- 【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!
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
预测及优化
算法cnnlstmmatlab网络回归
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
- 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