什么是网络分析法 网络分析法(ANP)是美国匹兹堡大学的T.L.Saaty教授于1996年提出的一种适应非独立的递阶层次结构的决策方法,它是在层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)的基础上发展而形成的一种新的实用决策方法. AHP作为一种决策过程,它提供了一种表示决策因素测度的基本方法.这种方法采用相对标度的形式,并充分利用了人的经验和判断力.在递阶层次结构下,它根据所规定的相对标度—比例标度,依靠决策者的判断,对同一层次有关元素的相对重要性进行两两比较,

在许多实际问题中,各层次内部元素往往是依赖的. 低层元素对高层元素亦有支配作用,即存在反馈. 此时系统的结构更类似于网络结构.网络分析法正是适应这种需要,由AHP延伸发展得到的系统决策方法.   ANP首先将系统元素划分为两大部分: 第一部分称为控制因素层, 包括问题目标及决策准则. 所有的决策准则均被认为是彼此独立的,且只受目标元素支配.控制层中每个准则的权重均可用AHP方法获得. 第二部分为网络层, 它是由所有受控制层支配的元素组 组成的. 其内部是互相影响的网络结构.   网络分析法的特点

目录 1. 概述 2. AHP算法 2.1. 建立层级 2.2. 构造 成对 比较 矩阵 2.3. 成对比较矩阵的 一致性检验 与 层次单排序 2.4. 层次总排序 参考: (中文)https://zhuanlan.zhihu.com/p/35051786 (中文繁体)www.nhu.edu.tw/~ykhuang/AHP.doc (英文,作者即AHP提出者,美国运筹学家.匹兹堡大学T. L. Saaty教授)THE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS-WHAT IT IS A

原文地址: http://vbird.dic.ksu.edu.tw/linux_basic/0330regularex_2.php 基础正规表示法 既然正规表示法是处理字串的一种表示方式,那么对字节排序有影响的语系数据就会对正规表示法的结果有影响! 此外,正规表示法也需要支持工具程序来辅助才行!所以,我们这里就先介绍一个最简单的字串撷取功能的工具程序,那就是 grep 罗! 前一章已经介绍过 grep 的相关选项与参数,本章著重在较进阶的 grep 选项说明罗! 介绍完 grep 的功能之后,就

Description     一个人口统计办公室要绘制一张地图.由于技术的原因只能使用少量的颜色.两个有相同或相近人口的区域在地图应用相同的颜色.例如一种颜色k,则A(k) 是相应的数,则有: 在用颜色k的区域中至少有一半的区域的人口不大于A(k) 在用颜色k的区域中至少有一半的区域的人口不小于A(k)    区域颜色误差是该区域的人口与A(k)差的绝对值.累计误差是所有区域颜色误差的总和.我们要求出一种最佳的染色方案(累计误差最小).   任务   写一个程序: 读入每个区域的人口数 计算最

此文涉及命令:grep.sed.awk.printf.diff.cmp.patch. 概念: 什么是正则表示法 简单的说,正则表示法就是处理字符串的方法,他是以行为单位来进行字符串的处理行为, 正则表示法透过一些特殊符号的辅助,可以让使用者轻易的达到『搜寻/删除/取代』某特定字符串的处理程序!正则表示法基本上是一种『表示法』, 只要工具程序支持这种表示法,那么该工具程序就可以用来作为正则表示法的字符串处理引用. 例如 vi, grep, awk ,sed 等等工具,因为她们有支持正则表示法,所以

辗转一圈还是回到了我魂牵梦绕的可视化上来了. 在Gephi+Netbeans上折腾了将近一个星期后,我深深的体会到个人对于代码的驾驭能力尚有提升的空间^_^,路很长,方向很重要,三思而行. 转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/bigdataZJ/p/VisualizationSoloShow.html 之前一个星期的研究体会如下: 1.作为一个可视化方向入门级菜鸟来说,靠一个人啃下gephi这个已经相对成熟的软件源码来说确有心有余而力不足之感. 2.Gephi是一个优秀

