過濾器是在Servlet中規范定義的一個小型的、可移植、可插入的組件。 作用是攔截Servlet容器的請求和響應，根據需要作出檢查或者修改。 過濾器通常是封裝了一些功能的web組件，這些功能很重要，但對于客戶端請求或者發送響應來說不是決定性的。 使用Filter的完成流程是：Filter對用戶請求進行預處理，接著將請求交給Servlet進行處理并生成響應，最后Filter再對服務器響應進行后處理。

一般的web項目都是使用Http協議，而Http協議是一種“無狀態”協議。 即，服務器一旦響應完成客戶端請求后，就關閉連接 但我們服務器有時候是需要判斷是否為同一客戶發出的請求，就需要狀態管理。

搭建該平臺的目的就是為了運維、研發很方便的進行日志的查詢。Kibana一個免費的web殼；Logstash集成各種收集日志插件，還是一個比較優秀的正則切割日志工具；Elasticsearch一個開源的搜索引擎框架（支持群集架構方式）。

Maven是一個采用純Java編寫的開源項目管理工具。Maven采用了一種被稱之為project object model (POM)概念來管理項目，所有的項目配置信息都被定義在一個叫做POM.xml的文件中，通過該文件，Maven可以管理項目的整個生命周期，包括驗證、代碼生成、編譯、測試、打包、集成測試、安裝、部署、以及項目網站創建。目前Apache下絕大多數項目都已經采用Maven進行管理。而Maven本身還支持多種插件，可以靈活的控制項目。

Oracle編譯PL/SQL程序塊分為兩種：靜態SQL與動態SQL 所謂靜態 SQL，即早期綁定（early binding），指在PL/SQL塊中使用的SQL語句在編譯時是明確的，執行的是確定對象，大多數的編譯情況屬于這種類型。 而動態SQL，即后期綁定（late binding），是指在PL/SQL塊編譯時SQL語句是不確定的，如根據用戶輸入的參數的不同而執行不同的操作。編譯程序對動態語句部分不進行處理，只是在程序運行時動態地創建語句、對語句進行語法分析并執行該語句。例如當查詢條件為用戶輸入時，那么Oracle的SQL引擎就無法在編譯期對該程序語句進行確定，只能在用戶輸入一定的查詢條件后才能提交給SQL引擎進行處理。 本文主要就動態SQL的開發進行討論，并在最后給出一些實際開發的技巧。

對于互聯網公司的IT系統架構來說，大量采用了廉價的PC SERVER來構建系統，所以在實際生產中，需要采用一些工具來降低系統維護的工作量。 Salt，一種全新的基礎設施管理方式，部署輕松，在幾分鐘內可運行起來，擴展性好，很容易管理上萬臺服務器，速度夠快，服務器之間秒級通訊。 salt底層采用動態的連接總線, 使其可以用于編配, 遠程執行, 配置管理等等。

STL是采用泛型編程思想設計的C++通用組件庫，迭代器是STL中的重要創新。本文分享了C++ STL正向迭代器和反向迭代器兩種迭代器的使用經驗和相關特性。

進化計算遺傳算法與自然進化的比較演化計算的基本結構演化計算盡管有多個重要分支，并且不同分支的編碼方案、選擇策略和演化操作也有可能不同，但它們卻有著共同的演化框架。

系統地講授智能計算的有關基礎理論、技術及其主要應用。 通過本課程的學習，要求學生系統地掌握智能計算的基本內容與方法，了解智能計算的主要應用領域。 將智能計算方法與學生未來研究方向相結合，培養學生獨立科研思維能力。 介紹智能計算研究的前沿領域與最新進展，培養學生科研興趣。

原問題可轉化為在區間［0, 31］中搜索能使y取最大值的點a的問題。那么，［0, 31］ 中的點x就是個體, 函數值f(x)恰好就可以作為x的適應度，區間［0, 31］就是一個(解)空間 。這樣, 只要能給出個體x的適當染色體編碼, 該問題就可以用遺傳算法來解決。

遺傳算法對一個個體（解）的好壞用適應度函數值來評價，適應度函數值越大，解的質量越好。適應度函數是遺傳算法進化過程的驅動力，也是進行自然選擇的唯一標準，它的設計應結合求解問題本身的要求而定。

本次人工智能的開發公司谷歌CEO桑達-皮查表示：“世界上真正的挑戰不是‘人類對機器’，而是人類利用機器與那些全球性難題之間的對決。阿爾法圍棋”對人工智能的發展和人類的發展都是積極的一步，今后它的水平還可能應用到醫療等其他領域，更好地造福人類。”

人工神經網絡ArtificialNeuralNetworks單個神經元模型(1)基本的人工神經元模型McCulloch-Pitts神經元模型輸入信號；鏈接強度與權向量；

模糊數學基本概念復習 隸屬度的含義及確定【重點】 模糊集合的表示方法 模糊集合的運算【重點、難點】 模糊綜合評判法的步驟 常見模糊算子【重點、難點】 模糊綜合評判法的應用【重點、難點】

人工神經網絡ArtificialNeuralNetworks單層分類器與多層BP算法,幾種典型神經網絡簡介單層前向網絡基本模型作用:設別分類基本算法例1981年生物學家格若根（W．Grogan）和維什（W．Wirth）發現了兩類蚊子(或飛蠓midges)．他們測量了這兩類蚊子每個個體的翼長和觸角長，數據如下：翼長觸角長類別1.641.38Af1.821.38Af1.901.38Af1.701.40Af1.821.48Af1.821.54Af2.081.56Af翼長觸角長類別1.781.14Apf1.961.18Apf1.861.20Apf1.721.24Af2.001.26Apf2.001.28Apf1.961.30Apf1.741.36Af問：如果抓到三只新的蚊子，它們的觸角長和翼長分別為(l.24,1.80);(l.28，1.84)；（1.40，2.04）．

1965年，美國加利福尼亞大學控制論專家扎德(L.A .Zadeh)教授在《信息與控制》雜志上發表了一篇開創性論文《模糊集合》，這標志著模糊數學的誕生。扎德是世界公認的系統理論及其應用領域最有貢獻的人之一，被譽為“模糊集之父。

1、雙引號 把搜索詞放在雙引號中，代表完全匹配搜索，也就是說搜索結果返回的頁面包含雙引號中出現的所有的詞，連順序也必須完全匹配。百度和Google 都支持這個指令。例如搜索： “企業SEO” 2、減號 減號代表搜索不包含減號后面的詞的頁面。使用這個指令時減號前面必須是空格，減號后面沒有空格，緊跟著需要排除的詞。Google 和百度都支持這個指令。 例如：搜索 -引擎 返回的則是包含“搜索”這個詞，卻不包含“引擎”這個詞的結果

#include <assert.h>　　　　//設定插入點 #include <ctype.h>　　　　 //字符處理 #include <errno.h>　　　　 //定義錯誤碼 #include <float.h>　　　　 //浮點數處理 #include <fstream.h>　　　 //文件輸入／輸出 #include <iomanip.h>　　　 //參數化輸入／輸出 #include <iostream.h>　　　//數據流輸入／輸出