守望者白狼
守望者白狼

2. 2020年秋季UC Berkeley CS285《深度强化学习》第1课：简介和课程概述_2/4【中英字幕】

2. 2020年秋季UC Berkeley CS285《深度强化学习》第1课：简介和课程概述

https://www.bilibili.com/video/BV1LK411P75v/

谢尔盖·莱文（Sergey Levine）加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学系助理教授。专注于控制和机器学习之间的交集，目的是开发可使机器具有自主掌握执行复杂任务技能的算法和技术。尤其对如何将学习用于掌握复杂的行为技能感兴趣，以便赋予机器更大的自主权和智慧。
http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/
https://www.youtube.com/playlist?list=PL_iWQO

你可能感兴趣的:(深度强化学习,强化学习)

  • 常见的强化学习算法分类及其特点 ywfwyht 人工智能算法分类人工智能
    强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点：1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式：Q(s,a)←Q(s,a)
  • 星际争霸多智能体挑战赛（SMAC） 资源存储库 多智能体强化学习人工智能
    目录TheStarCraftMulti-AgentChallenge星际争霸多智能体挑战赛Abstract摘要1Introduction1引言2RelatedWork2相关工作3Multi-AgentReinforcementLearning3多智能体强化学习Dec-POMDPs12-POMDPs（十二月-POMDP）Centralisedtrainingwithdecentralisedexec
  • AlphaStar 星际首秀，人工智能走向星辰大海 谷歌开发者
    文/王晶，资深工程师，GoogleBrain团队作者王晶，现为GoogleBrain团队的资深工程师，主要致力深度强化学习的研发，和DeepMind团队在强化学习的应用上有许多合作。北京时间1月25日凌晨2点，DeepMind直播了他们的AIAlphaStar和人类顶尖的职业电竞选手对战星际争霸2。根据DeepMind介绍，AlphaStar在2018年12月10日和19日先后以5：0全胜的战绩击
  • Deepoc大模型在半导体设计优化与自动化 Deepoch 自动化运维人工智能机器人单片机ai科技
    大模型在半导体设计领域的应用已形成多维度技术渗透，其核心价值在于通过数据驱动的方式重构传统设计范式。以下从技术方向、实现路径及行业影响三个层面展开详细分析：参数化建模与动态调优基于物理的深度学习模型（如PINNs）将器件物理方程嵌入神经网络架构，实现工艺参数与电学性能的非线性映射建模。通过强化学习框架（如PPO算法）动态调整掺杂浓度、栅极长度等关键参数，在3nm节点下实现驱动电流提升18%的同时降
  • 【行云流水a】淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL OpenRL/openrl PPO-for-Beginners: 从零开始实现强化学习算法PPO 强化学习框架verl 港大等开源GoT-R1 行云流水AI笔记 开源算法
    以下是DQN（DeepQ-Network）和PPO（ProximalPolicyOptimization）的全面对比流程图及文字解析。两者是强化学习的核心算法，但在设计理念、适用场景和实现机制上有显著差异：graphTDA[对比维度]-->B[算法类型]A-->C[策略表示]A-->D[动作空间]A-->E[学习机制]A-->F[探索方式]A-->G[稳定性]A-->H[样本效率]A-->I[关键
  • PettingZoo:多智能体强化学习的标准API 资源存储库 多智能体强化学习人工智能深度学习
    PettingZoo:AStandardAPIforMulti-AgentReinforcementLearningPettingZoo:多智能体强化学习的标准API目录Abstract摘要1Introduction1介绍2BackgroundandRelatedWorks2背景及相关工作2.1PartiallyObservableStochasticGamesandRLlib2.1部分可观察随机
  • 神经网络架构搜索 IJCAST主编 进化计算神经网络架构人工智能
    InternationalJournalofComplexityinAppliedScienceandTechnology，投稿网址:https://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijcast,发表论文不收取任何费用，论文平均审稿25天内即可录用。1.神经网络架构搜索方法分类当前，神经网络架构搜索的方法主要可以归纳为以下三类：a.基于强化学习的NAS方法
  • 强化学习 16G实践以下是基于CQL（Conservative Q-Learning）与QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）结合的方案相关开源项目及资源，【ai技】 行云流水AI笔记 开源人工智能
    根据你提供的CUDA版本（11.5）和NVIDIA驱动错误信息，以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案：1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令（CUDA11.5）PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
  • 大模型RLHF强化学习笔记（一）：强化学习基础梳理Part1 Gravity! 大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
