- 【AI论文】使用大型推理模型进行竞技编程
东临碣石82
人工智能
摘要:我们的研究表明,将强化学习应用于大型语言模型(LLMs)能显著提升复杂编码和推理任务的性能。此外,我们将两个通用推理模型——OpenAI的o1模型和o3模型的一个早期检查点——与一个特定领域的系统o1-ioi进行了比较。o1-ioi采用了为参加2024年国际信息学奥林匹克竞赛(IOI)而手工设计的推理策略。我们使用o1-ioi实时参加了2024年IOI竞赛,并凭借手工制定的测试时策略取得了第
- 【必看】凭啥?DeepSeek如何用1/179的训练成本干到GPT-4o 98%性能
大F的智能小课
人工智能算法
一、DeepSeek降低训练成本的核心方法1.1创新训练方法DeepSeek通过独特的训练方案显著降低了训练成本。其核心策略包括减少监督微调(SFT)步骤,仅依赖强化学习(RL)技术。DeepSeek-R1-Zero版本完全跳过SFT,仅通过RL进行训练。尽管初期计算开销较大,但添加少量冷启动数据后,训练稳定性和模型推理能力大幅提升。此外,DeepSeek还采用了组相对策略优化(GRPO)算法替代
- 书籍-《强化学习数学基础》
强化学习数学人工智能
书籍:MathematicalFoundationsofReinforcementLearning作者:赵世钰出版:Springer编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《强化学习数学基础》01书籍介绍本书对基本概念、核心挑战和经典强化学习算法进行了数学但易于理解的介绍。它旨在帮助读者理解算法的理论基础,提供对其设计和功能的见解。整个过程中包括许多说明性示例。数学内容经过精心设计,以
- 强化学习算法:蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
强化学习算法:蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch)原理与代码实例讲解关键词:蒙特卡洛树搜索,强化学习,决策树,搜索算法,博弈策略,应用场景,代码实现1.背景介绍1.1问题由来强化学习(ReinforcementLearning,RL)是人工智能领域的一个核心分支,专注于通过与环境交互,学习最优策略以实现特定目标。传统的强化学习算法,如Q-learning、SARSA等,通常依
- 普惠AI 如何在 Anolis OS 8 上部署生产可用的 DeepSeek 推理服务
操作系统人工智能开源
背景介绍DeepSeek-R1DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩OpenAIo1正式版。DeepSeek-R1-Distill-Qwen则是通过DeepSeek-R1的输出,基于Qwen大语言模型,经过模型蒸馏的小模型,其中32B和70B模型在多项能力上实现了对标OpenAIo
- 手把手教学,DeepSeek-R1微调全流程拆解
AI生成曾小健
windows
手把手教学,DeepSeek-R1微调全流程拆解原创极客见识GeekSavvy2025年02月09日09:02广东DeepSeek通过发布其开源推理模型DeepSeek-R1颠覆了AI格局,该模型使用创新的强化学习技术,以极低的成本提供与OpenAI的o1相当的性能。更令人印象深刻的是,DeepSeek已将其推理能力提炼成几个较小的模型。这篇文章,我们将使用其蒸馏版本之一引导大家完成DeepSee
- 对DeepSeek-R1通过强化学习提升大型语言模型推理能力的技术原理解析
一只贴代码君
语言模型人工智能自然语言处理学习AI编程开发语言
强化学习基础•基本概念:强化学习是一种机器学习方法,智能体(模型)通过与环境进行交互,根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。•关键要素:包括环境(模型所处的推理任务场景)、状态(模型在推理过程中的当前情况,如已有的推理步骤、已知信息等)、动作(模型在当前状态下做出的推理决策,如选择何种推理方法、如何组织语言等)、奖励(根据模型的动作和结果给予的反馈,如推理正确给予正奖励,错误给予负奖励或无奖
- 【专题】DeepSeek颠覆性在于实现AI平权、惊艳世界,算力与应用将迎来结构性变化报告汇总PDF洞察(附原数据表)
数据挖掘深度学习机器学习算法
全文链接:https://tecdat.cn/?p=39811在如今科技飞速发展的时代,人工智能对全球产业格局的重塑起着关键作用。DeepSeek-R1的出现是个大事件,它在技术创新方面,通过独特的强化学习与蒸馏技术,在性能上逼近国际领先模型。文末682份DeepSeek、大模型、AI行业研究报告最新趋势已分享在交流群,阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。同时,它的训练和使用成本大幅降低
- DeepSeek R1 简易指南:架构、本地部署和硬件要求
deepseek
从DeepSeek-R1-Zero到DeepSeek-R1,代表了研究中的一个重要学习历程。DeepSeek-R1-Zero证明了纯粹的强化学习是可行的,而DeepSeek-R1则展示了如何将监督学习与强化学习相结合,从而创建出能力更强、更实用的模型。DeepSeek团队近期发布的DeepSeek-R1技术论文展示了其在增强大语言模型推理能力方面的创新实践。该研究突破性地采用强化学习(Reinfo
- 『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普!
AI大模型前沿研究
大模型笔记笔记DeepseekdeepseekR1Deepseekv3GPTO1GPTO3
国外大神对DeepSeekR1的科普!文章目录一、Explainer:What'sR1&EverythingElse?时间线推理与Agent推理模型≠Agent推理为什么重要推理需要变得廉价R1的重要意义AI的发展走势预训练规模扩张的路走不通了推理阶段的规模定律缩小模型体量(新的规模定律?)强化学习(新的规模定律?)模型蒸馏(新的规模定律?)2025年的预测地缘政治:Distealing结论讨论二
- 从零开始:用Python手写神经网络
WHCIS
python神经网络开发语言人工智能深度学习算法
在当今的人工智能领域,神经网络已经成为解决复杂问题的核心技术之一。从图像识别到自然语言处理,再到强化学习,神经网络的身影无处不在。然而,对于许多初学者来说,神经网络似乎是一个神秘而复杂的黑盒子。本文将带你用基础的Python代码构建一个简单的神经网络,揭开它的神秘面纱,让你真正理解神经网络的工作原理。一、神经网络的基本原理在深入了解代码之前,我们需要先回顾一下神经网络的基本原理。神经网络是由大量的
- AI分支知识之机器学习,深度学习,强化学习的关系
王钧石的技术博客
大模型人工智能机器学习深度学习
机器学习,深度学习,强化学习的关系这一篇文章我们来探讨下AI领域中机器学习(ML)、深度学习(DL)和强化学习(RL)的关系。一、机器学习(ML):从数据中找到模式核心思想:给定大量数据,计算机从数据中总结规律,形成一个数学模型,然后用这个模型去处理新的数据。例子:判断一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件传统编程方式:人类自己写规则,比如:如果邮件标题包含“中奖”、“免费”、“转账”→这是垃圾邮件否则这
- 强化学习关键技术:重要性采样深度剖析
进一步有进一步的欢喜
强化学习概率论机器学习人工智能重要性采样
目录一、引言二、重要性采样基本原理(一)什么是重要性采样(二)重要性采样在强化学习中的作用三、判断采样好坏的方法(一)偏差(Bias)(二)方差(Variance)(三)有效样本数量(EffectiveSampleSize)(四)与真实值对比(如果已知)四、重要性采样公式推导五、代码示例六、案例分析(一)机器人路径规划(二)游戏AI七、总结一、引言强化学习旨在让智能体在与环境的交互中学习到最优策略
- DeepSeek R1为什么能
森焱森
人工智能算法
#*********************************************#DeepSeekR1的创新点在于它通过自我探索和试错来学习,而不是依赖别人给的标准答案,这不仅节省了成本,还让模型变得更聪明、更灵活。DeepSeekR1模仿人类思考方式的核心在于其纯强化学习训练方式,这种方式更接近人类通过试错和反馈来学习的过程。与GPT等传统模型依赖大量标注数据进行监督学习不同,Dee
- 大模型入门(六)—— RLHF微调大模型
LLM.
人工智能语言模型机器学习自然语言处理LLM大模型RLHF
一、RLHF微调三阶段参考:https://huggingface.co/blog/rlhf1)使用监督数据微调语言模型,和fine-tuning一致。2)训练奖励模型奖励模型是输入一个文本序列,模型给出符合人类偏好的奖励数值,这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果,然后人工打分。如果是训练自己领域的RLHF模型,也可以尝试用ch
- 汽车自动驾驶AI
pps-key
人工智能汽车自动驾驶
汽车自动驾驶AI是当前汽车技术领域的前沿方向,以下是关于汽车自动驾驶AI的详细介绍:技术原理感知系统:自动驾驶汽车通过多种传感器(如激光雷达、摄像头、雷达、超声波传感器等)收集周围环境的信息。AI算法对这些传感器数据进行融合处理,构建精确的3D环境模型,使车辆能够“看懂”周围环境,识别行人、车辆、交通标志等。决策系统:基于感知数据,AI通过深度学习、强化学习等算法进行路径规划和决策控制。例如,利用
- 大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO
JL_Jessie
学习笔记算法LLM
LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习,语料库内容混杂,训练的目标是语言模型损失,任务是nexttokenprediction,生成的token不可控,为了让大模型能生成符合人类偏好的答案(无毒无害等)一般都会进行微调和人类对齐,通常采用的方法是基于人类反馈的强化学习方法RLHF.RLHF是一个复杂且经常不
- 一切皆是映射:域适应在DQN中的研究进展与挑战
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深度强化学习与域适应的邂逅深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在近年来取得了瞩目的成就,从Atari游戏到围棋,再到机器人控制,其强大的学习能力令人惊叹。然而,DRL的成功往往依赖于大量高质量的训练数据,而这些数据在现实世界中往往难以获取或成本高昂。这使得DRL的应用受到了很大的限制。域适应(DomainAdaptation)作为迁移学习的一
- DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning论文解读
tangjunjun-owen
paper解读DeepSeekR1DeepSeekzero大语言模型
文章目录前言一、摘要二、引言三、贡献1.贡献后训练:基础模型的大规模强化学习蒸馏:较小的模型也可以很强大2.评估结果概览reasoningtasksknowledgeohters四、方法1.Overview2.DeepSeek-R1-Zero:ReinforcementLearningontheBaseModelReinforcementLearningAlgorithm(GRPO重点)Rewar
- DeepSeek-R1 原理解析及 Linux 本地部署详细教程
power-辰南
人工智能linuxdeepseek大模型语言模型人工智能
一、引言DeepSeek-R1作为幻方量化旗下大模型公司DeepSeek研发的系列推理模型,2025年横空出世,被誉为国运级产品。本文将深入剖析DeepSeek-R1的原理,并为大家呈上详细的Linux本地部署教程,助力大家在自己的Linux设备上感受这一强大模型的魅力。二、DeepSeek-R1原理解析2.1强化学习训练DeepSeek-R1系列模型借助强化学习进行训练,这是其具备强大推理能力的
- 一文搞懂DeepSeek - 开源模型R1
程序员辣条
开源人工智能Agent大模型大模型教程大模型项目DeepSeek
DeepSeek-R1作为一款开源的大型语言模型,在数学、编程和推理等多个任务上表现出了强大的性能。其纯强化学习的训练方法、开源与低成本的特性以及技术创新使得DeepSeek-R1成为了AI领域的一颗新星。**在多个基准测试中,DeepSeek-R1的表现优于或接近OpenAIo1。**例如,在AIME2024数学测试中,DeepSeek-R1的准确率接近OpenAIo1-0912的水平;在MAT
- DQN深度强化学习:CartPole倒立摆任务(完整代码)
林泽毅
强化学习深度学习DQNQLearning训练实战深度强化学习人工智能
文章目录一、什么是DQN?二、什么是CartPole**推车**倒立摆任务?三、安装环境四、定义QNet五、定义DQNAgent初始配置动作选择(ε-贪婪策略)六、完整代码七、训练结果一、什么是DQN?DQN(DeepQ-Network,深度Q网络)是Q-Learning的深度学习扩展,通过神经网络替代Q表的方式来解决高维状态空间问题(例如图像输入),开启了深度强化学习时代。它在2013年由Dee
- Deepseek成功启示:从 TRPO 到 GRPO训练LLM
大模型之路
强化学习大模型(LLM)人工智能LLM强化学习deepseekGRPOTRPO
DeepSeek(DeepSeek-V3深度剖析:下一代AI模型的全面解读)最近在AI社区引起了不小的轰动,这要归功于它以相对较低的成本提供令人印象深刻的性能。这是深入了解大型语言模型LLMs如何训练的绝佳机会。本文将深入探讨LLMs的训练过程,特别是强化学习(ReinforcementLearning,RL)(深度解析DeepSeekR1:强化学习与知识蒸馏的协同力量)在这一领域的应用,从TRP
- 机器学习模型创建的数学原理
HadesZ~
机器学习笔记机器学习算法人工智能
1模型工作原理机器学习学习模型主要分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习,本文聚焦探讨目前应用最为广泛的监督学习问题,下午如未特殊指明,机器学习特指有监督学习机器学习。众所周知,监督学习模型是通过一定数学原理,根据输入特征数据计算出预测结果的函数映射,它由自变量、函数参数和因变量组成。其中,自变量是输入模型的特征数据,模型参数分普通参数和超参数两种,因变量是模型计算出的预测结果。超参数直接
- 一切皆是映射:强化学习在医疗诊断中的应用:挑战与机遇
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员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AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《一切皆是映射:强化学习在医疗诊断中的应用:挑战与机遇》关键词强化学习,医疗诊断,图像识别,数据预处理,算法优化摘要随着医疗技术的发展,医疗诊断的准确性和效率越来越受到关注。强化学习作为机器学习的一种重要方法,已经在多个领域中展示了其强大的学习能力和适应性。本文将探讨强化学习在医疗诊断中的应用,包括其在医学图像分析、实验室诊断和个性化治疗等方面的优势与挑战。通过详细分析强化学习的基本概念、架构设计
- DeepSeek-R1深度报告:基于Python强化学习的前沿长链推理模型揭秘与实战——兼谈SEO优化与实用经验分享
快撑死的鱼
算法工程师面试宝典(面试必备)python搜索引擎开发语言
【DeepSeek-R1深度报告:基于Python强化学习的前沿长链推理模型揭秘与实战——兼谈SEO优化与实用经验分享】配合此文章使用,效果更佳:DeepSeek-R1深度报告——50道相关面试题——深刻理解相关概念(DeepSeek-R1大模型+强化学习(RL)+推理能力)一、前言与背景铺垫在当今人工智能与大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)快速演进的时代,如何有效提升大模
- DeepSeek模型与OpenAI模型原理和技术架构的异同分析
程序猿000001号
DeepSeek大模型
DeepSeek模型与OpenAI模型原理和技术架构的异同分析一、模型原理(一)DeepSeekR1DeepSeekR1的核心原理是基于强化学习(RL)的训练方式,其创新之处在于不依赖任何监督微调(SFT)数据,仅通过强化学习实现推理能力的自主进化。它采用GroupRelativePolicyOptimization(GRPO)算法,通过组内奖励对比优化策略,避免了传统RL对复杂价值模型的依赖。此
- 【论文阅读】DeepSeek-R1:通过强化学习激励LLMs的推理能力 | DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via RL
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型DeepSeek计算论文阅读deepseekagiaillmagentcot
DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearningDeepSeek-R1:通过强化学习激励LLMs的推理能力DeepSeek-AIresearch@deepseek.com目录DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcem
- 深入浅出 DeepSeek-Coder-V2 是如何打破闭源模型封锁的
fertiland
人工智能深度学习
大家好!今天我们来聊聊DeepSeek-Coder-V2是如何打破闭源模型封锁的!在AI编程助手领域,GPT-4Turbo、Claude3、Gemini1.5Pro这样的闭源模型一直占据主导地位,开源模型很难与之匹敌。但DeepSeek-Coder-V2作为最新的开源代码大模型,不仅迎头赶上,甚至在某些指标上超越了这些闭源AI!它到底是如何做到的呢?今天,我们就从模型架构、训练数据、强化学习优化三
- SRMT:一种融合共享记忆与稀疏注意力的多智能体强化学习框架
在人工智能(AI)和强化学习(RL)领域的发展进程中,长期记忆维持和决策优化一直是核心技术难点。传统强化学习模型在经验回溯方面存在局限性,这显著制约了其在复杂动态环境中的应用效果。自反射记忆Transformer(SRMT)作为一种新型记忆增强型transformer架构,专注于提升基于AI的决策能力和多智能体协同效果。本研究将系统阐述SRMT的技术架构、核心功能、应用场景及实验数据,深入分析其在
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209
昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题,一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的,突然提交出错影响其他处理流程。
检查时发现页面处理数据较多,起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交,较少数据能够提交成功。
恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ,发现数
- 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18
ljy325
jspxmlMyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl,复制一份,重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式,保存。
然后在 D:\Progr
- JavaScript常用验证脚本总结
eksliang
JavaScriptjavaScript表单验证
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098985
下面这些验证脚本,是我在这几年开发中的总结,今天把他放出来,也算是一种分享吧,现在在我的项目中也在用!包括日期验证、比较,非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...!
&nb
- 微软BI(4)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:查看ssis里面某个控件输出的结果:
A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString());
这是我们在包里面定义的变量
2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系,一定要选择唯一的那个键作为关联字段。
3)
Q:ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
- 定时对大数据量的表进行分表对数据备份
酷的飞上天空
大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大,属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的,但如果不进行分表数据太多,执行一条简单sql语句要等好几分钟。。
分表工具:linux的shell + mysql自身提供的管理命令
原理:使用一个和原表数据结构一样的表,替换原表。
linux shell内容如下:
=======================开始
- 本质的描述与因材施教
永夜-极光
感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。
我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解
&
- 很迷茫。。。
随便小屋
随笔
小弟我今年研一,也是从事的咱们现在最流行的专业(计算机)。本科三流学校,为了能有个更好的跳板,进入了考研大军,非常有幸能进入研究生的行业(具体学校就不说了,怕把学校的名誉给损了)。
先说一下自身的条件,本科专业软件工程。主要学习就是软件开发,几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流,也就是让老师带着学生学点东西,然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
- 23种设计模式的意图和适用范围
aijuans
设计模式
Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口,让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个,并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。
Abstr
- Java中的synchronized和volatile
aoyouzi
javavolatilesynchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字,又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的,working memory则是线程的工作内存,它保存有部分main memory变量的拷贝,对这些变量的更新直接发生在working memo
- js数组的操作和this关键字
百合不是茶
js数组操作this关键字
js数组的操作;
一:数组的创建:
1、数组的创建
var array = new Array(); //创建一个数组
var array = new Array([size]); //创建一个数组并指定长度,注意不是上限,是长度
var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
- 别人的阿里面试感悟
bijian1013
面试分享工作感悟阿里面试
原文如下:http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170
一直做企业系统,虽然也自己一直学习技术,但是感觉还是有所欠缺,准备花几个月的时间,把互联网的东西,以及一些基础更加的深入透析,结果这次比较意外,有点突然,下面分享一下感受吧!
&nb
- 淘宝的测试框架Itest
Bill_chen
springmaven框架单元测试JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架,以Junit4为核心,
集合DbUnit、Unitils等主流测试框架,应该算是比较好用的了。
近期项目中用了下,有关itest的具体使用如下:
1.在Maven中引入itest框架:
<dependency>
<groupId>com.taobao.test</groupId&g
- 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题
bit1129
java多线程
package com.tom;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.loc
- 汉字转拼音pinyin4j
白糖_
pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况,于是在网上找到了pinyin4j这个工具包,非常有用,别的不说了,直接下代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
import net.sourceforge.pinyin
- org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案
bozch
ssh数据库异常DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
- java-并查集(Disjoint-set)-将多个集合合并成没有交集的集合
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.ut
- Java PrintWriter打印乱码
chenbowen00
java
一个小程序读写文件,发现PrintWriter输出后文件存在乱码,解决办法主要统一输入输出流编码格式。
读文件:
BufferedReader
从字符输入流中读取文本,缓冲各个字符,从而提供字符、数组和行的高效读取。
可以指定缓冲区的大小,或者可使用默认的大小。大多数情况下,默认值就足够大了。
通常,Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
- [天气与气候]极端气候环境
comsci
环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......
那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?
&n
- oracle order by与union一起使用的用法
daizj
UNIONoracleorder by
当使用union操作时,排序语句必须放在最后面才正确,如下:
只能在union的最后一个子查询中使用order by,而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So:
如果unoin的几个子查询列名不同,如
Sql代码
select supplier_id, supplier_name
from suppliers
UNI
- zeus持久层读写分离单元测试
deng520159
单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码:
1.ZeusMasterSlaveTest.java
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Assert;
import org.j
- Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件
dcj3sjt126com
yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。
2.调用方法:
Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号
&n
- 安装memcache及php扩展
dcj3sjt126com
PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
- JsonObject 处理日期
feifeilinlin521
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说 直接上代码
&n
- Ehcache(06)——监听器
234390216
监听器listenerehcache
监听器
Ehcache中监听器有两种,监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中,Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
- activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决
jackyrong
Activiti
在acitivti modeler中,如果是chrome 34,则不能打开该设计器,其他浏览器可以,
经证实为bug,参考
http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34
修改为,找到
oryx.debug.js
在最头部增加
if (!Document.
- 微信收货地址共享接口-终极解决
laotu5i0
微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口,总是不成功,折腾了好几天,实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来,希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用,让后面进来的开发者能快速的接入,而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天,甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了,本人还算文明。
如果你能搜到本贴,说明你已经碰到了各种 ed
- 关于人才
netkiller.github.com
工作面试招聘netkiller人才
关于人才
每个月我都会接到许多猎头的电话,有些猎头比较专业,但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了,自然也了解了他们的工作,包括操作手法,总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。
总结就是“盲目推荐,以量取胜”。
目前现状
许多从事人力资源工作的人,根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业,企业找不到人才的尴尬处境。
企业招聘,通常是需要用人的部门提出招聘条件,由人
- 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录
rensanning
centos
(1) 安装CentOS
ISO(desktop/minimal)、Cloud(AWS/阿里云)、Virtualization(VMWare、VirtualBox)
详细内容
(2) Linux常用命令
cd、ls、rm、chmod......
详细内容
(3) 初始环境设置
用户管理、网络设置、安全设置......
详细内容
(4) 常驻服务Daemon
- 【求助】mongoDB无法更新主键
toknowme
mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
- jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合
xp9802
jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验,当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件:
1. jQuery ScrollPagination
jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。
2. jQuery Screw
S