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JDBC Recipes: A Problem-Solution Approach

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简介：
本书《JDBC食谱》采用问题解决式方法，为读者提供了大量关于Java数据库连接(JDBC)的实际编程技巧和解决方案。适合中级到高级Java开发者阅读。 国外在2005年底出版了一本书，《Java Database Bible》，由Wiley出版社发行。虽然国内似乎没有中文版，并且即使有中文版也可能翻译得不尽人意，不过幸运的是网络上有电子版本可以阅读。这本书是我推荐的第一本较为满意的书籍，内容讲解得很不错，非常值得一看。

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  • JDBC Recipes: A Problem-Solution Approach
    优质
    本书《JDBC食谱》采用问题解决式方法，为读者提供了大量关于Java数据库连接(JDBC)的实际编程技巧和解决方案。适合中级到高级Java开发者阅读。 国外在2005年底出版了一本书，《Java Database Bible》，由Wiley出版社发行。虽然国内似乎没有中文版，并且即使有中文版也可能翻译得不尽人意，不过幸运的是网络上有电子版本可以阅读。这本书是我推荐的第一本较为满意的书籍，内容讲解得很不错，非常值得一看。
     
  • Spring 5 Recipes: A Problem-Solution Approach (4th Edition) ePub
    优质
    《Spring 5 Recipes》第四版以问题解决方案的形式介绍了Spring框架的核心概念和高级特性，帮助开发人员快速解决实际编程难题。 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者删除。
     
  • Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd Ed & Solution
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    《人工智能：现代方法》（第三版）及其解答是一本全面介绍人工智能原理、技术及应用的经典教材与参考书。 《人工智能：现代方法》第3版及其解答资料
     
  • Computer Architecture: A Quantitative Approach (Solution Manual for 5th Edition)...
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    本书为《计算机体系结构：定量方法》第五版的答案手册，提供了书中练习题和问题的详细解答，帮助学生深入理解计算机架构的设计与评估。 这里是关于计算机体系结构量化方法的答案，内容较为稀缺。
     
  • Solution Manual for Artificial Intelligence: A Modern Approach (2nd Edition)
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    本书是《人工智能：现代方法（第二版）》一书的配套解答手册，提供了书中练习题和问题的详细解答。 《人工智能：现代方法》（第2版）解决方案手册的作者是S. Russell和P. Norvig，该书为英文版本。
     
  • Numerical Solution of a 1D Drift-Diffusion Problem Using MOL, FV, and WE...
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    本文探讨了一维漂移-扩散问题的数值解法，采用方法包括特征线法、有限体积法和无网格法，并对比分析了不同方法的有效性和精确度。 对于具有均匀初始等离子体浓度的一维气体二极管，该程序采用细网格上的线性化方法（MOL）求解电子和离子的连续方程。对流（漂移）通量通过Lax-Friedrichs表达式进行分割，并使用五阶加权ENO方案(WENO5-LF)重建。扩散项单独处理。电场强度可以通过解析的一维泊松方程来计算。边界条件包括阴极处的二次电子发射和阳极离子流的隔离。由于采用了WENO5方法，即使在较粗的网格（如nx=80）下也能保持精度。此外，生成的MOL ODE系统不具有刚性特性，因此可以通过RK方法（例如ODE45和ODE23）轻松求解。如果有问题，请随时提问。
     
  • Approximate Solution for the Prize-Collecting Steiner Tree Problem...
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    本文提出了一种求解 prize-collecting Steiner tree 问题的近似算法，通过结合启发式策略和优化技术，为该NP难问题提供高效的解决方案。 奖品收集斯坦纳树问题（PCST）是在无向图 G(V,E) 中寻找一棵树 T = (V,E) 来最大化利润(T)，其中利润被定义为所有节点的总奖励减去建立网络所需的边的成本。使用 T = FindTree(G,vp) 开始计算，该函数尝试找到一个最优的奖品收集斯坦纳树，其根节点为 r 的方法是通过 PCTSP(G,vp,r) 实现的。FindTree 函数会以不同的顶点作为起点多次运行 PCTSP 以确定最佳的奖品收集斯坦纳树。 程序输入图由矩阵 G 和向量 vp 表示。假设图中有 n 个顶点，这些顶点按顺序用数字表示为 1、2、3...n 。那么 G 是一个 n × n 的矩阵。如果 G(i,j) 是 NaN 或负数，则说明没有边连接顶点 i 和 j；否则，G(i,j) 表示从顶点 i 到 j 边的代价。向量 vp 存储各个节点的奖励值，即 vp(i) 代表的是顶点 i 的奖励值。
     
  • Discrete State Transition Approach to the Traveling Salesman Problem...
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    本文提出了一种离散状态转换方法来解决旅行商问题(TSP)，通过优化路径选择策略，提高了求解效率和精确度。该方法适用于大规模TSP实例，并具有良好的扩展性。 旅行商问题（Traveling Salesman Problem, TSP）是一个经典的组合优化问题。该问题的目标是在访问每个城市一次并返回起点的情况下寻找最短的可能路线。离散状态转移算法是一种用于解决TSP的方法，它通过在不同的排列方案间智能地移动来尝试找到最优解。利用MATLAB强大的数值计算和矩阵操作能力可以实现这种算法。 离散状态转移算法的核心思想是将所有城市的不同访问顺序视为一种“状态”，并通过特定规则在这类状态下进行迁移改进当前路径的总距离。这个过程通常包括两个主要步骤：生成新状态以及评估这些新产生的路线长度。 1. **状态生成**： 在TSP中，一个可能的状态代表旅行商访问城市的序列。由于随着城市数量增加，所有可能性的数量呈指数级增长，因此算法需要使用启发式策略来生成新的排列组合方式，如随机或局部搜索等方法。 2. **状态评估**： 对于每个新产生的排列顺序，计算其路径总长度（即总体距离）。在MATLAB中，可以通过构建城市坐标之间的欧氏距离矩阵来完成这一任务。选取最短的路线作为当前的最佳解。 实现该算法时，在`discrete_STA_TSP.zip`压缩包内可能会包含以下文件： - **主程序**：控制整个算法执行流程。 - **计算距离矩阵函数**：用于生成城市间的所有可能路径长度数据。 - **状态生成器**：能够创建新的排列组合方案，例如通过交换两个城市的顺序来实现局部调整。 - **评估功能**：负责计算新产生的路线的总长，并与当前最佳解进行比较。 此外，还涉及到以下关键组件： - 数据结构用于存储城市坐标和当前最优路径的信息； - 迭代过程不断生成新的排列组合方案直至满足预设停止条件（如达到最大迭代次数或目标精度）； 通过引入特定优化策略，例如模拟退火、遗传算法等方法可以进一步改善状态转移的过程从而更有效地逼近问题的最优解。理解并调试这些文件可以帮助深入学习离散状态转移算法在解决TSP中的应用及其实现与优化过程。
     
  • Data Structures and Algorithm Analysis in C (2nd Edition) Problem Solution...
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    本书提供了《数据结构与算法分析:C语言描述(第2版)》一书中的习题解答和详细解释，帮助读者深入理解数据结构及算法分析。 Data Structures and Algorithm Analysis in C 习题答案
     
  • Efficient Primal-Dual Approach for the Obstacle Problem: Incorporating Projection or L1...
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    本文提出了一种处理障碍问题的有效原始-对偶方法，该方法巧妙地结合了投影技术和L1正则化策略，展现了优越的数值性能。 我们采用了一种结合投影与/或 ?1 惩罚的原始对偶混合梯度方法来高效解决非线性和线性化障碍问题。由于该方法无需进行矩阵求逆操作，也无须明确识别接触集，因此在多种测试问题上达到了先前算法的精度水平，并且速度提升了 1-2 个数量级。此方法基于凸问题的鞍点公式推导而来，适用于广泛范围内的约束性凸优化问题。提供的代码用于生成相关论文中的所有图表。