cy冲鸭
cy冲鸭

莫烦python强化学习系列-DQN学习

       传统的Q-learning，我们使用表格来存储每一个状态 state, 和在这个 state 下，每个行为 action 所拥有的 Q 值。传统的Q-learning不适用状态多的情况。

  a1 a2
s1 Q(s1,a1) Q(s1,a2)
s2 Q(s2,a1) Q(s2,a2)
...... ...... ......

       DQN将神经网络和Q-learning结合。 我们可以将状态和动作当成神经网络的输入, 然后经过神经网络分析后得到该动作的 Q 值； 还有一种形式的是这样, 我们也能只输入状态值, 输出所有的动作值, 然后按照 Q learning 的原则, 直接选择拥有最大值的动作当做下一步要做的动作。莫烦老师的课程采用第二种形式。

莫烦python强化学习系列-DQN学习_第1张图片

DQN两大利器：

Experience replay：每次 DQN 更新的时候, 我们都可以随机抽取一些之前的经历进行学习

Fixed Q-targets：在 DQN 中使用到两个结构相同但参数不同的神经网络, 预测 Q 估计 的神经网络具备最新的参数, 而预测 Q 现实 的神经网络使用的参数则是很久以前的

具体算法如下：

莫烦python强化学习系列-DQN学习_第2张图片

 

 

 

你可能感兴趣的:(强化学习)

  • #Datawhale组队学习#7月-强化学习Task1 fzyz123 Datawhale组队学习强化学习人工智能AI
    这里是Datawhale组织的组队学习《强化学习入门202507》，Datawhale是一个开源的社区。第一章绪论1.1为什么要学习强化学习？强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习中专注于智能体（Agent）如何通过与环境交互学习最优决策策略的分支。与监督学习依赖静态数据集、无监督学习聚焦数据内在结构不同，强化学习的核心在于序贯决策：智能体通过试错探索环境，根据行动
  • 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 python大数据人工智能java机器学习
    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 web安全人工智能安全ai
    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
  • sql统计相同项个数并按名次显示 朱辉辉33 javaoracle
    现在有如下这样一个表： A表 ID Name time ------------------------------ 0001 aaa 2006-11-18 0002 ccc 2006-11-18 0003 eee 2006-11-18 0004 aaa 2006-11-18 0005 eee 2006-11-18 0004 aaa 2006-11-18 0002 ccc 20
  • Android+Jquery Mobile学习系列-目录 白糖_ JQuery Mobile
    最近在研究学习基于Android的移动应用开发，准备给家里人做一个应用程序用用。向公司手机移动团队咨询了下，觉得使用Android的WebView上手最快，因为WebView等于是一个内置浏览器，可以基于html页面开发，不用去学习Android自带的七七八八的控件。然后加上Jquery mobile的样式渲染和事件等，就能非常方便的做动态应用了。   从现在起，往后一段时间，我打算
  • 如何给线程池命名 daysinsun 线程池
            在系统运行后，在线程快照里总是看到线程池的名字为pool-xx，这样导致很不好定位，怎么给线程池一个有意义的名字呢。参照ThreadPoolExecutor类的ThreadFactory，自己实现ThreadFactory接口，重写newThread方法即可。参考代码如下：     public class Named
  • IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the 周凡杨 html解析errorreadyState
      错误： IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the child element is closed"     现象： 同事之间几个IE 测试情况下，有的报这个错，有的不报。经查询资料后，可归纳以下原因。
  • java上传 g21121 java
    我们在做web项目中通常会遇到上传文件的情况，用struts等框架的会直接用的自带的标签和组件，今天说的是利用servlet来完成上传。 我们这里利用到commons-fileupload组件，相关jar包可以取apache官网下载：http://commons.apache.org/ 下面是servlet的代码： //定义一个磁盘文件工厂 DiskFileItemFactory fact
  • SpringMVC配置学习 510888780 springmvc
    spring MVC配置详解 现在主流的Web MVC框架除了Struts这个主力 外，其次就是Spring MVC了，因此这也是作为一名程序员需要掌握的主流框架，框架选择多了，应对多变的需求和业务时，可实行的方案自然就多了。不过要想灵活运用Spring MVC来应对大多数的Web开发，就必须要掌握它的配置及原理。 　　一、Spring MVC环境搭建：（Spring 2.5.6 + Hi
  • spring mvc-jfreeChart 柱图(1) 布衣凌宇 jfreechart
    第一步：下载jfreeChart包，注意是jfreeChart文件lib目录下的，jcommon-1.0.23.jar和jfreechart-1.0.19.jar两个包即可； 第二步：配置web.xml; web.xml代码如下 <servlet>     <servlet-name>jfreechart</servlet-nam
  • 我的spring学习笔记13-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer aijuans Spring3
    PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现，也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文（配置文件）中的属性值放在另一个单独的标准java P
  • java 线程池使用 Runnable&Callable&Future antlove javathreadRunnablecallablefuture
    1. 创建线程池 ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();   2. 执行一次线程，调用Runnable接口实现 Future<?> future = executorService.submit(new DefaultRunnable()); System.out.prin
  • XML语法元素结构的总结 百合不是茶 xml树结构
    1.XML介绍1969年   gml (主要目的是要在不同的机器进行通信的数据规范)1985年   sgml  standard generralized markup language1993年   html(www网)1998年  xml   extensible markup language
  • 改变eclipse编码格式 bijian1013 eclipse编码格式
    1.改变整个工作空间的编码格式         改变整个工作空间的编码格式，这样以后新建的文件也是新设置的编码格式。         Eclipse->window->preferences->General->workspace-
  • javascript中return的设计缺陷 bijian1013 JavaScriptAngularJS
    代码1： <script> var gisService = (function(window) { return { name:function () { alert(1); } }; })(this); gisService.name(); &l
  • 【持久化框架MyBatis3八】Spring集成MyBatis3 bit1129 Mybatis3
    pom.xml配置 Maven的pom中主要包括： MyBatis MyBatis-Spring Spring MySQL-Connector-Java Druid applicationContext.xml配置   <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &
  • java web项目启动时自动加载自定义properties文件 bitray javaWeb监听器相对路径
    创建一个类 public class ContextInitListener implements ServletContextListener 使得该类成为一个监听器。用于监听整个容器生命周期的，主要是初始化和销毁的。 类创建后要在web.xml配置文件中增加一个简单的监听器配置，即刚才我们定义的类。 <listener> <des
  • 用nginx区分文件大小做出不同响应 ronin47
    昨晚和前21v的同事聊天，说到我离职后一些技术上的更新。其中有个给某大客户(游戏下载类)的特殊需求设计，因为文件大小差距很大——估计是大版本和补丁的区别——又走的是同一个域名，而squid在响应比较大的文件时，尤其是初次下载的时候，性能比较差，所以拆成两组服务器，squid服务于较小的文件，通过pull方式从peer层获取，nginx服务于较大的文件，通过push方式由peer层分发同步。外部发布
  • java-67-扑克牌的顺子.从扑克牌中随机抽5张牌，判断是不是一个顺子，即这5张牌是不是连续的.2-10为数字本身，A为1，J为11，Q为12，K为13，而大 bylijinnan java
    package com.ljn.base; import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class ContinuousPoker { /** * Q67 扑克牌的顺子 从扑克牌中随机抽5张牌，判断是不是一个顺子，即这5张牌是不是连续的。 * 2-10为数字本身，A为1，J为1
  • 翟鸿燊老师语录 ccii 翟鸿燊
    一、国学应用智慧TAT之亮剑精神A 1. 角色就是人格     就像你一回家的时候，你一进屋里面，你已经是儿子，是姑娘啦，给老爸老妈倒怀水吧，你还觉得你是老总呢？还拿派呢？就像今天一样，你们往这儿一坐，你们之间是什么，同学，是朋友。     还有下属最忌讳的就是领导向他询问情况的时候，什么我不知道，我不清楚，该你知道的你凭什么不知道
  • [光速与宇宙]进行光速飞行的一些问题 comsci 问题
         在人类整体进入宇宙时代，即将开展深空宇宙探索之前，我有几个猜想想告诉大家     仅仅是猜想。。。未经官方证实      1：要在宇宙中进行光速飞行，必须首先获得宇宙中的航行通行证，而这个航行通行证并不是我们平常认为的那种带钢印的证书，是什么呢？ 下面我来告诉
  • oracle undo解析 cwqcwqmax9 oracle
    oracle undo解析2012-09-24 09:02:01     我来说两句       作者：虫师收藏    我要投稿 Undo是干嘛用的？         &nb
  • java中各种集合的详细介绍 dashuaifu java集合
    一，java中各种集合的关系图 Collection       接口的接口     对象的集合  ├ List           子接口   &n
  • 卸载windows服务的方法 dcj3sjt126com windowsservice
    卸载Windows服务的方法 在Windows中，有一类程序称为服务，在操作系统内核加载完成后就开始加载。这里程序往往运行在操作系统的底层，因此资源占用比较大、执行效率比较高，比较有代表性的就是杀毒软件。但是一旦因为特殊原因不能正确卸载这些程序了，其加载在Windows内的服务就不容易删除了。即便是删除注册表中的相 应项目，虽然不启动了，但是系统中仍然存在此项服务，只是没有加载而已。如果安装其他
  • Warning: The Copy Bundle Resources build phase contains this target's Info.plist dcj3sjt126com iosxcode
        http://developer.apple.com/iphone/library/qa/qa2009/qa1649.html Excerpt: You are getting this warning because you probably added your Info.plist file to your Copy Bundle
  • 2014之C++学习笔记（一） Etwo C++EtwoEtwoiterator迭代器
            已经有很长一段时间没有写博客了，可能大家已经淡忘了Etwo这个人的存在，这一年多以来，本人从事了AS的相关开发工作，但最近一段时间，AS在天朝的没落，相信有很多码农也都清楚，现在的页游基本上达到饱和，手机上的游戏基本被unity3D与cocos占据，AS基本没有容身之处。so。。。最近我并不打算直接转型
  • js跨越获取数据问题记录 haifengwuch jsonpjsonAjax
    js的跨越问题，普通的ajax无法获取服务器返回的值。   第一种解决方案，通过getson，后台配合方式，实现。 Java后台代码： protected void doPost(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) throws ServletException, IOException { String ca
  • 蓝色jQuery导航条 ini JavaScripthtmljqueryWebhtml5
    效果体验：http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/39.htmHTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>jQuery鼠标悬停上下滑动导航条 - 柯乐义<
  • linux部署jdk,tomcat,mysql kerryg jdktomcatlinuxmysql
    1、安装java环境jdk:     一般系统都会默认自带的JDK,但是不太好用，都会卸载了，然后重新安装。    1.1）、卸载：      （rpm -qa :查询已经安装哪些软件包；        rmp -q 软件包：查询指定包是否已
  • DOMContentLoaded VS onload VS onreadystatechange mutongwu jqueryjs
    1. DOMContentLoaded 在页面html、script、style加载完毕即可触发，无需等待所有资源（image/iframe）加载完毕。（IE9+） 2. onload是最早支持的事件，要求所有资源加载完毕触发。 3. onreadystatechange 开始在IE引入，后来其它浏览器也有一定的实现。涉及以下 document , applet, embed, fra
  • sql批量插入数据 qifeifei 批量插入
    hi，   自己在做工程的时候，遇到批量插入数据的数据修复场景。我的思路是在插入前准备一个临时表，临时表的整理就看当时的选择条件了，临时表就是要插入的数据集，最后再批量插入到数据库中。    WITH tempT AS ( SELECT item_id AS combo_id, item_id, now() AS create_date FROM a
  • log4j打印日志文件 如何实现相对路径到 项目工程下 thinkfreer Weblog4j应用服务器日志
    最近为了实现统计一个网站的访问量，记录用户的登录信息，以方便站长实时了解自己网站的访问情况，选择了Apache 的log4j,但是在选择相对路径那块 卡主了，X度了好多方法(其实大多都是一样的内用，还一个字都不差的)，都没有能解决问题，无奈搞了2天终于解决了，与大家分享一下 需求： 用户登录该网站时，把用户的登录名,ip,时间。统计到一个txt文档里，以方便其他系统调用此txt。项目名
  • linux下mysql-5.6.23.tar.gz安装与配置 笑我痴狂 mysqllinuxunix
    1.卸载系统默认的mysql [root@localhost ~]# rpm -qa | grep mysql mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.x86_64 mysql-devel-5.1.66-2.el6_3.x86_64 mysql-5.1.66-2.el6_3.x86_64 [root@localhost ~]# rpm -e mysql-libs-5.1
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他