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人工智能
强化学习中的关键模型与算法:从Actor-Critic到GRPO强化学习中的Actor-Critic模型是什么?这与生成对抗网络(GANs)十分相似。在生成对抗网络中,生成器和判别器模型在整个训练过程中相互对抗。在强化学习的Actor-Critic模型中,也存在类似的概念:Actor-Critic(A2C、A3C)是一种流行的强化学习架构,它结合了两个组件:Actor(行动者)——学习策略($\p
- A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)算法
C7211BA
算法
A3C(AsynchronousAdvantageActor-Critic)是一种强化学习算法,它结合了Actor-Critic方法和异步更新(AsynchronousUpdates)技术。A3C是由GoogleDeepMind提出的,并在许多强化学习任务中表现出色,特别是那些复杂的、需要并行处理的环境。A3C主要解决了传统深度强化学习中的一些问题,如训练稳定性和数据效率问题。A3C算法的关键点A
- 【强化学习】QAC、A2C、A3C学习笔记
如果皮卡会coding
强化学习ActorCriticQACA2CA3C
强化学习算法:QACvsA2CvsA3C引言经典的REINFORCE算法为我们提供了一种直接优化策略的方式,它通过梯度上升方法来寻找最优策略。然而,REINFORCE算法也有其局限性,采样效率低、高方差、收敛性差、难以处理高维离散空间。为了克服这些限制,研究者们引入了Actor-Critic框架,它结合了价值函数和策略梯度方法的优点(适配连续动作空间和随机策略),旨在提升学习效率和稳定性。QAC(
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武昌库里写JAVA
面试题汇总与解析javascript正则表达式开发语言
《JavaScript正则表达式》第一章正则表达式字符匹配正则表达式是匹配模式,要么匹配字符,要么匹配位置!横向匹配/ab[2,5]/c/g匹配abc,abbc,abbbc,abbbbc,abbbbbc,数字连续出现2到5次,会匹配2位、3位、4位、5位连续数字纵向匹配/a[1,2,3]c/匹配a1c,a2c,a3c范围表示法[1-3a-dE-G]匹配[123abdcEFG]排除字符组[^abc]
- 【挑战全网最易懂】深度强化学习 --- 零基础指南
Debroon
#强化学习人工智能
深度强化学习介绍、概念强化学习介绍离散场景,使用行为价值方法连续场景,使用概率分布方法实时反馈连续场景:使用概率分布+行为价值方法强化学习六要素设计奖励函数设计评论家策略学习与优化算法路径深度Q网络DQN演员-评论家算法:多智能体强化学习核心框架PPO近端策略优化算法演员-评论家的改进算法:近端策略优化算法PPO、优势演员-评论家算法A2C、异步优势演员-评论家算法A3C、深度确定性策略梯度DDP
- 异步优势演员-评论家算法 A3C
Debroon
#强化学习算法
异步优势演员-评论家算法A3C异步优势演员-评论家算法A3C网络结构并行步骤异步优势演员-评论家算法A3CA3C在A2C基础上,增加了并行训练(异步)来提高效率。网络结构A2C:A3C:在这两张图之间,第2张图增加了以下几个关键部分:全局网络(GlobalNetwork):这表明有一个中央网络(可能在服务器上运行),它维护着策略(Policyπ(s))和价值(V(s))函数。这是模型的核心部分,其
- A3C 笔记
Junr_0926
AsynchronousMethodsforDeepReinforcementLearning论文提出了一种在deepneuralnetwork控制器的优化中,使用异步梯度下降来训练的方法。异步RL框架论文中,作者展示了one-stepSarsa,one-stepQ-learning,n-stepQ-learning和actor-critic的多线程异步版本。目的是为了寻找RL算法来训练深度的神经
- 强化学习中的 AC(Actor-Critic)、A2C(Advantage Actor-Critic)和A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)算法
智能建造小硕
强化学习强化学习深度学习A2CA3C
文章目录AC算法A2C算法A3C算法AC算法AC(Actor-Critic)算法是强化学习中的一种基本方法,它结合了策略梯度方法和价值函数方法的优点。在Actor-Critic算法中,有两个主要的组成部分:演员(Actor)和评论家(Critic)。以下是AC算法的关键要素和工作原理:演员(Actor):演员负责根据当前状态选择动作。它通常采用策略函数π(a|s)来表示在给定状态s下采取动作a的概
- 强化学习算法(二)DDPG
嚸蕶
姓名:张轩学号:20011214440【嵌牛导读】在强化学习算法(一)这篇文章中我给大家介绍了A3C这一算法,讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题。这篇文章中介绍一种不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(DeepDeterministicPolicyGradien
- 【强化学习】14 —— A3C(Asynchronous Advantage Actor Critic)
yuan〇
强化学习强化学习算法人工智能机器学习
A3C算法(AsynchronousMethodsforDeepReinforcementLearning)于2016年被谷歌DeepMind团队提出。A3C是一种非常有效的深度强化学习算法,在围棋、星际争霸等复杂任务上已经取得了很好的效果。接下来,我们先从A3C的名称入手,去解析这个算法。DiagramofA3Chigh-levelarchitecture.A3C代表了异步优势动作评价(Asyn
- RL 的研究
Midorra
强化学习已经是一种比较火的神经网络训练模型了,各个领域都有所应用并取得了不错的效果其中阿里这个PDF电子书中已经将阿里巴巴在强化学习上的研究过程描述的比较清晰了强化学习在阿里的技术演进与业务创新但是本人对这方面确实了解尚浅,感觉强化学习和深度强化学习好像还是有区别的,我搜索A3C以后得到的结果搜索A3C结果其中这篇对于A3C的介绍包含原理和应用,是比较清楚的(https://www.cnblogs
- 强化学习(1)
天寒心亦热
机器学习强化学习人工智能机器学习强化学习
MDP:描述为离散时间随机控制过程。具体来说,将离散时间随机过程定义为下标变量是一组离散或特殊的值(相对于连续值来说)的随机过程。A2C(AdvantageActor-Critic):优势Actor-Critic模型,更新所有子模型的参数。A3C(AsynchronousAdvantageActor-Critic):异步优势Actor-Critic模型,具有多个相互配合工作的子模型,并且这些子模型
- 强化学习A3C算法
码狂☆
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强化学习A3C算法效果:a3c.pyimportmatplotlibfrommatplotlibimportpyplotaspltmatplotlib.rcParams['font.size']=18matplotlib.rcParams['figure.titlesize']=18matplotlib.rcParams['figure.figsize']=[9,7]matplotlib.rcPa
- 强化学习主要算法原理及代码示例
打入凡间的zhu
机器学习人工智能算法深度学习
强化学习算法包括以下几种:Q-learning:基于值函数的强化学习算法,通过学习最优策略来最大化累积奖励。SARSA:基于值函数的强化学习算法,与Q-learning类似,但是它采用了一种更加保守的策略,即在当前状态下采取的动作。DQN:深度强化学习算法,使用神经网络来估计值函数,通过反向传播算法来更新网络参数。A3C:异步优势演员-评论家算法,结合了演员-评论家算法和异步更新的思想,可以在多个
- 强化学习(PPO,DQN,A3C)
笑傲江湖2023
人工智能神经网络深度学习
目录1.强化学习和深度学习的区别2.强化学习思路3.baseline4.PPO4.1on-policy和off-policy简单理解4.2actotcritic5.DQN(回归问题)4.1公式4.2Q表参考文献1.强化学习和深度学习的区别强化学习和深度学习的区别:在深度学习中,像分类问题,模型做出决策之后,我们会有一个标签,告诉模型你做的对不对,是否需要改进,再决定是否更新网络。但强化学习,并不是
- 强化学习的A3C算法应用(训练Atari游戏)
gzroy
Python编程人工智能机器学习算法
A3C算法的全称是AsynchronousAdvantageActor-Critic,异步优势执行者/评论者算法。这个算法和优势执行者/评论者算法的区别在于,在执行过程中不是每一步都更新参数,而是在回合结束后用整个轨迹进行更新。因此可以让多个Worker来进行轨迹的搜集和参数更新。每个执行者的更新都是异步的。这个算法与优势执行者/评论者算法相比,优点在于可以大大提高执行效率,因为对于策略更新算法来
- 系列论文阅读——Policy Gradient Algorithms and so on(2)
想学会飞行的阿番
发个库存,嘻嘻,这篇主要讲AC类算法演员-评论家算法(Actor-Critic)上文公式中我们采用的累计回报和(),虽然它是期望收益的无偏估计,但由于只使用了一个样本,存在方差非常大的问题,在这里我们用代替原来公式中的累计回报:若同时加入值函数作为baseline:此时,梯度函数可以转为:为优势函数,表明了在下,采取某个能比该策略下的平均期望收益优劣多少,这就是A2C和A3C的灵魂公式了。如果用采
- 强化学习AC、A2C、A3C算法原理与实现!
文哥的学习日记
跟着李宏毅老师的视频,复习了下AC算法,新学习了下A2C算法和A3C算法,本文就跟大家一起分享下这三个算法的原理及tensorflow的简单实现。视频地址:https://www.bilibili.com/video/av24724071/?p=41、PG算法回顾在PG算法中,我们的Agent又被称为Actor,Actor对于一个特定的任务,都有自己的一个策略π,策略π通常用一个神经网络表示,其参
- 深度增强学习前沿算法思想【DQN、A3C、UNREAL,简介】
mmc2015
(深度)增强学习深度增强学习DQNA3CUNREAL
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4Mzc0NjkwNA==&mid=2650782129&idx=1&sn=935f14d260eb9513f48e4abca05667f7&chksm=87fad086b08d5990a8cf80c97cd02875696857a3cd8d262948d29135d169fd62707c5376051b&mpshare=1&s
- 五星推荐PyTorch 你想知道的都在这里--持续更新
readilen
本文适用于深度学习新手的“入门指导系列”,也有适用于老司机的论文代码实现,包括AttentionBasedCNN、A3C、WGAN、BERT等等。所有代码均按照所属技术领域分类,包括机器视觉/图像相关、自然语言处理相关、强化学习相关等等。所以如果你打算入手这风行一世的PyTorch技术,那么就快快收藏本文吧!或者关注githubhttps://github.com/inessus/pytorch_
- A3C
Iverson_henry
中央大脑Global_net以及4个(一般多少个CPU就多少个Worker)worker,每个worker都是独立做一个AC算法,A3C其实就是一个并行计算的AC,只是在某些时候需要同步障,同步的时候,有push和pull动作,分别向Global_net输出自己训练的东西,以及从Global_net拿更新后的神经网络参数Global_net只包含Global_net的参数,它本身并不做训练,但它有
- 深度强化学习-A3C算法
athrunsunny
强化学习
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1602.01783v1.pdfA3C(异步优势演员评论家)算法,设计该算法的目的是找到能够可靠的训练深度神经网络,且不需要大量资源的RL算法。在DQN算法中,为了方便收敛使用了经验回放的技巧。A3C更进一步,并克服了一些经验回放的问题。如,回放池经验数据相关性太强,用于训练的时候效果很可能不佳。举个例子,我们学习下棋,总是和同一个人下,期望能
- pytorch 实现a3c算法
Liang-z-x
深度学习python深度学习pytorch神经网络
AsynchronousAdvantageActor-Critic主要学习资源来自莫烦:github连接等有时间更新了,发一下自己团队的项目实现的部分a3c代码
- 深度强化学习算法(朴素DQN,DDQN,PPO,A3C等)比较与实现
lblbc
算法深度学习python
不同算法的理论比较部分参考CSDN博客-专业IT技术发表平台,代码实现在python完成。用的算例是OpenAI官网gym提供的算例环境"CartPole-v1"游戏,代码实现部分在谷歌全家桶(Colab,tensorflow2,wandb)中完成1.朴素DQN原论文:[DQN]PlayingAtariwithDeepReinforcementLearning[1]Off-policy,Discr
- 两种深度强化学习算法在网络调度上的应用与优化(DQN A3C)
DongXun_Lord
强化学习算法机器学习神经网络
首先给出论文地址和代码,ReinforcementLearningBasedSchedulingAlgorithmforOptimizingAgeofInformationinUltraReliableLowLatencyNetworks从题目可以得知,这是一篇有关强化学习的论文,具体的工作是用A3C算法来优化10个sensor的AOI以及保证URLLC,所谓URLLC,即给每一个sensor都设
- Pensieve Multi_agent代码详解以及A3C强化学习代码详解
白菜价卖辣辣
码率控制算法视频编解码
Pensieve中最主要的函数及其调用关系,及函数内容详解下图的env是fixed_env,但是实际上是env,除了trace_index和delay,应该没有太大差别,不影响代码的理解A3C的代码结构如下图所示
- RL 笔记(2) 从Pollicy Gradient、DDPG到 A3C
WensongChen
笔记强化学习深度学习神经网络
RL笔记(2)从PollicyGradient、DDPG到A3CPollicyGradientPolicyGradient不通过误差反向传播,它通过观测信息选出一个行为直接进行反向传播。通过更新PolicyNetwork来直接更新策略的。实际上就是一个神经网络,输入是状态,输出直接就是动作(不是Q值)。而是利用reward奖励直接对选择行为的可能性进行增强和减弱,好的行为会被增加下一次被选中的概率
- 8. Actor-Critic、DDPG、A3C
weixin_30790841
人工智能
我们知道,学术中很多时候一般是先有了牛逼算法A,再有了牛逼算法B。但A,B算法一般都有缺点,于是有一天有人将两者整合,结合了两者优点,避免了两者缺点,皆大欢喜,喜大普奔。但对于AC算法来说其架构可以追溯到三、四十年前。最早由Witten在1977年提出了类似AC算法的方法,然后Barto,Sutton和Anderson等大牛在1983年左右引入了actor-critic架构。但由于AC算法的研究难
- RL策略梯度方法之(五): Advantage Actor-Critic(A2C)
晴晴_Amanda
强化学习RL基础算法强化学习
本专栏按照https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/04/08/policy-gradient-algorithms.html顺序进行总结。文章目录原理解析概述原理细节算法实现总体流程代码实现A2C\color{red}A2CA2C:[paper|code]原理解析概述A2C是A3C的同步版本;即A3C第一个A(异步)被移除。在A3C中,每个agent都独
- RL策略梯度方法之(四): Asynchronous Advantage Actor-Critic(A3C)
晴晴_Amanda
强化学习RL基础算法强化学习
本专栏按照https://lilianweng.github.io/lil-log/2018/04/08/policy-gradient-algorithms.html顺序进行总结。文章目录原理解析算法实现总体流程代码实现A3C\color{red}A3CA3C:[paper|code]原理解析在A3C中,critic学习值函数,同时多个actor并行训练,并不时地与全局参数同步。因此,A3C可以
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
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- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod