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cloudman08
算法
目录摘要一、引言二、问题定义三、问题分析3.1暴力枚举法的困境3.2动态规划的应用3.3二分查找优化四、算法设计4.1动态规划算法4.2二分查找优化算法4.3代码实现(Python)4.4代码解释五、复杂度分析5.1动态规划算法复杂度5.2二分查找优化算法复杂度六、实际应用6.1数据分析6.2生物信息学6.3信号处理七、结论摘要在数组处理的算法领域,寻找最长递增子序列是一个经典且具有广泛应用的问题
- 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
- 【leetcode100】括号生成
SsummerC
leetcode100leetcodepython算法
1、题目描述数字n代表生成括号的对数,请你设计一个函数,用于能够生成所有可能的并且有效的括号组合。示例1:输入:n=3输出:["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]2、初始思路2.1思路全排列+筛选2.2犯错点全排列,时间复杂度高,且易读性较差3优化算法3.1思路在构造的过程中直接确保括号的正确匹配:当左括号数量List[str]:res=[]p
- 机器学习中的梯度到底是什么?(chat-gpt问答)
湫怿
机器学习gpt人工智能梯度
1、梯度是对损失函数求导吗?是的,梯度是对损失函数(或目标函数)求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率,这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中,我们通过不断调整参数,使目标函数达到最小值,从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解?梯度是一个向量,它的方向指向函数值增加最快的方向,其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小,需要
- 机器学习中的梯度下降是什么意思?
yuanpan
机器学习人工智能
梯度下降(GradientDescent)是机器学习中一种常用的优化算法,用于最小化损失函数(LossFunction)。通过迭代调整模型参数,梯度下降帮助模型逐步逼近最优解,从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度(即导数)来指导参数的更新方向。具体来说:梯度:梯度是损失函数对模型参数的偏导数,表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降:通过沿着梯度的反方向(即损失函
- 群体智能优化算法-黄金正余弦优化算法(含Matlab源代码)
EOL_HRZ
算法matlab开发语言群体智能优化优化
摘要黄金正余弦优化算法(GoldenSineAlgorithm,GoldSA)是一种数学启发式算法,基于黄金分割系数(GoldenRatio)以及正余弦函数的随机扰动机制来更新解的位置。该算法通过在迭代过程中不断利用黄金分割比例来调整搜索范围,同时结合正弦与余弦变化,为个体提供多样化的全局搜索与局部微调能力。本文提供了GoldSA的核心思想与完整MATLAB代码,并附上中文详细注释,以帮助读者深入
- AI Agent在企业预算管理与成本控制中的应用
SuperAGI2025
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AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用关键词:AIAgent、企业预算管理、成本控制、机器学习、预测模型、优化算法摘要:本文深入探讨了AIAgent在企业预算管理与成本控制中的应用。通过详细的背景介绍、核心概念解析、算法原理讲解和实际案例剖析,本文展示了AIAgent如何通过智能预测和优化算法,为企业带来更高的效率和精确度,从而实现成本控制和预算优化的目标。背景介绍核心概念AIAgent:
- 多目标优化算法之NSGA-II、NSGA-III(附Matlab免费代码)
优化算法侠Swarm-Opti
智能优化算法算法matlab开发语言优化算法NSGA
引言NSGA-II和NSGA-III都是非支配排序遗传算法的变种,用于解决多目标优化问题,但它们在多个方面存在差异。相同点基本框架相似:两者都基于遗传算法的框架,包括初始化种群、非支配排序、选择、交叉和变异等操作非支配排序:都采用非支配排序技术,将种群中的个体划分为不同的前沿,识别非支配解集不同点适用目标数量不同:NSGA-II:适用于相对较少的目标数量,通常在2到4个目标之间,在处理较少目标的问
- 图像识别技术与应用
超帅的好吧
笔记
第一节课这节课了解了这门专业的就业职位:工资是怎么样的岗位职责和任职要求看到了人类工业文明的演变了解了人工智能的研究、开发、模拟、延伸、理论、方法和技术看到了生活方式的转变比如智能语音闹钟控制系统、自动驾驶和人脸识别考勤智能购物、医疗日常生活的智能比如指纹、淘宝、抖音还能用软件看到天气的好坏了解了典型训练和机器学习中的关键组件机器学习中的关键组件包含:数据模型目标函数优化算法这节课学习了第一节剩下
- 【梯度下降算法】
蝉叫醒了夏天
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梯度下降算法:第一章梯度下降的历史沿革1.1优化方法的演进脉络从17世纪牛顿时代的数值解法,到20世纪最优控制理论的发展,直至现代机器学习对优化算法的特殊需求,梯度下降算法在数学优化史上占据重要地位。1947年FrankRosenblatt在感知机研究中首次系统应用梯度下降思想1.2机器学习时代的复兴21世纪深度学习革命使梯度下降算法获得新生:2006年Hinton团队在深度信念网络中的突破应用2
- 智能体群体决策在资产配置优化中的应用:提高组合效率
杭州大厂Java程序媛
DeepSeek人工智能ai
智能体群体决策在资产配置优化中的应用:提高组合效率关键词:智能体群体决策、资产配置优化、组合效率、优化算法摘要:本文旨在探讨智能体群体决策在资产配置优化中的应用,通过引入智能体群体决策机制,提高资产配置组合的效率。文章首先介绍了资产配置的背景和挑战,随后详细阐述了智能体群体决策的基本概念、核心理论和优化算法。在此基础上,探讨了智能体群体决策系统的设计实现方法,并分析了在实际资产配置中的应用案例。最
- 智能优化算法:海洋捕食者算法
