神经网络机器学习智能算法画图绘图
神经网络机器学习智能算法画图绘图

基于长短期神经网络LSTM的路径追踪

目录
背影
摘要
代码和数据下载：基于长短期神经网络LSTM的路径追踪（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88714816
LSTM的基本定义
LSTM实现的步骤
基于长短期神经网络LSTM的路径追踪
结果分析
展望
参考论文

背影

路径坐标有一定的时间或者空间上的连续性，本文用LSTM进行预测

摘要

LSTM原理，MATALB编程长短期神经网络基于长短期神经网络LSTM的测量误差预测

LSTM的基本定义

LSTM是一种含有LSTM区块（blocks）或其他的一种类神经网络，文献或其他资料中LSTM区块可能被描述成智能网络单元，因为它可以记忆不定时间长度的数值，区块中有一个gate能够决定input是否重要到能被记住及能不能被输出output。
图1底下是四个S函数单元，最左边函数依情况可能成为区块的input，右边三个会经过gate决定input是否能传入区块，左边第二个为input gate，如果这里产出近似于零，将把这里的值挡住，不会进到下一层。左边第三个是forget gate，当这产生值近似于零，将把区块里记住的值忘掉。第四个也就是最右边的input为output gate，他可以决定在区块记忆中的input是否能输出 。
图1 LSTM模型
图1 LSTM模型
LSTM有很多个版本，其中一个重要的版本是GRU（Gated Recurrent Unit），根据

你可能感兴趣的:(神经网络,lstm,深度学习,路径跟踪)

  • AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型 好评笔记 AIGC音视频机器学习人工智能深度学习计算机视觉transformer
    大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance，论文于2023年11月发布，模型上线于2024年9月，同时期上线的模型还有Seaweed（论文未发布）。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录热门专栏机器学习深度学习
  • 1.动手学习深度学习课程安排及深度学习数学基础 Unknown To Known 动手学习深度学习深度学习人工智能
    视频资源B站：动手学习深度学习——李沐目录目标内容将学到什么1.N维数组样例2.访问2维数组元素3.数据操作4.线性代数5.矩阵计算6.自动求导目标介绍深度学习景点和最新模型LeNetAlexNetVGGResNetLSTMBERT…机器学习基础损失函数，目标函数，过拟合，优化实践使用pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容深度学习基础——线性神经网络，多层感知机卷积神经网络——
  • 动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数） 吨吨不打野 动手学深度学习pytorchpytorch深度学习机器学习
    文章目录1.感知机2.多层感知机2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/优缺点2.3.4relu2.4多类分类2.5多隐藏层3Q&A3.1神经网络中一层的定义是什么3.2感知机无法解决XOR问题，多层感知机虽然可以解决，但是还是被SVM替代是为什么?3.3不同任务的激活
  • 一文详解，什么是外贸订单管理系统？有什么功能和特点？
    随着全球贸易的快速发展，外贸企业面临订单处理效率低、流程复杂、数据管理混乱等挑战。如何通过数字化工具实现订单全生命周期管理？外贸订单管理系统应运而生。本文将以ZohoBooks为例，解析其核心功能与价值。一、什么是外贸订单管理系统？1、什么是外贸订单管理系统？外贸订单管理系统是一种专门用于管理国际贸易订单的软件工具。它帮助企业跟踪和管理从客户下单到订单完成的整个流程，包括订单录入、订单审核、订单分
  • Webpack 打包详细教程 oliver.chau 前端开发webpack前端node.js
    Webpack是一个现代JavaScript应用的静态模块打包工具，它可以处理JavaScript、CSS、图片等资源，并优化它们以提高性能。以下是Webpack从基础到进阶的详细教程。1.Webpack基础概念Webpack的核心概念包括：Entry（入口）：Webpack开始打包的起点。Output（输出）：打包后的文件存放路径。Loaders（加载器）：转换非JavaScript资源（如CS
  • 【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络
    ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者：LianminZheng,EddieYan针对特定设备的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何调优整个卷积网络。TVM中MobileGPU的算子实现是以template形式编写的。该template有许多可调参数（tile因子
  • 深度学习训练中GPU内存管理 @Mr_LiuYang 遇到过的问题内存管理内存溢出outofmemoryGPU内存
    文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或BatchSize受限，GPU内存管理是优化性能和避免OutOfMemoryError的关键挑战。本博客简介PyTorch中GPU内存管理的核心函数、用法和实战技巧，帮助开发者高效利用显存资源。
  • 深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用 @Mr_LiuYang 计算机视觉基础卷积类型非对称卷积深度卷积空洞卷积组卷积深度可分离卷积动态卷积
    本文详细解析了PyTorch中torch.nn.Conv2d的核心参数，通过代码示例演示了如何利用这一基础函数实现多种卷积操作。涵盖的卷积类型包括：标准卷积、逐点卷积（1x1卷积）、非对称卷积（长宽不等的卷积核）、空洞卷积（扩大感受野）、深度卷积（逐通道滤波）、组卷积（分组独立处理）、深度可分离卷积（深度+逐点组合）、转置卷积（上采样）和动态卷积（动态生成卷积核），帮助读者理解如何通过调整参数灵活
  • PyCharm 对接 DeepSeek 大模型的详细操作流程 程之编 pycharmidepython
    以下是使用PyCharm对接DeepSeek大模型的详细操作流程，基于Python开发环境。假设你已具备DeepSeekAPI的访问权限（需提前申请APIKey）：步骤1：PyCharm环境准备创建新项目打开PyCharm→NewProject→选择纯Python项目→指定项目路径→创建虚拟环境（建议选Virtualenv）。安装依赖库打开终端（Terminal）执行以下命令：pipinstall
  • 一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型 小圆圆666 深度学习人工智能python卷积神经网络
    文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16_Weights#VGG16的预训练权重配置#loadtheVGG16network*pre-trained*ontheImageNetd
  • DeepSeek赋能机器人革命：从推理引擎到行业落地的全栈技术实践 量子纠缠BUG DeepSeek部署AIDeepSeek机器人人工智能AI编程
    ——解析大模型如何重塑机器人产业的智能化未来引言：机器人产业的技术范式转移在2025年全球机器人市场规模突破2000亿美元的关键节点，DeepSeek凭借其创新的"推理优先"技术架构，正在重构机器人产业的智能化路径。通过将大模型的认知推理能力与机器人执行系统深度融合，DeepSeek在商业服务、工业制造、智慧城市等领域创造了多个标杆案例。本文将从技术架构、行业应用、开发实践三个维度，深度解读Dee
  • 在 cmake_modules 目录下编写 FindG2O.cmake 以集成 G2O XU磊260 SLAMc++开发语言
    1.简介在使用G2O（GeneralGraphOptimization）库进行优化问题求解时，通常需要在CMake项目中正确配置G2O的头文件和库文件路径。由于G2O并未提供官方的CMake配置文件，因此需要手动编写FindG2O.cmake以确保CMake能够正确找到G2O的依赖项。本文将详细解析FindG2O.cmake的编写方式，并介绍其工作原理。2.CMake中的FindG2O.cmake
  • 深度学习PyTorch之数据加载DataLoader @Mr_LiuYang 计算机视觉基础深度学习pytorch人工智能
    深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用文章目录数据加载基础架构1、Dataset类详解2、DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data├──Dataset(抽象基类)├──DataLoader(数据加载器)├──Sampler(采样策略)├──BatchSampler(批量采样)└──IterableDataset(流式数
  • 池化的定义与核心思想 code 旭 AI人工智能学习pythonnumpy人工智能
    一、池化的定义与核心思想定义：池化是卷积神经网络（CNN）中的一种下采样操作，用于降低特征图的空间维度（宽高），保留主要特征。核心目标：减少计算量：缩小特征图尺寸，降低后续层参数规模。增强模型鲁棒性：对微小平移、旋转等变化不敏感。防止过拟合：通过降维减少冗余信息。二、池化的数学公式1.最大池化（MaxPooling）取池化窗口内的最大值：yi,j=max⁡p=0kh−1max⁡q=0kw−1xi⋅
  • 【算法】BFS(最短路径问题、拓扑排序) 秦jh_ 算法算法数据结构c++
    个人主页：秦jh_-CSDN博客系列专栏：https://blog.csdn.net/qinjh_/category_12862161.html?fromshare=blogcolumn&sharetype=blogcolumn&sharerId=12862161&sharerefer=PC&sharesource=qinjh_&sharefrom=from_link目录边权为1的最短路径问题多源
  • 卷积神经网络（笔记01） 天行者@ cnn人工智能深度学习
    视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处。在卷积神经网络（CNN）的卷积层里，卷积操作本质上是输入数据与卷积核（滤波器）进行逐元素相乘再求和的过程。偏置项（Bias）是一个额外的可学习参数，对于每个卷积核而言，都
  • 储能变流器硬件工程师能力提升路径 DOMINICHZL 硬件能源硬件工程
    储能变流器（PCS，PowerConversionSystem）作为储能系统的核心部件，其硬件设计涉及电力电子、控制理论、热管理、电磁兼容（EMC）等多领域技术。以下是储能变流器行业硬件工程师需要具备的核心能力，以及技术提升的路径建议：一、储能变流器硬件工程师的核心能力电力电子基础能力拓扑设计与分析：熟悉Boost/Buck、双向DC-DC、三相逆变器、LLC谐振变换器等拓扑结构，并能根据效率、成
  • Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化 是Dream呀 python计算机视觉开发语言
    前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
  • README.md 自动生成目录 小段hy 前端框架
    1.安装依赖npminstalltreer-g2.基本用法进入所要生成目录的文件夹终端，输入treer-eREADME.md生成的文件目录3.此时会把所有的子目录都生成，如果去掉，可以利用正则表达式，如treer-eREADME.md-i/.js/二、treer用法介绍1.指定目录默认的目录为当前的路径，可以通过-d传入指定的路径treer-d2.导出结果可以将结果导到文件中treer-e3.忽略
  • 如何使用element-ui进行主题的切换呢 小段hy ui
    我们在使用element-ui框架的时，有很多时候主题的配色都是我们不喜欢的，那这个时候element-ui的组件库就帮助我们推出了一套主题定制，用来帮助我们切换主题，方法也很简单在项目中改变sass变量首先在项目中src文件创建一个style文件在文件中进行以下配置：/*改变主题色变量*/$--color-primary:#2ca471;/*改变icon字体路径变量，必需*/$--font-pa
  • 【UI自动化框架设计思路】runner：如何运行框架 小怪兽长大啦 UI自动化测试技术分享ui自动化运维
    一、简介**功能：**自动化测试的运行器，负责整合UI识别与UI操作、读取配置文件并执行测试用例步骤。参数：config_pth：配置文件的路径（字符串类型）。说明：Runner类是整个自动化测试流程的核心入口点，通过加载配置文件并结合UI操作类，执行测试用例的步骤。它将配置管理、UI操作和测试执行整合为一个完整的自动化测试流程。二、代码解析1.init方法**功能：**初始化Runner类，加载
  • 【UI自动化技术思路分析】【总纲】UI自动化代码完整设计思路 小怪兽长大啦 UI自动化测试技术分享ui自动化运维
    一、自动化框架散装思路代码结构如下所示️UIAutomationTools：UI自动化操作工具app：业务功能代码ui_automation.py：为Android设备提供UI自动化操作的工具类case：测试用例case_template.csv：UI测试用例步骤config：配置文件login:登录相关的ICON图标路径icon_config.yaml：图片路径配置文件runner：运行器con
  • 电脑装机之后耳机有杂音，原因及解决方案 niuTaylor 硬件区音频干扰电源线信号干扰音频线路径内部干扰
    **解决过程：**有杂声的原因无外乎是音频线质量有问题另外是有其他因素干扰。首先客服寄了一根新的音频线，不装机箱内，只单纯插入接口，没有杂音。装机后开机测试，杂音小了但还是有。这肯定是有干扰，周围没有外部设备，干扰来自内部**原因：**电源的主板供电线压在音频线上，大电流产生信号干扰。**解决方案：**音频线更改路径，远离电源线。
  • 深度学习：马氏距离 壹十壹 深度学习深度学习人工智能
    马氏距离（MahalanobisDistance）是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构，因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同，马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲，还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离，定义为：DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1
  • 深度学习：CPU和GPU算力 壹十壹 深度学习深度学习gpu算力人工智能
    一、算力“算力”（ComputingPower）通常是指计算机或计算系统执行计算任务的能力。它是衡量系统处理数据、运行算法以及执行计算任务效率的重要指标。根据上下文，算力可以在以下几种场景中具体化：1.单机算力CPU算力：中央处理器的计算能力，通常用核心数量（cores）、时钟频率（GHz）、以及每秒浮点运算次数（FLOPS）等指标衡量。GPU算力：图形处理单元用于并行处理的能力，尤其是在深度学习
  • 深度学习：偏差和方差 壹十壹 深度学习深度学习人工智能python机器学习
    偏差（Bias）偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说，偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合，即模型无法捕捉数据中的真实关系，因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征：高偏差的模型通常是过于简单的模型，无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法：增加模型复杂度：例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
  • 基于transformer实现机器翻译(日译中) 小白_laughter 课程学习transformer机器翻译深度学习
    文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象，并将句
  • 【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】 L_cl NLP自然语言处理人工智能
    我的孤独原本是座荒岛，直到你称成潮汐，原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数，由GoogleBrain团队在2017年提出。其核心设计结合了Sigmoid门控机制和线性输入的乘积，通过引入平滑性和非单调性来提升模型性能。一、数学定义与变体1.基础形式Swish的标准表达式为：Swish(x)=x⋅σ(βx)其中：σ(x)是Sigm
  • Monorepo与pnpm：前端项目管理的完美搭档 秋の本名 前端pnpm前端框架mojo
    一、什么是pnpmpnpm又称performantnpm，翻译过来就是高性能的npm。1.节省磁盘空间提高安装效率pnpm通过使用硬链接和符号链接（又称软链接）的方式来避免重复安装以及提高安装效率。硬链接：和原文件共用一个磁盘地址，相当于别名的作用，如果更改其中一个内容，另一个也会跟着改变符号链接（软链接）：是一个新的文件，指向原文件路径地址，类似于快捷方式官网原话：当使用npm时，如果你有100
  • 机器学习(Machine Learning) 七指琴魔御清绝 大数据学习
    原文链接：http://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/42921187希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada
  • HQL之投影查询 归来朝歌 HQLHibernate查询语句投影查询
            在HQL查询中，常常面临这样一个场景，对于多表查询，是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段，最后放在一起显示？ 针对上面的场景，如果需要将一个对象查出来： HQL语句写“from 对象”即可 Session session = HibernateUtil.openSession();
  • Spring整合redis bylijinnan redis
    pom.xml <dependencies> <!-- Spring Data - Redis Library --> <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redi
  • org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2 0624chenhong Hibernate
    参考：http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736 org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2         在项目中出现了org.hiber
  • android动画效果 不懂事的小屁孩 android动画
    前几天弄alertdialog和popupwindow的时候，用到了android的动画效果，今天专门研究了一下关于android的动画效果，列出来，方便以后使用。 Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画，就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果（旋转、平移、放缩和渐变）。 第二类就是 Frame动画，即顺序的播放事先做好的图像，与gif图片原理类似。
  • js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案 换个号韩国红果果 JavaScript
    delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定，故当属性值为一个对象时，删除时会造成内存泄露  （其实还未删除） 举例： var person={name:{firstname:'bob'}} var p=person.name delete person.name p.firstname -->'bob' // 依然可以访问p.firstname，存在内存泄露
  • Oracle将零干预分析加入网络即服务计划 蓝儿唯美 oracle
    由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是，Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务（NaaS）平台，帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商（CSP）的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
  • spring学习——springmvc（二） a-john springMVC
    Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。 1，配置Spring支持文件上传： DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据，需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来，这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器，需要声明一个实现了Mul
  • POJ-2828-Buy Tickets aijuans ACM_POJ
    POJ-2828-Buy Tickets http://poj.org/problem?id=2828 线段树，逆序插入 #include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
  • Java Ant build.xml详解 asia007 build.xml
    1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到，形象来说，你要把代码从某个地方拿来，编译，再拷贝到某个地方去等等操作，当然不仅与此，但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台   --因为ant是使用java实现的，所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多，可能你用了很久，你仍然不知道它能有
  • android按钮监听器的四种技术 百合不是茶 androidxml配置监听器实现接口
    android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;    1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例  使用add方法  与java类似   创建监听器的实例 myLis lis = new myLis();   使用add方法给按钮添加监听器  
  • 软件架构师不等同于资深程序员 bijian1013 程序员架构师架构设计
            本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师，他居住在伦敦，他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,，Apache Nutch， Liferay 和 Pentaho等。         如今很多的公司
  • TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center sunjing TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
    the CollabNet user information center http://help.collab.net/   How do I create a new Wiki page? A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
  • 【Redis四】Redis数据类型 bit1129 redis
    概述 Redis是一个高性能的数据结构服务器，称之为数据结构服务器的原因是，它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景，本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。 Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统，这里的数据类型指的是value的类型，而不是key的类型，key的类型只有一种即string
  • SSH2整合-附源码 白糖_ eclipsespringtomcatHibernateGoogle
    今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。 我创建的是tomcat项目，需要有tomcat插件。导入项目以后，鼠标右键选择属性，然后再找到“tomcat”项，勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片，sql也在源码里。     补充1：项目中部分jar包不是最新版的，可能导
  • [转]开源项目代码的学习方法 braveCS 学习方法
    转自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html   1）阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2）思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3）下载并安装d
  • 编程之美-子数组的最大和（二维） bylijinnan 编程之美
    package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MaxSubArraySum2 { /** * 编程之美 子数组之和的最大值（二维） */ private static final int ROW = 5; private stat
  • 读书笔记-3 chengxuyuancsdn jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
    1、resultMap配置 2、ibatis一对多配置 3、jquery笔记 1、resultMap配置 当<select resultMap="topic_data"> <resultMap id="topic_data">必须一一对应。 (1)<resultMap class="tblTopic&q
  • [物理与天文]物理学新进展 comsci
          如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境       怎么办呢?  
  • Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository daizj oracleADR
    Oracle Database 11g的FDI（Fault Diagnosability Infrastructure）是自动化诊断方面的又一增强。 FDI的一个关键组件是自动诊断库（Automatic Diagnostic Repository-ADR）。 在oracle 11g中，alert文件的信息是以xml的文件格式存在的，另外提供了普通文本格式的alert文件。 这两份log文
  • 简单排序:选择排序 dieslrae 选择排序
    public void selectSort(int[] array){ int select; for(int i=0;i<array.length;i++){ select = i; for(int k=i+1;k<array.leng
  • C语言学习六指针的经典程序，互换两个数字 dcj3sjt126com c
    示例程序，swap_1和swap_2都是错误的，推理从1开始推到2，2没完成，推到3就完成了 # include <stdio.h> void swap_1(int, int); void swap_2(int *, int *); void swap_3(int *, int *); int main(void) { int a = 3; int b =
  • php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令 dcj3sjt126com PHP
    php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令: 查看php运行目录命令：which php/usr/bin/php 查看php-fpm进程数：ps aux | grep -c php-fpm 查看运行内存/usr/bin/php  -i|grep mem 重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart 在phpinfo()输出内容可以看到php
  • 线程同步工具类 shuizhaosi888 同步工具类
    同步工具类包括信号量（Semaphore）、栅栏（barrier）、闭锁（CountDownLatch）   闭锁（CountDownLatch） public class RunMain { public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException { fin
  • bleeding edge是什么意思 haojinghua DI
    不止一次，看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件，上了wiki。  我再一次感到，没有辞典能像WiKi一样，给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱，只好在此一一中英对照，给大家上次课。   In computer science, bleeding edge is a term that
  • c中实现utf8和gbk的互转 jimmee ciconvutf8&gbk编码
    #include <iconv.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <unistd.h> #include <fcntl.h> #include <string.h> #include <sys/stat.h> int code_c
  • 大型分布式网站架构设计与实践 lilin530 应用服务器搜索引擎
    1.大型网站软件系统的特点？ a.高并发，大流量。 b.高可用。 c.海量数据。 d.用户分布广泛，网络情况复杂。 e.安全环境恶劣。 f.需求快速变更，发布频繁。 g.渐进式发展。 2.大型网站架构演化发展历程？ a.初始阶段的网站架构。 应用程序，数据库，文件等所有的资源都在一台服务器上。 b.应用服务器和数据服务器分离。 c.使用缓存改善网站性能。 d.使用应用
  • 在代码中获取Android theme中的attr属性值 OliveExcel androidtheme
    Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.   在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则: int defaultColor = 0xFF000000; int[] attrsArray = { andorid.r.
  • 基于Zookeeper的分布式共享锁 roadrunners zookeeper分布式共享锁
    首先，说说我们的场景，订单服务是做成集群的，当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令，这时并发就产生了，系统就会重复创建订单。等等......场景。这时，分布式共享锁就闪亮登场了。   共享锁在同一个进程中是很容易实现的，但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译，这里就不在赘述了。   官
  • 两个容易被忽略的MySQL知识 tomcat_oracle mysql
    1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？ 　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。 　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
  • zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他