黑马程序员 银行业务调度

计算机视觉——多视图几何 多视图几何1.前言1.1 多视图几何概念2. 基本原理2.1 对极几何2.2 基础矩阵2.2.1 基础矩阵推导2.2.2 求解基础矩阵3. 实验过程3.1 实验数据准备3.2 实验代码3.3 实验结果及分析4. 实验中遇到的问题 1.前言 1.1 多视图几何概念 多视图几何是利用在不同视点所拍摄图像间的关系,来研究照相机之间或者特征之间关系的一门科学。 多视图几何(Multiple View ... 阅读详情

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  1. package cn.itcast.bank;  
  2.   
  3. import java.util.ArrayList;  
  4. import java.util.List;  
  5. import java.util.Random;  
  6. import java.util.concurrent.Executors;  
  7. import java.util.concurrent.TimeUnit;  
  8.   
  9. public class MainClass {  
  10.     public static void main(String[] args) {  
  11.         int windowNumber;// 窗口编号  
  12.         /* 创建4个普通窗口 */  
  13.         for (windowNumber = 1; windowNumber <= 4; windowNumber++) {  
  14.             new ServiceWindow(CustomerType.GENERAL, windowNumber);  
  15.         }  
  16.         new ServiceWindow(CustomerType.FAST, windowNumber++);// 创建1个快速窗口  
  17.         new ServiceWindow(CustomerType.VIP, windowNumber++);// 创建1个VIP窗口  
  18.         NumberMachine.getInstance().open();// 打开号码管理器的开关  
  19.     }  
  20. }  
  21.   
  22. /* 服务窗口类 */  
  23. class ServiceWindow {  
  24.     private static NumberMachine numberMachine = NumberMachine.getInstance();// 所有服务窗口共享一个号码管理器  
  25.     private CustomerType type;// 窗口类型  
  26.     private int number;// 窗口编号  
  27.   
  28.     /** 
  29.      * @param type 
  30.      *            窗口类型 
  31.      * @param number 
  32.      *            窗口编号 
  33.      */  
  34.     public ServiceWindow(CustomerType type, int number) {  
  35.         this.number = number;  
  36.         this.type = type;  
  37.         Executors.newScheduledThreadPool(1).schedule(new Runnable() {  
  38.             @Override  
  39.             public void run() {  
  40.                 Random random = new Random();  
  41.                 do {  
  42.                     /* 向号码管理器索取下一个顾客,如果没有索取到则返回null */  
  43.                     Customer customer = numberMachine.getCustomer(ServiceWindow.this);  
  44.                     if (null == customer) {  
  45.                         System.out.println(ServiceWindow.this.getNumber()  
  46.                                 + "号窗口空闭中");  
  47.                         try {  
  48.                             Thread.sleep(2000);// 窗口休息2秒再进行下一次索取  
  49.                         } catch (InterruptedException e) {  
  50.                             e.printStackTrace();  
  51.                         }  
  52.                     } else {  
  53.                         System.out.println(customer.toString() + "到"  
  54.                                 + ServiceWindow.this.getNumber() + "号窗口办理业务");  
  55.                         try {  
  56.                             Thread.sleep((random.nextInt(19000) + 1000));// 如果索取到了顾客,随机生成为该顾客服务的时间  
  57.                         } catch (InterruptedException e) {  
  58.                             e.printStackTrace();  
  59.                         }  
  60.                         System.out.println(ServiceWindow.this.getNumber()  
  61.                                 + "号窗口为" + customer.toString() + "办理完毕");  
  62.                     }  
  63.                 } while (true);  
  64.             }  
  65.   
  66.         }, 0, TimeUnit.SECONDS);  
  67.     }  
  68.   
  69.     public int getNumber() {  
  70.         return number;// 返回窗口的的编号  
  71.     }  
  72.   
  73.     public CustomerType getType() {  
  74.         return type;// 返回窗口的类型  
  75.     }  
  76. }  
  77.   
  78. /* 号码管理器类 */  
  79. class NumberMachine {  
  80.     private int customers = 0;// 客户编号,每来一个顾客,这个编号的值就会增加1  
  81.     private List<customer> generalList = new ArrayList<customer>();// 普通用户队列  
  82.     private List<customer> fastList = new ArrayList<customer>();// 快速用户队列  
  83.     private List<customer> VIPList = new ArrayList<customer>();// VIP用户队列  
  84.     private static NumberMachine numberMachine = new NumberMachine();// 单例  
  85.     private boolean onOff = false;// 号码管理器的开关初始状态为关  
  86.   
  87.     private NumberMachine() {  
  88.     }  
  89.   
  90.     public static NumberMachine getInstance() {  
  91.         return numberMachine;  
  92.     }  
  93.   
  94.     public void open() {// 打开开关,让号码管理器开始工作  
  95.         onOff = true;  
  96.         Executors.newScheduledThreadPool(1).schedule(new Runnable() {  
  97.             @Override  
  98.             public void run() {  
  99.                 Random random = new Random();  
  100.                 while (onOff) {  
  101.                     try {  
  102.                         Thread.sleep((random.nextInt(3) + 1) * 1000);// 随机生成顾客到来的时间间隔  
  103.                     } catch (InterruptedException e) {  
  104.                         e.printStackTrace();  
  105.                     }  
  106.                     switch (random.nextInt(10)) {// VIP客户:快速客户:普通客户=1:3:6  
  107.                     case 0:  
  108.                         /* VIP客户加入到VIP用户队列 */  
  109.                         VIPList.add(new Customer(CustomerType.VIP, ++customers));  
  110.                         System.out.println(VIPList.get(VIPList.size() - 1)  
  111.                                 .toString() + "进入VIP用户队列");  
  112.                         break;  
  113.                     case 1:  
  114.                     case 2:  
  115.                     case 3:  
  116.                         /* 快速用户加入到快速用户队列 */  
  117.                         fastList.add(new Customer(CustomerType.FAST,  
  118.                                 ++customers));  
  119.                         System.out.println(fastList.get(fastList.size() - 1)  
  120.                                 .toString() + "进入快速用户队列");  
  121.                         break;  
  122.                     default:  
  123.                         /* 普通用户加入到普通用户队列 */  
  124.                         generalList.add(new Customer(CustomerType.GENERAL,  
  125.                                 ++customers));  
  126.                         System.out.println(generalList.get(  
  127.                                 generalList.size() - 1).toString()  
  128.                                 + "进入普通用户队列");  
  129.                     }  
  130.                 }  
  131.             }  
  132.         }, 0, TimeUnit.SECONDS);  
  133.   
  134.     }  
  135.   
  136.     /* 多个线程都在向号码管理器索取客户,所以要同步,如果不同步可能会出现两个窗口取到同一个客户 */  
  137.     public synchronized Customer getCustomer(ServiceWindow serviceWindow) {  
  138.         Customer customer = null;// 取到的客户,初始值为null  
  139.         switch (serviceWindow.getType()) {  
  140.         case GENERAL:// 普通窗口在索取  
  141.             if (0 < generalList.size()) {  
  142.                 customer = generalList.remove(0);  
  143.             } else if (0 < VIPList.size()) {  
  144.                 customer = VIPList.remove(0);  
  145.             } else if (0 < fastList.size()) {  
  146.                 customer = fastList.remove(0);  
  147.             }  
  148.             break;  
  149.         case FAST:// 快速窗口在索取  
  150.             if (0 < fastList.size()) {  
  151.                 customer = fastList.remove(0);  
  152.             } else if (0 < VIPList.size()) {  
  153.                 customer = VIPList.remove(0);  
  154.             } else if (0 < generalList.size()) {  
  155.                 customer = generalList.remove(0);  
  156.             }  
  157.             break;  
  158.         case VIP:// VIP窗口在索取  
  159.             if (0 < VIPList.size()) {  
  160.                 customer = VIPList.remove(0);  
  161.             } else if (0 < generalList.size()) {  
  162.                 customer = generalList.remove(0);  
  163.             } else if (0 < fastList.size()) {  
  164.                 customer = fastList.remove(0);  
  165.             }  
  166.         }  
  167.         return customer;// 返回取到的客户  
  168.     }  
  169.   
  170.     public void close() {// 关闭号码管理器  
  171.         onOff = false;  
  172.     }  
  173. }  
  174.   
  175. class Customer {  
  176.     private CustomerType type;// 客户类型  
  177.     private int number;// 客户编号  
  178.   
  179.     public Customer(CustomerType type, int number) {  
  180.         this.type = type;  
  181.         this.number = number;  
  182.     }  
  183.   
  184.     public String toString() {  
  185.         switch (type) {  
  186.         case GENERAL:  
  187.             return "第" + number + "号普通用户";  
  188.         case FAST:  
  189.             return "第" + number + "号快速用户";  
  190.         case VIP:  
  191.             return "第" + number + "号VIP用户";  
  192.         }  
  193.         return null;  
  194.     }  
  195.   
  196.     public CustomerType getType() {  
  197.         return type;  
  198.     }  
  199.   
  200.     public void setType(CustomerType type) {  
  201.         this.type = type;  
  202.     }  
  203.   
  204.     public int getNumber() {  
  205.         return number;  
  206.     }  
  207.   
  208.     public void setNumber(int number) {  
  209.         this.number = number;  
  210.     }  
  211. }  
  212.   
  213. /* 3种不同的服务类型 */  
  214. enum CustomerType {  
  215.     GENERAL, FAST, VIP  
  216. };  
  217.   
  218. </customer></customer></customer></customer></customer></customer>  

 


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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

《黑马程序员》银行业务调度

模拟实现银行业务调度系统逻辑,具体需求如下: Ø 银行内有6个业务窗口,1- 4号窗口为普通窗口,5号窗口为快速窗口,6号窗口为VIP窗口。 Ø 有三种对应类型的客户:VIP客户,普通客户,快速客户(办理如交水电费、电话费之类业务的客户)。 Ø 异步随机生成各种类型的客户,生成各

spsss的专栏 503

《黑马程序员》 银行业务调度系统回顾总结

在做银行业务调度系统这个题目的时候,我们是需要了解一下银行业务办理的流程的:    通常情况下是这样的,我们去银行取钱的时候,需要先去取号机器上取号(就相当于我们站在服务窗口前排队一样,只是有了取号机器,它知道用户取到了哪个号码为止了,而服务窗口就根据我们的取的号码来依次为我们服务)   所以通过上面的分析,我们知道,在整个银行里面只有一个号码机器,而银行的业务窗口又分为普通,快速(这个可

青云志,我心不死,必度青天... 683

黑马程序员:银行业务调度系统

银行业务调度系统 需求:    模拟实现银行业务调度系统逻辑,具体需求如下: 1.银行内有6个业务窗口,1-4号窗口为普通窗口,5号窗口为快速窗口,6号窗口为VIP窗口。 2.有三种对应类型的客户:VIP客户,普通客户,快速客户(办理如交水电费、电话费之类

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