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智能优化算法:海洋捕食者算法文章目录智能优化算法:海洋捕食者算法1.算法原理2.实验结果3.参考文献4.Matlab代码摘要:海洋捕食者算法(MarinePredatorsAlgorithm,MPA)是AfshinFaramarzi等人于2020年提出的一种新型元启发式优化算法,其灵感来源于海洋适者生存理论,即海洋捕食者通过在Lévy游走或布朗游走之间选择最佳觅食策略。具有寻优能力强等特点。1.算
- 三种优化算法
旅者时光
算法算法python开发语言
本文将总结遗传算法、粒子群算法、模拟退火三种优化算法的核心思路,并使用python完整实现。实际上,越来越多的优秀算法已经被封装为一个易用的接口。很多时候,一行代码就能实现我们的需求。但了解这些算法的基本逻辑,能够使用最基本的代码实现它。无论对于提升我们的编程能力还是解决问题的能力,都会大有裨益。甚至,改变我们思考问题的方式。1、遗传算法遗传算法,顾名思义,就是借鉴了生物通过遗传变异来逐渐适应环境
- 太翌氏文化产业: AGI架构部署
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在之前RGOA-重力算法等基础上,分析春秋历日盘排盘驱动行为的ai模式,是否达到AGI标准春秋历日盘排盘驱动行为的AI模式与AGI标准的对比分析一、RGOA-重力算法与春秋历日盘排盘的核心逻辑RGOA算法原理RGOA(GravitationalSearchAlgorithm)是一种基于物理引力定律的优化算法,通过模拟粒子在引力场中的运动来寻找最优解。其核心公式为:Fij=GmimjRij2+ϵ和a
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智能AI人工智能
AI赋能软件开发:从工具到思维的全面升级前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/ccc一、AI如何改变软件开发1.1开发效率的提升代码生成:AI工具如GitHubCopilot可以自动生成代码片段,减少重复劳动错误检测:AI能够实时识别代码中的潜在错误和漏洞性能优化:AI可以自动优化算法和数
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概述Adam算法结合了动量法(Momentum)和RMSProp的思想,能够自适应调整每个参数的学习率。通过动态调整每个参数的学习率,在非平稳目标(如深度神经网络的损失函数)中表现优异目录基本原理和公式笼统说明:为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量(Momentum):跟踪梯度的指数衰减平均(一阶矩),加速收敛并减少震荡。自适应学习率:跟踪梯度平方的指数衰减平均(二阶矩),调整
- 数学建模与优化算法在确定X和Y值时,如何处理实验数据的不确定性?
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油纸绝缘算法经验分享
在数学建模与优化算法中处理实验数据的不确定性以确定油纸绝缘系统中的X和Y值,可以参考以下方法和步骤:建立数学模型油纸绝缘系统的几何结构可以用X-Y模型来描述,其中X表示挡板厚度与总厚度的比值,Y表示间隔器宽度与总宽度的比值。这些参数直接影响油纸绝缘的介电特性。通过实验数据(如介电谱曲线)和理论模型,可以建立数学方程来描述X和Y对介电特性的影响。引入不确定性建模实验数据通常存在测量误差、环境变化等因
- AI浪潮下的数据保卫战:SSL证书为何成为企业刚需?
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随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,数据已成为企业最核心的资产之一。无论是训练AI模型、优化算法,还是提供个性化服务,数据的安全性和隐私保护都至关重要。然而,AI的广泛应用也带来了前所未有的安全挑战,尤其是在数据传输和存储过程中,如何防止数据泄露、篡改和窃取成为企业必须面对的问题。在这样的背景下,SSL证书作为网络安全的基础设施,正逐渐成为企业的“刚需”。1.AI时代的数据安全挑战数据量激增:AI
- 1.3 最优化的基本概念
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最优化算法
系统分类一般来说,最优化算法研究可以分为:构造最优化模型、确定最优化问题的类型与设计算法、实现算法或调用优化算法软件包进行求解。最优化模型的构造与实际问题息息相关。打个比方,给定二维欧几里得空间的若干个分离点,假定它们可以通过一条直线分成两部分,也可以通过一条曲线分成两部分。那么分别使用直线和曲线所得到的最优化模型是不同的。在前文的问题中,目标函数与约束函数都是由模型来决定的。在确定模型后,我们再
- Day60 图论part10
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图论
今天大家会感受到Bellman_ford算法系列在不同场景下的应用。建议依然是:一刷的时候,能理解原理,知道Bellman_ford解决不同场景的问题,照着代码随想录能抄下来代码就好,就算达标。二刷的时候自己尝试独立去写,三刷的时候才能有一定深度理解各个最短路算法。Bellman_ford队列优化算法(又名SPFA)代码随想录importjava.util.*;publicclassMain{pu
- 【无人机三维路径规划】基于蛾群算法MSA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划
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【无人机三维路径规划】基于蛾群算法MSA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划文章目录【无人机三维路径规划】基于蛾群算法MSA实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划文章介绍优势基本步骤辅助函数代码分享参考资料文章介绍基于蛾群算法(MothSwarmAlgorithm,MSA)实现复杂城市地形下无人机避障三维航迹规划是指利用蛾群算法这种元启发式优化算法来解决无人机在复杂城市环境中进行航行时的避障
- 基于Simulink的单个PWM信号的傅里叶分析&特定谐波抑制
科研辅导帮
傅立叶分析
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理
- 【MATLAB源码-第269期】基于matlab的鱼鹰优化算法(OOA)无人机三维路径规划,输出做短路径图和适应度曲线.
