实例详解

SNS被称为S的一个邻居。 侯选集合由邻域中的邻居组成，选择邻域中评价值优秀的邻居入选。 禁忌算法中，禁忌表中的主要指标是禁忌对象和禁忌长度。 禁忌长度是被禁对象不允许选取的迭代次数。 评价函数是侯选集合元素选取的评价公式。 特赦规则允许部分禁忌对象重新可选。 记忆频率信息有助于加强禁忌搜索的效率。 模型及求解使用禁忌搜索算法解决问题。

《HBase实战》这本书专注于介绍HBase在实际应用中的操作与应用场景。HBase是一个面向列的、高度可扩展的NoSQL数据库，构建在Hadoop生态系统之上，特别适合处理海量半结构化数据。它基于Google Bigtable的设计理念开发，提供实时的数据访问，支持PB级数据量。HBase的架构采用Master-Slave模式，包括HMaster、HRegionServer和Zookeeper等关键组件，用于管理和维护集群的元数据、数据分布与负载均衡。数据存储以表为单位，每个表由一个或多个列族组成，列族下包含多列，支持动态添加列。行键是唯一标识符，用于定位数据，同时支持多版本数据查询。HBase通过哈希分区将数据均匀分布在各个Region中，确保负载均衡和高可用性。

这是一种简化泛函极值问题的必要条件。对于通常的二阶微分方程，其通解的两个任意常数由端点条件确定。

Hibernate是一款功能强大的Java持久化框架，简化了Java对象与数据库之间的交互。初学者可以通过学习其CRUD操作来掌握基本功能。详细介绍了如何搭建Hibernate环境，配置数据库连接，创建实体类并进行映射，以及使用SessionFactory和Session进行数据库操作的步骤。

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该示例包含JSP操作MySQL表（增删改查）和简单的注册登录功能，附带驱动包和JSP文件，导入即可运行。

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其它方法在实际应用中，用来确定模糊集的隶属函数的方法示多种多样的，主要根据问题的实际意义来确定。譬如，在经济管理、社会管理中，可以借助于已有的“客观尺度”作为模糊集的隶属度。举例来说，设论域X表示机器设备，在X上定义模糊集A＝“设备完好”，则可以用“设备完好率”作为A的隶属度；如果X表示产品，在X上定义模糊集A＝“质量稳定”，则可以用产品的“正品率”作为A的隶属度；如果X表示家庭，在X上定义模糊集A ＝“家庭贫困”，则可以用“Engel系数＝食品消费/总消费”作为A的隶属度。对于一些模糊集，直接给出隶属度有时很困难，但可以利用“二元对比排序法”来确定，通过两两比较确定元素相应隶属度的大小排出顺序，然后通过数学方法处理得到所需的隶属函数。