- 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)
Matlab机器学习之心
matlabcnngru
✅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。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来,深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合,为时
- 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测
Matlab算法改进和仿真定制工程师
matlabcnngru
✅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。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值,例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
- 【图像增强】基于Retinex模型和多尺度融合的低光照图像增强附Matlab代码
Matlab科研辅导帮
matlab开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍在我们的日常生活中,低光照环境下拍摄的图像常常让我们感到困扰。想象一下,当你在夜晚漫步于城市街头,想要捕捉那璀璨的夜景,或是在室内光线较暗的角落记录下温馨的瞬间,拍出来的照片
- 基于粒子群优化算法的微电网调度(光伏、储能、电动车、电网交互)(Matlab代码实现)
优化算法侠_科研
matlab
欢迎来到本博客❤️❤️❤️本文目录如下:⛳️⛳️⛳️目录1概述1.微电网概述2.粒子群优化算法(PSO)3.应用于微电网调度的优势4.研究内容光伏发电调度储能系统调度电动车充电调度与主电网交互5.实现挑战结论2基于粒子群算法的微电网调度结果4写在最后5Matlab代码实现1概述微电网(Micro-Grid)日前经济调度问题是指考虑电网的分时电价基础上,对常规负荷、光伏出力、电动车出力进行日前(未来
- 基于白鲸算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
智能算法研学社(Jack旭)
#混合核极限学习机HKELM智能优化算法应用算法回归
基于白鲸算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测文章目录基于白鲸算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测1.HKELM原理2.预测问题求解3.基于白鲸算法优化的HKELM4.实验结果5.Matlab代码1.HKELM原理核极限学习机(KELM)是一种单隐含层前馈神经网络,通过引入核函数改善极限学习机(ELM)性能,其输出可表示为:f(x)=h(x)HU(ZC+HHU)−1U=[
- 基于食肉植物算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
智能算法研学社(Jack旭)
#混合核极限学习机HKELM智能优化算法应用算法回归数据挖掘
基于食肉植物算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测文章目录基于食肉植物算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测1.HKELM原理2.预测问题求解3.基于食肉植物算法优化的HKELM4.实验结果5.Matlab代码1.HKELM原理核极限学习机(KELM)是一种单隐含层前馈神经网络,通过引入核函数改善极限学习机(ELM)性能,其输出可表示为:f(x)=h(x)HU(ZC+HHU
- 基于蛇优化算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
基于蛇优化算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测文章目录基于蛇优化算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测1.HKELM原理2.预测问题求解3.基于蛇优化算法优化的HKELM4.实验结果5.Matlab代码1.HKELM原理核极限学习机(KELM)是一种单隐含层前馈神经网络,通过引入核函数改善极限学习机(ELM)性能,其输出可表示为:f(x)=h(x)HU(ZC+HHU)−1
- 多维时序 | Matlab实现GA-LSTM-Attention遗传算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测
天天Matlab代码科研顾问
预测模型神经网络matlablstm
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍风力发电是一种清洁能源,越来越受到人们的关注和重视。然而,由于风力发电的不稳定性和不可控性,风电预测成为了一个至关重要的问题。为了更精准地预测风电发电量,许多研究者开始尝试利
- GWO-CNN-BiLSTM-Attention多变量多步时间序列预测 | Matlab实现灰狼算法优化卷积双向长短期记忆融合注意力机制
✅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。内容介绍摘要:时间序列预测在各个领域具有广泛的应用,而多变量多步时间序列预测由于其复杂性和挑战性,一直是研究热点。本文提出了一种基于灰狼算法(GreyWolfOptimizer,GWO)优化的卷积神经网络(Conv
- 自适应滤波技术:信号处理与去噪实战
DataInnovator
