- PyTorch 深度学习实战(19):离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法,展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习(OfflineRL)这一新兴方向,并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法,利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互:直接从预收集的静态数据集学习数据效率高:复用历史经验
- 一切皆是映射:DQN训练加速技术:分布式训练与GPU并行
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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深度强化学习的兴起近年来,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术,DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略,从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是DRL的一种经典算法,它利用
- 实战LLM强化学习——使用GRPO(DeepSeek R1出圈算法)
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
引言近年来,深度强化学习(DRL)已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具,尤其是在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用。通过不断优化决策策略,DRL能在大量数据中学习最佳行为,尤其是大型语言模型(LLM)在任务中展现出的巨大潜力。然而,随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加,传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战,DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
- Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象
龙胥伯
人工智能
基于最新研究成果与行业动态,AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度,结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析:一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计,将样本利用率提升40%以上,训练周期大幅缩短。这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用,在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式(预训练→多任务学习→强化学习
- Redis查看所有key的命令
abckingaa
BeeDBredis数据库database
Redis查看所有key的命令keys*启动了Redis服务器和客户端,在客户端输入keys*即可(若需要密码登录,先输入密码)Bee,互联网新时代的JavaORM工具,更快、更简单、更自动,开发速度快,运行快,更智能!Bee让程序员/软件工程师,从手工编码中解放出来,Bee更适合智能软件制造时代!十分钟即可入门!立志做最懂用户的软件!
- PyTorch 深度学习实战(12):Actor-Critic 算法与策略优化
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们介绍了强化学习的基本概念,并使用深度Q网络(DQN)解决了CartPole问题。本文将深入探讨Actor-Critic算法,这是一种结合了策略梯度(PolicyGradient)和值函数(ValueFunction)的强化学习方法。我们将使用PyTorch实现Actor-Critic算法,并应用于经典的CartPole问题。一、Actor-Critic算法基础Actor-Cri
- PyTorch 深度学习实战(17):Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们深入探讨了SoftActor-Critic(SAC)算法及其在平衡探索与利用方面的优势。本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法,并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。一、A3C算法原理A3C算法由DeepMind于2016年提出,通过异步并行的多个智能体(Worker)与环境交互
- DeepSeek在智慧物流管控中的全场景落地方案
猴的哥儿
笔记大数据交通物流python数据仓库微服务
一、智慧物流核心痛点与DeepSeek解决方案矩阵物流环节行业痛点DeepSeek技术方案价值增益仓储管理库存预测误差率>30%多模态时空预测模型库存周转率↑40%运输调度车辆空驶率35%强化学习动态调度引擎运输成本↓25%路径规划突发路况响应延迟>30分钟实时路况语义理解+自适应规划准时交付率↑18%异常检测50%异常依赖人工发现多传感器融合的异常模式识别异常发现时效↑6倍客户服务50%咨询需人
- 探索DeepSeek:前端开发者不可错过的新一代AI技术实践指南
formerlyai
人工智能前端
引言:为什么DeepSeek成为技术圈焦点?最近,国产AI模型DeepSeek凭借其低成本训练、高性能输出和开源策略,迅速成为开发者社区的热门话题。作为覆盖语言、代码、视觉的多模态技术矩阵,DeepSeek不仅实现了与ChatGPT相媲美的能力,还通过强化学习驱动的架构创新,解决了大模型落地中的成本与效率瓶颈。对于前端开发者而言,DeepSeek的API接入能力和私有化部署方案,为智能应用开发提供
- 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习
@金色海岸
sklearn学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- 【从零开始学习计算机科学】软件工程(三)需求工程
贫苦游商
学习软件工程需求分析软件需求需求文档软件开发敏捷编程
【从零开始学习计算机科学】软件工程(三)需求工程需求工程好的需求应具备的特征:需求工程(RequirementEngineering,RE)起始导出需求讨论会头脑风暴调查问卷场景分析法实地考察原型法精化协商规格说明确认需求管理需求工程设计和开发一个计算机软件时,如果软件解决的问题不对,那么再精巧的软件也满足不了任何人的要求。理解问题的需求是软件工程师所面对的最困难的任务之一。困难的原因有二:客户不
- 36、弱电网络技术之TCP协议灵魂 12 问,总会用得到
BinaryStarXin
网络工程师提升之路tcp/ip网络java
TCP作为传输层的协议,是一个软件工程师素养的体现,也是面试中经常被问到的知识点。在此,我将TCP核心的一些问题梳理了一下,希望能帮到各位。001.能不能说一说TCP和UDP的区别?首先概括一下基本的区别:TCP是一个面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层协议。而UDP是一个面向无连接的传输层协议。(就这么简单,其它TCP的特性也就没有了)。具体来分析,和UDP相比,TCP有三大核心特性:面向连接
- JavaEE系统架构师学习路线(基础篇)
淘小五
大纲:第1阶段(Java程序员)-Java语言基础第2阶段(Java初级软件工程师)-JSP、Servlet、HTML、CSS、JS、Bootstrap、XML、AJAX、MySQL、SQLServer、Oracle第3阶段(Java中级软件工程师)-Struts2、Spring、Hibernate、SpringMVC、Mybatis、Shiro、JVM第4阶段(Java高级软件工程师)-WebS
- 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能机器学习深度学习
文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数:四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据,研究从观测数据出发寻找规律,利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式,机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
- 从过拟合到强化学习:机器学习核心知识全解析
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能过拟合强化学习pythonLLMscikit-learn
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践
zhangjiaofa
DeepSeekR1&AI人工智能大模型DeepSeekManus智能体AI
目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念-多智能体协作机制-安全执行沙箱设计二、系统架构设计2.1整体架构拓扑图-分层模块交互机制-数据流与控制流设计2.2核心组件实现-规划模块(GRPO算法集成)-记忆系统分级存储架构-工具调用
- 强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六)
wxchyy
强化学习算法
目录前言前期回顾一、SARSA算法二、Q-Learning算法三、总结总结前言 前两期我们介绍了动态规划算法,还有蒙特卡洛算法,不过它们对于状态价值函数的估值都有其缺陷性,像动态规划,需要从最下面向上进行递推,而蒙特克洛则需要一个Episode(回合)结束才能对其进行估值,有没有更直接的方法,智能体能边做动作,边估值一次,不断学习策略?答案是有的。这就是本期需要介绍的算法,时间差分法(TimeDi
- 性能2-科学计算中的日志记录:调试、性能与信任
李星星BruceL
自动化测试pythonpandasnumpy算法
目录科学计算中的日志记录:调试、性能与信任你已经运行了科学模型的批处理程序,经过数小时的计算后,它输出了一个结果。然而,结果是错误的。你怀疑计算中存在错误,但不确定具体是什么问题,而缓慢的反馈循环使得调试变得更加困难。如果能不花费数天时间运行程序就能调试并加速它,那该多好?虽然我不是科学家,而是一名软件工程师,但我曾在科学计算领域工作了一年半。我想提供一个解决这类问题的潜在方案:日志记录,特别是我
- 软考高级《系统架构设计师》知识点(十三)
Ritchie里其
系统架构
系统架构设计软件架构的概念一个程序和计算系统软件体系结构是指系统的一个或者多个结构。结构中包括软件的构件,构件的外部可见属性以及它们之间的相互关系。体系结构并非可运行软件。确切地说,它是一种表达,使软件工程师能够:分析设计在满足所规定的需求方面的有效性:在设计变更相对容易的阶段,考虑体系结构可能的选择方案;降低与软件构造相关联的风险。软件构件简单到可以是程序模块或者面向对象的类,也可以扩充到包含数
- 大型语言模型与强化学习的融合:迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建
(initial)
大模型科普人工智能强化学习
1.引言大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的突破,展现了强大的知识存储、推理和生成能力,为人工智能带来了新的可能性。强化学习(RL)作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法,在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合,分析LLM如何赋能RL,并阐述这种融合对于迈向通用人工智能(AGI)的意义。为了更好地理解这一融合的潜力,我们基于“LargeLanguageModela
- 强化学习-Chapter2-贝尔曼方程
Rsbs
算法机器学习概率论
强化学习-Chapter2-贝尔曼方程贝尔曼方程推导继续展开贝尔曼方程的矩阵形式状态值的求解动作价值函数与状态价值函数的关系贝尔曼方程推导Vπ(s)=E[Gt∣St=s]=E[rt+1+(γrt+2+…)∣St=s]=E[rt+1+γGt+1∣St=s]=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(Rs→s′a+γE[Gt+1∣St+1=s′])=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(R
- Java全栈开发学习路线:从基础到实战,掌握前后端与数据库,成为全栈软件工程师
软件职业规划
javajava
1.Java基础Java语法:变量、数据类型、运算符、控制流程(if、switch、循环等)面向对象编程(OOP):类与对象、继承、多态、封装、抽象类、接口异常处理:try-catch-finally、自定义异常集合框架:List、Set、Map、ArrayList、LinkedList、HashMap等泛型:泛型类、泛型方法、泛型接口IO流:文件读写、字节流、字符流多线程:线程创建、同步、锁、线
- 【开源代码解读】AI检索系统R1-Searcher通过强化学习RL激励大模型LLM的搜索能力
accurater
人工智能深度学习R1-Searcher
关于R1-Searcher的报告:第一章:引言-AI检索系统的技术演进与R1-Searcher的创新定位1.1信息检索技术的范式转移在数字化时代爆发式增长的数据洪流中,信息检索系统正经历从传统关键词匹配到语义理解驱动的根本性变革。根据IDC的统计,2023年全球数据总量已突破120ZB,其中非结构化数据占比超过80%。这种数据形态的转变对检索系统提出了三个核心的挑战:语义歧义消除:如何准确理解"A
- 软件工程师的招聘
天黑了g
开发团队管理软件工程团队开发
要建设良好的开发团队,首先得招聘到合适的人才。合适的团队成员能够事半功倍,管理也会省心省力。本次要说的主要内容是关于普通软件开发工程师的招聘目标、面试过程和新人试用期阶段。招聘的岗位职责和技术要求一般是比较容易确定的,但在能力程度上就得好好考虑,是要招初级、中级还是高级?初级程序员主要作为辅助,写一些简单业务的类和方法,干一些杂货,一般工作经验不超过1年。中级工程师能够单独开发常规业务模块或完整的
- PyTorch 深度学习实战(13):Proximal Policy Optimization (PPO) 算法
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们介绍了Actor-Critic算法,并使用它解决了CartPole问题。本文将深入探讨ProximalPolicyOptimization(PPO)算法,这是一种更稳定、更高效的策略优化方法。我们将使用PyTorch实现PPO算法,并应用于经典的CartPole问题。一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法,旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过
- 院士领衔、IEEE Fellow 坐镇,清华、上交大、复旦、同济等专家齐聚 2025 全球机器学习技术大会
CSDN资讯
机器学习人工智能
随着Manus出圈,OpenManus、OWL迅速开源,OpenAI推出智能体开发工具,全球AI生态正经历新一轮智能体革命。大模型如何协同学习?大模型如何自我进化?新型强化学习技术如何赋能智能体?围绕这些关键问题,由CSDN&Boolan联合举办的「2025全球机器学习技术大会」将于4月18-19日在上海隆重举行。大会云集院士、10所高校科研工作者、近30家一线科技企业技术实战专家组成的超50位重
- 嵌入式软件工程师为什么要撰写博客?——开启技术进阶与职业发展的双重大门
Electron-er
软件需求嵌入式硬件架构单片机人工智能
目录一、技术沉淀:构建嵌入式知识复利系统知识沉淀的三层架构二、职业发展:量化个人技术品牌价值职业价值评估模型三、社区贡献:推动嵌入式技术生态演进知识传播的涟漪效应四、写作方法论:打造专业级技术博客内容开发五步法可视化增强技术五、数据验证:博客投资回报率分析六、实践指南:从入门到专家的路径规划博客运营路线图关键成功要素结语一、技术沉淀:构建嵌入式知识复利系统在嵌入式开发领域,寄存器操作、RTOS调度
- 推理大模型:技术解析与未来趋势全景
时光旅人01号
深度学习人工智能pythonpytorch神经网络
1.推理大模型的定义推理大模型(ReasoningLLMs)是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型,具备以下核心特性:输出形式创新展示完整逻辑链条(如公式推导、多阶段分析)任务类型聚焦擅长数学证明、编程挑战、多模态谜题等深度逻辑任务训练方法升级融合强化学习、思维链(CoT)、测试时计算扩展等技术2.主流推理大模型图谱2.1国际前沿模型OpenAIo1系列内部生成"思维链"机制数学/代码能力标
- 一文读懂强化学习:从基础到应用
LHTZ
算法时序数据库大数据数据库架构动态规划
强化学习是什么强化学习是人工智能领域的一种学习方法,简单来说,就是让一个智能体(比如机器人、电脑程序)在一个环境里不断尝试各种行为。每次行为后,环境会给智能体一个奖励或者惩罚信号,智能体根据这个信号来调整自己的行为,目的是让自己在未来能获得更多奖励。就像训练小狗,小狗做对了动作(比如坐下),就给它零食(奖励),做错了就没有零食(惩罚),慢慢地小狗就知道怎么做能得到更多零食,也就是学会了最优行为。强
- QwQ-32B企业级本地部署:结合XInference与Open-WebUI使用
大势下的牛马
搭建本地gptRAG知识库人工智能QwQ-32B
QwQ-32B是阿里巴巴Qwen团队推出的一款推理模型,拥有320亿参数,基于Transformer架构,采用大规模强化学习方法训练而成。它在数学推理、编程等复杂问题解决任务上表现出色,性能可媲美拥有6710亿参数的DeepSeek-R1。QwQ-32B在多个基准测试中表现出色,例如在AIME24基准上,其数学问题解决能力得分达到79.5,超过OpenAI的o1-mini。它在LiveBench、
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite