- 短剧小程序开发全攻略:从0到1打造爆款内容平台
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小程序短剧
核心内容:行业趋势分析:短剧市场年增长率超300%,用户规模突破5亿,抖音、快手等平台加速布局。小程序成为短剧分发核心渠道:轻量化、低成本、社交裂变优势显著。开发核心功能模块:内容管理:支持多格式上传、分集管理、标签分类。播放体验优化:弹幕互动、倍速播放、清晰度切换、离线缓存。付费系统:单集付费、会员订阅、广告解锁等多元化盈利模式。社交裂变:分享奖励、邀请排行榜、拼团观影功能。技术实现难点:视频流
- 强化学习之 DQN、Double DQN、PPO
JNU freshman
强化学习强化学习
文章目录通俗理解DQNDoubleDQNPPO结合公式理解通俗理解DQN一个简单的比喻和分步解释来理解DQN(DeepQ-Network,深度Q网络),就像教小朋友学打游戏一样:先理解基础概念:Q学习(Q-Learning)想象你在教一只小狗玩电子游戏(比如打砖块)。小狗每做一个动作(比如“向左移动”或“发射球”),游戏会给出一个奖励(比如得分增加)或惩罚(比如球掉了)。小狗的目标是通过不断尝试,
- 【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem
Booksort
online笔记论文论文阅读transformer深度学习
论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分:可逆残差模型堆叠解码器部分:指针网络自回归对于一次任务而言,推理阶段:编码器部分:一次解码器部分:循环N次,直至任务结束在训练阶段,使用强化学习,对于一个N个节点的TSP实例,算法中会以不同的起点,跑N次,得到N个轨迹,以满足TSP的对称特性,表示这都是属于一个TSP问题的(真实)解然后会计算这样表示归一化奖励,得到一个advantage,然
- 语言模型 RLHF 实践指南(一):策略网络、价值网络与 PPO 损失函数
在使用ProximalPolicyOptimization(PPO)对语言模型进行强化学习微调(如RLHF)时,大家经常会问:策略网络的动作概率是怎么来的?价值网络的得分是如何计算的?奖励从哪里来?损失函数怎么构建?微调后的旧轨迹还能用吗?这篇文章将以语言模型强化学习微调为例,结合实际实现和数学公式,深入解析PPO的关键计算流程。1️⃣策略网络:如何计算动作概率?策略网络πθ(a∣s)\pi_\t
- 智变时代|暴雨亮相第四届中国数据中心服务器与设备峰会
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人工智能
随着生成式AI浪潮席卷千行百业,算力基础设施的智能化升级已成为企业决胜未来的关键战场。在此背景下,第四届中国数据中心服务器与设备峰会于2025年7月1日在上海盛大开幕,聚焦大模型时代下服务器与设备的技术革新与应用落地。暴雨已经多次连续受邀参加本次峰会并在今年的峰会上发表了主题为《如何轻便应用大模型一体机》的演讲。暴雨产品营销总监李明指出:“当前DeepSeek等大模型应用仍然存在“硬件投资费用高昂
- 【MyBatis插件全解析】动态代理+拦截链,打造你的专属ORM扩展
你是否想过在MyBatis执行SQL时自动添加分页功能?或者统一加密数据库敏感字段?MyBatis插件就是实现这些黑科技的终极武器!本文将带你彻底掌握插件开发的核心原理与实战技巧!一、插件能做什么?应用场景一览️1.典型应用场景场景实现效果代表插件SQL分页自动添加LIMIT/OFFSETPageHelper字段加解密出入参自动加解密CryptoInterceptorSQL性能监控记录慢查询并告警
- 区块链技术促进算力生态发展的具体案例
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软件工程开源软件软件构建
以下是一些区块链技术促进算力生态发展的具体案例:-Origins公链整合GPU资源:Origins公链构建于以太坊之上,致力于连接全球的GPU资源。用户可贡献节点数据及GPU资源,并根据贡献量获得原生代币奖励。它将分散的GPU资源集中,为AI研究机构和企业提供大规模、低成本的算力租赁服务,同时实现了闲置资源的货币化,还利用区块链特性确保数据安全共享与可信验证,促进了区块链与人工智能的深度融合。-百
- 北京经开区2025年跨国公司全球研发中心奖励办事指南
项目申报找华夏泰科
人工智能科技创业创新大数据
一、政策依据《北京经济技术开发区关于支持外商投资企业高质量发展的若干政策》(京技管发〔2024〕13号)第五条第二款“其中,对经母公司授权属于跨国公司全球研发中心的,且累计研发总投入不低于1000万美元,上一年度研发投入占母公司全球研发投入的比例不低于10%的,可再给予300万元人民币的认定奖励,分3年按40%、30%、30%的比例支付。”二、申报事项2025年跨国公司全球研发中心奖励三、申报条件
- 2025年7月-9月广深地区学术会议征稿邀稿 | 2025年7-9月广州学术会议、深圳学术会议参会投稿 | 广深参会 EI 检索会议推荐 | 期待在广东与您相见,共襄学术盛举!
会议名称【点击会议名称查看详情】会议时间会议地点第四届能源与电力系统国际学术会议(ICEEPS2025)2025年7月17-19日广州第七届电子与通信,网络与计算机技术国际学术会议(ECNCT2025)2025年7月18-20日广州2025年人工智能与基础模型国际学术会议(AIFM2025)2025年7月18-20日广州第六届经济管理与大数据应用国际学术会议(ICEMBDA2025)2025年7月
- Vue 3 + Element Plus 动态表单构建器组件实战教程
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Vue3+ElementPlus动态表单构建器组件实战教程✅适用技术栈:Vue3++ElementPlus+JavaScript✅教学目标:封装一个可复用的动态表单组件VFormBuilder,支持插槽、动态字段、表单校验、组件映射、v-model双向绑定等功能。一、组件功能一览功能说明✅动态表单项渲染支持通过配置项动态渲染el-input,el-select等组件✅v-model双向绑定外部可使
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开源AI联网搜索工具:Open-WebSearchMCP全新升级,支持多引擎+流式响应!「让你的AI插件真正能联网」——不需要APIKey,搜索结果可控、开箱即用!大家好,我最近开源了一个AI插件开发工具——Open-WebSearchMCP。这个项目旨在解决AI在实际应用中无法联网或联网费用高昂的问题,特别适合在Claude、LangChain、RAG方案中添加“实时搜索”能力。项目亮点一览✅多
- 【AI论文】Skywork-Reward-V2:通过人机协同实现偏好数据整理的规模化扩展
摘要:尽管奖励模型(RewardModels,RMs)在基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,RLHF)中发挥着关键作用,但当前最先进的开源奖励模型在大多数现有评估基准上表现欠佳,无法捕捉人类复杂且微妙的偏好谱系。即便采用先进训练技术的方法也未能显著提升性能。我们推测,这种脆弱性主要源于偏好数据集的局限性——这些数据集往往范围狭窄、标
- Databend 产品月报(2025年6月)
数据库
亲爱的Databend用户朋友们,大家好!这个六月,我们的研发团队可谓是火力全开,为大家带来了一系列重磅更新!最值得关注的就是全新推出的企业级审计系统,相信这个功能会让企业的数据安全团队眼前一亮~本月成果速览新增45+实用功能修复30+影响体验的bug完成15+项性能优化其他改进30+项重点功能一览核心升级✓全链路审计追踪:登录记录、查询日志、数据访问全面监控✓金融级精度计算:Decimal64精
- Python——pyautogui打地鼠游戏自动化脚本(基于图片定位)
以4399小游戏为例:4399游戏网importpyautoguiimportkeyboardimporttimeimportrandomimportloggingfromPILimportImageGrabimportos#配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s-%(levelname)s-%(message)
- 机器学习18-强化学习RLHF
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能
机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)即基于人类反馈的强化学习算法,以下是详细介绍:基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习,而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中,人类会对智能体的行为或输
- Multicoin Capital:我们为什么投资 io.net
TechubNews
区块链Web3DePIN娱乐人工智能区块链web3媒体
撰文:ShayonSengupta,MulticoinCapital编译:JIN,TechubNews本文来源香港Web3媒体:TechubNews2024年6月6日,币安宣布Launchpool将上线io.net代币IO,用户于香港时间6月7日8时在Launchpool网站将BNB、FDUSD投入到IO挖矿池中获得IO奖励,IO共计可挖矿4天。网站预计将于此公告的大约五小时内,挖矿活动开放前更新
- 什么是候选区块?
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区块链算法
在加密货币挖矿世界中,候选区块是一个基本概念,代表着向区块链添加新交易过程中的关键一步。矿工在维护和保障区块链网络安全方面发挥着至关重要的作用,并一直在努力创造候选区块。了解候选区块可以为了解区块链技术如何运行以及矿工如何为系统做出贡献提供宝贵的见解。候选区块是矿工为向区块链添加新数据并获得奖励而创建的临时区块。矿工首先从一个被称为内存池的池中收集未经确认的交易,然后Bitget对这些交易进行组织
- PTA天梯赛座位分配
soilovedogs
算法数据结构PTAc++
天梯赛座位分配分数20作者陈越单位浙江大学天梯赛每年有大量参赛队员,要保证同一所学校的所有队员都不能相邻,分配座位就成为一件比较麻烦的事情。为此我们制定如下策略:假设某赛场有N所学校参赛,第i所学校有M[i]支队伍,每队10位参赛选手。令每校选手排成一列纵队,第i+1队的选手排在第i队选手之后。从第1所学校开始,各校的第1位队员顺次入座,然后是各校的第2位队员……以此类推。如果最后只剩下1所学校的
- 强化学习:Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 学习笔记
烨川南
强化学习学习笔记算法人工智能机器学习
一、DDPG是什么?1.1核心概念DDPG=Deep+Deterministic+PolicyGradientDeep:使用深度神经网络和类似DQN的技术(经验回放、目标网络)Deterministic:输出确定的动作(而不是概率分布)PolicyGradient:基于策略梯度的方法,优化策略以最大化累积奖励1.2算法特点特性说明连续动作空间直接输出连续动作值(如方向盘角度、机器人关节扭矩)离线学
- 【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、微能源网能量管理的基本概念与核心需求二、深度强化学习(DRL)在微能源网中的应用优势三、关键技术挑战四、现有基于DRL的优化策略案例五、相关研究文档的典型结构与撰写规范六、结论与未来方向2运行结果2.1有/无策略奖励2.2训练结果12.2训练结果23参考文献
- 2025年6月文章一览
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2025年6月编程人总共更新了3篇文章:1.2025年5月文章一览2.《算法导论(第4版)》阅读笔记:p175-p1813.《BuildingRESTAPIswithFlask》读后感本月在读3本,阅读完一本——《BuildingRESTAPIswithFlask》。读完《BuildingRESTAPIswithFlask》,有两点感受最深:一、学有所用是效果最好的。其实在2019年就接触了Mar
- Docker 网络模式
Docker的网络模式有以下几种,每种模式对应不同的通信能力、隔离性和使用场景。这是你构建服务之间通信(比如Tomcat↔Kafka↔Redis)时必须理解的基础。一览表:Docker网络模式对比模式是否隔离是否可用容器名通信是否共享宿主机端口使用场景举例bridge(默认)✅是✅支持❌否单机部署,容器通信host❌否❌不支持✅是高性能服务,绑定宿主机网络container:❌否✅共享网络命名空间
- 强化学习RLHF详解
贝塔西塔
强化学习大模型人工智能深度学习机器学习算法语言模型
RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)模型详解一、背景1.传统强化学习的局限性传统的强化学习(ReinforcementLearning,RL)依赖于预定义的奖励函数(RewardFunction),但在复杂任务(如自然语言生成、机器人控制)中,设计精确的奖励函数极为困难。例如:模糊目标:生成“高质量文本”难以量化,无法用简单的指标(如BLEU、R
- 如何训练一个 Reward Model:RLHF 的核心组件详解
茫茫人海一粒沙
深度学习人工智能强化学习
RewardModel(奖励模型)是RLHF的核心,决定了模型“觉得人类偏好什么”的依据。本文将系统介绍如何从零开始训练一个rewardmodel,包括数据准备、模型结构、损失函数、训练方法与注意事项。什么是RewardModel?RewardModel(RM)是一个评分器:它输入一个文本(通常是prompt+模型回答),输出一个实数分值(reward),表示这个回答的“人类偏好程度”。它不是分类
- Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解
John_今天务必休息一天
2_大语言模型基础#2.2生成式预训练语言模型GPTgptlog4j语言模型人工智能自然语言处理算法
Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质:共享上下文的比较对捆绑(1)为什么同一prompt的比较对必须捆绑?(2)InstructGPT的优化方案二、输入输出与损失函数的具体构造(1)输入输出示例(2)人工标注数据的处理(3)损失函数的计算过程(4)反向传播的核心逻辑三、为什么不需要人工标注分值?(1)排序数据的天然属性(2)避
- 利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架
三谷秋水
智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能计算机视觉机器学习
25年6月来自斯坦福和德国卡尔斯鲁厄理工的论文“ScaffoldingDexterousManipulationwithVision-LanguageModels”。灵巧机械手对于执行复杂的操作任务至关重要,但由于演示收集和高维控制的挑战,其训练仍然困难重重。虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈,但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数,这阻碍了其可扩展性和泛化能力。
- 商品类目一览
乱乱乱乱
pythonspring
电商平台规范了整个电商行业的标准,要求商品必须有商品类目。类目大致分为4级,每个类目id对应一个类目名称。如何通过商品id获取商品的类目id?请求地址productCategory传入product_id,得到结果交流:5b6u5L+hIGpudG9vbA=={"data":{"alternative_categories":[{"category_id":4,"category_name":"服
- 【EI会议征稿】2025年第四届计算机视觉与模式分析国际学术大会(ICCPA 2025)
重要信息2025年5月16-18日|中国·鞍山大会官网:www.iccpa.org会议主页:2025年第五届计算机视觉与模式分析国际学术大会(ICCPA2025)_艾思科蓝_学术一站式服务平台接收/拒稿通知:投稿后1周内收录检索:EICompendex,Scopus主办单位辽宁科技大学往届历史ICCPA前四届均已成功举办,并完成EI、Scopus检索(高录用,稳定检索)
- Java 多线程并发编程面试笔录一览
weixin_34318272
面试pythonjava
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>知识体系图:1、线程是什么?线程是进程中独立运行的子任务。2、创建线程的方式方式一:将类声明为Thread的子类。该子类应重写Thread类的run方法方式二:声明实现Runnable接口的类。该类然后实现run方法推荐方式二,因为接口方式比继承方式更灵活,也减少程序间的耦合。3、获取当前线程信息?Thread.currentThread()4
- 常见的强化学习算法分类及其特点
ywfwyht
人工智能算法分类人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点:1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式:Q(s,a)←Q(s,a)
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
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storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo