- PyTorch 深度学习实战(13):Proximal Policy Optimization (PPO) 算法
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们介绍了Actor-Critic算法,并使用它解决了CartPole问题。本文将深入探讨ProximalPolicyOptimization(PPO)算法,这是一种更稳定、更高效的策略优化方法。我们将使用PyTorch实现PPO算法,并应用于经典的CartPole问题。一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法,旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过
- 《Natural Actor-Critic》译读笔记
songyuc
笔记
《NaturalActor-Critic》摘要本文提出了一种新型的强化学习架构,即自然演员-评论家(NaturalActor-Critic)。Theactor的更新通过使用Amari的自然梯度方法进行策略梯度的随机估计来实现,而评论家则通过线性回归同时获得自然策略梯度和价值函数的附加参数。本文展示了使用自然策略梯度的actor改进特别有吸引力,因为这些梯度与所选策略表示的坐标框架无关,并且比常规策
- 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
- 强化学习中的关键模型与算法:从Actor-Critic到GRPO
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
- LSTM 网络在强化学习中的应用
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南AI大模型应用入门实战与进阶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
LSTM网络在强化学习中的应用关键词:LSTM、强化学习、时序依赖、长期记忆、深度Q网络、策略梯度、Actor-Critic摘要:本文深入探讨了长短期记忆(LSTM)网络在强化学习领域的应用。我们将详细介绍LSTM的核心概念、结构和工作原理,以及它如何解决传统循环神经网络面临的长期依赖问题。文章重点分析了LSTM在强化学习中的多种应用场景,包括深度Q网络、策略梯度方法和Actor-Critic架构
- 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
- 强化学习很多ac架构的算法比如ppo,为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?|状态价值网络的优势与挑战|Actor-Critic|状态价值|强化学习
concisedistinct
人工智能算法人工智能架构
目录1.强化学习的基础1.1策略与价值函数2.Actor-Critic架构概述2.1Critic的作用3.为什么选择状态价值网络?3.1训练稳定性3.2计算效率3.3高维动作空间的适应性4.使用状态价值网络的挑战4.1收敛速度4.2欠拟合风险5.解决方案与未来方向5.1改进的状态价值网络5.2结合动作价值和状态价值6.结论随着强化学习技术的不断发展,其在诸如游戏、机器人控制和金融预测等领域的应用越
- 强化学习中,为什么用AC架构
资源存储库
算法强化学习算法
目录强化学习中,为什么用AC架构为什么用AC架构?AC架构的工作原理AC架构的优缺点优点:缺点:相关算法:基于AC架构的算法总结强化学习中,为什么用AC架构在强化学习(ReinforcementLearning,RL)中,AC架构(即Actor-Critic架构)是一种非常常用的架构,用于训练智能体(Agent)在环境中执行任务。AC架构结合了策略梯度方法和价值迭代方法,通过分离策略和价值函数的估
- 强化学习分类
0penuel0
Model-free:Qlearning,Sarsa,PolicyGradientsModel-based:能通过想象来预判断接下来将要发生的所有情况.然后选择这些想象情况中最好的那种基于概率:PolicyGradients基于价值:Qlearning,Sarsa两者融合:Actor-Critic回合更新:Monte-carlolearning,基础版的policygradients单步更新:Ql
- 王树森:学 DRL 走过的弯路太多,想让大家避开(文末赠送福利)
人工智能与算法学习
大家都知道,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)就是应用了神经网络的强化学习。而强化学习是机器学习的一个分支,研究如何基于对环境的观测做出决策,以最大化长期回报。从20世纪80年代至今,强化学习一直是机器学习领域的热门研究方向。大家耳熟能详的经典强化学习方法——Q学习、REINFORCE、actor-critic——就是20世纪80年代提出的,一直沿用至今。而
- 深度强化学习 _Actor-Critic 王树森课程笔记
淀粉爱好者
神经网络深度学习机器学习
Actor-CriticMethod一、ValueNetwokandPolicyNetwork1.Policynetwork(Actor):π(a∣s;θ)\pi(a|s;\bm\theta)π(a∣s;θ)2.Valuenetwork(Critic):q(s,a;w)q(s,a;\textbf{w})q(s,a;w)二、训练神经网络1.用TD算法更新价值网络2.用策略梯度算法更新策略网络三、Ac
- 【机器学习】强化学习(八)-深度确定性策略梯度(DDPG)算法及LunarLanderContinuous-v2环境训练示例...
