekOpenAIagi程序员
    前言在技术飞速发展的今天，AI大模型已经成为程序员技能库中的“标配”。如果你还认为AI只是“锦上添花”的工具，那么5年后，你可能真的会被时代无情淘汰。这不是危言耸听，而是技术变革的必然趋势。AI大模型：程序员的“效率革命”AI大模型如DeepSeek等工具，正在彻底改变程序员的开发模式。它们不仅能自动生成代码、优化算法，还能快速解决复杂的技术问题。过去需要几天甚至几周才能完成的任务，现在可能只需要
  • freecad嵌入工作台 黄河里的小鲤鱼 软件开发建模python
    1Introduction导言FreeCADcanbeimportedasaPythonmoduleinotherprogramsorinastandalonePythonconsole,togetherwithallitsmodulesandcomponents.It’sevenpossibletoimporttheFreeCADuserinterfaceasapythonmodulebutwi
  • 关于重投影误差小记 文弱_书生 乱七八糟数码相机算法
    重投影误差（ReprojectionError）讲解1.什么是重投影误差？在三维重建或相机标定过程中，我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。理想情况下，该点的投影位置应该与实际图像中的观测点（如特征点）完全匹配，但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差，这两个点可能会有偏差。重投影误差就是这个偏差的度量，即：e=∥pobserved−preprojected∥e=\|p_
  • ALO蚁狮优化算法：从背景到实战的全面解析 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
  • 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
  • 前端解决跨域的几种方案 爱分享的程序员 前端前端
    以下是前端解决跨域问题的7种主流方案，根据应用场景和实现难度排序，附详细实现示例：一、开发环境解决方案1.WebpackDevServer代理（推荐）//vue.config.js/webpack.config.jsmodule.exports={devServer:{proxy:{'/api':{target:'http://backend-domain.com',//后端地址changeOri
  • 【C++】动态规划从入门到精通 諰. 动态规划c++
    一、动态规划基础概念详解什么是动态规划动态规划（DynamicProgramming，DP）是一种通过将复杂问题分解为重叠子问题，并存储子问题解以避免重复计算的优化算法。它适用于具有以下两个关键性质的问题：最优子结构：问题的最优解包含子问题的最优解重叠子问题：不同决策序列会重复求解相同的子问题下面用一些例子（由浅入深）了解动态规划1.1斐波那契数列递归实现解析intfib(intn){if(n>d
  • 【动态规划】P6005 [USACO20JAN] Time is Mooney G|普及+ 软件架构师何志丹 #洛谷普及+动态规划算法c++洛谷图论
    本文涉及知识点C++动态规划P6005[USACO20JAN]TimeisMooneyG题目描述Bessie正在安排前往牛尼亚的一次出差，那里有NNN（2≤N≤10002\leqN\leq10002≤N≤1000）个编号为1…N1\ldotsN1…N的城市，由MMM（1≤M≤20001\leqM\leq20001≤M≤2000）条单向的道路连接。Bessie每次访问城市iii都可以赚到mim_im
  • apache 安装linux windows 墙头上一根草 apacheinuxwindows
    linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装，另外一种就是通过yum 安装，此中安装方式，需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式     通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre  1，安装 apr        下载地址：htt
  • fill_parent、wrap_content和match_parent的区别 Cb123456 match_parentfill_parent
    fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:   1）fill_parent   设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展，以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。 2） wrap_conte
  • 网页自适应设计 天子之骄 htmlcss响应式设计页面自适应
    网页自适应设计        网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起，更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小，需要设计几套css样式，用js脚本判断窗口大小，选择加载。结构臃肿，加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习，有所心得，故分享于此，加强交流，共同进步。同时希望对大家有所
  • [sql server] 分组取最大最小常用sql 一炮送你回车库 SQL Server
    --分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
  • ImageIO写图片输出到硬盘 3213213333332132 javaimage
    package awt; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imagei
  • 自己的String动态数组 宝剑锋梅花香 java动态数组数组
    数组还是好说，学过一两门编程语言的就知道，需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来，比如声明一个字符串类型的数组：String str[]=new String[10];    但是问题就来了，每次都是大小确定的数组，我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢？  动态数组就这样应运而生，龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组，并非用的ArrayList 看看字符
  • pinyin4j工具类 darkranger .net
    pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号：大中小 引入pinyin4j-2.5.0.jar包: pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包，主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音，功能强悍，下面看看如何使用pinyin4j。 本人以前用AscII编码提取工具，效果不理想，现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美，
  • StarUML学习笔记----基本概念 aijuans UML建模
    介绍StarUML的基本概念，这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。         模型、视与图（Model, View and Diagram）        &
  • Activiti最终总结 avords Activiti id 工作流
    1、流程定义ID：ProcessDefinitionId，当定义一个流程就会产生。 2、流程实例ID：ProcessInstanceId，当开始一个具体的流程时就会产生，也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。 3、TaskId，每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。 4、TaskDefinitionKey和（ActivityImpl activityId
  • 从省市区多重级联想到的，react和jquery的差别 bee1314 jqueryUIreact
    在我们的前端项目里经常会用到级联的select，比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省，点击省加载市，点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。   针对这种场景，如果我们使用jquery来实现，要考虑很多的问题，数据部分，以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区，这时候我切换省，要把市重新初始化数据，然后区域的部分要从页面
  • Eclipse快捷键大全 bijian1013 javaeclipse快捷键
    Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
  • js 笔记 函数 征客丶 JavaScript
    一、函数的使用 1.1、定义函数变量 var vName = funcation(params){ } 1.2、函数的调用 函数变量的调用：      vName(params); 函数定义时自发调用：(function(params){})(params); 1.3、函数中变量赋值 var a = 'a'; var ff
  • 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二 bit1129 scala
    1. Some操作   在下面的代码中，使用了Some操作：if (self.partitioner == Some(partitioner))，那么Some(partitioner)表示什么含义？首先partitioner是方法combineByKey传入的变量， Some的文档说明：   /** Class `Some[A]` represents existin
  • java 匿名内部类 BlueSkator java匿名内部类
    组合优先于继承 Java的匿名类，就是提供了一个快捷方便的手段，令继承关系可以方便地变成组合关系 继承只有一个时候才能用，当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。   在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。 内部类不是很好理解，但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成，而内部类相
  • 盗版win装在MAC有害发热，苹果的东西不值得买，win应该不用 ljy325 游戏applewindowsXPOS
    Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688   Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:   1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序！貌似显卡跑游戏发热一样，按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!   2.反观安装了Mac os的展示机，发热量很小，运行了1天温度也没有那么高 &nbs
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /** * 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示（GoF） * 个人理解： * 构建一个复杂的对象，对于创建者（Builder）来说，一是要有数据来源(rawData)，二是要返回构
  • JIRA与SVN插件安装 chenyu19891124 SVNjira
    JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上，这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。 1.下载svn与jira插件安装包，解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1) 2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
  • 常用数学思想方法 comsci 工作
      对于搞工程和技术的朋友来讲，在工作中常常遇到一些实际问题，而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题，那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具，而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法，仅供学习和参考   函数思想 　　把某一数学问题用函数表示出来，并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
  • pl/sql集合类型 daizj oracle集合typepl/sql
    --集合类型 /*   单行单列的数据，使用标量变量   单行多列数据，使用记录   单列多行数据，使用集合（。。。）   *集合：类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表（pl/sql table）、嵌套表（Nested Table）、变长数组（VARRAY）等 */ /*     --集合方法 &n
  • [Ofbiz]ofbiz初用 dinguangx 电商ofbiz
    从github下载最新的ofbiz（截止2015-7-13），从源码进行ofbiz的试用 1. 加载测试库 ofbiz内置derby，通过下面的命令初始化测试库 ./ant load-demo (与load-seed有一些区别)   2. 启动内置tomcat ./ant start 或 ./startofbiz.sh 或 java -jar ofbiz.jar &
  • 结构体中最后一个元素是长度为0的数组 dcj3sjt126com cgcc
    在Linux源代码中，有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组，如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体： struct pppoe_tag {     __u16 tag_type;     __u16 tag_len;   &n
  • Linux cp 实现强行覆盖 dcj3sjt126com linux
    发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest，即使加了-f也是不能强行覆盖的，这时怎么回事的呢？一两个文件还好说，就输几个yes吧，但是要是n多文件怎么办，那还不输死人呢？下面提供三种解决办法。 方法一 我们输入alias命令，看看系统给cp起了一个什么别名。 [root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
  • Memcached(一)、HelloWorld frank1234 memcached
    一、简介 高性能的架构离不开缓存，分布式缓存中的佼佼者当属memcached，它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中，而获取的时候也到相同的服务器中获取，由于不需要做集群同步，也就省去了集群间同步的开销和延迟，所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用，具有更强的横向伸缩能力。 二、客户端 选择一个memcached客户端，我这里用的是memc
  • Search in Rotated Sorted Array II hcx2013 search
    Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed? Would this affect the run-time complexity? How and why? Write a function to determine if a given ta
  • Spring4新特性——更好的Java泛型操作API jinnianshilongnian spring4generic type
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • CentOS安装JDK liuxingguome centos
    1、行卸载原来的： [root@localhost opt]# rpm -qa | grep java tzdata-java-2014g-1.el6.noarch java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64 java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64 [root@localhost
  • 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素 OpenMind 二维数组算法二分搜索
    1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。 用数学语言描述如下：p满足 (1),对任意的x1，x2，y，如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y); (2),对任意的x，y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2); 2,问题： 给定满足1的数组p和一个整数k，求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k? 3,算法分析： (
  • java 随机数 Math与Random SaraWon javaMathRandom
    今天需要在程序中产生随机数，知道有两种方法可以使用，但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚，看到一篇文章是关于的，觉得写的还挺不错的，原文地址是 http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers 产生1到10之间的随机数的两种实现方式： //Math Math.roun
  • oracle创建表空间 tugn oracle
    create temporary tablespace TXSJ_TEMP   tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'   size 32m   autoextend on   next 32m maxsize 2048m   extent m
  • 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎 yangshangchuan javasuperword搜索引擎java8全文检索
    需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下： 1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。 2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。 3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他