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John_今天务必休息一天
2_大语言模型基础#2.2生成式预训练语言模型GPTgptlog4j语言模型人工智能自然语言处理算法
Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质:共享上下文的比较对捆绑(1)为什么同一prompt的比较对必须捆绑?(2)InstructGPT的优化方案二、输入输出与损失函数的具体构造(1)输入输出示例(2)人工标注数据的处理(3)损失函数的计算过程(4)反向传播的核心逻辑三、为什么不需要人工标注分值?(1)排序数据的天然属性(2)避
- 人工智能-基础篇-2-什么是机器学习?(ML,监督学习,半监督学习,零监督学习,强化学习,深度学习,机器学习步骤等)
weisian151
人工智能人工智能机器学习学习
1、什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据,自动学习规律并构建模型,从而对未知数据进行预测或决策,而无需依赖显式的程序指令。基本思想:通过数据驱动的方式,使系统能够从经验(数据)中改进性能,形成对数据模式的抽象化表达。基本概念:模型:模型是对现实世界现
- Keras环境复现代码(三)
yanyiche_
keras深度学习人工智能
DQN雅达利Breakout强化学习实验要求明确实验目的:学习和实现深度Q学习(DQN),这是一种结合了Q学习和深度神经网络的强化学习算法,用于解决复杂的决策问题。清楚实验原理:1、深度Q学习(DeepQ-Network)将卷积神经网络与Q学习结合,解决高维视觉输入的强化学习问题:2、经验回放:将状态转换存储到缓冲区,打破数据相关性,稳定训练。3、目标网络:定期更新目标Q值计算网络,减少训练中的目
- Keras环境复现代码(二)
yanyiche_
Keras机器学习人工智能
PPOCartPole控制算法实践实验要求明确实验目的:学习和实现PPO算法,这是一种改进的策略梯度方法,通过限制策略更新的幅度来提高训练的稳定性。清楚实验原理:PPO算法是一种基于策略梯度的强化学习算法,它旨在解决传统策略梯度方法(如REINFORCE算法)在训练过程中可能出现的策略更新不稳定问题。PPO算法通过引入一种新的策略更新机制,限制每次更新的幅度,从而提高训练的稳定性和效率。PPO算法
- 行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法
离线多智能体强化学习(MARL)是一个新兴领域,目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展,多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战,仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战,中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目,并取得了一些的成果,希望分享
- 利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架
三谷秋水
智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能计算机视觉机器学习
25年6月来自斯坦福和德国卡尔斯鲁厄理工的论文“ScaffoldingDexterousManipulationwithVision-LanguageModels”。灵巧机械手对于执行复杂的操作任务至关重要,但由于演示收集和高维控制的挑战,其训练仍然困难重重。虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈,但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数,这阻碍了其可扩展性和泛化能力。
- 常见的强化学习算法分类及其特点
ywfwyht
人工智能算法分类人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点:1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式:Q(s,a)←Q(s,a)
- 星际争霸多智能体挑战赛(SMAC)
资源存储库
多智能体强化学习人工智能
目录TheStarCraftMulti-AgentChallenge星际争霸多智能体挑战赛Abstract摘要1Introduction1引言2RelatedWork2相关工作3Multi-AgentReinforcementLearning3多智能体强化学习Dec-POMDPs12-POMDPs(十二月-POMDP)Centralisedtrainingwithdecentralisedexec
- AlphaStar 星际首秀,人工智能走向星辰大海
谷歌开发者
文/王晶,资深工程师,GoogleBrain团队作者王晶,现为GoogleBrain团队的资深工程师,主要致力深度强化学习的研发,和DeepMind团队在强化学习的应用上有许多合作。北京时间1月25日凌晨2点,DeepMind直播了他们的AIAlphaStar和人类顶尖的职业电竞选手对战星际争霸2。根据DeepMind介绍,AlphaStar在2018年12月10日和19日先后以5:0全胜的战绩击
- Deepoc大模型在半导体设计优化与自动化
Deepoch
自动化运维人工智能机器人单片机ai科技
大模型在半导体设计领域的应用已形成多维度技术渗透,其核心价值在于通过数据驱动的方式重构传统设计范式。以下从技术方向、实现路径及行业影响三个层面展开详细分析:参数化建模与动态调优基于物理的深度学习模型(如PINNs)将器件物理方程嵌入神经网络架构,实现工艺参数与电学性能的非线性映射建模。通过强化学习框架(如PPO算法)动态调整掺杂浓度、栅极长度等关键参数,在3nm节点下实现驱动电流提升18%的同时降
- 【行云流水a】淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL OpenRL/openrl PPO-for-Beginners: 从零开始实现强化学习算法PPO 强化学习框架verl 港大等开源GoT-R1
行云流水AI笔记
开源算法
以下是DQN(DeepQ-Network)和PPO(ProximalPolicyOptimization)的全面对比流程图及文字解析。两者是强化学习的核心算法,但在设计理念、适用场景和实现机制上有显著差异:graphTDA[对比维度]-->B[算法类型]A-->C[策略表示]A-->D[动作空间]A-->E[学习机制]A-->F[探索方式]A-->G[稳定性]A-->H[样本效率]A-->I[关键
- PettingZoo:多智能体强化学习的标准API
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多智能体强化学习人工智能深度学习
PettingZoo:AStandardAPIforMulti-AgentReinforcementLearningPettingZoo:多智能体强化学习的标准API目录Abstract摘要1Introduction1介绍2BackgroundandRelatedWorks2背景及相关工作2.1PartiallyObservableStochasticGamesandRLlib2.1部分可观察随机
- 神经网络架构搜索
IJCAST主编
进化计算神经网络架构人工智能
InternationalJournalofComplexityinAppliedScienceandTechnology,投稿网址:https://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijcast,发表论文不收取任何费用,论文平均审稿25天内即可录用。1.神经网络架构搜索方法分类当前,神经网络架构搜索的方法主要可以归纳为以下三类:a.基于强化学习的NAS方法
- 强化学习 16G实践以下是基于CQL(Conservative Q-Learning)与QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)结合的方案相关开源项目及资源,【ai技】
行云流水AI笔记
开源人工智能
根据你提供的CUDA版本(11.5)和NVIDIA驱动错误信息,以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案:1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令(CUDA11.5)PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
- 大模型RLHF强化学习笔记(一):强化学习基础梳理Part1
Gravity!
大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
【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1.1Intro定义:强化学习是一种机器学习方法,需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素:状态(State):智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息(环境描述)动作(Action):在环境中可以采取的行为策略(Policy):定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作,目标是最大化智能体的长期累积奖
- LLMs基础学习(八)强化学习专题(7)
汤姆和佩琦
NLP学习Actor-Critic算法
LLMs基础学习(八)强化学习专题(7)文章目录LLMs基础学习(八)强化学习专题(7)Actor-Critic算法基础原理算法流程细节算法优缺点分析算法核心总结视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1MQo4YGEmq/?spm_id_from=333.1387.upload.video_card.click&vd_source=57e4865932ea6c
- 强化学习-双臂老虎机
transuperb
强化学习人工智能
本篇文章模拟AI玩两个老虎机,AI需要判断出哪个老虎机收益更大,然后根据反馈调整对于不同老虎机的价值判断,如果把这个看作一个简单的强化学习的话,那么AI就是agent,两个老虎机就是environment,AI首先会对两台老虎机有一个预测值Q,预测哪一个的价值高,然后AI通过策略函数判断应该选择哪个老虎机,进行Action后根据Reward更新每个老虎机的价值Value,然后再进行下一次判断,直到
- 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
- 解析AI算力网络与通信领域强化学习的算法
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AI人工智能与大数据技术AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构人工智能网络算法ai
解析AI算力网络与通信领域强化学习的算法:从"快递员找路"到"智能网络大脑"关键词:AI算力网络、通信领域、强化学习、马尔可夫决策、资源调度摘要:本文将用"快递物流系统"的类比,带您理解AI算力网络与通信领域如何通过强化学习实现智能决策。我们会从核心概念讲起,逐步拆解强化学习在网络资源调度中的算法原理,结合Python代码实战,最后探索其在5G/6G、边缘计算等场景的应用。即使您没学过复杂数学,也
- AI 在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化
QuantumWalker
人工智能自动驾驶机器学习
```htmlAI在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化在当今快速发展的科技领域中,人工智能(AI)的应用正在不断拓展其边界。特别是在自动驾驶技术中,AI的应用已经从简单的感知和识别发展到了复杂的决策和控制阶段。其中,深度强化学习作为AI的一个重要分支,在自动驾驶路径规划中发挥着越来越重要的作用。一、深度强化学习简介深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的机器学习方法。它通过让智能体在环境中进
- 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
- 基于CTDE MAPPO的无线通信资源分配强化学习实现
pk_xz123456
仿真模型深度学习算法lstm人工智能rnn深度学习开发语言
基于CTDEMAPPO的无线通信资源分配强化学习实现摘要本文提出了一种基于集中训练分散执行(CTDE)框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)方法,用于解决无线通信网络中的资源分配问题。我们设计了一个多基站协作环境,其中每个基站作为独立智能体,通过分布式决策实现网络吞吐量最大化。实验结果表明,MAPPO算法在频谱效率和用户公平性方面显著优于传统启发式算法。1.引言1.1研究背景随着5G/6G通信技
- 强化学习系列——PPO算法
lqjun0827
算法深度学习算法人工智能
强化学习系列——PPO算法PPO算法一、背景知识:策略梯度&Advantage二、引入重要性采样(ImportanceSampling)三、PPO-Clip目标函数推导✅四、总结公式(一图总览)参考文献PPO示例代码实现补充内容:重要性采样一、问题背景:我们想估计某个期望❗问题:二、引入重要性采样(ImportanceSampling)三、离散采样形式(蒙特卡洛估计)四、标准化的重要性采样五、在强
- 人工神经网络:架构原理与技术解析
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架构
##引言在深度学习和人工智能领域,人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)作为模拟人脑认知机制的核心技术,已在图像识别、自然语言处理和强化学习等领域实现了革命性突破。从AlphaGo击败人类顶尖棋手到ChatGPT的对话生成能力,ANN的进化持续推动技术边界的扩展。本文将深入剖析人工神经网络的核心原理、技术实现与发展趋势。##一、基础概念与数学模型###1.1生物启发
- 医疗AI新势力:自演进多智能体MAS的进击之路
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医疗高效编程研发人工智能健康医疗机器学习架构大数据
医疗AI新势力:自演进多智能体MAS的进击之路往期相关文章:Python在开放式医疗诊断多智能体系统中的深度应用与自动化分析基于多智能体强化学习的医疗AI中RAG系统程序架构优化研究自演进多智能体在医疗临床诊疗动态场景中的应用医疗AI的新变革在数字化与智能化飞速发展的时代,人工智能(AI)已经逐渐渗透到医疗领域的各个角落,成为推动医疗行业变革的重要力量。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定,从医
- 无线通信中的多智能体强化学习:基于CTDE-MAPPO的功率控制优化
pk_xz123456
仿真模型深度学习算法算法人工智能制造
无线通信中的多智能体强化学习:基于CTDE-MAPPO的功率控制优化摘要本文提出了一种基于集中训练分布式执行(CTDE)框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)算法,用于解决无线通信网络中的分布式功率控制问题。通过将多个基站建模为协作智能体,我们设计了一个多智能体强化学习系统,能够在复杂动态环境中实现全局网络效用的优化。本文详细介绍了系统架构、算法实现、实验设置以及性能评估,展示了MAPPO在5G
- 传统蒙特卡洛(Monte Carlo, MC)方法在强化学习中直接把整条回报序列当作“真值”来估计价值函数,通常配合表格化存储,因此无需环境模型且估计无偏,但只能处理有限状态-动作空间且方差较大
强化学习曾小健
人工智能
传统蒙特卡洛(MonteCarlo,MC)方法在强化学习中直接把整条回报序列当作“真值”来估计价值函数,通常配合表格化存储,因此无需环境模型且估计无偏,但只能处理有限状态-动作空间且方差较大medium.comanalyticsvidhya.comincompleteideas.net。“深度蒙特卡洛”(DeepMonteCarlo,DMC)则保留“按回报直接更新”的思想,却用深度网络来逼近$Q(
- 使用Simulink结合MATLAB进行基于强化学习控制下的动态滤波器参数调节系统的仿真
amy_mhd
matlab开发语言
目录一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1:定义系统需求示例:定义系统需求步骤2:准备强化学习环境步骤3:训练强化学习代理步骤4:创建Simulink模型步骤5:添加信号源步骤6:合并信号步骤7:导入强化学习代理步骤8:设计滤波器步骤9:可视化结果步骤10:连接各模块步骤11:设置仿真参数步骤12:运行仿真并分析结果四、总结在现代信号处理领域,动态调整滤波器参数以适应不断变化的环境条件是
- 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
- 无监督学习概览
MzKyle
人工智能人工智能无监督学习机器学习
一、无监督学习的本质与定位定义:无监督学习是机器学习的三大范式之一(另外两种为监督学习和强化学习),其核心特点是处理未标注数据,通过算法自动发现数据中的隐藏结构、模式或内在规律。与监督学习依赖"输入-输出"对不同,无监督学习仅以原始数据作为输入,目标是揭示数据的内在组织方式。与其他学习范式的区别:监督学习:依赖标签(如分类、回归任务),学习从输入到输出的映射关系强化学习:通过与环境交互获得奖励信号
- 开发者关心的那些事
圣子足道
ios游戏编程apple支付
我要在app里添加IAP,必须要注册自己的产品标识符(product identifiers)。产品标识符是什么?
产品标识符(Product Identifiers)是一串字符串,它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息,标识符只能包含大小写字母(A-Z)、数字(0-9)、下划线(-)、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素,但我们建议你创建标识符时使用
- 负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比
bijian1013
nginxF5
对于数据流量过大的网络中,往往单一设备无法承担,需要多台设备进行数据分流,而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。
目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求,如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
- LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number
Cwind
javaAlgorithm题解LeetCodeMath
原题链接:#9 Palindrome Number
要求:
判断一个整数是否是回文数,不要使用额外的存储空间
难度:简单
分析:
题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间,O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转,然后与原数字进行比较。
注:没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论,例如
- 画图板的基本实现
15700786134
画图板
要实现画图板的基本功能,除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外,还需要添加鼠标监听器,和接口实现。
首先,需要显示一个JFrame界面:
public class DrameFrame extends JFrame { //显示
- linux的ps命令
被触发
linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照,就是执行ps命令的那个时刻的那些进程,如果想要动态的显示进程信息,就可以使用top命令。
要对进程进行监测和控制,首先必须要了解当前进程的情况,也就是需要查看当前进程,而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
- Android 音乐播放器 下一曲 连续跳几首歌
肆无忌惮_
android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调
player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() {
@Override
public void onCompletion(MediaPlayer mp) {
mp.reset();
Log.i("H
- java导出txt文件的例子
知了ing
javaservlet
代码很简单就一个servlet,如下:
package com.eastcom.servlet;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URLEncoder;
import java.sql.Connection;
import java.sql.Resu
- Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度
矮蛋蛋
scalasbt
原文地址:
http://segmentfault.com/a/1190000002894524
sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化
下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库
wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip
解压r
- phantomjs安装(linux,附带环境变量设置) ,以及casperjs安装。
alleni123
linuxspider
1. 首先从官网
http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包,解压缩到/root/phantomjs文件夹。
2. 安装依赖
sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6
3. 配置环境变量
vi /etc/profil
- JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream,字节流的打包输出
百合不是茶
java核心思想JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中,数据的保存是基本,如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的,JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一,在保存数据中也有自己独特的一面,字节流和字符流
1,字节流是由字节构成的,字符流是由字符构成的 字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流
类 FileInputStream
- Spring基础实例(依赖注入和控制反转)
bijian1013
spring
前提条件:在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架,并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口
package com.bijian.spring.base3;
public interface Weapon {
void kil
- HR看重的十大技能
bijian1013
提升能力HR成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度,也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标,拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是,由于经济发展前景不确定,掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。 一、解决问题的能力 每天,我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
- 【Thrift一】Thrift编译安装
bit1129
thrift
什么是Thrift
The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
- 【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件
bit1129
mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在)牵头开发的。 开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的(使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景),因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。
这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计,然后将计算结果
- nginx定制500,502,503,504页面
ronin47
nginx 错误显示
server {
listen 80;
error_page 500/500.html;
error_page 502/502.html;
error_page 503/503.html;
error_page 504/504.html;
location /test {return502;}}
配置很简单,和配
- java-1.二叉查找树转为双向链表
bylijinnan
二叉查找树
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BSTreeToLinkedList {
/*
把二元查找树转变成排序的双向链表
题目:
输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创建任何新的结点,只调整指针的指向。
10
/ \
6 14
/ \
- Netty源码学习-HTTP-tunnel
bylijinnan
javanetty
Netty关于HTTP tunnel的说明:
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description
这个说明有点太简略了
一个完整的例子在这里:
https://github.com/bylijinnan
- JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
coder_xpf
jqueryjsonmapval()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
数据库查询出来的map有一个字段为空
通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map): {"one":"1","two":"nul
- Hibernate缓存总结
cuishikuan
开源sshjavawebhibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存?
Hibernate是一个持久层框架,经常访问物理数据库。
为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高应用程序的运行性能。
缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制,应用程序在运行时从缓存读写数据,在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
二、Hibernate缓存原理是怎样的?
Hibernate缓存包括两大类:Hib
- CentOs6
dalan_123
centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块:yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
- 10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果
dcj3sjt126com
JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术,它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果,改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。
无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱:推特(twitter),后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术,于是靠滚动浏览器滚动条
- ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明
dcj3sjt126com
imagebutton
在ImageButton中载入图片后,很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观,其实解决这个问题有两种方法
一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如:android:background="@drawable/XXX"
第二种方法就是将ImageButton背景改为透明,这个方法更常用
在XML里;
<ImageBut
- JSP之c:foreach
eksliang
jspforearch
原文出自:http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html
<c:forEach>标签用于通用数据循环,它有以下属性 属 性 描 述 是否必须 缺省值 items 进行循环的项目 否 无 begin 开始条件 否 0 end 结束条件 否 集合中的最后一个项目 step 步长 否 1
- Android实现主动连接蓝牙耳机
gqdy365
android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型,这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。
大致可以分三步:
一、扫描蓝牙设备:
1、注册并监听广播:
BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED
BluetoothDevice.ACTION_FOUND
BluetoothAdapter.ACTION_DIS
- android学习轨迹之四:org.json.JSONException: No value for
hyz301
json
org.json.JSONException: No value for items
在JSON解析中会遇到一种错误,很常见的错误
06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
- 干货分享:从零开始学编程 系列汇总
justjavac
编程
程序员总爱重新发明轮子,于是做了要给轮子汇总。
从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏)
从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线)
从零开始写JavaScript框架 (图灵社区)
从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 )
从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志)
从零开始编写网络游戏 
- jquery-autocomplete 使用手册
macroli
jqueryAjax脚本
jquery-autocomplete学习
一、用前必备
官方网站:http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/
当前版本:1.1
需要JQuery版本:1.2.6
二、使用
<script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
- PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改
超声波
oracleplsql
在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库,常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错,什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
- 数据仓库数据模型之:极限存储--历史拉链表
superlxw1234
极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
在数据仓库的数据模型设计过程中,经常会遇到这样的需求:
1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址,产品的描述信息,订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息,比如,查看某一个订单在历史某一个时间点的状态, 比如,查看某一个用户在过去某一段时间内,更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大,比如,总共有10
- 10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理
wiselyman
spring mvc
10.1 全局异常处理
使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理;
使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围
10.2 演示
演示控制器
package com.wisely.web;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.spring