- 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
- 机器学习---强化学习
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习人工智能
1.什么是强化学习在连接主义学习中,在学习的方式有三种:非监督学习(unsupervisedlearning)、监督学习(supervisedleaning)和强化学习。监督学习也称为有导师的学习,需要外界存在一个“教师”对给定输入提供应有的输出结果,学习的目的是减少系统产生的实际输出和预期输出之间的误差,所产生的误差反馈给系统来指导学习。非监督学习也称为无导师的学习。它是指系统不存在外部教师指导
- 【强化学习】day1 强化学习基础、马尔可夫决策过程、表格型方法
宏辉
强化学习python算法强化学习
写在最前:参加DataWhale十一月组队学习记录【教程地址】https://github.com/datawhalechina/joyrl-bookhttps://datawhalechina.github.io/easy-rl/https://linklearner.com/learn/detail/91强化学习强化学习是一种重要的机器学习方法,它使得智能体能够在环境中做出决策以达成特定目标。
- 强化学习入门到不想放弃-1
周博洋K
人工智能
本来想写到深度学习里的,但是线下和别人聊RLHF,和PPO,DPO的时候,我发现大家一脑袋问号,其实也正常,深度学习里面数学的东西没那么多,入门容易一点,强化学习(现在也都谈强化深度学习,或者深度强化学习了)反而没那么要算力,要一堆算法和数学,所以就单开一个系列,专门写强化学习吧其实强化学习,某种程度上比深度学习更早的走进大家的视野,没错,就是那个把李昌镐,柯洁给打败的Alpha第一课我们先讲点基
- 强化学习入门到不想放弃-2
周博洋K
人工智能
第一篇链接:强化学习入门到不想放弃-1(qq.com)上节课我们用CMU的经典问题,多臂老虎机讨论了,无状态物体的探索和利用,这节课我们用走格子来做一下动态规划算法上节课的问题,我们完全不知道这些老虎机的中奖概率,而这节课我们考虑环境是已知的,说白了,我们可以开启上帝视角,动态规划算法,一般也被定义为有模型的算法那么先说问题,假如我有一个人物(不是勇者),在一个地图上奔跑为了得到最终的奖杯,因为不
- 《深入浅出多模态》:智能文档处理多模态大模型总结
GoAI
深入浅出多模态深度学习多模态大模型人工智能计算机视觉nlp
✨专栏介绍:本作者推出全新系列《深入浅出多模态》专栏,具体章节如导图所示(导图后续更新),将分别从各个多模态模型的概念、经典模型、创新点、论文综述、发展方向、数据集等各种角度展开详细介绍,欢迎大家关注。作者主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介:掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计
- 强化学习笔记
小新0077
强化学习机器学习马尔科夫决策过程Q学习
强化学习笔记-简介本文是根据Sutton的经典书籍«ReinforcementLearning:AnIntroduction»前三章内容整理的笔记。【枯燥预警】本文侧重对强化学习概念的理论分析,在基本概念上的剖析较为详细,也就是说会比较无聊LOL1.强化学习的概念1.强化学习的概念强化学习(reinforcementlearning)研究的基本问题是,一个智能体(agent)与周围环境(envir
- (2024,提示优化,监督微调,强化学习,近端策略优化)用于安全生成文本到图像的通用提示优化器
EDPJ
论文笔记安全人工智能计算机视觉
UniversalPromptOptimizerforSafeText-to-ImageGeneration公和众和号:EDPJ(进Q交流群:922230617或加VX:CV_EDPJ进V交流群)目录0.摘要2.相关工作3.提议的框架4.实验0.摘要文本-图像(Text-to-Image,T2I)模型在基于文本提示生成图像方面表现出色。然而,这些模型对于不安全的输入以生成不安全的内容,如性、骚扰和
- Prompt Learning:【文心一言】提示词功能系统学习,
汀、人工智能
PromptLearning#Gpt教程文心一言人工智能自然语言处理promptpromptlearing
【文心一言】提示词功能系统学习,PromptLearning大型语言模型使用强化学习中的人类反馈来学习,这个过程中与人类对话的提问通常是通俗易懂的,也就是说,大型语言模型可以理解并回答一般人能听懂的问题(可以看到,后面我们所提到的技巧,用到我们日常的交流中也是可以更清晰的表达自己的目的的)。因此,即使我们不进行prompt学习,也可以使用大型语言模型来帮助我们解决问题了。但是,如果想要解决更加专业
- 强化学习入门:使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题
Evaporator Core
python
文章标题:强化学习入门:使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支,它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。Q-learning算法是强化学习中的一个经典算法,它通过不断地探索和利用环境来学习最优的行为策略。本文将介绍如何使用Python编程语言和Q-learning算法解决迷宫问题,并通过可视化展示智能体学习过程。1.准备工
- 机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别
半亩花海
学习笔记机器学习深度学习迁移学习学习人工智能
Hi,大家好,我是半亩花海。本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别,通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。虽然这四种“学习”方法在理论和应用上存在着一定的区别,但它们之间也存在交叉和重叠,有时候也会结合使用来解决实际问题。一、四种“学习”1.机器学习机器学习是人工智能的一个子领域,研究如何让计算机系统利用数据和经验,来不断改善和优化自身的性能。其核心思
- 强化学习(TD3)
sssjjww
强化学习python神经网络深度学习
TD3——TwinDelayedDeepDeterministicpolicygradient双延迟深度确定性策略梯度TD3是DDPG的一个优化版本,旨在解决DDPG算法的高估问题优化点:①双重收集:采取两套critic收集,计算两者中较小的值,从而克制收集过估量成绩。DDPG源于DQN,DQN源于Q_learning,这些算法都是通过估计Q值来寻找最优的策略,在强化学习中,更新Q网络的目标值ta
- NLP_ChatGPT的RLHF实战
you_are_my_sunshine*
NLP大模型chatgpt自然语言处理人工智能
文章目录介绍小结介绍ChatGPT之所以成为ChatGPT,基于人类反馈的强化学习是其中重要的一环。而ChatGPT的训练工程称得上是复杂而又神秘的,迄今为止,OpenAl也没有开源它的训练及调优的细节。从OpenAl已经公开的一部分信息推知,ChatGPT的训练主要由三个步骤组成,如下图所示。原文:译文:第1步,先使用大量数据(从Prompt数据库中抽样)通过监督学习在预训练的GPT-3.5基础
- 基于Monte Carlo 的策略评估
Longlongaaago
机器学习人工智能强化学习机器学习
基于MonteCarlo的策略评估在强化学习中,MonteCarlo是一种被广泛用到的方法。这种方法主要是从经验experience中拟合数值,本质上就是从不同的采样中获得结果,然后将其平均。由于最后当采样的数量达到一定的数量级后,这种方法可以很好地拟合我们想要的函数。这里有一个很有意思的demo,展现的是MonteCarlo如何应用在评估π\piπ的数值上。https://academo.org
- 强化学习On-policy vs Off-policy
Longlongaaago
机器学习强化学习机器学习人工智能
强化学习On-policyvsOff-policy这里我们讲讲强化学习中on-policy和off-policy的区别。实际上这个区别非常简单,就是说如果算法在更新它的policy的时候,它是依赖于前面的Qvaluefunction的话,那么它就是on-policy的。反之如果它是依赖于随机的一个输入或者人为的操控,那么它就是一个offpolicy的。具体来说就是由于在算法更新我们valuefcu
- 今日arXiv最热NLP大模型论文:无需数据集,大模型可通过强化学习与实体环境高效对齐 | ICLR2024
夕小瑶
自然语言处理人工智能深度学习