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:自适应滤波是信号处理中用于消除噪声和提升信号质量的技术。该压缩包包含多种自适应滤波相关的资源,如MATLAB代码文件和音频样本。自适应滤波算法通过动态调整滤波器参数来适应信号变化,优化滤波性能。其中,Wiener自适应滤波器是常见的实现方式。谱减法作为自适应去噪的一种策略,利用信号在频域中的不同分布特性进行降噪。用户可以通过执行代码和使用GUI来测试和观察自适
- 【语音去噪】基于IIR+FIR+自适应滤波LMS语音去噪附Matlab代码
天天Matlab代码科研顾问
matlab语音识别开发语言
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,求助可私信。内容介绍语音去噪是语音信号处理领域中的一个核心问题,其目标是从含噪语音信号中有效地去除噪声成分,从而提高语音质量和可懂度。传统的语音去噪方法,如谱减法、维纳滤波等,存在诸多不足,例如音乐噪声、残余噪声等问题。近年来,基于I
- 【无人机】基于强化学习的多无人机移动边缘计算与路径规划研究Matlab代码
Matlab科研工作室
无人机边缘计算matlab
✅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
- 【语义分割专栏】4:deeplab系列实战篇(附上完整可运行的代码pytorch)
fouen
语义分割pytorch人工智能python计算机视觉深度学习
文章目录前言Deeplab系列全流程代码模型搭建(model)backbone的搭建Deeplabv1Deeplabv2Deeplabv3Deeplabv3+数据处理(dataloader)评价指标(metric)训练流程(train)模型测试(test)效果图结语前言Deeplab系列原理篇讲解:【语义分割专栏】4:deeplab系列原理篇_deeplab系列详解-CSDN博客代码地址,下载可复
- 【信号处理】CFO估计技术(Matlab代码实现)
wlz249
信号处理matlab开发语言支持向量机
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概述摘要一、CFO概述1.1CFO的定义1.2CFO的分类1.3CFO的影响二、CFO估计技术2.1基于数据辅助(DA)的CFO估计技术2.1.1基于相关性的CFO估计2.1.2Moose算法2.1.3基于导频符号的CFO估计2.2基于非数据辅助(NDA
- LightGBM+Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测,附模型研究报告(Matlab)
matlab科研助手
transformerlstm回归
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍交通流量预测作为智能交通系统(ITS)的核心组成部分,对城市规划、交通管理、交通诱导和出行决策具有至关重要的意义。准确、可靠的流量预测能够有效缓解交通拥堵,提高道路利用率,降
- 【信号处理】CFO估计技术(Matlab代码实现)
长安程序猿
信号处理matlab开发语言支持向量机
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概述摘要一、CFO概述1.1CFO的定义1.2CFO的分类1.3CFO的影响二、CFO估计技术2.1基于数据辅助(DA)的CFO估计技术2.1.1基于相关性的CFO估计2.1.2Moose算法2.1.3基于导频符号的CFO估计2.2基于非数据辅助(NDA
- 【风电功率预测】【多变量输入单步预测】基于LSSVM的风电功率预测研究(Matlab代码实现)
长安程序猿
matlab开发语言
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概述一、LSSVM简介二、风电功率预测的特点与难点三、基于LSSVM的风电功率预测研究步骤四、基于LSSVM的风电功率预测研究优势与挑战优势:挑战:五、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,
- 基于蝠鲼觅食算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测
智能算法研学社(Jack旭)
#混合核极限学习机HKELM智能优化算法应用算法回归数据挖掘
基于蝠鲼觅食算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测文章目录基于蝠鲼觅食算法优化的混合核极限学习机(HKELM)的回归预测1.HKELM原理2.预测问题求解3.基于蝠鲼觅食算法优化的HKELM4.实验结果5.Matlab代码1.HKELM原理核极限学习机(KELM)是一种单隐含层前馈神经网络,通过引入核函数改善极限学习机(ELM)性能,其输出可表示为:f(x)=h(x)HU(ZC+HHU
- 智能优化算法应用:基于粒子群算法PID参数优化 - 附代码
智能优化算法应用:基于粒子群算法PID参数优化-附代码文章目录智能优化算法应用:基于粒子群算法PID参数优化-附代码1.PID简介2.粒子群算法简介3.适应度函数设计4.算法实验与结果5.参考文献:6.Matlab代码摘要:本文主要介绍如何用粒子群算法进行PID参数的优化。1.PID简介PID(Proportion-Integration-Differentiation)控制器通过比例单元P、积分
- 【硬件-笔试面试题】硬件/电子工程师,笔试面试题-32,(知识点:模数转换器,信噪比,计算公式,)
目录1、题目2、解答步骤一:明确理想ADC的信噪比公式步骤二:推导公式的来源步骤三:得出答案3、相关知识点一、信噪比(SNR)的定义二、理想ADC的量化噪声三、满量程正弦波信号的功率四、信噪比公式的推导题目汇总版--链接:【硬件-笔试面试题】硬件/电子工程师,笔试面试题汇总版,持续更新学习,加油!!!-CSDN博客【硬件-笔试面试题】硬件/电子工程师,笔试面试题-32,(知识点:模数转换器,信噪比
- WaveMo: Learning Wavefront Modulations to See Through Scattering CVPR2024
