- 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DeepSeekR1&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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
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AILLMJavaPython架构设计AgentRPA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
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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
DeepSeekR1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agigpt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!
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重构机器人人工智能科技自动驾驶
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- 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=
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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
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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
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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transformerrnn深度学习AarenBengio
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
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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
DeepSeekR1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
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- 【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
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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》
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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
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DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang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DeepseekdeepseekR1Deepseekv3GPTO1GPTO3
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
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
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PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
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linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
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简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
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引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
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HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
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json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
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使用ApplicationContext发布消息