Matlab程序猿小助手
路径规划matlab算法开发语言人工智能无人机网络机器人
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述鱼鹰优化算法(OspreyOptimizationAlgorithm,简称OOA)是一种新兴的基于自然界生物行为的智能优化算法,其灵感来自于鱼鹰这种海鸟在捕猎过程中的独特行为。鱼鹰是一种生活在全球范围内的猛禽,以鱼类为主食。它们的捕猎方式非常高效和精准,能够通过快速调整飞行路径和俯冲角度来捕捉猎物。鱼鹰的捕猎行为不仅表现出高度的灵活性,还能在不同环境中表
- 遗传算法基础讲解
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一、遗传算法基础1.什么是遗传算法?一种模拟生物进化过程的优化算法,基于达尔文的“自然选择”和“遗传学理论”。核心思想:通过选择(优胜劣汰)、交叉(基因重组)、变异(基因突变)操作,逐步逼近问题的最优解。2.为什么用遗传算法?适用性强:解决复杂的非线性、多峰、离散或连续优化问题。无需梯度信息:对目标函数的数学性质要求低,适合黑箱优化。全局搜索能力:通过种群并行搜索,避免陷入局部最优,适合多维优化。
- 深度学习进阶:TensorFlow实战指南
ELSON麦香包
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《TensorFlow实战Google深度学习框架》详细指导读者学习TensorFlow,涵盖基础概念、数据流图、API使用、张量和变量操作,深度学习基础如CNN和RNN,以及自定义层和优化算法。书中还提供使用TensorFlow构建和训练深度学习模型的实例,包括AlexNet、VGG、ResNet以及LSTM和GRU,并通过图像分类和文本情感分析等实战案例,
- 图像识别技术与应用课后总结(14)
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训练模型加载预处理数据集:可以借助PyTorch的数据处理工具,如torch.utils和torchvision等定义损失函数:既可以自定义,也能使用PyTorch内置的,像回归任务常用nn.MSELoss(),分类任务常用nn.BCELoss()定义优化方法:PyTorch的优化方法封装在torch.optim中,基于基类optim.Optimizer,能实现自定义优化步骤。常用的优化算法如梯度
- 机器学习—赵卫东阅读笔记(一)
走在考研路上
深度学习了解机器学习笔记人工智能
第一章:机器学习基础1.1.2机器学习主要流派1.符号主义2.贝叶斯分类——基础是贝叶斯定理3.联结主义——源于神经学,主要算法是神经网络。——BP算法:作为一种监督学习算法,训练神经网络时通过不断反馈当前网络计算结果与训练数据之间的误差来修正网络权重,使误差足够小。4.进化计算——通过迭代优化,找到最佳结果。——具有自组织、自适应、自学习的特性,能够有效处理传统优化算法难以解决的复杂问题(例如N
- 智能优化算法应用:基于旗鱼算法与双伽马校正的图像自适应增强算法
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智能优化算法应用图像增强算法计算机视觉人工智能
智能优化算法应用:基于旗鱼算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码文章目录智能优化算法应用:基于旗鱼算法与双伽马校正的图像自适应增强算法-附代码1.全局双伽马校正2.旗鱼算法3.适应度函数设计4.实验与算法结果5.参考文献6.Matlab代码摘要:本文主要介绍基于旗鱼算法与双伽马校正的图像自适应增强算法。1.全局双伽马校正设图像的灰度值范围被归一化到[0,1]范围之内,基于全局亮度的双伽马调整
- 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
- 素数查找算法:从基础到高效
比特bit.
算法c#
在编程中,素数查找是一个经典的问题。本文将展示如何通过优化算法来提高素数查找的效率。我们从基础的实现开始,逐步改进代码,使其更加高效。初始代码首先,我们来看一个基础的实现,该代码用于找出100到200之间的所有素数,并将其打印出来。#includeintmain(){inti=0;for(i=100;i#includeintmain(){inti=0;for(i=101;i<=200;i+=2)/
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多