lvzhiyu1206
lvzhiyu1206

DDPG强化学习算法理解

结合着两篇教程即可理解：

1. 详细介绍DDPG的博客（框图画的很好很详细，易于理解）点击打开链接 

2.莫烦python的视频教程

你可能感兴趣的:(强化学习)

  • 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习 @金色海岸 sklearn学习人工智能
    监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类：无监督学习（unsupervisedlearning），指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结构，常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类：监督学习（supervisedlearning），监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型，并预测未知数据的标签。监督学习有两种，当预测
  • 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结 roman_日积跬步-终至千里 人工智能习题人工智能机器学习深度学习
    文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式，机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
  • 从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析 吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能过拟合强化学习pythonLLMscikit-learn
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践 zhangjiaofa DeepSeekR1&AI人工智能大模型DeepSeekManus智能体AI
    目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念-多智能体协作机制-安全执行沙箱设计二、系统架构设计2.1整体架构拓扑图-分层模块交互机制-数据流与控制流设计2.2核心组件实现-规划模块(GRPO算法集成)-记忆系统分级存储架构-工具调用
  • 强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六) wxchyy 强化学习算法
    目录前言前期回顾一、SARSA算法二、Q-Learning算法三、总结总结前言 前两期我们介绍了动态规划算法，还有蒙特卡洛算法，不过它们对于状态价值函数的估值都有其缺陷性，像动态规划，需要从最下面向上进行递推，而蒙特克洛则需要一个Episode(回合)结束才能对其进行估值，有没有更直接的方法，智能体能边做动作，边估值一次，不断学习策略？答案是有的。这就是本期需要介绍的算法，时间差分法（TimeDi
  • 大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建 （initial） 大模型科普人工智能强化学习
    1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。为了更好地理解这一融合的潜力，我们基于“LargeLanguageModela
  • 强化学习-Chapter2-贝尔曼方程 Rsbs 算法机器学习概率论
    强化学习-Chapter2-贝尔曼方程贝尔曼方程推导继续展开贝尔曼方程的矩阵形式状态值的求解动作价值函数与状态价值函数的关系贝尔曼方程推导Vπ(s)=E[Gt∣St=s]=E[rt+1+(γrt+2+…)∣St=s]=E[rt+1+γGt+1∣St=s]=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(Rs→s′a+γE[Gt+1∣St+1=s′])=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(R
  • 【开源代码解读】AI检索系统R1-Searcher通过强化学习RL激励大模型LLM的搜索能力 accurater 人工智能深度学习R1-Searcher
    关于R1-Searcher的报告：第一章：引言-AI检索系统的技术演进与R1-Searcher的创新定位1.1信息检索技术的范式转移在数字化时代爆发式增长的数据洪流中，信息检索系统正经历从传统关键词匹配到语义理解驱动的根本性变革。根据IDC的统计，2023年全球数据总量已突破120ZB，其中非结构化数据占比超过80%。这种数据形态的转变对检索系统提出了三个核心的挑战：语义歧义消除：如何准确理解"A
  • PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法 进取星辰 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
    在上一篇文章中，我们介绍了Actor-Critic算法，并使用它解决了CartPole问题。本文将深入探讨ProximalPolicyOptimization(PPO)算法，这是一种更稳定、更高效的策略优化方法。我们将使用PyTorch实现PPO算法，并应用于经典的CartPole问题。一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过
  • 院士领衔、IEEE Fellow 坐镇，清华、上交大、复旦、同济等专家齐聚 2025 全球机器学习技术大会 CSDN资讯 机器学习人工智能
    随着Manus出圈，OpenManus、OWL迅速开源，OpenAI推出智能体开发工具，全球AI生态正经历新一轮智能体革命。大模型如何协同学习？大模型如何自我进化？新型强化学习技术如何赋能智能体？围绕这些关键问题，由CSDN&Boolan联合举办的「2025全球机器学习技术大会」将于4月18-19日在上海隆重举行。大会云集院士、10所高校科研工作者、近30家一线科技企业技术实战专家组成的超50位重
  • 推理大模型：技术解析与未来趋势全景 时光旅人01号 深度学习人工智能pythonpytorch神经网络
    1.推理大模型的定义推理大模型（ReasoningLLMs）是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型，具备以下核心特性：输出形式创新展示完整逻辑链条（如公式推导、多阶段分析）任务类型聚焦擅长数学证明、编程挑战、多模态谜题等深度逻辑任务训练方法升级融合强化学习、思维链（CoT）、测试时计算扩展等技术2.主流推理大模型图谱2.1国际前沿模型OpenAIo1系列内部生成"思维链"机制数学/代码能力标
  • 一文读懂强化学习：从基础到应用 LHTZ 算法时序数据库大数据数据库架构动态规划
    强化学习是什么强化学习是人工智能领域的一种学习方法，简单来说，就是让一个智能体（比如机器人、电脑程序）在一个环境里不断尝试各种行为。每次行为后，环境会给智能体一个奖励或者惩罚信号，智能体根据这个信号来调整自己的行为，目的是让自己在未来能获得更多奖励。就像训练小狗，小狗做对了动作（比如坐下），就给它零食（奖励），做错了就没有零食（惩罚），慢慢地小狗就知道怎么做能得到更多零食，也就是学会了最优行为。强
  • QwQ-32B企业级本地部署：结合XInference与Open-WebUI使用 大势下的牛马 搭建本地gptRAG知识库人工智能QwQ-32B
    QwQ-32B是阿里巴巴Qwen团队推出的一款推理模型，拥有320亿参数，基于Transformer架构，采用大规模强化学习方法训练而成。它在数学推理、编程等复杂问题解决任务上表现出色，性能可媲美拥有6710亿参数的DeepSeek-R1。QwQ-32B在多个基准测试中表现出色，例如在AIME24基准上，其数学问题解决能力得分达到79.5，超过OpenAI的o1-mini。它在LiveBench、
  • LLM Weekly（2025.03.03-03.09） UnknownBody LLMDailyLLMWeekly语言模型人工智能
    网络新闻QwQ-32B：拥抱强化学习的力量。研究人员推出了QwQ-32B，这是一个拥有320亿参数的模型，它利用强化学习来提升推理能力。尽管参数较少，但通过整合类似智能体的推理和反馈机制，QwQ-32B的表现可与更大规模的模型相媲美。该模型可在HuggingFace平台上获取。**人工智能领域的先驱安德鲁·巴托（AndrewBarto）和理查德·萨顿（RichardSutton）因对强化学习的开创
  • Chebykan wx 文章阅读 やっはろ 深度学习
    文献筛选[1]神经网络：全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合RL-GAN[9]强化学习：一项调查[10]使用PySR和SymbolicRegression.jl的科学可解释机器学习[11]Z.Liu,Y.Wang,S.Vaidya,F
  • 用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践 青橘MATLAB学习 深度学习网络设计人工智能深度学习物理信息神经网络强化学习
    摘要本文系统介绍了物理信息神经网络（PINN）在解决实际优化问题中的创新应用。通过将物理定律与神经网络深度融合，PINN在摆的倒立控制、最短时间路径规划及航天器借力飞行轨道设计等复杂任务中展现出显著优势。实验表明，PINN相比传统数值方法及强化学习（RL）/遗传算法（GA），在收敛速度、解的稳定性及物理保真度上均实现突破性提升。关键词：物理信息神经网络；优化任务；深度学习；强化学习；航天器轨道一、
  • django allauth 自定义登录界面 waterHBO djangopythondjango数据库sqlitepython笔记经验分享
    起因，目的:为什么前几天还在写强化学习，今天又写django,问就是：客户需求>个人兴趣。问题来源：allauth默认的登录界面不好看，这里记录几个问题。1.注册页面SignUp这里增加，手机号，邮编等等。2.使用谷歌来登录这个步骤其实也简单。xxxxxxxx一定要修改关键的信息，不能随便暴露给别人。xxxxxxxx#HowtouseGoogleLogin.1.createsuperuser.(m
  • 人工智能机器学习算法分类全解析 power-辰南 人工智能人工智能机器学习算法python
    目录一、引言二、机器学习算法分类概述（一）基于学习方式的分类1.监督学习（SupervisedLearning）2.无监督学习（UnsupervisedLearning）3.强化学习（ReinforcementLearning）（二）基于任务类型的分类1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.生成算法（三）基于模型结构的分类1.线性模型2.非线性模型3.基于树的模型4.基于神经网络的模型
  • 怎么定义世界模型，Sora/Genie/JEPA 谁是世界模型呢？（1） 周博洋K 分布式人工智能深度学习自然语言处理机器学习
    说这个问题之前先看一下什么是世界模型，它的定义是什么？首先世界模型的起源是咋回事呢？其实世界模型在ML领域不是什么新概念，远远早于Transfomer这些东西被提出来，因为它最早是强化学习RL领域的，在20世纪90年代由JuergenSchmiduber实验室给提出来的。2018年被Ha和Schmiduber发表了用RNN来做世界模型的论文，相当于给他重新做了一次定义。然后就是最近跟着Sora，G
  • 《Natural Actor-Critic》译读笔记 songyuc 笔记
    《NaturalActor-Critic》摘要本文提出了一种新型的强化学习架构，即自然演员-评论家（NaturalActor-Critic）。Theactor的更新通过使用Amari的自然梯度方法进行策略梯度的随机估计来实现，而评论家则通过线性回归同时获得自然策略梯度和价值函数的附加参数。本文展示了使用自然策略梯度的actor改进特别有吸引力，因为这些梯度与所选策略表示的坐标框架无关，并且比常规策
  • LLM Weekly（2025.02.17-02.23） UnknownBody LLMDailyLLMWeekly人工智能自然语言处理
    本文是LLM系列文章，主要是针对2025.02.17-02.23这一周的LLM相关新闻与文章、GitHub资源分享。网络新闻Grok3Beta——推理代理的时代。Grok发布了Grok3Beta，通过强化学习、扩展计算和多模态理解提供卓越的推理能力。Grok3和Grok3mini在学术基准上取得了高分，其中Grok3在AIME’25上获得了93.3%的分数。Grok3的推理可通过“思考”按钮访问，
  • 大话机器学习三大门派：监督、无监督与强化学习 安意诚Matrix 机器学习笔记机器学习人工智能
    以武侠江湖为隐喻，系统阐述了机器学习的三大范式：监督学习（少林派）凭借标注数据精准建模，擅长图像分类等预测任务；无监督学习（逍遥派）通过数据自组织发现隐藏规律，在生成对抗网络（GAN）等场景大放异彩；强化学习（明教）依托动态环境交互优化策略，驱动AlphaGo、自动驾驶等突破性应用。文章融合技术深度与江湖趣味，既解析了CNN、PCA、Q-learning等核心算法的"武功心法"（数学公式与代码实现
  • 使用DeepSeek来构建LangGraph Agent 乔巴先生24 人工智能python人机交互
    随着DeepseekR1的发布，我们不得不把目光聚焦在这个能赶超多个顶流大模型的模型身上，它主要是其在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAIo1正式版。为了更好的了解它的性能，我们这篇文章来尝试用它来构建Agent。安装!pipinstall-qopenailangchainlanggraph
  • 当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法 带上一无所知的我 智能体的自我修炼：强化学习指南深度学习算法人工智能DQN
    当深度学习遇见禅宗：用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画，既要工笔细描，又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体，通过神经网络近似Q值函数，解决传统Q-Learning在高维状态空间下的"维度灾难"问题。引言：代码与禅的碰撞♂️在某个调试代码到凌晨三点的夜晚，我突然意识到：强化学习的过程，竟与佛家修行惊人地相似。智能体在环境中探索
  • 就在刚刚！马斯克决定将“地球上最聪明的人工智能”Grok-3免费了！ 源代码杀手 AI技术快讯人工智能python
    Grok-3概述与关键功能Grok-3是由xAI开发的先进AI模型，于2025年2月19日发布，旨在提升推理能力、计算能力和适应性，特别适用于数学、科学和编程问题。作为xAI系列模型的最新版本，Grok-3延续了公司对构建强大且安全的AI系统的承诺，并推动人工智能在多个领域的应用。Grok-3的核心优势在于其大规模强化学习（RL）优化，能够在几秒到几分钟内进行深度推理，适应复杂任务的需求。配备的D
  • 机器学习入门知识 十五境剑修 机器学习人工智能
    目录前言一、机器学习是什么？二、机器学习的基本类型1.监督学习2.无监督学习3.半监督学习4.强化学习三、机器学习的工作流程四、常见的机器学习算法五、机器学习的评价指标六、机器学习中的过拟合与欠拟合七、机器学习的应用八、学习机器学习的资源前言随着人工智能的发展，作为人工智能中的一个基础且重要的分支——机器学习也是愈发吸引大家来了解以及学习，那么在学习机器学习前，我们需要先来了解一下什么是机器学习，
  • 特斯拉FSD不同版本的进化 AI智能涌现深度研究 AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    特斯拉，FSD，自动驾驶，深度学习，计算机视觉，强化学习，神经网络，模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来，一直致力于开发全自动驾驶系统，其目标是实现完全无人驾驶，让汽车能够像人类一样感知周围环境，做出安全可靠的驾驶决策。FSD（FullSelf-Driving）是特斯拉自动驾驶系统的最高级别，它旨在实现车辆在任何道路和环境条件下都能安全自主驾驶的能力。FSD的开发是一个
  • 阿里深夜开源QwQ-32B模型，仅需1/10的成本即可比肩R1满血版 伪_装 LLMpython大模型LLM
    QWENHUGGINGFACEMODELSCOPEDEMODISCORD凌晨3点，阿里开源了他们全新的推理模型QwQ-32B。大规模强化学习（RL）有潜力超越传统的预训练和后训练方法来提升模型性能。近期的研究表明，强化学习可以显著提高模型的推理能力。例如，DeepSeekR1通过整合冷启动数据和多阶段训练，实现了最先进的性能，使其能够进行深度思考和复杂推理。这一次，我们探讨了大规模强化学习（RL）
  • 2024年图灵奖公布：两位AI先锋因强化学习获奖 吴脑的键客 人工智能人工智能chatgpt
    据《纽约时报》报道，全球最大的计算机专业人士协会计算机协会(ACM)周三宣布，将2024年图灵奖授予安德鲁·巴托(AndrewBarto)博士和理查德·萨顿(RichardSutton)博士，以表彰他们在强化学习方面的研究。巴托目前是马萨诸塞大学荣誉退休教授。萨顿现在担任阿尔伯塔大学教授，他也是前DeepMind研究科学家。两人将分享图灵奖的100万美元奖金。图灵奖设立于1966年，常被称为“计算
  • （24-1）DeepSeek中的强化学习：DeepSeek简介 码农三叔 强化学习从入门到实践transformer人工智能大模型架构强化学习DeepSeek
    在人工智能的浩瀚星空中，DeepSeek犹如一座巍峨的科技丰碑，熠熠生辉，引领着大模型时代的风云变幻。DeepSeek以卓越的创新精神和前沿的技术架构，突破常规极限，将海量知识与智能推理完美融合，展现出惊人的计算力与思维深度。4.1DeepSeek简介DeepSeek是一家成立于2023年的中国人工智能初创公司，专注于开发高效且经济的大型语言模型。其核心技术包括多头潜在注意力（Multi-head
  • jdk tomcat 环境变量配置 Array_06 javajdktomcat
    Win7 下如何配置java环境变量 1。准备jdk包，win7系统，tomcat安装包（均上网下载即可） 2。进行对jdk的安装，尽量为默认路径（但要记住啊！！以防以后配置用。。。） 3。分别配置高级环境变量。   电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。 分别配置 : path    &nbs
  • Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误 bijian1013 javaspring
            在工作中调另一个系统的SDK包，出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。 org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
  • LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数 Cwind java题解位运算LeetCodeAlgorithm
    原题链接：#136 Single Number 要求： 给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现两次。找出这个元素 注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间 难度：中等 分析： 题目限定了线性的时间复杂度，同时不使用额外的空间，即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，故将数组中的每个元素进
  • qq登陆界面开发 15700786134 qq
    今天我们来开发一个qq登陆界面，首先写一个界面程序，一个界面首先是一个Frame对象，即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下： public class First {         public void initul(){        jf=ne
  • Linux的程序包管理器RPM 被触发 linux
    在早期我们使用源代码的方式来安装软件时，都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序，然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装，这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤，便于广大用户的安装部署程序，程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包，提供给大家下载，我们只需要根据自己的
  • socket通信遇到EOFException 肆无忌惮_ EOFException
    java.io.EOFException at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281) at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
  • 基于spring的web项目定时操作 知了ing javaWeb
    废话不多说，直接上代码，很简单 配置一下项目启动就行 1，web.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="h
  • 树形结构的数据库表Schema设计 矮蛋蛋 schema
    原文地址： http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488     程序设计过程中，我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系，如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等，通常而言，这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库，都是以二维表的形式记录存储数据信息，
  • maven将jar包和源码一起打包到本地仓库 alleni123 maven
    http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository <project> ... <build> <plugins> <plugin> <groupI
  • java IO操作 与 File 获取文件或文件夹的大小，可读，等属性！！！ 百合不是茶
    类 File File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。 1，何为文件： 标准文件（txt doc mp3...） 目录文件（文件夹） 虚拟内存文件   2，File类中有可以创建文件的 createNewFile（）方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(）{}因为可能会抛出异常；也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
  • Spring注入有继承关系的类（2） bijian1013 javaspring
    被注入类的父类有相应的属性，Spring可以直接注入相应的属性，如下所例：1.AClass类 package com.bijian.spring.test4; public class AClass { private String a; private String b; public String getA() { retu
  • 30岁转型期你能否成为成功人士 bijian1013 成长励志
            很多人由于年轻时走了弯路，到了30岁一事无成，这样的例子大有人在。但同样也有一些人，整个职业生涯都发展得很优秀，到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因，我们接触很多30岁左右的经理人，发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前，他们的职业生涯表现很优秀，但从30岁到40岁这一段，很多人
  • 【Velocity四】Velocity与Java互操作 bit1129 velocity
    Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发，用于替代JSP标签技术，那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础，      POJO    package com.tom.servlets; public
  • 【Hive十一】Hive数据倾斜优化 bit1129 hive
    什么是Hive数据倾斜问题   操作：join,group by,count distinct 现象：任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成；查看未完成的子任务，可以看到本地读写数据量积累非常大，通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。 原因：key分布不均匀 倾斜度衡量：平均记录数超过50w且
  • 在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等 ronin47 nginx lua csrf
    Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。 location /{
  • java-3.求子数组的最大和 bylijinnan java
    package beautyOfCoding; public class MaxSubArraySum { /** * 3.求子数组的最大和 题目描述： 输入一个整形数组，数组里有正数也有负数。 数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。 求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。 例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
  • Netty源码学习-FileRegion bylijinnan javanetty
    今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java 可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象，而不需要相应的encoder： //pipeline（没有诸如“FileRegionEncoder”的handler）： public ChannelPipeline ge
  • 使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题 cngolon 跨浏览器复制到粘贴板Zero Clipboard
    Zero Clipboard的实现原理 Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上，这样其实点击的不是按钮而是 Flash ，这样将需要的内容传入Flash，再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。 Zero Clipboard的安装方法 首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包，解压后把文件夹中两个文件：ZeroClipboard.js
  • 单例模式 cuishikuan 单例模式
    第一种（懒汉，线程不安全）： public class Singleton {   2     private static Singleton instance;   3     pri
  • spring+websocket的使用 dalan_123
    一、spring配置文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"    xmlns:xsi="http://www.w3.or
  • 细节问题：ZEROFILL的用法范围。 dcj3sjt126com mysql
    1、zerofill把月份中的一位数字比如1，2，3等加前导0 mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL,    -> day
  • Android开发10——Activity的跳转与传值 dcj3sjt126com Android开发
    Activity跳转与传值，主要是通过Intent类，Intent的作用是激活组件和附带数据。   一、Activity跳转 方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent)   方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
  • jdbc 得到表结构、主键 eksliang jdbc 得到表结构、主键
    转自博客：http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042 假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
  • Android 应用程序开关GPS gqdy365 android
    要在应用程序中操作GPS开关需要权限： <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" /> 但在配置文件中添加此权限之后会报错，无法再eclipse里面正常编译，怎么办？ 1、方法一：将项目放到Android源码中编译； 2、方法二：网上有人说cl
  • Windows上调试MapReduce zhiquanliu mapreduce
    1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
  • 如何看待一些知名博客推广软文的行为？ justjavac 博客
    本文来自我在知乎上的一个回答：http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621 互联网上的两种典型心态： 当初求种像条狗，如今撸完嫌人丑 当初搜贴像条犬，如今读完嫌人软 你为啥感觉不舒服呢？ 难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用，你才舒服？ 就如同 Google 关闭了 Gooled Reader，那是
  • sql优化总结 macroli sql
    为了是自己对sql优化有更好的原则性，在这里做一下总结，个人原则如有不对请多多指教。谢谢！   要知道一个简单的sql语句执行效率，就要有查看方式，一遍更好的进行优化。   一、简单的统计语句执行时间 declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
  • Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结 超声波 oraclelinux
    1.linux更改主机名   (1)#hostname oracledb　　　　临时修改主机名 (2) vi /etc/sysconfig/network 　　修改hostname (3) vi /etc/hosts　　　　　　　　修改IP对应的主机名   2.linux重启oracle实例及监听的各种方法 （注意操作的顺序应该是先监听，后数据库实例） &nbs
  • hive函数大全及使用示例 superlxw1234 hadoophive函数
      具体说明及示例参 见附件文档。     文档目录：   目录 一、关系运算： 4 1. 等值比较: = 4 2. 不等值比较: <> 4 3. 小于比较: < 4 4. 小于等于比较: <= 4 5. 大于比较: > 5 6. 大于等于比较: >= 5 7. 空值判断: IS NULL 5
  • Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序 wiselyman spring 4
    4.1 @Order Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序 4.2 演示 两个演示bean package com.wisely.spring4_2.order; public class Demo1Service { } package com.wisely.spring4_2.order; public class
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他