十年一梦实验室
机器学习算法pythonpytorch人工智能
训练效果DDPG算法是一种基于演员-评论家(Actor-Critic)框架的深度强化学习(DeepReinforcementLearning)算法,它可以处理连续动作空间的问题。DDPG算法描述如下:GPT-4TurboCopilotGPT-4DDPG算法伪代码:深度确定性策略梯度(DDPG)算法,用于训练一个智能体解决OpenAIGym中的LunarLanderContinuous-v2环境示例
- 【MAC】Multi-Level Monte Carlo Actor-Critic阅读笔记
酸酸甜甜我最爱
论文代码学习笔记
基本思想:利用多层次蒙特卡洛方法(Multi-LevelMonteCarlo,MLMC)和Actor-Critic算法,解决平均奖励强化学习中的快速混合问题。快速混合?在强化学习中,当我们说一个策略"混合得快",是指该策略在探索和利用之间达到一个良好的平衡,从而使学习过程更快、更有效。提出的背景:现有的强化学习方法在后端使用的是stochasticgradientdescent(随机梯度下降),基
- 【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(
- 强化学习13——Actor-Critic算法
beiketaoerge
强化学习算法强化学习
Actor-Critic算法结合了策略梯度和值函数的优点,我们将其分为两部分,Actor(策略网络)和Critic(价值网络)Actor与环境交互,在Critic价值函数的指导下使用策略梯度学习好的策略Critic通过Actor与环境交互收集的数据学习,得到一个价值函数,来判断当前状态哪些动作是好,哪些动作是坏,进而帮Actor进行策略更新。A2C算法AC算法的目的是为了消除策略梯度算法的高仿查问
- 论文笔记(四十)Goal-Auxiliary Actor-Critic for 6D Robotic Grasping with Point Clouds
墨绿色的摆渡人
文章论文阅读
Goal-AuxiliaryActor-Criticfor6DRoboticGraspingwithPointClouds文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.学习6D抓握政策3.1背景3.2从点云抓取6D策略3.3联合运动和抓握规划器的演示3.4行为克隆和DAGGER3.5目标--辅助DDPG3.6对未知物体进行微调的后视目标4.实验4.1模拟消融研究(AblationStudiesinSimul
- [强化学习总结6] actor-critic算法
风可。
强化学习强化学习
actor:策略critic:评估价值Actor-Critic是囊括一系列算法的整体架构,目前很多高效的前沿算法都属于Actor-Critic算法,本章接下来将会介绍一种最简单的Actor-Critic算法。需要明确的是,Actor-Critic算法本质上是基于策略的算法,因为这一系列算法的目标都是优化一个带参数的策略,只是会额外学习价值函数,从而帮助策略函数更好地学习。1核心在REINFORCE
- 强化学习DRL--策略学习(Actor-Critic)
还有你Y
机器学习深度学习强化学习学习深度学习神经网络
策略学习的意思是通过求解一个优化问题,学出最优策略函数π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)或它的近似函数(比如策略网络)。一、策略网络在Atari游戏、围棋等应用中,状态是张量(比如图片),那么应该如图7.1所示用卷积网络处理输入。在机器人控制等应用中,状态s是向量,它的元素是多个传感器的数值,那么应该把卷积网络换成全连接网络。二、策略学习的目标函数状态价值既依赖于当前状态st,也依赖于策略网
- 【强化学习】Actor-Critic
最忆是江南.
强化学习笔记强化学习reinforcementlearning机器学习深度学习神经网络
目录Actor-Critic算法概述可选形式算法流程小结强化学习笔记,内容来自刘建平老师的博客Actor-Critic算法概述Actor-Critic包括两部分:演员(Actor)、评价者(Critic)。其中Actor使用策略函数,负责生成动作(Action)并和环境交互,而Critic使用价值函数,负责评估Actor的表现,并指导Actor下一阶段的动作。在Policy-Gradient中,策
- 强化学习- Actor-Critic 算法
下一个拐角%
强化学习算法python开发语言
提出理由::REINFORCE算法是蒙特卡洛策略梯度,整个回合结束计算总奖励G,方差大,学习效率低。G随机变量,给同样的状态s,给同样的动作a,G可能有一个固定的分布,但是采取采样的方式,本身就有随机性。解决方案:单步更新TD。直接估测G这个随机变量的期望值,拿期望值代替采样的值基于价值的(value-based)的方法Q-learning。Actor-Critic算法,结合策略梯度+时序差分的方
- 深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记
hehedadaq
DDPGDRL学习笔记深度强化学习DRL强化学习梯度上升
深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记文章目录深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记前言:Actor-Critic架构简介:critic的更新逻辑actor的更新逻辑:前言:前几天在给师弟讲actor-critic架构更新逻辑的时候,actor的优化逻辑我卡了好一会儿,最终也没有完整的把逻辑梳理出来,今天刚好趁着脑子清醒,把之前的PPT拿出来,借着PPT的内容,将A
- 深度强化学习——actor-critic算法(4)
Tandy12356_
深度强化学习python人工智能神经网络深度学习机器学习
一、本文概要:actor是策略网络,用来控制agent运动,你可以把他看作是运动员,critic是价值网络,用来给动作打分,你可以把critic看作是裁判,这节课的内容就是构造这两个神经网络,然后通过环境给的奖励来学习这两个网络1、首先看一下如何构造价值网络valuenetwork:Π和QΠ这两个函数我们都不知道,应该怎么办呢?》可以用两个神经网络分别近似这两个函数,然后用actor-critic
- DDPG算法
LENG_Lingliang
Python与强化学习算法pytorch
1.算法原理DDPG算法是Actor-Critic(AC)框架下解决连续动作的一种算法。其本质为深度网络+确定策略梯度(DeterministicPolicyGradient,DPG),之所以叫确定策略梯度,是因为与之前的动作网络不同,其动作网络输出的是一个确定的动作而不是动作概率。王树森老师的课本中框架画的很详细。其本质就是通过优化价值网络使之逼近动作价值函数Qπ(s,a)Q_{\pi}(s,a
- 模型预测控制MPC
oceancoco
pythonpytorch人工智能
第16章模型预测控制16.1简介之前几章介绍了基于值函数的方法DQN、基于策略的方法REINFORCE以及两者结合的方法Actor-Critic。他们都是无模型的方法,即没有建立一个环境模型来帮助智能体决策。而在深度强化学习领域,基于模型的方法通常用神经网络学习一个环境模型,然后利用该环境模型来帮助智能体训练和决策。利用环境模型帮助智能体训练和决策的方法有很多种,例如可以利用与之前的Dyna类似的
- 强化学习的数学原理学习笔记 - Actor-Critic
Green Lv
机器学习笔记强化学习机器学习人工智能深度学习
文章目录概览:RL方法分类Actor-CriticBasicactor-critic/QACA2C(Advantageactor-critic)Off-policyAC重要性采样(ImportanceSampling)Off-policyPGOff-policyACDPG(DeterministicAC)本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理,大部分内容来自西湖大学赵世钰老师的强化学习的数学
- Actor-Critic 跑 CartPole-v1
NoahBBQ
RLpytorchgymactor-criticCartPole-v1
gym-0.26.1CartPole-v1Actor-Critic这里采用时序差分残差ψt=rt+γVπθ(st+1)−Vπθ(st)\psi_t=r_t+\gammaV_{\pi_\theta}(s_{t+1})-V_{\pi_\theta}({s_t})ψt=rt+γVπθ(st+1)−Vπθ(st)详细请参考动手学强化学习简单来说就是reforce是采用蒙特卡洛搜索方法来估计Q(s,a),然
- Goal-Auxiliary Actor-Critic for 6D Robotic Grasping with Point Clouds
cocapop
论文机器人
题目:基于点云的6D机器人抓取目标-辅助行为-评价摘要:6D机器人抓取超越自上而下捡垃圾桶场景是一项具有挑战性的任务。以往基于6D抓取综合和机器人运动规划的解决方案通常在开环设置下运行,对抓取综合误差很敏感。在这项工作中,我们提出了一种学习6D抓取闭环控制策略的新方法。我们的策略以来自自我中心相机的物体的分割点云作为输入,并输出机器人抓手抓取物体的连续6D控制动作。我们将模仿学习和强化学习相结合,
- 【Hung-Yi Lee】强化学习笔记
丸丸丸子w
强化学习笔记强化学习
文章目录WhatisRLPolicyGradientPolicyGradient实际是怎么做的On-policyv.s.Off-policyExploration配音大师Actor-Critic训练valuefunction的方式网络设计DQNRewardShapingNoReward:LearningfromDemonstrationWhatisRL定义一个策略网络,来接受输入,并决定什么输出不
- 强化学习(四)- Advantage Actor-Critic 及贝尔曼方程推导(A2C)
晚点吧
强化学习强化学习A2Cactorcritic
0概览AdvantageActor-Critic主要在于Q函数的计算,其中baselineb选择为状态价值函数,使用神经网络代替Vπ(s,w)V_\pi(s,w)Vπ(s,w)Q函数使用贝尔曼方程来近似Qπ(s,A)=rt+γVπ(st+1)Q_\pi(s,A)=r_t+\gammaV_\pi(s_{t+1})Qπ(s,A)=rt+γVπ(st+1)其中Advantage体现在Qπ(s,A)−Vπ
- CMBAC算法总结
神奇的托尔巴拉德
论文原文:Sample-EfficientReinforcementLearningviaConservativeModel-BasedActor-Critic参考文章:【AAAI2022】一种样本高效的基于模型的保守actor-critic算法-知乎(zhihu.com)论文作者:MIRALab,王杰教授组基于模型的强化学习算法旨在学习环境模型,并通过环境模型做决策,其样本效率高于无模型算法。基
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理