- MATLAB 2023a:强化学习算法的实战演练与性能评估
zmjia111
机器学习matlabmatlab算法开发语言深度学习机器学习yolo
在深度学习领域,MATLAB2023版深度学习工具箱以其完整的工具链和高效的运行环境,为研究人员和开发者提供了前所未有的便利。这一工具箱不仅集成了建模、训练和部署的全部功能,更以其简洁易用的语法和强大的算法库,为深度学习任务的快速实现铺平了道路。相较于Python等编程语言,MATLAB的语法更为直观,上手更为迅速。无需繁琐的环境配置和库安装,用户只需打开MATLAB界面,即可轻松开始深度学习之旅
- 你的DDPG/RDPG为何不收敛?
Mario-Chao
园子好多年没有更过了,草长了不少。上次更还是读博之前,这次再更已是博士毕业2年有余,真是令人唏嘘。盗链我博客的人又见长,身边的师弟也问我挖的几个系列坑什么时候添上。这些着实令我欣喜,看来我写的东西也是有人乐意看的。去年11月份左右,因为研究需要,了解了一下强化学习(Reinforcementlea
- 机器学习、深度学习、神经网络之间的关系
你好,工程师
AI机器学习
机器学习(MachineLearning)、深度学习(DeepLearning)和神经网络(NeuralNetworks)之间存在密切的关系,它们可以被看作是一种逐层递进的关系。下面简要介绍它们之间的关系:机器学习(MachineLearning):机器学习是一种人工智能的分支,关注如何通过数据让计算机系统从经验中学习,提高性能。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同
- 强化学习应用——倒立摆
ThreeS_tones
DRLpygamepython开发语言
新建虚拟环境并安装:pipinstallgympipinstallpygame运行下列代码:importgymimporttime#生成环境env=gym.make('CartPole-v1',render_mode='human')#human指在人类显示器或终端上渲染#环境初始化state=env.reset()#循环交互whileTrue:#渲染画面env.render()#从动作空间随机获
- 【人工智能学习思维脉络导图】
AK@
人工智能人工智能学习
曾梦想执剑走天涯,我是程序猿【AK】目录知识图谱1.基础知识2.人工智能核心概念3.实践与应用4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础(线性代数、微积分、概率论和统计学)编程语言(Python、R等)2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)自然语言处理
- 机器学习基础(一)理解机器学习的本质
昊昊该干饭了
人工智能python机器学习人工智能python
导读:在本文中,将深入探索机器学习的根本原理,包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。目录机器学习机器学习概念相关概念机器学习根本:模型数据的语言:特征与标签训练与测试:模型评估机器学习的分类监督学习:有指导的学习过程非监督学习:自我探索的过程强化学习:通过试错学习构建与分析鸢尾花数据模型鸢尾花数据集简介加载数据集创建和训练模型进行预测与评估模型机器学习机器学习概念机器学习是人工智
- 【伤寒强化学习训练】打卡第二十八天 一期90天
A卐炏澬焚
本草:桂枝的药性(续)桂枝:味辛温、无毒,有辣味,性子温“治上气咳逆,结气,喉痹,吐吸,利关节,补中益气,”桂枝能够走在我们的营分,走在我们的脉管里面,给予我们这个营分能量。如果卫气属于阳,而营气属于阴的话,桂枝是能够补、通身体阴中之阳的药,就是血管里面、脉管里面的能量,所以桂枝通常会取它通阳的效果,来谈论它的种种主治。桂枝:身体里面很多的能量会被这味药贯穿起来,好像帮身体开凿地铁一样,原来阻隔不
- 基于人工智能的期权量化交易
阿岛格
人工智能.量化投资人工智能机器学习大数据强化学习
基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易该文基于人工智能AI的深度强化学习,进行股票期权的量化投资策略研究及回测评估。作者建立了人工智能学习及交易系统。基于实时/历史期权行情大数据挖掘,通过自行开发的人工智能多agent强化学习模型及评估系统(基于Python/Linux),对接实时交易接口进行了实盘环境的交易回测和评估。专题:人工智能.量化投资纲要:一、前言
- 机器学习---强化学习
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习人工智能
1.什么是强化学习在连接主义学习中,在学习的方式有三种:非监督学习(unsupervisedlearning)、监督学习(supervisedleaning)和强化学习。监督学习也称为有导师的学习,需要外界存在一个“教师”对给定输入提供应有的输出结果,学习的目的是减少系统产生的实际输出和预期输出之间的误差,所产生的误差反馈给系统来指导学习。非监督学习也称为无导师的学习。它是指系统不存在外部教师指导
- 【强化学习】day1 强化学习基础、马尔可夫决策过程、表格型方法
宏辉
强化学习python算法强化学习
写在最前:参加DataWhale十一月组队学习记录【教程地址】https://github.com/datawhalechina/joyrl-bookhttps://datawhalechina.github.io/easy-rl/https://linklearner.com/learn/detail/91强化学习强化学习是一种重要的机器学习方法,它使得智能体能够在环境中做出决策以达成特定目标。
- 强化学习入门到不想放弃-1
周博洋K
人工智能
本来想写到深度学习里的,但是线下和别人聊RLHF,和PPO,DPO的时候,我发现大家一脑袋问号,其实也正常,深度学习里面数学的东西没那么多,入门容易一点,强化学习(现在也都谈强化深度学习,或者深度强化学习了)反而没那么要算力,要一堆算法和数学,所以就单开一个系列,专门写强化学习吧其实强化学习,某种程度上比深度学习更早的走进大家的视野,没错,就是那个把李昌镐,柯洁给打败的Alpha第一课我们先讲点基
- 强化学习入门到不想放弃-2
周博洋K
人工智能
第一篇链接:强化学习入门到不想放弃-1(qq.com)上节课我们用CMU的经典问题,多臂老虎机讨论了,无状态物体的探索和利用,这节课我们用走格子来做一下动态规划算法上节课的问题,我们完全不知道这些老虎机的中奖概率,而这节课我们考虑环境是已知的,说白了,我们可以开启上帝视角,动态规划算法,一般也被定义为有模型的算法那么先说问题,假如我有一个人物(不是勇者),在一个地图上奔跑为了得到最终的奖杯,因为不
- 强化学习笔记
小新0077
强化学习机器学习马尔科夫决策过程Q学习
强化学习笔记-简介本文是根据Sutton的经典书籍«ReinforcementLearning:AnIntroduction»前三章内容整理的笔记。【枯燥预警】本文侧重对强化学习概念的理论分析,在基本概念上的剖析较为详细,也就是说会比较无聊LOL1.强化学习的概念1.强化学习的概念强化学习(reinforcementlearning)研究的基本问题是,一个智能体(agent)与周围环境(envir
- (2024,提示优化,监督微调,强化学习,近端策略优化)用于安全生成文本到图像的通用提示优化器
EDPJ
论文笔记安全人工智能计算机视觉
UniversalPromptOptimizerforSafeText-to-ImageGeneration公和众和号:EDPJ(进Q交流群:922230617或加VX:CV_EDPJ进V交流群)目录0.摘要2.相关工作3.提议的框架4.实验0.摘要文本-图像(Text-to-Image,T2I)模型在基于文本提示生成图像方面表现出色。然而,这些模型对于不安全的输入以生成不安全的内容,如性、骚扰和
- Prompt Learning:【文心一言】提示词功能系统学习,
汀、人工智能
PromptLearning#Gpt教程文心一言人工智能自然语言处理promptpromptlearing
【文心一言】提示词功能系统学习,PromptLearning大型语言模型使用强化学习中的人类反馈来学习,这个过程中与人类对话的提问通常是通俗易懂的,也就是说,大型语言模型可以理解并回答一般人能听懂的问题(可以看到,后面我们所提到的技巧,用到我们日常的交流中也是可以更清晰的表达自己的目的的)。因此,即使我们不进行prompt学习,也可以使用大型语言模型来帮助我们解决问题了。但是,如果想要解决更加专业
- 强化学习入门:使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题
Evaporator Core
python
文章标题:强化学习入门:使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支,它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。Q-learning算法是强化学习中的一个经典算法,它通过不断地探索和利用环境来学习最优的行为策略。本文将介绍如何使用Python编程语言和Q-learning算法解决迷宫问题,并通过可视化展示智能体学习过程。1.准备工
- 机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别
半亩花海
学习笔记机器学习深度学习迁移学习学习人工智能
Hi,大家好,我是半亩花海。本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别,通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。虽然这四种“学习”方法在理论和应用上存在着一定的区别,但它们之间也存在交叉和重叠,有时候也会结合使用来解决实际问题。一、四种“学习”1.机器学习机器学习是人工智能的一个子领域,研究如何让计算机系统利用数据和经验,来不断改善和优化自身的性能。其核心思
- 强化学习(TD3)
sssjjww
强化学习python神经网络深度学习
TD3——TwinDelayedDeepDeterministicpolicygradient双延迟深度确定性策略梯度TD3是DDPG的一个优化版本,旨在解决DDPG算法的高估问题优化点:①双重收集:采取两套critic收集,计算两者中较小的值,从而克制收集过估量成绩。DDPG源于DQN,DQN源于Q_learning,这些算法都是通过估计Q值来寻找最优的策略,在强化学习中,更新Q网络的目标值ta
- NLP_ChatGPT的RLHF实战
you_are_my_sunshine*
NLP大模型chatgpt自然语言处理人工智能
文章目录介绍小结介绍ChatGPT之所以成为ChatGPT,基于人类反馈的强化学习是其中重要的一环。而ChatGPT的训练工程称得上是复杂而又神秘的,迄今为止,OpenAl也没有开源它的训练及调优的细节。从OpenAl已经公开的一部分信息推知,ChatGPT的训练主要由三个步骤组成,如下图所示。原文:译文:第1步,先使用大量数据(从Prompt数据库中抽样)通过监督学习在预训练的GPT-3.5基础
- 基于Monte Carlo 的策略评估
Longlongaaago
机器学习人工智能强化学习机器学习
基于MonteCarlo的策略评估在强化学习中,MonteCarlo是一种被广泛用到的方法。这种方法主要是从经验experience中拟合数值,本质上就是从不同的采样中获得结果,然后将其平均。由于最后当采样的数量达到一定的数量级后,这种方法可以很好地拟合我们想要的函数。这里有一个很有意思的demo,展现的是MonteCarlo如何应用在评估π\piπ的数值上。https://academo.org
- 强化学习On-policy vs Off-policy
Longlongaaago
机器学习强化学习机器学习人工智能
强化学习On-policyvsOff-policy这里我们讲讲强化学习中on-policy和off-policy的区别。实际上这个区别非常简单,就是说如果算法在更新它的policy的时候,它是依赖于前面的Qvaluefunction的话,那么它就是on-policy的。反之如果它是依赖于随机的一个输入或者人为的操控,那么它就是一个offpolicy的。具体来说就是由于在算法更新我们valuefcu
- 今日arXiv最热NLP大模型论文:无需数据集,大模型可通过强化学习与实体环境高效对齐 | ICLR2024
夕小瑶
自然语言处理人工智能深度学习
引言:将大型语言模型与环境对齐的挑战虽然大语言模型(LLMs)在自然语言生成、理解等多项任务中取得了显著成就,但是在面对看起来简单的决策任务时,却常常表现不佳。这个问题的主要原因是大语言模型内嵌的知识与实际环境之间存在不对齐的问题。相比之下,强化学习(RL)能够通过试错的方法从零开始学习策略,从而确保内部嵌入知识与环境的对齐。但是,怎样将先验知识高效地融入这样的学习过程是一大挑战,为了解决这一差距
- 强化学习-赵世钰(三):贝尔曼最优公式【Bellman Optimality Equation】、最优策略【Optimal Policy/Optimal State Values】
u013250861
强化学习
一、Motivatingexamples二、最优策略/optimalpolicy三、贝尔曼最优公式【BellmanOptimalityEquation】1、贝尔曼公式/BellmanEquation2、贝尔曼最优公式/BellmanOptimalityEquation对于贝尔曼公式来说,求解statevalue时是依赖于一个给定的π;对于贝尔曼最优公式来说,π是不定的,是需要求解的参数;3、压缩映
- 学习心得-强化学习【贝尔曼最优公式】
白菜真是菜
学习心得-强化日记算法机器学习人工智能
只为记录学习心得学习视频来源B站up主西湖大学空中机器人:链接:https://www.bilibili.com/video/BV1sd4y167NS/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=ad94eb95d81e9e6b1a5d71459ef1a76d目录1.举例入门2.最优策略3.贝尔曼最优公式4.贝尔曼最优公式详细分析5.分
- 【强化学习的数学原理】课程笔记(三)——贝尔曼最优公式
csu一言
人工智能机器学习
目录1.最优策略(optimalpolicy)的定义2.Bellmanoptimalpolicy(BOE)3.RewriteEquation4.ContractionMappingTheorem5.Solution6.Analyzingoptimalpolicies说明:本内容为个人自用学习笔记,整理自b站西湖大学赵世钰老师的【强化学习的数学原理】课程,特别感谢老师分享讲解如此清楚的课程。两个概念
- 如何强化学习力度,增强干部能力素质的思考
王家遥3
作为公职人员,要不断加强政治学习,做到严、实,在学习中提升综合能力素质,提高组织工作科学化水平,着力锻造一支爱学习、肯学习、富有成效的学习型干部。一要坚持政治标准,提高学习广度。要健全学习制度,加强对学习活动的动态管理,保证学习活动的经常性和学习内容的系统,锤炼组工干部忠诚、干净、担当的政治品格,以部务会、理论学习中心组学习、每日晨读、开展“夜学课堂”、“匀彩组工”读写交流为抓手,深入学习习近平新
- 探索机器学习:定义、算法及应用领域
cooldream2009
AI技术机器学习机器学习算法人工智能
目录前言1机器学习的定义2机器学习算法2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习3机器学习的应用3.1智能搜索3.2医疗诊断3.3无人驾驶结语前言机器学习,源自ArthurSamuel的定义,赋予计算机通过领域学习的能力,使其在不需要明确程序的情况下不断进化。本文将深入探讨机器学习的定义、算法分类以及广泛应用的领域,从监督学习、无监督学习到强化学习,为读者全面解析机器学习的核心概念。1机器学习的
- 大模型评测和强化学习知识
lichunericli
LLM人工智能语言模型
1大模型怎么评测?大语言模型的评测通常涉及以下几个方面:语法和流畅度:评估模型生成的文本是否符合语法规则,并且是否流畅自然。这可以通过人工评估或自动评估指标如困惑度(perplexity)来衡量。语义准确性:评估模型生成的文本是否准确传达了所需的含义,并且是否避免了歧义或模棱两可的表达。这需要通过人工评估来判断,通常需要领域专家的参与。上下文一致性:评估模型在生成长篇文本时是否能够保持一致的上下文
- 感动无处不在
冰之怡
我以为,整天囿于舒适工作环境中凡事不用操心的我,突然独自外地办事会怕生,缩手缩脚。其实勇者无畏。我以为,到一些他们口中所说的所谓求人的‘礼尚’往来严重的部门办事,会看脸色被刁难,需要打通。其实完全多虑。我以为,很久没有真正深入专业,再来接触一个全新的产品设计,很多相关标准陌生,强化学习,图纸恐怕难通过。其实顺利通过。…………哎呦喂,什么时候开始那么没有自信的了呢?我几乎一整天都在嘲笑我的自以为是。
- 交通流优化的一种强化学习方法
当交通遇上机器学习
算法大数据编程语言python计算机视觉
文章信息《Trafficflowoptimization:Areinforcementlearningapproach》是2016年发表在EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence上的一篇文章。摘要交通拥堵会造成诸如延误、燃料消耗增加和额外污染等重要问题。本文提出了一种基于强化学习的交通流优化方法。我们表明交通流优化问题可以表述为一个马尔可夫决
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>