树洞优码
树洞优码

SHADE和SaDE跑CEC2017测试集

SHADE和SaDE跑CEC2017测试集对比图，并分别连续运行30次并且输出最优值，最差值，平均值，标准差

基于成功历史的参数自适应差分进化算法(SHADE)是经典的差分进化变体，该论文发表于2013年，性能非常有参考价值，可用于和其他算法进行对比试验，该算法尤其是在CEC测试集上有着优秀的表现，将此算法用作对比算法，可以极大增强试验的说服力。提升论文被录用的概率。参考文献：Ryoji Tanabe and Alex Fukunaga. Success-history based parameter adaptation for differential evolution. In 2013 IEEE Congress on Evolutionary Computation, pages 71–78, 2013.

(SaDE)算法是差分进化的一个变种，其主要特点是引入了自适应机制来动态调整算法参数（例如变异和交叉概率）。SaDE尝试通过自适应地调整这些参数来提高算法的性能，以更好地适应不同类型的优化问题。SaDE通过考虑个体之间的交互和适应性来改进解的质量，从而提高了差分进化算法的鲁棒性和全局搜索能力。参考文献：Self-adaptive Differential Evolution Algorithm for Numerical Optimization

部分实验结果如下：

SHADE和SaDE跑CEC2017测试集_第1张图片

SHADE和SaDE跑CEC2017测试集_第2张图片

SHADE和SaDE跑CEC2017测试集_第3张图片

SHADE和SaDE跑CEC2017测试集_第4张图片

SHADE和SaDE跑CEC2017测试集_第5张图片

你可能感兴趣的:(算法改进,优化算法,差分进化算法改进,差分进化算法)