    【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】一、强化学习基础1.1Intro定义：强化学习是一种机器学习方法，需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素：状态（State）：智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息（环境描述）动作（Action）：在环境中可以采取的行为策略（Policy）：定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作，目标是最大化智能体的长期累积奖
  • LLMs基础学习（八）强化学习专题（7） 汤姆和佩琦 NLP学习Actor-Critic算法
    LLMs基础学习（八）强化学习专题（7）文章目录LLMs基础学习（八）强化学习专题（7）Actor-Critic算法基础原理算法流程细节算法优缺点分析算法核心总结视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1MQo4YGEmq/?spm_id_from=333.1387.upload.video_card.click&vd_source=57e4865932ea6c
  • 强化学习-双臂老虎机 transuperb 强化学习人工智能
    本篇文章模拟AI玩两个老虎机，AI需要判断出哪个老虎机收益更大，然后根据反馈调整对于不同老虎机的价值判断，如果把这个看作一个简单的强化学习的话，那么AI就是agent，两个老虎机就是environment，AI首先会对两台老虎机有一个预测值Q，预测哪一个的价值高，然后AI通过策略函数判断应该选择哪个老虎机，进行Action后根据Reward更新每个老虎机的价值Value，然后再进行下一次判断，直到
  • ROS2 强化学习：案例与代码实战 芯动大师 ROS2学习目标检测人工智能
    一、引言在机器人技术不断发展的今天，强化学习（RL）作为一种强大的机器学习范式，为机器人的智能决策和自主控制提供了新的途径。ROS2（RobotOperatingSystem2）作为新一代机器人操作系统，具有更好的实时性、分布式性能和安全性，为强化学习在机器人领域的应用提供了更坚实的基础。本文将通过一个具体案例，深入探讨ROS2与强化学习的结合应用，并提供相关代码实现。二、案例背景本案例以移动机器
  • 解析AI算力网络与通信领域强化学习的算法 AI算力网络与通信 AI人工智能与大数据技术AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构人工智能网络算法ai
    解析AI算力网络与通信领域强化学习的算法：从"快递员找路"到"智能网络大脑"关键词：AI算力网络、通信领域、强化学习、马尔可夫决策、资源调度摘要：本文将用"快递物流系统"的类比，带您理解AI算力网络与通信领域如何通过强化学习实现智能决策。我们会从核心概念讲起，逐步拆解强化学习在网络资源调度中的算法原理，结合Python代码实战，最后探索其在5G/6G、边缘计算等场景的应用。即使您没学过复杂数学，也
  • AI 在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化 QuantumWalker 人工智能自动驾驶机器学习
    ```htmlAI在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化在当今快速发展的科技领域中，人工智能（AI）的应用正在不断拓展其边界。特别是在自动驾驶技术中，AI的应用已经从简单的感知和识别发展到了复杂的决策和控制阶段。其中，深度强化学习作为AI的一个重要分支，在自动驾驶路径规划中发挥着越来越重要的作用。一、深度强化学习简介深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的机器学习方法。它通过让智能体在环境中进
  • 强化学习实战：从 Q-Learning 到 PPO 全流程 荣华富贵8 程序员的知识储备2程序员的知识储备3人工智能算法机器学习
    1引言随着人工智能的快速发展，强化学习（ReinforcementLearning,RL）凭借其在复杂决策与控制问题上的卓越表现，已成为研究与应用的前沿热点。本文旨在从经典的Q-Learning算法入手，系统梳理从值迭代到策略优化的全流程技术细节，直至最具代表性的ProximalPolicyOptimization（PPO）算法，结合理论推导、代码实现与案例分析，深入探讨强化学习的核心原理、算法演
  • 基于CTDE MAPPO的无线通信资源分配强化学习实现 pk_xz123456 仿真模型深度学习算法lstm人工智能rnn深度学习开发语言
    基于CTDEMAPPO的无线通信资源分配强化学习实现摘要本文提出了一种基于集中训练分散执行(CTDE)框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)方法，用于解决无线通信网络中的资源分配问题。我们设计了一个多基站协作环境，其中每个基站作为独立智能体，通过分布式决策实现网络吞吐量最大化。实验结果表明，MAPPO算法在频谱效率和用户公平性方面显著优于传统启发式算法。1.引言1.1研究背景随着5G/6G通信技
  • 强化学习系列——PPO算法 lqjun0827 算法深度学习算法人工智能
    强化学习系列——PPO算法PPO算法一、背景知识：策略梯度&Advantage二、引入重要性采样（ImportanceSampling）三、PPO-Clip目标函数推导✅四、总结公式（一图总览）参考文献PPO示例代码实现补充内容：重要性采样一、问题背景：我们想估计某个期望❗问题：二、引入重要性采样（ImportanceSampling）三、离散采样形式（蒙特卡洛估计）四、标准化的重要性采样五、在强
  • 人工神经网络：架构原理与技术解析 weixin_47233946 架构
