麦子心境
麦子心境

强化学习之SAC（soft actor-critic）算法

https://blog.csdn.net/weixin_44436360/article/details/108077422?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-title-4&spm=1001.2101.3001.4242

你可能感兴趣的:(强化学习)

  • 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
  • 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 jZhUeZPQZw 自动驾驶人工智能机器学习
    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
  • 机器学习在医学中的应用 听忆. 机器学习人工智能
    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 AA杂货铺111
    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
  • 学习日志6 Simon#0209 学习
    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！ 风清扬雨 人工智能人工智能python智能电网深度强化学习
    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 chencjiajy 深度学习笔记机器学习人工智能
    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
  • 多智能体环境设计（二） AI-星辰 强化学习自定义环境python机器学习
    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 A卐炏澬焚
    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
  • 从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用 电气_空空 自动驾驶自动驾驶机器人人工智能毕设
    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 AI-星辰 强化学习自定义环境python机器学习
    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 最闪亮的那颗星_b02d
    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
  • Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件：HtmlExtractor yangshangchuan 信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
    HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件，本身并不包含爬虫功能，但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。   HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的，采用主从架构，主节点负责维护抽取规则，从节点向主节点请求抽取规则，当抽取规则发生变化，主节点主动通知从节点，从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。 如
  • java编程思想 -- 多态 百合不是茶 java多态详解
    一: 向上转型和向下转型 面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中（接口的实现也包括在这里）。父类：人    子类：男人向上转型： Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型： Man man =
  • [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系 comsci dp
          对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....       首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
  • storm 自定义 日志文件 商人shang stormclusterlogback
    Storm中的日志级级别默认为INFO，并且，日志文件是根据worker号来进行区分的，这样，同一个log文件中的信息不一定是一个业务的，这样就会有以下两个需求出现： 1. 想要进行一些调试信息的输出 2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中   不要怕，不要烦恼，其实Storm已经提供了这样的支持，可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
  • Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录 21jhf
    springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo 传递json对象数据，往往会出现http 415，400,500等错误，总结一下需要使用ajax提交json数据才行，ajax提交使用proxy，参数为jsonData，不能为params；另外，需要设置Content-type属性为json，代码如下： （由于使用了父类aaa
  • 一些排错方法 文强chu 方法
    1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228) at o
  • Swing中文件恢复我觉得很难 小桔子 swing
           我那个草了！老大怎么回事，怎么做项目评估的？只会说相信你可以做的，试一下，有的是时间！        用java开发一个图文处理工具，类似word，任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等，数据保存数据库，其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦，
  • php 文件操作 aichenglong PHP读取文件写入文件
    1 写入文件 @$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab"); if(!$fp){ echo "open file error" ; exit; } $outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
  • MySQL的btree索引和hash索引的区别 AILIKES 数据结构mysql算法
    Hash 索引结构的特殊性，其 检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。     可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
  • JAVA的抽象--- 接口 --实现 百合不是茶
    抽象 接口 实现接口   //抽象 类 ,方法   //定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体 抽象的定义使用abstract   abstract class A 定义一个抽象类 例如： //定义一个基类 public abstract class A{     //抽象类不能用来实例化，只能用来继承 //
  • JS变量作用域实例 bijian1013 作用域
    <script> var scope='hello'; function a(){ console.log(scope); //undefined var scope='world'; console.log(scope); //world console.log(b);
  • TDD实践（二） bijian1013 javaTDD
    实践题目：分解质因数 Step1： 单元测试： package com.bijian.study.factor.test; import java.util.Arrays; import junit.framework.Assert; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import com.bijian.
  • [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制 bit1129 mongodb
    MongoDB称为分布式数据库，主要原因是1.基于副本集的数据备份， 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题，切片解决了MongoDB的数据扩容问题。   事实上，MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式，在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中，只有一台作为主服务器，另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式，需要指明
  • 【HBase五】Java API操作HBase bit1129 hbase
    import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor; import org.apache.ha
  • python调用zabbix api接口实时展示数据 ronin47
    zabbix api接口来进行展示。经过思考之后，计划获取如下内容：     1、  获得认证密钥     2、  获取zabbix所有的主机组     3、  获取单个组下的所有主机     4、  获取某个主机下的所有监控项  
  • jsp取得绝对路径 byalias 绝对路径
    在JavaWeb开发中，常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件，这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况，常用的做法如下： 一、使用${pageContext.request.contextPath} 　　代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名，这样不管如何部署，所用路径都是正确的。
  • Java定时任务调度：用ExecutorService取代Timer bylijinnan java
    《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由，我认为其中最重要的理由是： 如果TimerTask抛出未检查的异常，Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常，所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下，Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时，已经被
  • SQL 优化原则 chicony sql
    一、问题的提出 　在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统
  • java 线程弹球小游戏 CrazyMizzz java游戏
    最近java学到线程，于是做了一个线程弹球的小游戏，不过还没完善 这里是提纲 1.线程弹球游戏实现 1.实现界面需要使用哪些API类 JFrame JPanel JButton FlowLayout Graphics2D Thread Color ActionListener ActionEvent MouseListener Mouse
  • hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法 daizj hadoopjps
    hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法   jps时出现如下信息： 3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
  • PHP图片水印缩放类实现 dcj3sjt126com PHP
    <?php class Image{ private $path; function __construct($path='./'){ $this->path=rtrim($path,'/').'/'; } //水印函数，参数：背景图，水印图，位置，前缀,TMD透明度 public function water($b,$l,$pos
  • IOS控件学习：UILabel常用属性与用法 dcj3sjt126com iosUILabel
    参考网站： http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007 http://www.tuicool.com/articles/zquENb http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695 http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
  • 完全手动建立maven骨架 eksliang javaeclipseWeb
    建一个 JAVA 项目 ： mvn archetype:create -DgroupId=com.demo -DartifactId=App [-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT] [-Dpackaging=jar] 建一个 web 项目 ： mvn archetype:create -DgroupId=com.demo -DartifactId=web-a
  • 配置清单 gengzg 配置
    1、修改grub启动的内核版本 vi /boot/grub/grub.conf 将default 0改为1 拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹 拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹 拷贝wifiscan到bin文件夹，chmod 775 /bin/wifiscan 拷贝wifiget.sh到bin文件夹，chm
  • Windows端口被占用处理方法 huqiji windows
    以下文章主要以80端口号为例，如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等.        这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
  • 开源ckplayer 网页播放器， 跨平台(html5, mobile)，flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 ！ 天梯梦 mobile
    CKplayer，其全称为超酷flv播放器，它是一款用于网页上播放视频的软件，支持的格式有：http协议上的flv,f4v,mp4格式，同时支持rtmp视频流格 式播放，此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格，诸如播放/暂停按钮，静音按钮，全屏按钮都是以外部图片接口形式调用，用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了，
  • 简单工厂设计模式 hm4123660 java工厂设计模式简单工厂模式
           简单工厂模式（Simple Factory Pattern）属于类的创新型模式，又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例，被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式，可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
  • maven笔记 zhb8015 maven
    跳过测试阶段： mvn package -DskipTests 临时性跳过测试代码的编译： mvn package -Dmaven.test.skip=true   maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为，即跳过编译，又跳过测试。   指定测试类 mvn test
  • 非mapreduce生成Hfile，然后导入hbase当中 Stark_Summer maphbasereduceHfilepath实例
    最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile
  • jsp web tomcat 编码问题 王新春 tomcatjsppageEncode
    今天配置jsp项目在tomcat上，windows上正常，而linux上显示乱码，最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置，添加 URIEncoding 属性： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTi
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他