  • C++17 并行算法：std::execution::par
    在多核处理器普及的今天，如何高效利用硬件资源成为提升软件性能的关键。C++17引入的并行算法库（ParallelAlgorithms）为开发者提供了一套标准化的并行编程接口，通过简单的策略切换即可将顺序算法转换为并行执行。本文将深入探讨C++17并行算法中最核心的执行策略std::execution::par，从基础概念到高级应用，全面解析其原理、用法及最佳实践。一、C++17并行算法概述1.1并
  • 求平方根：牛顿迭代法 mjfztms leetcode算法
    应用牛顿迭代法求解方程近似解，收敛速度很快牛顿迭代法求解平方根给你一个非负整数x，计算并返回x的算术平方根n，结果只保留整数部分。算法流程图由题意得，n2=xn^2=xn2=x，即为对f(n)=n2−xf(n)=n^2-xf(n)=n2−x求解。第一步：易得：x2−x1=0−f(x1)f′(x1)x_2-x_1=\frac{0-f(x_1)}{f'(x_1)}x2−x1=f′(x1)0−f(x1)
  • 【秋招算法】2025 届搜广推方向求职历程（SSP、头部计划） 秋冬无暖阳° 搜广推等—算法面经面试职场和发展算法
    【秋招算法】2025届搜广推方向求职历程（SSP、头部计划）文章目录【秋招算法】2025届搜广推方向求职历程（SSP、头部计划）1.背景2.日常实习3.暑期实习3.1暑期BG3.2暑期记录4.秋招4.1秋招BG4.2转正4.3头部4.4提前批4.5正式批5.面试记录5.1Coding5.2其他高频编程题5.3常见八股、面经6.关于搜广推1.背景关于日常实习、暑期实习、提前批，秋招、春招、补招何为大
  • 推荐算法（推广搜）——广告和推荐有什么不同？
    导语近几年新兴起一个行业：推广搜。即推荐、广告、搜索算法的简称。各大厂都隐隐将其作为公司核心技术来发展。此文将带领大家探秘广告和推荐有什么区别以及其相似处。再此强调一下，广告算法里面的推荐广告和自然推荐结果里的推荐系统进行对比，但因为广告算法里面还有“搜索广告”，搜索广告和推荐系统差异性就太大了，这里不做讨论。一、不同点1.1本质不同推荐广告和自然推荐本质中要处理的群体和衡量的利益完全不一样。（图
  • 算法分析与设计实验2：实现克鲁斯卡尔算法和prim算法 表白墙上别挂我 算法笔记经验分享
    实验原理（一）克鲁斯卡尔算法：一种用于求解最小生成树问题的贪心算法，该算法的基本思想是按照边的权重从小到大排序，然后依次选择边，并加入生成树中，同时确保不会形成环路，直到生成树包含图中所有的顶点为止。具体步骤：边的排序：将所有边按照权重从小到大排序。初始化：创建一个空的生成树（可以是一个空的图结构），以及一个用于记录每个顶点所属集合（或称为连通分量）的数据结构（例如并查集）。边的选择：依次选择排序
  • （面经总结）一篇文章带你整理面试过程中常考的九大排序算法 南淮北安 冲刺大厂之面经总结面经排序算法二分插入冒泡快速
    文章目录一、二分插入排序1.原理2.代码二、冒泡排序1.原理2.代码三、插入排序算法1.原理2.代码四、快速排序算法1.原理2.代码五、希尔排序1.原理2.代码六、归并排序1.原理2.代码七、桶排序八、基数排序九、堆排序1.原理2.代码十、总结1.算法分类2.性能分析一、二分插入排序首先必须是排好序的数组，然后通过二分查找，找到合适的位置，插入1.原理二分查找算法又叫作折半查找，要求待查找的序列有
  • Python常考面试题汇总（附答案） TT图图 面试职场和发展
    写在前面本文面向中高级Python开发，太基本的题目不收录。本文只涉及Python相关的面试题，关于网络、MySQL、算法等其他面试必考题会另外开专题整理。不是单纯的提供答案，抵制八股文！！更希望通过代码演示，原理探究等来深入讲解某一知识点，做到融会贯通。部分演示代码也放在了我的github的该目录下。语言基础篇Python的基本数据类型Python3中有六个标准的数据类型：Number（数字）(
  • opencv-python与opencv-contrib-python的区别联系 剑心缘 零碎小知识pythonopencv
    opencv-python包含基本的opencvopencv-contrib-python是高配版，带一些收费或者专利的算法，还有一些比较新的算法的高级版本,这些算法稳定之后会加入上面那个。官网对contrib模块的简介（点击链接跳转）参考链接
  • 通信算法之278：数据链/自组网通信设备--MIMO(2T2R)-OFDM系统系列--实际工程应用算法代码--1.系统指标需求及帧结构设计 秋风战士 无线通信基带处理算法MATLAB仿真软件无线电算法无人机经验分享
    MIMO(2T2R)-OFDM系统系列–实际工程应用算法代码第一章：系统指标需求拆解分析第二章：通信系统帧结构设计和OFDM参数设计第三章：通信业务速率设计及理论解调门限第四章：同步序列设计及同步性能仿真验证第五章：数据业务设计及性能仿真验证第六章：信道模型设计第七章：接收关键算法设计及仿真验证第八章：其它待补充本文目录MIMO(2T2R)-OFDM系统系列--实际工程应用算法代码一、实际项目：系
  • 通信算法之287：通信技术点咨询 秋风战士 MATLAB仿真软件无线电无线通信基带处理算法网络算法无人机经验分享
    专业技术咨询方向第一：SFBC编码与解码原理推导第二：SFBC系统中信道均衡推导第三：云哨物理层协议-速率匹配-解调门限-5dB第四：两天线SCFDE系统（SFBC码）帧结构设计第五：两天线OFDM系统（SFBC码）帧结构设计第一：SFBC编码与解码原理推导第二：SFBC系统中信道均衡推导第三：云哨物理层协议-速率匹配-解调门限-5dB第四：两天线SCFDE系统（SFBC码）帧结构设计第五：两天线
  • 医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析 Unacandoit stata单因素方差分析
    单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设：（1）因变量为连续变量（2）至少有一个分类变量（大于等于2类）（3）观测值相互独立（4）没有异常值（5）服从正态分布（6）方差齐性2.准备工作（1）导入数据集：webusesystolic,clear（2）检验是否存在异常值：方法一：图形——箱线图——在变量中选择systolic——确定方法二：grahboxsystolic,ov
  • 知识图谱的个性化智能教学推荐系统(论文+源码) 毕设工作室_wlzytw python论文项目知识图谱人工智能
    目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
  • 反向传播神经网络极简入门 自信哥
    单个神经元神经网络是多个“神经元”（感知机）的带权级联，神经网络算法可以提供非线性的复杂模型，它有两个参数：权值矩阵{Wl}和偏置向量{bl}，不同于感知机的单一向量形式，{Wl}是复数个矩阵，{bl}是复数个向量，其中的元素分别属于单个层，而每个层的组成单元，就是神经元。神经元神经网络是由多个“神经元”（感知机）组成的，每个神经元图示如下：这其实就是一个单层感知机，其输入是由和+1组成的向量，其
  • 【限时干货】Calibre智能分类，轻松突破内网限制畅享电子书库 比头发还脆弱 服务器tcp/iplinux
    文章目录前言1.网络书库软件下载安装2.网络书库服务器设置3.内网穿透工具设置4.公网使用kindle访问内网私人书库前言本研究旨在构建一套运行于微软操作系统环境下的独立电子图书管理体系，核心目标是建立可远程操作的资源访问机制。该架构采用高可用性设计，在第三方阅读平台服务中断时仍能保障数字内容传输的稳定性。系统创新性地融合了两大核心技术组件：通过Calibre开源软件实现文献分类算法与格式转换功能
  • 【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理，持续更新......
    博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、
  • 说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别（年龄段识别） weixin_39673184 说话人识别python
    基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究，内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别，总结一下大致框架，基本思想是：获取语料库TIMIT提取数据特征，进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取，基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L
  • 深入解析C++中 std::sort背后的实现原理 —Introsort（Introspective Sort） 点云SLAM C++c++算法数据结构快速排序排序算法堆排序深度优先
    Introsort简介Introsort是一种混合排序算法，结合了三种经典算法的优点：算法用于特点快速排序通常情况平均时间复杂度O(nlogn)堆排序当快速排序退化（递归过深）时最坏时间复杂度O(nlogn)插入排序小规模数组时（如长度≤16）常数开销小，快Introsort运行机制排序逻辑如下：if(size2*log2(n))堆排序（HeapSort）else快速排序（QuickSort）快速
  • 冒泡排序算法详解（含Python代码实现） 算法_小学生 算法
    冒泡排序（BubbleSort）是最基础的排序算法之一，通常用于学习排序算法的入门理解。本文将通过Python代码实现冒泡排序，并详细讲解其原理、执行流程、复杂度分析及适用情况。✨一、算法简介冒泡排序的核心思想是：相邻两个元素比较，将较大的元素不断“冒泡”至右侧，最终实现排序。其基本过程是重复比较相邻的元素，如果顺序错误就交换，重复这一过程，直到没有任何需要交换的为止。二、Python代码实现下面
  • 揭秘 Spring Cloud Zuul 在后端的负载均衡策略 大厂资深架构师 SpringBoot开发实战springcloud负载均衡springai
    揭秘SpringCloudZuul在后端的负载均衡策略关键词：SpringCloudZuul、负载均衡、微服务网关、Ribbon、请求路由摘要：在微服务架构中，API网关是流量的“总调度员”，而负载均衡则是它的“智能大脑”。本文将以“小区门卫派件”为故事主线，用通俗易懂的语言揭秘SpringCloudZuul如何通过集成Ribbon实现后端负载均衡。我们将从核心概念到算法原理，从代码实战到应用场景
  • 【NWFSP问题】基于中华穿山甲算法CPO求解零等待流水车间调度问题NWFSP研究（Matlab代码实现）
    欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述1.引言2.理论基础2.1中华穿山甲算法（CPO）核心原理2.2NWFSP数学模型3.CPO-NWFSP求解框架设计3.1编码与解码3.2离散化位置更新3.3目标函数适配4.实验设计与性能分析4.1实验设置4.2结果分析4.3敏感性分析5.结论与展望
  • LRU Cache Mr_Xuhhh c++c语言算法开发语言python
    LRUCache定义缓存算法（LeastRecentlyUsed)核心思想最近最少使用或最久未使用。当缓存空间不足时，它会优先淘汰最长时间没有访问的数据项类比：图书馆的书架管理，经常被借阅的书放在最前面方便取用，而长期无人问津的书会被移到后面或下架数据结构选择与设计1）双向链表1.用于维护元素的访问顺序，最近访问的元素放在链表头部，最久未被访问的放在尾部2.支持O（1）时间复杂度的任意位置插入和删
  • 【Python】simulink与python联合仿真
    1.1Simulink的边界：事件驱动、算法复杂性与AI集成瓶颈Simulink的核心优势在于其强大的微分方程求解器和对连续时间系统、离散时间系统的精确描述能力。其基于“信号流”和“框图”的建模范式，使得工程师可以直观地构建与物理现实高度对应的数学模型。然而，这种优势也带来了其天然的局限性：基于时间的驱动核心(Time-BasedCoreEngine):Simulink的“心脏”是一个时间驱动的仿
  • SOC的工作原理和架构 hao_wujing 安全
    大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！SOC（安全运营中心）是企业安全防御体系的**神经中枢**，通过整合技术、流程和人员，实现**7×24小时安全监控、威胁检测、事件响应及持续改进**。其核心目标是**缩短攻击驻留时间（MTTD/MTTR）**，将碎片化的安全数据转化为可行动的防御策略。以下是SOC的工作原理与架构深度解析：---###**一、SOC的核心工作原理**####**1.安全数据全域
  • 【PyTorch】教程：torch.nn.GELU 老周有AI~算法定制 PyTorchpytorch深度学习python
    torch.nn.GELU原型CLASStorch.nn.GELU(approximate='none')参数approximate(str,optional)–gelu近似算法用none或者tanh，默认为none;定义高斯误差线性单元函数GELU(x)=x∗ϕ(x)\text{GELU}(x)=x*\phi(x)GELU(x)=x∗ϕ(x)其中ϕ(x)\phi(x)ϕ(x)为高斯分布的累积分布
  • 数据结构之栈实验 lannnn_ 学习记录数据结构c语言栈
    栈实验实验目的实验环境实验要求实验内容源代码运行结果实验目的掌握栈这种数据结构特性及其主要存储结构，并能在现实生活中灵活运用。实验环境CodeBlocks实验要求1.熟悉c语言的语法知识；2.掌握栈的顺序存储结构—顺序栈的定义、构造、获得栈顶元素、入栈、出栈等基本操作；实验内容完成栈的定义、构造、获得栈顶元素、进栈、出栈等函数的编写。要求在主函数中实现对以上操作的调用，编写一个算法判断给定的字符向
  • 大模型训练与微调（1）——优化器选择总结 John_今天务必休息一天 人工智能机器学习深度学习
    大模型训练与微调（1）——优化器选择总结一、AdamW优化器：成熟稳定的主流选择二、Lion优化器：谷歌提出的高效替代方案三、其他优化器的补充应用四、优化器选择趋势与实验对比五、未来发展方向当前最新的大模型在优化器的选择上，主要结合了传统优化器的稳定性与新型优化器的效率优势。以下是主流大模型采用的优化器及其技术特点的总结：一、AdamW优化器：成熟稳定的主流选择核心原理与改进AdamW是Adam的
  • 新手必看：入行大模型前一定要知道的几件事！ 和老莫一起学AI 人工智能java机器学习大模型算法程序员转行
    大模型怎么转？适合哪些人？哪些方向对新手友好？又有哪些坑你必须避开？文章有点长，但全是我这几年观察下来最真实的经验，如果你真的想搞懂大模型、入场不踩坑，建议认真读完，或先收藏慢慢看。一、大模型≠ChatGPT，先搞清“全景图”再出发说句真话，很多人对“大模型”的第一印象就是——ChatGPT。但这只是它的"最上层"，底下的基建、平台、算法、数据处理、推理部署……才是撑起整个技术栈的骨架。入行大模型
  • php字符串匹配算法,字符串查找算法及原理
    面试题:判断字符串是否在另一个字符串中存在？面试时发现好多人回答不好,所以就梳理了一下已知的方法,此文较长,需要耐心的看下去。从实现和算法原理两方面解此问题，其中有用PHP原生方法实现也有一些业界大牛创造的算法。实现方法一:语言特性-内置函数/*strpos示例*///testecho'match:',strpos('xasfsdfbk','xasfsdfbk')!==false?'true':'
  • 李宏毅2025《机器学习》第四讲-Transformer架构的演进
    Transformer架构的演进与替代方案：从RNN到Mamba的技术思辨Transformer作为当前AI领域的标准架构，其设计并非凭空而来，也并非没有缺点。本次讨论的核心便是：新兴的架构，如MAMA，是如何针对Transformer的弱点进行改进，并试图提供一个更优的解决方案的。要理解架构的演进，我们必须首先明确一个核心原则：每一种神经网络架构，都有其存在的技术理由。CNN（卷积神经网络）：为
  • 字符串的两种模式匹配算法--暴力法与KMP算法
    对于字符串而言，最常见的基本操作莫过于查找某一字符串（模式串）在另一字符串（主串）中的位置，这一操作过程叫做字符串的模式匹配，常见的模式匹配算法有朴素模式匹配算法和KMP模式匹配算法，下面结合代码对这两种模式匹配算法的思想做个总结。参考博客：很详尽的KMP算法（厉害）1.朴素模式匹配算法（暴力法）朴素模式匹配算法的思想就是，把主串中的每一个字符作为子串开头，与要匹配的字符串进行逐字符匹配，直到所有
  • html 周华华 html
    js 1，数组的排列 var arr=[1,4,234,43,52,]; for(var x=0;x<arr.length;x++){    for(var y=x-1;y<arr.length;y++){      if(arr[x]<arr[y]){     &
  • 【Struts2 四】Struts2拦截器 bit1129 struts2拦截器
    Struts2框架是基于拦截器实现的，可以对某个Action进行拦截，然后某些逻辑处理，拦截器相当于AOP里面的环绕通知，即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上，即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置，Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器，最常见的是，请求参数自动绑定到Action对应的字段上。   Struts2中自定义拦截器的步骤是：
  • make:cc 命令未找到解决方法 daizj linux命令未知make cc
    安装rz sz程序时，报下面错误：   [root@slave2 src]# make posix cc   -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz make: cc：命令未找到 make: *** [posix] 错误 127   系统：centos 6.6 环境：虚拟机   错误原因：系统未安装gcc，这个是由于在安
  • Oracle之Job应用 周凡杨 oracle job
    最近写服务，服务上线后，需要写一个定时执行的SQL脚本，清理并更新数据库表里的数据，应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。   一：查看相关job信息    1、相关视图  dba_jobs  all_jobs  user_jobs  dba_jobs_running 包含正在运行
  • 多线程机制 朱辉辉33 多线程
    转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx 程序、进程和线程： 程序是一段静态的代码，它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程，它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程，这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位，一个进程执行过程中可以产生多个线程，每个线程有自身的
  • web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（一） 老A不折腾 web报表finereportjava报表报表工具
    FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（一） 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、address pool is full： 含义：地址池满，连接数超过并发数上
  • mysql rpm安装后没有my.cnf 林鹤霄 没有my.cnf
    Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的， 至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用，在这儿有两个说法， 第一种说法，my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件，可以没有它，这时MySQL会用内置的默认参数启动， 第二种说法，MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件，这种说法仅限于r
  • Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题 aigo root
    原文：http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/   Step 4: Run ADB command from your PC   On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
  • javascript 中var提升的典型实例 alxw4616 JavaScript
    // 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧 myname = 'global'; var fn = function () { console.log(myname); // undefined var myname = 'local'; console.log(myname); // local }; fn() // 上述代码实际上等同于以下代码 m
  • 定时器和获取时间的使用 百合不是茶 时间的转换定时器
    定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多   Timer();定时器 TImerTask();Timer的子类  由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。       定时器类Timer在java.util包中。使用时，先实例化，然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法，设定
  • JDK1.5 Queue bijian1013 javathreadjava多线程Queue
    JDK1.5 Queue LinkedList： LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表，而其中至少一个线程从结构上修改了该列表，则它必须 保持外部同步。（结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作；仅设置元素的值不是结构修改。）这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象，则应该使用 Collections.synchronizedList 方
  • http认证原理和https bijian1013 httphttps
    一.基础介绍         在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。         Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。 http和https使用的是完全不同的连接方式，用的端口也不一样,前者是80，后
  • 【Java范型五】范型继承 bit1129 java
    定义如下一个抽象的范型类，其中定义了两个范型参数，T1，T2   package com.tom.lang.generics; public abstract class SuperGenerics<T1, T2> { private T1 t1; private T2 t2; public abstract void doIt(T
  • 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive) bit1129 Directive
    1. worker_processes    8; 表示Nginx将启动8个工作者进程，通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行   nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
  • lua 遍历Header头部 ronin47 lua header 遍历　
    local headers = ngx.req.get_headers()   ngx.say("headers begin", "<br/>")   ngx.say("Host : ", he
  • java-32.通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。 bylijinnan java
    import java.util.Arrays; public class MinSumASumB { /** * Q32.有两个序列a,b，大小都为n,序列元素的值任意整数，无序. * * 要求：通过交换a,b中的元素，使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。 * 例如: * int[] a = {100,99,98,1,2,3
  • redis 开窍的石头 redis
    在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared 把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码 打开redis客户端输入config get requirepass 返回 redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass 1) "require
  • [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗？ comsci java语言
          无论是opengl还是cuda，都是建立在C语言体系架构基础上的，在未来，图像图形处理业务快速发展，相关领域市场不断扩大的情况下，我们JAVA语言系统怎么从这么庞大，且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕，是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情       
  • 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办 cuiyadll ubuntu
    这个情况，一般属于显卡驱动问题。 可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。 按键盘三个键：CTRL + ALT  +  F1 进入终端，输入用户名和密码登录终端： 安装amd的显卡驱动 sudo  apt-get  install  fglrx 安装nvidia显卡驱动 sudo  ap
  • SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理 darrenzhu 加密ssl证书密钥签名
    SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理 http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥，握手协议本身是基于非对称加密机制的，之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。 http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher
  • Ubuntu设置ip的步骤 dcj3sjt126com ubuntu
    在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server，但回家只能在XP上VM一个，装的时候网卡是DHCP的，用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。 转载不是错： Ubuntu命令行修改网络配置方法 /etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0，让网卡开机自动挂载. 1. 以D
  • php包管理工具推荐 dcj3sjt126com PHPComposer
    http://www.phpcomposer.com/   Composer是 PHP 用来管理依赖（dependency）关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库（libraries），Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。 中文文档  入门指南  下载  安装包列表 Composer 中国镜像
  • Gson使用四（TypeAdapter） eksliang jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述        Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例        例如我们通常去注册时（那些外国网站），会让我们输入firstName，lastName,但是转到我们都
  • JQM控件之Navbar和Tabs gundumw100 htmlxmlcss
    在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。 只需要将data-role="navbar"赋给div即可： <div data-role="navbar"> <ul> <li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
  • 利用归并排序算法对大文件进行排序 iwindyforest java归并排序大文件分治法Merge sort
      归并排序算法介绍，请参照Wikipeida zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F 基本思想： 大文件分割成行数相等的两个子文件，递归（归并排序）两个子文件，直到递归到分割成的子文件低于限制行数 低于限制行数的子文件直接排序 两个排序好的子文件归并到父文件 直到最后所有排序好的父文件归并到输入
  • iOS UIWebView URL拦截 啸笑天 UIWebView
    本文译者：candeladiao，原文：URL filtering for UIWebView on the iPhone说明：译者在做app开发时，因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢，所以想把javascript文件打包在app里，当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取，但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法，第一次翻译，难免有
  • 索引的碎片整理SQL语句 macroli sql
    SET NOCOUNT ON DECLARE @tablename VARCHAR (128) DECLARE @execstr VARCHAR (255) DECLARE @objectid INT DECLARE @indexid INT DECLARE @frag DECIMAL DECLARE @maxfrag DECIMAL --设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片
  • Angularjs同步操作http请求with $promise qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象
    // Define a factory app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) { var deferred = $q.defer(); AccountService.getProfile().then(function(res) {
  • hibernate联合查询问题 sxj19881213 sqlHibernateHQL联合查询
    最近在用hibernate做项目，遇到了联合查询的问题，以及联合查询中的N+1问题。 针对无外键关联的联合查询，我做了HQL和SQL的实验，希望能帮助到大家。（我使用的版本是hibernate3.3.2）   1 几个常识：  （1）hql中的几种join查询，只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。  （2）hql的默认查询策略，在进行联合查询时，会产
  • struts2.xml wuai struts
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN" "http://struts.apache
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他