- 【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
人间正道是沧桑a
(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
NK.MainJay
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!
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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
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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
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
何必如此
jsp超链接文件下载窗口
生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
dcj3sjt126com
linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在