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1.引言:人形机器人运动强化学习中的架构探索人形机器人具备在多样化环境中自主运行的巨大潜力,有望缓解工厂劳动力短缺、协助居家养老以及探索新星球等问题。其拟人化的特性使其在执行类人操作任务(如运动和操纵)方面具有独特优势。深度强化学习(DRL)作为一种前景广阔的无模型方法,能够有效控制双足运动,实现复杂行为的自主学习,而无需显式动力学模型。1.1人形机器人运动强化学习的机遇与挑战尽管DRL取得了显著
- 【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、微能源网能量管理的基本概念与核心需求二、深度强化学习(DRL)在微能源网中的应用优势三、关键技术挑战四、现有基于DRL的优化策略案例五、相关研究文档的典型结构与撰写规范六、结论与未来方向2运行结果2.1有/无策略奖励2.2训练结果12.2训练结果23参考文献
- 深度强化学习应用:基于Double DQN算法的移动机器人路径跟踪技术解析
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前言随着智能控制与机器人技术的不断发展,深度强化学习(DRL)作为一种具有强大自学习能力的技术,已经在机器人领域获得了广泛应用。尤其是在路径跟踪问题中,传统的控制算法往往依赖于模型和假设,而深度强化学习则能够通过大量的训练数据让机器人自主学习如何优化其行为策略,从而实现高效的路径跟踪。本文将深入探讨基于**DoubleDQN(DoubleDeepQ-Network)**算法的移动机器人路径跟踪问题
- 深度强化学习赋能城市消防优化,中国科学院团队提出 DRL 新方法破解设施配置难题
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在城市建设与发展中,地理空间优化至关重要。从工业园区选址,到公共服务设施布局,它都发挥着关键作用。但传统求解方法存在诸多局限,如今,深度学习技术为其带来了新的转机。近日,在中国地理学会地理模型与地理信息分析专业委员会2025年学术年会上,来自中国科学院空天信息创新研究院的梁浩健博士在「地理空间优化」这一专题下,以「基于分层深度强化学习的城市应急消防设施配置优化方法研究」为题进行了成果汇报演讲,并从
- 【Python】异步优势演员-评论家(A3C)算法在Python中的实现与应用
蒙娜丽宁
Python杂谈python算法开发语言
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在深度强化学习(DRL)领域,异步优势演员-评论家(A3C)算法作为一种高效的强化学习方法,广泛应用于各种决策问题和智能控制领域。A3C算法通过使用多个线程并行地探索环境,提高了训练效率并减少了计算资源的消耗。本文详细介绍了A3C算法的核心原理,并通过P
- 深度 Qlearning:深度Qlearning VS DQN
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深度Q-learning:深度Q-learningVSDQN1.背景介绍1.1问题由来深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)是近年来人工智能领域的重要研究方向,旨在通过深度神经网络来学习和优化强化学习(ReinforcementLearning,RL)问题。其中,深度Q-learning和DQN(DeepQ-Networks)是两种最为经典的深度强化学习算法,它
- 一个深度强化学习航路规划(路径规划)github项目
iπ弟弟
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Github地址:https://github.com/ZYunfeii/UAV_Obstacle_Avoiding_DRL对应毕业设计论文:https://download.csdn.net/download/weixin_43145941/89025980READMEThisisaprojectaboutdeepreinforcementlearningautonomousobstacleav
- 0-学习协同策略解决NP难路由问题(NeurlPS2021)(code)(完)
太极生两鱼
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code:https://github.com/alstn12088/LCP文章目录Abstract1Introduction2RelatedWorks2.1基于DRL的构造性启发式算法2.2基于DRL的改进启发式算法2.3与传统求解器结合的混合方法3FormulationofRoutingProblems4LearningCollaborativePolicies4.1播种过程4.2修正过程5E
- 深度强化学习在机器人控制中的应用与优化
书香浓
机器人
```html深度强化学习在机器人控制中的应用与优化深度强化学习在机器人控制中的应用与优化随着人工智能技术的快速发展,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)逐渐成为机器人控制领域的热门研究方向。DRL结合了深度学习和强化学习的优点,通过神经网络处理高维感知数据,并利用强化学习算法实现智能决策,使得机器人能够在复杂环境中自主完成任务。深度强化学习的基本原理深度强化
- 深度强化学习(DRL)实战:从AlphaGo到自动驾驶
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——从算法原理到产业落地的全链路解析摘要本文通过算法对比矩阵、训练流程图解、Python代码实战及产业应用解析,构建从理论创新到工程落地的完整技术栈。实验数据显示:采用PPO算法训练的7自由度机械臂抓取成功率达92%,基于改进型DQN的自动驾驶决策模型在CARLA仿真环境中事故率降低67%。开发者可通过本文掌握:主流DRL算法特性对比与选型决策树安全约束强化学习(SafeRL)的工程实现从仿真到部
- 1)强化学习入门
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#网页连接_需要认真学习#【强化学习】40分钟透彻理解理论+实践+改进;一气呵成,践行科技美学!_哔哩哔哩_bilibili初探强化学习GitHub-XinJingHao/DRL-Pytorch:Clean,Robust,andUnifiedPyTorchimplementationofpopularDeepReinforcementLearning(DRL)algorithms(Q-learni
- (9-7)基于深度强化学习的量化交易策略(OpenAI Baselines +FinRL+DRL+PyPortfolioOpt):回测交易策略
码农三叔
金融大模型人工智能大数据机器学习python深度学习
9.10回测交易策略回测在评估交易策略绩效方面至关重要,自动化的回测工具因减少人为错误的风险而备受青睐。通常我们使用Quantopian的pyfolio包进行回测,该工具易于使用,提供了各种独立图表,全面展示了交易策略的绩效情况。1.回测统计在量化金融领域,回测统计通常是指通过回测得到的统计数据,用于评估和比较交易策略的性能。这些统计数据可能包括年
- 深度强化学习(DRL)框架与多目标调度优化详解
大霸王龙
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深度强化学习(DRL)框架与多目标调度优化详解(截至2025年4月,结合最新研究进展)一、DRL主流框架及核心算法通用DRL框架RayRLlib:支持分布式训练,集成PPO、A3C、DQN等算法,适用于大规模多目标调度场景(如云资源分配)。StableBaselines3:基于PyTorch,提供模块化接口,支持自定义奖励函数和状态空间,适合动态多目标优化问题(如柔性车间调度)。TensorFor
- DQN与深度学习模型的融合:CNN_RNN与DQN
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1.背景介绍近年来,深度强化学习(DRL)技术取得了显著的进展,并在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了突破性成果。其中,深度Q网络(DQN)作为DRL的代表性算法之一,因其强大的学习能力和泛化能力而备受关注。然而,传统的DQN算法通常采用全连接神经网络作为函数逼近器,难以有效地处理高维数据和复杂环境。为了克服这一局限,研究人员开始探索将DQN与其他深度学习模型(如卷积神经网络(CNN)和循
- Deep Reinforcement Learning for Robotics翻译解读2
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数据挖掘计算机视觉机器学习人工智能深度学习神经网络生成对抗网络
1四足机器人行走控制(QuadrupedLocomotion)四足机器人是DRL在现实世界中应用较为成熟的领域之一。已有多家机器人公司(如ANYbotics、Swiss-Mile与BostonDynamics)将DRL集成到其四足控制系统中,应用场景包括工业巡检、末端配送和救援任务。DRL首先被用于“盲走”任务,即机器人完全依赖自身本体传感器(如关节角、IMU)在室内平坦地面上行走。这些策略通常通
- 二叉树遍历
随便想的
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目录一、遍历二、先序遍历练习题一、遍历二叉树的遍历是指按某条搜索路径访问二叉树中的每个节点一次且只有一次。按照根、左子树和右子树的访问先后顺序不同,二叉树的遍历可以有6种方案:DLR、LDR、LRD、DRL、RDL、RLD。要求先左后右,可去掉后三种遍历方法,剩下DLR(先序遍历)、LDR(中序遍历)、LRD(后序遍历)二、先序遍历如果二叉树为空,则空操作,否则:①访问根节点;②先序遍历左子树;③
- 基于深度强化学习的智能机器人路径规划技术研究
Blossom.118
分布式系统与高性能计算领域机器人深度学习强化学习动态规划路径规划制造人机交互
在人工智能与机器人技术飞速发展的今天,智能机器人在工业、服务、物流等领域的应用日益广泛。路径规划作为智能机器人运动的核心技术之一,直接影响机器人的工作效率和安全性。近年来,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)技术为机器人路径规划带来了新的突破。本文将深入探讨深度强化学习在智能机器人路径规划中的应用,分析其原理、优势以及面临的挑战,并通过实验验证其有效性。一、引
- 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—
- 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
- 深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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人工智能的演进:从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程,从早期的符号主义到如今的连接主义,标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程,而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构,通过大量数据进行训练,从而实现智能。1.2强化学习:智能体与环境的互动强化学习(ReinforcementLea
- 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
- (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DRLDoubleDQNDuelingDQN
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
- 【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
- drools in java_drools 编程例子
weixin_39829501
droolsinjava
关于Drools更多的介绍可以参考之前的文章。这篇文章主要讲解如何在项目中执行DRL文件并取得结果。ERROR如果遇到这样的错误,大部分情况下是drl规则文件所在的文件夹,没有被项目识别为resources文件夹,在IntelliJIDE中可以使用设置为资源文件夹来解决。Exceptioninthread"main"java.lang.RuntimeException:UnabletogetLas
- 王树森:学 DRL 走过的弯路太多,想让大家避开(文末赠送福利)
人工智能与算法学习
大家都知道,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)就是应用了神经网络的强化学习。而强化学习是机器学习的一个分支,研究如何基于对环境的观测做出决策,以最大化长期回报。从20世纪80年代至今,强化学习一直是机器学习领域的热门研究方向。大家耳熟能详的经典强化学习方法——Q学习、REINFORCE、actor-critic——就是20世纪80年代提出的,一直沿用至今。而
- KIE
金刚_30bf
版本7.9.0KIE生态图片.pngOptaPlanner是一个本地搜索和优化的工具,独立于DroolsPlanner。UberFire是新的workbench工程,提供类似Eclipse工作台功能。KIE-WB是整合了Guvnor、drools、jbpm的uber工作台。jbpm-wb是虚的。生命周期Author创作使用DRL、BPMN2、决策表、类进行知识创作构建将创作的知识构建为可部署的单元
- 深度强化学习(王树森)笔记11
阿正的梦工坊
ReinforcementLearning强化学习
深度强化学习(DRL)本文是学习笔记,如有侵权,请联系删除。本文在ChatGPT辅助下完成。参考链接DeepReinforcementLearning官方链接:https://github.com/wangshusen/DRL源代码链接:https://github.com/DeepRLChinese/DeepRL-ChineseB站视频:【王树森】深度强化学习(DRL)豆瓣:深度强化学习文章目录
- 深度强化学习(王树森)笔记09
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深度强化学习(DRL)本文是学习笔记,如有侵权,请联系删除。本文在ChatGPT辅助下完成。参考链接DeepReinforcementLearning官方链接:https://github.com/wangshusen/DRL源代码链接:https://github.com/DeepRLChinese/DeepRL-ChineseB站视频:【王树森】深度强化学习(DRL)豆瓣:深度强化学习文章目录
- 深度强化学习(王树森)笔记07
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- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,