风可。
风可。

【强化学习基础】蒙特卡洛 Monte Carlo算法

https://www.youtube.com/watch?v=XRGquU0ZJok

Monte Carlo (蒙特卡洛) 是一类随机算法，通过随机抽样来近似解决计算问题。

用抽样来计算π

【强化学习基础】蒙特卡洛 Monte Carlo算法_第1张图片

产生随机的点，然后计算落在圆内的概率，就可以得到π的近似值。

用蒙特卡洛计算定积分

【强化学习基础】蒙特卡洛 Monte Carlo算法_第2张图片

随机在a-b区间内抽样n个点，然后计算f(x）的值，最后除以n，并乘上（b-a),其实可以理解为长x宽，计算平均值可以理解为平均高度，所以就是计算矩形的面积。

蒙特卡洛求期望

【强化学习基础】蒙特卡洛 Monte Carlo算法_第3张图片

px是x的概率密度函数分布，fx是x的函数，所以fx的期望就是对fx*px求定积分。

【强化学习基础】蒙特卡洛 Monte Carlo算法_第4张图片

步骤：

  1. 先根据概率密度函数px进行随机抽样，获得x；
  2. 然后计算fx的值，求出平均。
  3. 最后把Qn作为近似的期望

你可能感兴趣的:(强化学习,机器学习,强化学习,深度学习)

  • 【Java】已解决：`java.sql.SQLSyntaxErrorException: SQL` 屿小夏 javasql开发语言
    个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
  • AIGC带来数据革命：R语言如何成为数据科学家的秘密武器？ 程序边界 AIGCr语言开发语言
    文章目录一、R语言的基础特性1.1R语言的起源与发展1.2R语言的核心优势二、R语言在AIGC中的应用场景2.1数据预处理与清洗2.2文本分析与生成2.3机器学习与模型构建2.4数据可视化与报告生成三、R语言在AIGC中的具体案例3.1金融数据分析与预测3.2医疗数据分析与建模3.3社交媒体数据分析与情感分析四、R语言在AIGC中的未来展望4.1与深度学习框架的集成4.2与云计算平台的集成4.3与
  • PyTorch 深度学习实战（12）：Actor-Critic 算法与策略优化 进取星辰 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
    在上一篇文章中，我们介绍了强化学习的基本概念，并使用深度Q网络（DQN）解决了CartPole问题。本文将深入探讨Actor-Critic算法，这是一种结合了策略梯度（PolicyGradient）和值函数（ValueFunction）的强化学习方法。我们将使用PyTorch实现Actor-Critic算法，并应用于经典的CartPole问题。一、Actor-Critic算法基础Actor-Cri
  • PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练 进取星辰 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
    在上一篇文章中，我们深入探讨了SoftActor-Critic(SAC)算法及其在平衡探索与利用方面的优势。本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。一、A3C算法原理A3C算法由DeepMind于2016年提出，通过异步并行的多个智能体（Worker）与环境交互
  • 李开复：AI 2.0 时代的机遇 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。其中，深度学习作为人工智能的核心技术之一，推动了AI技术的飞速发展。然而，深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》
  • C#学习笔记（3）： 调用YOLOv8 playerofIE c#学习笔记YOLOpython
    最近做的项目需要C#编写上位机程序，同时也要使用yolo进行深度学习检测。使用pythonnet调用写好的py文件，C#代码如下:Runtime.PythonDLL="python310.dll";PythonEngine.Initialize();using(Py.GIL()){dynamicsys=Py.Import("sys");dynamictorch=Py.Import("torch")
  • YOLOv8 的简介 及C#中如何简单应用YOLOv8 码上有潜 YOLOv8YOLO
    YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列中的最新版本，是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称，广泛应用于实时应用程序中。主要特点高效性：YOLOv8在保持高检测速度的同时，进一步提高了检测精度。端到端训练：可以直接从图像输入端到分类结果输出，简化了训练和部署过程。改进的架构：包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的
  • llama.cpp 和 LLM（大语言模型） 这个懒人 llama语言模型人工智能
    llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。
  • 运维Tips | Ubuntu 24.04 安装配置 samba 文件共享 全栈工程师修炼指南 企业IT运维实践运维ubuntulinux服务器
    [知识是人生的灯塔，只有不断学习，才能照亮前行的道路]Ubuntu24.04安装配置samba文件共享描述：我们将Ubuntu24.04作为机器学习的工作站，往往需要将Ubuntu24.04中的数据或者代码共享给我们其他使用Windows系统的小伙伴，此时我们可以使用SAMBA，开辟出一个文件共享目录供大家进行数据交换使用。SAMBA是什么?在Linux中，SAMBA是一个开源的软件套件，它提供了
  • 人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy） 基尼系数基于熵机器学习入门
    在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
  • 构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术 2401_85761003 mojo架构
    构建未来智能：在Mojo模型中自定义模型架构的艺术在深度学习的世界里，模型架构的设计往往决定了算法的性能和适用性。Mojo模型，作为一个假想中的高级机器学习框架，允许用户实现自定义的模型架构来解决特定的问题。本文将深入探讨如何在Mojo模型中实现自定义模型架构，并提供详细的步骤和代码示例，以帮助读者掌握这一强大的技术。自定义模型架构的重要性灵活性自定义模型架构提供了设计适合特定问题需求的模型的灵活
  • 最新计算机专业毕设论文选题大全基于BeautifulSoup的毕业设计详细题目100套优质毕设项目分享(源码+论文)✅ 会写代码的羊 毕设选题课程设计beautifulsoup毕业设计毕业设计题目毕设题目python网络爬虫
    文章目录前言最新毕设选题（建议收藏起来）基于BeautifulSoup的毕业设计选题毕设作品推荐前言2025全新毕业设计项目博主介绍：✌全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云等平台优质作者。技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容：免费
  • 如果我想成为一名大数据和算法工程师，我需要学会哪些技能，获取大厂的offer 红豆和绿豆 杂谈大数据算法
    成为一名大数据和算法工程师并获取大厂Offer，需要掌握一系列核心技能，并具备丰富的项目经验与扎实的理论基础。以下是详细的技能要求和建议：---###**1.数学与理论基础**-**数学知识**：掌握线性代数、微积分、概率论和统计学，这些是设计和理解算法的基础。-**机器学习理论**：深入理解常见机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM、K-means等），了解其原理、优缺点及
  • 关于非线性优化小记 文弱_书生 乱七八糟算法
    非线性优化（NonlinearOptimization）1.什么是非线性优化？非线性优化是指目标函数或约束条件中至少有一个是非线性的优化问题。它广泛应用于工程、经济、人工智能、机器学习等领域，用于求解最优解的问题。非线性优化通常可以表示为以下数学形式：min⁡xf(x)或max⁡xf(x)\min_{x}f(x)\quad\text{或}\quad\max_{x}f(x)xminf(x)或xmax
  • 大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系 技术流 Gavin AIoTpython语言模型ai
    近年来，人工智能领域取得了显著进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。大模型和自然语言理解（NLU）作为NLP的两个重要分支，常常被提及，但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域，专注于让机器
  • 麦萌短剧技术解构《我跑江湖那些年》：从“仇恨驱动型算法”到“多方安全计算的自我救赎” 短剧萌 算法安全
    《我跑江湖那些年》以慕青青的复仇与蜕变为主线，展现了分布式系统中的信任崩塌与对抗性博弈的模型优化。本文将从机器学习视角拆解这场“江湖算法”的技术隐喻，探讨如何在数据污染的困境中实现参数净化。1.初始训练集：暴力采样与特征空间坍缩慕青青（Agent_M）的成长环境可视为一个高偏差训练集：数据污染事件：村主任（Node_V）通过恶意共识算法（如嫉妒驱动的PoW机制），煽动村民（Sub_Nodes）对果
  • PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？ 小诸葛IT课堂 pytorch人工智能python
    一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀，通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。其核心优势体现在：动态灵活性：代码即模型，支持即时调试Python原生支持：无缝衔接Python生态高效的GPU加速：通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态：GitHub贡献者超1.8万人，日均更新100+次二、动态计算图VS静态计算图对比#动态计算图示例（PyTorch）impo
  • 学习pytorch 阿什么名字不会重复呢 学习pytorch人工智能
    学习PyTorch是一个很好的选择，尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划，可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。学习计划概览学习周期：8周（每周约4-5小时）目标：掌握PyTorch基础，能够实现简单的深度学习模型。第1周：基础知识目标：了解深度学习的基础知识，掌握Python和NumPy基础。任务：学习Python基础（数据类型、控制流、函数、类）。资源
  • 【机器学习-基础知识】统计和贝叶斯推断 人类发明了工具 ML&DL学习分享机器学习概率论人工智能
    1.概率论基本概念回顾1.概率分布定义：概率分布（ProbabilityDistribution）指的是随机变量所有可能取值及其对应概率的集合。它描述了一个随机变量可能取的所有值以及每个值被取到的概率。对于离散型随机变量，使用概率质量函数来描述。对于连续型随机变量，使用概率密度函数来描述。举例说明：投掷一颗六面骰子，每个面上的数字（1到6）都有相同的概率（1/6）出现，这就是一个简单的概率分布例子
  • AI驱动的代码重构与优化技术 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员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AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    AI驱动的代码重构与优化技术概述什么是AI驱动的代码重构与优化？AI驱动的代码重构与优化技术，是指利用人工智能，特别是机器学习和深度学习的算法，对软件代码进行自动分析和改进的技术。这种技术能够通过学习大量的代码样本，识别出代码中的模式、问题和改进点，从而自动完成代码的重构和优化。重构的定义重构（Refactoring）是改进代码内部结构而不改变外部行为的过程。其目的通常是为了提高代码的可读性、可维
  • DeepSeek在智慧物流管控中的全场景落地方案 猴的哥儿 笔记大数据交通物流python数据仓库微服务
    一、智慧物流核心痛点与DeepSeek解决方案矩阵物流环节行业痛点DeepSeek技术方案价值增益仓储管理库存预测误差率>30%多模态时空预测模型库存周转率↑40%运输调度车辆空驶率35%强化学习动态调度引擎运输成本↓25%路径规划突发路况响应延迟>30分钟实时路况语义理解+自适应规划准时交付率↑18%异常检测50%异常依赖人工发现多传感器融合的异常模式识别异常发现时效↑6倍客户服务50%咨询需人
  • 神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝 程序先锋 《python深度学习》笔记神经网络剪枝深度学习
    目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反，已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗，通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。这反过来又允许您在设备上部署轻量级模型，并通过设备上的私
  • 深度学习模型压缩：非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比 从零开始学习人工智能 深度学习剪枝人工智能
    ****在深度学习中，模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中，剪枝（Pruning）是最常用的方法之一。根据剪枝的粒度和目标，剪枝可以分为非结构化剪枝（UnstructuredPruning）和结构化剪枝（StructuredPruning）。本文将详细介绍这两种剪枝方法的定义，并通过对比帮助读者更好地理解它们的差异。1.非结构化剪枝（UnstructuredPruning
  • 探索DeepSeek：前端开发者不可错过的新一代AI技术实践指南 formerlyai 人工智能前端
    引言：为什么DeepSeek成为技术圈焦点？最近，国产AI模型DeepSeek凭借其低成本训练、高性能输出和开源策略，迅速成为开发者社区的热门话题。作为覆盖语言、代码、视觉的多模态技术矩阵，DeepSeek不仅实现了与ChatGPT相媲美的能力，还通过强化学习驱动的架构创新，解决了大模型落地中的成本与效率瓶颈。对于前端开发者而言，DeepSeek的API接入能力和私有化部署方案，为智能应用开发提供
  • 从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略 一键难忘 剪枝深度学习算法知识蒸馏
    本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
  • PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝 小风_ 模型压缩与加速pytorchpytorch深度学习人工智能
    目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备
  • 优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解 代码之光_1980 深度学习pytorch剪枝
    标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。通过剪枝，我们可以去除模型中的冗余权重，从而减少模型的复杂度和提高运算速度，同时保持或甚至提升模型的准确率。本文将详细介绍如何在PyTorch框架中实现模型剪枝，并提供相应的代码示例。1.模型剪枝的基本概念模型剪枝主要分为两种类型：结构化剪枝和非结构化剪枝。结构化剪枝通常指的是剪除整个
  • Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术 冰蓝蓝 自然语言处理神经网络人工智能深度学习
    在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。为了解决这个问题，研究者们提出了多种正则化技术，其中之一就是Dropout。什么是Dropout？Dropout是一种正则化技术，由Hinton和他的学生在2012年提出。它通过在训练过程中随机“丢弃”（即暂时移除）网络中的一些神经元
  • 模型保存与加载：PyTorch中的实践指南 冰蓝蓝 自然语言处理pytorch人工智能python
    在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。模型保存在PyTorch中，有两种主要的模型保存方法：保存整个模型和仅保存模型参数。保存整个模型保存整个模型意味着保存模型的结构和参数。这种方法简单直接，但文件体积较大，且依赖于模型的具体实现。importto
  • 深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角 冰蓝蓝 深度学习深度学习人工智能
    在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。在这样的背景下，注意力机制（AttentionMechanism）应运而生，它不仅提升了模型的处理能力，还为深度学习领域带来了新的研究视角。什么是注意力机制？注意力机制是一种受人类视觉注意力启发的技术，它允许模型在处理大量信息时，能够动态地聚
  • ztree设置禁用节点 3213213333332132 JavaScriptztreejsonsetDisabledNodeAjax
    ztree设置禁用节点的时候注意，当使用ajax后台请求数据,必须要设置为同步获取数据，否者会获取不到节点对象，导致设置禁用没有效果。 $(function(){ showTree(); setDisabledNode(); });
  • JVM patch by Taobao bookjovi javaHotSpot
    在网上无意中看到淘宝提交的hotspot patch，共四个，有意思，记录一下。   7050685：jsdbproc64.sh has a typo in the package name 7058036：FieldsAllocationStyle=2 does not work in 32-bit VM 7060619：C1 should respect inline and
  • 将session存储到数据库中 dcj3sjt126com sqlPHPsession
    CREATE TABLE sessions ( id CHAR(32) NOT NULL, data TEXT, last_accessed TIMESTAMP NOT NULL, PRIMARY KEY (id) );   <?php /** * Created by PhpStorm. * User: michaeldu * Date
  • Vector 171815164 vector
    public Vector<CartProduct> delCart(Vector<CartProduct> cart, String id) { for (int i = 0; i < cart.size(); i++) { if (cart.get(i).getId().equals(id)) { cart.remove(i);
  • 各连接池配置参数比较 g21121 连接池
            排版真心费劲，大家凑合看下吧，见谅~     Druid DBCP C3P0 Proxool 数据库用户名称 Username Username User   数据库密码 Password Password Password   驱动名
  • [简单]mybatis insert语句添加动态字段 53873039oycg mybatis
          mysql数据库,id自增,配置如下：       <insert id="saveTestTb" useGeneratedKeys="true" keyProperty="id" parameterType=&
  • struts2拦截器配置 云端月影 struts2拦截器
    struts2拦截器interceptor的三种配置方法 方法1. 普通配置法 <struts>     <package name="struts2" extends="struts-default">         &
  • IE中页面不居中，火狐谷歌等正常 aijuans IE中页面不居中
    问题是首页在火狐、谷歌、所有IE中正常显示，列表页的页面在火狐谷歌中正常，在IE6、7、8中都不中，觉得可能那个地方设置的让IE系列都不认识，仔细查看后发现，列表页中没写HTML模板部分没有添加DTD定义，就是<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3
  • String,int,Integer,char 几个类型常见转换 antonyup_2006 htmlsql.net
    如何将字串 String 转换成整数 int? int i = Integer.valueOf(my_str).intValue(); int i=Integer.parseInt(str); 如何将字串 String 转换成Integer ? Integer integer=Integer.valueOf(str); 如何将整数 int 转换成字串 String ? 1.
  • PL/SQL的游标类型 百合不是茶 显示游标(静态游标)隐式游标游标的更新和删除%rowtyperef游标(动态游标)
    游标是oracle中的一个结果集,用于存放查询的结果;   PL/SQL中游标的声明; 1,声明游标 2,打开游标(默认是关闭的); 3,提取数据 4,关闭游标     注意的要点:游标必须声明在declare中,使用open打开游标,fetch取游标中的数据,close关闭游标   隐式游标:主要是对DML数据的操作隐
  • JUnit4中@AfterClass @BeforeClass @after @before的区别对比 bijian1013 JUnit4单元测试
    一.基础知识 JUnit4使用Java5中的注解（annotation），以下是JUnit4常用的几个annotation： @Before：初始化方法   对于每一个测试方法都要执行一次（注意与BeforeClass区别，后者是对于所有方法执行一次）@After：释放资源  对于每一个测试方法都要执行一次（注意与AfterClass区别，后者是对于所有方法执行一次
  • 精通Oracle10编程SQL(12)开发包 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *开发包 *包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型（例如TABLE类型和RECORD类型）、PL/SQL项（例如游标和游标变量）和PL/SQL子程序（例如过程和函数） */ --包用于逻辑组合相关的PL/SQL类型、项和子程序，它由包规范和包体两部分组成 --建立包规范：包规范实际是包与应用程序之间的接口，它用于定义包的公用组件，包括常量、变量、游标、过程和函数等 --在包规
  • 【EhCache二】ehcache.xml配置详解 bit1129 ehcache.xml
    在ehcache官网上找了多次，终于找到ehcache.xml配置元素和属性的含义说明文档了，这个文档包含在ehcache.xml的注释中！ ehcache.xml ： http://ehcache.org/ehcache.xml ehcache.xsd ： http://ehcache.org/ehcache.xsd ehcache配置文件的根元素是ehcahe   ehcac
  • java.lang.ClassNotFoundException: org.springframework.web.context.ContextLoaderL 白糖_ javaeclipsespringtomcatWeb
    今天学习spring+cxf的时候遇到一个问题：在web.xml中配置了spring的上下文监听器： <listener> <listener-class>org.springframework.web.context.ContextLoaderListener</listener-class> </listener>  随后启动
  • angular.element boyitech AngularJSAngularJS APIangular.element
    angular.element 描述:     包裹着一部分DOM element或者是HTML字符串，把它作为一个jQuery元素来处理。（类似于jQuery的选择器啦）     如果jQuery被引入了，则angular.element就可以看作是jQuery选择器，选择的对象可以使用jQuery的函数；如果jQuery不可用，angular.e
  • java-给定两个已排序序列，找出共同的元素。 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class CommonItemInTwoSortedArray { /** * 题目：给定两个已排序序列，找出共同的元素。 * 1.定义两个指针分别指向序列的开始。 * 如果指向的两个元素
  • sftp 异常，有遇到的吗？求解 Chen.H javajcraftauthjschjschexception
    com.jcraft.jsch.JSchException: Auth cancel at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:460) at com.jcraft.jsch.Session.connect(Session.java:154) at cn.vivame.util.ftp.SftpServerAccess.connec
  • [生物智能与人工智能]神经元中的电化学结构代表什么? comsci 人工智能
         我这里做一个大胆的猜想,生物神经网络中的神经元中包含着一些化学和类似电路的结构,这些结构通常用来扮演类似我们在拓扑分析系统中的节点嵌入方程一样,使得我们的神经网络产生智能判断的能力,而这些嵌入到节点中的方程同时也扮演着"经验"的角色....      我们可以尝试一下...在某些神经
  • 通过LAC和CID获取经纬度信息 dai_lm laccid
    方法1： 用浏览器打开http://www.minigps.net/cellsearch.html，然后输入lac和cid信息(mcc和mnc可以填0)，如果数据正确就可以获得相应的经纬度 方法2： 发送HTTP请求到http://www.open-electronics.org/celltrack/cell.php?hex=0&lac=<lac>&cid=&
  • JAVA的困难分析 datamachine java
    前段时间转了一篇SQL的文章（http://datamachine.iteye.com/blog/1971896），文章不复杂，但思想深刻，就顺便思考了一下java的不足，当砖头丢出来，希望引点和田玉。   -----------------------------------------------------------------------------------------
  • 小学5年级英语单词背诵第二课 dcj3sjt126com englishword
    money 钱 paper 纸 speak 讲，说 tell 告诉   remember 记得，想起 knock 敲，击，打 question 问题 number 数字，号码   learn 学会，学习 street 街道 carry 搬运，携带 send 发送，邮寄，发射   must 必须 light 灯，光线，轻的 front
  • linux下面没有tree命令 dcj3sjt126com linux
    centos p安装 yum -y install tree   mac os安装 brew install tree   首先来看tree的用法 tree 中文解释：tree 功能说明：以树状图列出目录的内容。 语　　法：tree [-aACdDfFgilnNpqstux][-I <范本样式>][-P <范本样式
  • Map迭代方式，Map迭代，Map循环 蕃薯耀 Map循环Map迭代Map迭代方式
    Map迭代方式，Map迭代，Map循环   >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年
  • Spring Cache注解+Redis hanqunfeng spring
    Spring3.1 Cache注解  依赖jar包： <!-- redis --> <dependency> <groupId>org.springframework.data</groupId> <artifactId>spring-data-redis</artifactId>
  • Guava中针对集合的 filter和过滤功能 jackyrong filter
    在guava库中，自带了过滤器(filter)的功能，可以用来对collection 进行过滤，先看例子：    @Test public void whenFilterWithIterables_thenFiltered() { List<String> names = Lists.newArrayList("John"
  • 学习编程那点事 lampcy 编程androidPHPhtml5
    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
  • 架构师之流处理---------bytebuffer的mark,limit和flip nannan408 ByteBuffer
    1.前言。   如题，limit其实就是可以读取的字节长度的意思，flip是清空的意思，mark是标记的意思 。 2.例子. 例子代码: String str = "helloWorld"; ByteBuffer buff = ByteBuffer.wrap(str.getBytes()); Sy
  • org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1, column 1 Everyday都不同 $转义el表达式
    最近在做Highcharts的过程中，在写js时，出现了以下异常：   严重: Servlet.service() for servlet jsp threw exception org.apache.el.parser.ParseException: Encountered " ":" ": "" at line 1,
  • 用Java实现发送邮件到163 tntxia java实现
    /* 在java版经常看到有人问如何用javamail发送邮件？如何接收邮件？如何访问多个文件夹等。问题零散，而历史的回复早已经淹没在问题的海洋之中。 本人之前所做过一个java项目，其中包含有WebMail功能，当初为用java实现而对javamail摸索了一段时间，总算有点收获。看到论坛中的经常有此方面的问题，因此把我的一些经验帖出来，希望对大家有些帮助。 此篇仅介绍用
  • 探索实体类存在的真正意义 java小叶檀 POJO
    一. 实体类简述    实体类其实就是俗称的POJO,这种类一般不实现特殊框架下的接口，在程序中仅作为数据容器用来持久化存储数据用的 POJO（Plain Old Java Objects）简单的Java对象   它的一般格式就是 public class A{ private String id; public Str
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他