1. 2020年秋季《UC Berkeley CS285深度强化学习》第1课：简介和课程概述

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 AIGC AGI LLM Java Python 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 python gym qlearning python 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 DRL Double DQN Dueling DQN
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 python pytorch
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
Enum 枚举 120153216 enum 枚举
原文地址：http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration 于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型，比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前，通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样： public static final int APPLE_FUJI = 0
Java8简明教程 bijian1013 java jdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了，新版本带来了诸多改进，包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。一.允许在接口中有默认方法实现 Java 8 允许我们使用default关键字，为接口声明添
Oracle表维护快速备份删除数据 cuisuqiang oracle 索引快速备份删除
我知道oracle表分区，不过那是数据库设计阶段的事情，目前是远水解不了近渴。当前的数据库表，要求保留一个月数据，且表存在大量录入更新，不存在程序删除。为了解决频繁查询和更新的瓶颈，我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加，一个半月数据就要超千万，此时就算有索引，对高并发的查询和更新来说，让然有所拖累。为了解决这个问题，我一般一个月会进行一次数据库维护，主要工作就是备
java多态内存分析麦田的设计者 java 内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头，熟悉那张脸，重温嬉戏这乐园，墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗？这大时代会不会牵挂，过去现在花开怎么会等待。但有种意外不管痛不痛都有伤害，光阴远远离开，那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱，当天心
Xshell实现Windows上传文件到Linux主机被触发 windows
经常有这样的需求，我们在Windows下载的软件包，如何上传到远程Linux主机上？还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下；之前我的做法现在看来好笨好繁琐，不过也达到了目的，笨人有本方法嘛；我是怎么操作的： 1、打开一台本地Linux虚拟机，使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上，然后拷贝数据到Linux虚拟机里面；（经常第一步都不顺利，无法挂载Windo
类的加载ClassLoader 肆无忌惮_ ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中，类加载器负责读取class字节文件到内存中，并将它转为Class的对象（类对象），通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。其中重要的方法为findClass(String name)。如何写一个自己的类加载器呢？首先写一个便于测试的类Student
html5写的玫瑰花知了ing html5
<html> <head> <title>I Love You!</title> <meta charset="utf-8" /> </head> <body> <canvas id="c"></canvas>
google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析矮蛋蛋 LRU
原文地址： http://janeky.iteye.com/blog/1534352 简述 ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢？其实它本身是对 ConcurrentHashMap的封装，可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见 http://code.google.com/p/concurrentlinke
webservice获取访问服务的ip地址 alleni123 webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext, @Resource private WebServiceContext context; 2. 在方法中获取交换请求的对象。 javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext(); com.sun.net.http
菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有百合不是茶
1，c++，java是面向对象编程的语言，将万事万物都看成是对象；java做一件事情关注的是人物，java是c++继承过来的，java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址，java也没有c++中繁琐的操作，java以其优越的可移植型，平台的安全型，高效性赢得了广泛的认同，全世界越来越多的人去学习java，我也是其中的一员 java组成：
通过修改Linux服务自动启动指定应用程序 bijian1013 linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config)，命令的详细解释如下: chkconfig 功能说明：检查，设置系统的各种服务。语　　法：chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
spring拦截器的一个简单实例 bijian1013 java spring 拦截器 Interceptor
Purview接口 package aop; public interface Purview { void checkLogin(); } Purview接口的实现类PurviesImpl.java package aop; public class PurviewImpl implements Purview { public void check
[Velocity二]自定义Velocity指令 bit1129 velocity
什么是Velocity指令在Velocity中，#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等，以#开头的称之为指令，Velocity内置的这些指令可以用来做赋值，条件判断，循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句，Velocity的指令是可扩展的，即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令自定义指令(Directive)的一般步骤 &nbs
【Hive十】Programming Hive学习笔记 bit1129 programming
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nginx有选择性进行限制 ronin47 nginx 动静　限制
http { limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m; limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;... server {... location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 . bylijinnan java
/* * 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it. * 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
Netty学习笔记 bylijinnan java netty
本文是阅读以下两篇文章时： http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html 我的一些笔记 ===
js获取项目路径 cngolon js
//js获取项目根路径，如： http://localhost:8083/uimcardprj function getRootPath(){ //获取当前网址，如： http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp var curWwwPath=window.document.locati
oracle 的性能优化 cuishikuan oracle SQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章，为了更加深层次的巩固[边写边记]，也为了可以随时查看，所以发表这篇文章。 1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理，表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。（这点本人曾经做过实例验证过，的确如此哦！
Shell变量和数组使用详解 daizj linux shell 变量数组
Shell 变量定义变量时，变量名不加美元符号（$，PHP语言中变量需要），如： your_name="w3cschool.cc" 注意，变量名和等号之间不能有空格，这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时，变量名的命名须遵循如下规则：首个字符必须为字母（a-z，A-Z）。中间不能有空格，可以使用下划线（_）。不能使用标点符号。不能使用ba
编程中的一些概念，KISS、DRY、MVC、OOP、REST dcj3sjt126com REST
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[Android]设置Activity为全屏显示的两种方法 dcj3sjt126com Activity
1. 方法1：AndroidManifest.xml 里，Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
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solrcloud 的部署其实有两种方式可选，那么我们在实践开发中应该怎样选择呢？第一种：当启动solr服务器时，内嵌的启动一个Zookeeper服务器，然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。第二种：将Zookeeper服务器独立的配置一个集群，然后将solr交给Zookeeper进行管理谈谈第一种：每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
Java synchronized关键字详解 gqdy365 synchronized
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js实现登录时记住用户名 hw1287789687 记住我记住密码 cookie 记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢? 如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040 如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢? 直接上代码了页面:loginInput.html 代码: <!DOCTYPE html PUB
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1. 2020年秋季《UC Berkeley CS285深度强化学习》第1课：简介和课程概述_1/4【中英文双字幕】

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