mahuatengmmp
mahuatengmmp

Deep Q Learning伪代码分析及翻译

伪代码

Deep Q Learning伪代码分析及翻译_第1张图片

代码翻译及分析

初始化记忆体D中的记忆N
初始化随机权重θaction值的函数Q(Q估计)
初始化权重θ-=θ target-action值的函数^Q(Q现实)
循环:
    初始化第一个场景s1=x1并且预处理场景s1对应的场景处理函数Φ
    循环:
        根据可能性ε选择一个随机动作at,or
        或者选择一个最大值at从函数Q中在场景st下
        执行动作a在模拟器中并且获取一个奖励rt和下一个场景xt+1
        令st+1=st,at,xt+1并且处理Φt+1=Φ(st+1)
        将(Φt,at,rt,Φt+1)存储在D中
        采样一个随机的小批训练在D中
        设置yj值:
            如果 下一个场景yj+1是中止:则只返回rj
            否则 返回rj+ （gamma ^Q(Φj+1，a,θ)函数最大a值的值）
        #思路还是和Q-learning一样，如果有奖励则激励权重θ，如果每奖励则由gamma值来衰减权重θ
        执行一个（Q现实-Q估计）平方梯度回归来更新权重θ
        每执行多少步就执行一个^Q=Q(Q现实=Q估计，主要是权重拷贝)

你可能感兴趣的:(DQN)

  • 7. 深度强化学习：智能体的学习与决策 Network_Engineer 机器学习学习机器学习深度学习神经网络python算法
    引言深度强化学习结合了强化学习与深度学习的优势，通过智能体与环境的交互，使得智能体能够学习最优的决策策略。深度强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域表现出色，推动了人工智能的快速发展。本篇博文将深入探讨深度强化学习的基本框架、经典算法（如DQN、策略梯度法），以及其在实际应用中的成功案例。1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支，专注于智能体在与环境的交互过程中，学习如何通过最大
  • 深度强化学习之DQN-深度学习与强化学习的成功结合 CristianoC
    目录概念深度学习与强化学习结合的问题DQN解决结合出现问题的办法DQN算法流程总结一、概念原因：在普通的Q-Learning中，当状态和动作空间是离散且维数不高的时候可以使用Q-Table来存储每个状态动作对应的Q值，而当状态和动作空间是高维连续时，使用Q-Table不现实。一是因为当问题复杂后状态太多，所需内存太大；二是在这么大的表格中查询对应的状态也是一件很耗时的事情。image通常的做法是把
  • 深入理解DDQN AI-星辰 动手实现强化学习python机器学习人工智能
    深入理解DDQN1.引言双深度Q网络（DoubleDeepQ-Network，DDQN）是对原始DQN算法的一个重要改进。本文将帮助你深入理解DDQN的核心概念，并通过一个生动的例子来阐释其工作原理。2.DDQN的核心概念2.1DQN的过估计问题DQN使用相同的网络来选择和评估动作，这可能导致Q值的过度估计。2.2DDQN的解决方案DDQN通过解耦动作选择和动作评估来解决这个问题：使用当前网络选择
  • 【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现） 程序猿鑫 pythonpytorch算法
    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⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的
  • 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
  • DQN的理论研究回顾 Jay Morein 强化学习与多智能体深度学习学习
    DQN的理论研究回顾1.DQN简介强化学习（RL）（Reinforcementlearning:Anintroduction,2nd,ReinforcementLearningandOptimalControl）一直是机器学习的一个重要领域，近几十年来获得了大量关注。RL关注的是通过与环境的交互进行连续决策，从而根据当前环境制定指导行动的策略，目标是实现长期回报最大化。Q-learning是RL中
  • OpenAI Gym 中级教程——强化学习实践项目 Echo_Wish Python算法Python笔记pythonscipy算法
    PythonOpenAIGym中级教程：强化学习实践项目在本篇博客中，我们将通过一个实际项目来演示如何在OpenAIGym中应用强化学习算法。我们选择一个简单而经典的问题：CartPole，这是一个控制小车平衡杆的问题。我们将使用深度Q网络（DQN）算法来解决这个问题。1.安装依赖首先，确保你已经安装了必要的依赖：pipinstallgym[box2d]tensorflow2.强化学习项目实践2.
  • 一起学习飞桨 深度强化学习算法DQN 路人与大师 学习paddlepaddle算法
    LEARN_FREQ=5#trainingfrequencyMEMORY_SIZE=200000MEMORY_WARMUP_SIZE=200BATCH_SIZE=64LEARNING_RATE=0.0005GAMMA=0.99#trainanepisodedefrun_train_episode(agent,env,rpm):total_reward=0obs=env.reset()step=0w
  • 不同的强化学习模型适配与金融二级市场的功能性建议 路人与大师 金融
    DQNESDDPGA2CTD3SACQMIXMADDPGPPOCQLIMPALA哪个模型适合进行股票操作在考虑使用哪种模型进行股票操作时，需要考虑模型的特点、适用场景以及实现复杂度等因素。以下是对您列出的几种强化学习模型的简要概述，以帮助您做出选择：DQN(DeepQ-Network):适合：适用于离散动作空间的强化学习任务。特点：通过神经网络近似Q函数，使用经验回放和目标网络来提高学习的稳定性和
  • OpenAI Gym 中级教程——深入强化学习算法 Echo_Wish Python笔记Python算法算法
    PythonOpenAIGym中级教程：深入强化学习算法OpenAIGym是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包，提供了多个环境，包括经典的控制问题和Atari游戏。本篇博客将深入介绍OpenAIGym中的强化学习算法，包括深度Q网络（DeepQNetwork,DQN）和深度确定性策略梯度（DeepDeterministicPolicyGradient,DDPG）。1.安装OpenAIGym首先
  • 深度强化学习之价值学习-王树森课程笔记 淀粉爱好者 机器学习神经网络深度学习
    学习资料深度强化学习课程-王树森目录一、Value-basedlearning二、DeepQ-Network(DQN)1.原理2.DQN结构（以超级玛丽为例）3.用DQN操作Agent打游戏三、TemporalDifferenceLearning（TD算法）1.原始算法（类似BP）2.TD算法3.用TD算法学习DQN3.1应用条件3.2更新模型参数【基本思想】学习一个函数来近似Q∗Q^*Q∗函数一
  • 强化学习原理python篇06——DQN WuRobb 强化学习python开发语言
    强化学习原理python篇05——DQNDQN算法定义DQN网络初始化环境开始训练可视化结果本章全篇参考赵世钰老师的教材Mathmatical-Foundation-of-Reinforcement-LearningDeepQ-learning章节，请各位结合阅读，本合集只专注于数学概念的代码实现。DQN算法1）使用随机权重（w←1.0）（w←1.0）（w←1.0）初始化目标网络Q(s,a,w)Q
  • Webots搭建强化学习二轮避障小车（看看吧 蛮详细的） 小雅不采薇 练习机器人人工智能强化学习python算法
    作为一个刚接触webots数日的新手，来着手使用webots搭建一个二轮小车并实现避障的任务,以及使用webots进行强化学习的尝试。该文章主要有如下的内容：大概内容：1.Webots简要介绍2.Webots搭建双轮小車3.Webots双轮小车避障简单的控制逻辑4.Pycharm编写控制程序连接并控制Webots中实体的方法5.Tensorflow编写DQN强化学习算法用于小车的避障6.Webot
  • 深度学习学习笔记-论文研读4-基于深度强化学习的多用户边缘计算任务卸载调度与资源分配算法 丰。。 神经网络论文研读学报论文研读学习边缘计算算法人工智能深度学习
    本人学识浅薄，如有理解不到位的地方还请大佬们指出，相互学习，共同进步概念引入强化学习DQN算法边缘计算边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可
  • 强化学习 - Deep Q Network (DQN) 草明 数据结构与算法机器学习人工智能深度学习算法
    什么是机器学习DeepQNetwork（DQN）是一种结合深度学习和强化学习的方法，用于解决离散动作空间的强化学习问题。DQN是由DeepMind团队提出的，首次应用于解决Atari游戏，但也被广泛用于其他领域，如机器人学和自动驾驶。以下是一个使用Python和TensorFlow/Keras实现简单的DQN的示例代码。请注意，这是一个基本的实现，实际应用中可能需要进行更多的优化和调整。impor
  • 【机器学习】强化学习（六）-DQN(Deep Q-Learning)训练月球着陆器示例 十年一梦实验室 机器学习人工智能
    概述DeepQ-Learning（深度Q学习）是一种强化学习算法，用于解决决策问题，其中代理（agent）通过学习在不同环境中采取行动来最大化累积奖励。LunarLander是一个经典的强化学习问题，其中代理的任务是控制一个着陆舱在月球表面着陆，最小化着陆过程中的燃料消耗。以下是使用DeepQ-Learning解决LunarLander问题的基本步骤：环境建模：首先，需要对LunarLander环
  • 【强化学习】DQN、Double DQN、Dueling DQN、Per DQN、NoisyDQN 学习笔记 如果皮卡会coding 强化学习强化学习DQN
    文章目录DQN(DeepQ-Network)说明伪代码应用范围DoubleDQN说明伪代码应用范围DuelingDQN实现原理应用范围伪代码PerDQN(PrioritizedExperienceReplayDQN)应用范围伪代码NoisyDQN伪代码应用范围部分内容与图片摘自：JoyRL、EasyRLDQN(DeepQ-Network)说明DQN通过深度学习技术处理高维状态空间，它的核心是使用深
  • 强化学习12——策略梯度算法学习 beiketaoerge 强化学习算法学习机器学习强化学习
    Q-learning、DQN算法是基于价值的算法，通过学习值函数、根据值函数导出策略；而基于策略的算法，是直接显示地学习目标策略，策略梯度算法就是基于策略的算法。策略梯度介绍将策略描述为带有参数θ\thetaθ的连续函数，可以将策略学习的目标函数定义为：J(θ)=Es0[Vπθ(s0)]J(\theta)=\mathbb{E}_{s_0}[V^{\pi_\theta}(s_0)]J(θ)=Es0[
  • 强化学习11——DQN算法 beiketaoerge 强化学习算法强化学习
    DQN算法的全称为，DeepQ-Network，即在Q-learning算法的基础上引用深度神经网络来近似动作函数Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a)。对于传统的Q-learning，当状态或动作数量特别大的时候，如处理一张图片，假设为210×160×3210×160×3210×160×3，共有256(210×60×3)256^{(210×60×3)}256(210×60×3)种状态，难以存储，但
  • 【强化学习】----训练Flappy Bird小游戏 子衿JDD 微项目深度学习计算机视觉神经网络
    文章目录一、游戏介绍与问题定义1.1游戏简介1.2问题定义二、算法介绍2.1预处理2.1.1去除背景颜色2.1.2灰度处理2.2Q-Learning2.3神经网络2.4DQN结构2.4.1增加样本池2.4.2利用神经网络计算Q值2.5组成元素2.6算法设计2.7.1Train.py算法2.7.2test.py算法三、实现方法及参数设置3.1实现方式3.2参数设置四、实验结果及分析4.2各指标关系图
  • JoyRL策略梯度 __如果 人工智能机器学习
    与基于价值的算法（包括DQN等算法）不同，这类算法直接对策略本身进行近似优化。在这种情况下，我们可以将策略描述成一个带有参数θ的连续函数，该函数将某个状态作为输入，输出的不再是某个确定性的离散动作，而是对应的动作概率分布，通常用表示，称作随机性策略9.1基于价值算法的缺点无法表示连续动作。由于DQN等算法是通过学习状态和动作的价值函数来间接指导策略的，因此它们只能处理离散动作空间的问题，无法表示连
  • (202401)深度强化学习基础2：策略梯度 早上真好 参与dw开源学习深度学习
    文章目录前言策略梯度1基于价值算法的缺点2策略梯度算法3REINFORCE算法本章小结前言感谢Datawhale成员的开源本次学习内容的文档地址为第九章策略梯度策略梯度这个章节会开始介绍基于策略梯度的算法。前面的算法都是针对“奖励”或者说“回报（reward）”的，而这次的则是直接对策略本身进行近似优化。这与之前的差别很大，我这里也大约明白了一点为什么任务一直接让人跳到DQN但是却不跳过第二章“马
  • （202401）深度强化学习基础与实践1：马尔科夫过程、DNQ算法回顾 早上真好 参与dw开源学习pytorch深度学习
    文章目录序言马尔科夫决策过程含义性质回报状态转移矩阵DQN算法深度网络经验回放目标网络实战DQN算法DQN算法进阶DoubleDQNDuelingDQNNoisyDQNPERDQNC51算法序言本文章记录Datawhale开源学习组织2024年第一期学习，《深度强化学习基础与实践》第二期的任务一。这项课程是有第一期的，但是由于那段时间本人学校课程比较多，同时又有一摊子的事情需要去完成，因此没有参与
  • 深度强化学习DQN系算法理解 静斋 强化学习
    致谢进行DQN方法整理时，主要对原文进行了学习，并参考了几位作者的笔记，在此一并表示感谢。索引网页如下：https://www.jianshu.com/p/6fe18d0d8822https://www.jianshu.com/p/0fb311d96da4https://www.cnblogs.com/pinard/p/9797695.htmlhttps://blog.csdn.net/mike1
  • Datawhale 强化学习笔记(二）马尔可夫过程，DQN 算法 RessCris 强化学习笔记算法
    文章目录参考马尔可夫过程DQN算法（DeepQ-Network）如何用神经网络来近似Q函数如何用梯度下降的方式更新网络参数强化学习vs深度学习提高训练稳定性的技巧经验回放目标网络代码实战DQN算法进阶DoubleDQNDuelingDQN算法代码实战参考在线阅读文档github教程开源框架JoyRLdatawhalechina/joyrl:AneasierPyTorchdeepreinforcem
  • 基于DQN和TensorFlow的LunarLander实现（全代码） 全栈O-Jay 人工智能tensorflow人工智能python深度强化学习强化学习深度学习
    使用深度Q网络（DeepQ-Network,DQN）来训练一个在openai-gym的LunarLander-v2环境中的强化学习agent，让小火箭成功着陆。下面代码直接扔到jupyternotebook或CoLab上就能跑起来。目录安装和导入所需的库和环境Q网络搭建经验回放实现DQNAgent实现训练安装和导入所需的库和环境安装和设置所需的库和环境，使其能够在JupyterNotebook中运
  • 【挑战全网最易懂】深度强化学习 --- 零基础指南 Debroon #强化学习人工智能
    深度强化学习介绍、概念强化学习介绍离散场景，使用行为价值方法连续场景，使用概率分布方法实时反馈连续场景：使用概率分布+行为价值方法强化学习六要素设计奖励函数设计评论家策略学习与优化算法路径深度Q网络DQN演员-评论家算法：多智能体强化学习核心框架PPO近端策略优化算法演员-评论家的改进算法：近端策略优化算法PPO、优势演员-评论家算法A2C、异步优势演员-评论家算法A3C、深度确定性策略梯度DDP
  • 深度强化学习Task1：马尔可夫过程、DQN算法回顾 卡拉比丘流形 深度学习算法人工智能深度学习神经网络python强化学习
    本篇博客是本人参加Datawhale组队学习第一次任务的笔记【教程地址】https://github.com/datawhalechina/joyrl-book【强化学习库JoyRL】https://github.com/datawhalechina/joyrl/tree/main【JoyRL开发周报】https://datawhale.feishu.cn/docx/OM8fdsNl0o5omox
  • 强化学习笔记持续更新...... 搬砖成就梦想 人工智能深度学习笔记
    文章目录强化学习强化学习解决的是什么样的问题？举出强化学习与有监督学习的异同点。有监督学习靠样本标签训练模型，强化学习靠的是什么？强化学习的损失函数（lossfunction）是什么？写贝尔曼方程（BellmanEquation）最优值函数和最优策略为什么等价？求解马尔科夫决策过程都有哪些方法？简述蒙特卡罗估计值函数的算法。简述时间差分算法介绍Q-LearningDQN算法基本原理DQN的两个关键
  • 云计算任务调度仿真02 eyexin2018 任务调度pytorch深度学习
    前面已经分享过一个仿真项目，但是基于policygradient方法实现的，考虑到许多人从零到一实现DQN方法有点难度，所以这次分享一个基于DQN实现的仿真项目，非常简单。这里之所以简单主要得益于它是用pytorch实现的，而pytorch各个版本之间差异不是非常大，可以互用。这里没有之前那么复杂的建模，首先是任务类classTask(object):#任务类def__init__(self,jo
  • java线程Thread和Runnable区别和联系 zx_code javajvmthread多线程Runnable
    我们都晓得java实现线程2种方式，一个是继承Thread，另一个是实现Runnable。 模拟窗口买票，第一例子继承thread，代码如下 package thread; public class ThreadTest { public static void main(String[] args) { Thread1 t1 = new Thread1(
  • 【转】JSON与XML的区别比较 丁_新 jsonxml
    1.定义介绍 (1).XML定义 扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一，跨平台和语言，早已成为业界公认的标准。 XML是标
  • c++ 实现五种基础的排序算法 CrazyMizzz C++c算法
    #include<iostream> using namespace std; //辅助函数，交换两数之值 template<class T> void mySwap(T &x, T &y){ T temp = x; x = y; y = temp; } const int size = 10; //一、用直接插入排
  • 我的软件 麦田的设计者 我的软件音乐类娱乐放松
         这是我写的一款app软件，耗时三个月，是一个根据央视节目开门大吉改变的，提供音调，猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP，同意权限，安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。（同时软件自动播放背景音乐）。3、用户登录到主页后，会有五个模块。a、点击不胫而走，用户得到开门大吉首页部分新闻，点击进入有新闻详情。b、
  • linux awk命令详解 被触发 linux awk
    awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点，在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题，通常用来格式化文本信息 awk处理过程: 依次对每一行进行处理，然后输出 awk命令形式: awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file [-F|-f|-v]大参数，-F指定分隔符，-f调用脚本，-v定义变量 var=val
  • 各种语言比较 _wy_ 编程语言
                        Java Ruby PHP 擅长领域                  
  • oracle 中数据类型为clob的编辑 知了ing oracle clob
    public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){ Connection dbc=null; Statement stmt=null; PreparedStatement ps=null; try { dbc = new DBConn().getNewConnection(); //stmt = db
  • 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据 矮蛋蛋 zookeeper
    原文地址： http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/ 安装和配置详解 本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两
  • tomcat数据源 alafqq tomcat