NPOI实现Excel的导入导出,踩坑若干. Cyan是博主[Soar360]自2014年以来开始编写整理的工具组件,用于解决现实工作中常用且与业务逻辑无关的问题. 什么是NPOI? NPOI 是 POI 项目的 .NET 版本.POI是一个开源的Java读写Excel.WORD等微软OLE2组件文档的项目.使用 NPOI 你就可以在没有安装 Office 或者相应环境的机器上对 WORD/EXCEL 文档进行读写.NPOI是构建在POI 3.x版本之上的,它可以在没有安装Office的情况下对

题意是在一个 3 行 n 列的图上进行扫雷,中间一行没有雷,且中间一行的每一格都会显示周围的雷数,问根据已知的雷数在上下两行设置地雷的方法数. 分析知每一列所填雷数的和与周围的雷数有关,但每列具体的填法只影响方法数,不影响周围的雷数统计,而且每列的雷数只有 0,1,2 这三种, 用数组 dp[ ] 来记录每列的雷数,用数组 a[ ] 来记录所给的信息( 每一列出现的周围雷数的统计 ),则: dp[ pos ] = a[ pos - 1 ] - dp[ pos - 1 ] - dp[ pos -

近日的工作多多少少和Linux的流控有点关系.自打几年前知道有TC这么一个玩意儿而且多多少少理解了它的原理之后,我就没有再动过它,由于我不喜欢TC命令行,实在是太繁琐了.iptables命令行也比較繁琐,可是比TC命令行直观,而TC命令行则太过于技术化. 或许是我对TC框架没有对Netfilter框架理解深刻吧.或许是的.iptables/Netfilter相应的就是tc/TC.       Linux内核内置了一个Traffic Control框架.能够实现流量限速.流量整形,策略应用(丢弃,

Cyan是博主[Soar360]自2014年以来开始编写整理的工具组件,用于解决现实工作中常用且与业务逻辑无关的问题. 什么是NPOI? NPOI 是 POI 项目的 .NET 版本.POI是一个开源的Java读写Excel.WORD等微软OLE2组件文档的项目.使用 NPOI 你就可以在没有安装 Office 或者相应环境的机器上对 WORD/EXCEL 文档进行读写.NPOI是构建在POI 3.x版本之上的,它可以在没有安装Office的情况下对Word/Excel文档进行读写操作. 来自:

一.Laravel核心目录文件介绍 app:程序的核心代码和业务逻辑代码,其中的Http目录是我们业务逻辑的存放点 bootstrap:包含框架启动的和自动加载文件 config:包含所有程序中的配置文件,比如:cache.php(缓存)database.php(数据库).queue.php(队列)等 database:包括数据库填充和迁移文件 public:程序入口和静态文件,比如之后的CSS .JS.IMG 等 resources:包含视图和原始系统文件 storage:包含编译后的文件 t

题目链接:https://cn.vjudge.net/contest/270201#problem/D 具体思路:利用斐波那契数列的性质,斐波那契数列可以构成任何正整数,所以按照顺序减下去肯定能减到0. 斐波那契数列  1 1 2 3 5 8 13 21 .....比如说给你一个20,先减去13,还剩7,然后再减去5,然后再减去2,这样就行了. 并且减去的位置不是相邻的.对于这个题来说,要反着思考,从第199到200有一种跳法,从198到200有两种跳法,依次往下递归就可以了.这样有什么好处?防

发现最近好少写博客啊(其实是各种摆去了) 更一点吧 这道题要求最小化均方差,其实凭直觉来说就是要使每个块分的比较均匀一点,但是单单想到想到这些还是不够的, 首先f[i][j][k][l][t]表示以(i,j)为左上角,(k,l)为右下角,一共分割的t次的矩形的最小xx, 其中xx是某个与最小均方差挂钩的东西, 通常这种要求推式子的题目都要从小的情况推广到所有情况. 这道题也是一样的, 对于一个被分为x1和x2的矩形而言(分割了一次),用X表示平均数, 那么X=权值和/块数, 那么方差为:[(X

Perfmon是啥? Perfmon提供了图表化的系统性能实时监视器.性能日志和警报管理,可以用于监视CPU使用率.内存使用率.硬盘读写速度.网络速度等 性能分析方法 内存分析方法 内存分析用于判断系统有无内存瓶颈,是否需要通过增加内存等手段提高系统性能表现. 主要方法和步骤: 1.首先查看Memory:%Committed Bytes in Use指标 如果该指标比例比较大,系统可能出现了内存方面的问题,需要继续下面步骤进一步分析.另外也可以查看Available Bytes,如果该值小说明可

一.Monolith 网上对Microservice进行介绍的文章常常以Monolith作为开头,我也不会例外.原因是,知道了Monolith的不便之后才能更容易地理解Microservice架构模式所具有的各种优点. 首先请回想一下我们所开发的服务是什么样子的.通常情况下,这个服务所对应的代码由多个项目所组成,各个项目会根据自身所提供功能的不同具有一个明确的边界.在编译时,这些项目将被打包成为一个个JAR包,并最终合并在一起形成一个WAR包.接下来,我们需要将该WAR包上传到Web容器中,解压

Windows性能监控工具perfmon的使用和性能指标分析 一.perfmon提供图表化的实时的性能监视器.性能日志.警报管理,能监控CPU的使用率.内存使用率.磁盘I/O(磁盘的读写速度).网络I/O信息(网络速度),可以很方便的使用第三方工具进行性能分析. 功能说明: 前台应用:此窗口显示了当前正在前台(正在运行且可见)的应用的信息 - 应用名称 - 应用包名 - RAM总使用情况(兆字节) - Dalvik.本地和其他RAM使用情况(兆字节) - 整体CPU使用情况(百分数和容量) -

一.数据处理基础 (一)数据分析的概念 城市数据分析,可以从数据分析的广义和狭义两个角度来看: 狭义的数据分析是指根据分析目的,采用对比分析.分组分析.交叉分析和回归分析等分析方法,对相关城市数据(包括统计数据和爬取的网络开放数据)进行处理与分析,提取有价值的信息,发挥数据的作用,得到一个特征统计量结果过程.可以用来进行城市的空间特征的计量分析.网络分析等. 更进一步,深层次的数据分析可以参照数据挖掘来认识,即是从大量的.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的城市数据中,通过应用聚类.分类.回归和关

http://www.wocaoseo.com/thread-61-1-1.html 给我一个用户需求点,我便能拗动任何seo排名.-焦大 前不久我看博客上有人留言咨询能否做seo这个词的排名,对于这类的做排名的问题,我最关心的永远的是那个点:做这个词的是否有新的独特的用户需求点,有的话无论这个词所谓的竞争度有多大我觉得都可以试试去做下,而且成功的概率很大,如果没有的话,那就悲剧了,我基本上不会去尝试做这类的. 这点或许和很多人的想法并不相同的,因为我看到的很多人评价一个词是不是值得做,或者能不

问题 近日使用Nastran做一个算例,在计算频响时发现:位移场是连续的,而应变场不连续.以某一频率处应变场为例,其上表面X.Y方向应变场分布如下图.此处关闭了云图的插值,所显示的为单元的应变,因此云图显示是离散的. 从云图中可以看出,部分区域应变场出现了明显不正常分布,尤其以右下侧区域最为明显,小孔周围的应变分布同样不合理.经过对用户手册和相关书籍的阅读,很容易找到原因,不过通过Bing搜索出来的结果实在少,这样的问题居然困扰了我几天,那便发一篇以作参考吧. Nastran的单元坐标系 Nas