引言:将大型语言模型与环境对齐的挑战虽然大语言模型(LLMs)在自然语言生成、理解等多项任务中取得了显著成就,但是在面对看起来简单的决策任务时,却常常表现不佳。这个问题的主要原因是大语言模型内嵌的知识与实际环境之间存在不对齐的问题。相比之下,强化学习(RL)能够通过试错的方法从零开始学习策略,从而确保内部嵌入知识与环境的对齐。但是,怎样将先验知识高效地融入这样的学习过程是一大挑战,为了解决这一差距
- 强化学习-赵世钰(三):贝尔曼最优公式【Bellman Optimality Equation】、最优策略【Optimal Policy/Optimal State Values】
u013250861
强化学习
一、Motivatingexamples二、最优策略/optimalpolicy三、贝尔曼最优公式【BellmanOptimalityEquation】1、贝尔曼公式/BellmanEquation2、贝尔曼最优公式/BellmanOptimalityEquation对于贝尔曼公式来说,求解statevalue时是依赖于一个给定的π;对于贝尔曼最优公式来说,π是不定的,是需要求解的参数;3、压缩映
- 学习心得-强化学习【贝尔曼最优公式】
白菜真是菜
学习心得-强化日记算法机器学习人工智能
只为记录学习心得学习视频来源B站up主西湖大学空中机器人:链接:https://www.bilibili.com/video/BV1sd4y167NS/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=ad94eb95d81e9e6b1a5d71459ef1a76d目录1.举例入门2.最优策略3.贝尔曼最优公式4.贝尔曼最优公式详细分析5.分
- 【强化学习的数学原理】课程笔记(三)——贝尔曼最优公式
csu一言
人工智能机器学习
目录1.最优策略(optimalpolicy)的定义2.Bellmanoptimalpolicy(BOE)3.RewriteEquation4.ContractionMappingTheorem5.Solution6.Analyzingoptimalpolicies说明:本内容为个人自用学习笔记,整理自b站西湖大学赵世钰老师的【强化学习的数学原理】课程,特别感谢老师分享讲解如此清楚的课程。两个概念
- 如何强化学习力度,增强干部能力素质的思考
王家遥3
作为公职人员,要不断加强政治学习,做到严、实,在学习中提升综合能力素质,提高组织工作科学化水平,着力锻造一支爱学习、肯学习、富有成效的学习型干部。一要坚持政治标准,提高学习广度。要健全学习制度,加强对学习活动的动态管理,保证学习活动的经常性和学习内容的系统,锤炼组工干部忠诚、干净、担当的政治品格,以部务会、理论学习中心组学习、每日晨读、开展“夜学课堂”、“匀彩组工”读写交流为抓手,深入学习习近平新
- 探索机器学习:定义、算法及应用领域
cooldream2009
AI技术机器学习机器学习算法人工智能
目录前言1机器学习的定义2机器学习算法2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习3机器学习的应用3.1智能搜索3.2医疗诊断3.3无人驾驶结语前言机器学习,源自ArthurSamuel的定义,赋予计算机通过领域学习的能力,使其在不需要明确程序的情况下不断进化。本文将深入探讨机器学习的定义、算法分类以及广泛应用的领域,从监督学习、无监督学习到强化学习,为读者全面解析机器学习的核心概念。1机器学习的
- 大模型评测和强化学习知识
lichunericli
LLM人工智能语言模型
1大模型怎么评测?大语言模型的评测通常涉及以下几个方面:语法和流畅度:评估模型生成的文本是否符合语法规则,并且是否流畅自然。这可以通过人工评估或自动评估指标如困惑度(perplexity)来衡量。语义准确性:评估模型生成的文本是否准确传达了所需的含义,并且是否避免了歧义或模棱两可的表达。这需要通过人工评估来判断,通常需要领域专家的参与。上下文一致性:评估模型在生成长篇文本时是否能够保持一致的上下文
- 感动无处不在
冰之怡
我以为,整天囿于舒适工作环境中凡事不用操心的我,突然独自外地办事会怕生,缩手缩脚。其实勇者无畏。我以为,到一些他们口中所说的所谓求人的‘礼尚’往来严重的部门办事,会看脸色被刁难,需要打通。其实完全多虑。我以为,很久没有真正深入专业,再来接触一个全新的产品设计,很多相关标准陌生,强化学习,图纸恐怕难通过。其实顺利通过。…………哎呦喂,什么时候开始那么没有自信的了呢?我几乎一整天都在嘲笑我的自以为是。
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号