深度强化学习专栏 —

MATLAB 2023a：强化学习算法的实战演练与性能评估 zmjia111 机器学习 matlab matlab 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 DRL pygame python 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 Prompt Learning #Gpt 教程文心一言人工智能自然语言处理 prompt prompt learing
【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
iOS http封装 374016526 ios 服务器交互 http 网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互，这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。内置一个basehttp，当我们创建自己的service可以继承实现。 KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init]; [baseHttp setDelegate:self]; [baseHttp
lolcat ：一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具 brotherlamp linux linux教程 linux视频 linux自学 linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们，你们错了，这里有一些有关 Linux 的文章，它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。在本文中，我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。何为 lolcat ? Lolcat 是一个针对 Linux，BSD 和 OSX 平台的工具，它类似于 cat 命令，并为 cat
MongoDB索引管理（1）——[九] eksliang mongodb MongoDB管理索引
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述数据库的索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样，首先在索引中找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，从而使查询速度提高几个数据量级。不使用索引的查询称
Informatica参数及变量 18289753290 Informatica 参数变量
下面是本人通俗的理解，如有不对之处，希望指正 info参数的设置：在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中（最好以parma）结尾下面的GLOBAl就是全局的，$开头的是系统级变量，$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量，那就把global换成对应的session或者mapping名字。 [GLOBAL] $Par
python 解析unicode字符串为utf8编码字符串酷的飞上天空 unicode
php返回的json字符串如果包含中文，则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。在浏览器中能正常识别这种编码，但是后台程序却不能识别，直接输出显示的是\uxx的字符，并未进行转码。转换方式如下 >>> import json >>> q = '{"text":"\u4
Hibernate的总结永夜-极光 Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库，比如你要做一个会员注册的页面，那么获取到用户填写的基本信后，你要把这些基本信息存入数据库对应的表中，不用hibernate还有mybatis之类的框架，都不用的话就得用JDBC，也就是JAVA自己的，用这个东西你要写很多的代码，比如保存注册信
SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4' 随便小屋 python
刚开始看一下Python语言，传说听强大的，但我感觉还是没Java强吧！写Hello World的时候就遇到一个问题，在Eclipse中写的，代码如下 ''' Created on 2014年10月27日 @author: Logic ''' print("Hello World!"); 运行结果 SyntaxError: Non-UTF-8
学会敬酒礼仪不做酒席菜鸟 aijuans 菜鸟
俗话说，酒是越喝越厚，但在酒桌上也有很多学问讲究，以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。细节一：领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来，双手举杯。细节二：可以多人敬一人，决不可一人敬多人，除非你是领导。细节三：自己敬别人，如果不碰杯，自己喝多少可视乎情况而定，比如对方酒量，对方喝酒态度，切不可比对方喝得少，要知道是自己敬人。细节四：自己敬别人，如果碰杯，一
《创新者的基因》读书笔记 aoyouzi 读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因创新者的“基因”，即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”：联想，观察，实验，发问，建立人脉。第一部分破坏性创新，从你开始第一章破坏性创新者的基因如何获得启示：发现以下的因素起到了催化剂的作用：(1) -个挑战现状的问题；(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察；(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验；(4)与某人进行了一次交谈，为他点醒
表单验证技术百合不是茶 JavaScript DOM对象 String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数一:String对象;通常是对字符串的操作; 1,String的属性; 字符串.length;表示该字符串的长度; var str= "java"
web.xml配置详解之context-param bijian1013 java servlet web.xml context-param
一.格式定义： <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value>contextConfigLocationValue></param-value> </context-param> 作用：该元
Web系统常见编码漏洞（开发工程师知晓） Bill_chen sql PHP Web fckeditor 脚本
1.头号大敌：SQL Injection 原因：程序中对用户输入检查不严格，用户可以提交一段数据库查询代码，根据程序返回的结果，获得某些他想得知的数据，这就是所谓的SQL Injection，即SQL注入。本质: 对于输入检查不充分，导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。示例： String query = "SELECT id FROM users
【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器 bit1129 mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作，然后，详细介绍MongoDB提供的修改器，以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作 show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库 use foobar 将数据库切换到foobar show collections 显示当前数据库有哪些集合 db.people.update，update不带参数，可
提高职业素养，做好人生规划白糖_ 人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师，他在讲课中提出的一些观点很新颖，在此我收录了一些分享一下。注：讲师的观点不代表本人的观点，这些东西大家自己揣摩。 1、什么是职业规划：职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱，这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么，这个阶段该学习什么，下个阶段缺什么，又应该怎么去规划学习，这样才算是规划。
国外的网站你都到哪边看？ bozch 技术网站国外
学习软件开发技术，如果没有什么英文基础，最好还是看国内的一些技术网站，例如：开源OSchina，csdn，iteye,51cto等等。个人感觉如果英语基础能力不错的话，可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习，例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
编程之美-光影切割问题 bylijinnan 编程之美
package a; public class DisorderCount { /**《编程之美》“光影切割问题” * 主要是两个问题： * 1.数学公式（设定没有三条以上的直线交于同一点）： * 两条直线最多一个交点，将平面分成了4个区域； * 三条直线最多三个交点，将平面分成了7个区域； * 可以推出：N条直线 M个交点，区域数为N+M+1。
关于Web跨站执行脚本概念 chenbowen00 Web 安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
[开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数 comsci 开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
oracle alert log file（告警日志文件） daizj oracle 告警日志文件 alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items: All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
关于 CAS SSO 文章声明 denger SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章，之后陆续有人参照文章去实现，可都遇到了各种问题，同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点： 1. 那些文章发表于好几年前了，CAS 已经更新几个很多版本了，由于近年已经没有做该领域方面的事情，所有文章也没有持续更新。 2. 文章只是提供思路，尽管 CAS 版本已经发生变化，但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理，然后
初二上学期难记单词 dcj3sjt126com english word
lesson 课 traffic 交通 matter 要紧；事物 happy 快乐的，幸福的 second 第二的 idea 主意；想法；意见 mean 意味着 important 重要的，重大的 never 从来，决不 afraid 害怕的 fifth 第五的 hometown 故乡，家乡 discuss 讨论；议论 east 东方的 agree 同意；赞成 bo
uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图 dcj3sjt126com Collection
#import <UIKit/UIKit.h> @interface myHeadView : UICollectionReusableView { UILabel *TitleLable; } -(void)setTextTitle; @end #import "myHeadView.h" @implementation m
N 位随机数字串的 JAVA 生成实现 FX夜归人 java Math 随机数 Random
/** * 功能描述随机数工具类<br /> * @author FengXueYeGuiRen * 创建时间 2014-7-25<br /> */ public class RandomUtil { // 随机数生成器 private static java.util.Random random = new java.util.R
Ehcache（09）——缓存Web页面 234390216 ehcache 页面缓存
页面缓存目录 1 SimplePageCachingFilter 1.1 calculateKey 1.2 可配置的初始化参数 1.2.1 cach
spring中少用的注解@primary解析 jackyrong primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解，例子 @Component public class MetalSinger implements Singer{ @Override public String sing(String lyrics) { return "I am singing with DIO voice
Java几款性能分析工具的对比 lbwahoo java
Java几款性能分析工具的对比摘自：http://my.oschina.net/liux/blog/51800 在给客户的应用程序维护的过程中，我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上，增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而，我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现，性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升，甚至达到极限。为了更详细的了解这一点，我们需要做一些性能
JVM参数配置大全 nickys jvm 应用服务器
JVM参数配置大全 /usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish rensanning varnish
（一）squid 安装 # yum install httpd-tools -y # htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456 # yum install squid -y 设置 # cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak # vi /etc/
Spring缓存注解@Cache使用 tom_seed spring
参考资料 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/ http://swiftlet.net/archives/774 缓存注解有以下三个： @Cacheable @CacheEvict @CachePut
dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误 xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc 关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception 使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式执行时却抛出以下异常： Exceptio

深度强化学习专栏 —— 1.研究现状

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