- 【锂电池SOC估计】 Matlab基于BP神经网络的锂电池SOC估计
天天Matlab代码科研顾问
matlab神经网络开发语言
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍摘要:电池荷电状态(StateofCharge,SOC)的精确估计对于电动汽车、储能系统等应用至关重要。传统的SOC估计方法存在精度受限、算法复杂等问题。本文提出了一种基于反向传播(BackPropagation,BP)神经网络的锂电池SO
- 分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测
matlab科研社
分类matlab神经网络
✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍近年来,随着大数据时代的到来以及计算能力的显著提升,人工智能技术得到了飞速发展。在众多人工智能算法中,反向传播神经网络(BackPropagationNeuralNetwork,BP神经网络)凭借其强大的非
- Typora用法
是小崔啊
其他编程知识typora
Typora用法文章目录Typora用法一:typora快捷键1:任务列表2:文字常用修饰3:文本语法3.1:标题层级3.2:水平分割线3.3:表情3.4:超链接3.5:插入图片3.6:代码3.7:引用3.8:表注3.9:参考链接3.10:有序无序列表3.11:表格二:typora作图1:流程图2:时序图3:状态图4:类图5:饼状图6:甘特图三:数学公式1:分数和乘法2:开根号3:上下标4:向量点
- 推荐几本人工智能方面的书(入门级)
人邮异步社区
人工智能深度学习神经网络
以下推荐几本适合入门人工智能的书籍,帮助你逐步建立基础知识和理解:一、数学基础类《数学之美》推荐理由:深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理,对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。本书的章节名称,有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等,似乎太过专业,实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂,当然本书因此也可以称得上是“高级
- 线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础
程序员勇哥
人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中,优化问题无处不在,比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念,为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型:从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
- Python 数据分析:numpy,抽提,基本索引。听故事学知识点怎么这么容易?
好开心啊没烦恼
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- Python 数据分析:numpy.transpose() ,转换维度。听故事学知识点怎么这么容易?
好开心啊没烦恼
numpynumpypython开发语言数据分析数据挖掘人工智能机器学习
目录1一维数组2二维数组3三维数组4欢迎纠错5免费爬虫------以下关于Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML图表FLowch
- Python 编辑器:Geany,不是内部或外部命令,系统找不到指定路径
目录1找到设置选项2开始设置2.1complie2.2execute3欢迎纠错4免费爬虫------以下关于Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,
- 大学专业科普 | 图像处理、智能控制与计算机工程
鸭鸭鸭进京赶烤
计算机工程
计算机工程专业介绍计算机工程专业是一个非常热门且具有广泛发展前景的领域,它涵盖了计算机硬件、软件以及它们之间的交互等多个方面。以下是对计算机工程专业的详细介绍:专业定义计算机工程专业主要是研究计算机系统的设计、开发、测试和维护。它融合了计算机科学和电子工程的知识,侧重于计算机硬件和软件的协同工作,以及计算机系统在各个领域的应用。课程设置基础课程数学课程物理课程计算机基础课程专业核心课程硬件方向课程
- 大模型之提示词工程十指令——结合认知科学与高效学习法的AI协作指南
SEVEN-YEARS
学习人工智能
1.费曼学习法:用“教学”倒逼模型理解复杂概念原理:通过模拟教学场景,迫使模型深入理解知识本质。指令示例:“请用‘小学数学老师’的身份,向孩子解释区块链的基本原理。”输出:“区块链就像一个透明的记账本,每个人都可以看到上面的记录。比如你和同学一起买零食,大家轮流在本子上记录谁买了什么,这样没有人能偷偷修改记录。”应用场景:技术概念简化、跨领域知识迁移、科普内容生成。2.帕累托法则:聚焦关键20%的
- 自然语言处理(NLP)中的文本生成控制技术
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据自然语言处理easyui人工智能ai
自然语言处理(NLP)中的文本生成控制技术关键词:文本生成、可控生成、语言模型、Prompt工程、解码策略、条件控制、评估指标摘要:本文深入探讨自然语言处理中文本生成控制技术的最新进展。我们将从基础概念出发,系统分析各种控制方法的原理和实现,包括Prompt设计、解码策略优化、条件控制机制等核心内容。文章将结合数学模型、算法实现和实际案例,全面展示如何实现高质量、可控的文本生成,并探讨该领域面临的
- 数学分析闭区间套定理_闭区间套定理在数学教学中的一个有趣应用
weixin_39725403
数学分析闭区间套定理
龙源期刊网http://www.qikan.com.cn闭区间套定理在数学教学中的一个有趣应用作者:宣渭峰来源:《青年与社会》2018年第30期摘要:实数集的不可数性在数学分析、实分析等课程中是一非常基本且重要的结论。传统的是利用对角线法证明(0,1)开区间中所有实数是不可数的,从而证明全体实数集的不可数性。文章主要应用实数完备性的六个等价命题之一——闭区间套定理,巧妙地证明了实数集的不可数性,该
- 导数:微积分的核心概念与实用解析
你一身傲骨怎能输
数学分析导数
文章摘要导数是描述函数瞬时变化率的数学工具,定义为极限值(f’(a)=limh→0f(a+h)−f(a)h)\lim_{h\to0}\frac{f(a+h)-f(a)}{h})limh→0hf(a+h)−f(a)),若存在则称函数在点a可导。其几何意义是函数图像在点(a,f(a))处切线的斜率。导数计算的是函数值增量与自变量增量比值的极限,反映瞬时变化率。例如,(f(x)=x^2)的导数为(f’
- 实数有序域:数学分析的基础公理
你一身傲骨怎能输
数学分析有序域
文章摘要实数作为有序域的性质是数学分析的基本公理之一。实数集R满足:(1)域结构:具有加法、乘法运算及其逆运算;(2)全序关系:存在大小比较关系"0等重要推论。但仅有序域性质不足以完全刻画实数,还需加入完备性公理(如连续性)才能完整定义实数体系。这些公理共同构成了数学分析中实数理论的基础。在数学分析中,实数的有序域性质是实数体系的最基本公理之一。下面详细说明实数作为有序域的定义,以及它在数学分析中
- AI人工智能助力空间智能领域提升运营效率
AI智能探索者
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AI人工智能助力空间智能领域提升运营效率关键词:AI人工智能、空间智能领域、运营效率、智能算法、数据驱动摘要:本文聚焦于AI人工智能在空间智能领域的应用,旨在探讨其如何助力该领域提升运营效率。首先介绍了空间智能领域的背景和相关概念,阐述了AI在其中的核心作用和原理。接着详细讲解了相关核心算法,并结合数学模型进行分析。通过项目实战案例展示了AI在空间智能领域的具体应用和实现方式。同时探讨了实际应用场
- 【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证?K折交叉验证的步骤详解?以及如何在K折交叉验证中选择k?
努力毕业的小土博^_^
机器学习基础算法优质笔记2深度学习学习笔记人工智能
【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证?K折交叉验证的步骤详解?以及如何在K折交叉验证中选择k?【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证?K折交叉验证的步骤详解?以及如何在K折交叉验证中选择k?文章目录【深度学习|学习笔记】什么是k折交叉验证?K折交叉验证的步骤详解?以及如何在K折交叉验证中选择k?一、什么是K折交叉验证?✅目的:二、K折交叉验证的发展背景三、K折交叉验证的步骤详解步骤如下:数学
- UnityAPI——Math数学函数类、Random生成随机数类、OnMouseEventFunction 鼠标回调事件
WX呦
c#unity开发语言unity引擎
一、Mathf数学函数类1、三角函数介绍Unity的所有三角函数都以弧度为单位,提供了如下函数:Sin、Cos、Tan:计算正弦、余弦和正切值。Asin、Acos、Atan:计算反正弦、反余弦和反正切值。Atan2:计算两点之间的角度,考虑了X轴与2D向量之间的角度。应用假设您需要计算一个物体在圆周路径上的移动,您可以使用Mathf.Sin和Mathf.Cos来计算其在X和Y轴上的位置。float
- 当语言模型”思考”时,它真的在推理吗?
