- 【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
- 【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)
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1概述一、微能源网能量管理的基本概念与核心需求二、深度强化学习(DRL)在微能源网中的应用优势三、关键技术挑战四、现有基于DRL的优化策略案例五、相关研究文档的典型结构与撰写规范六、结论与未来方向2运行结果2.1有/无策略奖励2.2训练结果12.2训练结果23参考文献
- 强化学习贝尔曼方程推导
愤怒的可乐
强化学习人工智能概率论机器学习算法
引言强化学习中贝尔曼方程的重要性就不说了,本文利用高中生都能看懂的数学知识推导贝尔曼方程。回报折扣回报GtG_tGt的定义为:Gt=Rt+1+γRt+2+γ2Rt+3+⋯=∑k=0∞γkRt+k+1(1)G_t=R_{t+1}+\gammaR_{t+2}+\gamma^2R_{t+3}+\cdots=\sum_{k=0}^\infty\gamma^kR_{t+k+1}\tag1Gt=Rt+1+γR
- 强化学习RLHF详解
贝塔西塔
强化学习大模型人工智能深度学习机器学习算法语言模型
RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)模型详解一、背景1.传统强化学习的局限性传统的强化学习(ReinforcementLearning,RL)依赖于预定义的奖励函数(RewardFunction),但在复杂任务(如自然语言生成、机器人控制)中,设计精确的奖励函数极为困难。例如:模糊目标:生成“高质量文本”难以量化,无法用简单的指标(如BLEU、R
- 强化学习【chapter0】-学习路线图
明朝百晓生
算法人工智能机器学习
前言:主要总结一下西湖大学赵老师的课程【强化学习的数学原理】课程:从零开始到透彻理解(完结)_哔哩哔哩_bilibili1️⃣基础阶段(Ch1-Ch7):掌握表格型算法,理解TD误差与贝尔曼方程2️⃣进阶阶段(Ch8-Ch9):动手实现DQN/策略梯度,熟悉PyTorch/TensorFlow3️⃣前沿阶段(Ch10:阅读论文(OpenAISpinningUp/RLlib文档)Chapter1:基
- 讯飞星火深度推理模型X1,为教育医疗带来革新
在科技飞速发展的今天,人工智能大模型已经成为推动各行业变革的重要力量。科大讯飞作为人工智能领域的佼佼者,其研发的星火深度推理模型X1,凭借独特的技术优势和强大的功能,为教育和医疗两大关乎国计民生的领域带来了前所未有的革新。技术原理与创新讯飞星火深度推理模型X1基于Transformer架构,并在此基础上进行了一系列创新。它通过大规模多阶段强化学习训练方法,在复杂推理、数学、代码、语言理解等场景全面
- Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解
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
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key