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搜索关键字:apahce 优化 日志轮询、错误页面重定向、压缩功能deflate、客户端缓存expire    ( 43622个结果
.NET Core 对象池的使用
昨天在『.NET 大牛之路』技术群和大家聊到了对象池的话题,今天展开详细讲讲这个知识点。 池这个概念大家都很熟悉,比如我们经常听到数据库连接池和线程池。它是一种基于使用预先分配资源集合的性能优化思想。 简单说,对象池就是对象的容器,旨在优化资源的使用,通过在一个容器中池化对象,并根据需要重复使用这些 ...
分类:Web程序   时间:2021-07-12 18:18:31    阅读次数:0
【优化算法】动态粒子群算法的动态环境寻优算法【含Matlab源码 1125期】
一、简介 粒子群算法源于复杂适应系统(Complex Adaptive System,CAS)。CAS理论于1994年正式提出,CAS中的成员称为主体。比如研究鸟群系统,每个鸟在这个系统中就称为主体。主体有适应性,它能够与环境及其他的主体进行交流,并且根据交流的过程“学习”或“积累经验”改变自身结构 ...
分类:编程语言   时间:2021-07-12 17:54:14    阅读次数:0
【优化算法】粒子群工具箱函数优化算法【含Matlab源码 1126期】
一、简介 粒子群算法源于复杂适应系统(Complex Adaptive System,CAS)。CAS理论于1994年正式提出,CAS中的成员称为主体。比如研究鸟群系统,每个鸟在这个系统中就称为主体。主体有适应性,它能够与环境及其他的主体进行交流,并且根据交流的过程“学习”或“积累经验”改变自身结构 ...
分类:编程语言   时间:2021-07-12 17:53:40    阅读次数:0
【PID优化】基于matlab粒子群算法PID控制器优化设计【含Matlab源码 1122期】
一、简介 粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法,由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来,它在许多方面都得到了改进,这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。 1.1 粒子群优化 粒子群优化(PSO)是 ...
分类:编程语言   时间:2021-07-12 17:45:50    阅读次数:0
【优化算法】量子遗传优化算法【含Matlab源码 1123期】
一、简介 1 遗传算法概述 遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是进化计算的一部分,是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用,鲁棒性强,适于并行处理。 2 遗传算法的特点和应用 遗传算法是一类可用于复杂系统 ...
分类:编程语言   时间:2021-07-12 17:45:32    阅读次数:0
义乌DAY2
日程照旧,早上打比赛下午讲题; 早上T1比昨日简单,稍微优化下就过了。 T2用暴力是不会过的,通过自己出数据发现当i>7时,ans一定是四, 推倒过程如下:我们若将质数不考虑二,则可发现所有大小可以用两种颜色解决。‘ 然后考虑二,第一个大于2的合数是4,则不超过四。 T3主要没考虑过dp的策略,直接 ...
分类:其他好文   时间:2021-07-12 17:42:49    阅读次数:0
SEO入门一篇就够-SEO教程
大家口中的SEO(Search Engine Optimization),中文翻译为“搜索引擎优化”,从本质上来说,其实就是如何迎合搜索引擎的规则,使得网站在搜索结果中能有更好的排名。比如一个PDA行业网站,当用户输入“PDA数据采集器”,在没有进行SEO的情况下,也许这个网站排在第2页或者第3页之 ...
分类:其他好文   时间:2021-07-09 17:55:27    阅读次数:0
数学建模 - 优化模型
两辆平板车装货问题 ...
分类:其他好文   时间:2021-07-05 19:05:09    阅读次数:0
《机器学习Python实现_10_10_集成学习_xgboost_原理介绍及回归树的简单实现》
一.简介 xgboost在集成学习中占有重要的一席之位,通常在各大竞赛中作为杀器使用,同时它在工业落地上也很方便,目前针对大数据领域也有各种分布式实现版本,比如xgboost4j-spark,xgboost4j-flink等。xgboost的基础也是gbm,即梯度提升模型,它在此基础上做了进一步优化 ...
分类:编程语言   时间:2021-07-05 19:03:36    阅读次数:0
运筹学之动态规划部分
1 多阶段决策和最优化原理 对于此类问题有明显的阶段性,即系统可以分为若干个阶段,每个阶段系统有一个状态,如第k个阶段状态为$x_k$,每个状态都有一个决策集合$Q_k(x_k)$,我们在其中选择一个 \(q_k \in Q_k(x_k)\),则状态由$x_k$转移到$x_{k+1}=T_k(x_k ...
分类:其他好文   时间:2021-07-05 18:05:42    阅读次数:0
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