qq_502428990
语言模型人工智能自然语言处理
最近,每当我看到ChatGPT一步步”推导”数学题,或是Claude条理分明地分析哲学问题时,总忍不住想起图灵测试那个古老的命题:我们是否又一次被表象迷惑了?这些看似严谨的推理过程,到底是一场精妙的模仿秀,还是真正智能的曙光?1.被误解的”思考者”走进任何科技论坛,你都能看到人们对GPT-4解题过程的惊叹:”看这一步一步的推导,它简直像人类一样在思考!”但作为一个长期观察语言模型的研究者,我不得不
- AI对话导出工具 (AI Chat Exporter)——支持 ChatGPT, Grok 和 Gemini 平台
ALGORITHM LOL
人工智能chatgpt
AI对话导出工具(AIChatExporter)轻松将AI对话导出为标准Markdown格式支持ChatGPT,Grok和Gemini平台相关代码已开源至Github欢迎Star✨功能特点多平台支持:同时支持ChatGPT,Grok和Gemini三大AI平台完整内容保留:精确导出所有对话内容,包括代码块、数学公式、链接和格式化文本标准Markdown格式:输出符合标准的Markdown格式,确保最
- 矩阵的行列式和逆矩阵的行列式的关系
音程
数学矩阵线性代数
矩阵的行列式和它的逆矩阵的行列式之间有明确的数学关系。我们来详细解释这个关系。✅前提条件:要讨论逆矩阵的行列式,首先必须满足矩阵是可逆的(即:非奇异矩阵),也就是说:矩阵AAA是一个方阵(行数等于列数)且其行列式det(A)≠0\det(A)\neq0det(A)=0核心公式:设AAA是一个n×nn\timesnn×n的可逆矩阵,则其逆矩阵A−1A^{-1}A−1存在,并且满足以下关系:det
- deepseek:2025年Java面试必刷高频LeetCode题目
Alexon Xu
java面试leetcode
以下是2025年Java面试中高频LeetCode题目分类及对应链接,结合大厂实际考察频率整理:一、链表类反转链表(Easy)迭代法与递归实现双解,掌握三指针操作环形链表检测(Easy)快慢指针经典应用,延伸考察环入口点计算合并K个排序链表(Hard)优先队列解法时间复杂度O(NlogK)相交链表(Easy)双指针数学技巧:a+c+b=b+c+a删除链表的倒数第N个节点(Medium)快慢指针+虚
- Serverless架构下的持续交付实践
软件工程实践
软件工程最佳实践AI软件构建大数据系统架构serverless架构运维ai
Serverless架构下的持续交付实践关键词:Serverless架构、持续交付、DevOps、无服务器计算、自动化部署摘要:本文深入探讨了Serverless架构下的持续交付实践。首先介绍了Serverless架构和持续交付的背景知识,接着解释了相关核心概念及其关系,详细阐述了核心算法原理与操作步骤,通过数学模型加深理解,结合实际项目案例展示了代码实现与解读,探讨了实际应用场景,推荐了相关工具
- 重排利器:行列式点过程(DPP)在推荐系统中的应用
Jay Kay
推荐算法数学建模推荐算法
在推荐系统的重排阶段,我们常面临结果同质化问题——精排结果相似物料扎堆,导致用户体验单调。行列式点过程(DeterminantalPointProcesses,DPP)通过数学建模相关性与多样性的平衡,成为解决该问题的经典方案。一、DPP的核心思想DPP将推荐列表视为一个点过程,其核心是计算子集出现的概率。给定候选集(Z)(精排输出的Top-N物料),DPP定义子集(Y\subseteqZ)出现的
- 非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用
数据库管理艺术
数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&AgentSQL实战数据库nosql网络ai
非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用关键词:非关系型数据库、关系型数据库、崛起原因、应用场景、数据库领域摘要:本文主要探讨了非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用。首先介绍了非关系型数据库的背景,包括目的、预期读者等内容。接着详细解释了非关系型数据库、关系型数据库等核心概念,并阐述了它们之间的关系。然后深入讲解了非关系型数据库的核心算法原理、数学模型和公式。通过项目实战展示了非关系型数据库的实际
