- 【MATLAB源码-第157期】基于matlab的海马优化算法(SHO)机器人栅格路径规划,输出做短路径图和适应度曲线。
Matlab程序猿小助手
通信原理算法matlab机器人开发语言信息与通信启发式算法
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述海马优化器(SeaHorseOptimizer,SHO)是一种近年来提出的新型启发式算法,其设计灵感来源于海洋中海马的行为模式,特别是它们在寻找食物和伴侣时表现出的独特策略。海马因其独特的外形和行为而著称于世,它们的这些行为为解决复杂的优化问题提供了新的思路。启发式算法通常模拟自然界中生物的行为或自然现象来解决数学和工程中的优化问题,海马优化器正是这样一
- python实现蚁群算法
孺子牛 for world
python算法开发语言
蚁群算法(AntColonyOptimization,ACO)是一种模拟蚂蚁觅食行为的启发式算法,常用于解决优化问题,如旅行商问题(TSP)、调度问题等。这里,将提供一个简化的蚁群算法实现,用于解决旅行商问题(TSP)。蚁群算法(ACO)解决TSP问题的基本步骤:初始化:设置蚂蚁数量、信息素挥发系数、信息素增加强度系数等参数,初始化信息素矩阵。构建解:每只蚂蚁随机选择起点,根据信息素浓度和启发式信
- 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
- 基于强化学习的制造调度智能优化决策
松间沙路hba
智能调度强化学习制造智能排程车间调度APS强化学习
获取更多资讯,赶快关注上面的公众号吧!文章目录调度状态和动作设计调度状态的设计调度动作的设计基于RL的调度算法基于值函数的RL调度算法SARSAQ-learningDQN基于策略的RL调度算法基于RL的调度应用基于RL的单机调度基于RL的并行机调度基于RL的流水车间调度基于RL的作业车间调度基于RL的其他调度RL与元启发式算法在调度中的集成应用讨论问题领域算法领域应用领域参考文献生产调度作为制造系
- 遗传算法(Genetic Algorithm, GA)附代码案例
Cooku Black
机器学习python高级用法遗传算法启发式算法python
遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)简介遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索算法,属于进化计算的一种。它是由约翰·霍兰德(JohnHolland)在20世纪70年代提出的,用于解决优化问题,是一种启发式算法。遗传算法的基本思想是通过模拟生物进化过程中的遗传和变异机制来优化问题的解。算法流程初始化:随机生成一组染色体(解的编码),构成初
- 10 中科院1区期刊优化算法|基于开普勒优化-卷积-双向长短期记忆网络-注意力时序预测Matlab程序KOA-CNN-BiLSTM-Attention
机器不会学习CSJ
时间序列预测算法网络matlabcnnlstm深度学习
文章目录一、开普勒优化算法二、CNN卷积神经网络三、BiLSTM双向长短期记忆网络四、注意力机制五、KOA-CNN-BiLSTM-Attention时间序列数据预测模型六、获取方式一、开普勒优化算法基于物理学定律的启发,开普勒优化算法(KeplerOptimizationAlgorithm,KOA)是一种元启发式算法,灵感来源于开普勒的行星运动规律。该算法模拟行星在不同时间的位置和速度,每个行星代
- 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源码-第138期】基于matlab的D2D蜂窝通信仿真,对比启发式算法,最优化算法和随机算法的性能。
Matlab程序猿
通信系统MATLAB通信原理matlab信息与通信算法
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述D2D蜂窝通信介绍D2D蜂窝通信允许在同一蜂窝网络覆盖区域内的终端设备直接相互通信,而无需数据经过基站或网络核心部分转发。这种通信模式具有几个显著优点:首先,它可以显著降低通信延迟,因为数据传输路径更短;其次,由于减少了基站的中转,可以提高数据传输的能效,从而延长终端设备的电池寿命;再次,D2D通信可以提高系统容量和频谱效率,因为同一地理区域内的频谱可以
