- 【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
- 大模型对齐方法笔记一:DPO及其变种IPO、KTO、CPO
chencjiajy
深度学习笔记机器学习人工智能
DPODPO(DirectPreferenceOptimization)出自2023年5月的斯坦福大学研究院的论文《DirectPreferenceOptimization:YourLanguageModelisSecretlyaRewardModel》,大概是2023-2024年最广为人知的RLHF的替代对齐方法了。DPO的主要思想是在强化学习的目标函数中建立决策函数与奖励函数之间的关系,以规避
- 多智能体环境设计(二)
AI-星辰
强化学习自定义环境python机器学习
多智能体环境设计:接口设计与实现目录引言PettingZoo框架概述核心接口方法详解3.1reset()方法3.2step(action)方法3.3observe(agent)方法3.4render()方法空间定义4.1观察空间4.2动作空间高级特性5.1并行环境5.2智能体通信5.3动态环境性能优化测试和调试实际应用示例最佳实践和常见陷阱1.引言多智能体环境是强化学习和人工智能研究中的一个重要领
- 【伤寒强化学习训练】打卡第四十五天 一期90天
A卐炏澬焚
3.5.2麻黄汤续讲与大、小青龙汤麻黄九禁【7.18】脉浮紧者,法当汗出而解。若身重心悸者,不可发汗,须自汗出乃愈。所以然者,尺中脉微,此里虚也。须里实,津液自和,便自汗出愈。【7.19】脉浮紧者,法当身疼痛,宜以汗解之。假令尺中迟者,不可发汗。所以然者,以荣气不足,血弱故也。【7.18】:脉浮紧的人照理说要发汗,如果身体重、心悸是不可以发汗;发汗,不一定用麻黄汤,大青龙汤也可以感冒很多人身体都是
- 从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用
电气_空空
自动驾驶自动驾驶机器人人工智能毕设
摘要|介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用,分析其关键技术,如环境感知、定位、路径规划等,并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。无人叉车在封闭结构化环境、机器学习、有效数据集等方法的助力下,可有效推动叉车无人驾驶关键技术的发展。关键词:无人叉车;自动驾驶;机器学习;数据集随着人工智能技术的持续进步,无人叉车领域的供给与需求均呈现迅猛增长态势。它们不仅正在逐步替代
- 强化学习自定义环境基础知识
AI-星辰
强化学习自定义环境python机器学习
1.引言本文旨在全面介绍OpenAIGym自定义环境的创建过程,重点解析其接口、关键属性和函数。本指南适合初学者深入了解强化学习环境的构建原理和实践方法。2.OpenAIGym环境基础OpenAIGym提供了一个标准化的接口,用于创建和使用强化学习环境。了解这个接口的核心组件是创建自定义环境的基础。2.1Env类所有Gym环境都继承自gym.Env类。这个基类定义了环境应该具有的基本结构和方法。i
- 【《伤寒论》强化学习训练】打卡第32天,一期目标90天
最闪亮的那颗星_b02d
一、桂枝加葛根汤和葛根汤不能通用,因为葛根汤里有麻黄,会散阳气。太阳传到阳明时血分受邪,要用麻黄从血分把邪气发出来,所以用葛根汤治燥热感冒。桂枝汤治营卫不调的出汗或桂枝加附子汤治阳虚自汗,不能一开始就用黄芪,黄芪会让桂枝汤发挥不了通营卫的效果,汗止不了。人体表面的能量不足的时候,身体不能收摄自己身体的水分,桂枝加附子汤里有附子,可治阳虚自汗。玉屏风散治表虚的汗有效;桂枝加附子汤治虚汗有效,但是两个
- 深度学习:探索人工智能的无限可能
木小梦(๑• . •๑)
人工智能深度学习
引言:在当今这个数字化时代,人工智能(AI)已经成为了一个热门话题。从自动驾驶汽车到智能助手,AI正在逐渐改变我们的生活方式。而在AI领域,深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域,包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它试图模拟人脑的工作方式,通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
- 强化学习在自动驾驶系统中的应用
N201871643
自动驾驶人工智能机器学习
强化学习在自动驾驶系统中的应用目录一、引言二、强化学习的定义三、强化学习的常用属性四、强化学习在自动驾驶系统中的应用案例五、总结一、引言自动驾驶技术是近年来人工智能领域的一个重要研究方向,旨在使汽车能够自主地感知环境、做出决策并执行相应的操作。强化学习作为一种基于试错的学习方法,已经在自动驾驶系统中得到了广泛的应用。本文将对强化学习在自动驾驶系统中的应用进行深入探讨,包括定义、常用属性、事件和实操
- 基于强化学习的制造调度智能优化决策
松间沙路hba
智能调度强化学习制造智能排程车间调度APS强化学习
获取更多资讯,赶快关注上面的公众号吧!文章目录调度状态和动作设计调度状态的设计调度动作的设计基于RL的调度算法基于值函数的RL调度算法SARSAQ-learningDQN基于策略的RL调度算法基于RL的调度应用基于RL的单机调度基于RL的并行机调度基于RL的流水车间调度基于RL的作业车间调度基于RL的其他调度RL与元启发式算法在调度中的集成应用讨论问题领域算法领域应用领域参考文献生产调度作为制造系
- 【机器学习】初学者经典案例(随记)
听忆.
机器学习人工智能数据挖掘深度学习语言模型
边走、边悟迟早会好一、概念机器学习是一种利用数据来改进模型性能的计算方法,属于人工智能的一个分支。它旨在让计算机系统通过经验自动改进,而不需要明确编程。类型监督学习:使用带标签的数据进行训练,包括分类(如垃圾邮件检测)和回归(如房价预测)。无监督学习:使用不带标签的数据进行训练,包括聚类(如客户细分)和降维(如主成分分析)。强化学习:通过与环境的交互学习策略,以最大化累积奖励(如AlphaGo)。
- 2021.1.5伤寒论强化学习打卡第五天《麻附辛、麻附甘、朱鸟汤》总结:
黄炬华
一、麻附辛主治少阴伤寒,身发热,四肢冷,指甲青,腹痛脉沉。1、感冒什么症状都没有,尿不出来,可以用麻附辛;2、麻附辛通鼻涕、通尿,通“九窍”,男人“不射精症”可以用麻黄、附子两味药去调自律神经,女人“经闭”也可以用麻附辛;3、坐骨神经痛用麻附辛合芍药甘草汤;4、低血压、嗜睡症、肾绞痛用麻附辛5、细辛有钻痛跟驱寒的机能;6、调体质,皮肤晦暗,人比较钝,走路不平衡,皮肤粗糙麻木用麻附辛通窍;7、忽然瞎
- 深度学习学习经验——强化学习(rl)
Linductor
深度学习学习经验深度学习学习人工智能
强化学习强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,主要用于让智能体(agent)通过与环境的互动,逐步学习如何在不同情况下采取最佳行动,以最大化其获得的累积回报。与监督学习和无监督学习不同,强化学习并不依赖于已标注的数据集,而是通过智能体在环境中的探索和试错来学习最优策略。强化学习的主要特点:基于试错学习:强化学习中的智能体通过与环境的互动,不断尝试不同的行动
- 大模型19:微调大模型方法
bluewelkin
大模型
有监督微调(SFT)、奖励模型(RM)训练,以及基于人类反馈的强化学习(RLHF)训练1.有监督微调(SFT-SupervisedFine-Tuning)数据处理数据收集:首先,需要收集大量的对话数据。这些数据通常包括人工标注的问答对,或者从已有的高质量对话系统中获取的数据集。数据预处理:对收集的数据进行清洗、标注和格式化。预处理包括移除噪音数据、分词、生成模型输入输出格式等。模型训练模型初始化:
- 马尔可夫决策过程(Markov decision process,MDP)
太阳城S
学习笔记马尔可夫决策过程MDP机器学习深度学习
文章目录马尔可夫决策过程(MDP)在机器学习中应用在机器学习中的引用示例引用:实例场景:机器人导航MDP的定义:引用示例:在此基础上更具体的描述,并给出每一步的推断计算过程场景描述:3x3网格中的机器人导航MDP的定义强化学习算法:Q-Learning具体实例与推断计算过程回合1(Episode1Episode1Episode1)回合2(Episode2Episode2Episode2)回合3(E
- 【《伤寒论》强化学习训练】打卡第10天,一期目标90天
最闪亮的那颗星_b02d
【当归四逆汤】当归三两,桂枝三两,芍药三两,细辛三两,炙甘草二两,木通三两,红枣25枚(劈),上七味,以水八升,煮取三升,去渣,温服一升,日三服。作用:手足厥寒,脉细欲绝,或腹痛或头痛或腰痛,腿痛。现代应用:1,雷诺氏病;2,血栓闭塞型脉管炎;3,冻疮;4,红斑性肢痛;5,大动脉炎(无脉症);6,基底动脉供血不足;7,血管神经性头痛;8,慢性荨麻疹;9,坐骨神经痛;10,缩阴症;11,子宫脱垂,子
- 【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索
E绵绵
Everything人工智能机器学习大模型pythonAIGC应用科技
文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人
- 小琳 AI 课堂:机器学习
小琳ai
小琳AI课堂人工智能机器学习
嘿,朋友们!欢迎来到小琳AI课堂机器学习:如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习,这门超酷的多领域交叉学科,居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。它的关键就在于让计算机凭借数据和算法去学习,然后像个小超人似的,拥有预测和决策的超强能力!从技术实现的层面来讲,主要分成监督学习、无监督学习和强化学习这三大类别监督学习:在有标记的数据集上展开学习。打个比方哈,根据已知的
- 粒子群优化算法和强化算法的优缺点对比,以表格方式进行展示。详细解释
资源存储库
笔记笔记
粒子群优化算法(PSO)和强化学习算法(RL)是两种常用的优化和学习方法。以下是它们的优缺点对比,以表格的形式展示:特性粒子群优化算法(PSO)强化学习算法(RL)算法类型优化算法学习算法主要用途全局优化问题,寻找最优解学习和决策问题,优化策略以最大化长期奖励计算复杂度较低,通常不需要梯度信息;计算复杂度与粒子数量和迭代次数有关较高,涉及到策略网络的训练和环境交互;复杂度取决于状态空间、动作空间以
- AI人工智能 Agent:高级概念剖析
AI大模型应用之禅
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AI人工智能Agent:高级概念剖析关键词:人工智能,智能代理,机器学习,强化学习,多智能体系统,行为树,决策过程1.背景介绍1.1问题的由来人工智能(ArtificialIntelligence,AI)作为计算机科学的一个分支,致力于研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。在人工智能的发展历程中,智能代理(Agent)这一概念应运而生,并逐渐成为人工智能领域一个重要的
- 基于强化学习的即时商店自动化管理
拉达曼迪斯II
AI创业AIGC学习自动化microsoftwindowsai人工智能AI编程AI写作
介绍如今,提示是与大型语言模型(LLM)交互的主要模式。提示需要根据用户需求进行调整,为LLM提供正确的上下文和指导—以最大限度地提高获得“正确”响应的机会。这导致了提示工程[1]的兴起,并成为一门专业学科,提示工程师系统地进行试验,记录他们的发现,以得出“正确”的提示,从而引发“最佳”反应。然后,这些成功的提示列表以库的形式组织起来,以便可以有效地重复使用——称为提示存储库。不幸的是,策划和维护
- 24/8/17算法笔记 模仿学习算法
青椒大仙KI11
算法笔记学习
模仿学习(ImitationLearning,IL)算法是强化学习领域的一个分支,它关注于让智能体通过模仿专家的行为来学习任务。模仿学习通常用于学习复杂任务,尤其是当通过传统的强化学习算法直接学习效率较低或成本较高时。以下是一些常见的模仿学习算法:行为克隆(BehavioralCloning,BC):这是最直接的模仿学习方法,通过简单地训练一个策略网络来模仿专家的决策。通常使用监督学习的方法,将专
- MATLAB 2023a:强化学习算法的实战演练与性能评估
zmjia111
机器学习matlabmatlab算法开发语言深度学习机器学习yolo
在深度学习领域,MATLAB2023版深度学习工具箱以其完整的工具链和高效的运行环境,为研究人员和开发者提供了前所未有的便利。这一工具箱不仅集成了建模、训练和部署的全部功能,更以其简洁易用的语法和强大的算法库,为深度学习任务的快速实现铺平了道路。相较于Python等编程语言,MATLAB的语法更为直观,上手更为迅速。无需繁琐的环境配置和库安装,用户只需打开MATLAB界面,即可轻松开始深度学习之旅
- 你的DDPG/RDPG为何不收敛?
Mario-Chao
园子好多年没有更过了,草长了不少。上次更还是读博之前,这次再更已是博士毕业2年有余,真是令人唏嘘。盗链我博客的人又见长,身边的师弟也问我挖的几个系列坑什么时候添上。这些着实令我欣喜,看来我写的东西也是有人乐意看的。去年11月份左右,因为研究需要,了解了一下强化学习(Reinforcementlea
- 机器学习、深度学习、神经网络之间的关系
你好,工程师
AI机器学习
机器学习(MachineLearning)、深度学习(DeepLearning)和神经网络(NeuralNetworks)之间存在密切的关系,它们可以被看作是一种逐层递进的关系。下面简要介绍它们之间的关系:机器学习(MachineLearning):机器学习是一种人工智能的分支,关注如何通过数据让计算机系统从经验中学习,提高性能。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同
- 强化学习应用——倒立摆
ThreeS_tones
DRLpygamepython开发语言
新建虚拟环境并安装:pipinstallgympipinstallpygame运行下列代码:importgymimporttime#生成环境env=gym.make('CartPole-v1',render_mode='human')#human指在人类显示器或终端上渲染#环境初始化state=env.reset()#循环交互whileTrue:#渲染画面env.render()#从动作空间随机获
- 【人工智能学习思维脉络导图】
AK@
人工智能人工智能学习
曾梦想执剑走天涯,我是程序猿【AK】目录知识图谱1.基础知识2.人工智能核心概念3.实践与应用4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础(线性代数、微积分、概率论和统计学)编程语言(Python、R等)2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)自然语言处理
- 机器学习基础(一)理解机器学习的本质
昊昊该干饭了
人工智能python机器学习人工智能python
导读:在本文中,将深入探索机器学习的根本原理,包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。目录机器学习机器学习概念相关概念机器学习根本:模型数据的语言:特征与标签训练与测试:模型评估机器学习的分类监督学习:有指导的学习过程非监督学习:自我探索的过程强化学习:通过试错学习构建与分析鸢尾花数据模型鸢尾花数据集简介加载数据集创建和训练模型进行预测与评估模型机器学习机器学习概念机器学习是人工智
- 【伤寒强化学习训练】打卡第二十八天 一期90天
A卐炏澬焚
本草:桂枝的药性(续)桂枝:味辛温、无毒,有辣味,性子温“治上气咳逆,结气,喉痹,吐吸,利关节,补中益气,”桂枝能够走在我们的营分,走在我们的脉管里面,给予我们这个营分能量。如果卫气属于阳,而营气属于阴的话,桂枝是能够补、通身体阴中之阳的药,就是血管里面、脉管里面的能量,所以桂枝通常会取它通阳的效果,来谈论它的种种主治。桂枝:身体里面很多的能量会被这味药贯穿起来,好像帮身体开凿地铁一样,原来阻隔不
- 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
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =