小虫一名英国博后,前阵发书,认识了很多机械制造领域的伙伴.得知我录用了多篇顶刊后,很多人私聊我求经验. 哎,哪里那么容易.回想过去5年,制造领域的期刊基本都被拒过一圈.当年自己投稿时就发现,制造顶刊的[SCI期刊]板块,参与评论的人太少了.承蒙大家喜欢,抽空简单写个帖. 另外推荐一个群,为了避免广告嫌疑被删帖,大家自行去看吧.链接点我 **************************分割线**************************************** 1. CIRP Ann

类加载器 Java虚拟机中可以安装多个类加载器,系统默认三个主要类加载器,每个类负责加载特定位置的类:BootStrap,ExtClassLoader,AppClassLoader 类加载器也是Java类,因为其他是java类的类加载器本身也要被类加载器加载,显然必须有第一个类加载器不是不是java类,这正是BootStrap. Java虚拟机中的所有类装载器采用具有父子关系的树形结构进行组织,在实例化每个类装载器对象时,需要为其指定一个父级类装载器对象或者默认采用系统类装载器为其父级类加载. 

生活中许多问题都是由相互冲突和影响的多个目标组成.人们会经常遇到使多个目标在给定区域同时尽可能最佳的优化问题,也就是多目标优化问题.优化问题存在的优化目标超过一个并需要同时处理就成为多目标优化问题. 多目标优化问题在工程应用等现实生活中非常普遍并且处于非常重要的地位,这些实际问题通常非常复杂.困难,是主要研究领域之一.自20世纪60年代早期以来多目标优化问题吸弓了越来越多不同背景研究人员的注意力.因此,解决多目标优化问题具有非常重要的科研价值和实际意义. 实际中优化问题大多数是多目标优化问题,一

参考博文: 多目标进化算法(MOEA)概述: https://blog.csdn.net/qithon/article/details/72885053 多目标优化问题的算法及其求解: https://blog.csdn.net/paulfeng20171114/article/details/82454310 多目标优化-测试问题及其Pareto前沿:  https://blog.csdn.net/qithon/article/details/78645090 多目标优化问题中常见分解方法的理

多目标优化算法(一)NSGA-Ⅱ(NSGA2) 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_40434430/article/details/82876572多目标优化算法(一)NSGA-Ⅱ(NSGA2)注:没有想到这篇博客竟然有很多人查看,这是我去年写的算法,里面难免会有一些错误,大家可以看看评论区,这里的matlab代码写的不太好,是以C语言思维写的,基本上没有并行,初学者建议可以看看platEMO上的源代码,提前培养好写代码的习惯! 0. 前言这个算法是本人接触科研学习实现

java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF.尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的.一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降.常用的优化措施是M-S(主-从)方式进行同步复制,将查询和操作和分别在不同的服务器上进行操作.我推荐的是M-M-Slaves方

############################################### #                测试函数                     # ############################################### #1. De jong 函数F1 #   min f1(x1,x2,x3) = x1^2+x2^2+x3^2;  -5.12<=x1,x2,x3<=5.12; #   一个极小点f1(0,0,0)=0 #     &l

本文转自:http://www.cnblogs.com/pengyongjun/p/3406210.html java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF.尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的.一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降.常用的优化措施是

PRACH优化 就是伪随机序列随机码(前导序列码).优化的目的就是减小码与码之间碰撞的 基站广播伪随机序列码(如64个),终端挑选一个发送.不同的用户使用同一个码就会产生碰撞.同频组网情况下,邻区的伪随机序列码也一样的话,碰撞的概率将进一步增加.随机接入的指标将更加的差. 基于竞争随机接入 初始入网 发送Preamble码时还发送RA-RNTI(不同的信道有不同的RA-RNTI,几到几用于业务,几到几用于信令,协议中有明确规定),基站返回响应的随机码并附带RA-RNTI下发给UE,UE匹配RA-

import re x = input('Please input a string:') pattern = re.compile(r'\b[a-zA-Z]{3}\b') print(pattern.findall(x))

近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效.有代表性的多目标优化算法主要有NSGA.NSGA-II.SPEA.SPEA2.PAES和PESA等.粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的.基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理.出色的收敛性能.方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高.通用性低.收敛性不好等缺点. 多目标粒子群(MOPSO)算法是由Ca

在Android项目中用到JNI,当用了proguard后,发现native方法找不到很多变量,原来是被produard优化掉了.所以,在JNI应用中该慎用progurad啊. 解决办法: 1.在Android.mk中加入一行: LOCAL_PROGUARD_FLAGS := -include $(LOCAL_PATH)/proguard.flags 2.创建proguard.flag文件,里面写入不需要proguard优化的类和方法.例如: -keep class oms.miracle.mo

近年来,基于启发式的多目标优化技术得到了很大的发展,研究表明该技术比经典方法更实用和高效.有代表性的多目标优化算法主要有NSGA.NSGA-II.SPEA.SPEA2.PAES和PESA等.粒子群优化(PSO)算法是一种模拟社会行为的.基于群体智能的进化技术,以其独特的搜索机理.出色的收敛性能.方便的计算机实现,在工程优化领域得到了广泛的应用,多目标PSO(MOPSO)算法应用到了不同的优化领域[9~11],但存在计算复杂度高.通用性低.收敛性不好等缺点. 多目标粒子群(MOPSO)算法是由Ca

网络营销 网络营销是借助一切被目标用户认可的网络应用服务平台开展的引导用户关注的行为或活动,目的是促进产品在线销售及扩大品牌影响力. web1.0时代有搜索引擎营销.BBS营销.邮件营销.病毒式营销.即时通讯营销等 web2.0时代除了有以上的,随着网络应用的不断加强,有了博客营销.RSS营销.SN营销.创业广告营销.口碑营销.体验营销.趣味营销.知识营销.整合营销.事件营销.博客营销等 搜索引擎营销可分两种:SEO和PPC 所谓的SEO指的是,搜索引擎优化,是指通过对网站结构(包括网站内部链接

6.1 为什么查询速度会慢   查询的生命周期大致可按照顺序来看:从客户端,到服务器,然后在服务器上进行解析,生成执行计划,执行,并返回结果给客户端.其中“执行”可以认为是整个生命周期中最重要的阶段.这其中包括了大量为了检索数据到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序.分组等.   在完成这些任务时,查询需要在不同的地方花费时间,包括网络.CPU计算.生成统计信息和执行计划.锁等待等操作,尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作,这些调用需要在内存操作.CPU操作和内存不足时导致的IO操作上

优化目标减少 IO 次数IO永远是数据库最容易瓶颈的地方,这是由数据库的职责所决定的,大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的,减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑,当然,也是收效最明显的优化手段.降低 CPU 计算除了 IO 瓶颈之外,SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了.order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算).当我们的 IO 优化做到一定阶段之后

合理的优化和熟练的运用Profiler会让你更好的掌握系统的sql语句和存储过程的效率 目录 第1章 如何打开SQL Server Profile. 3 第2章 SQL Server Profile. 3 2.1 了解SQL Server Profiler. 3 2.2 创建跟踪... 3 2.3 查看.分析跟踪... 6 第3章 SQL Server Profiler模板... 7 第4章 Msdn的相关介绍... 10 4.1 概述... 10 4.2 Profiler trace文件性能分

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S

1.基础包(包括工具包和安全包) 包括工具和安全包.其中,hdfs.util包含了一些HDFS实现需要的辅助数据结构:hdfs.security.token.block和hdfs.security.token.delegation结合Hadoop的安全框架,提供了安全访问HDFS的机制. hdfs.util(一些HDFS实现需要的辅助数据结构) AtomicFileOutputStream.java----继承实现类:原子文件输出流类:DataTransferThrottler.java----

一,缓存 数据库属于 IO 密集型的应用程序,其主要职责就是数据的管理及存储工作.而我们知道,从内存中读取一个数据库的时间是微秒级别,而从一块普通硬盘上读取一个IO是在毫秒级别,二者相差3个数量级.所以,要优化数据库,首先第一步需要优化的就是 IO,尽可能将磁盘IO转化为内存IO. query_cache_size/query_cache_type (global) Query cache 作用于整个 MySQL Instance,主要用来缓存 MySQL 中的 ResultSet,也就是一条S

发现个好东西思维导图, 最近开始用MindManager整理博客 . 作者 :万境绝尘  转载请注明出处 : http://blog.csdn.net/shulianghan/article/details/18964835 . 一. 静态图概述 1. 静态图引入 (1) 图的分类 图的分类 : 图分为结构行为图 和动态行为图,结构行为图包括 用例图, 类图,对象图,组件图,配置图; 动态行为图 包括状态图,活动图,时序图,协作图; (2) 静态图内容 静态图概念 :类图,对象图,包图 是静态图