- ROS2 强化学习:案例与代码实战
芯动大师
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
- DeepSeek打破AI天花板:MoE架构+RL推理,效率提升5倍的底层逻辑
泡泡Java
AI大模型人工智能架构
文章目录一、引言二、MoE架构:高效计算的核心支撑(一)MoE架构概述(二)DeepSeekMoE架构的创新点(三)MoE架构的代码实现示例三、RL推理:智能提升的关键驱动(一)RL推理概述(二)R1的训练流程(三)RL推理中的关键技术(四)RL推理的代码实现示例四、MoE架构与RL推理的结合:效率提升的奥秘(一)计算效率的提升(二)推理能力的增强(三)整体性能的飞跃五、结论与展望《DeepSee
- 强化学习实战:从 Q-Learning 到 PPO 全流程
荣华富贵8
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
- 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
- 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
- 生成本地 微调 +强化学习 qwen3-4b 研究搭建流程步骤
行云流水AI笔记
人工智能
在本地微调并应用强化学习(RL)对Qwen-3-4B模型进行研究和搭建,是一个复杂但可行的过程。以下是一个详细的流程步骤,涵盖从环境准备、数据准备、模型微调到强化学习应用的各个阶段。一、环境准备硬件要求GPU:至少需要多块高性能GPU(如NVIDIAA100或V100),因为Qwen-3-4B模型参数量大,内存需求高。内存:建议至少128GBRAM,以确保数据处理和模型加载的流畅性。存储:高速SS
- 【无标题】
行云流水AI笔记
人工智能
在本地对Qwen-3-4B模型进行微调,并结合强化学习(RL)以提高其从自然语言(TXT)到结构化查询语言(SQL)的转换能力(即TXT2SQL),是一个复杂但非常有价值的任务。以下是一个详细的流程步骤,涵盖从环境准备、数据准备、模型微调到强化学习应用的各个方面。一、项目概述目标:通过微调和强化学习提升Qwen-3-4B模型在TXT2SQL任务上的表现,使其能够更准确地将自然语言查询转换为相应的S
- Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting
UnknownBody
LLMDailyCausalandReasoning语言模型人工智能自然语言处理
论文主要内容总结研究背景与问题大语言模型(LLMs)在决策领域展现出巨大潜力,但预训练模型存在推理能力不足、难以适应新环境的问题,严重制约了其在复杂现实任务中的应用。现有方法如强化学习(RL)单独使用或LLM辅助RL的方式,仍依赖token预测范式,缺乏结构化推理和快速适应性。核心框架与方法提出因果感知大语言模型(Causal-awareLLMs),将结构因果模型(SCM)整合到决策过程中,采用“
- 训练成本降低2000倍: 直接将推理能力注入LLM
大模型最新论文
深度学习人工智能语言模型自然语言处理llama
论文标题Resa:TransparentReasoningModelsviaSAEs论文地址https://arxiv.org/pdf/2506.09967代码地址https://github.com/shangshang-wang/Resa作者背景南加州大学动机激发大模型的推理能力通常需要繁重的后训练工作(带CoT的RL或SFT),这一过程不仅需要昂贵的数据与计算资源,还缺乏可解释性(并不清楚模
- 【论文解读】s3: 仅 2.4K 数据即可 RL 训练Search Agent
1stauthro:PatrickJiangpaper:[2505.14146]s3:YouDon’tNeedThatMuchDatatoTrainaSearchAgentviaRLcode:pat-jj/s3:s3-EfficientYetEffectiveSearchAgentTrainingviaRLforRAG5.总结(结果先行)s3框架以其“解耦搜索与生成、仅训练搜索代理、采用GBR奖励
- 强化学习-K臂老虎机
强化学习强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,强化学习的基础框架是马尔可夫决策过程,它允许智能体(Agent)能够在与环境(Environment)的交互中通过试错来学习最优策略。智能体在环境中执行行动(Action),并根据行动的结果接收反馈,即奖励(Reward)。这些奖励信号指导智能体调整其策略,以最大化长期累积奖励。强化学习的核心是价值函数(Val
- 九章云极发布九章智算云Alaya NeW Cloud 2.0, 开创Serverless+RL技术趋势
2025年6月16日北京讯——AI独角兽企业九章云极DataCanvas在“九章云极智能计算论坛”上正式发布新一代全栈智能计算云平台——九章智算云AlayaNeWCloud2.0,并同步启动全球首个强化学习智算服务。该平台基于Serverless技术架构与强化学习技术的深度融合,成功突破“秒级生成百万token级”的性能瓶颈,旨在为全球AI创新企业及研发机构提供智能计算基础设施级服务。九章智算
- 编辑文章 - 题解:P11557 [ROIR 2016] 有趣数字 (Day 2)
lhschris
算法深度优先图论
思路记忆化搜索。很明显这题的输入一定是字符串。那么我们还需要写一个字符串减法,来计算左端点减一的值。题目要求计算区间l∼rl\simrl∼r内有趣的数字的数量。那么1∼r1\simr1∼r的有趣数字的数量减去1∼l−11\siml-11∼l−1的数量就是区间内有趣数字的数量。那我们可以用记忆化搜索的方式就行计算。记忆化搜索只需要三个参数。当前构造到的位置nownownow,上一个数字lastlas
- 限流电阻的选择
XTao EmbedLogs
电路设计单片机嵌入式硬件电路设计pcb工艺嵌入式
限流电阻的作用限流电阻是用来减小负载端电流,例如在发光二极管一端添加一个限流电阻可以减小流过发光二极管的电流,防止损坏LED灯。限流电阻经常串联于电路中,用以限制所在支路电流的大小,以防电流过大烧坏所串联的元器件。同时限流电阻也能起分压作用。其原理是:电阻RL是负载电阻,R为稳压调整电阻(也称为限流电阻),D为稳压管。按稳压电路设计准则,在输入电压基本不变时,RL变小时,流过RL的电流增加,但流过
- 人工智能-SFT(Supervised Fine-Tuning)、RLHF 和 GRPO
高效匠人
人工智能人工智能
以下是SFT(SupervisedFine-Tuning)、RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)和GRPO群体相对策略优化(GRPO,GroupRelativePolicyOptimization)是一种强化学习(RL)算法,的核心差异与原理对比,涵盖定义、训练机制、优缺点及适用场景:一、核心定义方法核心定义SFT基于标注的「输入-输出」对进行监
- 【大模型】【DeepSeek】DeepSeek-R1:Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
量子-Alex
LLM大模型人工智能语言模型
DeepSeek-R1:通过强化学习激励大语言模型的推理能力0.论文摘要我们推出了第一代推理模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习(RL)训练而成的模型,没有经过监督微调(SFT)作为初步步骤,展现了卓越的推理能力。通过RL,DeepSeek-R1-Zero自然涌现出许多强大且有趣的推理行为。然而,它也面临诸如可读性差
- 强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]:强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验
小城哇哇
人工智能语言模型ai深度学习机器学习强化学习agi
1.强化学习核心概念强化学习(reinforcementlearning,RL):智能体可以在与复杂且不确定的环境进行交互时,尝试使所获得的奖励最大化的算法。动作(action):环境接收到的智能体基于当前状态的输出。状态(state):智能体从环境中获取的状态。奖励(reward):智能体从环境中获取的反馈信号,这个信号指定了智能体在某一步采取了某个策略以后是否得到奖励,以及奖励的大小。探索(e
- 论文速读|RP1M:用于双手灵巧机械手弹奏钢琴的大规模运动数据集
项目地址:RP1M:ALarge-ScaleMotionDatasetforPianoPlayingwithBi-ManualDexterousRobotHandsRP1M数据集特别是为了研究双手灵巧机械手在钢琴演奏时的动态双手操控。该数据集包含了大约100万条专家级别的双手钢琴演奏动作轨迹,覆盖了大约2000首音乐作品。这些专家轨迹是通过为每首歌曲训练一个强化学习(RL)代理,并使用不同的随机种
- 【速写】TRL:Trainer的细节与思考(PPO/DPO+LoRA可行性)
囚生CY
速写人工智能
序言问题源于PPOTrainer里并没有跟SFTTrainer类似的peft_config参数,而SFTTrainer在带和不带peft_config参数的情况下分别对应高效微调和全量微调。自然就会想到是否可以把PPO和PEFT结合,但是目前peft包和trl包上似乎还是存在这种兼容性的问题。另一个问题就是奖励函数的设置,这个是RL从诞生以来一直存在的一个老大难问题。现在有很多方案,但是我始终觉得
- DexArt Benchmarking Generalizable Dexterous Manipulation with Articulated Objects
好气呀
具身智能铰接物体机器人
文章目录概述概述accepted:CVPR2023项目主页文章解读参考: RL的工作,很清晰的idea,后续可以读代码项目仓库
- 强化学习Reinforcement Learning与逆强化学习:理论与实践
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
强化学习,逆强化学习,强化学习算法,逆强化学习算法,深度强化学习,应用场景1.背景介绍在人工智能领域,强化学习(ReinforcementLearning,RL)作为一种模仿人类学习的智能算法,近年来取得了显著进展,并在机器人控制、游戏AI、推荐系统等领域展现出强大的应用潜力。强化学习的核心思想是通过试错学习,让智能体在与环境交互的过程中不断优化策略,以最大化累积的奖励。然而,在现实世界中,获取精
- Med-R1论文阅读理解-1
要努力啊啊啊
大模型论文阅读论文阅读人工智能深度学习
论文总结:Med-R1:ReinforcementLearningforGeneralizableMedicalReasoninginVision-LanguageModels论文写了什么?本文提出了一种名为Med-R1的新框架,旨在通过强化学习(ReinforcementLearning,RL)提升视觉-语言模型(Vision-LanguageModels,VLMs)在医疗领域的推理能力与泛化能
- REINFORCE蒙特卡罗策略梯度算法详解:python从零实现
AI仙人掌
复现强化学习RL算法算法python开发语言
向所有学习者致敬!“学习不是装满一桶水,而是点燃一把火。”——叶芝我的博客主页:https://lizheng.blog.csdn.net欢迎点击加入AI人工智能社区!让我们一起努力,共创AI未来!好的!我会按照你的要求,认真完成翻译任务,确保内容完整、准确且符合要求。以下是翻译后的Markdown文档:引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)的目标是训练智能体(agent
- 动手学强化学习 第 11 章 TRPO 算法(TRPOContinuous) 训练代码
zhqh100
算法人工智能强化学习pytorch
基于Hands-on-RL/第11章-TRPO算法.ipynbatmain·boyu-ai/Hands-on-RL·GitHub理论TRPO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TRPOContinuous.py#!/usr/bin/envpythonimporttorchimportnumpyasnpi
- DeepSeek本地私有部署(基于Ollama)
奶羊cnk
人工智能deepseek
DeepSeek是一家由中国知名量化私募巨头幻方量化创立的人工智能公司,致力于开发高效、高性能的生成式AI模型。自成立以来,DeepSeek在短短一年多的时间里取得了显著的进展,推出了多个引人注目的开源模型,包括DeepSeekCoder、DeepSeekLLM、DeepSeek-V2、DeepSeek-V3、DeepSeek-Rl和多模态模型Janus。DeepSeek的爆火,引发了全球科技震动
- 使用MATLAB和Simulink进行基于强化学习的双足机器人步态控制仿真
xiaoheshang_123
MATLAB开发项目实例1000例专栏手把手教你学MATLAB专栏simulink
目录一、准备工作二、步骤详解1.启动Simulink并创建新模型2.构建双足机器人简化模型3.设计强化学习环境强化学习环境概述4.实现强化学习控制器5.训练强化学习代理6.增加示波器观察输出7.配置仿真参数8.运行仿真并分析结果注意事项强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种通过智能体(agent)与环境互动来学习策略的机器学习方法。在双足机器人领域,强化学习可以用于自动
- OpenManus-RL 使用教程
戚逸玫Silas
OpenManus-RL使用教程OpenManus-RLAlivestreamdevelopmentofRLtunningforLLMagents项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenManus-RL1.项目介绍OpenManus-RL是一个开源项目,由Ulab-UIUC和MetaGPT合作领导。该项目是原始OpenManus创议的扩展版本。受到De
- 3中AI领域的主流方向:预测模型、强化学习和世界模型
pang企鹅
人工智能机器学习语言模型
引言近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,涌现出多种不同的技术路线。其中,预测模型(如大语言模型)、强化学习(RL)和世界模型(WorldModels)代表了三种较大影响力的研究方向。本文将从技术原理、应用场景和未来趋势三个维度,对比分析这三种方向的核心差异与互补性。1.预测模型(PredictiveModels)1.1核心思想预测模型(如GPT、BERT等大语言模型)的核心目标是基于已有数据预测
- 强化学习_置信域算法&RL
Scc_hy
强化学习算法强化学习人工智能深度学习
1置信域算法到TRPO置信域算法核心:找到更新参数θ\thetaθ和θold\theta_{old}θold相关的近似目标函数,邻域N(θold)N(\theta_{old})N(θold)内寻找最大值近似(approximation):L(θ∣θold)L(\theta|\theta_{old})L(θ∣θold)最大化(Maximation):arg maxθ∈N(θold)L(θ∣θold
- 【强化学习】强化学习算法 - 马尔可夫决策过程
人类发明了工具
RL强化学习分享算法数学建模强化学习马尔可夫决策
文章目录马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)1.MDP原理介绍2.MDP建模/实现步骤3.MDP示例:简单网格世界(GridWorld)马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)1.MDP原理介绍马尔可夫决策过程(MDP)是强化学习(ReinforcementLearning,RL)中用于对序贯决策(SequentialDecision
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo