- python 物理引擎_在 Gym 上构建会动的人工智障1(python)
weixin_39542608
python物理引擎
背景说明作者最近使用processing的一个重要目标就是为学生的编程学习设计具体的应用场景,最近突然发现有一个包已经提供了部分功能,所以探索一下。这个包就是我们今天的主人公:Gym。Gym是用于开发和比较强化学习算法的python包,但是我们也完全可以使用它来作为我们自己程序的应用背景,并提供可视化。简单的说,就是我们使用自己写的小程序,而不是强化学习算法,来尝试完成其中的任务,并把完成任务的过
- 强化学习(二)----- 马尔可夫决策过程MDP
Duckie-duckie
机器学习数据数据分析数据挖掘机器学习算法
1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)。它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关,而与更早之前的状态无关。马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)也具有马尔可夫性,与上面不同的是MDP考虑了动作
- Python强化学习,基于gym的马尔可夫决策过程MDP,动态规划求解,体现序贯决策
baozouxiaoxian
pythongymqlearningpython强化学习mdp动态规划求解马尔科夫决策过程
决策的过程分为单阶段和多阶段的。单阶段决策也就是单次决策,这个很简单。而序贯决策指按时间序列的发生,按顺序连续不断地作出决策,即多阶段决策,决策是分前后顺序的。序贯决策是前一阶段决策方案的选择,会影响到后一阶段决策方案的选择,后一阶段决策方案的选择是取决于前一阶段决策方案的结果。强化学习过程中最典型的例子就是非线性二级摆系统,有4个关键值,小车受力,受力方向,摆速度,摆角,每个状态下都需要决策车的
- 强化学习分类
0penuel0
Model-free:Qlearning,Sarsa,PolicyGradientsModel-based:能通过想象来预判断接下来将要发生的所有情况.然后选择这些想象情况中最好的那种基于概率:PolicyGradients基于价值:Qlearning,Sarsa两者融合:Actor-Critic回合更新:Monte-carlolearning,基础版的policygradients单步更新:Ql
- 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
- 一对一包教会脑电教学服务
茗创科技
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★最近有不少人留言“脑电该怎么学习?想强化学习脑电某个内容版块可以吗?...”,也有小伙伴联系我们,咨询脑电相关内容能
- 基于时序差分的无模型强化学习:Q-learning 算法详解
晓shuo
算法强化学习
目录一、无模型强化学习中的时序差分方法与Q-learning1.1时序差分法1.2Q-learning算法状态-动作值函数(Q函数)Q-learning的更新公式Q-learning算法流程Q-learning的特点1.3总结一、无模型强化学习中的时序差分方法与Q-learning 动态规划算法依赖于已知的马尔可夫决策过程(MDP),在环境的状态转移概率和奖励函数完全明确的情况下,智能体无需与环
- (18-1)基于深度强化学习的股票交易模型:项目介绍+准备环境
码农三叔
强化学习从入门到实践人工智能深度学习股票交易模型DRLDoubleDQNDuelingDQN
在本章的这个项目中,实现了一个用于股票交易的DRL模型,旨在展示DRL在金融领域的潜力,提供其在股票交易中应用的实际例子。希望通过本章内容的学习,能够为那些对金融与机器学习交叉领域感兴趣的人士提供有益的参考。1.1项目介绍在金融市场中,股票交易是一项充满挑战的任务,需要在高度波动和复杂的市场环境中做出快速且精准的决策。传统的交易策略通常依赖于经验、基本面分析或技术分析。然而,这些方法往往无法在快速
- 深度学习算法——Transformer
fw菜菜
数学建模深度学习transformer人工智能数学建模pythonpytorch
参考教材:动手学pytorch一、模型介绍Transformer模型完全基于注意力机制,没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管Transformer最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习,但现在已经推广到各种现代的深度学习中,例如语言、视觉、语音和强化学习领域。Transformer作为编码器-解码器架构的一个实例,其整体架构图在下图中展示。正如所见到的,Trans‐former是由编码器和解码器
- sumo carla 自动驾驶联合仿真 安装 配置 教程 开发 驾驶模拟 强化学习
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sumocarla自动驾驶联合仿真安装配置教程开发驾驶模拟强化学习轨迹预测轨迹规划标题:基于SUMO和CARLA的自动驾驶联合仿真系统安装与配置:教程与开发探索摘要:随着自动驾驶技术的迅猛发展,仿真环境在自动驾驶系统的评估、训练和验证中扮演着重要的角色。本文介绍了基于SUMO(SimulationofUrbanMObility)和CARLA(CarLearningtoAct)的自动驾驶联合仿真系统
- Python知识点:如何使用Python实现强化学习机器人
杰哥在此
Python系列python机器人开发语言编程面试
实现一个强化学习机器人涉及多个步骤,包括定义环境、状态和动作,选择适当的强化学习算法,并训练模型。下面是一个简单的例子,使用Python和经典的Q-learning算法来实现一个强化学习机器人,目标是通过OpenAIGym提供的FrozenLake环境训练机器人学会如何在冰面上移动以找到目标。1.安装必要的库首先,需要安装OpenAIGym和Numpy。你可以使用以下命令安装它们:pipinsta
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边走、边悟迟早会好机器学习在医学中的应用是一个广泛且复杂的领域,涵盖了从基础研究到临床应用的多个方面。以下是一个万字总结的结构性思路,分章节深入探讨不同应用场景、技术方法、挑战与未来展望。1.引言背景与发展:介绍医学领域的数字化转型以及机器学习的兴起,探讨其在医学中的潜力。机器学习的基本概念:简要介绍机器学习的基本原理、分类(监督学习、非监督学习、强化学习等)和常用算法(如神经网络、支持向量机、随
- 人工智能&机器学习&深度学习
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机器学习:一切通过优化方法挖掘数据中规律的学科。深度学习:一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习:不仅能利用现有数据,还可以通过对环境的探索获得新数据,并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。学习是为了更好地对环境进行探索,而探索是为了获取数据进行更好的学习。深度强化学习:一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的强化学习算法。人工智能定义与分类人工智能(Art
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关于量子强化学习:论文Variational_Quantum_Circuits_for_Deep_Reinforcement_Learning:变分量子电路在深度强化学习中的应用论文主要内容:将经典深度强化学习算法(如经验重放和目标网络)重塑为变分量子电路的表示摘要当前最先进的机器学习方法基于经典冯·诺伊曼计算架构,并在许多工业和学术领域得到广泛应用。随着量子计算的发展,研究人员和技术巨头们试图为
- 【科技前沿】用深度强化学习优化电网,让电力调度更聪明!
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Hey小伙伴们,今天我要跟大家分享一个超级酷炫的技术应用——深度强化学习在电网优化中的典型案例!如果你对机器学习感兴趣,或是正寻找如何用AI技术解决实际问题的方法,这篇分享绝对不容错过!✨开场白大家好,我是你们的技术小助手!今天我们要聊的是如何利用深度强化学习(DRL)来优化电网的调度,让电力系统变得更智能、更高效。引入话题想象一下,如果你能够通过一种先进的技术手段,自动调整电网中的能源分配,不
- 大模型对齐方法笔记一:DPO及其变种IPO、KTO、CPO
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DPODPO(DirectPreferenceOptimization)出自2023年5月的斯坦福大学研究院的论文《DirectPreferenceOptimization:YourLanguageModelisSecretlyaRewardModel》,大概是2023-2024年最广为人知的RLHF的替代对齐方法了。DPO的主要思想是在强化学习的目标函数中建立决策函数与奖励函数之间的关系,以规避
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多智能体环境设计:接口设计与实现目录引言PettingZoo框架概述核心接口方法详解3.1reset()方法3.2step(action)方法3.3observe(agent)方法3.4render()方法空间定义4.1观察空间4.2动作空间高级特性5.1并行环境5.2智能体通信5.3动态环境性能优化测试和调试实际应用示例最佳实践和常见陷阱1.引言多智能体环境是强化学习和人工智能研究中的一个重要领
- 【伤寒强化学习训练】打卡第四十五天 一期90天
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3.5.2麻黄汤续讲与大、小青龙汤麻黄九禁【7.18】脉浮紧者,法当汗出而解。若身重心悸者,不可发汗,须自汗出乃愈。所以然者,尺中脉微,此里虚也。须里实,津液自和,便自汗出愈。【7.19】脉浮紧者,法当身疼痛,宜以汗解之。假令尺中迟者,不可发汗。所以然者,以荣气不足,血弱故也。【7.18】:脉浮紧的人照理说要发汗,如果身体重、心悸是不可以发汗;发汗,不一定用麻黄汤,大青龙汤也可以感冒很多人身体都是
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摘要|介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用,分析其关键技术,如环境感知、定位、路径规划等,并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。无人叉车在封闭结构化环境、机器学习、有效数据集等方法的助力下,可有效推动叉车无人驾驶关键技术的发展。关键词:无人叉车;自动驾驶;机器学习;数据集随着人工智能技术的持续进步,无人叉车领域的供给与需求均呈现迅猛增长态势。它们不仅正在逐步替代
- 强化学习自定义环境基础知识
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1.引言本文旨在全面介绍OpenAIGym自定义环境的创建过程,重点解析其接口、关键属性和函数。本指南适合初学者深入了解强化学习环境的构建原理和实践方法。2.OpenAIGym环境基础OpenAIGym提供了一个标准化的接口,用于创建和使用强化学习环境。了解这个接口的核心组件是创建自定义环境的基础。2.1Env类所有Gym环境都继承自gym.Env类。这个基类定义了环境应该具有的基本结构和方法。i
- 【《伤寒论》强化学习训练】打卡第32天,一期目标90天
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一、桂枝加葛根汤和葛根汤不能通用,因为葛根汤里有麻黄,会散阳气。太阳传到阳明时血分受邪,要用麻黄从血分把邪气发出来,所以用葛根汤治燥热感冒。桂枝汤治营卫不调的出汗或桂枝加附子汤治阳虚自汗,不能一开始就用黄芪,黄芪会让桂枝汤发挥不了通营卫的效果,汗止不了。人体表面的能量不足的时候,身体不能收摄自己身体的水分,桂枝加附子汤里有附子,可治阳虚自汗。玉屏风散治表虚的汗有效;桂枝加附子汤治虚汗有效,但是两个
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引言:在当今这个数字化时代,人工智能(AI)已经成为了一个热门话题。从自动驾驶汽车到智能助手,AI正在逐渐改变我们的生活方式。而在AI领域,深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域,包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它试图模拟人脑的工作方式,通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
- 强化学习在自动驾驶系统中的应用
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强化学习在自动驾驶系统中的应用目录一、引言二、强化学习的定义三、强化学习的常用属性四、强化学习在自动驾驶系统中的应用案例五、总结一、引言自动驾驶技术是近年来人工智能领域的一个重要研究方向,旨在使汽车能够自主地感知环境、做出决策并执行相应的操作。强化学习作为一种基于试错的学习方法,已经在自动驾驶系统中得到了广泛的应用。本文将对强化学习在自动驾驶系统中的应用进行深入探讨,包括定义、常用属性、事件和实操
- 基于强化学习的制造调度智能优化决策
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获取更多资讯,赶快关注上面的公众号吧!文章目录调度状态和动作设计调度状态的设计调度动作的设计基于RL的调度算法基于值函数的RL调度算法SARSAQ-learningDQN基于策略的RL调度算法基于RL的调度应用基于RL的单机调度基于RL的并行机调度基于RL的流水车间调度基于RL的作业车间调度基于RL的其他调度RL与元启发式算法在调度中的集成应用讨论问题领域算法领域应用领域参考文献生产调度作为制造系
- 【机器学习】初学者经典案例(随记)
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边走、边悟迟早会好一、概念机器学习是一种利用数据来改进模型性能的计算方法,属于人工智能的一个分支。它旨在让计算机系统通过经验自动改进,而不需要明确编程。类型监督学习:使用带标签的数据进行训练,包括分类(如垃圾邮件检测)和回归(如房价预测)。无监督学习:使用不带标签的数据进行训练,包括聚类(如客户细分)和降维(如主成分分析)。强化学习:通过与环境的交互学习策略,以最大化累积奖励(如AlphaGo)。
- 2021.1.5伤寒论强化学习打卡第五天《麻附辛、麻附甘、朱鸟汤》总结:
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一、麻附辛主治少阴伤寒,身发热,四肢冷,指甲青,腹痛脉沉。1、感冒什么症状都没有,尿不出来,可以用麻附辛;2、麻附辛通鼻涕、通尿,通“九窍”,男人“不射精症”可以用麻黄、附子两味药去调自律神经,女人“经闭”也可以用麻附辛;3、坐骨神经痛用麻附辛合芍药甘草汤;4、低血压、嗜睡症、肾绞痛用麻附辛5、细辛有钻痛跟驱寒的机能;6、调体质,皮肤晦暗,人比较钝,走路不平衡,皮肤粗糙麻木用麻附辛通窍;7、忽然瞎
- 深度学习学习经验——强化学习(rl)
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深度学习学习经验深度学习学习人工智能
强化学习强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,主要用于让智能体(agent)通过与环境的互动,逐步学习如何在不同情况下采取最佳行动,以最大化其获得的累积回报。与监督学习和无监督学习不同,强化学习并不依赖于已标注的数据集,而是通过智能体在环境中的探索和试错来学习最优策略。强化学习的主要特点:基于试错学习:强化学习中的智能体通过与环境的互动,不断尝试不同的行动
- 大模型19:微调大模型方法
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有监督微调(SFT)、奖励模型(RM)训练,以及基于人类反馈的强化学习(RLHF)训练1.有监督微调(SFT-SupervisedFine-Tuning)数据处理数据收集:首先,需要收集大量的对话数据。这些数据通常包括人工标注的问答对,或者从已有的高质量对话系统中获取的数据集。数据预处理:对收集的数据进行清洗、标注和格式化。预处理包括移除噪音数据、分词、生成模型输入输出格式等。模型训练模型初始化:
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文章目录马尔可夫决策过程(MDP)在机器学习中应用在机器学习中的引用示例引用:实例场景:机器人导航MDP的定义:引用示例:在此基础上更具体的描述,并给出每一步的推断计算过程场景描述:3x3网格中的机器人导航MDP的定义强化学习算法:Q-Learning具体实例与推断计算过程回合1(Episode1Episode1Episode1)回合2(Episode2Episode2Episode2)回合3(E
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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
/ \
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/ \
- 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