最近项目中要用到关键字过滤，就参考网上的算法自己写了个关键字过滤的java代码，思路如下： 将关键词的第1个字作为hashMap的索引，第2个字放到另一个hashMap中，并让第1个字的索引指向这个hashMap 过滤关键字的时候执行的操作都是hashMap.get，所以效率非常高 具体下载java源码查看 在普通双核三星笔记本上，加载4000个关键字后 1.执行1万次判断是否包含关键字的操作耗时30ms 2.执行1万次替换关键字的操作耗时170ms 3.内存占用3K

基于Netfilter的高效端口扫描技术的研究，林俊杰，庄卫华，本文在linux操作系统上分别实现了基于Netfilter的数据包捕获和链路层捕获这两种不同捕获技术的端口扫描器，并对它们进行比较分析，实�

管理 高效 企业管理 习惯 高效能人士的七个习惯,成功是可以被学习的。

Matlab代码sqrt BESOneo2 快速有效的BESO拓扑优化功能，用于受体积限制的2D最小符合性拓扑优化。 关于 二维双向进化拓扑优化（BESO），用于计算受给定体积约束的最佳最小顺应性结构。 BESO基于的代码，通过减少索引和有效的矩阵构造实现了显着的加速。 入门 可以使用[x, obj] = BESOneo2(400,200,0.3,0.02,3);来调用一个基本的悬臂示例[x, obj] = BESOneo2(400,200,0.3,0.02,3); BESOneo2.m中包含有关框架加固问题，L型支架和MBB梁的BESOneo2.m并在主要代码后进行注释。 这些可以替换C部分，也可以在此处定义自定义结构。 输入项 范围 描述 nx ny 在x和y方向上设计域大小 volfrac 体积约束，其中0 < volfrac <= 1 er 进化率 rmin 灵敏度滤波器半径解决网格相关性问题 特征 可以通过在代码部分C的pasS和pasV集中添加元素来实现非设计区域的指定。这将从优化过程中排除指定的元素，并将它们永久设置为实心或空元素。 示例：不可设计的区域 在C部分pasV

基于内存的协作过滤 包含基于用户的CF（ ），基于项目的CF（ ）健壮的k近邻推荐系统在Python中使用MovieLens数据集 基于用户的协作过滤器 K = 25运行时间：1s RMSE：0.940611 MAE：0.884748。 基于内存的算法易于实现，并且可以产生合理的预测质量。 基于内存的CF的缺点在于，它无法适应实际情况，也无法解决众所周知的冷启动问题，即当新用户或新项目进入系统时。

函数 LMFnlsq.m 用于在最小二乘意义上找到非线性方程组的超定系统的最优解。 标准的Levenberg-Marquardt算法已由Fletcher修改，并在多年前用FORTRAN进行了编码（请参见参考资料）。 该版本的LMFnlsq是其完整的MATLAB实现，通过将迭代参数设置为选项进行补充。 这部分代码受到 Duane Hanselman 函数 mmfsolve.m 的强烈影响。 函数的调用相当简单，是以下之一： LMFnlsq % 用于帮助输出Options = LMFnlsq('默认'); 选项 = LMFnlsq(Name1,Value1,Name2,Value2,...); x = LMFnlsq(Eqns,X0); x = LMFnlsq(Eqns,X0,'Name',Value,...); x = LMFnlsq(Eqns,X0,Options); [x,ssq]

烽火融合运维解决方案通过三个关键技术点实现E/GPON网络的统一管理，无差异化运维。统一北向，一次对接，保护OSS投资成本。统一

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各类高效液相色谱法.ppt

最快的素数筛法, 2秒初始化后在奔腾4上能算出2^31 以内素数个数,之后10ms内算出任意 0-2^31之间素数个数，可快速的计算第k个素数, 枚举区间[n, m](m - n < 10^5)以内素数等 k e8 ----------------------start find kth prime--------------------- Prime[100000000] = 2038074743, time use 3262.60 ms e8 e9 PI[100000000, 1000000000] = 45086079, time use 2.01 ms s e9 100 ----------------------start print prime------------------------ PI[1000000000] = 50847534 7 prime number in range[1000000000, 1000000100] : 1000000007 1000000009 1000000021 1000000033 1000000087 1000000093 1000000097