tourselect.c  文件中共有两个函数: selection (population *old_pop, population *new_pop) individual* tournament (individual *ind1, individual *ind2) 首先,第一个函数代码如下: /* Routine for tournament selection, it creates a new_pop from old_pop by performing tournament se

规避政治风险:全球化企业必修课(<哈佛商业评论>增刊) <哈佛商业评论>的两篇文章+<财经>的1篇文章.把<财经>的文章放到增刊中,好像是第一次,我觉得是好事,毕竟<哈佛商业评论>上的文章离中国太远. 总体评价3星. 以下是书中一些内容的摘抄,#号后面是kindle电子版中的页码: 1:联邦快递(FedEx)是高效风险管理的典范.该公司曾表示,“我们无法预测下次欧洲货车司机罢工具体是因为什么,但我们知道某一时刻会发生运送延迟,一旦真的发生,立刻启

from://http://blog.csdn.net/thl789/article/details/7422931 Android是多任务系统,Audio系统是竞争资源.Android2.2之前,没有内建的机制来解决多个程序竞争Audio的问题,2.2引入了称作AudioFocus的机制来管理对Audio资源的竞争的管理与协调.本文主要讲解AudioFocus的使用. 按照AudioFocus的机制,在使用Audio之前,需要申请AudioFocus,在获得AudioFocus之后才可以使用A

NSGA(非支配排序遗传算法).NSGAII(带精英策略的非支配排序的遗传算法),都是基于遗传算法的多目标优化算法,都是基于pareto最优解讨论的多目标优化,遗传算法已经做过笔记,下面介绍pareto(帕累托)最优解的相关概念.本文是基于参考文献做的读书笔记. 1 NSGA算法 1.1 Paerot支配关系 1.2  Pareto最优解定义 多目标优化问题与单目标优化问题有很大差异.当只有一个目标函数时,人们寻找最好的解,这个解优于其他所有解,通常是全局最大或最小,即全局最优解.而当存在多个目

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第八章:竞争情报分析 在现实世界中,收集竞争情报可能意味着雇人在竞争对手的垃圾桶(实际会发生!)翻找. 在虚拟世界中,堆如山的数据就在您的指尖 - 从引荐者,目的地和搜索关键字到人口统计信息和心理情况. 虽然听起来太好以至于不可能是真的,但这些数据确实大部分是免费的. 竞争情报数据可以彻底地改进您的决策过程:您获得了关于自己绩效的额外背景,您可以挖掘行业趋势以获取可行的洞察,您可以在Web近乎无摩擦的环境中最终了解您的竞争状

SQL Server tempdb分配竞争算是DBA老生常谈的问题了,几乎现在所有的DBA都知道多建几个文件来解决/缓解问题.但是深层次的的竞争依旧不可避免.这里给大家剖析下游标在tempdb中的特点使其在一定场景下替代临时表/表变量对象,解决深层次的tempdb竞争问题. 在抛出这个不可避免的问题之前我们先简要看下什么是tempdb竞争. 我们拿SQL Server创建一个临时表的过程来描述 1 在系统表中创建表的条目(系统数据页中) 2 分配一个IAM页并找到一个混合区在PFS页中标记 3

----------------------------我是分割线------------------------------- 本文翻译自微软白皮书<SQL Server In-Memory OLTP Internals Overview>:http://technet.microsoft.com/en-us/library/dn720242.aspx 译者水平有限,如有翻译不当之处,欢迎指正. ----------------------------我是分割线---------------

http://blog.chinaunix.net/uid-23629988-id-3482647.html TCP/IP源码(59)——TCP中的三个接收队列  作者:gfree.wind@gmail.com博客:blog.focus-linux.net   linuxfocus.blog.chinaunix.net  微博:weibo.com/glinuxer     本文的copyleft归gfree.wind@gmail.com所有,使用GPL发布,可以自由拷贝,转载.但转载请保持文档的

     目前在Java中存在两种锁机制:synchronized和Lock,Lock接口及其实现类是JDK5增加的内容,其作者是大名鼎鼎的并发专家Doug Lea.本文并不比较synchronized与Lock孰优孰劣,只是介绍二者的实现原理. 数据同步需要依赖锁,那锁的同步又依赖谁?synchronized给出的答案是在软件层面依赖JVM,而Lock给出的方案是在硬件层面依赖特殊的CPU指令,大家可能会进一步追问:JVM底层又是如何实现synchronized的? 本文所指说的JVM是指Ho

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob

先说两个概念:锁池和等待池 锁池:假设线程A已经拥有了某个对象(注意:不是类)的锁,而其它的线程想要调用这个对象的某个synchronized方法(或者synchronized块),由于这些线程在进入对象的synchronized方法之前必须先获得该对象的锁的拥有权,但是该对象的锁目前正被线程A拥有,所以这些线程就进入了该对象的锁池中. 等待池:假设一个线程A调用了某个对象的wait()方法,线程A就会释放该对象的锁后,进入到了该对象的等待池中 Reference:java中的锁池和等待池 链接

一.深入JVM锁机制:synchronized synrhronized关键字简洁.清晰.语义明确,因此即使有了Lock接口,使用的还是非常广泛.其应用层的语义是可以把任何一个非null对象作为"锁",当synchronized作用在方法上时,锁住的便是对象实例(this):当作用在静态方法时锁住的便是对象对应的Class实例,因为Class数据存在于永久带,因此静态方法锁相当于该类的一个全局锁:当synchronized作用于某一个对象实例时,锁住的便是对应的代码块.在HotSpot

HanLP二元核心词典解析 本文分析:HanLP版本1.5.3中二元核心词典的存储与查找.当词典文件没有被缓存时,会从文本文件CoreNatureDictionary.ngram.txt中解析出来存储到TreeMap中,然后构造start和pair数组,并基于这两个数组实现词共现频率的二分查找.当已经有缓存bin文件时,那直接读取构建start和pair数组,速度超快. 源码实现 二元核心词典的加载 二元核心词典在文件:CoreNatureDictionary.ngram.txt,约有46.3

1.     墨菲定律 我们在事前应该是尽可能想得周到.全面一些,如果真的发生不幸或者损失,就笑着应对吧,关键在于总结所犯的错误,而不是企图掩盖它. 2.     羊群效应 对他人的信息不可全信也不可不信,凡事要有自己的判断,出奇能制胜,但跟随者也有后发优势,常法无定法! 3.     水桶定律 若个人的某些方面是自己短板,那就要尽快把它补起来.若自己是集体中的“一块最短的木板”,那就应该迎头赶上,不要拉集体的后腿. 4.     不值得定律 要做有价值的事情,而且要富有激情与动力:若现实所迫,

本文分析:HanLP版本1.5.3中二元核心词典的存储与查找.当词典文件没有被缓存时,会从文本文件CoreNatureDictionary.ngram.txt中解析出来存储到TreeMap中,然后构造start和pair数组,并基于这两个数组实现词共现频率的二分查找.当已经有缓存bin文件时,那直接读取构建start和pair数组,速度超快. 源码实现 二元核心词典的加载 二元核心词典在文件:CoreNatureDictionary.ngram.txt,约有46.3 MB.程序启动时先尝试加载C

本章的主要内容: 一,高级几何体-凸面体ConvexGeometry,扫描体LatheGeometry,管状几何体TubeGeometry: 二,使用拉伸几何体ExtrudeGeometry将一个二维图形生成三维图形,并基于从外部引入的SVG图片生成一个三维图形: 三,基于three.js提供的ParamtericGeometry对象的公式定制自己的图形 四,使用TextGeometry创建三维文字 五,使用二元操作从已有的几何体中创建出新的几何体: 1  ConvexGeometry--凸面体

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/27316803 一.fork()函数     在操作系统的基本概念中进程是程序的一次运行,且是拥有资源的最小单位和调度单位(在引入线程的操作系统中,线程是最小的调度单位).在Linux系统中创建进程有两种方式:一是由操作系统创建,二是由父进程创建进程(通常为子进程).系统调用函数fork()是创建一个新进程的唯一方式,当然vfork()也能够创建进程,可是实际上其还是调用了fork()函数.

实时调度:操作系统在有限的时间内提供特定水平的服务能力.受限制的响应时间不一定是块的反应,意味着可预知的响应速度.如果系统定义_POSIX_THRAED_PRIORITY_SCHEDULING,它为线程指派实时调度优先级提供支持.支持_POSIX_THRAED_PRIORITY_SCHEDULING的系统必须提供至少包括成员seched_priority的struct  sched_param结构体的定义,seched_priority的标准策略是SCHED_FIFO和SCHED_RR使用的唯一

参考的一篇博客,文章地址:https://blog.csdn.net/lwzkiller/article/details/55050275 Hessian Matrix,它有着广泛的应用,如在牛顿方法.求极值以及边缘检测.消除边缘响应等方面的应用.一个Hessian Matrix涉及到很多数学相关的知识点,比如泰勒公式.极值判断.矩阵特征值及特征向量.二次型等.本篇文章,主要说明多元情况下的极值判定.hessian矩阵与二次型的联系以及有关hessian matrix在图像上的应用. 1. 二元

线程与进程为什么有了进程的概念后,还要再引入线程呢?使用多线程到底有哪些好处?什么的系统应该选用多线程?我们首先必须回答这些问题. 使用多线程的理由之一是和进程相比,它是一种非常"节俭"的多任务操作方式.我们知道,在Linux系统下,启动一个新的进程必须分配给它独立的地址空间,建立众多的数据表来维护它的代码段.堆栈段和数据段,这是一种"昂贵"的多任务工作方式.而运行于一个进程中的多个线程,它们彼此之间使用相同的地址空间,共享大部分数据,启动一个线程所花费的空间远远小

一.多线程 1.操作系统有两个容易混淆的概念,进程和线程. 进程:一个计算机程序的运行实例,包含了需要执行的指令:有自己的独立地址空间,包含程序内容和数据:不同进程的地址空间是互相隔离的:进程拥有各种资源和状态信息,包括打开的文件.子进程和信号处理. 线程:表示程序的执行流程,是CPU调度执行的基本单位:线程有自己的程序计数器.寄存器.堆栈和帧.同一进程中的线程共用相同的地址空间,同时共享进进程锁拥有的内存和其他资源. 2.Java标准库提供了进程和线程相关的API,进程主要包括表示进程的jav