EdenJin
EdenJin

2.深度强化学习------SAC(Soft Actor-Critic)算法资料整理

SAC是深度强化学习中对于连续动作控制的又一经典。近期简单的看了一下SAC算法的思想，目前尚未深入研究，先把当前的资料整理一波，便于进一步学习。后续再作进一步更新

1. SAC原理介绍

可重点看前三篇

SAC原理讲解BLOG①：这篇blog非常详细的讲解了SAC的实现过程，包括理论推导过程，看懂这篇blog基本就差不多明白SAC了。
SAC原理讲解BLOG②：这篇blog对于SAC的算法思路做了一个很好的梳理，不涉及理论推导。
SAC原理讲解BLOG③：这篇blog与第二篇类似，同时还附带了SAC的pytorch实现。
SAC原理讲解BLOG④
SAC原理讲解BLOG⑤

2. SAC中的trick

信息熵的概念：暂时把它可理解为一个概率

3. 基于PyTorch的SAC的实现

Demo①
Demo②

你可能感兴趣的:(深度强化学习)

  • 探索未来，大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构 汤萌妮Margaret
    探索未来，大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构scalable_agent项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scalable_agent在当今的人工智能研究前沿，深度强化学习（DRL）因其在复杂任务中的卓越表现而备受瞩目。本文要介绍的是一个开源于GitHub的重量级项目：“ScalableDistributedDeep-RLwithImp
  • 7. 深度强化学习：智能体的学习与决策 Network_Engineer 机器学习学习机器学习深度学习神经网络python算法
    引言深度强化学习结合了强化学习与深度学习的优势，通过智能体与环境的交互，使得智能体能够学习最优的决策策略。深度强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域表现出色，推动了人工智能的快速发展。本篇博文将深入探讨深度强化学习的基本框架、经典算法（如DQN、策略梯度法），以及其在实际应用中的成功案例。1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体在与环境的交互过程中，学习如何通过最大
  • 深度强化学习之DQN-深度学习与强化学习的成功结合 CristianoC
    目录概念深度学习与强化学习结合的问题DQN解决结合出现问题的办法DQN算法流程总结一、概念原因：在普通的Q-Learning中，当状态和动作空间是离散且维数不高的时候可以使用Q-Table来存储每个状态动作对应的Q值，而当状态和动作空间是高维连续时，使用Q-Table不现实。一是因为当问题复杂后状态太多，所需内存太大；二是在这么大的表格中查询对应的状态也是一件很耗时的事情。image通常的做法是把
  • （18-1）基于深度强化学习的股票交易模型：项目介绍+准备环境 码农三叔 强化学习从入门到实践人工智能深度学习股票交易模型DRLDoubleDQNDuelingDQN
    在本章的这个项目中，实现了一个用于股票交易的DRL模型，旨在展示DRL在金融领域的潜力，提供其在股票交易中应用的实际例子。希望通过本章内容的学习，能够为那些对金融与机器学习交叉领域感兴趣的人士提供有益的参考。1.1项目介绍在金融市场中，股票交易是一项充满挑战的任务，需要在高度波动和复杂的市场环境中做出快速且精准的决策。传统的交易策略通常依赖于经验、基本面分析或技术分析。然而，这些方法往往无法在快速
  • 人工智能&机器学习&深度学习 AA杂货铺111
    机器学习：一切通过优化方法挖掘数据中规律的学科。深度学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习：不仅能利用现有数据，还可以通过对环境的探索获得新数据，并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。学习是为了更好地对环境进行探索，而探索是为了获取数据进行更好的学习。深度强化学习：一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的强化学习算法。人工智能定义与分类人工智能（Art
  • 学习日志6 Simon#0209 学习
    关于量子强化学习：论文Variational_Quantum_Circuits_for_Deep_Reinforcement_Learning：变分量子电路在深度强化学习中的应用论文主要内容：将经典深度强化学习算法（如经验重放和目标网络）重塑为变分量子电路的表示摘要当前最先进的机器学习方法基于经典冯·诺伊曼计算架构，并在许多工业和学术领域得到广泛应用。随着量子计算的发展，研究人员和技术巨头们试图为
  • 【科技前沿】用深度强化学习优化电网，让电力调度更聪明！ 风清扬雨 人工智能人工智能python智能电网深度强化学习
    Hey小伙伴们，今天我要跟大家分享一个超级酷炫的技术应用——深度强化学习在电网优化中的典型案例！如果你对机器学习感兴趣，或是正寻找如何用AI技术解决实际问题的方法，这篇分享绝对不容错过！‍✨开场白大家好，我是你们的技术小助手！今天我们要聊的是如何利用深度强化学习（DRL）来优化电网的调度，让电力系统变得更智能、更高效。引入话题想象一下，如果你能够通过一种先进的技术手段，自动调整电网中的能源分配，不
  • 基于人工智能的期权量化交易 阿岛格 人工智能.量化投资人工智能机器学习大数据强化学习
    基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易该文基于人工智能AI的深度强化学习,进行股票期权的量化投资策略研究及回测评估。作者建立了人工智能学习及交易系统。基于实时/历史期权行情大数据挖掘,通过自行开发的人工智能多agent强化学习模型及评估系统(基于Python/Linux),对接实时交易接口进行了实盘环境的交易回测和评估。专题：人工智能.量化投资纲要：一、前言
  • 强化学习入门到不想放弃-1 周博洋K 人工智能
    本来想写到深度学习里的，但是线下和别人聊RLHF，和PPO,DPO的时候，我发现大家一脑袋问号，其实也正常，深度学习里面数学的东西没那么多，入门容易一点，强化学习（现在也都谈强化深度学习，或者深度强化学习了）反而没那么要算力，要一堆算法和数学，所以就单开一个系列，专门写强化学习吧其实强化学习，某种程度上比深度学习更早的走进大家的视野，没错，就是那个把李昌镐，柯洁给打败的Alpha第一课我们先讲点基
  • 王树森：学 DRL 走过的弯路太多，想让大家避开（文末赠送福利） 人工智能与算法学习
    大家都知道，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）就是应用了神经网络的强化学习。而强化学习是机器学习的一个分支，研究如何基于对环境的观测做出决策，以最大化长期回报。从20世纪80年代至今，强化学习一直是机器学习领域的热门研究方向。大家耳熟能详的经典强化学习方法——Q学习、REINFORCE、actor-critic——就是20世纪80年代提出的，一直沿用至今。而
  • 深度强化学习系列【1】- 强化学习的背景、基础理论等 cnjs1994 人工智能自动驾驶
    引言：这篇博客主要是学习清华大学车辆学院李升波老师（ShengboEbenLi）的PPT课件的一些心得体会。深度强化学习系列【1】-强化学习的背景、基础理论等1.深度强化学习的背景、发展与理论变迁1.1序1.2AlphaGo的崛起1.3Waymo(谷歌收购)加州公共道路无人驾驶项目获批1.4关于生物的神经元数1.5AI的主要类别2.一些典型的问题2.1如何求解-连续、离散空间下的序列决策优化问题?
  • 深度强化学习基础【1】-动态规划问题初探（leetcode算法的63题-不同路径II） cnjs1994 算法动态规划leetcode
    引言：这篇博客的算法问题来源于leetcode算法的63题，一个网格世界的机器人运动规划问题。通过这篇博客可以使得读者更加了解强化学习关于动态规划方面的基础知识。这深度强化学习基础【1】-动态规划问题初探（leetcode算法的63题-不同路径II）1.问题描述2.问题分析3.Python编程实现3.1For循环遍历3.2滚动数组实现3.3试验测试结果1.问题描述1个机器人位于一个mxn网格的左上
  • PyTorch 2.2 中文官方教程（八） 绝不原创的飞龙 人工智能pytorch
    训练一个玛丽奥玩游戏的RL代理原文：pytorch.org/tutorials/intermediate/mario_rl_tutorial.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0注意点击这里下载完整的示例代码作者：冯元松,SurajSubramanian,王浩,郭宇章。这个教程将带你了解深度强化学习的基础知识。最后，你将实现一个能够自己玩游戏的AI马里奥（使用双深度Q网络）。虽然这个
  • 深度强化学习——基本概念(1) Tandy12356_ 深度强化学习人工智能深度学习神经网络
    一、基本概念1、状态、动作、智能体可以认为状态就是第一张图的环境，虽然状态和observation还是有区别智能体Agent是马里奥，动作Action就是上下左右的运动2、策略函数（policyΠ）强化学习的重点就是求出这个策略函数，使得在任意一个给定状态S可以做出最应该采取的动作，只要有了policy函数，就可以让超级玛丽自动做出动作来打赢游戏，agent的动作是随机的，根据policy输出的概
  • OpenAI Gym 高级教程——深度强化学习库的高级用法 Echo_Wish Python算法Python笔记python算法开发语言
    PythonOpenAIGym高级教程：深度强化学习库的高级用法在本篇博客中，我们将深入探讨OpenAIGym高级教程，重点介绍深度强化学习库的高级用法。我们将使用TensorFlow和StableBaselines3这两个流行的库来实现深度强化学习算法，以及Gym提供的环境。1.安装依赖首先，确保你已经安装了OpenAIGym、TensorFlow和StableBaselines3：pipins
  • 论文阅读-一种用于大规模分布式文件系统中基于深度强化学习的自适应元数据管理方案 向来痴_ 论文阅读
    名称：AnAdaptiveMetadataManagementSchemeBasedonDeepReinforcementLearningforLarge-ScaleDistributedFileSystemsI.引言如今，大型集群文件系统的规模已达到PB甚至EB级别，由此产生的数据呈指数级增长。系统架构师不断设计和优化技术和方法，以向用户提供理想的服务。在这种情况下，元数据管理在提高系统性能中扮
  • 机器学习---强化学习---目前的坑 Iverson_henry
    当前（2019年）机器学习中有哪些研究方向特别的坑？微尘强化学习MAB嗑盐ing；nlp/推荐系统预备卒53人赞同了该回答深度强化学习~1.深度强化学习可能是非常采样低效的（sampleinefficient）：强化学习也有其规划谬误，学习一个策略通常需要比想象更多的样本。在DeepMind的跑酷论文（EmergenceofLocomotionBehavioursinRichEnvironment
  • 深度强化学习（王树森）笔记11 阿正的梦工坊 ReinforcementLearning强化学习
    深度强化学习（DRL）本文是学习笔记，如有侵权，请联系删除。本文在ChatGPT辅助下完成。参考链接DeepReinforcementLearning官方链接：https://github.com/wangshusen/DRL源代码链接：https://github.com/DeepRLChinese/DeepRL-ChineseB站视频：【王树森】深度强化学习(DRL)豆瓣:深度强化学习文章目录
  • 时空AI技术：深度强化学习在智能城市领域应用介绍 JUST极客
