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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)
- 星际争霸多智能体挑战赛(SMAC)
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文/王晶,资深工程师,GoogleBrain团队作者王晶,现为GoogleBrain团队的资深工程师,主要致力深度强化学习的研发,和DeepMind团队在强化学习的应用上有许多合作。北京时间1月25日凌晨2点,DeepMind直播了他们的AIAlphaStar和人类顶尖的职业电竞选手对战星际争霸2。根据DeepMind介绍,AlphaStar在2018年12月10日和19日先后以5:0全胜的战绩击
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大模型在半导体设计领域的应用已形成多维度技术渗透,其核心价值在于通过数据驱动的方式重构传统设计范式。以下从技术方向、实现路径及行业影响三个层面展开详细分析:参数化建模与动态调优基于物理的深度学习模型(如PINNs)将器件物理方程嵌入神经网络架构,实现工艺参数与电学性能的非线性映射建模。通过强化学习框架(如PPO算法)动态调整掺杂浓度、栅极长度等关键参数,在3nm节点下实现驱动电流提升18%的同时降
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以下是DQN(DeepQ-Network)和PPO(ProximalPolicyOptimization)的全面对比流程图及文字解析。两者是强化学习的核心算法,但在设计理念、适用场景和实现机制上有显著差异:graphTDA[对比维度]-->B[算法类型]A-->C[策略表示]A-->D[动作空间]A-->E[学习机制]A-->F[探索方式]A-->G[稳定性]A-->H[样本效率]A-->I[关键
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进化计算神经网络架构人工智能
InternationalJournalofComplexityinAppliedScienceandTechnology,投稿网址:https://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijcast,发表论文不收取任何费用,论文平均审稿25天内即可录用。1.神经网络架构搜索方法分类当前,神经网络架构搜索的方法主要可以归纳为以下三类:a.基于强化学习的NAS方法
- 强化学习 16G实践以下是基于CQL(Conservative Q-Learning)与QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)结合的方案相关开源项目及资源,【ai技】
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开源人工智能
根据你提供的CUDA版本(11.5)和NVIDIA驱动错误信息,以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案:1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令(CUDA11.5)PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
- 大模型RLHF强化学习笔记(一):强化学习基础梳理Part1
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【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1.1Intro定义:强化学习是一种机器学习方法,需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素:状态(State):智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息(环境描述)动作(Action):在环境中可以采取的行为策略(Policy):定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作,目标是最大化智能体的长期累积奖
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LLMs基础学习(八)强化学习专题(7)文章目录LLMs基础学习(八)强化学习专题(7)Actor-Critic算法基础原理算法流程细节算法优缺点分析算法核心总结视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1MQo4YGEmq/?spm_id_from=333.1387.upload.video_card.click&vd_source=57e4865932ea6c
- 强化学习-双臂老虎机
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本篇文章模拟AI玩两个老虎机,AI需要判断出哪个老虎机收益更大,然后根据反馈调整对于不同老虎机的价值判断,如果把这个看作一个简单的强化学习的话,那么AI就是agent,两个老虎机就是environment,AI首先会对两台老虎机有一个预测值Q,预测哪一个的价值高,然后AI通过策略函数判断应该选择哪个老虎机,进行Action后根据Reward更新每个老虎机的价值Value,然后再进行下一次判断,直到
- ROS2 强化学习:案例与代码实战
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ROS2学习目标检测人工智能
一、引言在机器人技术不断发展的今天,强化学习(RL)作为一种强大的机器学习范式,为机器人的智能决策和自主控制提供了新的途径。ROS2(RobotOperatingSystem2)作为新一代机器人操作系统,具有更好的实时性、分布式性能和安全性,为强化学习在机器人领域的应用提供了更坚实的基础。本文将通过一个具体案例,深入探讨ROS2与强化学习的结合应用,并提供相关代码实现。二、案例背景本案例以移动机器
- 解析AI算力网络与通信领域强化学习的算法
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解析AI算力网络与通信领域强化学习的算法:从"快递员找路"到"智能网络大脑"关键词:AI算力网络、通信领域、强化学习、马尔可夫决策、资源调度摘要:本文将用"快递物流系统"的类比,带您理解AI算力网络与通信领域如何通过强化学习实现智能决策。我们会从核心概念讲起,逐步拆解强化学习在网络资源调度中的算法原理,结合Python代码实战,最后探索其在5G/6G、边缘计算等场景的应用。即使您没学过复杂数学,也
- AI 在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化
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```htmlAI在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化在当今快速发展的科技领域中,人工智能(AI)的应用正在不断拓展其边界。特别是在自动驾驶技术中,AI的应用已经从简单的感知和识别发展到了复杂的决策和控制阶段。其中,深度强化学习作为AI的一个重要分支,在自动驾驶路径规划中发挥着越来越重要的作用。一、深度强化学习简介深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的机器学习方法。它通过让智能体在环境中进
- 强化学习实战:从 Q-Learning 到 PPO 全流程
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程序员的知识储备2程序员的知识储备3人工智能算法机器学习
1引言随着人工智能的快速发展,强化学习(ReinforcementLearning,RL)凭借其在复杂决策与控制问题上的卓越表现,已成为研究与应用的前沿热点。本文旨在从经典的Q-Learning算法入手,系统梳理从值迭代到策略优化的全流程技术细节,直至最具代表性的ProximalPolicyOptimization(PPO)算法,结合理论推导、代码实现与案例分析,深入探讨强化学习的核心原理、算法演
- 基于CTDE MAPPO的无线通信资源分配强化学习实现
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基于CTDEMAPPO的无线通信资源分配强化学习实现摘要本文提出了一种基于集中训练分散执行(CTDE)框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)方法,用于解决无线通信网络中的资源分配问题。我们设计了一个多基站协作环境,其中每个基站作为独立智能体,通过分布式决策实现网络吞吐量最大化。实验结果表明,MAPPO算法在频谱效率和用户公平性方面显著优于传统启发式算法。1.引言1.1研究背景随着5G/6G通信技
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强化学习系列——PPO算法PPO算法一、背景知识:策略梯度&Advantage二、引入重要性采样(ImportanceSampling)三、PPO-Clip目标函数推导✅四、总结公式(一图总览)参考文献PPO示例代码实现补充内容:重要性采样一、问题背景:我们想估计某个期望❗问题:二、引入重要性采样(ImportanceSampling)三、离散采样形式(蒙特卡洛估计)四、标准化的重要性采样五、在强
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架构
##引言在深度学习和人工智能领域,人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)作为模拟人脑认知机制的核心技术,已在图像识别、自然语言处理和强化学习等领域实现了革命性突破。从AlphaGo击败人类顶尖棋手到ChatGPT的对话生成能力,ANN的进化持续推动技术边界的扩展。本文将深入剖析人工神经网络的核心原理、技术实现与发展趋势。##一、基础概念与数学模型###1.1生物启发
- 医疗AI新势力:自演进多智能体MAS的进击之路
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医疗AI新势力:自演进多智能体MAS的进击之路往期相关文章:Python在开放式医疗诊断多智能体系统中的深度应用与自动化分析基于多智能体强化学习的医疗AI中RAG系统程序架构优化研究自演进多智能体在医疗临床诊疗动态场景中的应用医疗AI的新变革在数字化与智能化飞速发展的时代,人工智能(AI)已经逐渐渗透到医疗领域的各个角落,成为推动医疗行业变革的重要力量。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定,从医
- 无线通信中的多智能体强化学习:基于CTDE-MAPPO的功率控制优化
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仿真模型深度学习算法算法人工智能制造
无线通信中的多智能体强化学习:基于CTDE-MAPPO的功率控制优化摘要本文提出了一种基于集中训练分布式执行(CTDE)框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)算法,用于解决无线通信网络中的分布式功率控制问题。通过将多个基站建模为协作智能体,我们设计了一个多智能体强化学习系统,能够在复杂动态环境中实现全局网络效用的优化。本文详细介绍了系统架构、算法实现、实验设置以及性能评估,展示了MAPPO在5G
- 传统蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)方法在强化学习中直接把整条回报序列当作“真值”来估计价值函数,通常配合表格化存储,因此无需环境模型且估计无偏,但只能处理有限状态-动作空间且方差较大
强化学习曾小健
人工智能
传统蒙特卡洛(MonteCarlo,MC)方法在强化学习中直接把整条回报序列当作“真值”来估计价值函数,通常配合表格化存储,因此无需环境模型且估计无偏,但只能处理有限状态-动作空间且方差较大medium.comanalyticsvidhya.comincompleteideas.net。“深度蒙特卡洛”(DeepMonteCarlo,DMC)则保留“按回报直接更新”的思想,却用深度网络来逼近$Q(
- 使用Simulink结合MATLAB进行基于强化学习控制下的动态滤波器参数调节系统的仿真
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matlab开发语言
目录一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1:定义系统需求示例:定义系统需求步骤2:准备强化学习环境步骤3:训练强化学习代理步骤4:创建Simulink模型步骤5:添加信号源步骤6:合并信号步骤7:导入强化学习代理步骤8:设计滤波器步骤9:可视化结果步骤10:连接各模块步骤11:设置仿真参数步骤12:运行仿真并分析结果四、总结在现代信号处理领域,动态调整滤波器参数以适应不断变化的环境条件是
- 强化学习(Reinforcement Learning, RL)概览
MzKyle
人工智能人工智能强化学习机器学习机器人
一、强化学习的核心概念与定位1.定义强化学习是机器学习的分支,研究智能体(Agent)在动态环境中通过与环境交互,以最大化累积奖励为目标的学习机制。与监督学习(有标注数据)和无监督学习(无目标)不同,强化学习通过“试错”学习,不依赖先验知识,适合解决动态决策问题。2.核心要素智能体(Agent):执行决策的主体,如游戏AI、机器人。环境(Environment):智能体之外的一切,如棋盘、物理世界
- 无监督学习概览
MzKyle
人工智能人工智能无监督学习机器学习
一、无监督学习的本质与定位定义:无监督学习是机器学习的三大范式之一(另外两种为监督学习和强化学习),其核心特点是处理未标注数据,通过算法自动发现数据中的隐藏结构、模式或内在规律。与监督学习依赖"输入-输出"对不同,无监督学习仅以原始数据作为输入,目标是揭示数据的内在组织方式。与其他学习范式的区别:监督学习:依赖标签(如分类、回归任务),学习从输入到输出的映射关系强化学习:通过与环境交互获得奖励信号
- 基于分布式部分可观测马尔可夫决策过程与联邦强化学习的低空经济智能协同决策框架
pk_xz123456
算法无人机分布式算法matlab人工智能制造开发语言
基于分布式部分可观测马尔可夫决策过程与联邦强化学习的低空经济智能协同决策框架摘要:低空经济作为新兴战略产业,其核心场景(如无人机物流、城市空中交通、低空监测)普遍面临环境动态性强、个体观测受限、数据隐私敏感及多智能体协同复杂等挑战。本文创新性地提出一种深度融合分布式部分可观测马尔可夫决策过程(Dec-POMDP)与联邦强化学习(FederatedReinforcementLearning,FRL)
- 空间智能领域,AI人工智能如何大显身手
AI大模型应用之禅
人工智能ai
空间智能领域,AI人工智能如何大显身手关键词:空间智能、人工智能、计算机视觉、地理信息系统、自动驾驶、增强现实、智能城市摘要:本文深入探讨了人工智能在空间智能领域的应用与前景。空间智能作为理解、处理和利用空间信息的能力,正在被AI技术深刻变革。我们将从核心技术原理出发,分析计算机视觉、深度学习、强化学习等技术如何赋能空间智能,探讨其在自动驾驶、智能城市、AR/VR等领域的实际应用,并提供详细的算法
- 动手学强化学习 第10章-Actor-Critic 算法 训练代码
zhqh100
算法深度学习pytorch人工智能
基于Hands-on-RL/第10章-Actor-Critic算法.ipynbatmain·boyu-ai/Hands-on-RL·GitHub理论Actor-Critic算法修改了警告和报错运行环境DebianGNU/Linux12Python3.9.19torch2.0.1gym0.26.2运行代码Actor-Critic.py#!/usr/bin/envpythonimportgymimpo
- Agent 处理流程
成都犀牛
人工智能大模型Agent深度学习神经网络pythonAgent
Agent源于研究行为的强化学习,而大模型源于研究知识的深度学习多数情况下认为该系统中会存在下面的角色或名词用户(另一个人)上下文(记忆)变量(记忆)提示词(沟通方式)工具(手臂)大模型(大脑)这个图将着重表现Agent的决策循环,这是其与普通RAG流程最主要的区别。Agent核心工作流示意图用户提示词✏️Agent大模型上下文️变量%%工具️用户交互层AI核心层数据层工具层发送请求用户输入原始指
- 智能化设计工具链:深度学习与强化学习的全流程融合架构
一、技术架构设计智能化设计工具链的构建需要整合参数化建模、代理模型训练、强化学习优化与多物理场工艺仿真四大模块,形成从设计到制造的闭环系统。典型流程如下:
- 自适应限流算法实战
双囍菜菜
#Go高吞吐架构算法Golang
自适应限流算法实战文章目录自适应限流算法实战一、限流算法演进史:从静态到自适应1.1传统限流算法的致命缺陷1.2自适应限流的革命性突破二、自适应限流核心指标体系2.1黄金四维指标2.2指标融合公式三、经典自适应算法解析3.1TCPBBR带宽自适应算法核心限流应用3.2NetflixConcurrencyLimit梯度下降策略智能探针机制四、AI赋能的智能限流4.1LSTM预测模型架构4.2强化学习
- 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