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

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DQN引入了深度神经网络来近似Q函数，解决了传统Q-learning在处理高维状态空间时的瓶颈，尤其是在像Atari游戏这样的复杂环境中。DQN的核心思想是使用神经网络Q(s,a;θ)Q(s,a;\theta)Q(s,a;θ)来近似Q值函数，其中θ\thetaθ是神经网络的参数。DQN的关键创新包括：经验回放（ExperienceReplay）：在强化学习中，当前的学习可能会依赖于最近的经验，容易
【DeepSeek】复现DeepSeek R1？快来看这个Open R1项目实践指南~ FF-Studio DeepSeek R1 语言模型自然语言处理深度学习人工智能
OpenR1项目基于DeepSeek-R1的技术报告和方法论，公开并复现R1的训练管线，并且希望所有开发者都能在这个基础上搭建自己的研究或应用。笔者研读了大量资料，对OpenR1的愿景、原理及在实践层面的具体操作，产生了许多想法。因此，这篇博客会从最初的概念入手，带领大家了解OpenR1的原理与技术细节，并侧重讲解其中最为关键的强化学习训练方法之一——GRPO(群组相对策略优化,GroupRela
实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法） FF-Studio DeepSeek R1 算法语言模型人工智能自然语言处理机器学习
——关于使用Unsloth库、LoRa微调及GRPOTrainer自定义奖励函数实现“只输出10个英语单词”的探索为什么要进行“只输出10个英文单词”的极端尝试？在大模型的训练或微调当中，大多数场景我们都希望它能“自由发挥”，给出越丰富越好的答案。但，为了更好的理解强化学习在LLM训练过程中发挥的意义，也为了学习GPRO这个强化学习算法，笔者出此题目，方便大家学习理解。GRPO（GroupRela
启元世界（Inspir.ai）技术浅析（一）爱研究的小牛 AIGC—游戏制作人工智能机器学习 AIGC 深度学习
启元世界（Inspir.ai）作为全球领先的通用人工智能平台公司，自2017年成立以来，一直致力于通过人工智能技术提升产业效能和生活体验。公司汇聚了来自全球顶尖公司和高等学府的技术专家，专注于深度强化学习、推荐算法以及机器学习系统平台等前沿领域，并成功将人工智能技术应用于数字娱乐、智能决策和机器人等多个领域。一、核心技术启元世界在人工智能领域取得了多项突破性进展，其核心技术涵盖了以下几个方面：1.
Rust中奖励函数的实现与应用 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Rust中奖励函数的实现与应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：Rust,奖励函数,强化学习,机器学习,状态空间1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习领域，特别是在强化学习（ReinforcementLearning,RL）中，奖励函数（RewardFunction）扮演着至关重要的角色。它定义了智能体（Agent）在执行任务时
LLM based Single Agent System AGI大模型与大数据研究院大数据AI人工智能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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
LLM-BasedSingleAgentSystem:ANewEraofIntelligentAutomation关键词：大语言模型，单智能体系统，强化学习，自然语言处理，智能自动化1.背景介绍近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了突破性进展。LLM凭借其强大的语言理解和生成能力，正在改变着人们与信息交互的方式。同时，人工智能领域的另一个重要研究
AI常见的算法纠结哥_Shrek 人工智能算法
人工智能（AI）中常见的算法分为多个领域，如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。以下是一些常见的算法及其用途：1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression)：用于预测连续值，如房价预测。逻辑回归(LogisticRegression)：用于分类问题，如垃圾邮件检测。支持向量机(SVM)
【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一） MengWoods 深度学习机器学习神经网络人工智能
原博客：https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型：监督学习（SupervisedLearning）：分类，回归无监督学习（UnsupervisedLearning）：聚类，降维强化学习（ReinforcementLearn
提示词设计流程 ——《如何从0开始构建一个基于强化学习的AI智能体》使用场景为例由数入道提示词工程提示词工程人工智能
《如何从0开始构建一个基于强化学习的AI智能体》使用场景提示词设计流程是否识别改进点分析评估结果根据反馈调整提示词细化内容要求增强专业术语调整约束条件验证专业性检查内容准确性评估逻辑连贯性上下文提供角色设定指令描述输入问题设计约束条件设定输出格式定义示例参考提供开始明确目标与需求确定任务类型定义预期结果识别关键问题结构化提示词设计生成初始提示词使用AI生成内容评估生成内容内容是否满意?完成提示词提
【DeepSeek】大模型强化学习训练GRPO算法，你学会了吗？ FF-Studio DeepSeek R1 算法
如果你还不知道GRPO，你可以先看这篇帖子：【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源？看了论文跟没看一样？做两道题练练！曾经最痛恨的应试教育，却能让你深深记住这知识点。由ChatGPTo1pro生成，o1pro的输出token和写作能力比DeepSeekR1强。GRPO原论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.03300GRPO中译文链接：ht
《深度剖析Q-learning中的Q值：解锁智能决策的密码》人工智能深度学习
在人工智能的飞速发展进程中，强化学习作为一个关键领域，为智能体与环境交互并学习最优行为策略提供了有效框架。其中，Q-learning算法凭借其独特的魅力，在机器人控制、自动驾驶、游戏AI等众多领域大放异彩。而Q-learning中的Q值，更是理解这一算法的核心关键，它如同智能体的“智慧密码”，指导着智能体在复杂环境中做出最优决策。Q值的直观定义：行为价值的“预言家”从直观层面理解，Q值代表着智能体
火出圈的DeepSeeK R1详解清风AI 深度学习人工智能神经网络 python 计算机视觉 conda
各位宝子们，新年好！模型特性DeepSeek-R1是一款创新的AI推理模型，具有多项独特特性：高性能推理能力：在数学、代码和自然语言推理等任务上表现出色，性能对标OpenAIo1正式版。强化学习驱动的训练：采用大规模强化学习技术，仅需极少量标注数据，显著提升推理能力。长链推理（CoT）支持：思维链长度可达数万字，能逐步分解复杂问题，通过多步骤逻辑推理解决问题。模型蒸馏支持：允许用户利用模型输出训练
DeepSeek：通用人工智能的技术前沿与创新突破热爱分享的博士僧人工智能
一、DeepSeek的定位与背景DeepSeek（深度求索）是一家聚焦**通用人工智能（AGI）**研发的中国科技公司，成立于2023年，核心团队由全球顶尖AI科学家、工程师组成。公司以“探索智能本质，实现AGI造福人类”为使命，致力于突破大模型技术的边界，推动AI从专用向通用演进。其研发方向覆盖自然语言处理、多模态交互、强化学习等领域，并在模型架构、训练效率及实际应用场景中取得显著成果。二、核心
【人工智能】Python常用库-TensorFlow常用方法教程 IT古董人工智能机器学习 Python 人工智能 python tensorflow 机器学习
TensorFlow是一个广泛应用的开源深度学习框架，支持多种机器学习任务，如深度学习、神经网络、强化学习等。以下是TensorFlow的详细教程，涵盖基础使用方法和示例代码。1.安装与导入安装TensorFlow：pipinstalltensorflow导入TensorFlow：importtensorflowastfimportnumpyasnp验证安装：print(tf.__version_
OpenAI的编程语言和框架，给程序员带来了帮助有哪些 API技术大佬Anzexi58 OpenAI 人工智能人工智能深度学习
OpenAI是一个人工智能开发公司，成立于2015年，总部位于美国旧金山。这家公司致力于研究和开发先进的人工智能技术，旨在将这些技术应用到解决全球一些最棘手的问题上。OpenAI以其卓越的技术和实验室出品的groundbreakingAIpapers而闻名。OpenAI的研究涉及深度学习、自然语言处理、视觉感知、强化学习等多个领域，并已在各种应用中取得了令人瞩目的成果。例如，在机器人领域，Open
强化学习很多ac架构的算法比如ppo，为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?｜状态价值网络的优势与挑战｜Actor-Critic｜状态价值｜强化学习 concisedistinct 人工智能算法人工智能架构
目录1.强化学习的基础1.1策略与价值函数2.Actor-Critic架构概述2.1Critic的作用3.为什么选择状态价值网络？3.1训练稳定性3.2计算效率3.3高维动作空间的适应性4.使用状态价值网络的挑战4.1收敛速度4.2欠拟合风险5.解决方案与未来方向5.1改进的状态价值网络5.2结合动作价值和状态价值6.结论随着强化学习技术的不断发展，其在诸如游戏、机器人控制和金融预测等领域的应用越
强化学习中，为什么用AC架构资源存储库算法强化学习算法
目录强化学习中，为什么用AC架构为什么用AC架构？AC架构的工作原理AC架构的优缺点优点：缺点：相关算法：基于AC架构的算法总结强化学习中，为什么用AC架构在强化学习（ReinforcementLearning,RL）中，AC架构（即Actor-Critic架构）是一种非常常用的架构，用于训练智能体（Agent）在环境中执行任务。AC架构结合了策略梯度方法和价值迭代方法，通过分离策略和价值函数的估
人工智能学习框架：深入解析与实战指南一ge科研小菜鸡人工智能人工智能
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。掌握人工智能学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能，以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.
IsaacLab从入门到精通（六）真机部署与Sim2real NathanWu7 IsaacLab 人工智能机器人深度学习机器学习
在之前的教程中，我们已经完成了整个强化学习任务流程，现在我们需要将自己训练的策略迁移到真机上1.1Sim2real简要方法论强化学习的Sim2real问题一直以来是非常难解决的问题，在仿真环境中训练的policy往往很难迁移到实际的机器人系统上，因此我们需要用一些特殊的方法协助来实现这个过程。1.1.1建立数字孪生（Digitaltwin）在仿真环境中，我们建立的环境需要尽可能与真实世界对齐，因此
【llm对话系统】RL强化学习的技术演进与RLHF kakaZhui 人工智能 chatgpt llama
一、强化学习基础知识强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法，它通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何行动以最大化累积奖励(Reward)。1.核心概念:智能体(Agent):做出决策并采取行动的学习者。环境(Environment):智能体所处的外部世界，对智能体的行动做出反应。状态(State,S):对环境当前情况的描述。
人工智能技术的应用前景及未来发展键盘上的蚂蚁- 人工智能生活
引言人工智能（AI）作为21世纪最具创新性和革命性的技术之一，正在全球范围内深刻地改变着我们的生产、工作和生活方式。随着深度学习、强化学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术的飞速进展，AI不再仅仅是学术研究中的一个热点，而是渗透到各个行业，成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。对于开发者来说，理解和掌握AI技术不仅是提升个人技能的途径，更是应对未来技术变革、抓住职业机遇的关键
基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版) 矩阵猫咪 cnn transformer pytorch 卷积神经网络深度学习
前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。随着城市化进程的加速，交通流量预测成为城市交通管理与规划中的关键任务。准确的交通流量预测
Direct Preference Optimization (DPO): 一种无需强化学习的语言模型偏好优化方法 Yuleave 论文学习语言模型人工智能自然语言处理
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.182901.背景与挑战近年来，大规模无监督语言模型（LM）在知识获取和推理能力方面取得了显著进展，但如何精确控制其行为仍是一个难题。现有的方法通常通过**强化学习从人类反馈（RLHF）**来引导模型行为，但RLHF存在以下问题：复杂性高：RLHF需要先训练一个奖励模型来反映人类偏好，然后使用强化学习来微调语言模型，使其在最大化奖励的
深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升二进制独立开发非纯粹GenAI GenAI与Python python 人工智能神经网络自然语言处理生成对抗网络金融数据挖掘
文章目录1.高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络（DQN）的高频交易策略设计2.1状态空间构建：从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计2.3DQN模型架构与训练优化3.业务视角下的策略优化与风险管理3.1策略有效性验证3.2实时部署与延迟优化3.3合规与伦理考量4.实验：基于NASDAQLOB数据的策略对比4.1数据集与
智能推理的革命：DeepSeek-R1 深度解析其算法与实现步子哥算法人工智能
在人工智能（AI）领域，语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）正以惊人的速度发展，变得越来越智能，能够理解和生成复杂的语言内容。然而，尽管现有的模型在许多任务上表现出色，它们在深度推理和逻辑思维方面仍有显著的提升空间。DeepSeek-R1的出现，正是为了解决这一问题，通过强化学习（ReinforcementLearning,RL）赋予语言模型更强大的推理能力，开创了LLMs
游戏AI 技术方案部分解析 |用 AI 技术，练就 FPS 游戏中的刚枪王！游戏智眼游戏 AI 人工智能
一、整体方案详情FPS作为重度竞技游戏品类，存在显著的新手留存问题及高端匹配困难问题，通过引入AI陪玩智能体来针对性解决FPS品类通用痛点。在这个过程中，我们用到了强化学习，让AI通过自我在游戏中学习探索，最终成为超越或比肩人类顶尖玩家水平的强大AI。1.针对新手留存问题通过引入不同水平的陪玩智能体+智能投放来为新手玩家设计好前20局甚至前50局的对战，为玩家制造一个平滑的新手过渡期，帮手玩家更顺
想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？张登杰踩人工智能 python
转行到人工智能（AI）领域需要系统的学习和实践，以下是详细的路径建议，涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备：一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛，建议先了解细分方向（如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等），结合兴趣和职业规划选择切入点。二、构建基础知识1.数学基础线性代数：矩阵运算、特征值、向量空间。微积分：导数、梯度、优化理论。概率与统计：贝叶斯定理、分布、假设检验
自动驾驶中的虚实迁移学习:降低对真实世界数据的依赖 AI架构设计之禅计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
自动驾驶,迁移学习,虚实环境,数据效率,深度学习,强化学习1.背景介绍自动驾驶技术作为人工智能领域的重要应用之一，其发展离不开海量真实世界驾驶数据。然而，收集和标注真实世界驾驶数据成本高昂，且存在安全隐患。因此，如何降低对真实世界数据的依赖，提高自动驾驶系统的训练效率和安全性，成为一个亟待解决的关键问题。虚实迁移学习(Virtual-to-RealTransferLearning)作为一种新兴的机
大模型GUI系列论文阅读 DAY2续2：《使用指令微调基础模型的多模态网页导航》 feifeikon 论文阅读
摘要自主网页导航的进展一直受到以下因素的阻碍：依赖于数十亿次的探索性交互（通常采用在线强化学习），依赖于特定领域的模型设计，难以利用丰富的跨领域数据进行泛化。在本研究中，我们探讨了基于视觉-语言基础模型的数据驱动离线训练方法，以改进网页代理的性能。我们提出了一种名为WebGUM的指令跟随多模态代理，该代理能够同时观察网页截图和HTML页面，并输出网页导航操作，例如点击和输入文本等。WebGUM通过
强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现 Double DQN 洪小帅游戏 python gym pytorch 深度学习
强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现DoubleDQN1.导入依赖2.定义Q网络3.创建Agent4.训练过程5.解释6.调整超参数在CartPole游戏中实现DoubleDQN（DDQN）训练网络时，我们需要构建一个使用两个Q网络（一个用于选择动作，另一个用于更新目标）的方法。DoubleDQN通过引入目标网络来减少Q-learning中过度估计的偏差。下面是一个基于PyT
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
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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
第二章 Getting Started 1.Hive最大的局限性是什么？一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce）,不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的？Hive persists table schemas and other system metadata.
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
KISS、DRY、MVC、OOP、REST （1）KISS是指Keep It Simple,Stupid（摘自wikipedia），指设计时要坚持简约原则，避免不必要的复杂化。（2）DRY是指Don't Repeat Yourself（摘自wikipedia），特指在程序设计以及计算中避免重复代码，因为这样会降低灵活性、简洁性，并且可能导致代码之间的矛盾。（3）OOP 即Object-Orie
[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
solrcloud 部署方式比较 eksliang solrCloud
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
转载自：http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html 多线程的同步机制对资源进行加锁，使得在同一个时间，只有一个线程可以进行操作，同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。同步机制可以使用synchronized关键字实现。当synchronized关键字修饰一个方法的时候，该方法叫做同步方法。当s
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
开发者必备的 Chrome 扩展 justjavac chrome
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