正在学习的小天师兄
正在学习的小天师兄

SMO优化算法（Sequential minimal optimization）

机器学习 SVM分类器中SMO算法

https://blog.csdn.net/qq_28503457/article/details/96704927

https://www.cnblogs.com/liqizhou/archive/2012/05/11/2496029.html

你可能感兴趣的:(SMO优化算法（Sequential minimal optimization）)

  • 通义万相2.2：开启高清视频生成新纪元 Liudef06小白 特殊专栏AIGC人工智能人工智能通义万相2.2图生视频
    通义万相2.2：开启高清视频生成新纪元2025年7月28日，中国AI领域迎来里程碑时刻——通义万相团队正式开源其革命性视频生成模型Wan2.2的核心权重，这标志着开源社区首次获得支持720P高清视频生成的先进模型架构。一、架构革新：混合专家系统1.1MoE视频扩散架构通义万相2.2首次将混合专家（MoE）架构引入视频扩散模型，通过双专家系统实现计算效率与模型容量的平衡：classMoEVideoD
  • 机器学习必备数学与编程指南：从入门到精通 a小胡哦 机器学习基础机器学习人工智能
    一、机器学习核心数学基础1.线性代数（神经网络的基础）必须掌握：矩阵运算（乘法、转置、逆）向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要：神经网络本质就是矩阵运算学习技巧：用NumPy实际操作矩阵运算2.概率与统计（模型评估的关键）核心概念：条件概率与贝叶斯定理概率分布（正态、泊松、伯努利）假设检验与p值应用场景：朴素贝叶斯、A/B测试3.微积分（优化算法的基础）重点掌握：导数与偏导
  • 论文阅读：《针对多目标优化和应用的 NSGA-II 综述》一些关于优化算法的简介 行然梦实 优化算法论文阅读算法数学建模
    前言提醒：文章内容为方便作者自己后日复习与查阅而进行的书写与发布，其中引用内容都会使用链接表明出处（如有侵权问题，请及时联系）。其中内容多为一次书写，缺少检查与订正，如有问题或其他拓展及意见建议，欢迎评论区讨论交流。内容由AI辅助生成，仅经笔者审核整理，请甄别食用。文章目录前言一些关于优化算法的缩写优化算法Ma,Haiping&Zhang,Yajing&Sun,Shengyi&Liu,Ting&S
  • 蚂蚁在觅食过程中通过释放信息素来引导同伴的行为，这种自然现象确实为蚂蚁算法（Ant Colony Optimization, ACO）的设计提供了灵感 Bol5261 engineering)ACO(AntColonyOptimization)Data(StructuresAlgorithms)算法
    蚂蚁在觅食过程中通过释放信息素来引导同伴的行为，这种自然现象确实为蚂蚁算法（AntColonyOptimization,ACO）的设计提供了灵感。以下是关于蚂蚁算法的一些详细解释：蚂蚁算法的基本原理模拟蚂蚁的行为：每只蚂蚁在路径上移动时，会根据路径上的信息素浓度来选择下一步的移动方向。信息素浓度越高，选择该路径的概率越大。蚂蚁在找到食物后返回蚁巢时，会在路径上释放信息素，增强该路径的信息素浓度。随
  • 统一过程模型（Unified Process Model）的四个阶段中，**需求分析和架构演进**主要在 **精化阶段（Elaboration Phase）** 完成 Bol5261 Data(StructuresAlgorithms)engineering)toSystems)需求分析架构
    统一过程模型（UnifiedProcessModel）的四个阶段中，需求分析和架构演进主要在精化阶段（ElaborationPhase）完成。以下是各阶段的核心任务及选项分析：统一过程模型的四个阶段及核心任务阶段核心任务1.起始阶段（Inception）-定义项目范围和业务案例-确定关键需求和愿景-初步评估可行性和风险2.精化阶段（Elaboration）-详细需求分析：明确功能性和非功能性需求-
  • 11. HTML 中 DOCTYPE 的作用 yqcoder 前端面试-CSShtml前端
    总结H5的声明HTML5的DOCTYPE声明HTML5中的声明用于告诉浏览器当前文档使用的是HTML5的文档类型。它必须是文档中的第一行内容（在任何HTML标签之前），以确保浏览器能够正确地解析和渲染页面。DOCTYPE的作用触发标准模式：DOCTYPE声明的主要作用是让浏览器以标准模式（StandardsMode）来解析和渲染页面，而不是以兼容模式（QuirksMode）。兼容性：在没有DOCT
  • Gradient-Adaptive Policy Optimization:Towards Multi-Objective Alignment of Large Language Models 樱花的浪漫 大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习
    2025.acl-long.549.pdfhttps://aclanthology.org/2025.acl-long.549.pdf1.概述大型语言模型（LLMs）（Anthropic,2023;OpenAI,2024）已经在广泛的实际应用中展示了显著的能力（Bubecketal.,2023），包括内容创作（Yuanetal.,2022）、编程辅助（Chenetal.,2021;Gaoetal.
  • [LeetCode 169/229] Majority Element I/II (easy / medium) 灰睛眼蓝
    LeetCode169IGivenanarrayofsizen,findthemajorityelement.Themajorityelementistheelementthatappearsmorethan⌊n/2⌋times.Youmayassumethatthearrayisnon-emptyandthemajorityelementalwaysexistinthearray.Example
  • The second trick-1 紫罗兰Shirley
    Foreveryonewhoasksreceives;theonewhoseeksfinds;andtotheonewhoknocks,thedoorwillbeopened.---Luke11:10Nothingismoredifficultthanpraying.Welong,adore,andevensuffer,butwewillnotprayuntilweareattheendofour
  • Android启动时间优化大全 SEP5010 Systembootchartcgroup
    1修改Androidmksh默认的列长度不修改这个参数，adbshell后，输入超过80个字符，就不能看到完整的命令行。external/mksh/src/sh.hEXTERNmksh_ari_tx_colsE_INIT(80);EXTERNmksh_ari_tx_linsE_INIT(24);2Kernel优化2.1内核驱动模块化将内核中尽可能多的驱动模块化，写一个负责insmod的shell脚
  • 研讨会预告：基于 NVIDIA Omniverse 构建 Physical AI 应用，解锁 Physical AI 的落地路径 CSDN资讯 人工智能
    在生成式AI持续革新虚拟内容生产的同时，一种面向现实世界的AI正悄然兴起——物理AI(PhysicalAI)。它赋能机器人、自动驾驶等自主系统在三维空间中完成感知、理解与互动，让AI走出屏幕，触碰现实。借助NVIDIAOmniverse、Cosmos、IsaacSim等平台，开发者正在加速构建真实可用的物理智能体。加入本期精讲堂，探索如何利用端到端工具链快速推进AI与物理世界的深度融合。基于NVI
  • 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
  • 机器学习算法（六）---逻辑回归 向云端UP 机器学习模型机器学习算法逻辑回归
    目录一、逻辑回归1.1模型介绍1.2工作原理1.2.1对数几率模型1.2.2逻辑回归与Sigmoid函数1.3.3熵、相对熵与交叉熵1.3损失函数和优化算法1.3.1损失函数的理论基础1.3.2优化算法1.3.2.1梯度下降算法局限1.3.2.2随机梯度下降与小批量梯度下降1.4算法流程1.5逻辑回归优缺点1.6案例1.7classification_report()参数二、逻辑回归与线性回归的区
  • 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
  • 2018.08.19 Mr_Oldman
    It'sMonday.Chapternineteen:INDIANJANBOREEWinterendedatlast.Therewasasofternoteinthesoundofthewind,andthebittercoldwasgone.OnedayPasaidhehadseenaflockofwildgeeseflyingnorth.ItwastimetotakehisfurstoInde
  • CentOS 7 安装 MySQL 8.4.6（二进制包）指南 QingyunChen centosmysqladb
    CentOS7安装MySQL8.4.6（二进制包）指南MySQL社区版本下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/,其中LTS为长期支持版本。因CentOS7默认glibc版本为2.17,官方不支持升级到2.28,强行升级会破坏系统稳定性.此处下载mysql-8.0.43-linux-glibc2.17-x86_64-minimal.tar.xz最小安装
  • CSS Modules 终极指南：从入门到精通的前端样式隔离方案 AI实战架构笔记 AI架构开发实战前端cssai
    CSSModules终极指南：从入门到精通的前端样式隔离方案关键词：CSSModules、前端样式隔离、模块化开发、CSS作用域、前端工程化摘要：本文将带领大家全面了解CSSModules这一强大的前端样式隔离方案。从背景知识的介绍开始，逐步深入解释核心概念，详细阐述算法原理和具体操作步骤，通过项目实战展示其实际应用，探讨实际应用场景和未来发展趋势。旨在让读者从入门到精通CSSModules，掌握
  • 【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
  • 塔防战争：动态寻径与成长系统的控制论架构 闲人编程 塔防游戏pyqt6路径JPS动态智能
    目录塔防战争：动态寻径与成长系统的控制论架构引言第一章炮塔成长系统1.1属性升级模型1.2分支进化树第二章动态路径规划2.1JPS优化算法2.2实时障碍更新第三章敌人行为系统3.1多波次生成3.2智能绕障策略第四章经济平衡系统4.1资源流动方程4.2动态定价模型第五章特殊能力系统5.1连锁反应模型5.2减速力场公式第六章可视化优化6.1路径热力图6.2攻击范围环第七章性能调优7.1空间划分加速7.
  • 【创新无忧】蚁狮算法ALO优化广义神经网络GRNN数据回归预测【含Matlab源码 10433期】 Matlab武动乾坤 matlab
    Matlab武动乾坤博客之家博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；座右铭：行百里者，半于九十。代码获取方式：CSDNMatlab武动乾坤—代码获取方式更多Matlab智能算法优化神经网络分类预测仿真内容点击①付费专栏智能算法优化神经网络分类预测⛳️关注CSDNMatlab武动乾坤，更多资源等你来！！⛄一、智能优化算法优化广义神经网络GRNN数据回归预测1智能优化算法优化广义回归神经网
  • 动效总监的“文本魔法”：精通AE文本动画器，实现程序化文字特效 Kingsdesigner adobeAfterEffects动画ui前端框架表达式文本动画
    在动态视觉设计中，我们常常探讨一对核心的“对立统一”：一方面是**“作为信息载体的文本”（TextasInformation），它静默、规整，承载着语义；另一方面是“作为动态主角的文本”（TextasMotion）**，它需要富有表现力、充满情感，能通过自身的运动来强化叙事。如何让前者，优雅地、系统性地，转变为后者？在海外设计界工作的十余年间，我发现，对“程序化”思维的掌握，是连接“信息”与“情感
  • 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
  • 【对比】群体智能优化算法 vs 贝叶斯优化 TIM老师 transformer深度学习人工智能
    在机器学习、工程优化和科学计算中，优化算法的选择直接影响问题求解的效率与效果。群体智能优化算法（SwarmIntelligence,SI）和贝叶斯优化（BayesianOptimization,BO）是两种截然不同的优化范式，分别以不同的哲学和数学基础解决高维、非凸、多峰等问题。本文将从原理、特点到应用场景，深入解析两者的异同。一、基础概念1.群体智能优化算法群体智能算法受自然界生物群体行为启发（
  • 生成式引擎优化（GEO）：重构品牌价值传递的智能新范式 GEO优化助手 GEO优化AI搜索优化生成式引擎优化重构人工智能chatgpt搜索引擎GEO优化AI搜索
    在人工智能大模型从简单对话工具进化为智能决策助手的时代背景下，信息获取的"最后一公里"正在经历根本性变革。用户不再满足于传统搜索结果列表，而是期望通过AI生成式回答直接获得精准答案。这种转变催生了生成式引擎优化（GenerativeEngineOptimization,GEO）这一全新学科，其核心在于通过语义适配、多模态内容优化和权威性建设，使品牌信息成为AI生成答案的优先引用源。一、GEO的技术
  • python学习DAY12打卡 星仔编程 python学习打卡学习
    启发式算法超参数调整专题2三种启发式算法的示例代码：遗传算法、粒子群算法、退火算法学习优化算法的思路（避免浪费无效时间）今天以自由探索的思路为主，尝试检索资料、视频、文档，用尽可能简短但是清晰的语言看是否能说清楚这三种算法每种算法的实现逻辑，帮助更深入的理解。启发式算法（HeuristicAlgorithm）是一种“经验法则”式的求解方法，用近似、快速、可接受的策略，在合理时间内找到问题的“足够好
  • 生成式引擎优化（GEO）：重构 AI 时代的品牌流量入口 jz20092020 人工智能
    一、GEO的核心价值与技术演进生成式引擎优化（GenerativeEngineOptimization,GEO）是应对AI搜索革命的核心策略，其目标是让品牌内容被ChatGPT、文心一言等生成式AI优先引用并整合到回答中。与传统SEO不同，GEO通过动态知识图谱、多模态内容适配、权威信号强化三大技术路径，实现从“链接排名”到“语义主权”的跨越。动态知识图谱的智能基座作用动态知识图谱通过实时整合企业
  • 生成式引擎优化（GEO）：重构搜索引擎优化的新范式 GEO优化助手 GEO优化AI搜索优化生成式引擎优化重构搜索引擎GEO优化AI搜索营销人工智能知识图谱生成式引擎优化
    2025年，生成式AI的普及正在重塑信息获取方式。根据极光大数据《2024生成式AI使用趋势研究报告》，AI×搜索已成为用户最高频的刚需场景，62%的网民转向DeepSeek、文心一言等平台进行对话式查询。这种转变催生了全新的优化范式——生成式引擎优化（GenerativeEngineOptimization,GEO）。不同于传统SEO聚焦关键词排名，GEO的核心在于构建"AI可读性内容"。猛犸世
  • PPO：强化学习中的近端策略优化——原理、演进与大规模应用实践 大千AI助手 人工智能Python#OTHER人工智能深度学习大模型算法PPO近端策略优化优化
    近端策略优化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是由OpenAI团队于2017年提出的策略梯度强化学习算法，通过裁剪概率比目标函数约束策略更新幅度，解决了传统策略梯度方法训练不稳定、易发散的核心问题。该算法兼具信赖域策略优化（TRPO）的稳定性与一阶优化的简洁性，已成为深度强化学习（DRL）和大语言模型对齐（RLHF）的事实标准算法。本文由「大千AI助手」原创发布，专注
  • 基于深度学习的胸部 X 光图像肺炎分类系统（二）
    本文主要说明神经网络的构建，共21个层级defbuild_model(input_shape):   model=models.Sequential([       layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=input_shape),       layers.BatchNormalization(),       layers.Ma
  • Python实现基于BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化算法（BO）优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例（含模型描述及示例代 nantangyuxi Python含模型描述及示例代码算法神经网络python人工智能大数据深度学习机器学习
    目录Python实现基于BO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化算法（BO）优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例...2项目背景介绍...2项目目标与意义...3高效的模型优化...3深度特征提取...3序列数据的时序建模...3
  • apache 安装linux windows 墙头上一根草 apacheinuxwindows
    linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装，另外一种就是通过yum 安装，此中安装方式，需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式     通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre  1，安装 apr        下载地址：htt
  • fill_parent、wrap_content和match_parent的区别 Cb123456 match_parentfill_parent
    fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:   1）fill_parent   设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展，以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。 2） wrap_conte
  • 网页自适应设计 天子之骄 htmlcss响应式设计页面自适应
    网页自适应设计        网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起，更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小，需要设计几套css样式，用js脚本判断窗口大小，选择加载。结构臃肿，加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习，有所心得，故分享于此，加强交流，共同进步。同时希望对大家有所
  • [sql server] 分组取最大最小常用sql 一炮送你回车库 SQL Server
    --分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
  • ImageIO写图片输出到硬盘 3213213333332132 javaimage
    package awt; import java.awt.Color; import java.awt.Font; import java.awt.Graphics; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imagei
  • 自己的String动态数组 宝剑锋梅花香 java动态数组数组
    数组还是好说，学过一两门编程语言的就知道，需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来，比如声明一个字符串类型的数组：String str[]=new String[10];    但是问题就来了，每次都是大小确定的数组，我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢？  动态数组就这样应运而生，龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组，并非用的ArrayList 看看字符
  • pinyin4j工具类 darkranger .net
    pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号：大中小 引入pinyin4j-2.5.0.jar包: pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包，主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音，功能强悍，下面看看如何使用pinyin4j。 本人以前用AscII编码提取工具，效果不理想，现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美，
  • StarUML学习笔记----基本概念 aijuans UML建模
    介绍StarUML的基本概念，这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。         模型、视与图（Model, View and Diagram）        &
  • Activiti最终总结 avords Activiti id 工作流
    1、流程定义ID：ProcessDefinitionId，当定义一个流程就会产生。 2、流程实例ID：ProcessInstanceId，当开始一个具体的流程时就会产生，也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。 3、TaskId，每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。 4、TaskDefinitionKey和（ActivityImpl activityId
  • 从省市区多重级联想到的，react和jquery的差别 bee1314 jqueryUIreact
    在我们的前端项目里经常会用到级联的select，比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省，点击省加载市，点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。   针对这种场景，如果我们使用jquery来实现，要考虑很多的问题，数据部分，以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区，这时候我切换省，要把市重新初始化数据，然后区域的部分要从页面
  • Eclipse快捷键大全 bijian1013 javaeclipse快捷键
    Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
  • js 笔记 函数 征客丶 JavaScript
    一、函数的使用 1.1、定义函数变量 var vName = funcation(params){ } 1.2、函数的调用 函数变量的调用：      vName(params); 函数定义时自发调用：(function(params){})(params); 1.3、函数中变量赋值 var a = 'a'; var ff
  • 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二 bit1129 scala
    1. Some操作   在下面的代码中，使用了Some操作：if (self.partitioner == Some(partitioner))，那么Some(partitioner)表示什么含义？首先partitioner是方法combineByKey传入的变量， Some的文档说明：   /** Class `Some[A]` represents existin
  • java 匿名内部类 BlueSkator java匿名内部类
    组合优先于继承 Java的匿名类，就是提供了一个快捷方便的手段，令继承关系可以方便地变成组合关系 继承只有一个时候才能用，当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。   在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。 内部类不是很好理解，但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成，而内部类相
  • 盗版win装在MAC有害发热，苹果的东西不值得买，win应该不用 ljy325 游戏applewindowsXPOS
    Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688   Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:   1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序！貌似显卡跑游戏发热一样，按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!   2.反观安装了Mac os的展示机，发热量很小，运行了1天温度也没有那么高 &nbs
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder 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/ /** * 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示（GoF） * 个人理解： * 构建一个复杂的对象，对于创建者（Builder）来说，一是要有数据来源(rawData)，二是要返回构
  • JIRA与SVN插件安装 chenyu19891124 SVNjira
    JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上，这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。 1.下载svn与jira插件安装包，解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1) 2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
  • 常用数学思想方法 comsci 工作
      对于搞工程和技术的朋友来讲，在工作中常常遇到一些实际问题，而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题，那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具，而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法，仅供学习和参考   函数思想 　　把某一数学问题用函数表示出来，并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
  • pl/sql集合类型 daizj oracle集合typepl/sql
    --集合类型 /*   单行单列的数据，使用标量变量   单行多列数据，使用记录   单列多行数据，使用集合（。。。）   *集合：类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表（pl/sql table）、嵌套表（Nested Table）、变长数组（VARRAY）等 */ /*     --集合方法 &n
  • [Ofbiz]ofbiz初用 dinguangx 电商ofbiz
    从github下载最新的ofbiz（截止2015-7-13），从源码进行ofbiz的试用 1. 加载测试库 ofbiz内置derby，通过下面的命令初始化测试库 ./ant load-demo (与load-seed有一些区别)   2. 启动内置tomcat ./ant start 或 ./startofbiz.sh 或 java -jar ofbiz.jar &
  • 结构体中最后一个元素是长度为0的数组 dcj3sjt126com cgcc
    在Linux源代码中，有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组，如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体： struct pppoe_tag {     __u16 tag_type;     __u16 tag_len;   &n
  • Linux cp 实现强行覆盖 dcj3sjt126com linux
    发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest，即使加了-f也是不能强行覆盖的，这时怎么回事的呢？一两个文件还好说，就输几个yes吧，但是要是n多文件怎么办，那还不输死人呢？下面提供三种解决办法。 方法一 我们输入alias命令，看看系统给cp起了一个什么别名。 [root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
  • Memcached(一)、HelloWorld frank1234 memcached
    一、简介 高性能的架构离不开缓存，分布式缓存中的佼佼者当属memcached，它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中，而获取的时候也到相同的服务器中获取，由于不需要做集群同步，也就省去了集群间同步的开销和延迟，所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用，具有更强的横向伸缩能力。 二、客户端 选择一个memcached客户端，我这里用的是memc
  • Search in Rotated Sorted Array II hcx2013 search
    Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed? Would this affect the run-time complexity? How and why? Write a function to determine if a given ta
  • Spring4新特性——更好的Java泛型操作API jinnianshilongnian spring4generic type
    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
  • CentOS安装JDK liuxingguome centos
    1、行卸载原来的： [root@localhost opt]# rpm -qa | grep java tzdata-java-2014g-1.el6.noarch java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64 java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64 [root@localhost
  • 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素 OpenMind 二维数组算法二分搜索
    1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。 用数学语言描述如下：p满足 (1),对任意的x1，x2，y，如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y); (2),对任意的x，y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2); 2,问题： 给定满足1的数组p和一个整数k，求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k? 3,算法分析： (
  • java 随机数 Math与Random SaraWon javaMathRandom
    今天需要在程序中产生随机数，知道有两种方法可以使用，但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚，看到一篇文章是关于的，觉得写的还挺不错的，原文地址是 http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers 产生1到10之间的随机数的两种实现方式： //Math Math.roun
  • oracle创建表空间 tugn oracle
    create temporary tablespace TXSJ_TEMP   tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'   size 32m   autoextend on   next 32m maxsize 2048m   extent m
  • 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎 yangshangchuan javasuperword搜索引擎java8全文检索
    需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下： 1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。 2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。 3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他