- MATLAB|【免费】概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断
电力程序小学童
机器预测matlab神经网络分类预测
目录主要内容部分代码结果一览下载链接主要内容《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章,内容涵盖常见的神经网络(BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等)以及相关智能算法(SVM、决策树、随机森林、极限学习机等)。同时,部分章节也涉及了常见的优化算法(遗传算法、蚁群算法等)与神经网络的结合问题。此外,《MATLAB神经网络43个案例分析
- 达尔文的自然选择
大龙10
书名:代码本色:用编程模拟自然系统作者:DanielShiffman译者:周晗彬ISBN:978-7-115-36947-5第9章目录9.3达尔文的自然选择 在研究遗传算法之前,我们要先学习达尔文进化学说中的3个基本法则。如果要正确地模拟自然选择,我们必须同时实现这3个要素。1、遗传子代必须以某种方式继承父代的特性。如果生物存活的时间足够长,繁殖的概率也足够大,那么它们的特征将会传递给下一代。2
- GA-kmedoid 遗传算法优化K-medoids聚类
2301_78492934
机器学习支持向量机人工智能matlab聚类
遗传算法优化K-medoids聚类是一种结合了遗传算法和K-medoids聚类算法的优化方法。遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的随机优化算法,它通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉、变异等操作来寻找问题的最优解。而K-medoids聚类算法是一种基于划分的聚类方法,它通过选择K个数据点作为簇中心,将数据点分配到最近的簇中心,以最小化每个数据点到其所属簇中心的距离之和。K-medoids聚类算法是
- MATLAB遗传算法求解车间调度问题——模型建立和实例设计(画甘特图)
麦哥MATLAB
matlab甘特图
1.基本概念车间调度是指根据产品制造的合理需求分配加工车间顺序,从而达到合理利用产品制造资源、提高企业经济效益的目的。车间调度问题从数学上可以描述为有n个待加工的零件要在m台机器上加工。问题需要满足的条件包括每个零件的各道工序使用每台机器不多于1次,每个零件都按照一定的顺序进行加工。车间调度问题实例:现共有6个工件,在10台机器上加工,每个工件都要经过6道加工工序,每个工序可选择机器序号如表一所列
- 遗传算法解释
大吉大利都吃鸡
算法python开发语言人工智能
遗传算法是一种基于自然遗传和进化规律的人工智能算法。它通过模拟生物进化的过程,来解决各种复杂问题。遗传算法的基本流程如下:初始化:随机生成一些解作为初始种群;评估:评估每个解的适应度,根据适应度的高低决定哪些解具有更好的进化前景;交叉:选择适应度较高的两个解,并将它们的特征结合到一起形成一个新的解;变异:对新的解进行随机的突变,以增加它的多样性;替代:在每一代的结束,用新的解替换适应度较低的解。这
- Evolutionary algorithm (遗传算法)介绍
Longlongaaago
机器学习算法数据挖掘人工智能
Evolutionaryalgorithm(遗传算法)介绍Evolutionaryalgorithm遗传算法,实际上也是机器学习里面一个很重要的分支。为什么呢,因为他在之前几十年也是和深度学习一样非常火热流行。现在也有很多人在利用遗传算法做相关研究,还是比较流行的算法之一。Evolutionaryalgorithm算法是受到自然界的一些启发,通过种群优化去解决一些相关的任务,比如做数独,解决一些实
- 使用遗传算法求解一个简单的极值问题,最小化一个具有多个变量的目标函数。
依然风yrlf
算法matlab
下面是一个更详细的MATLAB示例,演示如何使用遗传算法求解一个简单的极值问题。在这个例子中,我们将尝试最小化一个具有多个变量的目标函数。%定义目标函数fitnessFunction=@(x)sum(x.^2);%Rosenbrock函数%定义遗传算法参数options=optimoptions('ga',...'MaxGenerations',100,...%最大迭代次数'PopulationS
- 遗传算法实现
qq_51497433
matlab开发语言算法
遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索启发式算法,它是由约翰·霍兰德(JohnHolland)在20世纪70年代提出的。遗传算法在解决优化和搜索问题时非常有效,特别是在解空间大且复杂时。该算法使用了生物进化中的选择、交叉(杂交)和变异等概念。遗传算法通常包括以下步骤:初始化:随机生成一个初始种群。种群由一定数量的个体组成,每个个体代表一个解。评估:计
- 【MATLAB】GA_BP神经网络回归预测算法
Lwcah
MATLAB回归预测算法算法matlab神经网络
有意向获取代码,请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义GA_BP神经网络回归预测算法结合了遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)和BP神经网络(BackpropagationNeuralNetwork,BPNN),用于解决回归预测问题。下面将详细介绍该算法的原理:BP神经网络回归模型:BP神经网络是一种前向人工神经网络,具有输入层、隐藏层和输出层。每个神经元都与下一层
- (一)利用人工智能编写自进化程序
IT凡哥
英特尔实验室的两位研究人员,利用遗传算法和图灵完备语言,号称实现了首个能够自动编程的AI系统“AIProgrammer”。文章共三篇,以下是网络翻译的详细内容:介绍计算机程序有可能自己编写程序吗?人类的软件开发者有一天会被他们掌握的电脑所取代吗?就像农民、装配线工人和电话接线员一样,下一个会是软件开发人员吗?虽然这种想法看起来有些牵强,但实际上可能比我们想象的更接近。本文描述了一个实验,以产生一个
- 西瓜书-机器学习5.4 全局最小与局部极小
lestat_black
西瓜书机器学习
两种“最优”:“局部极小”(localminimum)和"全局最小"(globalminimum)对和,若存在使得多组不同参数值初始化多个神经网络使用“模拟退火”:以一定的概率接受比当前解更差的结果,有助于“跳出”局部极小使用随机梯度下降遗传算法(geneticalgorithms)[Goldberg,1989]也常用来训练神经网络以上用于跳出局部极小的技术大多是启发式,理论上商缺乏保障。Gold
- (一)遗传算法基本概念总结
团子加油敲代码
智能算法算法遗传算法matlab
(一)遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)基本概念1.遗传算法基本概念(1)个体和种群(2)染色体和基因(3)遗传编码(4)适应度(5)遗传操作(5.1)选择算子(5.2)交叉算子(5.3)变异算子2.遗传算法的特点1.遗传算法基本概念 遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)最早是由美国密歇根大学Holland教授及其学生于20世纪60年代末到70年代初提出的,起源于对生
- 【TSP问题】基于遗传算法求解快递运输成本最优化问题GA-MTSP附Matlab代码
天天Matlab代码科研顾问
路径规划matlab开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍1.问题描述旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题,它要求在给定一组城市和城市之间的距离的情况下
- 如何在matlab中加载工具箱
zhenhua_a6e8
Matlab如何添加新的工具箱-经验总结最近在学习遗传算法与免疫算法,所以涉及到matlab的工具箱的应用,尤其gads工具箱,所以在网上下载了一些工具箱,但是不会用,在网上找了点资料,留着以后也可以用。1,我是单独下载的工具箱,把新的工具箱拷贝到某个目录(我的是C:\ProgramFiles\MATLAB\R2010\toolbox)。注意:你要是添加的很多个m文件,那就把这些m文件直接拷到再下
- 【全网最低价】司守奎《数学建模算法与应用》第三版pdf+数学建模资料(非常详细的算法学习和路线)小白推荐
阿贵学长
数学建模学习算法matlab性能优化深度学习
1.《数学建模算法与应用》主要内容包括时间序列、支持向量机、偏最小二乘面归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。文章末尾有电子版PDF文件链接2.算法学习流程及详细过程主要算法:工具箱推荐遗传算法-beatxbx工具箱,求解速度很快,并行计算LIBSVM-比MATLAB自带工具箱好用得多yamlip,特别推荐,统一优化求解工具箱由于文件很多,学长
- 智能优化算法——遗传算法-较为详细(无废话)
阿贵学长
算法matlab性能优化深度学习
GeneticAlgorithm1.遗传算法有三个基本操作:选择、交叉、变异选择:选择出优良个体,使他有机会作为父代为下一代繁衍子孙交叉:个体随机搭配,以交叉概率交换部分染色体,得到新的个体,继承父类特性变异:概率低,生产新个体2.步骤选择算子二元锦标赛选择从父代种群中随机选择2个个体比较2个个体的适应度适应度值最大的个体被选中,其余淘汰functionp=BTS(Parent)%二元锦标赛选择%
- NSGA-II 源码解析
谭树杰的博客
多目标优化NSGA-II
ifyouwanttounderstandthesourcecode,youcouldreferto多目标遗传算法——NSGA-II(部分源码解析)介绍thecorecodeofnsga2isfor(i=2;i<=ngen;i++){selection(parent_pop,child_pop);//selection函数(二元锦标赛选择,SBX交叉)等功能的实现包装在一起mutation_pop
- 深度学习在农作物病虫害识别中应用
yhbbobo
深度学习人工智能
深度学习在农作物病虫害识别中应用在农作物病虫害识别中,常用的深度学习模型还包括循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等。这些模型可以在时间序列数据上进行训练,并且能够捕捉到历史数据中的模式。因此,在农作物病虫害识别中,这些模型可以用来识别病虫害的发展趋势。此外,深度学习还可以与遗传算法相结合,以提高农作物病虫害识别的准确率。遗传算法可以用来优化深度学习模型的参数,从而提高模型的泛化能力
- 遗传算法优化资源受限项目调度问题
MATLAB代码顾问
python数据库前端
资源受限项目调度问题(Resource-ConstrainedProjectSchedulingProblem,RCPSP)是一种经典的组合优化问题,主要研究在有限资源条件下如何安排项目的各项任务,以达到特定的优化目标,如最小化项目完成时间或最大化项目利润等。RCPSP的基本元素主要包括:任务、时间、资源和约束。任务:每个项目都由一系列独立的任务组成,每个任务都有确定的开始时间和结束时间。时间:每
- MATLAB如何安装遗传算法工具箱(附方法代码和工具箱链接)
MATLAB代码顾问
matlab开发语言
一般MATLAB的工具箱都是需要手动设置安装,下面我给大家介绍一种用代码安装工具箱的方法,就以谢菲尔德大学遗传算法工具箱为例代码和完整的工具箱见:https://download.csdn.net/download/corn1949/88810340下面直接给出代码:main.m文件代码:clc;closeall;clearall;warningoff;%清除变量rand('seed',500);
- 机器学习:遗传算法笔记
Ningbo_JiaYT
机器学习机器学习算法笔记
遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法,其本质是通过模拟生物群体的演化过程来找到问题的最优解或接近最优解的解决方案,它最初由美国密歇根大学(UniversityofMichigan)的约翰·霍兰德(JohnHolland)教授于1967年提出。其灵感来源于达尔文的进化论,其中自然选择、遗传和变异是核心原理。目录基本原理1.基于种群2.染色体编码3.
- Python_多目标优化遗传算法_多输入进阶
夭夭耀
优化算法python算法
目录前言代码正文结果展示写在最后前言之前写过多目标优化的情况,算是一个最基础的版本吧,只考虑了两个变量作为输入,绝对谈不上多个输入,今天这篇在之前的基础上,将输入量增加至6个,同时对交叉、变异函数进行封装,提升代码的规范性和可读性。基础版多目标优化代码入门:Python_多目标遗传算法_多输入代码实现Python_多目标遗传算法_入门学习+代码实现阅读本文之前默认大家已经具备了基本遗传算法的知识了
- 47页深度研报:揭秘ChatGPT身后的AIGC技术和它的中国同行们,强烈推荐看一看!