1.研究背景与核心问题散射成像的挑战散射介质(如生物组织、雾、浑浊液体)导致光子路径随机化,传统成像系统仅能捕获噪声斑点(specklepattern),直接成像信噪比趋近于零。经典解决方案(如波前整形、散斑相关法)依赖物理模型迭代优化,需多次测量且鲁棒性差。关键科学问题如何通过单次或极少次光学调制实现对散射介质的穿透成像?核心矛盾:光学调制自由度(10^4级以上)与重建效率的权衡。2.方法论创新
- 【独家原创】基于XGBoost+SHAP可解释性分析的分类预测 Matlab代码(多输入单输出)
机器学习和优化算法
SHAP(Matlab)机器学习分类XGBoostSHAPshap分析可解释性分析
目录1、代码简介2、代码运行结果展示3、代码获取1、代码简介(XGBoost+SHAP)基于XGBoost的数据多输入单输出+SHAP可解释性分析的分类预测模型由于XGBoost在使用SHAP分析时速度较慢,程序中附带两种SHAP的计算文件(正常版和提速版本),具体使用教程见使用步骤文件(你的数据适合哪种均有说明),十分简单用哪个调用哪个即可!!!1、在机器学习和深度学习领域,模型复杂度的不断攀升
- Matlab学习笔记:矩阵基础
MATLAB学习笔记:矩阵基础作为MATLAB的核心,矩阵是处理数据的基础工具。矩阵本质上是一个二维数组,由行和列组成,用于存储和操作数值数据。在本节中,我将详细讲解矩阵的所有知识点,包括创建、索引、运算、函数等,确保内容通俗易懂。我会在关键地方添加MATLAB代码示例,帮助你直观理解。最后,我会总结本课重点,并引出下一节“逻辑基础”的内容。一、什么是矩阵?在MATLAB中,矩阵是一个二维数组,元
- 将地面距离(米)转换为经纬度变化量(度),基于WGS84椭球模型。MATLAB
SageFlower
遥感
将地面距离(米)转换为经纬度变化量(度)1函数解释2主程序以下是针对该MATLAB代码的逐行解析和功能说明:1函数解释函数定义与用途function[lat_deg,lon_deg]=metersToDegrees(lat,meters)•功能:将地面距离(米)转换为经纬度变化量(度),基于WGS84椭球模型。•输入:•lat:纬度(-90°到90°)•meters:地面距离(默认16米)•输出:
- 【缺陷检测】基于计算机视觉实现电路板智能检测系统附Matlab代码
matlab科研助手
计算机视觉matlab人工智能
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍随着信息技术的飞速发展和电子产品的日益普及,印刷电路板(PCB)作为电子产品的核心组件,其质量直接关系到整个系统的性能和可靠性。传统的电路板检测主要依赖人工目检,存在效率低下
- 第十二届“中关村青联杯”全国研究生数学建模竞赛-A题:水面舰艇编队防空和信息化战争评估模型(续)(附MATLAB代码实现)
格图素书
大数据竞赛赛题解析数学建模
目录5.3.3问题三的总结5.4问题四的模型建立与求解5.4.1问题分析5.4.2计算方位角和航向角5.4.3计算距离D和水平速度5.4.4分析并建立模型5.4.4.1聚类分析方法的提出5.4.4.2模型的建立5.4.5问题四的总结5.5问题五的模型建立与求解5.5.1问题五的分析5.5.2传统的战争评估模型5.5.2.1正规作战模型5.5.2.2游击作战模型5.5.2.3混合作战模型5.5.3信
- csc(x)积分推导
weixin_43420126
数学基础知识数据挖掘人工智能
在MATLAB中同时绘制sin(x),csc(x)和ln∣tan(x/2)∣的函数图像,需要处理函数的奇点(如csc(x)在sin(x)=0时无定义,ln∣tan(x/2)∣在x=kπ时无定义)(deepseek生成matlab代码)%定义x范围(-2π到2π),高密度采样x=linspace(-2*pi,2*pi,10000);%精确识别csc(x)的奇点(sin(x)=0的点)c
- 【图像分割】基于模糊聚类FCM和改进的模糊聚类算法实现CT图像分割matlab代码
天天Matlab科研工作室
图像处理Matlab各类代码算法聚类matlab
1简介医学影像分割的基本目标是将图像分割成不同的解剖组织,从而可以从背景中提取出感兴趣区域。因为图像的低分辨率和弱对比度,实现医学影像分割是一件具有挑战的任务。而且,这个任务由于噪声和伪阴影变得更加困难,这些干扰项可能是因器材限制、重建算法和患者移动等原因造成的。目前还没有通用的医学图像分割算法,算法的优点和缺点经常根据所研究的问题而变化。将分割概念具体到颅内出血CT图像上,就是将颅腔中的出血病灶
- 基于探路者算法优化的正则化极限学习机(RELM)的分类问题求解
基于探路者算法优化的正则化极限学习机(RELM)的分类问题求解文章目录基于探路者算法优化的正则化极限学习机(RELM)的分类问题求解1.RELM原理2.分类问题求解3.基于探路者算法优化的RELM4.实验结果5.Matlab代码1.RELM原理极限学习机(ELM)具有训练速度快、泛化性能好的优点。极限学习机的结构是一种典型的单隐层前馈神经网络(SLFN)。极限学习机的结构见图RELM算法:若NNN
- 基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法
智能算法研学社(Jack旭)
智能优化算法应用机器学习#核极限学习机(KELM)算法分类数据挖掘
基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法文章目录基于探路者算法优化的核极限学习机(KELM)分类算法1.KELM理论基础2.分类问题3.基于探路者算法优化的KELM4.测试结果5.Matlab代码摘要:本文利用探路者算法对核极限学习机(KELM)进行优化,并用于分类1.KELM理论基础核极限学习机(KernelBasedExtremeLearningMachine,KELM)是基于极限
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一