本次以阿里云服务器为例,详细讲解步骤: 一.本地环境[客户端] 这里以本地的win10电脑为例 1.下载node, 默认安装,安装完成之后,node -v看看版本号 node下载 2.安装node(傻瓜式安装,直接next就行) 安装node非常简单,这里就不赘述了, 安装完node环境后,本地cmd运行node -v查找是否安装成功 3.安装hexo 安装完node环境后,本地cmd运行 npm install -g hexo-cli 然后hexo -v查看版本 4.hexo初始化 本地cmd

迭代局部搜索(Iterated Local Search, ILS) 源代码下载请关注微信公众号[程序猿声],在后台回复:[ILS],不包括[]即可下载. 00 目录 局部搜索算法 简单局部搜索 迭代局部搜索 01 局部搜索算法 1.1 什么是局部搜索算法? 局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法.因为对于很多复杂的问题,求解最优解的时间可能是极其长的.因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解,局部搜索就是其中一种.它是一种近似算法(Approximate algorithms). 局部

*本文主要记录和分享学习到的知识,算不上原创. *参考文献见链接. 本文讲述的是求解MIP问题的启发式算法. 启发式算法的目的在于短时间内获得较优解. 个人认为局部搜索(local search)几乎包括所有的求解MIP的启发式算法的核心框架,从简单的爬山算法(Hill-climbing)到复杂的禁忌搜索(Tabu search),从一个初始解出发的爬山算法(Hill-climbing)到一群初始解出发的遗传算法(Genetic algorithm),其核心框架都是local search. 所

Spark运行模式 Spark 有很多种模式,最简单就是单机本地模式,还有单机伪分布式模式,复杂的则运行在集群中,目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中,当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式,对于大多数情况 Standalone 模式就足够了,如果企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境,也是很方便部署的. local(本地模式):常用于本地开发测试,本地还分为local单线程和local-cluster多线程; standalone(集群模式):典型的Mater

又来存档文章了,链接 https://docs.azure.cn/zh-cn/articles/azure-operations-guide/app-service-web/aog-app-service-web-howto-deploy-branch-via-local-git ========================================================分割线==================================================

曾老师的这篇文章发表于Journal of Network and Computer Applications,主要解决的是利用启发式算法决定如何在cloud of clouds中进行副本分发,满足用户移动请求的大前提下,花费的服务开销最小.      具体来说,就是数据可以只存放在一个云上,也可以在多个云上存放多个副本,副本也可以在云间进行拷贝.而实时请求来临时,既可直接从单个云读取,也可以通过网络在云间进行副本转发,将一份最新的数据副本转发至离用户最近的云中,用户从该云中获取数据.此文就是为

Spark运行的4中模式: Local Standalone Yarn Mesos 一.安装spark前期准备 1.安装java $ sudo tar -zxvf jdk-7u67-linux-x64.tar.gz -C /opt/service/ export JAVA_HOME=/opt/service/jdk1.7.0_67 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/l

写在前面 注:博主 Chloneda:个人博客 | 博客园 | Github | Gitee | 知乎 本文源链接:https://www.cnblogs.com/chloneda/p/hexo.html 本文档是Github + Hexo 的搭建个人博客教程,其中Hexo基于Hexo v3.8.0版本,themes主题基于为NexT v7.0.0版本. 搭建博客前置条件可参考 如何搭建个人独立博客? 个人博客地址: Chloneda's blog 安装主题 在 Hexo 项目源码目录下,有两个

开发中整理的.不足之处还请谅解! ----------------------------------------------- Class:Search 调用方式:require(["esri/dijit/Search",function(Search){......}]); /*描述:搜索小工具提供一种基于位置服务和地图.要素服务图层的搜索.这些指定的数据源在搜索框中搜索的内容. 如果用定位或地理服务时使用 findAddressCandidates方法. 搜索工具类似地理编辑工具

原文:http://yjy724.blog.51cto.com/10897133/1840794---------------------------------------------------heartbeat原理及部署 1. Heartbeat介绍 1.1 Heartbeat作用 通过它可以将资源(IP及程序服务等资源)从一台故障计算机快速转移到另一台运转正常的机器继续提供服务,在实际生产应用场景中,heartbeat的功能和另一个高可用开源软件keepalived有很多相同之处 1.2

1. Heartbeat介绍 1.1 Heartbeat作用 通过它可以将资源(IP及程序服务等资源)从一台故障计算机快速转移到另一台运转正常的机器继续提供服务,在实际生产应用场景中,heartbeat的功能和另一个高可用开源软件keepalived有很多相同之处 1.2 Heartbeat工作原理 通过修改配置文件,指定哪一台Heartbeat服务器作为主服务器,则另一台将自动成为备份服务器.然后在指定备份服务器上配置Heartbeat守护进程来监听来自主服务器的心跳.如果备份服务器在指定时间

在进行Windows Server 2012 R2虚拟化测试前,由于需要安装,部署和管理很多的服务器,自然会想到该如何提高效率和有效的管理.在Windows Server 2008的时代微软已经提供称作Windows部署服务(Windows Deloyment Services, WDS)的服务器角色,使用该服务器角色可以完成PXE和多播安装和部署服务器的任务.但是微软还有一个更强大的工具称为System Center Configuration Manager(SCCM).SCCM其实是Sys

原文 在SQL2005中部署CLR 程序集 有关于CLR函数的用途和用法,请了解 SQL Server CLR 极速入门,启用.设计.部署.运行 http://www.yongfa365.com/Item/SQL-Server-CLR.html 由于项目要用到对超大型数据表进行关键字检索,一般使用LIKE语句就可以成功完成,但是据说使用CLR函数可以提供查询效率. 先试试再说 第一次使用SQLServer集成CLR,感觉很奇妙.这里分享一下如何部署CLR到新的数据库环境,比如远程数据库服务器.

开发过程中我可能经常会因为修改一点点代码就需要重启项目而烦恼,这样不仅很繁琐,还会因为不断重启浪费大量的时间,无法提高工作效率.可是现在SpringBoot为我们提供了非常简单的方式让我们实现热部署. 一.添加相关依赖 <!-- 热部署依赖 start -->    <dependency>          <groupId>org.springframework.boot</groupId>          <artifactId>spri

官方教程  :头痛的是nginx 和 mqtt布局有所冲突,后台不能使用需要调整,当然是用 nginx自家的布局没问题,但是要收费 官方地址 1.由于emqttd是用Erlang语言编写的,所以,在Linux下安装时,需要先安装Erlang. 安装依赖库 sudo yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel 获取源码包 wget http://www.erlang.org/download

转载请出自出处:http://www.cnblogs.com/hd3013779515/ 1.注册中心Zookeeper安装 (1)搭建要求 zk服务器集群规模不小于3个节点要求各服务器之间系统时间要保持一致. (2)安装配置ZK 官网下载:https://zookeeper.apache.org/ 进行解压:tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz 重命名:mv zookeeper-3.4.5 /usr/local/zookeeper 修改环境变量:vi /etc/pr

Flink的部署 环境准备:windows7系统,本地连接.如果打开更改适配器设置后没有本地连接,可以通过驱动精灵等软件安装网卡驱动.为了使部署在虚拟机上的服务器可以与物理机进行连通,必须使物理机的网卡和虚拟机上服务器的网卡在同一个网段上,在此我们规定一个网段192.168.0.*为标准,我的物理机的IP地址是192.168.0.99.根据以下的附图对网络进行配置. 1.windows下安装VMware并且在VMware上新建三台虚拟机,分别在这三台虚拟机上安装Ubuntu16.04 Serve

*本文主要记录和分享学习到的知识,算不上原创. *参考文章见链接. 本文主要讲述启发式算法中的变邻域搜索(Variable neighborhood search).变邻域搜索的特色在于邻域结构的可变性.变邻域搜索主要包括两个部分:shaking 和 Variable neighborhood descent. 目录 VNS的思想 VNS的伪代码 VNS的思想 VNS combines the ided of local search and sysmatic change of neighbi

*本文主要是记录并分享最近学习到的知识,算不上原创 *参考文献见链接 本文主要是讲述local branching算法,主要以M. Fischetti的论文 “Local braching”和Pierre Hansen的论文“Variable neighborhood search and local branching”为参考文献. https://link.springer.com/article/10.1007/s10107-003-0395-5 https://www.sciencedi

01 概述 Greedy Randomized Adaptive Search,贪婪随机自适应搜索(GRAS),是组合优化问题中的多起点元启发式算法,在算法的每次迭代中,主要由两个阶段组成:构造(construction)和局部搜索( local search). 构造(construction)阶段主要用于生成一个可行解,而后该初始可行解会被放进局部搜索进行邻域搜索,直到找到一个局部最优解为止. 02 整体框架 如上面所说,其实整一个算法的框架相对于其他算法来说还算比较简单明了,大家可以先看以