Echo-Niu
AI技术chatgptAIGC人工智能计算机视觉自然语言处理
研报地址:47页深度研报:揭秘ChatGPT身后的AIGC技术和它的中国同行们这篇研报,我看了感觉分析的还不错,风口来了,哪怕我们抓不住,也要置身其中~AIGC技术,也称为自适应增强型遗传算法,是一种基于人工智能的优化算法,用于解决各种现实问题,如图像处理、数据挖掘、金融风险管理等领域。在这篇研究报告中,我们将深入探讨AIGC技术的原理、优势以及应用场景。首先,我们将介绍AIGC技术的工作原理。与
- 基于BP神经网络 粒子群优化BP神经网络 CNN卷积神经网络 LSTM 长短期记忆神经网络
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开发语言
基于BP神经网络粒子群优化BP神经网络CNN卷积神经网络LSTM长短期记忆神经网络ELMAN递归神经网络BiLSTM双向长短期记忆遗传算法神经网络七种神经网络回归预测算法汇总(基于Matlab实现)特殊要求:Matlab版本较高MATLAB代码,多输入单输出,换数据直接用,附样本供实验。代码运行无误,直接更换Excel数据即可实现。神经网络回归预测算法在工业、经济、自然科学等领域都有广泛的应用。其
- 遗传算法 (Genetic Algorithm, GA) 详解与实现
安替-AnTi
机器学习GA遗传算法
文章目录基本思想基本概念基本操作算法基本步骤代码实现参考文献基本思想遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则,它最初由美国Michigan大学的J.Holland教授于1967年提出。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(
- r语言svr模型_R建立SVR模型,并用遗传算法优化
weixin_39760433
r语言svr模型
刚刚尝试在建立了SVR模型之后,再用遗传算法优化SVR的cost和gamma参数,给大家分享下,有错误的欢迎指正~rm(list=ls())#loadpackagelibrary(stringr)library(dplyr)library(openxlsx)#readdatagaseread.xlsx("D:/3_analytic_case/1_gase_data_pred/原始数据.xlsx",
- 遗传算法调研
聪聪总是太匆匆
未看文章:https://blog.csdn.net/acelit/article/details/78187715
- 人工智能之进化计算:基于遗传算法求解TSP问题,C/C++实现
crazybobo1207
人工智能c语言c++
和生物界中生物的繁殖进化一样,遗传算法的过程主要包括:选择,交叉,变异,每次迭代都能生成比上一代更好的种群。并且,交叉应该是高概率,变异应该是低概率(维持物种稳定,并且能够进化)。算法主要思想(无性繁殖,纯属个人见解):根据当前种群生成两份样本,第一份:用当代最好的一半样本直接变异,生成一份新的样本;第二份:从当代最好的一半样本中随机选择,构成新的另一半样本,不变异。(自然界中有无性繁殖,所以交叉
- 遗传算法实践(十) VRPTW问题求解
ChaoesLuol
问题描述车辆配送模型(Vehicleroutingproblem)是指从配送中心用车辆把物资配送给顾客时,规划调用哪些车辆,按照何种顺序配送货物的问题。该问题通常假定配送中心与顾客的地理位置之间距离、配送用车辆的载重量和可行驶距离(时间)均为已知,以高效配送和减少成本为目标进行决策优化。带时间窗的车辆配送模型(Vehicleroutingproblemwithtimewindow,VRPTW)是在
- 2024美赛A题完整思路代码分析:建立竞争机理方程+遗传算法优化
Kerry_6
数学建模python数据分析算法
A题是自由度比较大的场景限定下的模型构建,相对比较容易,核心是找到现有的成熟的数学模型,然后找到合适的数据进行证明得到结论,估计大部分是目标优化问题。(不限制专业)B题属于较为经典的物理建模(对海洋专业的学生具有优势)C题今年非常难,不同往年的数据分析,不过核心还是特征提取和主成分分析(本质是在数据中找到或者构建影响比赛的有效向量),并且需要在其他数据上证明推广(这点就比较恶心了)(不限制专业)D
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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设计模式编程算法面试招聘
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
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- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文