    数据库 JNDI(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。 没有使用JNDI时我用要这样连接数据库： 03.  Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");  04.  conn
  • 遍历的方法 百合不是茶 遍历
                                                          遍历 在java的泛
  • linux查看硬件信息的命令 bijian1013 linux
    linux查看硬件信息的命令 一.查看CPU： cat /proc/cpuinfo   二.查看内存： free   三.查看硬盘： df   linux下查看硬件信息 1、lspci 列出所有PCI 设备； lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备（声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
  • java常见的ClassNotFoundException bijian1013 java
    1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory   添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization    
  • 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化 bit1129 反序列化
    对日期类型的数据进行序列化和反序列化时，需要考虑如下问题：   1. 序列化时，Date对象序列化的字符串日期格式如何 2. 反序列化时，把日期字符串序列化为Date对象，也需要考虑日期格式问题 3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals   默认序列化和反序列化     import com
  • 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream bit1129 Stream
      1. DStream的类说明文档：   /** * A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous * sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
  • 通过nginx获取header信息 ronin47 nginx header
    1. 提取整个的Cookies内容到一个变量，然后可以在需要时引用，比如记录到日志里面， if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {         set $all_cookie $1; }     变量$all_cookie就获得了cookie的值，可以用于运算了
  • java-65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 bylijinnan java
    参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984 写了个java版的： public class Print_1_To_NDigit { /** * Q65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999 * 1.使用字符串
  • Netty源码学习-ReplayingDecoder bylijinnan javanetty
    ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类，不熟悉FrameDecoder的，可以先看看 http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618 API说，ReplayingDecoder简化了操作，比如： FrameDecoder在decode时，需要判断数据是否接收完全： public class IntegerH
  • js特殊字符过滤 cngolon js特殊字符js特殊字符过滤
    1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) {    var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~！@#￥……&*（）&mdash;—|{}【】‘；：”“'。，、？]"
  • hibernate使用sql查询 ctrain Hibernate
    import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import org.hibernate.Hibernate; import org.hibernate.SQLQuery; import org.hibernate.Session; import org.hibernate.Transa
  • linux shell脚本中切换用户执行命令方法 daizj linuxshell命令切换用户
    经常在写shell脚本时，会碰到要以另外一个用户来执行相关命令，其方法简单记下：   1、执行单个命令：su - user -c "command" 如：下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录 [root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
  • 好的代码里只要一个 return 语句 dcj3sjt126com return
    别再这样写了：public boolean foo() {    if (true) {         return true;     } else {          return false;    
  • Android动画效果学习 dcj3sjt126com android
    1、透明动画效果 方法一：代码实现 public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState) { View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
  • linux复习笔记之bash shell (4)管道命令 eksliang linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105461     bash命令执行的完毕以后，通常这个命令都会有返回结果，怎么对这个返回的结果做一些操作呢？那就得用管道命令‘|’。     上面那段话，简单说了下管道命令的作用，那什么事管道命令呢？     答：非常的经典的一句话，记住了，何为管
  • Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件 gqdy365 android
    在项目中碰到这样的问题： 由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键，此时需要在APP层对按键事件（keyevent）做分解处理，模拟Android系统做法，把keyevent分解成： 1、单击事件：就是普通key的单击； 2、双击事件：500ms内同一按键单击两次； 3、长按事件：同一按键长按超过1000ms（系统中长按事件为500ms）； 4、组合按键：两个以上按键同时按住；
  • asp.net获取站点根目录下子目录的名称 hvt .netC#asp.nethovertreeWeb Forms
    使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms)，例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下： <asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />   那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下： string[] m_sub
  • Eclipse程序员要掌握的常用快捷键 justjavac javaeclipse快捷键ide
      判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。   曾有人在豆瓣评 《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个 程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。  写道 程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可
  • c++编程随记 lx.asymmetric C++笔记
     为了字体更好看，改变了格式……   &&运算符：   #include<iostream> using namespace std; int main(){      int a=-1,b=4,k;      k=(++a<0)&&!(b--
  • linux标准IO缓冲机制研究 音频数据 linux
    一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中，操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中，也就是说，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区，
  • 随想 生活 暗黑小菠萝 生活
    其实账户之前就申请了，但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的，但是有多大的进步可能只有我自己知道。   毕业的时候班里12个女生，真正最后做到软件开发的只要两个包括我，PS：我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作，考研失败，我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术，增强自己的实战能力，以至于后来找工作比较费劲。我
  • 我认为POJO是一个错误的概念 windshome javaPOJO编程J2EE设计
                  这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑，只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲，我倾向简单质朴的设计开发理念；从方法论上，我更加倾向自顶向下的设计；从做事情的目标上来看，我追求质量优先，更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。    &
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他