- beamsearch的计算过程和代码实现
浅白Coder
自然语言处理自然语言处理深度学习人工智能神经网络
Beamsearch(束搜索)是一种用于生成序列的搜索算法,常用于序列生成任务,例如机器翻译、语音识别和文本生成。它是一种启发式算法,旨在在生成序列时平衡搜索空间的广度和深度。Beamsearch使用一个参数称为"beamwidth"(束宽度)来控制搜索的宽度,即在每个时间步骤选择保留的最有希望的候选项数量。在每个时间步骤,Beamsearch保留最有希望的K个候选项,其中K是束宽度。下面是Bea
- 矩形排料算法
monk比丘
笔记
这几天研究矩形排料(下料、排样)问题。通过对矩形的宽高聚类得到一个启发式算法,能实现很好的排样效果。
- 启发式算法
Sanchez·J
美赛启发式算法算法python数学建模
引入以一个著名的问题为例——旅行商问题(TSP)。假设有一个商人要拜访N个城市,每个城市只能拜访一次,最后回到原来出发的城市,求最短路径。这是一个NP-hard问题,即目前来看,要求出最优解只能枚举,复杂度为。n只要稍微大一点,就会无法在正常时间内求出来。现在我们退一步,要求在一定时间内求出来,但不要求最优的解,只要一个相对比较优秀的解就行,这就引出了启发式算法。启发式算法基于直观或经验构造的算法
- 2024年新提出的算法:(凤头豪猪优化器)冠豪猪优化算法Crested Porcupine Optimizer(附Matlab代码)
群智算法小狂人
智能优化算法元启发式算法算法matlab数学建模
本次介绍一种新的自然启发式元启发式算法——凤头豪猪优化器(CrestedPorcupineOptimizer,CPO)。该成果于2024年1月发表在中科院1区SCItop期刊Knowledge-BasedSystems(IF=8.8)上。1、简介受到凤头豪猪(CP)各种防御行为的启发,用于精确优化各种优化问题,特别是那些具有大规模攻击的问题。从最不具攻击性到最具攻击性,冠豪猪使用四种不同的保护机制
- 优化算法改进的三个定性分析实验:收敛行为分析,种群多样性分析和探索开发分析
树洞优码
算法matlab启发式算法代码规范
蛇优化算法是2022年提出的一种新的元启发式算法,发表在一区期刊Knowledge-BasedSystems,该算法是一种模仿蛇特殊交配行为的新型智能优化算法。对于每条蛇(雄性/雌性),如果在食物数量足够,温度很低的条件下,就会努力得到最好的伴侣。本期以蛇优化器SnakeOptimizer(SO)为例,在23个基准测试函数上进行定性分析实验,这三个实验可以大大增加论文的说服力和提升文章质量,可以增
- Linux调度-反转楼梯最后期限调度算法
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(反转楼梯最后期限调度算法)TheRotatingStaircaseDeadlineScheduler简称RSDLCPU调度似乎是那些永远未完成的工作之一。开发人员可以在CPU调度器上工作一段时间,并使其工作得更好,但总有一些工作负载不能像用户希望的那样得到很好的服务。交互系统的用户尤其倾向于对调度器延迟敏感。作为回应,当前的调度器已经发展出一组精心设计的启发式算法,它们试图检测哪些进程是真正交互
- 2019-03-28派森学习第129天
每日派森
帮师妹装了一晚上tensorflow,按照自己的前天安装的流程总还会报错,在加上她的电脑特别慢,真无语了!今晚学习一会儿模拟退火算法吧,白天都搜索了,一直没有来的及学习。5种启发式算法:1首先要明白全局最小和全局极小值:2模拟退火算法的基本思想:在每一步都有一定概率接受比当前更差的结果,从而有助于跳出局部极小值,找到全局最小值。算法框图
- 2024年新提出的算法:一种新的基于数学的优化算法——牛顿-拉夫森优化算法|Newton-Raphson-based optimizer,NRBO
项目申报小狂人
智能优化算法元启发式算法MATLAB算法数学建模
1、简介开发了一种新的元启发式算法——Newton-Raphson-Based优化器(NRBO)。NRBO受到Newton-Raphson方法的启发,它使用两个规则:Newton-Raphson搜索规则(NRSR)和TrapAvoidance算子(TAO)以及几组矩阵来探索整个搜索过程,以进一步探索最佳结果。NRSR使用Newton-Raphson方法来提高NRBO的探索能力,并提高收敛速度以达到
- 2020-05-20
bokli_dw
启发式算法:与过去的经验有关空缺几页少一张回顾遗传算法:交叉变异的概率每年考试是开卷做控制、天线、光通信。你的研究方向是什么?你觉得哪门智能信息处理方法可以在你的研究方向上很有帮助??第九章多传感器融合技术知识表示-模糊集-粗集神经网络-机器学习最重要的是搜索--智能算法:遗传、免疫、蚁群算法。每个算法在哪方面运用起来最得心应手就用哪个fusion--融合无人驾驶:融合很多的信息--信息融合是将来
- 启发式算法解决TSP、0/1背包和电路板问题
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启发式算法算法
1.LasVegas题目设计一个LasVegas随机算法,求解电路板布线问题。将该算法与分支限界算法结合,观察求解效率。代码python代码如下:#-*-coding:utf-8-*-"""@Date:2024/1/4@Time:16:21@Author:MainJay@Desc:LasVegas算法解决电路问题"""importheapqimportrandommaps=[]nums=8fori
- 基于黄金正弦算法的函数寻优算法
心️升明月
最优化问题matlabmatlab黄金正弦算法
文章目录一、理论基础1、算法原理2、算法伪代码二、仿真实验与分析三、参考文献一、理论基础1、算法原理黄金正弦算法(Goldensinealgorithm,Gold-SA)是Tanyildizi等人于2017年提出的新型元启发式算法,该算法的设计灵感来源于数学中的正弦函数,该算法利用数学中的正弦函数进行计算迭代寻优,其优点是收敛速度快、鲁棒性好、易于实现、调节的参数和运算符少。Gold-SA根据正弦
- 炼钢-连铸生产动态调度模型(加启发式算法步骤)
Han-torch
启发式算法动态调度
最近阅读了一些文献来了解动态调度的问题,有几篇文章觉得总结整理的很到位。《炼钢-连铸生产调度模型及启发式算法》——刘光航《钢铁生产动态调度理论研究与工程应用综述》——常春光《炼钢-连铸混合优化调度方法及应用(博士学位论文)》——王秀英首先整理一下看过的文献资料,关于动态调度研究方法应该可以分为四类:(1)基于模型的方法1.精确模型:运筹学方法,包括线性规划、动态规划、排队论、网络与图论等2.近似模
- TSOA-TCN-SelfAttention基于凌日优化时间卷积网络融合多头自注意力机制的多特征回归预测程序,还未发表!
预测及优化
网络回归数据挖掘
适用平台:Matlab2023版及以上凌日优化算法(TransitSearchOptimizationAlgorithm,TSOA)是2022年8月提出的一种新颖的元启发式算法,当一颗行星经过其恒星前方时,会导致恒星的亮度微弱地下降,这被称为凌日现象。该算法基于著名的系外行星探索方法,即凌日搜索(TS)。在凌日算法中,通过研究在一定间隔内从恒星接收到的光,检查亮度的变化,如果观察到接收到的光量减少
- 新算法!!! TSOA-CNN-LSTM-Attention凌日优化卷积、长短期记忆网络融合注意力机制的多变量回归预测程序,数据由Excel导入,直接运行
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适用平台:Matlab2023版及以上凌日优化算法(TransitSearchOptimizationAlgorithm,TSOA)是2022年8月提出的一种新颖的元启发式算法,当一颗行星经过其恒星前方时,会导致恒星的亮度微弱地下降,这被称为凌日现象。该算法基于著名的系外行星探索方法,即凌日搜索(TransitSearch,TS)。在凌日算法中,通过研究在一定间隔内从恒星接收到的光,检查亮度的变化
- 【机器学习】半监督学习
十年一梦实验室
机器学习学习人工智能深度学习
一、问题假设要利用无标签样本进行训练,必须对样本的分布进行假设?二、启发式算法自训练和协同训练是两种常用的半监督学习的方法,它们的主要区别在于使用的模型的数量和类型。自训练:自训练是一种使用单个模型的半监督学习的方法,它的过程是先用有标签的数据训练一个初始的模型,然后用这个模型对无标签的数据进行预测,选择一些预测结果最有信心的数据作为新的有标签的数据,加入到原来的有标签的数据集中,再用这个扩充的数
- 粒子群算法PSO优化BP神经网络(PSO-BP)回归预测-Matlab代码实现
Matlab神经网络深度学习
神经网络回归matlab机器学习源代码管理性能优化
一、粒子群算法PSO(代码获取:评论区或者私信获取)粒子群优化算法(Particleswarmoptimization,PSO)是由Kennedy等人于1995年提出的一种经典的启发式算法。PSO受启发于对鸟群捕食行为的研究,是通过群体中的个体之间的协作和信息共享,使得群体位置在解空间中从无序到有序,群体成员通过学习自己和其他成员的经验,不断改变搜索模式,从而寻得最优解。PSO由于具有调整参数少、
- 前端性能优化-加载优化
渔老师
前端cssjavascripthtml
前端性能优化-加载优化1.资源加载优先级在浏览器发起网络请求时,并非每个字节都具有相同的优先级,所以,浏览器通常会对所要加载的内容进行推测,将相对重要的信息先呈现给用户。比如浏览器一般会先加载CSS,再去加载JavaScript脚本和图像文件。当然,浏览器的判断并不一定都是准确的,下面就来看看如何影响浏览器对资源加载的优先级。浏览器是基于自身的启发式算法,会对资源的重要性进行判断,来划分优先级,通
- UAV | 多算法在多场景下的无人机路径规划(Matlab)
KAU的云实验台
智能优化算法MATLAB无人机路径规划UAV算法无人机matlab
近年来,无人机(unmannedaerialvehicle,UAV)由于其灵活度高、机动性强、安全风险系数小、成本低等特点,被广泛应用于搜索巡逻、侦察监视、抢险救灾、物流配送、电力巡检、农业灌溉等军用或民用任务。路径规划是无人机执行任务的关键,也是自主无人机在工程应用上的主要挑战。现有的无人机路径规划算法主要分为经典算法和元启发式算法,经典算法包括:A*算法、快速搜索随机数RRT等,但这些算法在面
- 双语!性能优越|融合黏菌和差分变异的量子哈里斯鹰算法SDMQHHO
KAU的云实验台
哈里斯鹰优化算法MATLABpython算法pythonmatlab
前面的文章里卡卡介绍了哈里斯鹰优化算法(HarrisHawksOptimization,HHO).HHO是Heidari等[1]于2019年提出的一种新型元启发式算法,设计灵感来源于哈里斯鹰在捕食猎物过程中的合作行为以及突然袭击的狩猎风格,具有需调参数少、原理简单易实现、局部搜索能力强等优点,在许多工程领域得到广泛的应用。然而,HHO算法虽然在CEC2005中有较好的性能,但HHO在CEC2017
- SVM线性支持向量机(二)(python实现)
你的梦想是?
机器学习支持向量机算法机器学习
3.求解根据带约束条件的目标函数最佳参数α\alphaα在硬间隔的线性可分支持向量机和软间隔的支持向量机中我们通过拉格朗日函数,对偶问题将带约束条件的求解多个最优参数的目标函数转化求解一个最优参数的目标函数。式1.26和式2.8,当时没有解释如何求最优参数α\alphaα,这里使用SMO序列最小优化算法求解最佳参数α\alphaα,SMO算法是一种启发式算法,他与坐标下降法类似。3.1坐标下降法坐
- 2023年智能算法之双曲正弦余弦优化器(SCHO),原理公式详解,附matlab代码
今天吃饺子
matlab开发语言
双曲正弦余弦优化器(SinhCoshOptimizer,SCHO)是一种新型元启发式算法,该算法基于双曲正弦和双曲余弦特性的数学启发,具有进化能力强、搜索速度快、寻优能力强的特点。该成果于2023年10月发表在SCI一区,Top顶刊Knowledge-BasedSystems上。SCHO的灵感来源有三点。首先,如何在勘探和开发之间取得平衡是一个巨大的挑战,其次,面对复杂多样的问题,仍需要提出新的元
- 基于多元宇宙MVO算法的多目标优化(Matlab代码)
ByteWhisper
算法matlab数据结构Matlab
基于多元宇宙MVO算法的多目标优化(Matlab代码)多目标优化是在现实世界中广泛应用的一个重要问题。解决多目标优化问题的一个有效方法是使用元启发式算法,其中多元宇宙优化(Multi-VerseOptimization,MVO)算法是一种基于宇宙和多元宇宙的元启发式算法。本文将介绍如何使用Matlab实现基于多元宇宙MVO算法的多目标优化。首先,我们需要定义多目标优化问题。在本文中,我们将考虑一个
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/