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Matlab机器学习之心
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✅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
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✅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
- 5G 承载网中的数学函数
机理分析法,从流量控制、稳定性保障、资源优化和跨层协同四个维度,系统解析5G承载网络中数学函数的作用机制,揭示其如何通过数学建模实现网络性能的动态平衡与优化。一、流量控制函数:网络流建模与路径优化1.组网拓扑与流量函数5G承载网的组网模式(环形、环带链、双归)直接影响流量分布,其数学表征如下:环形组网流量函数:Bi(t)=NB⋅η(t)+ΔBstat(t)B:环网总带宽;N:节点数;η(t)
- 【2024国赛C题】2024 年全国大学生数学建模比赛思路、代码更新中.....
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⛳️竞赛事件及参赛一、解题思路二、准备建议三、注意事项1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版324年国赛C题及资源下载4思路、代码分享......⛳️竞赛事件及参赛一、解题思路理解题目背景和要求:仔细阅读题目,理解问题的背景、目的和具体要求。识别问题的关键要素
- 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
- 【2024国赛D题】2024 年全国大学生数学建模比赛思路、代码更新中.....
长安程序猿
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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⛳️竞赛事件及参赛一、解题思路二、准备建议三、注意事项1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版324年国赛D题及资源下载4思路、代码分享......⛳️竞赛事件及参赛竞赛开始时间:北京时间2024年9月5日18:00竞赛结束时间:北京时间2024年9月8日20:
- 2025年第十五届APMCM亚太地区大学生数学建模竞赛(中文赛项)B题(完整建模过程附python代码)
空脑小白
数学建模数学建模
问题一:数据预处理与基础统计分析(以stroke.csv为例)一、建模目标对stroke.csv数据进行预处理、特征统计和可视化分析;找出影响中风的关键因素,为后续建模提供数据依据。二、建模过程(1)数据理解stroke.csv包含如下字段(常见字段如下,实际以文件为准):gender:性别age:年龄hypertension:是否患高血压(0:否,1:是)heart_disease:是否患心脏病
- 2025超详细的数学建模入门速成指南
2025数学建模入门速成指南(自用版)作为曾获国赛和华为杯双国一的选手,我认为数学建模入门关键在于掌握基础模型(优化、预测、评价)、数据处理思维(清洗、分析、可视化)以及有效的团队协作模式。这篇笔记结合我的自身经历,分享从【零基础到竞赛获奖】的准备思路。01整体规划1.数模入门数学建模竞赛考察我们解决实际问题的综合能力。在备赛初期首先建立以下认知基础:(1)竞赛特点:命题趋势:近年赛题倾向于跨学科
- AtCoder Beginner Contest 414(ABCD)
前言被数学建模分散精力后明显感觉状态不如月初了,这俩赛道看来只能选一个走。TT一、A-StreamerTakahashi#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;typedefpairpii;voidsolve(){intn,l,r;cin>>n>>l>>r;intcnt=0;for(inti=0,x,y;i>x>>y;if(x=r){cnt++;}}
- 【人工智能之深度学习】1. 深度学习基石:神经元模型与感知机的数学本质(附代码实现与收敛性证明)
AI_DL_CODE
人工智能之深度学习人工智能深度学习神经元模型感知机赫布法则深度学习基础线性可分
摘要:作为深度学习的基础单元,神经元模型与感知机承载着从生物智能到人工神经网络的桥梁作用。本文从生物神经元的工作机制出发,系统剖析数学建模过程:详解赫布法则的权重更新原理(Δwi=η·xi·y),推导McCulloch-Pitts神经元模型的数学表达(y=Θ(∑wixi−b)),重点证明感知机在linear可分情况下的收敛性——通过Novikoff定理严格推导迭代次数上界,揭示间隔γ对收敛速度的影
- 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
- 【Pandas超实用经验汇总-数据建模分析】
Mr.小海
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Pandas超实用经验汇总-数据分析前言基本方法1.读取文件2.查看数据3.修改、删除、替换数据等总结前言看见了很多教程虽然很全,但是很多技巧容易忘记且几乎用不上,读起来晦涩难懂,今天我给大家总结了Pandas的一些学习经验技巧,包含常见日常使用的pandas知识,以及一些技巧,这些技巧常见于数学建模,数据分析,数据挖掘比赛等。基本方法1.读取文件方法如下:importpandasaspd#正常写
- 【2024国赛C题】【农作物的种植策略】2024 年全国大学生数学建模比赛思路、代码更新中.....
程序猿鑫
数学建模
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⛳️竞赛事件及参赛1找程序网站推荐2公式编辑器、流程图、论文排版324年国赛C题及资源下载4思路、代码分享......⛳️竞赛事件及参赛根据乡村的实际情况,充分利用有限的耕地资源,因地制宜,发展有机种植产业,对乡村经济的可持续发展具有重要的现实意义。选择适宜的农作物,
- 盲超分的核心概念
小冷爱读书
数学建模盲超分超分重建
一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像(LR)可看作高分辨率图像(HR)经过退化模型后的结果::观测到的低分辨率图像:待恢复的高分辨率图像:模糊核(BlurKernel)⊗:卷积操作↓:下采样(步长为):加性噪声(如高斯噪声、泊松噪声等)盲超分的核心问题:在未知、、的情况下,从估计。2.为什么传统超分方法会失效?传统方法(如SRCNN、EDSR)假设退化是固定的(如双三次下采
- 开发智能化的企业并购风险评估模型
开发智能化的企业并购风险评估模型关键词:企业并购、风险评估、人工智能、机器学习、深度学习、数学建模摘要:本文详细探讨了开发智能化企业并购风险评估模型的背景、核心概念、算法原理、系统架构设计以及项目实战。通过结合机器学习和深度学习技术,提出了一种基于数据驱动的智能化风险评估方法,旨在帮助企业更准确地识别和预测并购过程中的潜在风险,提升决策的科学性和有效性。第1章:企业并购风险评估模型的背景与问题描述
- 洛谷 B3627 立方根--二分法求解整数立方根问题
jdlxx_dongfangxing
算法c++二分法
一、问题重述与数学建模给定一个正整数n,我们的目标是计算其立方根的整数部分,即找到最大的整数m满足m³≤n。这个问题可以形式化表述为:数学定义:⌊∛n⌋=max{x∈ℤ⁺|x³≤n}问题特性分析:单调性保证:立方函数f(x)=x³在正整数域上是严格单调递增的函数有界性:解的范围明确限定在[1,n]区间内离散性:我们需要寻找的是整数解而非实数解应用意义:该问题在实际中常用于需要快速估算立方根的场合,
- 数学建模问题攻略指南
Matlab精灵
数学建模数学建模matlab
数学建模是一个将现实世界的复杂问题转化成数学形式来对问题进行分析和求解的过程。这个过程涉及将实际问题中的复杂因素简化为数学结构,并用数学语言描述这些因素及其相互关系。引入一个经典问题:长方形(四角连线呈长方形)的椅子是否可以在地面上放稳,数学建模的过程就是需要将其转化成数学形式进行分析和求解,主要分为以下五个步骤。1.提出问题首先分析问题,列出问题中涉及的变量,包括适当的单位。经过分析,可以用变量
- Pandas 学习(数学建模篇)
停走的风
数学建模pandas学习
今天学习数学建模2023年C篇(228)优秀论文2023高教社杯全国大学生数学建模竞赛C题论文展示(C228)-2023C题论文-中国大学生在线一.pd.DataFramepd.DataFrame()是pandas库中用于创建二维表格数据结构(DataFrame)的核心函数。它的作用是将各种格式的数据(如字典、列表、Series等)转换为带有行索引和列标签的表格形式,便于数据处理和分析.impor
- DeepSeek 帮助自己的工作
引言简述人工智能助手在职场中的普及趋势DeepSeek作为智能创作助手的核心功能概述DeepSeek的核心能力信息检索与整合:基于用户意图精准搜索并生成答案多场景应用:技术文档撰写、数据分析、代码生成等交互优化:遵循用户指定的格式与内容规范职场应用场景与实操案例技术文档撰写自动生成API文档框架根据需求补充技术细节示例代码块与公式的规范化输出数据分析支持快速检索行业数据并生成可视化建议数学建模中的
- LRU缓存算法在搜索引擎中的应用
数据结构与算法学习
缓存算法搜索引擎ai
LRU缓存算法在搜索引擎中的应用关键词:LRU算法、缓存淘汰、搜索引擎、哈希表、双向链表、性能优化、访问频率摘要:本文深入探讨了LRU(最近最少使用)缓存算法在搜索引擎中的关键应用。我们将从基本概念出发,通过生活化的比喻解释LRU的工作原理,分析其在搜索引擎架构中的具体实现方式,并通过Python代码示例展示如何构建一个高效的LRU缓存系统。文章还将讨论LRU算法的数学建模、实际应用场景以及未来发
