- MATLAB 优化类算法的改进方向探索及仿真对比分析
鱼弦
人工智能时代算法matlab人工智能
MATLAB优化类算法的改进方向探索及仿真对比分析一、概述优化算法是解决复杂问题的有效工具,在工程设计、机器学习、数据分析等领域有着广泛应用。本文将探讨MATLAB中优化类算法的改进方向,并进行仿真对比分析,包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。二、优化算法简介1.遗传算法(GA)原理:模拟生物进化过程,通过选择、交叉、变异等操作寻找最优解。优点:全局搜索能力强:能够跳出局部最优解。并行计算能
- Python 模拟退火算法
神仙别闹
Python教程模拟退火算法算法
模拟退火算法借鉴了统计物理学的思想,是一种简单、通用的启发式优化算法,并在理论上具有概率性全局优化性能,因而在科研和工程中得到了广泛的应用。退火是金属从熔融状态缓慢冷却、最终达到能量最低的平衡态的过程。模拟退火算法基于优化问题求解过程与金属退火过程的相似性,以优化目标为能量函数,以解空间为状态空间,以随机扰动模拟粒子的热运动来求解优化问题。模拟退火算法结构简单,由温度更新函数、状态产生函数、状态接
- Python实现模拟退火算法
qq_39605374
模拟退火算法算法机器学习python
Python实现模拟退火算法模拟退火算法(simulatedannealing)是一种常用的优化算法。它通过在搜索过程中逐渐降低温度的方式来避免陷入局部最优解,并最终找到全局最优解。本文将介绍如何使用Python实现模拟退火算法,并给出完整源码。一、算法思路模拟退火算法的基本思路是从一个初始解开始,按照一定的概率接受较差的解,在接受较差解的同时,随机扰动当前解,继续搜索。在搜索过程中,算法会逐渐降
- python学智能算法(一)|模拟退火算法:原理解释和最小值求解
西猫雷婶
人工智能python学习笔记模拟退火算法算法机器学习
【1】引言python具备强大的数据处理功能,但数据处理往往需要结合智能算法,本次文章就学习用python仿真模拟退火算法。【2】模拟退火算法模拟退火算法本质和其名称一样,以金属材料热处理的退火过程为模拟对象,模拟退火过程中的物理变化规律来处理数据。当温度较高时,金属材料内的粒子具有较高的自由运动能量;随着温度降低,粒子的自由运动能量逐渐降低;完全冷却后,粒子没有自由运动能量,材料的性能达到稳定。
- 模拟退火算法(Simulated Annealing,简称SA)
深度学习客
算法优化模拟退火算法算法机器学习人工智能深度学习数据挖掘
目录模拟退火算法的详解1.基本原理2.算法步骤2.1.初始化2.2.迭代搜索2.3.温度更新2.4.终止条件3.参数调整4.应用案例5.优势与局限性总结模拟退火算法的Python示例与解释1.导入所需的库2.定义问题参数和函数3.模拟退火算法实现4.使用模拟退火算法解决TSP问题5.结果可视化总结模拟退火算法的详解模拟退火算法(SimulatedAnnealing,简称SA)是一种用于解决优化问题
- DAY12 超参数调整专题2
m0_57278362
python学习python
三种启发式算法的示例代码:遗传算法、粒子群算法、退火算法模拟退火算法(SimulatedAnnealing)是一种受金属退火过程启发的全局优化算法,通过模拟降温过程中的热力学平衡来避免陷入局部最优。以下是其核心实现逻辑:1.算法核心思想允许以一定概率接受比当前解更差的解,随着温度降低逐渐减少这种概率,从而平衡全局探索(高温阶段)和局部收敛(低温阶段)。2.实现步骤(1)初始化参数初始温度(T):较
- floyd matlab 无向图 最短路径 数学建模_在数学建模中常用的方法
李培智
floydmatlab无向图最短路径数学建模
在数学建模中常用的方法:类比法、二分法、量纲分析法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据拟合法、回归分析法、数学规划(线性规划,非线性规划,整数规划,动态规划,目标规划)、机理分析、排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法、现代优化算法(禁忌搜索算法,模拟退火算法,遗传算法,神经网络)。用这些方法可以解下列一些模型:优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论
- 全国大学生数学建模竞赛历年赛题及优秀论文(链接见ping论)
爱建模的小鹿
算法回归matlab
在数学建模中常用的方法:类比法、二分法、量纲分析法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据拟合法、回归分析法、数学规划(线性规划,非线性规划,整数规划,动态规划,目标规划)、机理分析、排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法、现代优化算法(禁忌搜索算法,模拟退火算法,遗传算法,神经网络)。用这些方法可以解下列一些模型:优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论
- 【三维装箱】遗传算法和模拟退火算法求解三维装箱优化问题(含空间利用率 重量利用率 综合利用率)【含Matlab源码 XYWH023期】
Matlab领域
Matlab优化求解(高阶版)matlab
Matlab领域博客之家博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;个人主页:Matlab领域代码获取方式:CSDNMatlab领域—代码获取方式座右铭:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。更多Matlab优化求解仿真内容点击①Matlab优化求解(高阶版)②付费专栏Matlab优化求解(进阶版)③付费专栏Matlab优化求解(初级版)⛳️关注CSDNMatlab领域,更多资源等你来!!⛄一、
- 【Matlab】-- 基于MATLAB的美赛常用多种算法
电科_银尘
Matlab程序matlab算法数学建模
文章目录文章目录01内容概要02各种算法基本原理03部分代码04代码下载01内容概要本资料集合了多种数学建模和优化算法的常用代码资源,旨在为参与美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM,简称美赛)的参赛者提供实用的编程工具和算法实现。这些算法包括BP神经网络、CT图像重建、Floyd算法、Topsis算法、层次分析法、分支定界法、灰色预测、粒子群算法、模拟退火算法(特别适用于TSP和背包问题)、人口
- 模拟退火算法:原理、应用与优化策略
尹清雅
算法
摘要模拟退火算法是一种基于物理退火过程的随机搜索算法,在解决复杂优化问题上表现出独特优势。本文详细阐述模拟退火算法的原理,深入分析其核心要素,通过案例展示在函数优化、旅行商问题中的应用,并探讨算法的优化策略与拓展方向,为解决复杂优化问题提供全面的理论与实践指导,助力该算法在多领域的高效应用与创新发展。一、引言在现代科学与工程领域,复杂优化问题无处不在,如资源分配、路径规划、机器学习模型参数调优等。
- 模拟退火算法详解
琛哥的程序
算法模拟退火算法机器学习
一、引言模拟退火算法(SimulatedAnnealing,简称SA)是一种通用概率型优化算法,用来在一个大的搜寻空间内找寻问题的最优解。其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发,伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解,即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。二、算法原理物理退火过程加温过程
- python学智能算法(七)|KNN邻近算法
西猫雷婶
人工智能python学习笔记算法
【1】引言前述学习进程中,已经了解了一些非常经典的智能算法,相关文章包括且不限于:python学智能算法(三)|模拟退火算法:深层分析_模拟退火动画演示-CSDN博客python学智能算法(四)|遗传算法:原理认识和极大值分析_遗传算法和模拟退火时间复杂度-CSDN博客python学智能算法(五)|差分进化算法:原理认识和极小值分析-CSDN博客python学智能算法(六)|神经网络算法:BP神经
- 浅谈模拟退火
Alaso_shuang
算法分类学习笔记算法
模拟退火简介模拟退火是一种随机化算法。对于一个当前最优解附近的非最优解,爬山算法直接舍去了这个解。而很多情况下,我们需要去接受这个非最优解从而跳出这个局部最优解,即为模拟退火算法。当一个问题的方案数量极大(甚至是无穷的)而且不是一个单峰函数时,常使用模拟退火求解。实现如果新状态的解更优则修改答案,否则以一定概率接受新状态。模拟退火时有三个参数:初始温度T_0,降温系数d,终止温度T_k。是一个比较
- 寻找最优解的算法-模拟退火算法(Simulated Annealing)
搞技术的妹子
算法模拟退火算法人工智能
模拟退火算法(SimulatedAnnealing,简称SA)是一种基于物理退火过程的优化算法。它灵感来源于金属退火过程中的分子运动——在高温下,金属分子的自由度很高,随着温度的逐渐降低,分子排列逐渐有序,最终达到最低能量状态。退火算法通过模拟这一过程,解决复杂的优化问题。在现实生活中,我们经常会遇到寻找最优解的问题,无论是优化路线、调度任务还是调整模型参数。模拟退火算法(SimulatedAnn
- 2025美赛数学建模E题思路+模型+代码(1.24第一时间更新),美赛案例分析之模拟退火算法
灿灿数模
人工智能
2025美赛数学建模E题思路+模型+代码(1.24第一时间更新)模拟退火算法是一种随机算法,并不一定能找到全局的最优解,可以比较快的找到问题的近似最优解。如果参数设置得当,模拟退火算法搜索效率比穷举法要高。一.在开始进入正题前,先简单介绍一下物理上的固体退火原理在热力学上,退火(annealing)现象指物体逐渐降温的物理现象,温度愈低,物体的能量状态会低;够低后,液体开始冷凝与结晶,在结晶状态时
- 2024国赛数学建模-模拟火算法(MATLAB 实现)
V建模忠哥V
2024国赛数学建模算法matlab
模拟退火算法1.1算法原理模拟退火算法的基本思想是从一给定解开始,从邻域中随机产生另一个解,接受Metropolis准则允许目标函数在有限范围内变坏,它由一控制参数t决定,其作用类似于物理过程中的温度T,对于控制参数的每一取值,算法持续进行“产生—判断—接受或舍去”的迭代过程,对应着固体在某一恒定温度下的趋于热平衡的过程,当控制参数逐渐减小并趋于0时,系统越来越趋于平衡态,最后系统状态对应于优化问
- 数学建模强化宝典(7)模拟退火算法
IT 青年
建模强化栈数学建模模拟退火算法编程
前言模拟退火算法(SimulatedAnnealing,SA)是一种基于概率的全局优化算法,它模拟了固体退火过程中的物理现象,通过随机搜索和概率接受机制来寻找问题的全局最优解。以下是对模拟退火算法的详细解析:一、算法起源与背景起源:模拟退火算法的思想最早由N.Metropolis等人在1953年提出,用于研究粒子在金属中的退火过程。1983年,S.Kirkpatrick等人成功地将这一思想引入到组
- matlab模拟退火算法
孺子牛 for world
matlab模拟退火算法开发语言
在MATLAB中实现退火算法(也称为模拟退火算法,SimulatedAnnealing,SA)通常涉及几个关键步骤:初始化系统状态、定义能量函数(或成本函数)、模拟退火过程(包括温度下降和状态转移)、以及判断是否达到停止条件。function[best_state,best_energy]=simulatedAnnealing(initial_state,energyFunction,parame
- matlab实现模拟退火算法
孺子牛 for world
matlab模拟退火算法算法
模拟退火算法(SimulatedAnnealing,SA)是一种通用概率优化算法,用于在给定的大搜索空间内寻找问题的近似全局最优解。该算法灵感来源于物理学中固体物质的退火过程,其中温度逐渐降低,粒子逐渐趋于能量最低状态。在MATLAB中实现模拟退火算法,我们首先需要定义目标函数(即我们需要最小化的能量或成本函数),然后设定算法的参数,如初始温度、降温速率、内循环次数(每个温度下的迭代次数)等。以下
- 退火模拟算法c语言程序,模拟退火算法实例(c++ 与 c# 实现)
weixin_39799825
退火模拟算法c语言程序
此片文章主要参考CSDN博主里头的一篇文章,将自己的理解写下来,以方便后期的查阅。一、C++实现1.已知平面上若干点坐标(xi,yi),求平面上一点p(x,y),到这些点的总距离最小。思路:取所有点的均值为目标点。计算全部点与目标点求差值的和,将目标点以一定系数朝着总和的方向移动,得到新的目标点。//求最小距离//限制条件:10.02)//0.02为温度的下限,若温度为temp达到下限,则停止搜索
- 模拟退火算法
aaa8db431342
学号:17020150083姓名:许学同原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_40562999/article/details/80853354【嵌牛导读】著名的模拟退火算法,它是一种基于蒙特卡洛思想设计的近似求解最优化问题的方法。【嵌牛鼻子】模拟退火算法【嵌牛正文】一点历史——如果你不感兴趣,可以跳过美国物理学家N.Metropolis和同仁在1953年发表研究复杂
- 模拟退火算法(Simulated Annealing, SA)
想做后端的前端
人工智能模拟退火算法算法机器学习
一、简介模拟退火算法来源于固体退火原理,是一种基于概率的算法。将固体加温至充分高的温度,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,分子和原子越不稳定。而徐徐冷却时粒子渐趋有序,能量减少,原子越稳定。在冷却(降温)过程中,固体在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。模拟退火算法从某一较高初温出发,伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标
- NX/UG二次开发—其他—矩形套料(排料)简介
恩·艾克斯·红
NX二次开发矩形套料
算法逻辑排料方法+一定时间内获取近似解的算法看了一些论文和博客,一般排料方法采用最低水平线算法排料,再此基础上增加空余区域填充。然后配合遗传学算法||模拟退火算法||蚁群算法||免疫算法等,在一定时间内求得一组最优解。在最简单的水平线算法排料,采用最简单的变异和交叉,结果如下,伴随调整变异和交叉,明显可以提升速度和材料利用率。接下来准备添加空余区域填充,看一下效果。
- 【优化求解】基于模拟退火算法求解通信网频率规划问题matlab代码
matlab科研助手
1简介本文提出一种基于模拟退火算法的无线通信频率规划方法,将目标要布网的覆盖区域划分为若干个小区,划分后的每个小区设置一个对应的发射基站,而每个基站装载一个广播主信道(BCCH信道),根据无线网络设计规划的要求,可以局部或者整体的选择频率复用模式;利用退火算法算法中各种不同设定约束条件来组合设定目标函数f支配方案,并用干扰综合总值E可用于评估频率指配方案的优劣,最终得出最优的频率支配方案,将其指向
- 模拟退火算法(SA)优化BP神经网络
树洞优码
模拟退火算法神经网络算法
模拟退火算法(SA)优化BP神经网络模拟退火算法(SA)可以用于优化神经网络中的参数,包括神经网络的权重和偏置。在优化BP神经网络中,SA可以帮助找到更好的权重和偏置的组合,以提高神经网络的性能。在BP神经网络中,SA主要用于调整网络的权重和偏置。通过SA算法,可以在权衡探索和利用的过程中,更有效地搜索到神经网络的参数组合,以降低误差、提高分类准确率或者加速网络收敛。优化BP神经网络实验结果如下:
- 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
- 【数学建模】智能算法
自律版光追
数学建模数学建模pythonscikit-learnmatplotlib遗传算法模拟退火算法人工神经网络
文章目录模拟退火算法简介算法流程及应用算法流程算法应用遗传算法遗传算法的原理遗传算法应用模型及算法模型求解人工神经网络概述人工神经元激活函数基本模型感知器BP神经网络RBF神经网络应用智能算法,也称现代优化算法模拟退火算法简介材料统计力学观点:材料中粒子的不同结构对应于粒子的不同能量水平在高温条件下,粒子的能量较高,可以自由运动和重新排列。在低温条件下,粒子能量较低。如果从高温开始,非常缓慢地降温
- 模拟退火算法的内循环和外循环
qq_45091396
模拟退火算法算法
模拟退火算法(SimulatedAnnealing)通常具有两个循环,一个外循环和一个内循环。这两个循环的目的是在解空间中搜索全局最优解(或近似最优解)。外循环:外循环主要用来控制模拟退火算法的全局搜索策略。外循环控制温度的下降,温度的下降会影响内循环的行为。外循环通过逐渐减小温度来逐渐减小接受劣解的概率,从而使算法在搜索的早期更加倾向于接受劣解,有助于跳出局部最优解,然后随着温度的下降,减小接受
- Matlab智能优化算法学习笔记(一)——粒子群算法、模拟退火算法、遗传算法、蚁群算法
Mist_Orz
MATLABmatlab粒子群算法
文章目录粒子群算法△matlab工具箱粒子群函数○代码○○手搓代码实现粒子群优化2个变量(xy)的粒子群优化尝试·定义函数·绘制网格图(用来可视化过程)·参数初始化,绘制粒子初始位置·开始迭代过程并绘图·获取结果并绘图·运行结果遗传算法△遗传算法概念最近在做一些机器人位姿优化方面的东西,学习了一下关于智能优化算法方面的内容,于是在这里整理一下。最近时间比较紧张,就不写太详细了❤2023.12.12
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
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- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep