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@金色海岸
sklearn学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能机器学习深度学习
文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数:四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据,研究从观测数据出发寻找规律,利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式,机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
- 从过拟合到强化学习:机器学习核心知识全解析
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能过拟合强化学习pythonLLMscikit-learn
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践
zhangjiaofa
DeepSeekR1&AI人工智能大模型DeepSeekManus智能体AI
目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念-多智能体协作机制-安全执行沙箱设计二、系统架构设计2.1整体架构拓扑图-分层模块交互机制-数据流与控制流设计2.2核心组件实现-规划模块(GRPO算法集成)-记忆系统分级存储架构-工具调用
- 强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六)
wxchyy
强化学习算法
目录前言前期回顾一、SARSA算法二、Q-Learning算法三、总结总结前言 前两期我们介绍了动态规划算法,还有蒙特卡洛算法,不过它们对于状态价值函数的估值都有其缺陷性,像动态规划,需要从最下面向上进行递推,而蒙特克洛则需要一个Episode(回合)结束才能对其进行估值,有没有更直接的方法,智能体能边做动作,边估值一次,不断学习策略?答案是有的。这就是本期需要介绍的算法,时间差分法(TimeDi
- 大型语言模型与强化学习的融合:迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建
(initial)
大模型科普人工智能强化学习
1.引言大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的突破,展现了强大的知识存储、推理和生成能力,为人工智能带来了新的可能性。强化学习(RL)作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法,在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合,分析LLM如何赋能RL,并阐述这种融合对于迈向通用人工智能(AGI)的意义。为了更好地理解这一融合的潜力,我们基于“LargeLanguageModela
- 强化学习-Chapter2-贝尔曼方程
Rsbs
算法机器学习概率论
强化学习-Chapter2-贝尔曼方程贝尔曼方程推导继续展开贝尔曼方程的矩阵形式状态值的求解动作价值函数与状态价值函数的关系贝尔曼方程推导Vπ(s)=E[Gt∣St=s]=E[rt+1+(γrt+2+…)∣St=s]=E[rt+1+γGt+1∣St=s]=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(Rs→s′a+γE[Gt+1∣St+1=s′])=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(R
- 【开源代码解读】AI检索系统R1-Searcher通过强化学习RL激励大模型LLM的搜索能力
accurater
人工智能深度学习R1-Searcher
关于R1-Searcher的报告:第一章:引言-AI检索系统的技术演进与R1-Searcher的创新定位1.1信息检索技术的范式转移在数字化时代爆发式增长的数据洪流中,信息检索系统正经历从传统关键词匹配到语义理解驱动的根本性变革。根据IDC的统计,2023年全球数据总量已突破120ZB,其中非结构化数据占比超过80%。这种数据形态的转变对检索系统提出了三个核心的挑战:语义歧义消除:如何准确理解"A
- PyTorch 深度学习实战(13):Proximal Policy Optimization (PPO) 算法
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们介绍了Actor-Critic算法,并使用它解决了CartPole问题。本文将深入探讨ProximalPolicyOptimization(PPO)算法,这是一种更稳定、更高效的策略优化方法。我们将使用PyTorch实现PPO算法,并应用于经典的CartPole问题。一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法,旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过
- 院士领衔、IEEE Fellow 坐镇,清华、上交大、复旦、同济等专家齐聚 2025 全球机器学习技术大会
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机器学习人工智能
随着Manus出圈,OpenManus、OWL迅速开源,OpenAI推出智能体开发工具,全球AI生态正经历新一轮智能体革命。大模型如何协同学习?大模型如何自我进化?新型强化学习技术如何赋能智能体?围绕这些关键问题,由CSDN&Boolan联合举办的「2025全球机器学习技术大会」将于4月18-19日在上海隆重举行。大会云集院士、10所高校科研工作者、近30家一线科技企业技术实战专家组成的超50位重
- 推理大模型:技术解析与未来趋势全景
时光旅人01号
深度学习人工智能pythonpytorch神经网络
1.推理大模型的定义推理大模型(ReasoningLLMs)是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型,具备以下核心特性:输出形式创新展示完整逻辑链条(如公式推导、多阶段分析)任务类型聚焦擅长数学证明、编程挑战、多模态谜题等深度逻辑任务训练方法升级融合强化学习、思维链(CoT)、测试时计算扩展等技术2.主流推理大模型图谱2.1国际前沿模型OpenAIo1系列内部生成"思维链"机制数学/代码能力标
- 一文读懂强化学习:从基础到应用
LHTZ
算法时序数据库大数据数据库架构动态规划
强化学习是什么强化学习是人工智能领域的一种学习方法,简单来说,就是让一个智能体(比如机器人、电脑程序)在一个环境里不断尝试各种行为。每次行为后,环境会给智能体一个奖励或者惩罚信号,智能体根据这个信号来调整自己的行为,目的是让自己在未来能获得更多奖励。就像训练小狗,小狗做对了动作(比如坐下),就给它零食(奖励),做错了就没有零食(惩罚),慢慢地小狗就知道怎么做能得到更多零食,也就是学会了最优行为。强
- QwQ-32B企业级本地部署:结合XInference与Open-WebUI使用
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搭建本地gptRAG知识库人工智能QwQ-32B
QwQ-32B是阿里巴巴Qwen团队推出的一款推理模型,拥有320亿参数,基于Transformer架构,采用大规模强化学习方法训练而成。它在数学推理、编程等复杂问题解决任务上表现出色,性能可媲美拥有6710亿参数的DeepSeek-R1。QwQ-32B在多个基准测试中表现出色,例如在AIME24基准上,其数学问题解决能力得分达到79.5,超过OpenAI的o1-mini。它在LiveBench、
- LLM Weekly(2025.03.03-03.09)
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LLMDailyLLMWeekly语言模型人工智能
网络新闻QwQ-32B:拥抱强化学习的力量。研究人员推出了QwQ-32B,这是一个拥有320亿参数的模型,它利用强化学习来提升推理能力。尽管参数较少,但通过整合类似智能体的推理和反馈机制,QwQ-32B的表现可与更大规模的模型相媲美。该模型可在HuggingFace平台上获取。**人工智能领域的先驱安德鲁·巴托(AndrewBarto)和理查德·萨顿(RichardSutton)因对强化学习的开创
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やっはろ
深度学习
文献筛选[1]神经网络:全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合RL-GAN[9]强化学习:一项调查[10]使用PySR和SymbolicRegression.jl的科学可解释机器学习[11]Z.Liu,Y.Wang,S.Vaidya,F
- 用物理信息神经网络(PINN)解决实际优化问题:全面解析与实践
青橘MATLAB学习
深度学习网络设计人工智能深度学习物理信息神经网络强化学习
摘要本文系统介绍了物理信息神经网络(PINN)在解决实际优化问题中的创新应用。通过将物理定律与神经网络深度融合,PINN在摆的倒立控制、最短时间路径规划及航天器借力飞行轨道设计等复杂任务中展现出显著优势。实验表明,PINN相比传统数值方法及强化学习(RL)/遗传算法(GA),在收敛速度、解的稳定性及物理保真度上均实现突破性提升。关键词:物理信息神经网络;优化任务;深度学习;强化学习;航天器轨道一、
- django allauth 自定义登录界面
waterHBO
djangopythondjango数据库sqlitepython笔记经验分享
起因,目的:为什么前几天还在写强化学习,今天又写django,问就是:客户需求>个人兴趣。问题来源:allauth默认的登录界面不好看,这里记录几个问题。1.注册页面SignUp这里增加,手机号,邮编等等。2.使用谷歌来登录这个步骤其实也简单。xxxxxxxx一定要修改关键的信息,不能随便暴露给别人。xxxxxxxx#HowtouseGoogleLogin.1.createsuperuser.(m
- 人工智能机器学习算法分类全解析
power-辰南
人工智能人工智能机器学习算法python
目录一、引言二、机器学习算法分类概述(一)基于学习方式的分类1.监督学习(SupervisedLearning)2.无监督学习(UnsupervisedLearning)3.强化学习(ReinforcementLearning)(二)基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.生成算法(三)基于模型结构的分类1.线性模型2.非线性模型3.基于树的模型4.基于神经网络的模型
- 怎么定义世界模型,Sora/Genie/JEPA 谁是世界模型呢?(1)
周博洋K
分布式人工智能深度学习自然语言处理机器学习
说这个问题之前先看一下什么是世界模型,它的定义是什么?首先世界模型的起源是咋回事呢?其实世界模型在ML领域不是什么新概念,远远早于Transfomer这些东西被提出来,因为它最早是强化学习RL领域的,在20世纪90年代由JuergenSchmiduber实验室给提出来的。2018年被Ha和Schmiduber发表了用RNN来做世界模型的论文,相当于给他重新做了一次定义。然后就是最近跟着Sora,G
- 《Natural Actor-Critic》译读笔记
songyuc
笔记
《NaturalActor-Critic》摘要本文提出了一种新型的强化学习架构,即自然演员-评论家(NaturalActor-Critic)。Theactor的更新通过使用Amari的自然梯度方法进行策略梯度的随机估计来实现,而评论家则通过线性回归同时获得自然策略梯度和价值函数的附加参数。本文展示了使用自然策略梯度的actor改进特别有吸引力,因为这些梯度与所选策略表示的坐标框架无关,并且比常规策
- LLM Weekly(2025.02.17-02.23)
UnknownBody
LLMDailyLLMWeekly人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,主要是针对2025.02.17-02.23这一周的LLM相关新闻与文章、GitHub资源分享。网络新闻Grok3Beta——推理代理的时代。Grok发布了Grok3Beta,通过强化学习、扩展计算和多模态理解提供卓越的推理能力。Grok3和Grok3mini在学术基准上取得了高分,其中Grok3在AIME’25上获得了93.3%的分数。Grok3的推理可通过“思考”按钮访问,
- 大话机器学习三大门派:监督、无监督与强化学习
安意诚Matrix
机器学习笔记机器学习人工智能
以武侠江湖为隐喻,系统阐述了机器学习的三大范式:监督学习(少林派)凭借标注数据精准建模,擅长图像分类等预测任务;无监督学习(逍遥派)通过数据自组织发现隐藏规律,在生成对抗网络(GAN)等场景大放异彩;强化学习(明教)依托动态环境交互优化策略,驱动AlphaGo、自动驾驶等突破性应用。文章融合技术深度与江湖趣味,既解析了CNN、PCA、Q-learning等核心算法的"武功心法"(数学公式与代码实现
- 使用DeepSeek来构建LangGraph Agent
乔巴先生24
人工智能python人机交互
随着DeepseekR1的发布,我们不得不把目光聚焦在这个能赶超多个顶流大模型的模型身上,它主要是其在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩OpenAIo1正式版。为了更好的了解它的性能,我们这篇文章来尝试用它来构建Agent。安装!pipinstall-qopenailangchainlanggraph
- 当深度学习遇见禅宗:用东方智慧重新诠释DQN算法
带上一无所知的我
智能体的自我修炼:强化学习指南深度学习算法人工智能DQN
当深度学习遇见禅宗:用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画,既要工笔细描,又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体,通过神经网络近似Q值函数,解决传统Q-Learning在高维状态空间下的"维度灾难"问题。引言:代码与禅的碰撞♂️在某个调试代码到凌晨三点的夜晚,我突然意识到:强化学习的过程,竟与佛家修行惊人地相似。智能体在环境中探索
- 就在刚刚!马斯克决定将“地球上最聪明的人工智能”Grok-3免费了!
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Grok-3概述与关键功能Grok-3是由xAI开发的先进AI模型,于2025年2月19日发布,旨在提升推理能力、计算能力和适应性,特别适用于数学、科学和编程问题。作为xAI系列模型的最新版本,Grok-3延续了公司对构建强大且安全的AI系统的承诺,并推动人工智能在多个领域的应用。Grok-3的核心优势在于其大规模强化学习(RL)优化,能够在几秒到几分钟内进行深度推理,适应复杂任务的需求。配备的D
- 机器学习入门知识
十五境剑修
机器学习人工智能
目录前言一、机器学习是什么?二、机器学习的基本类型1.监督学习2.无监督学习3.半监督学习4.强化学习三、机器学习的工作流程四、常见的机器学习算法五、机器学习的评价指标六、机器学习中的过拟合与欠拟合七、机器学习的应用八、学习机器学习的资源前言随着人工智能的发展,作为人工智能中的一个基础且重要的分支——机器学习也是愈发吸引大家来了解以及学习,那么在学习机器学习前,我们需要先来了解一下什么是机器学习,
- 特斯拉FSD不同版本的进化
AI智能涌现深度研究
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
特斯拉,FSD,自动驾驶,深度学习,计算机视觉,强化学习,神经网络,模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来,一直致力于开发全自动驾驶系统,其目标是实现完全无人驾驶,让汽车能够像人类一样感知周围环境,做出安全可靠的驾驶决策。FSD(FullSelf-Driving)是特斯拉自动驾驶系统的最高级别,它旨在实现车辆在任何道路和环境条件下都能安全自主驾驶的能力。FSD的开发是一个
- 阿里深夜开源QwQ-32B模型,仅需1/10的成本即可比肩R1满血版
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LLMpython大模型LLM
QWENHUGGINGFACEMODELSCOPEDEMODISCORD凌晨3点,阿里开源了他们全新的推理模型QwQ-32B。大规模强化学习(RL)有潜力超越传统的预训练和后训练方法来提升模型性能。近期的研究表明,强化学习可以显著提高模型的推理能力。例如,DeepSeekR1通过整合冷启动数据和多阶段训练,实现了最先进的性能,使其能够进行深度思考和复杂推理。这一次,我们探讨了大规模强化学习(RL)
- 2024年图灵奖公布:两位AI先锋因强化学习获奖
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人工智能人工智能chatgpt
据《纽约时报》报道,全球最大的计算机专业人士协会计算机协会(ACM)周三宣布,将2024年图灵奖授予安德鲁·巴托(AndrewBarto)博士和理查德·萨顿(RichardSutton)博士,以表彰他们在强化学习方面的研究。巴托目前是马萨诸塞大学荣誉退休教授。萨顿现在担任阿尔伯塔大学教授,他也是前DeepMind研究科学家。两人将分享图灵奖的100万美元奖金。图灵奖设立于1966年,常被称为“计算
- (24-1)DeepSeek中的强化学习:DeepSeek简介
码农三叔
强化学习从入门到实践transformer人工智能大模型架构强化学习DeepSeek
在人工智能的浩瀚星空中,DeepSeek犹如一座巍峨的科技丰碑,熠熠生辉,引领着大模型时代的风云变幻。DeepSeek以卓越的创新精神和前沿的技术架构,突破常规极限,将海量知识与智能推理完美融合,展现出惊人的计算力与思维深度。4.1DeepSeek简介DeepSeek是一家成立于2023年的中国人工智能初创公司,专注于开发高效且经济的大型语言模型。其核心技术包括多头潜在注意力(Multi-head
- mongodb3.03开启认证
21jhf
mongodb
下载了最新mongodb3.03版本,当使用--auth 参数命令行开启mongodb用户认证时遇到很多问题,现总结如下:
(百度上搜到的基本都是老版本的,看到db.addUser的就是,请忽略)
Windows下我做了一个bat文件,用来启动mongodb,命令行如下:
mongod --dbpath db\data --port 27017 --directoryperdb --logp
- 【Spark103】Task not serializable
bit1129
Serializable
Task not serializable是Spark开发过程最令人头疼的问题之一,这里记录下出现这个问题的两个实例,一个是自己遇到的,另一个是stackoverflow上看到。等有时间了再仔细探究出现Task not serialiazable的各种原因以及出现问题后如何快速定位问题的所在,至少目前阶段碰到此类问题,没有什么章法
1.
package spark.exampl
- 你所熟知的 LRU(最近最少使用)
dalan_123
java
关于LRU这个名词在很多地方或听说,或使用,接下来看下lru缓存回收的实现
1、大体的想法
a、查询出最近最晚使用的项
b、给最近的使用的项做标记
通过使用链表就可以完成这两个操作,关于最近最少使用的项只需要返回链表的尾部;标记最近使用的项,只需要将该项移除并放置到头部,那么难点就出现 你如何能够快速在链表定位对应的该项?
这时候多
- Javascript 跨域
周凡杨
JavaScriptjsonp跨域cross-domain
 
- linux下安装apache服务器
g21121
apache
安装apache
下载windows版本apache,下载地址:http://httpd.apache.org/download.cgi
1.windows下安装apache
Windows下安装apache比较简单,注意选择路径和端口即可,这里就不再赘述了。 2.linux下安装apache:
下载之后上传到linux的相关目录,这里指定为/home/apach
- FineReport的JS编辑框和URL地址栏语法简介
老A不折腾
finereportweb报表报表软件语法总结
JS编辑框:
1.FineReport的js。
作为一款BS产品,browser端的JavaScript是必不可少的。
FineReport中的js是已经调用了finereport.js的。
大家知道,预览报表时,报表servlet会将cpt模板转为html,在这个html的head头部中会引入FineReport的js,这个finereport.js中包含了许多内置的fun
- 根据STATUS信息对MySQL进行优化
墙头上一根草
status
mysql 查看当前正在执行的操作,即正在执行的sql语句的方法为:
show processlist 命令
mysql> show global status;可以列出MySQL服务器运行各种状态值,我个人较喜欢的用法是show status like '查询值%';一、慢查询mysql> show variab
- 我的spring学习笔记7-Spring的Bean配置文件给Bean定义别名
aijuans
Spring 3
本文介绍如何给Spring的Bean配置文件的Bean定义别名?
原始的
<bean id="business" class="onlyfun.caterpillar.device.Business">
<property name="writer">
<ref b
- 高性能mysql 之 性能剖析
annan211
性能mysqlmysql 性能剖析剖析
1 定义性能优化
mysql服务器性能,此处定义为 响应时间。
在解释性能优化之前,先来消除一个误解,很多人认为,性能优化就是降低cpu的利用率或者减少对资源的使用。
这是一个陷阱。
资源时用来消耗并用来工作的,所以有时候消耗更多的资源能够加快查询速度,保持cpu忙绿,这是必要的。很多时候发现
编译进了新版本的InnoDB之后,cpu利用率上升的很厉害,这并不
- 主外键和索引唯一性约束
百合不是茶
索引唯一性约束主外键约束联机删除
目标;第一步;创建两张表 用户表和文章表
第二步;发表文章
1,建表;
---用户表 BlogUsers
--userID唯一的
--userName
--pwd
--sex
create
- 线程的调度
bijian1013
java多线程thread线程的调度java多线程
1. Java提供一个线程调度程序来监控程序中启动后进入可运行状态的所有线程。线程调度程序按照线程的优先级决定应调度哪些线程来执行。
2. 多数线程的调度是抢占式的(即我想中断程序运行就中断,不需要和将被中断的程序协商)
a) 
- 查看日志常用命令
bijian1013
linux命令unix
一.日志查找方法,可以用通配符查某台主机上的所有服务器grep "关键字" /wls/applogs/custom-*/error.log
二.查看日志常用命令1.grep '关键字' error.log:在error.log中搜索'关键字'2.grep -C10 '关键字' error.log:显示关键字前后10行记录3.grep '关键字' error.l
- 【持久化框架MyBatis3一】MyBatis版HelloWorld
bit1129
helloworld
MyBatis这个系列的文章,主要参考《Java Persistence with MyBatis 3》。
样例数据
本文以MySQL数据库为例,建立一个STUDENTS表,插入两条数据,然后进行单表的增删改查
CREATE TABLE STUDENTS
(
stud_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- 【Hadoop十五】Hadoop Counter
bit1129
hadoop
1. 只有Map任务的Map Reduce Job
File System Counters
FILE: Number of bytes read=3629530
FILE: Number of bytes written=98312
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of lar
- 解决Tomcat数据连接池无法释放
ronin47
tomcat 连接池 优化
近段时间,公司的检测中心报表系统(SMC)的开发人员时不时找到我,说用户老是出现无法登录的情况。前些日子因为手头上 有Jboss集群的测试工作,发现用户不能登录时,都是在Tomcat中将这个项目Reload一下就好了,不过只是治标而已,因为大概几个小时之后又会 再次出现无法登录的情况。
今天上午,开发人员小毛又找到我,要我协助将这个问题根治一下,拖太久用户难保不投诉。
简单分析了一
- java-75-二叉树两结点的最低共同父结点
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import ljn.help.*;
public class BTreeLowestParentOfTwoNodes {
public static void main(String[] args) {
/*
* node data is stored in
- 行业垂直搜索引擎网页抓取项目
carlwu
LuceneNutchHeritrixSolr
公司有一个搜索引擎项目,希望各路高人有空来帮忙指导,谢谢!
这是详细需求:
(1) 通过提供的网站地址(大概100-200个网站),网页抓取程序能不断抓取网页和其它类型的文件(如Excel、PDF、Word、ppt及zip类型),并且程序能够根据事先提供的规则,过滤掉不相干的下载内容。
(2) 程序能够搜索这些抓取的内容,并能对这些抓取文件按照油田名进行分类,然后放到服务器不同的目录中。
- [通讯与服务]在总带宽资源没有大幅增加之前,不适宜大幅度降低资费
comsci
资源
降低通讯服务资费,就意味着有更多的用户进入,就意味着通讯服务提供商要接待和服务更多的用户,在总体运维成本没有由于技术升级而大幅下降的情况下,这种降低资费的行为将导致每个用户的平均带宽不断下降,而享受到的服务质量也在下降,这对用户和服务商都是不利的。。。。。。。。
&nbs
- Java时区转换及时间格式
Cwind
java
本文介绍Java API 中 Date, Calendar, TimeZone和DateFormat的使用,以及不同时区时间相互转化的方法和原理。
问题描述:
向处于不同时区的服务器发请求时需要考虑时区转换的问题。譬如,服务器位于东八区(北京时间,GMT+8:00),而身处东四区的用户想要查询当天的销售记录。则需把东四区的“今天”这个时间范围转换为服务器所在时区的时间范围。
- readonly,只读,不可用
dashuaifu
jsjspdisablereadOnlyreadOnly
readOnly 和 readonly 不同,在做js开发时一定要注意函数大小写和jsp黄线的警告!!!我就经历过这么一件事:
使用readOnly在某些浏览器或同一浏览器不同版本有的可以实现“只读”功能,有的就不行,而且函数readOnly有黄线警告!!!就这样被折磨了不短时间!!!(期间使用过disable函数,但是发现disable函数之后后台接收不到前台的的数据!!!)
- LABjs、RequireJS、SeaJS 介绍
dcj3sjt126com
jsWeb
LABjs 的核心是 LAB(Loading and Blocking):Loading 指异步并行加载,Blocking 是指同步等待执行。LABjs 通过优雅的语法(script 和 wait)实现了这两大特性,核心价值是性能优化。LABjs 是一个文件加载器。RequireJS 和 SeaJS 则是模块加载器,倡导的是一种模块化开发理念,核心价值是让 JavaScript 的模块化开发变得更
- [应用结构]入口脚本
dcj3sjt126com
PHPyii2
入口脚本
入口脚本是应用启动流程中的第一环,一个应用(不管是网页应用还是控制台应用)只有一个入口脚本。终端用户的请求通过入口脚本实例化应用并将将请求转发到应用。
Web 应用的入口脚本必须放在终端用户能够访问的目录下,通常命名为 index.php,也可以使用 Web 服务器能定位到的其他名称。
控制台应用的入口脚本一般在应用根目录下命名为 yii(后缀为.php),该文
- haoop shell命令
eksliang
hadoophadoop shell
cat
chgrp
chmod
chown
copyFromLocal
copyToLocal
cp
du
dus
expunge
get
getmerge
ls
lsr
mkdir
movefromLocal
mv
put
rm
rmr
setrep
stat
tail
test
text
- MultiStateView不同的状态下显示不同的界面
gundumw100
android
只要将指定的view放在该控件里面,可以该view在不同的状态下显示不同的界面,这对ListView很有用,比如加载界面,空白界面,错误界面。而且这些见面由你指定布局,非常灵活。
PS:ListView虽然可以设置一个EmptyView,但使用起来不方便,不灵活,有点累赘。
<com.kennyc.view.MultiStateView xmlns:android=&qu
- jQuery实现页面内锚点平滑跳转
ini
JavaScripthtmljqueryhtml5css
平时我们做导航滚动到内容都是通过锚点来做,刷的一下就直接跳到内容了,没有一丝的滚动效果,而且 url 链接最后会有“小尾巴”,就像#keleyi,今天我就介绍一款 jquery 做的滚动的特效,既可以设置滚动速度,又可以在 url 链接上没有“小尾巴”。
效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/37.htmHTML文件代码:
&
- kafka offset迁移
kane_xie
kafka
在早前的kafka版本中(0.8.0),offset是被存储在zookeeper中的。
到当前版本(0.8.2)为止,kafka同时支持offset存储在zookeeper和offset manager(broker)中。
从官方的说明来看,未来offset的zookeeper存储将会被弃用。因此现有的基于kafka的项目如果今后计划保持更新的话,可以考虑在合适
- android > 搭建 cordova 环境
mft8899
android
1 , 安装 node.js
http://nodejs.org
node -v 查看版本
2, 安装 npm
可以先从 https://github.com/isaacs/npm/tags 下载 源码 解压到
- java封装的比较器,比较是否全相同,获取不同字段名字
qifeifei
非常实用的java比较器,贴上代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import net.sf.json.JSONArray;
import net.sf.json.JSONObject;
import net.sf.json.JsonConfig;
i
- 记录一些函数用法
.Aky.
位运算PHP数据库函数IP
高手们照旧忽略。
想弄个全天朝IP段数据库,找了个今天最新更新的国内所有运营商IP段,copy到文件,用文件函数,字符串函数把玩下。分割出startIp和endIp这样格式写入.txt文件,直接用phpmyadmin导入.csv文件的形式导入。(生命在于折腾,也许你们觉得我傻X,直接下载人家弄好的导入不就可以,做自己的菜鸟,让别人去说吧)
当然用到了ip2long()函数把字符串转为整型数
- sublime text 3 rust
wudixiaotie
Sublime Text
1.sublime text 3 => install package => Rust
2.cd ~/.config/sublime-text-3/Packages
3.mkdir rust
4.git clone https://github.com/sp0/rust-style
5.cd rust-style
6.cargo build --release
7.ctrl