- 【AI论文】迈向大型推理模型:大型语言模型增强推理综述
东临碣石82
人工智能语言模型自然语言处理
摘要:语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型(LLM)的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成,引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程,如树搜索和反思性思维。近期,一种新兴的学习推理趋势采用强化学习(RL)来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
- 【强化学习】Mava框架
大雨淅淅
人工智能机器学习算法人工智能学习深度学习
目录一、选择框架二、学习框架基础三、深入框架高级特性四、实践项目五、参考文档和社区资源六、编写测试用例七、学习框架的生态系统八、持续学习和适应九、建立个人项目或工作项目十、反思和总结关于Mava框架的学习,首先需要明确的是,您可能是指Java框架的学习,因为“Mava”并非一个广为人知的特定Java框架名称。在Java开发领域,有多个知名的框架,如Spring、SpringBoot、Hiberna
- 【强化学习】PyTorch-RL框架
大雨淅淅
人工智能pytorch人工智能python深度学习机器学习
目录一、框架简介二、核心功能三、学习环境配置四、学习资源五、实践与应用六、常见问题与解决方案七、深入理解强化学习概念八、构建自己的强化学习环境九、调试与优化十、参与社区与持续学习一、框架简介PyTorch-RL是一个基于PyTorch框架的深度强化学习项目。它充分利用了PyTorch的强大功能,提供了易于使用且高效的深度强化学习算法实现。该项目的主要编程语言是Python,旨在帮助开发者快速实现和
- 深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1人工智能的演进:从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程,从早期的符号主义到如今的连接主义,标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程,而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构,通过大量数据进行训练,从而实现智能。1.2强化学习:智能体与环境的互动强化学习(ReinforcementLea
- 【机器学习:三十二、强化学习:理论与应用】
KeyPan
机器学习机器学习机器人人工智能深度学习数据挖掘
1.强化学习概述**强化学习(ReinforcementLearning,RL)**是一种机器学习方法,旨在通过试验与反馈的交互,使智能体(Agent)在动态环境中学习决策策略,以最大化累积奖励(CumulativeReward)。相比监督学习和无监督学习,强化学习更关注长期目标,而非简单地从标签中学习。核心概念智能体(Agent):进行学习和决策的主体。环境(Environment):智能体所在
- 《AI语言模型的关键技术探析:系统提示、评估方法与提示工程》
XianxinMao
人工智能语言模型自然语言处理
文章主要内容摘要1.系统提示(SystemPrompt)定义:用于设置模型行为、角色和工作方式的特殊指令重要性:定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测2.模型评估方法创新方向:自一致性(Self-Consistency)评估PlanSearch方法强化学习(RL)应用核心特点:多次采样和交叉验证策略空间探索动态权重调整实践价值
- NLP-语义解析(Text2SQL):技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】
u013250861
#自然语言处理人工智能
目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法:在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%
- 【深度强化学习】DQN:深度Q网络算法——从理论讲解到源码解析
视觉萌新、
深度强化学习深度Q网络DQN
【深度强化学习】DQN:深度Q网络算法——从理论讲解到源码解析介绍常用技巧算法步骤DQN源码实现网络结构训练策略DQN算法进阶双深度Q网络(DoubleDQN)竞争深度Q网络(DuelingDQN)优先级经验回放(PER)噪声网络(noisy)本文图片与源码均来自《EasyRL》:https://github.com/datawhalechina/easy-rl介绍 核心思想:训练动作价值函数Q
- 【机器学习】—时序数据分析:机器学习与深度学习在预测、金融、气象等领域的应用
云边有个稻草人
热门文章机器学习数据分析深度学习笔记
云边有个稻草人-CSDN博客目录引言1.时序数据分析基础1.1时序数据的特点1.2时序数据分析的常见方法2.深度学习与时序数据分析2.1深度学习在时序数据分析中的应用2.1.1LSTM(长短期记忆网络)2.2深度学习在金融市场预测中的应用2.2.1股票市场预测2.3深度学习在设备故障检测中的应用3.强化学习与时序数据分析3.1强化学习的基本概念3.2强化学习在金融市场中的应用3.3强化学习在设备故
- 【机器学习】---神经架构搜索(NAS)
Undoom
机器学习Python机器学习架构人工智能python
这里写目录标题引言1.什么是神经架构搜索(NAS)1.1为什么需要NAS?2.NAS的三大组件2.1搜索空间搜索空间设计的考虑因素:2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用,神经网络架构的设计变得越来越复杂。模型的性能不仅依赖于数据和训练方
- 《C++ 赋能强化学习:Q - learning 算法的实现之路》
c++人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代,人工智能无疑是最热门的领域之一,而强化学习作为其中的重要分支,正逐渐改变着我们解决复杂问题的方式。Q-learning算法作为强化学习中的经典算法,在众多领域如游戏、机器人控制、资源管理等有着广泛的应用前景。本文将深入探讨如何用C++实现强化学习中的Q-learning算法,带您领略C++在人工智能领域的强大魅力。一、强化学习与Q-learning算法概述强化学习是一种通
- NAS(Neural Architecture Search) 神经结构搜索
hxxjxw
Neuralarchitecturesearch(NAS),神经结构搜索,是强化学习的一个重要应用方向,也是AutoML的一个非常火的研究方向.NAS的原理是给定一个称为搜索空间的候选神经网络结构集合,用某种策略从中搜索出最优网络结构
- 深度 Qlearning:在直播推荐系统中的应用
AGI通用人工智能之禅
程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
深度Q-learning:在直播推荐系统中的应用关键词:深度Q-learning,强化学习,直播推荐系统,个性化推荐1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术的飞速发展,直播平台如雨后春笋般涌现。面对海量的直播内容,用户很难快速找到自己感兴趣的内容。因此,个性化推荐系统在直播平台中扮演着越来越重要的角色。1.2研究现状目前,主流的个性化推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐等。这些方法在一定程度上缓
- OpenAI o1 的价值意义及“强化学习的Scaling Law” & Kimi创始人杨植麟最新分享:关于OpenAI o1新范式的深度思考
光剑书架上的书
ChatGPT大数据AI人工智能计算人工智能算法机器学习
OpenAIo1的价值意义及“强化学习的ScalingLaw”蹭下热度谈谈OpenAIo1的价值意义及RL的Scalinglaw。一、OpenAIo1是大模型的巨大进步我觉得OpenAIo1是自GPT4发布以来,基座大模型最大的进展,逻辑推理能力提升的效果和方法比预想的要好,GPT4o和o1是发展大模型不同的方向,但是o1这个方向更根本,重要性也比GPT4o这种方向要重要得多,原因下面会分析。为什
- 探索未来,大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构
汤萌妮Margaret
探索未来,大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构scalable_agent项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scalable_agent在当今的人工智能研究前沿,深度强化学习(DRL)因其在复杂任务中的卓越表现而备受瞩目。本文要介绍的是一个开源于GitHub的重量级项目:“ScalableDistributedDeep-RLwithImp
- 如何有效的学习AI大模型?
Python程序员罗宾
学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
- 反思的魔力:用语言的力量强化AI智能体
步子哥
人工智能机器学习
在浩瀚的代码海洋中,AI智能体就像初出茅庐的航海家,渴望探索未知的宝藏。然而,面对复杂的编程任务,他们常常迷失方向。今天,就让我们跟随“反思”的灯塔,见证AI智能体如何通过语言的力量,点亮智慧的明灯,成为代码世界的征服者!智能体的困境近年来,大型语言模型(LLM)在与外部环境(如游戏、编译器、API)交互的领域中大放异彩,化身为目标驱动的智能体。然而,传统的强化学习方法如同一位严苛的训练师,需要大
- 机器学习实战笔记5——线性判别分析
绍少阿
机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析(LDA)Ⅰ核心思想对于同样一件事,站在不同的角度,我们往往会有不同的看法,而降维思想,亦是如此。同上节课一样,我们还是学习降维的算法,只是提供了一种新的角度,由上
- 大模型的实践应用29-大语言模型的RLHF(人类反馈强化学习)的具体应用与原理介绍
微学AI
大模型的实践应用语言模型人工智能自然语言处理RLHF
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下大模型的实践应用29-大语言模型的RLHF(人类反馈强化学习)的具体应用与原理介绍。在当今人工智能发展的浪潮中,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)凭借其强大的语言理解和生成能力,成为了研究与应用的热点。而在这股浪潮中,一种名为“基于人类反馈的强化学习”的方法脱颖而出,为大语言模型的优化和应用开辟了新的路径。本文首部分将深入浅出地介
- 坚定理想信念,锤炼党性修养
知涵知
理想信念是中国共产党人的政治灵魂,是共产党人精神上的“钙”,没有理想信念,理想信念不坚定,精神上就会“缺钙”,就会得“软骨病”。党员干部只有坚定理想信念,强化责任担当,锤炼道德操守,提升党性修养,才能切实做到为党分忧、为国尽责、为民奉献。坚定理想信念,就要强化学习精神、自律精神、担当精神。思想理论上的坚定清醒是政治上坚定的前提,党员干部要始终把理论学习作为政治责任、事业需要和精神追求,积极参加组织
- 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
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,