    ##引言在深度学习和人工智能领域，人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）作为模拟人脑认知机制的核心技术，已在图像识别、自然语言处理和强化学习等领域实现了革命性突破。从AlphaGo击败人类顶尖棋手到ChatGPT的对话生成能力，ANN的进化持续推动技术边界的扩展。本文将深入剖析人工神经网络的核心原理、技术实现与发展趋势。##一、基础概念与数学模型###1.1生物启发
  • 医疗AI新势力：自演进多智能体MAS的进击之路 Allen_Lyb 医疗高效编程研发人工智能健康医疗机器学习架构大数据
    医疗AI新势力：自演进多智能体MAS的进击之路往期相关文章：Python在开放式医疗诊断多智能体系统中的深度应用与自动化分析基于多智能体强化学习的医疗AI中RAG系统程序架构优化研究自演进多智能体在医疗临床诊疗动态场景中的应用医疗AI的新变革在数字化与智能化飞速发展的时代，人工智能（AI）已经逐渐渗透到医疗领域的各个角落，成为推动医疗行业变革的重要力量。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，从医
  • 无线通信中的多智能体强化学习：基于CTDE-MAPPO的功率控制优化 pk_xz123456 仿真模型深度学习算法算法人工智能制造
    无线通信中的多智能体强化学习：基于CTDE-MAPPO的功率控制优化摘要本文提出了一种基于集中训练分布式执行(CTDE)框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)算法，用于解决无线通信网络中的分布式功率控制问题。通过将多个基站建模为协作智能体，我们设计了一个多智能体强化学习系统，能够在复杂动态环境中实现全局网络效用的优化。本文详细介绍了系统架构、算法实现、实验设置以及性能评估，展示了MAPPO在5G
  • 传统蒙特卡洛（Monte Carlo, MC）方法在强化学习中直接把整条回报序列当作“真值”来估计价值函数，通常配合表格化存储，因此无需环境模型且估计无偏，但只能处理有限状态-动作空间且方差较大 强化学习曾小健 人工智能
    传统蒙特卡洛（MonteCarlo,MC）方法在强化学习中直接把整条回报序列当作“真值”来估计价值函数，通常配合表格化存储，因此无需环境模型且估计无偏，但只能处理有限状态-动作空间且方差较大medium.comanalyticsvidhya.comincompleteideas.net。“深度蒙特卡洛”（DeepMonteCarlo,DMC）则保留“按回报直接更新”的思想，却用深度网络来逼近$Q(
  • 使用Simulink结合MATLAB进行基于强化学习控制下的动态滤波器参数调节系统的仿真 amy_mhd matlab开发语言
    目录一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1：定义系统需求示例：定义系统需求步骤2：准备强化学习环境步骤3：训练强化学习代理步骤4：创建Simulink模型步骤5：添加信号源步骤6：合并信号步骤7：导入强化学习代理步骤8：设计滤波器步骤9：可视化结果步骤10：连接各模块步骤11：设置仿真参数步骤12：运行仿真并分析结果四、总结在现代信号处理领域，动态调整滤波器参数以适应不断变化的环境条件是
  • 强化学习（Reinforcement Learning, RL）概览 MzKyle 人工智能人工智能强化学习机器学习机器人
    一、强化学习的核心概念与定位1.定义强化学习是机器学习的分支，研究智能体（Agent）在动态环境中通过与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习机制。与监督学习（有标注数据）和无监督学习（无目标）不同，强化学习通过“试错”学习，不依赖先验知识，适合解决动态决策问题。2.核心要素智能体（Agent）：执行决策的主体，如游戏AI、机器人。环境（Environment）：智能体之外的一切，如棋盘、物理世界
  • 无监督学习概览 MzKyle 人工智能人工智能无监督学习机器学习
    一、无监督学习的本质与定位定义：无监督学习是机器学习的三大范式之一（另外两种为监督学习和强化学习），其核心特点是处理未标注数据，通过算法自动发现数据中的隐藏结构、模式或内在规律。与监督学习依赖"输入-输出"对不同，无监督学习仅以原始数据作为输入，目标是揭示数据的内在组织方式。与其他学习范式的区别：监督学习：依赖标签（如分类、回归任务），学习从输入到输出的映射关系强化学习：通过与环境交互获得奖励信号
  • 基于分布式部分可观测马尔可夫决策过程与联邦强化学习的低空经济智能协同决策框架 pk_xz123456 算法无人机分布式算法matlab人工智能制造开发语言
    基于分布式部分可观测马尔可夫决策过程与联邦强化学习的低空经济智能协同决策框架摘要：低空经济作为新兴战略产业，其核心场景（如无人机物流、城市空中交通、低空监测）普遍面临环境动态性强、个体观测受限、数据隐私敏感及多智能体协同复杂等挑战。本文创新性地提出一种深度融合分布式部分可观测马尔可夫决策过程（Dec-POMDP）与联邦强化学习（FederatedReinforcementLearning,FRL）
  • 空间智能领域，AI人工智能如何大显身手 AI大模型应用之禅 人工智能ai
    空间智能领域，AI人工智能如何大显身手关键词：空间智能、人工智能、计算机视觉、地理信息系统、自动驾驶、增强现实、智能城市摘要：本文深入探讨了人工智能在空间智能领域的应用与前景。空间智能作为理解、处理和利用空间信息的能力，正在被AI技术深刻变革。我们将从核心技术原理出发，分析计算机视觉、深度学习、强化学习等技术如何赋能空间智能，探讨其在自动驾驶、智能城市、AR/VR等领域的实际应用，并提供详细的算法
  • 动手学强化学习 第10章-Actor-Critic 算法 训练代码 zhqh100 算法深度学习pytorch人工智能
    基于Hands-on-RL/第10章-Actor-Critic算法.ipynbatmain·boyu-ai/Hands-on-RL·GitHub理论Actor-Critic算法修改了警告和报错运行环境DebianGNU/Linux12Python3.9.19torch2.0.1gym0.26.2运行代码Actor-Critic.py#!/usr/bin/envpythonimportgymimpo
  • Agent 处理流程 成都犀牛 人工智能大模型Agent深度学习神经网络pythonAgent
    Agent源于研究行为的强化学习，而大模型源于研究知识的深度学习多数情况下认为该系统中会存在下面的角色或名词用户（另一个人）上下文（记忆）变量（记忆）提示词（沟通方式）工具（手臂）大模型（大脑）这个图将着重表现Agent的决策循环，这是其与普通RAG流程最主要的区别。Agent核心工作流示意图用户提示词✏️Agent大模型上下文️变量%%工具️用户交互层AI核心层数据层工具层发送请求用户输入原始指
  • 智能化设计工具链：深度学习与强化学习的全流程融合架构
    一、技术架构设计智能化设计工具链的构建需要整合参数化建模、代理模型训练、强化学习优化与多物理场工艺仿真四大模块，形成从设计到制造的闭环系统。典型流程如下：
  • 自适应限流算法实战 双囍菜菜 #Go高吞吐架构算法Golang
    自适应限流算法实战文章目录自适应限流算法实战一、限流算法演进史：从静态到自适应1.1传统限流算法的致命缺陷1.2自适应限流的革命性突破二、自适应限流核心指标体系2.1黄金四维指标2.2指标融合公式三、经典自适应算法解析3.1TCPBBR带宽自适应算法核心限流应用3.2NetflixConcurrencyLimit梯度下降策略智能探针机制四、AI赋能的智能限流4.1LSTM预测模型架构4.2强化学习
  • 统一思想认识 永夜-极光 思想
    1.统一思想认识的基础,才能有的放矢  原因:    总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.    如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.          难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式.   &
  • Joda Time使用笔记 bylijinnan javajoda time
    Joda Time的介绍可以参考这篇文章： http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html 工作中也常常用到Joda Time，为了避免每次使用都查API，记录一下常用的用法：     /** * DateTime变化（增减） */ @Tes
  • FileUtils API eksliang FileUtilsFileUtils API
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述 这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
  • 各种新兴技术 不懂事的小屁孩 技术
    1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础，面向Java应用为主。基于DSL（领域特定语言）语法的自动化构建工具。 现在构建系统常用到maven工具，现在有更容易上手的gradle， 搭建java环境: http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/ 搭建android环境： http://m
  • tomcat6的https双向认证 酷的飞上天空 tomcat6
    1.生成服务器端证书 keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
  • 托管虚拟桌面市场势不可挡 蓝儿唯美
    用户还需要冗余的数据中心，dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台，提供服务或者MSP也可以自己来控制。 在某些情况下，MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层，如监控和补丁管理。 MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同，Din说。 “我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
  • spring学习——xml文件的配置 a-john spring
    在Spring的学习中，对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中，采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.or
  • HDU 4342 History repeat itself 模拟 aijuans 模拟
    来源：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342 题意：首先让求第几个非平方数，然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。 思路：一个简单的模拟题目，但是由于数据范围大，需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来，假如让求第n个非平方数的话，看n前面有多少个平方数，假设有x个，则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况，即
  • java中最常用jar包的用途 asia007 java
    java中最常用jar包的用途 jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口，提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法，以及接收和处理SOAP错误的方法.  w
  • ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法 百合不是茶 jsjson编码返回异常
    一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码  出现以下 问题:       1,强制flush输出  json编码打印在首页 2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面   却没有跳转到错误页面 3,  ajax中的dataType的json 改为text 会
  • JUnit使用的设计模式 bijian1013 java设计模式JUnit
    JUnit源代码涉及使用了大量设计模式 1、模板方法模式（Template Method）         定义一个操作中的算法骨架，而将一些步骤延伸到子类中去，使得子类可以不改变一个算法的结构，即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构，也就是步骤，而步骤的实现可以在子类中完成。   
  • Linux常用命令（摘录） sunjing crondchkconfig
    chkconfig --list   查看linux所有服务 chkconfig --add servicename 添加linux服务 netstat -apn | grep 8080  查看端口占用 env 查看所有环境变量 echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量   安装编译器 yum install -y gcc
  • 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建 bit1129 hadoop
     结合网上多份文档，不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题，终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来，跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是，Hadoop的安装文档非常多，但是能一个文档走下来的少之又少，尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布，但是它的配置跟2.5.0，2.5.1没有分别。 &nb
  • Anychart图表系列五之事件监听 白糖_ chart
    创建图表事件监听非常简单：首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听，然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。 以钻取操作为例，当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value，代码如下： <script> //创建AnyChart var chart = new AnyChart(); //添加钻取操作&quo
  • Web前端相关段子 braveCS web前端
    Web标准：结构、样式和行为分离   使用语义化标签 0）标签的语义：使用有良好语义的标签，能够很好地实现自我解释，方便搜索引擎理解网页结构，抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容，具有很好的可读性，从而实现对特殊终端的兼容。 1）div和span是没有语义的：只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时，才会适当添加div
  • 编程之美-24点游戏 bylijinnan 编程之美
    import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashSet; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.Set; public class PointGame { /**编程之美
  • 主页面子页面传值总结 chengxuyuancsdn 总结
    1、showModalDialog returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值 主界面 var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp"); 子界面 window.retu
  • [网络与经济]互联网+的含义 comsci 互联网+
          互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统       互联网+你的名字 =  网络个人数据库       每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
  • oracle 创建视图 with check option daizj 视图vieworalce
    我们来看下面的例子： create or replace view testview as select empno,ename from emp where ename like ‘M%’ with check option; 这里我们创建了一个视图，并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果： select * from testv
  • ToastPlugin插件在cordova3.3下使用 dibov Cordova
        自己开发的Todos应用，想实现“ 再按一次返回键退出程序 ”的功能，采用网上的ToastPlugins插件，发现代码或文章基本都是老版本，运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。       ToastPlugin.java package&nbs
  • C语言22个系统函数 dcj3sjt126com cfunction
    C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分（尾数）x和 以2位的指数部分n，即num=x*2n，指数n存放在exp指向的变量中，返回x。D
  • 开发一个类的流程 dcj3sjt126com 开发
    本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件，并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库，供以后复用。   以下是开发流程： 1. 明确类的功能，抽象出类的大概结构 2. 初步设想类的接口 3. 类名设计（驼峰式命名） 4. 属性设置(权限设置) 判断某些变量是否有必要作为成员属
  • java 并发 shuizhaosi888 java 并发
    能够写出高伸缩性的并发是一门艺术   在JAVA SE5中新增了3个包 java.util.concurrent java.util.concurrent.atomic java.util.concurrent.locks 在java的内存模型中，类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享，局部变量与方法参数都是线程私有的，不会被共享。
  • Spring Security（11）——匿名认证 234390216 Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
    匿名认证 目录 1.1     配置 1.2     AuthenticationTrustResolver          对于匿名访问的用户，Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
  • NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...] 逐行分析JS源代码 Ajaxnodejsexpress
      一、前言         通过上节学习，我们已经        ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统，并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取，但写着写着，web端就
  • 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值 lhbthanks javahtmlstrutscheckbox
    第一种方法：获取结果String类型 在 Action 中获得的是一个 String 型数据，每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起，每个值之间以逗号隔开(,)。 所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。 以下是实现的代码： 前台 HTML 代码：
  • 003.Kafka基本概念 nweiren hadoopkafka
    Kafka基本概念：Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic：             消息源（Message）的分类。 Partition：             Topic物理上的分组，一
  • Linux环境下安装JDK roadrunners jdklinux
    1、准备工作 创建JDK的安装目录： mkdir -p /usr/java/   下载JDK，找到适合自己系统的JDK版本进行下载： http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html   把JDK安装包下载到/usr/java/目录，然后进行解压： tar -zxvf jre-7
  • Linux忘记root密码的解决思路 tomcat_oracle linux
    1：使用同版本的linux启动系统，chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 　　2：grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统，不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 　　3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 　　4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 　　例如: 　　ro
  • 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现 xueyou jsonpjquery框架UIhtml5
    postMessage 是 HTML5 新方法，它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止，只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持，而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样，前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯，后者擅长针对跨域服务端数据通讯，p
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他