12.24 日- 2.2日 重点学习的技术

本文档详细介绍了Java领域的核心技术优化与实践经验,包括数据库优化、JVM调优、多线程并发处理、Spring框架源码解析等内容,并涉及Maven、持续集成、消息队列等现代软件开发工具和技术。


  1.数据库优化(mysql,oracle(网上经典文章iteye)),sql语句训练(教师表,课程表,学生表),
    数据库设计,熟悉MySql数据库内部存储机制以及索引事物等机制,熟悉常用的分表分区、加索引等操作,
    有大数据量数据的计经验和性能调优经验。网上经典文章.
(1.7  -1.13)
  2.jvm优化,jvm原理,<<深入java虚拟机第二版>>,重要章节,jprofore查看内存泄露工具,
    熟悉JVM、JDK相关原理,以及JAVA Class加载机制,并能结合具体程序执行相应的JVM调优和程序调优。
    网上经典文章.(1.14  -1.20)
  3.多线程并发<<java并发编程实战>>,重要章节,<<java编程思想>>里的java并发章节 ,
    熟悉JDK5分布式并发包的使用,熟练使用Apache-Mima框架,有NIO框架开发经验,网上经典文章.(12.24  -12.30)
  4.研究spring 源码,spring事物,iteye经典spring源码分析,spring 源代码结合来看,
    如:context,ioc,aop,beanfactory等(12.31  -1.6)
  5.晚上学习Maven(nexus搭建虚拟服务器,掌握Maven重点内容),hudson持续集成,activeMQ(jms),springMvc,mybatis,ibatis demo,NewIo,encache,quartz,webservices安全,服务器集群(apache+tomcat),负载均衡(搭建实际环境),深入.(12.24  -12.30)
  6.重点学习互联网技术:monogdb,memcached,hadoop(大数据量,高并发),Mina,Lucene(solr) demo 深入原理.服务器集群(apache+tomcat),负载均衡,java性能优化(iteye文章)(1.21  -1.27)
  7.java基础知识:servlet(servlet规范),jsp,jdbc研究透,collections 集合框架,源码分析(1.21  -1.27)
  8.研究junit源码,用到多种设计模式,短小精悍,网上经典文章.(1.21  -1.27)
  9.看巴巴运动网视频(学习源代码,重点掌握搜索,缓存,架构,集群,负载均衡)(1.28  -2.3)
  10.Liunx常用命令(查看日志,线程),shell编程,常用设计模式(1.28  -2.3)

 

1.28(星期一) springMvc,mybatis/ibatis

1.29(星期二) quartz ,encache

1.30(星期三) activeMq(jms工程),webservices(restful)

1.31(星期四) apache+tomcat集群,负载均衡,maven(nexus)搭建虚拟服务器,hudson持续集成

以上基于alert/news

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
您可以使用Matlab中的FFT函数进行谐波分析,基于提供的数据,可以按照以下步骤编写程序: 1. 定义给定数据的采样频率 `fs`,根据数据中的时间间隔计算得出,即 `fs = 1 / (时间间隔)`; 2. 对输入数据进行FFT变换,使用fft函数,得到频域数据 `Y`; 3. 计算基波幅值 `fundamental`,即第一个频率分量的幅值,即 `abs(Y(1))`; 4. 计算2到11次谐波幅值 `harmonics`,即第2到11个频率分量的幅值,即 `abs(Y(2:11))`; 5. 输出结果。 下面是一个可能的Matlab程序: ``` % 定义时间间隔和数据 t = [0 0.000208333 0.000416667 0.000625 0.000833333 0.001041667 0.00125 0.001458333 0.001666667 0.001875 0.002083333 0.002291667 0.0025 0.002708333 0.002916667 0.003125 0.003333333 0.003541667 0.00375 0.003958333 0.004166667 0.004375 0.004583333 0.004791667 0.005 0.005208333 0.005416667 0.005625 0.005833333 0.006041667 0.00625 0.006458333 0.006666667 0.006875 0.007083333 0.007291667 0.0075 0.007708333 0.007916667 0.008125 0.008333333 0.008541667 0.00875 0.008958333 0.009166667 0.009375 0.009583333 0.009791667 0.01 0.010208333 0.010416667 0.010625 0.010833333 0.011041667 0.01125 0.011458333 0.011666667 0.011875 0.012083333 0.012291667 0.0125]; y = [15.92 15.68 15.52 15.04 14.6 14.08 12.96 12.24 10.96 9.76 8.28 6.8 5.56 3.24 1.72 -0.76 -3 -5.24 -6.76 -8.4 -10.24 -11.32 -12.72 -14.4 -15.2 -16.28 -16.6 -17.28 -17.44 -17.24 -17.32 -17.04 -16.84 -16.04 -15.88 -15.16 -14.08 -13.32 -12.04 -10.88 -10.16 -7.96 -6.4 -4.72 -2.36 -0.48 2.08 3.8 5.92 7.32 8.88 10.36 11.64 12.88 13.72 14.84 15.44 15.76 15.96 16.04 15.52]; % 计算采样频率 fs = 1 / (t(2) - t(1)); % 计算FFT变换 Y = fft(y); % 计算基波幅值 fundamental = abs(Y(1)); % 计算2到11次谐波幅值 harmonics = abs(Y(2:11)); % 输出结果 fprintf('基波幅值: %.2f\n', fundamental); fprintf('2到11次谐波幅值: %.2f ', harmonics); fprintf('\n'); ``` 注意:这个程序假设您提供的数据是一个完整的周期数据,如果不是一个完整的周期数据需要进行预处理,例如使用窗函数。
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