    深度强化学习是近年来热起来的一项技术。深度强化学习的控制与决策流程必须包含状态，动作，奖励是三要素。在建模过程中，智能体根据环境的当前状态信息输出动作作用于环境，然后接收到下一时刻状态信息和奖励。以众所周知的AlphaGo为例，盘面就是当前的状态，动作就是下一步往哪里落子，奖励就是最终的输赢。整个强化学习过程就是不断与环境交互，在交互的过程中产生数据，并利用这些交互产生的数据来学习的过程。正是在深
  • 使用Isaac Gym 来强化学习mycobot 机械臂执行抓取任务 大象机器人 协作机器人桌面六轴机械臂人工智能机器人人工智能python计算机视觉
    我现在将介绍一个利用myCobot的实验。这一次，实验将使用模拟器而不是物理机器进行。当尝试使用机器人进行深度强化学习时，在物理机器上准备大量训练数据可能具有挑战性。但是，使用模拟器，很容易收集大量数据集。然而，对于那些不熟悉它们的人来说，模拟器可能看起来令人生畏。因此，我们尝试使用由Nvidia开发的IsaacGym，它使我们能够实现从创建实验环境到仅使用Python代码进行强化学习的所有目标。
  • 一起学习飞桨 深度强化学习算法DQN 路人与大师 学习paddlepaddle算法
    LEARN_FREQ=5#trainingfrequencyMEMORY_SIZE=200000MEMORY_WARMUP_SIZE=200BATCH_SIZE=64LEARNING_RATE=0.0005GAMMA=0.99#trainanepisodedefrun_train_episode(agent,env,rpm):total_reward=0obs=env.reset()step=0w
  • icra2021 reinforcement learning paper list 吃醋不吃辣的雷儿
    reinforcementlearningAutonomousVehicleNavigationDeepReinforcementLearningforMaplessNavigationofaHybridAerialUnderwaterVehiclewithMediumTransition自从在Atari类游戏中将深度Q学习应用于连续动作域以来，用于运动控制的深度强化学习(Deep-RL)技术得到
  • 深度强化学习（王树森）笔记09 阿正的梦工坊 ReinforcementLearning强化学习
    深度强化学习（DRL）本文是学习笔记，如有侵权，请联系删除。本文在ChatGPT辅助下完成。参考链接DeepReinforcementLearning官方链接：https://github.com/wangshusen/DRL源代码链接：https://github.com/DeepRLChinese/DeepRL-ChineseB站视频：【王树森】深度强化学习(DRL)豆瓣:深度强化学习文章目录
  • 深度强化学习（王树森）笔记07 阿正的梦工坊 ReinforcementLearning强化学习
    深度强化学习（DRL）本文是学习笔记，如有侵权，请联系删除。本文在ChatGPT辅助下完成。参考链接DeepReinforcementLearning官方链接：https://github.com/wangshusen/DRL源代码链接：https://github.com/DeepRLChinese/DeepRL-ChineseB站视频：【王树森】深度强化学习(DRL)豆瓣:深度强化学习文章目录
  • 深度强化学习基本概念-王树森课程笔记 淀粉爱好者 机器学习深度学习
    学习资料：深度强化学习课程-王树森目录一、概率论知识二、强化学习专业术语三、强化学习的随机性来源1.action2.statetransition四、Rewards,Returns&ValueFuctions1.Return2.ValueFunction五、强化学习用AI控制agent1.Policy-basedlearning2.Value-basedlearning一、概率论知识RandomV
  • 深度强化学习 _Actor-Critic 王树森课程笔记 淀粉爱好者 神经网络深度学习机器学习
    Actor-CriticMethod一、ValueNetwokandPolicyNetwork1.Policynetwork(Actor):π(a∣s;θ)\pi(a|s;\bm\theta)π(a∣s;θ)2.Valuenetwork(Critic):q(s,a;w)q(s,a;\textbf{w})q(s,a;w)二、训练神经网络1.用TD算法更新价值网络2.用策略梯度算法更新策略网络三、Ac
  • 深度强化学习（王树森版）学习笔记（一）——机器学习基础 向南而行灬 机器学习人工智能深度学习
    前言由于本人的工作与深度强化学习相关，想找个机会重新复习下深度强化学习的相关知识，正好手上有这本书，粗略一看感觉知识点挺简洁的，内容也挺全面，也提供了一些学习资料。所以开个坑记录一下这本书的学习过程。这本书的相关资料（PPT，源代码）可以在以下链接获取：https://www.ituring.com.cn/book/2982首先我们会按照这本书的顺序讲一下机器学习的一些基础理论部分。1.1线性模型
  • 深度强化学习（王树森）笔记06 阿正的梦工坊 ReinforcementLearning强化学习
    深度强化学习（DRL）本文是学习笔记，如有侵权，请联系删除。本文在ChatGPT辅助下完成。参考链接DeepReinforcementLearning官方链接：https://github.com/wangshusen/DRL源代码链接：https://github.com/DeepRLChinese/DeepRL-ChineseB站视频：【王树森】深度强化学习(DRL)豆瓣:深度强化学习文章目录
  • 深度强化学习_AlphaGo 王树森课程笔记 淀粉爱好者 深度学习机器学习人工智能
    AlphaGo一、游戏规则二、设计思路三、Training1.策略网络1.1State(ofAlphaGoZero)1.2PolicyNetwork1.3BehaviorCloning1.4策略梯度2.价值网络2.1PolicyValueNetworks(AlphaGoZero)2.2训练价值网络四、Execution：MonteCarloTreeSearch1.主要思想2.MCTS步骤2.1St
  • 深度强化学习之价值学习-王树森课程笔记 淀粉爱好者 机器学习神经网络深度学习
    学习资料深度强化学习课程-王树森目录一、Value-basedlearning二、DeepQ-Network(DQN)1.原理2.DQN结构（以超级玛丽为例）3.用DQN操作Agent打游戏三、TemporalDifferenceLearning（TD算法）1.原始算法（类似BP）2.TD算法3.用TD算法学习DQN3.1应用条件3.2更新模型参数【基本思想】学习一个函数来近似Q∗Q^*Q∗函数一
  • 桌面上有多个球在同时运动，怎么实现球之间不交叉，即碰撞？ 换个号韩国红果果 html小球碰撞
    稍微想了一下，然后解决了很多bug，最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后，遍历整个在dom树中的其他小球，看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍？若小于说明下一次绘制该小球（设为a）前要把他的方向变为原来相反方向（与a要碰撞的小球设为b），即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话，马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b，再绘制a，由于a的方向已经改变
  • 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容 白糖_ html5
    读后感         先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧，个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系，或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字，HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲，再去分析性能优化的内容，这样才会有吸引力。因为只是在线试读，没有机会看后面的内容，所以不胡乱评价了。  
  • [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区 dinguangx jeeshop商城系统jshop电商系统
        在spring mvc中，为了随时都能取到当前请求的request对象，可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量，如request, response等。         在jshop中，对RequestContextHolder的
  • 算法之时间复杂度 周凡杨 java算法时间复杂度效率
          在 计算机科学 中， 算法 的时间复杂度是一个 函数 ，它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的 字符串 的长度的函数。时间复杂度常用 大O符号 表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是 渐近 的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。 这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法，
  • Java事务处理 g21121 java
    一、什么是Java事务 通常的观念认为，事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性（atomicity）、一致性（consistency）、隔离性（isolation）和持久性（durability）的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时，所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
  • Linux awk命令详解 510888780 linux
    一.  AWK 说明   awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。    awk的处理文本和数据的方式：它逐行扫描文件，从第一行到
  • android permission 布衣凌宇 Permission
    <uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中，改值可以修改上传 <uses-permission android:na
  • Oracle和谷歌Java Android官司将推迟 aijuans javaoracle
    北京时间 10 月 7 日，据国外媒体报道，Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行，这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测，谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。　　该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭，从目前看来
  • linux shell 常用命令 antlove linuxshellcommand
    grep [options] [regex] [files] /var/root # grep -n "o" * hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
  • Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接) 百合不是茶 sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
        XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习   XML配置数据库的连接主要技术点的博客; JDBC编程 : JDBC连接数据库 DOM解析XML:  DOM解析XML文件 SA
  • underscore.js 学习（二） bijian1013 JavaScriptunderscore
            Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first   _.first(array, [n])   别名: head, take       返回array的第一个元素，设置了参数n，就
  • plSql介绍 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* * PL/SQL 程序设计学习笔记 * 学习plSql介绍.pdf * 时间：2010-10-05 */ --创建DEPT表 create table DEPT ( DEPTNO NUMBER(10), DNAME NVARCHAR2(255), LOC NVARCHAR2(255) ) delete dept; select
  • 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍 bit1129 nginx
    启动、停止、重新加载Nginx nginx 启动Nginx服务器，不需要任何参数u nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器 nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器 nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件 nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件  
  • spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题 bitray jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
        最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.     在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
  • Lua的io库函数列表 ronin47 lua io
    1、io表调用方式：使用io表，io.open将返回指定文件的描述，并且所有的操作将围绕这个文件描述 　　io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr 　　2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄 　　多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
  • java-26-左旋转字符串 bylijinnan java
    public class LeftRotateString { /** * Q 26 左旋转字符串 * 题目：定义字符串的左旋转操作：把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。 * 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。 * 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n)，辅助内存为O(1)。 */ pu
  • 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一 cfyme linux命令
    vi方面的内容不知道分类到哪里好，就放到《Linux命令五分钟系列》里吧！ 今天编程，关于栈的一个小例子，其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。 其实这个不难，不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了，以备以后查阅。   1 所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。 2 如果想将abc替换为xyz，那么就这样 :s/abc/xyz/ 不过要特别
  • [轨道与计算]新的并行计算架构 comsci 并行计算
         我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中，发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段，而整个流程中又充满着很多并行路由，每个并行路由中又包含着一些并行节点，那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候，这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢？      
  • 重复执行某段代码 dai_lm android
    用handler就可以了 private Handler handler = new Handler(); private Runnable runnable = new Runnable() { public void run() { update(); handler.postDelayed(this, 5000); } }; 开始计时 h
  • Java实现堆栈（list实现） datageek 数据结构——堆栈
    public interface IStack<T> { //元素出栈，并返回出栈元素 public T pop(); //元素入栈 public void push(T element); //获取栈顶元素 public T peek(); //判断栈是否为空 public boolean isEmpty
  • 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题 dcj3sjt126com DBbackup
    一：通过备份王等软件进行备份前台进不去？ 用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择，这种方法方便快捷，只要上传备份软件到空间一步步操作就可以，但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题：因为新老空间数据库用户名和密码不统一，网站文件打包过来后因没有修改连接文件，还原数据库是好了，可是前台会提示数据库连接错误，网站从而出现打不开的情况。 解决方法：学会修改网站配置文件，大多是由co
  • github做webhooks：[1]钩子触发是否成功测试 dcj3sjt126com githubgitwebhook
    转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html github和svn一样有钩子的功能，而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作，则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到！ 工具/原料 github 方法/步骤
  • ">的作用" target="_blank">JSP中的作用 蕃薯耀
    JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
  • linux下SAMBA服务安装与配置 hanqunfeng linux
    局域网使用的文件共享服务。 一.安装包： rpm -qa | grep samba samba-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64 samba-winbind-clients
  • guava cache IXHONG cache
    缓存，在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说，cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。 　　缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果，并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合，由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时，当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候，频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
  • Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法 kvhur JavaScriptjquerycss
    这个是整个jQuery代码的开始，里面包含了对不同环境的js进行的处理，例如普通环境，Nodejs，和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解  完整资源： http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码：   (
  • 美国人的福利和中国人的储蓄 nannan408
       今天看了篇文章，震动很大，说的是美国的福利。    美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善，对于社会是大大的信心。小孩，税费等，政府不收反补，真的体现了人文主义。    美国这么高的社会保障会不会使人变懒？答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧，人们才得以倾尽精力去做一些有创造力，更造福社会的事情，这竟成了美国社会思想、人
  • N阶行列式计算(JAVA) qiuwanchi N阶行列式计算
    package gaodai; import java.util.List; /** * N阶行列式计算 * @author 邱万迟 * */ public class DeterminantCalculation { public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
  • C语言算法之打渔晒网问题 qiufeihu c算法
    如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔，两天晒一次网，编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天，输出该渔夫是在打渔还是在晒网。 代码如下：   #include <stdio.h> int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/ { if((a%4 == 0 && a%100 != 0
  • XML中DOCTYPE字段的解析 wyzuomumu xml
    DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.   私有DTD <!DOCTYPErootSYST
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他