指派问题的基本内容 一般来说指派问题解决的是如何将任务分配到人,使得任务完成的效益最大化(成本型效益则求最小值,利润型效益则求最大值).上述问题一个 0 - 1 整数规划问题. 问题围绕着任务和人展开,即存在着 m 个任务,以及 n 个人.每个人处理每个任务都会有对应的效益,将所有人的情况写在一起,就组成了一个 m*n 的效益矩阵. 当 m = n 时,即此时,任务数和人数相等,那么每个人都会处理一项任务,存在如下约束: 对于任务来说,每个任务必须分配一个人: 对于人来说,每个人必须分配一个任务

原文地址:Hadoop Mapreduce分区.分组.二次排序过程详解[转]作者: 徐海蛟 教学用途 1.MapReduce中数据流动   (1)最简单的过程:  map - reduce   (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce   (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce2.Mapreduce中Par

Java回收对象的标记 和 对象的二次标记过程 二次标记 针对这个问题,虚拟机的做法是进行两次标记,即第一次标记不在“关系网”中的对象.第二次的话就要先判断该对象有没有实现finalize()方法了,如果没有实现就直接判断该对象可回收:如果实现了就会先放在一个队列中,并由虚拟机建立的一个低优先级的线程去执行它,随后就会进行第二次的小规模标记,在这次被标记的对象就会真正的被回收了. finalize()在什么时候被调用?有三种情况1.所有对象被Garbage Collection时自动调用,比如运

文章来源:嗨学网 敏而好学论坛www.piaodoo.com 欢迎大家相互学习 一.对象的标记 1.什么是标记?怎么标记? 第一个问题相信大家都知道,标记就是对一些已死的对象打上记号,方便垃圾收集器的清理. 至于怎么标记,一般有两种方法:引用计数和可达性分析. 引用计数实现起来比较简单,就是给对象添加一个引用计数器,每当有一个地方引用它时就加1,引用失效时就减1,当计数器为0的时候就标记为可回收.这种判断效率很高,但是很多主流的虚拟机并没有采用这种方法,主要是因为它很难解决几个对象之间循环引用的

PS:主要是讲解矩阵的相应的实现方法,其实MATLAB的很大一部分的优势,就是集成了矩阵级别的运算,并以此为特点,可以进行多维空间上的验证. 让我们懂得了原来线性代数如此有用= - =. (一)MATLAB矩阵 一.矩阵的建立 1.直接输入法创建: 还可以有复数矩阵的建立,有两种方法: (1)直接按照直接输入法来建立矩阵,但是元素可以直接打成复数的形式(a+bj) (2)还有就是分别建立一个实部还有一个虚部的矩阵,然后通过(a+bj)就可以得到. 2.M文件建立矩阵 就是把建立的矩阵存在一个文件

在上一篇文章中,我们重点介绍了widget.path.route之间的关系及其widget的注册: http://www.cnblogs.com/linhaostudy/p/8509899.html 在最后一章中,我们已经简单介绍了snd_soc_dapm_new_controls函数用来创建widget. 实际上,这个函数只是创建widget的第一步,它为每一个widget分配内存,初始化: 要使widget之间具备连接能力,我们还需要第二个函数snd_soc_dapm_new_widgets

转载:http://blog.tianya.cn/m/post.jsp?postId=53271442 1.MapReduce中数据流动 (1)最简单的过程:  map - reduce (2)定制了partitioner以将map的结果送往指定reducer的过程: map - partition - reduce (3)增加了在本地先进性一次reduce(优化)过程: map - combin(本地reduce) - partition -reduce 2.Mapreduce中Partiti

在上篇学习笔记中http://www.cnblogs.com/huligong1234/p/3464371.html 主要记录Nutch安装及简单运行的过程. 笔记中 通过配置抓取地址http://blog.tianya.cn并执行抓取命令 nohup ./bin/nutch crawl urls -dir data -threads 100 -depth 3 & 进行了抓取.本次笔记主要对抓取的过程进行说明. 首先这里简要列下抓取命令常用参数: 参数: -dir dir 指定用于存放抓取文件的

1. Java的编译和执行 编译包括两种情况: 1,源码编译成字节码2,字节码编译成本地机器码(符合本地系统专属的指令) 解释执行也包括两种情况: 1,源码解释执行2,字节码解释执行 解释和编译执行的区别是:是否产生中间本地机器码. 即时编译生成机器相关的中间码,可重复执行缓存效率高.解释执行直接执行字节码,重复执行需要重复解释. 2. 编译原理 在执行前先对程序源码进行词法解析和语法解析处理,把源码转化为抽象语法树. 其中绿色的模块可以选择性实现. 上图中间的那条分支是解释执行的过程(即一条字

一.基本定义 (一).面向过程(procedure oriented programming POP) 面向过程是分析解决问题的步骤,然后用函数把这些步骤一步一步的实现,然后在使用的时候一一调用则可. (二).面向对象(object oriented programming OOP) 面向对象是把构成问题的事务分解成各个对象,而建立对象的目的也不是为了完成一个个步骤,而是为了描述某个事物在解决整个问题的过程中所发生的行为. 二.通俗理解面向过程和面向对象区别 知乎上面经典的答案(一): 面向过程

一重定积分 1. Z = trapz(X,Y,dim) 梯形数值积分,通过已知参数x,y按dim维使用梯形公式进行积分 %举例说明1 clc clear all % int(sin(x),0,pi) x=0:pi/100:pi; %积分区间 y=sin(x); %被积函数 z = trapz(x,y) %计算方式一 z = pi/100*trapz(y) %计算方式二  运行结果 被积函数曲线 2.[q,fcnt]= quad(fun,a,b,tol,trace,p1,p2...) 自适应sim

前言 View的绘制过程分为 measure.layout.draw三个步骤,接下来对这三个步骤逐一进行研究. measure方法的签名 public final void measure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec); measure方法用来测量View的尺寸.两个参数widthMeasureSpec/heightMeasureSpec声明了Parent View所能提供的宽/高. 需要注意的是,widthMeasureSpec/he

接下来我们应该去了解一下 tomcat 是如何处理jsp和servlet请求的. 1.  我们以一个具体的例子,来跟踪TOMCAT, 看看它是如何把Request一层一层地递交给下一个容器, 并最后交给Wrapper来处理的. 以http://localhost:8080/web/login.jsp为例子 (以下例子, 都是以tomcat4 源码为参考) 这篇心得主要分为3个部分: 前期, 中期, 和末期. 前期:讲解了在浏览器里面输入一个URL,是怎么被tomcat抓住的. 中期:讲解了被to

我在15年处理大数据的时候还都是使用MapReduce, 随着时间的推移, 计算工具的发展, 内存越来越便宜, 计算方式也有了极大的改变. 到现在再做大数据开发的好多同学都是直接使用spark, hive等工具, 很少有再写MapReduce的了. 这里整理一下MapReduce中经常用到的二次排序的方法, 全当复习. 简介 二次排序(secondary sort)问题是指在Reduce阶段对某个键关联的值排序. 利用二次排序技术,可以对传入Reduce的值完成 升序/降序 排序. MapRed

卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射,它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系,而不需要任何输入和输出之间精确的数学表达式,只要用已知的模式对卷积神经网络加以训练,网络就具有输入.输出之间映射的能力. 其训练算法与传统的BP算法类似,主要分4步,可分为2个阶段: 第一阶段,前向传播阶段: (1)从样本集中取一个样本,将样本输入网络: (2)计算相应的实际输出. 在此阶段,信息从输入层经过逐级的变换,传送到输出层.这个过程也是网络在完成训练后正常运行时执行的过程. 第二阶段,后向传播阶段:

Python批处理脚本只能处理较为简单的顺序执行的语句, 语句太多了,就有点乱...是时候升级一下了. 函数可以将多条语句分组封装,实现面向过程的,简单的模块化管理. 方便将语句实行"网格"管控,不容易乱. 代码编译或运行中出bug不要紧,找该函数即可. 简单的Python函数 简单点,就是将多条语句"封装"下, 相当于将原来凌乱的语句,用塑料袋打包"封装"了下, 最终实现模块化的管理, 比如: # coding=utf-8 import req

1.创建Maven项目 1.1 创建Maven项目的约定目录结构 1.2 编辑pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.o

在Catalina的load方法中,首先初始化Server组件. // Start the new server if (server instanceof Lifecycle) { try { server.initialize(); } catch (LifecycleException e) { log.error("Catalina.start", e); } } 在StandardServer中初始化service public void initialize() throw

背景:目前就职于国内最大的IT咨询公司,恰巧又是毕业季,所在部门招了100多个应届毕业生,本人要跟部门新人进行为期一个月的大数据入职培训,特此将整理的文档分享出来. 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/7275406.html 微信:intsmaze 集群环境 storm机器有4台节点(物理机),三台是supervisor,每一台supervisor上面启动4个work进程(JVM进程),一共有12个work进程. Topology程序 pub

题目太长啦!文档下载[传送门] 第1题 简述:实现逻辑回归. 第1步:加载数据文件: data = load('ex2data1.txt'); X = data(:, [1, 2]); y = data(:, 3); plotData(X, y); % Put some labels hold on; % Labels and Legend xlabel('Exam 1 score') ylabel('Exam 2 score') % Specified in plot order legend

继上一篇文章:http://www.cnblogs.com/linhaostudy/p/8515277.html 三.tinymixer调用分析:(tinymixer.log搜索节点:/dev/snd/controlCx) 还是一样,系统调用从应用层到kernel层,都要通过VFS来到file_operations: 我们使用tinymixer "SEC_MI2S_RX Audio Mixer MultiMedia1" 1打开通道看一下相应的流程: log中的open("/d