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强化学习原理与代码实战案例讲解 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍1.1什么是强化学习？强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。与其他机器学习方法不同，强化学习并不依赖于预先标注的数据，而是通过试错的方式来学习。想象一下，你正在训练一只小狗学习坐下。你不会给它看成千上万张“坐下”的照片，而是会给它一些指令，比如“坐下”，如果它照
强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3 AI天才研究院计算 AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA 计算 AI大模型应用
1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态（State）选择动作（Action），以最大化某种长期累积奖励（Reward）的方法。强化学习的核心问题是学习一个策略（Policy），即在给定状态下选择动作的映射关系。1.2连续动
翻译Deep Learning and the Game of Go（14）第十二章采用actor-critic方法的强化学习 idol_watch 围棋与深度学习
本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋，最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。有时候，最有用的反馈只是指出你在哪里赢棋或输棋。复盘的人可能会给出这样的评论，“你下了30步后已经远远落后了”或“在下了110步后，你有一个获胜的局面，但你的对手在130时扭转了局面。”为什么这种反馈是有帮助
【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源？ FF-Studio DeepSeek R1 算法
GRPO，一种新的强化学习方法，是DeepSeekR1使用到的训练方法。今天的这篇博客文章，笔者会从零开始，层层递进地为各位介绍一种在强化学习中极具实用价值的技术——GRPO（GroupRelativePolicyOptimization）。如果你是第一次听说这个概念，也不必慌张，笔者会带领你从最基础的强化学习背景知识讲起，一步步剖析其来龙去脉，然后再结合实例讲解GRPO在实际应用中的思路和操作示
揭秘DeepSeek内幕：清华教授剖析AI模型技术原理大模型. 人工智能 chatgpt 安全 agi gpt 大模型 deepseek
从ChatGPT到各种新兴的AI模型，每一次技术突破都能引发广泛的关注和讨论——而最近AI界的“新宠”，无疑是DeepSeek。在本文中，清华大学长聘副教授将深入剖析DeepSeekR1背后的大规模强化学习技术及其基本原理，并进一步展望大模型技术未来的发展方向。1、透过DeepSeekR1，看大模型技术的发展趋势今天我将从宏观角度为大家介绍DeepSeekR1所代表的大规模强化学习技术，及其基本原
DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道！ Robot251 重构机器人人工智能科技自动驾驶
中国人工智能公司DeepSeek（深度求索）以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世，火遍并震撼全球科技圈；DeepSeek展现出来的核心竞争力，除了低成本及推理能力，更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型；而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。2024年1月20日，公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析 AI生成曾小健 Deepseek原理与使用人工智能
DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法：两者均基于强化学习（RL），采用GroupRelativePolicyOptimization（GRPO）算法，通过组内样本的奖励相对比较优化策略模型。目标均为提升语言模型的复杂推理能力（如数学、代码、科学推理）。基础模型：均以DeepSeek-V3-Base作为初始模型，共享相同的架构
《深度Q网络优化：突破高维连续状态空间的束缚》人工智能深度学习
在人工智能的发展历程中，深度Q网络（DQN）作为强化学习与深度学习融合的关键成果，为解决复杂决策问题开辟了新路径。但当面对高维连续状态空间时，DQN会出现训练不稳定、收敛速度慢等问题，严重限制了其应用范围。如何优化DQN以适应高维连续状态空间，成为当下研究的热点。深度Q网络基础回顾深度Q网络结合了深度学习强大的特征提取能力与Q学习的决策优化思想。在传统强化学习中，Q学习通过Q表记录每个状态-动作对
DQN的原理和代码实现 SmallerFL NLP&机器学习 DQN 强化学习深度学习
文章目录1.概述2.DQN的训练步骤2.1初始化2.2训练循环2.3终止条件2.4评估3.代码示例1.概述深度Q网络（DeepQ-Network,DQN）是强化学习中的一种重要算法，由GoogleDeepMind于2013年提出。DQN结合了Q学习和深度学习，通过使用神经网络来近似Q值函数，解决了传统Q学习在高维状态空间中的问题。2.DQN的训练步骤2.1初始化环境：定义环境（例如，Atari游戏
DQN原理和代码实现 KPer_Yang 机器学习机器学习人工智能
参考：王树森《强化学习》书籍、课程、代码1、基本概念折扣回报：Ut=Rt+γ⋅Rt+1+γ2⋅Rt+2+⋯+γn−t⋅Rn.U_t=R_t+\gamma\cdotR_{t+1}+\gamma^2\cdotR_{t+2}+\cdots+\gamma^{n-t}\cdotR_n.Ut=Rt+γ⋅Rt+1+γ2⋅Rt+2+⋯+γn−t⋅Rn.动作价值函数：Qπ(st,at)=E[Ut∣St=st,At=
强化学习在机器人控制中的应用：从理论到实践 Echo_Wish 前沿技术人工智能机器人
强化学习在机器人控制中的应用：从理论到实践大家好，我是你们熟悉的人工智能与Python领域自媒体创作者Echo_Wish。今天我们来聊聊一个炙手可热的话题——强化学习在机器人控制中的应用。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。而强化学习作为一种重要的机器学习方法，为机器人控制提供了强有力的技术支持。接下来，让我们一起探讨强化学习在机器人控制中的原理和实践，并通过具体
X-R1 项目代码文件的详细剖析并精读rewards、grpo、x_grpo_trainer（src/x_r1）仙人掌_lz 人工智能人工智能深度学习学习
这个项目名为[X-R1](https://github.com/dhcode-cpp/X-R1)，是一个基于强化学习的训练框架，旨在构建一个易于使用、低成本的训练框架，以加速ScalingPost-Training的开发。以下是对该项目的详细解释：项目结构项目的主要目录结构如下：X-R1/├──.gitignore├──LICENSE├──Makefile├──README.md├──requir
Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习 matlabgoodboy 计算机视觉 python 深度学习
了解您的需求，您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务，特别是在目标检测、自然语言处理（NLP）、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测：目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在识别图像或视频中的特定对象，并确定它们的位置。Python中的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和计算机视觉
Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合 AI记忆深度学习论文与相关应用 transformer rnn 深度学习 Aaren Bengio
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结：本文提出了一种新的注意力机制，名为Aaren，它将注意力视为一种特殊的递归神经网络（RNN），能够高效地计算其多对一RNN输出。Aaren不仅能够并行训练，而且能够在推理时高效地更新新令牌，仅需要常数内存。实验表明，Aaren在四个流行的序列问题设置（强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测）的38个数据
先进制造aps专题二十九基于ai智能体的生产排程和工厂生产仿真引擎的设计 lijianhua_9712 aps ai智能体仿真引擎
上文中，我们说，通常的做法是，可以先通过排产仿真引擎产生生产计划，再在工厂仿真引擎里仿真执行，这样可以预先分析计划和执行的差异情况并进行调整优化这里的产生生产计划，仿真生产执行和数据分析都是人工进行的这些工作可以让ai智能体来做，从而实现整套流程的自动化和智能化我们可以在强化学习框架中结合排产仿真/工厂生产仿真框架，在强化学习框架的准备函数里启动排产仿真引擎获得生产计划，并导入到工厂仿真引擎里执行
DeepSeek R1：引领未来教育革命的自适应学习路径规划系统 Coderabo DeepSeek R1模型企业级应用学习人工智能机器学习算法 python 深度学习
自适应学习路径规划概述自适应学习路径规划是指通过分析用户的学习行为和需求，动态调整学习内容和顺序，以提供个性化、高效的学习体验。在当今快速发展的教育科技领域，这一概念变得尤为重要。随着人工智能技术的进步，特别是深度学习和强化学习的应用，我们能够更加精准地识别学习者的需求，并据此设计出最适合他们的学习路径。利用先进的算法和模型来实现对学习路径的智能化管理。该系统能够实时监控学习者的进度，根据其表现调
Deepseek背后的强化学习RL入门理解和Python脚本实现大F的智能小课人工智能
强化学习简单原理强化学习是一种让智能体通过与环境的交互来学习最优行为策略的方法。想象一下，你有一只小狗，你想让它学会自己找到回家的路。你可以给小狗一些奖励（比如小零食），当它做出正确的动作（比如向家的方向走）时，就给它奖励；当它走错方向时，就不给奖励。小狗会逐渐学会哪些动作能获得奖励，从而找到回家的路。强化学习中的智能体就像是这只小狗，环境就是小狗所处的世界，奖励就是你给它的零食。在强化学习中，智
DeepSeek正重构人形机器人和具身大模型赛道！ Robot251 重构机器人人工智能科技大数据自动驾驶
中国人工智能公司DeepSeek（深度求索）以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世，火遍并震撼全球科技圈；DeepSeek展现出来的核心竞争力，除了低成本及推理能力，更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型；而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。2024年1月20日，公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1
【AI论文】使用大型推理模型进行竞技编程东临碣石82 人工智能
摘要：我们的研究表明，将强化学习应用于大型语言模型（LLMs）能显著提升复杂编码和推理任务的性能。此外，我们将两个通用推理模型——OpenAI的o1模型和o3模型的一个早期检查点——与一个特定领域的系统o1-ioi进行了比较。o1-ioi采用了为参加2024年国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）而手工设计的推理策略。我们使用o1-ioi实时参加了2024年IOI竞赛，并凭借手工制定的测试时策略取得了第
【必看】凭啥？DeepSeek如何用1/179的训练成本干到GPT-4o 98%性能大F的智能小课人工智能算法
一、DeepSeek降低训练成本的核心方法1.1创新训练方法DeepSeek通过独特的训练方案显著降低了训练成本。其核心策略包括减少监督微调（SFT）步骤，仅依赖强化学习（RL）技术。DeepSeek-R1-Zero版本完全跳过SFT，仅通过RL进行训练。尽管初期计算开销较大，但添加少量冷启动数据后，训练稳定性和模型推理能力大幅提升。此外，DeepSeek还采用了组相对策略优化（GRPO）算法替代
书籍-《强化学习数学基础》强化学习数学人工智能
书籍：MathematicalFoundationsofReinforcementLearning作者：赵世钰出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《强化学习数学基础》01书籍介绍本书对基本概念、核心挑战和经典强化学习算法进行了数学但易于理解的介绍。它旨在帮助读者理解算法的理论基础，提供对其设计和功能的见解。整个过程中包括许多说明性示例。数学内容经过精心设计，以
强化学习算法：蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解杭州大厂Java程序媛 DeepSeek R1 &AI人工智能与大数据 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
强化学习算法：蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch)原理与代码实例讲解关键词：蒙特卡洛树搜索,强化学习,决策树,搜索算法,博弈策略,应用场景,代码实现1.背景介绍1.1问题由来强化学习（ReinforcementLearning,RL）是人工智能领域的一个核心分支，专注于通过与环境交互，学习最优策略以实现特定目标。传统的强化学习算法，如Q-learning、SARSA等，通常依
普惠AI 如何在 Anolis OS 8 上部署生产可用的 DeepSeek 推理服务操作系统人工智能开源
背景介绍DeepSeek-R1DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAIo1正式版。DeepSeek-R1-Distill-Qwen则是通过DeepSeek-R1的输出，基于Qwen大语言模型，经过模型蒸馏的小模型，其中32B和70B模型在多项能力上实现了对标OpenAIo
手把手教学，DeepSeek-R1微调全流程拆解 AI生成曾小健 windows
手把手教学，DeepSeek-R1微调全流程拆解原创极客见识GeekSavvy2025年02月09日09:02广东DeepSeek通过发布其开源推理模型DeepSeek-R1颠覆了AI格局，该模型使用创新的强化学习技术，以极低的成本提供与OpenAI的o1相当的性能。更令人印象深刻的是，DeepSeek已将其推理能力提炼成几个较小的模型。这篇文章，我们将使用其蒸馏版本之一引导大家完成DeepSee
对DeepSeek-R1通过强化学习提升大型语言模型推理能力的技术原理解析一只贴代码君语言模型人工智能自然语言处理学习 AI编程开发语言
强化学习基础•基本概念：强化学习是一种机器学习方法，智能体（模型）通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。•关键要素：包括环境（模型所处的推理任务场景）、状态（模型在推理过程中的当前情况，如已有的推理步骤、已知信息等）、动作（模型在当前状态下做出的推理决策，如选择何种推理方法、如何组织语言等）、奖励（根据模型的动作和结果给予的反馈，如推理正确给予正奖励，错误给予负奖励或无奖
【专题】DeepSeek颠覆性在于实现AI平权、惊艳世界，算力与应用将迎来结构性变化报告汇总PDF洞察（附原数据表）数据挖掘深度学习机器学习算法
全文链接：https://tecdat.cn/?p=39811在如今科技飞速发展的时代，人工智能对全球产业格局的重塑起着关键作用。DeepSeek-R1的出现是个大事件，它在技术创新方面，通过独特的强化学习与蒸馏技术，在性能上逼近国际领先模型。文末682份DeepSeek、大模型、AI行业研究报告最新趋势已分享在交流群，阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。同时，它的训练和使用成本大幅降低
DeepSeek R1 简易指南：架构、本地部署和硬件要求 deepseek
从DeepSeek-R1-Zero到DeepSeek-R1，代表了研究中的一个重要学习历程。DeepSeek-R1-Zero证明了纯粹的强化学习是可行的，而DeepSeek-R1则展示了如何将监督学习与强化学习相结合，从而创建出能力更强、更实用的模型。DeepSeek团队近期发布的DeepSeek-R1技术论文展示了其在增强大语言模型推理能力方面的创新实践。该研究突破性地采用强化学习（Reinfo
『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普！ AI大模型前沿研究大模型笔记笔记 Deepseek deepseek R1 Deepseek v3 GPT O1 GPT O3
国外大神对DeepSeekR1的科普！文章目录一、Explainer:What'sR1&EverythingElse?时间线推理与Agent推理模型≠Agent推理为什么重要推理需要变得廉价R1的重要意义AI的发展走势预训练规模扩张的路走不通了推理阶段的规模定律缩小模型体量（新的规模定律？）强化学习（新的规模定律？）模型蒸馏（新的规模定律？）2025年的预测地缘政治：Distealing结论讨论二
从零开始：用Python手写神经网络 WHCIS python 神经网络开发语言人工智能深度学习算法
在当今的人工智能领域，神经网络已经成为解决复杂问题的核心技术之一。从图像识别到自然语言处理，再到强化学习，神经网络的身影无处不在。然而，对于许多初学者来说，神经网络似乎是一个神秘而复杂的黑盒子。本文将带你用基础的Python代码构建一个简单的神经网络，揭开它的神秘面纱，让你真正理解神经网络的工作原理。一、神经网络的基本原理在深入了解代码之前，我们需要先回顾一下神经网络的基本原理。神经网络是由大量的
AI分支知识之机器学习，深度学习，强化学习的关系王钧石的技术博客大模型人工智能机器学习深度学习
机器学习，深度学习，强化学习的关系这一篇文章我们来探讨下AI领域中机器学习（ML）、深度学习（DL）和强化学习（RL）的关系。一、机器学习（ML）：从数据中找到模式核心思想：给定大量数据，计算机从数据中总结规律，形成一个数学模型，然后用这个模型去处理新的数据。例子：判断一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件传统编程方式：人类自己写规则，比如：如果邮件标题包含“中奖”、“免费”、“转账”→这是垃圾邮件否则这
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课题视频：C/C++Win32编程基础详解视频知识：win32窗口的创建 windows事件机制主讲：择善Uncle老师学习交流群：386620625 验证码：625 --
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1.Guava Cache的get/getIfPresent方法当参数为null时会抛空指针异常我刚开始使用时还以为Guava Cache跟HashMap一样，get(null)返回null。实际上Guava整体设计思想就是拒绝null的，很多地方都会执行com.google.common.base.Preconditions.checkNotNull的检查。 2.Guava
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解决ora-01652无法通过128（在temp表空间中）扩展temp段的过程一个sql语句后，大约花了10分钟，好不容易有一个结果，但是报了一个ora-01652错误，查阅了oracle的错误代码说明：意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因：一是临时表空间空间太小，二是不能自动扩展。分析过程：既然是temp表空间有问题，那当
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顾客通过多种渠道制造大量数据，企业则热衷于利用这些信息来实现更为个性化的体验。分析公司Gartner表示，高级分析会成为客户服务的关键，但是大数据分析的采用目前仅局限于不到一成的企业。挑战在于企业还在努力适应结构化数据，疲于根据自身的客户关系管理（CRM）系统部署有效的分析框架，以及集成不同的内外部信息源。然而，面对顾客通过数字技术参与而产生的快速变化的信息，企业需要及时作出反应。要想实
java笔记4 a-john java
操作符 1，使用java操作符操作符接受一个或多个参数，并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用，但是效果是相同的。加号和一元的正号（+）、减号和一元的负号（-）、乘号（*）、除号（/）以及赋值号（=）的用法与其他编程语言类似。操作符作用于操作数，生成一个新值。另外，有些操作符可能会改变操作数自身的
从裸机编程到嵌入式Linux编程思想的转变------分而治之：驱动和应用程序 aijuans 嵌入式学习
笔者学习嵌入式Linux也有一段时间了，很奇怪的是很多书讲驱动编程方面的知识，也有很多书将ARM9方面的知识，但是从以前51形式的（对寄存器直接操作，初始化芯片的功能模块）编程方法，和思维模式，变换为基于Linux操作系统编程，讲这个思想转变的书几乎没有，让初学者走了很多弯路，撞了很多难墙。笔者因此写上自己的学习心得，希望能给和我一样转变
在springmvc中解决FastJson循环引用的问题 asialee 循环引用 fastjson
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ArrayAdapter比较简单，但它只能用于显示文字。而SimpleAdapter则有很强的扩展性，可以自定义出各种效果 ArrayAdapter;的数据可以是数组或者是队列 // 获得下拉框对象 AutoCompleteTextView textview = (AutoCompleteTextView) this
九封信 bijian1013 人生励志
有时候，莫名的心情不好，不想和任何人说话，只想一个人静静的发呆。有时候，想一个人躲起来脆弱，不愿别人看到自己的伤口。有时候，走过熟悉的街角，看到熟悉的背影，突然想起一个人的脸。有时候，发现自己一夜之间就长大了。 2014，写给人
Linux下安装MySQL Web 管理工具phpMyAdmin sunjing PHP Install phpMyAdmin
PHP http://php.net/ phpMyAdmin http://www.phpmyadmin.net Error compiling PHP on CentOS x64 一、安装Apache 请参阅http://billben.iteye.com/admin/blogs/1985244 二、安装依赖包 sudo yum install gd
分布式系统理论 bit1129 分布式
FLP One famous theory in distributed computing, known as FLP after the authors Fischer, Lynch, and Patterson, proved that in a distributed system with asynchronous communication and process crashes,
ssh2整合(spring+struts2+hibernate)-附源码白糖_ eclipse spring Hibernate mysql 项目管理
最近抽空又整理了一套ssh2框架，主要使用的技术如下： spring做容器，管理了三层(dao,service,actioin)的对象 struts2实现与页面交互(MVC)，自己做了一个异常拦截器，能拦截Action层抛出的异常 hibernate与数据库交互 BoneCp数据库连接池，据说比其它数据库连接池快20倍，仅仅是据说 MySql数据库项目用eclipse
treetable bug记录 braveCS table
// 插入子节点删除再插入时不能正常显示。修改： //不知改后有没有错，先做个备忘 Tree.prototype.removeNode = function(node) { // Recursively remove all descendants of +node+ this.unloadBranch(node); // Remove
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1、jsp页面 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="GBK"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()
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oracle I/O 从属进程 daizj oracle
I/O 从属进程　　I/O从属进程用于为不支持异步I/O的系统或设备模拟异步I/O.例如，磁带设备(相当慢)就不支持异步I/O.通过使用I/O 从属进程，可以让磁带机模仿通常只为磁盘驱动器提供的功能。就好像支持真正的异步I/O 一样，写设备的进程(调用者)会收集大量数据，并交由写入器写出。数据成功地写出时，写入器(此时写入器是I/O 从属进程，而不是操作系统)会通知原来的调用者，调用者则会
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public void shellSort(int[] array){ int limit = 1; int temp; int index; while(limit <= array.length/3){ limit = limit * 3 + 1;
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kitchen 厨房 cupboard 厨柜 salt 盐 sugar 糖 oil 油 fork 叉；餐叉 spoon 匙；调羹 chopsticks 筷子 cabbage 卷心菜；洋白菜 soup 汤 Italian 意大利的 Indian 印度的 workplace 工作场所 even 甚至；更 Italy 意大利 laugh 笑 m
Go语言使用MySQL数据库进行增删改查 dcj3sjt126com mysql
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP，其中的M即MySQL, 作为数据库，MySQL以免费、开源、使用方便为优势成为了很多Web开发的后端数据库存储引擎。MySQL驱动Go中支持MySQL的驱动目前比较多，有如下几种，有些是支持database/sql标准，而有些是采用了自己的实现接口,常用的有如下几种: http://code.google.c...o-mysql-dri
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---------------设置全局用户名： git config --global user.name "HanShuliang" //设置用户名 git config --global user.email "[email protected]" //设置邮箱 ---------------查看环境配置 git config --li
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故事one 　23岁，他大学毕业，放弃了父母安排的稳定工作，独闯京城，在家小公司混个小职位，工作还算顺手，月薪三千，混了混，混走了一年的光阴。　　　　24岁，有了女朋友，从二环12人的集体宿舍搬到香山民居，一间平房，二人世界，爱爱爱。偶然约三朋四友，打扑克搓麻将，日子快乐似神仙；　　　　25岁，出了几次差，调了两次岗，薪水涨了不过百，生猛狂飙的物价让现实血淋淋，无力为心爱银儿购件大牌
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枚举类型详解一.Enum详解 1.1枚举类型的介绍 JDK1.5加入了一个全新的类型的”类”—枚举类型，为此JDK1.5引入了一个新的关键字enum,我们可以这样定义一个枚举类型。 Demo:一个最简单的枚举类 public enum ColorType { RED
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每一行命令都是用分号(;)作为结束对于MySQL，第一件你必须牢记的是它的每一行命令都是用分号(;)作为结束的，但当一行MySQL被插入在PHP代码中时，最好把后面的分号省略掉，例如： mysql_query("INSERT INTO tablename(first_name,last_name)VALUES('$first_name',$last_name')");
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