- 深度 Qlearning:在直播推荐系统中的应用
AGI通用人工智能之禅
程序员提升自我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AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
深度Q-learning:在直播推荐系统中的应用关键词:深度Q-learning,强化学习,直播推荐系统,个性化推荐1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术的飞速发展,直播平台如雨后春笋般涌现。面对海量的直播内容,用户很难快速找到自己感兴趣的内容。因此,个性化推荐系统在直播平台中扮演着越来越重要的角色。1.2研究现状目前,主流的个性化推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐等。这些方法在一定程度上缓
- OpenAI o1 的价值意义及“强化学习的Scaling Law” & Kimi创始人杨植麟最新分享:关于OpenAI o1新范式的深度思考
光剑书架上的书
ChatGPT大数据AI人工智能计算人工智能算法机器学习
OpenAIo1的价值意义及“强化学习的ScalingLaw”蹭下热度谈谈OpenAIo1的价值意义及RL的Scalinglaw。一、OpenAIo1是大模型的巨大进步我觉得OpenAIo1是自GPT4发布以来,基座大模型最大的进展,逻辑推理能力提升的效果和方法比预想的要好,GPT4o和o1是发展大模型不同的方向,但是o1这个方向更根本,重要性也比GPT4o这种方向要重要得多,原因下面会分析。为什
- 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
- 如何有效的学习AI大模型?
Python程序员罗宾
学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
- 反思的魔力:用语言的力量强化AI智能体
步子哥
人工智能机器学习
在浩瀚的代码海洋中,AI智能体就像初出茅庐的航海家,渴望探索未知的宝藏。然而,面对复杂的编程任务,他们常常迷失方向。今天,就让我们跟随“反思”的灯塔,见证AI智能体如何通过语言的力量,点亮智慧的明灯,成为代码世界的征服者!智能体的困境近年来,大型语言模型(LLM)在与外部环境(如游戏、编译器、API)交互的领域中大放异彩,化身为目标驱动的智能体。然而,传统的强化学习方法如同一位严苛的训练师,需要大
- 机器学习实战笔记5——线性判别分析
绍少阿
机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析(LDA)Ⅰ核心思想对于同样一件事,站在不同的角度,我们往往会有不同的看法,而降维思想,亦是如此。同上节课一样,我们还是学习降维的算法,只是提供了一种新的角度,由上
- 大模型的实践应用29-大语言模型的RLHF(人类反馈强化学习)的具体应用与原理介绍
微学AI
大模型的实践应用语言模型人工智能自然语言处理RLHF
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下大模型的实践应用29-大语言模型的RLHF(人类反馈强化学习)的具体应用与原理介绍。在当今人工智能发展的浪潮中,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)凭借其强大的语言理解和生成能力,成为了研究与应用的热点。而在这股浪潮中,一种名为“基于人类反馈的强化学习”的方法脱颖而出,为大语言模型的优化和应用开辟了新的路径。本文首部分将深入浅出地介
- 坚定理想信念,锤炼党性修养
知涵知
理想信念是中国共产党人的政治灵魂,是共产党人精神上的“钙”,没有理想信念,理想信念不坚定,精神上就会“缺钙”,就会得“软骨病”。党员干部只有坚定理想信念,强化责任担当,锤炼道德操守,提升党性修养,才能切实做到为党分忧、为国尽责、为民奉献。坚定理想信念,就要强化学习精神、自律精神、担当精神。思想理论上的坚定清醒是政治上坚定的前提,党员干部要始终把理论学习作为政治责任、事业需要和精神追求,积极参加组织
- python 物理引擎_在 Gym 上构建会动的人工智障1(python)
weixin_39542608
python物理引擎
背景说明作者最近使用processing的一个重要目标就是为学生的编程学习设计具体的应用场景,最近突然发现有一个包已经提供了部分功能,所以探索一下。这个包就是我们今天的主人公:Gym。Gym是用于开发和比较强化学习算法的python包,但是我们也完全可以使用它来作为我们自己程序的应用背景,并提供可视化。简单的说,就是我们使用自己写的小程序,而不是强化学习算法,来尝试完成其中的任务,并把完成任务的过
- 强化学习(二)----- 马尔可夫决策过程MDP
Duckie-duckie
机器学习数据数据分析数据挖掘机器学习算法
1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain),了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)。它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性),也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关,而与更早之前的状态无关。马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)也具有马尔可夫性,与上面不同的是MDP考虑了动作
- Python强化学习,基于gym的马尔可夫决策过程MDP,动态规划求解,体现序贯决策
baozouxiaoxian
pythongymqlearningpython强化学习mdp动态规划求解马尔科夫决策过程
决策的过程分为单阶段和多阶段的。单阶段决策也就是单次决策,这个很简单。而序贯决策指按时间序列的发生,按顺序连续不断地作出决策,即多阶段决策,决策是分前后顺序的。序贯决策是前一阶段决策方案的选择,会影响到后一阶段决策方案的选择,后一阶段决策方案的选择是取决于前一阶段决策方案的结果。强化学习过程中最典型的例子就是非线性二级摆系统,有4个关键值,小车受力,受力方向,摆速度,摆角,每个状态下都需要决策车的
- 强化学习分类
0penuel0
Model-free:Qlearning,Sarsa,PolicyGradientsModel-based:能通过想象来预判断接下来将要发生的所有情况.然后选择这些想象情况中最好的那种基于概率:PolicyGradients基于价值:Qlearning,Sarsa两者融合:Actor-Critic回合更新:Monte-carlolearning,基础版的policygradients单步更新:Ql
- 7. 深度强化学习:智能体的学习与决策
Network_Engineer
机器学习学习机器学习深度学习神经网络python算法
引言深度强化学习结合了强化学习与深度学习的优势,通过智能体与环境的交互,使得智能体能够学习最优的决策策略。深度强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域表现出色,推动了人工智能的快速发展。本篇博文将深入探讨深度强化学习的基本框架、经典算法(如DQN、策略梯度法),以及其在实际应用中的成功案例。1.强化学习的基本框架强化学习是机器学习的一个分支,专注于智能体在与环境的交互过程中,学习如何通过最大
- 深度强化学习之DQN-深度学习与强化学习的成功结合
CristianoC
目录概念深度学习与强化学习结合的问题DQN解决结合出现问题的办法DQN算法流程总结一、概念原因:在普通的Q-Learning中,当状态和动作空间是离散且维数不高的时候可以使用Q-Table来存储每个状态动作对应的Q值,而当状态和动作空间是高维连续时,使用Q-Table不现实。一是因为当问题复杂后状态太多,所需内存太大;二是在这么大的表格中查询对应的状态也是一件很耗时的事情。image通常的做法是把
- 一对一包教会脑电教学服务
茗创科技
茗创科技专注于脑科学数据处理,涵盖(EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS)等,欢迎留言讨论及转发推荐,也欢迎了解茗创科技的脑电课程,数据处理服务及脑科学工作站销售业务,可添加我们的工程师(微信号MCKJ-zhouyi或17373158786)咨询。★课程简介★最近有不少人留言“脑电该怎么学习?想强化学习脑电某个内容版块可以吗?...”,也有小伙伴联系我们,咨询脑电相关内容能
- 基于时序差分的无模型强化学习:Q-learning 算法详解
晓shuo
算法强化学习
目录一、无模型强化学习中的时序差分方法与Q-learning1.1时序差分法1.2Q-learning算法状态-动作值函数(Q函数)Q-learning的更新公式Q-learning算法流程Q-learning的特点1.3总结一、无模型强化学习中的时序差分方法与Q-learning 动态规划算法依赖于已知的马尔可夫决策过程(MDP),在环境的状态转移概率和奖励函数完全明确的情况下,智能体无需与环
- (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
- 深度学习算法——Transformer
fw菜菜
数学建模深度学习transformer人工智能数学建模pythonpytorch
参考教材:动手学pytorch一、模型介绍Transformer模型完全基于注意力机制,没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管Transformer最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习,但现在已经推广到各种现代的深度学习中,例如语言、视觉、语音和强化学习领域。Transformer作为编码器-解码器架构的一个实例,其整体架构图在下图中展示。正如所见到的,Trans‐former是由编码器和解码器
- sumo carla 自动驾驶联合仿真 安装 配置 教程 开发 驾驶模拟 强化学习
jZhUeZPQZw
自动驾驶人工智能机器学习
sumocarla自动驾驶联合仿真安装配置教程开发驾驶模拟强化学习轨迹预测轨迹规划标题:基于SUMO和CARLA的自动驾驶联合仿真系统安装与配置:教程与开发探索摘要:随着自动驾驶技术的迅猛发展,仿真环境在自动驾驶系统的评估、训练和验证中扮演着重要的角色。本文介绍了基于SUMO(SimulationofUrbanMObility)和CARLA(CarLearningtoAct)的自动驾驶联合仿真系统
- Python知识点:如何使用Python实现强化学习机器人
杰哥在此
Python系列python机器人开发语言编程面试
实现一个强化学习机器人涉及多个步骤,包括定义环境、状态和动作,选择适当的强化学习算法,并训练模型。下面是一个简单的例子,使用Python和经典的Q-learning算法来实现一个强化学习机器人,目标是通过OpenAIGym提供的FrozenLake环境训练机器人学会如何在冰面上移动以找到目标。1.安装必要的库首先,需要安装OpenAIGym和Numpy。你可以使用以下命令安装它们:pipinsta
- 机器学习在医学中的应用
听忆.
机器学习人工智能
边走、边悟迟早会好机器学习在医学中的应用是一个广泛且复杂的领域,涵盖了从基础研究到临床应用的多个方面。以下是一个万字总结的结构性思路,分章节深入探讨不同应用场景、技术方法、挑战与未来展望。1.引言背景与发展:介绍医学领域的数字化转型以及机器学习的兴起,探讨其在医学中的潜力。机器学习的基本概念:简要介绍机器学习的基本原理、分类(监督学习、非监督学习、强化学习等)和常用算法(如神经网络、支持向量机、随
- 人工智能&机器学习&深度学习
AA杂货铺111
机器学习:一切通过优化方法挖掘数据中规律的学科。深度学习:一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的机器学习算法。强化学习:不仅能利用现有数据,还可以通过对环境的探索获得新数据,并利用新数据循环往复地更新迭代现有模型的机器学习算法。学习是为了更好地对环境进行探索,而探索是为了获取数据进行更好的学习。深度强化学习:一切运用了神经网络作为参数结构进行优化的强化学习算法。人工智能定义与分类人工智能(Art
- 学习日志6
Simon#0209
学习
关于量子强化学习:论文Variational_Quantum_Circuits_for_Deep_Reinforcement_Learning:变分量子电路在深度强化学习中的应用论文主要内容:将经典深度强化学习算法(如经验重放和目标网络)重塑为变分量子电路的表示摘要当前最先进的机器学习方法基于经典冯·诺伊曼计算架构,并在许多工业和学术领域得到广泛应用。随着量子计算的发展,研究人员和技术巨头们试图为
- 【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
- 大模型对齐方法笔记一:DPO及其变种IPO、KTO、CPO
chencjiajy
深度学习笔记机器学习人工智能
DPODPO(DirectPreferenceOptimization)出自2023年5月的斯坦福大学研究院的论文《DirectPreferenceOptimization:YourLanguageModelisSecretlyaRewardModel》,大概是2023-2024年最广为人知的RLHF的替代对齐方法了。DPO的主要思想是在强化学习的目标函数中建立决策函数与奖励函数之间的关系,以规避
- 多智能体环境设计(二)
AI-星辰
强化学习自定义环境python机器学习
多智能体环境设计:接口设计与实现目录引言PettingZoo框架概述核心接口方法详解3.1reset()方法3.2step(action)方法3.3observe(agent)方法3.4render()方法空间定义4.1观察空间4.2动作空间高级特性5.1并行环境5.2智能体通信5.3动态环境性能优化测试和调试实际应用示例最佳实践和常见陷阱1.引言多智能体环境是强化学习和人工智能研究中的一个重要领
- 【伤寒强化学习训练】打卡第四十五天 一期90天
A卐炏澬焚
3.5.2麻黄汤续讲与大、小青龙汤麻黄九禁【7.18】脉浮紧者,法当汗出而解。若身重心悸者,不可发汗,须自汗出乃愈。所以然者,尺中脉微,此里虚也。须里实,津液自和,便自汗出愈。【7.19】脉浮紧者,法当身疼痛,宜以汗解之。假令尺中迟者,不可发汗。所以然者,以荣气不足,血弱故也。【7.18】:脉浮紧的人照理说要发汗,如果身体重、心悸是不可以发汗;发汗,不一定用麻黄汤,大青龙汤也可以感冒很多人身体都是
- 从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用
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自动驾驶自动驾驶机器人人工智能毕设
摘要|介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用,分析其关键技术,如环境感知、定位、路径规划等,并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。无人叉车在封闭结构化环境、机器学习、有效数据集等方法的助力下,可有效推动叉车无人驾驶关键技术的发展。关键词:无人叉车;自动驾驶;机器学习;数据集随着人工智能技术的持续进步,无人叉车领域的供给与需求均呈现迅猛增长态势。它们不仅正在逐步替代
- 强化学习自定义环境基础知识
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强化学习自定义环境python机器学习
1.引言本文旨在全面介绍OpenAIGym自定义环境的创建过程,重点解析其接口、关键属性和函数。本指南适合初学者深入了解强化学习环境的构建原理和实践方法。2.OpenAIGym环境基础OpenAIGym提供了一个标准化的接口,用于创建和使用强化学习环境。了解这个接口的核心组件是创建自定义环境的基础。2.1Env类所有Gym环境都继承自gym.Env类。这个基类定义了环境应该具有的基本结构和方法。i
- 【《伤寒论》强化学习训练】打卡第32天,一期目标90天
最闪亮的那颗星_b02d
一、桂枝加葛根汤和葛根汤不能通用,因为葛根汤里有麻黄,会散阳气。太阳传到阳明时血分受邪,要用麻黄从血分把邪气发出来,所以用葛根汤治燥热感冒。桂枝汤治营卫不调的出汗或桂枝加附子汤治阳虚自汗,不能一开始就用黄芪,黄芪会让桂枝汤发挥不了通营卫的效果,汗止不了。人体表面的能量不足的时候,身体不能收摄自己身体的水分,桂枝加附子汤里有附子,可治阳虚自汗。玉屏风散治表虚的汗有效;桂枝加附子汤治虚汗有效,但是两个
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&