- AI优化算法实战:使用粒子群优化求解复杂工程问题
AI学长带你学AI
ai
AI优化算法实战:使用粒子群优化求解复杂工程问题关键词:粒子群优化(PSO)、全局优化、工程问题、智能算法、参数调优摘要:本文以“鸟群觅食”为灵感来源,深入浅出地讲解粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法的核心原理,并通过机械结构轻量化设计的实战案例,展示其在复杂工程问题中的应用。文章从算法起源到数学模型,从代码实现到工程落地,层层拆解技术细节,帮助读者快速掌
- 深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化
AI云原生与云计算技术学院
人工智能自动驾驶机器学习ai
深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化关键词:AI人工智能、自动驾驶、系统优化、传感器融合、决策算法摘要:本文深入探讨了AI人工智能在自动驾驶系统中的优化问题。从自动驾驶的背景入手,详细解释了相关核心概念,如传感器、决策算法等。阐述了这些核心概念之间的关系,介绍了核心算法原理和具体操作步骤,还通过数学模型和公式进行了理论支持。给出了项目实战案例,分析了实际应用场景,推荐了相关工具和资源,最后探
- 量化价值投资入门:Fama-French三因子模型详解与实战应用
量化价值投资入门到精通
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量化价值投资入门:Fama-French三因子模型详解与实战应用关键词:量化投资、Fama-French三因子模型、价值投资、因子投资、资产定价、Python实现、投资组合管理摘要:本文深入解析Fama-French三因子模型的理论基础、数学原理和实际应用。作为现代金融学最重要的资产定价模型之一,三因子模型通过市场因子、规模因子和价值因子解释股票收益差异。我们将从模型起源开始,详细讲解其数学表达和
- 暑假复习篇之运算与逻辑
清梚不喝粥
25暑假java算法后端
运算符算术运算符:+-*/%(取余)【优先级与数学上的优先级一致】赋值运算符:=、+=、-=、*=、/=、%=、++、--比较运算符:==、!=、>、=、>(向右位移)>>>(无符号向右位移)<<(向左位移)位运算符:&(按位与)、|(按位或)、^(按位异或)运算符:①一个浮点与整数运算时的结果还是浮点数②一个整数除另一个整数的结果还是整数整除③注意不同数据类型的常规类型【注意范围问题】赋值运算符
- 从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”:NLP 学习的破局之道
木旭林晖
自然语言处理学习人工智能
嘿,你好。在CSDN上潜水这么久,我总能看到很多像你我当年一样,怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜,你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”,书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜,你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF(条件随机场)的推导……你觉得自己离“精通”越来越近,但心里却越来越慌。为什么慌?因为你打开招聘软件,看到JD(职位描
- go build -gcflags 参数学习
岳来
golanggolang学习开发语言
文章目录一、常用编译选项二、使用模式与包匹配规则三、应用场景与注意事项四、其他相关参数五、删除-gcflagsall=-N-l对构建的影响参考文档gobuild的-gcflags参数用于向Go编译器(gotoolcompile)传递额外选项,控制编译行为。其格式为-gcflags="[pattern=]arglist",其中pattern定义作用范围,arglist是空格分隔的编译选项。以下是关键
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,