- AtCoder Beginner Contest 412(ABCDE)
前言回来喽!!前一阵子期末周快复习疯了,接下来还想准备数学建模,感觉高中都没这么忙过T^T。中间参加了一场百度之星的比赛,只AC了两题,感觉好难啊还是太菜了,希望能混个牌呜呜呜。图论和数论题好难,还得多练啊……一、A-TaskFailedSuccessfully#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;typedefpairpii;voidsolve(
- 分布式领域后端服务的限流算法实现
大厂资深架构师
SpringBoot开发实战分布式算法wpfai
分布式领域后端服务的限流算法实现关键词:分布式系统、限流算法、令牌桶、漏桶、滑动窗口、Redis、高并发摘要:本文深入探讨分布式系统中后端服务的限流算法实现。我们将从基础概念出发,详细分析各种限流算法的原理和适用场景,包括计数器算法、滑动窗口算法、令牌桶算法和漏桶算法。文章将提供Python实现代码和数学建模,并通过实际案例展示如何在分布式环境中使用Redis实现高效的限流机制。最后,我们将讨论限
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matlab求解调用示例第二道例题建模matlab求解1.matlab只能处理min问题:max两边取负号变成min2.>=>=>=号变成<=<=<=:两边取负号调用示例第二道例题建模目标函数取平方而不取绝对值后面省略
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wwer142526363
数学建模
什么是插值拉格朗日插值法埃尔米特插值法三次样条插值法matlab应用分段三次埃尔米特插值法三次样条插值法(更好更光滑二维插值详见上机篇什么是插值省略插值法定理拉格朗日插值法牛顿插值法省略埃尔米特插值法三次样条插值法省略样条插值法matlab应用分段三次埃尔米特插值法详见上机篇三次样条插值法(更好更光滑二维插值详见上机篇上机篇24分钟开始
- 回归预测 | MATLAB实现LSTM-SVR(长短期记忆神经网络-支持向量机)多输入单输出
matlab科研社
神经网络回归matlab
✅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。内容介绍长短期记忆神经网络(LSTM)作为一种循环神经网络(RNN)的变体,擅长处理序列数据并捕捉长期依赖关系,而支持向量机(SVR)则是一种强大的回归算法,能够有效地处理高维数据并防止过拟合。将两者结合的LSTM
- 【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
- 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
- 机器学习中的数学:数学建模常用知识点-1
数字化与智能化
机器学习中的数学机器学习凸函数泰勒公式Jensen不等式
一、凸函数1、凸函数讲解设函数f(x)是定义在区间X上的函数,若对于区间上任意两点x1、x2和任意实数��∈(0,1),总有如下表达式成立:则称为f(x)是X上的凸函数;反之,如果下式成立:则称为f(x)在X上的凹函数。如图所示:Python实现凸函数:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义凸函数defconvex_function(x):re
- 前端领域前端框架的优缺点大剖析
前端视界
前端大数据与AI人工智能前端艺匠馆前端前端框架ai
前端领域主流框架的优缺点大剖析关键词:React、Vue、Angular、Svelte、虚拟DOM、响应式编程、前端工程化摘要:本文深入解析React、Vue、Angular、Svelte四大主流前端框架的核心设计原理,通过架构图解、算法源码剖析、数学建模和实战对比,揭示各框架在性能优化、开发体验、工程实践等方面的本质差异。文章包含6个完整项目案例和20+性能基准测试数据,为技术选型提供科学决策依
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比