- 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,
- Python 强化学习算法实用指南(三)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:annas-archive.org/md5/e3819a6747796b03b9288831f4e2b00c译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十一章:理解黑盒优化算法在前几章中,我们研究了强化学习(RL)算法,从基于价值的方法到基于策略的方法,以及从无模型方法到基于模型的方法。在本章中,我们将提供另一种解决序列任务的方法,那就是使用一类黑盒算法——进化算法(EA)。EAs由进化机制
- Python 强化学习算法实用指南(二)
原文:annas-archive.org/md5/e3819a6747796b03b9288831f4e2b00c译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第六章:学习随机优化与PG优化到目前为止,我们已经探讨并开发了基于价值的强化学习算法。这些算法通过学习一个价值函数来找到一个好的策略。尽管它们表现良好,但它们的应用受限于一些内在的限制。在本章中,我们将介绍一类新的算法——策略梯度方法,它们通过
- 【论文阅读】AdaCtrl: Towards Adaptive and Controllable Reasoning via Difficulty-Aware Budgeting
quintus0505
LLM论文阅读语言模型
AdaCtrl:TowardsAdaptiveandControllableReasoningviaDifficulty-AwareBudgeting3Method3.1长度触发标签作为控制接口(Length-TriggerTagsasControllingInterface)3.2冷启动微调(Cold-startfine-tuning)3.3难度感知的强化学习框架(Difficulty-awar
- 【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
- 四、Actor-Critic Methods
沈夢昂志
DRL深度强化学习python深度学习
由于在看DRL论文中,很多公式都很难理解。因此最近在学习DRL的基本内容。再此说明,非常推荐B站“王树森老师的DRL强化学习”本文的图表及内容,都是基于王老师课程的后自行理解整理出的内容。目录A.书接上回1、Reinforce算法B.State-ValueFunctionC.PolicyNetWork(Actor)D.ActionValueNetwork(Critic)E.TraintheNeur
- 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
- 【零基础学AI】第33讲:强化学习基础 - 游戏AI智能体
1989
0基础学AI人工智能游戏transformer分类深度学习神经网络
本节课你将学到理解强化学习的基本概念和框架掌握Q-learning算法原理使用Python实现贪吃蛇游戏AI训练能够自主玩游戏的智能体开始之前环境要求Python3.8+PyTorch2.0+Gymnasium(原OpenAIGym)NumPyMatplotlib推荐使用JupyterNotebook进行实验前置知识Python基础编程(第1-8讲)基本数学概念(函数、导数)神经网络基础(第23讲
- 在Carla上应用深度强化学习实现自动驾驶(一)
寒霜似karry
自动驾驶人工智能机器学习
carla环境下基于强化学习的自动驾驶_哔哩哔哩_bilibili本篇文章是小编在pycharm上自己手敲代码学习自动驾驶的第一篇文章,主要讲述如何在Carla中控制我们自己生成的汽车并且使用rgb摄像头传感器获取图像数据。以下代码参考自:(如有侵权,请联系我将立即删除)使用Carla和Python的自动驾驶汽车第2部分——控制汽车并获取传感器数据-CSDN博客1、导入carla(其中的路径根据自
- 【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
- 多智能体深度强化学习:一项综述 Multi-agent deep reinforcement learning: a survey
资源存储库
笔记
Abstract抽象Theadvancesinreinforcementlearninghaverecordedsublimesuccessinvariousdomains.Althoughthemulti-agentdomainhasbeenovershadowedbyitssingle-agentcounterpartduringthisprogress,multi-agentreinforc
- r语言改变数据框列名_数据决定离线强化学习将如何改变我们的语言习惯
杨_明
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r语言改变数据框列名重点(Tophighlight)Aridesharingcompanycollectsadatasetofpricinganddiscountdecisionswithcorrespondingchangesincustomeranddriverbehavior,inordertooptimizeadynamicpricingstrategy.Anonlinevendorrec
- ReAct (Reason and Act) OR 强化学习(Reinforcement Learning, RL)
SugarPPig
人工智能人工智能
这个问题触及了现代AI智能体(Agent)构建的两种核心思想。简单来说,ReAct是一种“调用专家”的模式,而强化学习(RL)是一种“从零试错”的模式。为了让你更清晰地理解,我们从一个生动的比喻开始,然后进行详细的对比。一个生动的比喻想象一下你要完成一项复杂的任务,比如“策划一场完美的生日派对”。ReAct的方式(像一位经验丰富的活动策划师)你是一位知识渊博的专家(大语言模型LLM)。你首先会思考
- 【AI论文】GLM-4.1V-思考:借助可扩展强化学习实现通用多模态推理
东临碣石82
人工智能
摘要:我们推出GLM-4.1V-Thinking这一视觉语言模型(VLM),该模型旨在推动通用多模态推理的发展。在本报告中,我们分享了在以推理为核心的训练框架开发过程中的关键发现。我们首先通过大规模预训练开发了一个具备显著潜力的高性能视觉基础模型,可以说该模型为最终性能设定了上限。随后,借助课程采样强化学习(ReinforcementLearningwithCurriculumSampling,R
- 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树:从零基础到AI专家的成长路径全解析
智算菩萨
人工智能深度学习
引言:技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代,深度学习犹如一棵参天大树,其根系深深扎入数学与计算科学的沃土,主干挺拔地承载着机器学习的核心理念,而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言,理解这棵技能树的生长规律,掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段,将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计,但在学习深度学习
- 【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期
机器学习的完整生命周期(End-to-EndPipeline)机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程,以下是系统化的步骤分解和关键要点:1.问题定义(ProblemDefinition)目标:明确业务需求与机器学习任务的匹配性。关键问题:这是分类、回归、聚类还是强化学习问题?成功的标准是什么?(如准确率>90%、降低10%成本)输出:项目目标文档(含评估指标)。2.数据收集(DataC
- 大模型RLHF强化学习笔记(二):强化学习基础梳理Part2
Gravity!
大模型笔记大模型LLM强化学习人工智能
【如果笔记对你有帮助,欢迎关注&点赞&收藏,收到正反馈会加快更新!谢谢支持!】一、强化学习基础1.4强化学习分类根据数据来源划分Online:智能体与环境实时交互,如Q-Learning、SARSA、Actor-CriticOffline:智能体使用预先收集的数据集进行学习根据策略更新划分On-Policy:学习和行为策略是相同的,数据是按照当前策略生成的,如SARSAOff-Policy:学习策
- 爆改RAG!用强化学习让你的检索增强生成系统“开挂”——从小白到王者的实战指南
许泽宇的技术分享
人工智能
“RAG不准?RL来救场!”——一位被RAG气哭的AI工程师前言:RAG的烦恼与AI炼丹师的自我修养在AI圈混久了,大家都知道RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是大模型落地的“万金油”方案。无论是企业知识库、智能问答,还是搜索引擎升级,RAG都能插上一脚。但你用过RAG就知道,理想很丰满,现实很骨感。明明知识库里啥都有,问个“量子比特的数学表达式”,
- 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
- 策略梯度在网络安全中的应用:AI如何防御网络攻击
AI智能探索者
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策略梯度在网络安全中的应用:AI如何防御网络攻击关键词:策略梯度、网络安全、AI防御、强化学习、网络攻击、入侵检测、自适应防御摘要:本文将探讨策略梯度这一强化学习算法在网络安全领域的创新应用。我们将从基础概念出发,逐步揭示AI如何通过学习网络攻击模式来构建自适应防御系统,分析其核心算法原理,并通过实际代码示例展示实现过程。文章还将讨论当前应用场景、工具资源以及未来发展趋势,为读者提供对这一前沿技术
- 2024大模型秋招LLM相关面试题整理
AGI大模型资料分享官
人工智能深度学习机器学习自然语言处理语言模型easyui
0一些基础术语大模型:一般指1亿以上参数的模型,但是这个标准一直在升级,目前万亿参数以上的模型也有了。大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是针对语言的大模型。175B、60B、540B等:这些一般指参数的个数,B是Billion/十亿的意思,175B是1750亿参数,这是ChatGPT大约的参数规模。强化学习:(ReinforcementLearning)一种机器学习的方法,
- 【深度学习】强化学习(Reinforcement Learning, RL)主流架构解析
烟锁池塘柳0
机器学习与深度学习深度学习人工智能机器学习
强化学习(ReinforcementLearning,RL)主流架构解析摘要:本文将带你深入了解强化学习(ReinforcementLearning,RL)的几种核心架构,包括基于价值(Value-Based)、基于策略(Policy-Based)和演员-评论家(Actor-Critic)方法。我们将探讨它们的基本原理、优缺点以及经典算法,帮助你构建一个清晰的RL知识体系。文章目录强化学习(Rei
- 返利佣金最高软件的技术壁垒:基于强化学习的动态佣金算法架构揭秘
返利佣金最高软件的技术壁垒:基于强化学习的动态佣金算法架构揭秘大家好,我是阿可,微赚淘客系统及省赚客APP创始人,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!一、背景介绍在返利佣金软件中,动态佣金算法是提升用户活跃度和平台收益的关键技术。传统的佣金算法通常是静态的,无法根据用户的实时行为和市场动态进行调整。为了突破这一技术瓶颈,我们引入了强化学习(ReinforcementLearning,RL),通
- 农业物联网平台中的灌溉系统研究
sj52abcd
农业物联网和人工智能物联网数据分析python大数据毕业设计
研究目的本研究旨在开发一个基于Python语言的农业物联网平台,整合土壤墒情监测与精准灌溉系统,通过现代信息技术手段实现农业生产的智能化管理。系统将采用Python作为主要开发语言,结合MySQL数据库进行数据存储与管理,利用ECharts.js实现数据可视化展示,并引入机器学习和强化学习算法优化灌溉决策。具体目标包括:1)构建实时土壤墒情监测网络,通过物联网传感器采集土壤温湿度、电导率等关键参数
- 用于人形机器人强化学习运动的神经网络架构分析
1.引言:人形机器人运动强化学习中的架构探索人形机器人具备在多样化环境中自主运行的巨大潜力,有望缓解工厂劳动力短缺、协助居家养老以及探索新星球等问题。其拟人化的特性使其在执行类人操作任务(如运动和操纵)方面具有独特优势。深度强化学习(DRL)作为一种前景广阔的无模型方法,能够有效控制双足运动,实现复杂行为的自主学习,而无需显式动力学模型。1.1人形机器人运动强化学习的机遇与挑战尽管DRL取得了显著
- 人形机器人运动控制技术演进:从强化学习到神经微分方程的前沿解析
1.引言:人形运动控制的挑战与范式迁移人形机器人需在非结构化环境中实现双足行走、跑步、跳跃等复杂动作,其核心问题可归结为高维连续状态-动作空间的实时优化。传统方法(如基于模型的预测控制MPC)依赖精确的动力学建模,但在实际系统中面临以下瓶颈:模型失配:复杂接触动力学(如足-地交互)难以显式建模;计算瓶颈:高维非线性优化难以满足实时性需求;环境扰动敏感:传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足。近年来,以强
- NVIDIA Isaac GR00T N1.5 人形机器人强化学习入门教程(五)
强化学习与机器人控制仿真
机器人与具身智能人工智能机器人深度学习神经网络强化学习模仿学习具身智能
系列文章目录目录系列文章目录前言一、更深入的理解1.1实体化动作头微调1.1.1实体标签1.1.2工作原理1.1.3支持的实现1.2高级调优参数1.2.1模型组件1.2.1.1视觉编码器(tune_visual)1.2.1.2语言模型(tune_llm)1.2.1.3投影器(tune_projector)1.2.1.4扩散模型(tune_diffusion_model)1.2.2理解数据转换1.2
- 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
- 提升自动驾驶导航能力:基于深度学习的场景理解技术
星辰和大海都需要门票
路径规划算法自动驾驶深度学习人工智能
EnhancingAutonomousVehicleNavigationUsingDeepLearning-BasedSceneUnderstanding提升自动驾驶导航能力:基于深度学习的场景理解技术摘要-为应对复杂环境下的自动驾驶导航,系统高度依赖场景理解的准确性。本研究提出一种基于深度学习的新方法,将目标识别、场景分割、运动预测与强化学习相结合以提升导航性能。该方法首先采用U-Net架构分解
- 【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
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement