- 【AI论文】Skywork-Reward-V2:通过人机协同实现偏好数据整理的规模化扩展
摘要:尽管奖励模型(RewardModels,RMs)在基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,RLHF)中发挥着关键作用,但当前最先进的开源奖励模型在大多数现有评估基准上表现欠佳,无法捕捉人类复杂且微妙的偏好谱系。即便采用先进训练技术的方法也未能显著提升性能。我们推测,这种脆弱性主要源于偏好数据集的局限性——这些数据集往往范围狭窄、标
- 机器学习18-强化学习RLHF
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能
机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)即基于人类反馈的强化学习算法,以下是详细介绍:基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习,而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中,人类会对智能体的行为或输
- CVPR 2024 图像、视频处理总汇(视频字幕、图像超分辨率、图像分类和压缩等)
点云SLAM
图形图像处理深度学习计算机视觉图像处理视频处理3DGSCVPR2024
1、Image/VideoCaptioning(图像/视频字幕)VisualFactChecker:EnablingHigh-FidelityDetailedCaptionGenerationPolos:MultimodalMetricLearningfromHumanFeedbackforImageCaptioning⭐codeprojectPanda-70M:Captioning70MVide
- 强化学习RLHF详解
贝塔西塔
强化学习大模型人工智能深度学习机器学习算法语言模型
RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)模型详解一、背景1.传统强化学习的局限性传统的强化学习(ReinforcementLearning,RL)依赖于预定义的奖励函数(RewardFunction),但在复杂任务(如自然语言生成、机器人控制)中,设计精确的奖励函数极为困难。例如:模糊目标:生成“高质量文本”难以量化,无法用简单的指标(如BLEU、R
- 运算放大器的核心战场:深入解析负反馈的魔力和稳定性设计
负反馈(NegativeFeedback)是运算放大器的“灵魂控制器”,它将不完美的现实器件驯服为精确的线性系统。但若控制不当,这个守护神将瞬间变成毁灭电路的恶魔——本章将揭开负反馈的深层机制,并破解稳定性设计的终极密码。1负反馈的数学魔法:从非线性到线性的蜕变1.1负反馈的四大核心作用增益控制:Acl=AOL1+AOLβ→AOL→∞1βA_{cl}=\frac{A_{OL}}{1+A_{OL}\
- window.accountCenterFeedback详细解析
前端页面仔
开发语言javascripthtmlwindowsvuereact
window.accountCenterFeedback表示访问浏览器全局对象window上的一个属性,通常用于管理账户中心(AccountCenter)的反馈功能。以下是详细解析:1.这是什么?定义:window.accountCenterFeedback是挂载在浏览器全局作用域(window)上的一个对象或方法,通常由前端代码或第三方SDK注入,用于控制账户中心的用户反馈功能(如弹窗、问卷、帮
- 【MPC】模型预测控制笔记 (4):约束输出反馈MPC
车队老哥记录生活
模型预测控制MPC笔记算法
目录前言一、观测器设计二、输出反馈MPC设计2.1预测模型2.2代价函数设计2.3约束构建2.3.1系统约束2.3.2终端约束2.4构建二次规划求解三、系统稳定性分析3.1构造李雅普诺夫函数3.2证明李雅普诺夫函数递减四、MATLAB实例前言致谢【模型预测控制(2022春)lecture3-2OutputfeedbackMPC】本文需要是使用先前博客的知识,控制器求解参考【MPC】模型预测控制笔记
- 2.5G PHY芯片核心参数DFE和THP
**DFE(DecisionFeedbackEqualizer)**和**THP(Tomlinson-HarashimaPrecoding)**是用于信号接收和传输过程中的两种重要均衡技术,它们帮助克服信道失真、符号干扰和多径效应,尤其是在高速数据传输(如2.5GBASE-T和5GBASE-T)中。理解这两种技术在链路中的交互和作用,对于调试和优化链路性能至关重要。下面,我将分别讲解**DFE**
- TVM Monthly - June 2021
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TVMMonthly-June2021AsdiscussedbytheTVMPMC,ourgoalistoprovideamonthlysummaryoftheprojectsousersanddeveloperscangetabetterunderstandingofthegoings-onoftheTVMcommunity.Feedbackandsuggestionsarewelcomedso
- TVM Monthly - July 2021
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TVMMonthly-July2021AsdiscussedbytheTVMPPMC,ourgoalistoprovideamonthlysummaryoftheprojectsousersanddeveloperscangetabetterunderstandingofthegoingsonoftheTVMcommunity.Feedbackandsuggestionsarewelcomedso
- 预训练、指令微调与RLHF如何塑造LLM
由数入道
人工智能提示词工程交互
大型语言模型(LLM)那令人惊叹的语言理解、生成和在特定引导下的推理能力,并非魔法的产物,而是源于一个极其复杂、耗资巨大且经过精心设计的多阶段训练过程。理解这个训练过程的核心环节——大规模无监督预训练(Pre-training)、指令微调(InstructionFine-Tuning,IFT)以及从人类反馈中强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,R
- 人工智能-SFT(Supervised Fine-Tuning)、RLHF 和 GRPO
高效匠人
人工智能人工智能
以下是SFT(SupervisedFine-Tuning)、RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)和GRPO群体相对策略优化(GRPO,GroupRelativePolicyOptimization)是一种强化学习(RL)算法,的核心差异与原理对比,涵盖定义、训练机制、优缺点及适用场景:一、核心定义方法核心定义SFT基于标注的「输入-输出」对进行监
- 高效复用 Cursor 请求,提升开发效率 —— 使用 interactive-feedback-mcp 工具详解
飞鹰@四海
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项目地址:GitHub-noopstudios/interactive-feedback-mcp:InteractiveUserFeedbackMCP推荐星标收藏,一劳永逸优化Cursor的使用体验!在日常使用AI编程助手(如Cursor)的过程中,开发者常常需要进行“多轮追问”。比如:“再优化一下刚刚那段逻辑”“再加个参数校验”“改成异步试试”但Cursor默认会每次请求都重建上下文,这不仅会浪
- 2022“杭电杯”中国大学生算法设计超级联赛(7) 2022杭电多校第七场
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题目1002IndependentFeedbackVertexSetAC代码1003CountingStickmenAC代码1002IndependentFeedbackVertexSet**TimeLimit:6000/3000MS(Java/Others)MemoryLimit:524288/524288K(Java/Others)TotalSubmission(s):346AcceptedS
- 《一生一芯》数字实验六:实现随机数发生器
sucool_lb
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实验目标我们可以利用8位移位寄存器来实现一个简单的随机数发生器。经典的LFSR(线性反馈移位寄存器,Linear-feedbackshiftregister)可以使用n位移位寄存器生成长度为2n−1的二进制循环序列。这类序列的片段在表观上是随机的,所以被广泛用于通信中的随机序列生成。例如,在CDMA通信中的长码的长度就是242−1的伪随机序列。具体实现时,可以用一个8位右移移位寄存器,从左到右的比
- 贪心算法应用:最小反馈顶点集问题详解
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贪心算法应用:最小反馈顶点集问题详解1.问题定义与背景1.1反馈顶点集定义反馈顶点集(FeedbackVertexSet,FVS)是指在一个有向图中,删除该集合中的所有顶点后,图中将不再存在任何有向环。换句话说,反馈顶点集是破坏图中所有环所需删除的顶点集合。1.2最小反馈顶点集问题最小反馈顶点集问题是指在一个给定的有向图中,寻找一个最小的反馈顶点集,即包含顶点数量最少的反馈顶点集。这是一个经典的N
- 持续反馈机制设计与实现
测试者家园
质量效能人工智能持续测试智能化测试质量效能反馈机制软件测试设计原则反馈智能闭环
在传统软件开发中,反馈往往意味着“测试结果的回传”或“用户的抱怨邮件”。但在云原生、DevOps和AI驱动的软件工程新时代,反馈不再是附属流程,而是成为软件系统持续进化的核心驱动器。持续反馈机制(ContinuousFeedbackSystem)的真正价值,不在于“是否收到了反馈”,而在于反馈的速度、质量、触达范围以及其对行为的反作用力。它应当成为软件系统的“神经网络”与“免疫系统”,实现对业务、
- Oxygen Feedback Crack
SEO-狼术
CracksdkOxygen
OxygenFeedbackCrackOxygenIntegration为您的社区提供了一种简单有效的互动和提供反馈的方式。它易于配置和集成,并且包括用户友好的界面和许多对评论员和管理员都有用的功能。OxygenFeedbackEnterprise允许您在自己的服务器上安装软件,以便更好地控制数据。您也可以连接到LDAP目录进行身份验证。OxygenIntegration功能随时随地交互-氧气反馈
- Oxygen Feedback by Syncro Soft Crack
SEO-狼术
Delphinet控件.net
OxygenFeedbackbySyncroSoftCrackOxygenFeedbackV5.2AIassistantqueriesarenowhandledwithfullawarenessoflanguage,improvingtherelevanceofanswers.OxygenFeedbackbySyncroSoftisamodernfeedbackmanagementplatform
- Clarity and Context to PDF Files
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ClarityandContexttoPDFFilesAnnotationsenableuserstohighlightkeysections,providecomments,orsuggesteditstoPDFdocuments,ensuringfeedbackisclearaspossible.PDFannotationcapabilitiesinPDFcomponentsprovidepo
- EE308-Lab8-AlphaSprint-Day1
调参侠鱼尾
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EE308-Lab8-AlphaSprint-Day1FeedbackFromMembers1.Beichen,ZhouModulePersonalSummaryCode&Results2.Yuwei,JiangModulePersonalSummaryCode&Results3.Yifan,ZhuModulePersonalSummaryCode&Results4.Yifan,ShenModul
- Index-AniSora模型论文速读:基于人工反馈的动漫视频生成
Open-source-AI
前沿人工智能机器学习算法大模型生成模型开源计算机视觉
AligningAnimeVideoGenerationwithHumanFeedback一、引言论文开头指出,尽管视频生成模型不断涌现,但动漫视频生成面临动漫数据稀缺和运动模式异常的挑战,导致生成视频存在运动失真和闪烁伪影等问题,难以满足人类偏好。现有奖励模型主要针对现实世界视频,无法捕捉动漫的独特外观和一致性要求。为此,作者提出利用人类反馈对动漫视频生成进行对齐的流程,包括构建首个动漫视频多维
- 基于 Python 的自然语言处理系列(87):RRHF 原理与实战
会飞的Anthony
人工智能信息系统自然语言处理python自然语言处理开发语言
✨本文介绍一种新型的人类反馈微调策略——RRHF(RankResponseswithHumanFeedback),它比传统的RLHF更简单、更稳定,在开源社区如AlpacaFarm、UltraFeedback等项目中获得广泛应用。一、RRHF简介RRHF(RankResponseswithHumanFeedback)本质上是一种排名监督方法,用于训练语言模型更好地按照人类偏好进行响应排序。RRHF
- 论文阅读:Training language models to follow instructions with human feedback
CSPhD-winston-杨帆
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackLLMs之InstructGPT:《Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback》翻译与解读https://arxiv.org/pdf/2203.02155b站视频:https://www.bilibili.
- 51-61 CVPR 2024 最佳论文 | Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation
深圳季连AIgraphX
aiXpilot智驾大模型1AIGCstablediffusion人工智能自动驾驶智慧城市
23年12月,加州大学圣地亚哥、谷歌研究院、南加州大学、剑桥大学联合发布RichHumanFeedbackforText-to-ImageGeneration论文。作者受大模型中RLHF技术的启发,用人类反馈来改进StableDiffusion等文生图模型,提出了先进的RichHF-18K数据集和多模态RAHF模型。这项技术旨在通过引入更为丰富和多样化的人类反馈,来提升文本到图像生成的质量和准确性
- 系统优化方法学辨析:IPOF及其它(V模型、敏捷开发、PDCA、MPC、系统工程等)
赛卡
敏捷流程IPOF系统工程软件工程硬件工程系统优化机器学习
IPOF方法学:从理论到实践的全解析一、引言在复杂多变的现代系统工程与工业领域,IPOF(Input-Process-Output-Feedback)方法学凭借其闭环反馈机制,展现出独特优势,广泛应用于各类动态优化场景。本文将深入探讨IPOF方法学的理论基础、实际应用案例,并与其他典型方法学进行比较分析。二、IPOF方法学研究论文推荐与实际应用案例(一)研究论文推荐《Question-Negoti
- MATLAB绘制局部放大图
XuX03
matlab贴图
今天,我将分享一段MATLAB代码,该代码生成了一个主副图结合的可视化展示,用于比较不同控制系统性能表现。clc;clear;closeall;%生成时间向量t=0:0.1:12;%生成模拟数据zero_feedback=0.5*ones(size(t));%恒定的0.5adrc=0.5+0.3*sin(t/1.2)-0.2*exp(-t/3);%带振荡的曲线third_curve=-1.5*(t
- 【大模型解惑】大模型如何在 Supervised Fine‑Tuning (SFT) 之后进行 PPO 强化学习微调?
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习大模型强化学习SFTPPO预训练监督学习机器学习
近年来主流的大模型对齐流程已趋于“三段式”:预训练→SFT(监督微调)→RLHF(强化学习阶段,常用PPO)。在SFT拿到一个可用初始策略后,再用PPO让模型最大化奖励(人类偏好或自动指标),既能维持语言流畅度,又能显著提升服从性与安全性([2203.02155]Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback,Secretso
- 论文阅读:2023 ICLR Safe RLHF: Safe Reinforcement Learning from Human Feedback
CSPhD-winston-杨帆
论文阅读论文翻译论文阅读
总目录大模型安全相关研究:https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328SafeRLHF:SafeReinforcementLearningfromHumanFeedback安全RLHF:通过人类反馈进行安全强化学习https://arxiv.org/pdf/2310.12773https://github.com/PKU-Alig
- sqlplus输出格式化
松韬
数据库sql
sqlplus输出格式化新增编辑login.sql,根据实际情况做调整cd$ORACLE_HOMEvimlogin.sql--设置显示“已选择xx行”,显示本次sql命令处理的记录条数,缺省为onsetfeedbackon--显示sql语句的运行时间。默认值为off。--在sqlplus中使用,时间精确到0.01秒。也就是10毫秒。settimingon--去除标准输出每行的拖尾空格,缺省为off
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l