ahpjava代码 java hashmap api
php、ahp、jsp、jsp.net他们之间有什么区别,各有什么优势?
php、asp、jsp、asp.net
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像asp在十多年前好像就有了,五年前可以说是非常的火,最近几年微软发布了asp.net 来代替asp。
jsp 用到的是java相关技术,也是最近几年出来的,目前也比较流行,很多网上银行系统都是用的jsp技术。
一般的站(功能要求不是很多的话)用asp和php的人比较多一些。
jsp和asp.net在目前适合开发一些功能要求比较强的网站,这些网站开发一般要求时间比较长。
而asp和php开发普通的网站比较适合,开发速度相对比较快一些。
jsp php ahp区别
asp连接网页和数据库,调用vb脚本依托ie实现简单的功能,调用activx控件可以实现复杂的图形图像和数据分析处理能力,目前绝大多数网站使用。缺点是网页代码和脚本代码混合在一起。
jsp是基于java的解释型网页脚本。和asp类似,只不过调用的是java脚本。也是脚本和网页代码混合。
php类似jsp,只不过解释器不同,使用的范围较少,优点是受攻击也少。
Java里循环攻击的问题
public class AutoLion {
public static void main(String[] args) {
int ahp=200,bhp=200,a1=0;
for (int i = 1; i =202; i++) {
int ag=(int)(Math.random()*30);
if(i%2==0){
ahp=ahp-ag;
System.out.println("a被攻击 受到伤害"+ag);
}else{
bhp=bhp-ag;
System.out.println("b被攻击 受到伤害"+ag);
}
if(ahp==0){
a1++;
break;
}else if(bhp==0)
break;
}
if (a10) {
System.out.println("b胜利");
}else{
System.out.println("a胜利");
}
}
}
不知道你要什么效果。但你的要求应该是满足老
AHP和DEA是什么意思
AHP层次分析法:
AHP层次分析法(Analytical Hierarchy Process, 简称AHP)是个很有趣又很有用的东西,它提供一个有效的方法去进行复杂的决策,无论在一般生活、商业或学术研究上,都有很精采的应用。
例如:
软件开发管理之应用---- 在微软的MSDN文件里,其利用AHP方法来评析与比较3个信息系统的质量,以决定那一个系统的质量最好。
一般生活上之应用---- 例如本章所举的例子,想找一个理想的工作,其所谓理想的评选标准有三:钱多、事少、离家近。那么就可以利用AHP方法来从多个工作机会中评选出一个比较合乎理想的工作了。
商业上之应用---- 例如全球性运输公司利用AHP方法评选最佳转运港口。
简而言之,AHP是将复杂的决策情境切分为数个小部份,再将这些部分组织成为一个树状的层次结构。然后,对每一个部份的相对重要性给予权数值,然后进行分析出各个部份优先权。对决策者而言,以层次结构去组织有关替代方案(alternative)的评选条件或标准(criteria)、权数(weight)和分析(analysis),非常有助于对事物的了解。此外,AHP可协助捕捉主观和客观的评估测度,检验评估的一致性,以及团队所建议的替代方案,减少团队决策之失误,如失焦、无计划、无参予等。AHP将整个问题细分为多个较不重要的评估,但还维持整体的决策。
AHP方法是由Thomas L. Saaty教授所研究发展出来的,其适合多评选标准(Multi-Criteria)的复杂决策。目前市面上有许多软件工具可用,包括最著名的Expert Choice软件系统,以及免费网络上AHP软件或服务, 可下载Java版本的AHP系统。
DEA数据包络分析:
在人们的生产活动和社会活动中常常会遇到这样的问题:经过一段时间之后,需要对具有相同类型的部门或单位(称为决策单元)进行评价,其评价的依据是决策单元的“输入”数据和“输出”数据,输入数据是指决策单元在某种活动中需要消耗的某些量,例如投入的资金总额,投入的总劳动力数,占地面积等等;输出数据是决策单元经过一定的输入之后,产生的表明该活动成效的某些信息量,例如不同类型的产品数量,产品的质量,经济效益等等.再具体些说,譬如在评价某城市的高等学校时,输入可以是学校的全年的资金,教职员工的总人数,教学用房的总面积,各类职称的教师人数等等;输出可以是培养博士研究生的人数,硕士研究生的人数,大学生的人数,学生的质量(德,智,体),教师的教学工作量,学校的科研成果(数量与质量)等等.根据输入数据和输出数据来评价决策单元的优劣,即所谓评价部门(或单位)间的相对有效性。
1978年由著名的运筹学家A.Charnes,W.W.Cooper和 E.Rhodes首先提出了一个被称为数据包络分析(Data Envelopment Analysis,简称DEA)的方法,去评价部门间的相对有效性(因此被称为DEA有效).他们的第一个模型被命名为CCR模型.从生产函数角度看,这一模型是用来研究具有多个输入、特别是具有多个输出的“生产部门”同时为“规模有效”与“技术有效”的十分理想且卓有成效的方法.1984年 R.D.Banker,A.Charnes和W.W.Cooper给出了一个被称为BCC的模型.1985年Charnes,Cooper和 B.Golany, L.Seiford, J.Stutz给出了另一个模型(称为CCGSS模型),这两个模型是用来研究生产部门的间的“技术有效”性的.1986年Charnes,Cooper 和魏权龄为了进一步地估计“有效生产前沿面”,利用Charnes, Cooper和K.Kortanek于1962年首先提出的半无限规划理论,研究了具有无穷多个决策单元的情况,给出了一个新的数据包络模型——CCW模型.1987年Charnes, Cooper,魏权龄和黄志民又得到了称为锥比率的数据包络模型——CCWH模型.这一模型可以用来处理具有过多的输入及输出的情况,而且锥的选取可以体现决策者的“偏好”.灵活的应用这一模型,可以将CCR模型中确定出的DEA有效决策单元进行分类或排队等等.这些模型以及新的模型正在被不断地进行完善和进一步发展。
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