Jweeeeee

【游戏数值】装备强化模型

问题背景：游戏强化装备期望是怎么计算的？@知乎

解答参考该问题下@刘昆和@朱元晨两位dalao的回答

马氏链期望计算例子：[markov系列2]马尔可夫链中的期望问题

装备有个等级，，对等级的装备强化有等级变为和两个结果（停留在等级也可以视作三个结果）。装备等级变化之间是条件独立的，本次强化结果只和前一次强化结果相关。

马尔科夫过程的期望次数

定义随机过程表示，记，即为

其中，表示的概率。

由此得到一步状态转移矩阵为
$P = \left(\begin{matrix} 1-p_1 & p_1 & 0 & · & · & 0 & 0 \\ · & 0 & · & · & · & · & 0 \\ 0 & 1-p_n & · & p_n & · & · & · \\ · & · & · & · & · & · & · \\ · & · & · & · & · & · & · \\ 0 & 0 & · & · & · & 1-p_N & 0 \end{matrix}\right)$

表示从，显然有

这里+1实际上是补了一个不存在的状态辅助计算，用来描述，状态到都是互达的，状态到状态的概率为1，状态到任意状态的概率为0.

可以得到线性方程组

$\begin{cases} E_{1,N} = \sum_{i=1}^{N}E_{i,N}\cdot p_{1,i}+1\\E_{2,N} = \sum_{i=1}^{N}E_{i,N}\cdot p_{2,i}+1\\······\\E_{N-1,N} = \sum_{i=1}^{N}E_{i,N}\cdot p_{N-1,i}+1 \end{cases}$

进一步有

$\left[\begin{matrix}E_{1,N}\\E_{2,N}\\·\\·\\·\\E_{N-1,N}\end{matrix}\right]=\left[\begin{matrix}1-p_1 & 0 & p_1 & · & · & ·\\0 & 1-p_2 & 0 & · & · & ·\\· & · & · & · & · & ·\\· & · & · & · & · & ·\\· & · & · & · & · & ·\\· & · & · & · & 1-p_n & ·\end{matrix}\right]\left[\begin{matrix}E_{1,N}\\E_{2,N}\\·\\·\\·\\E_{N-1,N}\end{matrix}\right]+ \left[\begin{matrix}1\\1\\1\\1\\1\\1\end{matrix}\right]$

故

其中为状态转移矩阵，为单位矩阵。

你可能感兴趣的:(【游戏数值】装备强化模型)

【零基础入门unity游戏开发——unity3D篇】物理系统 —— 3D物理材质Physics Material 向宇it #unity 3d 材质 c#游戏引擎开发语言编辑器
考虑到每个人基础可能不一样，且并不是所有人都有同时做2D、3D开发的需求，所以我把【零基础入门unity游戏开发】分为成了C#篇、unity通用篇、unity3D篇、unity2D篇。【C#篇】：主要讲解C#的基础语法，包括变量、数据类型、运算符、流程控制、面向对象等，适合没有编程基础的同学入门。【unity通用篇】：主要讲解unity的基础通用的知识，包括unity界面、unity脚本、unit
YOLO优化之扫描融合模块（SimVSS Block）清风AI 人工智能计算机视觉 YOLO 目标检测深度学习目标跟踪
研究背景在自动驾驶技术快速发展的背景下，目标检测作为其核心组成部分面临着严峻挑战。驾驶场景中目标尺度和大小的巨大差异，以及视觉特征不显著且易受噪声干扰的问题，对辅助驾驶系统的安全性构成了潜在威胁。传统的卷积神经网络（CNN）虽然在目标检测领域取得了显著进展，但仍存在局限性，如局部关注性导致难以有效检测不同尺度的目标。为克服这些问题，研究人员开始探索将状态空间模型（SSM）引入目标检测领域，以期提高
新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测嘉羽很烦机器学习线性回归算法回归
新手村：线性回归-实战-波士顿房价预测前置条件阅读：新手村：线性回归了解相关概念实验目的1.熟悉机器学习的一般流程2.掌握基础的数据处理方法3.理解常用的回归算法教学例子：预测房价（以波士顿房价数据集为例）本次实验，你将使用真实的波士顿房价数据集建立起一个房价预测模型，并且了解到机器学习中的若干重要概念和评价方法，请通过机器学习建立回归模型，即:Y=θ0+θ1×X1+θ2×X2+θ3×X3+⋯+θ
新手村：混淆矩阵嘉羽很烦机器学习机器学习
新手村：混淆矩阵一、前置条件知识点要求学习资源分类模型基础理解分类任务（如二分类、多分类）和常见分类算法（如逻辑回归、决策树）。《Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn》Python基础熟悉变量、循环、函数、列表、字典等基本语法。《PythonCrashCourse》或在线教程（如Codecademy）scikit-learn基础掌握模型训练、预测、评估的基
UE4-UE5虚幻引擎，前置学习一--Console日志输出经常崩溃，有什么好的解决办法 avi9111 每天一点u3d ue4 ue5 虚幻日志
有些差异这么牛逼的引擎，居然有这种入门级别的问题，一触发清理，大概率(80%)会崩溃无论虚幻5还是UE4都有这个问题，挺烦人的实在忍不了了，这次，今天就想问问有什么好的处理方法么？？另外下载第三方日志插件？？？\=================================这不是一个简单的文档分析这需要你知道Engine.dll和Project.dll的区别这需要你知道一点点游戏开发的框架好像
计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线云梦优选计算机数据库大数据计算机视觉学习人工智能
一、基础准备1.数学基础线性代数深入矩阵运算，理解矩阵乘法、转置、逆等基本概念。掌握特征值与特征向量的几何意义，理解其在图像压缩、特征提取中的应用。学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布（如正态分布、二项分布）及其性质。学习统计推断方法，如假设检验、置信区间估计，以评估模型性能。微积分掌握梯度、
RAG技术深度解析：从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践小爷毛毛（卓寿杰）系统架构与解决方案搜索推荐架构语言模型人工智能自然语言处理
重磅推荐专栏：《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域，包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用，以及与之相关的人工智能生成内容（AIGC）技术。通过深入的技术解析和实践经验分享，旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展一、什么是RAGAgent？1.从信息处理到智能生成在自然语言处
新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数嘉羽很烦机器学习均值算法算法
新手村：统计量均值、中位数、标准差、四分位数统计量定义与讲解统计量定义计算公式示例说明均值数据集中的所有数值之和除以数值的个数。Mean=∑i=1nxin\text{Mean}=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_i}{n}Mean=n∑i=1nxi对于数据集[1,2,3,4,5]，均值为(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3(1+2+3+4+5)/5=3中位数将数据
Free QWQ - 世界首个免费无限制分布式 QwQ API 安替-AnTi 大模型理论&实战指南开源大模型 qwen 分布式免费
文章目录简介截图网址/二维码介绍/推荐语核心特点使用方式技术栈简介一句话简介：基于QwQ32B大语言模型的完全免费、无限制、无需注册登录的分布式AI算力平台。截图网址/二维码官方网站：https://qwq.aigpu.cn介绍/推荐语FreeQWQ是世界上第一个完全免费、无限制的分布式AI算力平台，基于阿里最新开源的QwQ32B大语言模型提供强大的AI服务。通过创新的分布式算力架构，整合了来自全
【解锁机器学习：探寻数学基石】游戏乐趣机器学习人工智能
机器学习中的数学基础探秘在当今数字化时代，机器学习无疑是最具影响力和发展潜力的技术领域之一。从图像识别到自然语言处理，从智能推荐系统到自动驾驶，机器学习的应用无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作方式。然而，在这看似神奇的机器学习背后，数学作为其坚实的理论基础，起着不可或缺的关键作用。毫不夸张地说，数学是打开机器学习大门的钥匙，是理解和掌握机器学习算法与模型的核心所在。想象一下，机器学习就像是一座
即插即用模块--KANLinear 苏格拉没有鞋底模型训练深度学习人工智能 python
KAN网络KAN网络即Kolmogorov-Arnold网络，是一类基于Kolmogorov-Arnold表示定理的神经网络架构，具有强大的非线性表达能力。在相同迭代次数下超越传统MLP，不仅训练速度更快，收敛性更好，而且在拟合复杂函数时的精度也明显提高。这是一个即插即用模块–KANLinear，使用时import这个代码文件，然后模型中的nn.Linear换成这个KANLinear即可impor
机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线代码的建筑师学习记录机器学习机器学习学习曲线过拟合欠拟合正则化
过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。避免过拟合的几种方法：①增加全部训练数据的数量（最为有效的方式）②使用简单的模型（简单的模型学不够，复杂的模型学的太多），这里的简单指的是不要过于复杂③正则化（对目标函数后加上正则化项）：使得这个“目标函数+正则化项”的值最小，即为正则化，用防止参数变得过大（参数值变小，意味着对目标函数的影响变小），λ是正则化参数，代表正则
了解状态机 Mcband java
前言状态机（StateMachine）是一种数学模型，用于描述系统或程序在不同状态之间转换的行为。它由一组状态、转移条件和动作组成。一、什么是状态机？状态机可以被看作是一个抽象的机器，它可以处于不同的状态，并根据输入条件执行相应的动作来改变状态。状态表示了系统或程序所处的特定情况或阶段，而转移条件决定了在何种条件下从一个状态转移到另一个状态，动作则表示在状态转移时要执行的操作。二、状态机的实例一个
从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析吴师兄大模型 0基础实现机器学习入门到精通机器学习人工智能过拟合强化学习 python LLM scikit-learn
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
应用层之网络应用模型，HTTP/HTTPS协议 @ANONYME http https 网络协议 p2p
应用层是网络协议栈的最顶层，直接为应用程序提供通信服务，定义了不同主机间应用进程交互的规则，包括报文类型、语法、语义及通信时序一、网络应用模型1.定义及特点模型定义核心特点典型应用场景C/S客户端向服务器发起请求，服务器集中处理并响应资源，依赖中心化架构1.角色明确（客户端与服务器分离）2.资源集中在服务器端3.依赖网络稳定性与服务器性能4.易于管理和维护Web服务（HTTP）、邮件系统（SMTP
Simulink实例演示：智能车辆自动超车策略仿真 xiaoheshang_123 手把手教你学 MATLAB 专栏 MATLAB 开发项目实例 1000 例专栏 matlab simulink
目录Simulink实例演示：智能车辆自动超车策略仿真一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1：创建Simulink模型
从零开始写3D引擎（开发环境VS2022+OpenGL）之十如何给3D图形添加光源设置漫发射镜面放射保姆包教会系列金沙阳 3d c++游戏引擎
前情回顾按照惯例，先回顾一下之前的内容，在之前的博文里面，已经介绍了如何使用OpenGL在VS2022开发环境里面，如何做到3D透视的效果，如何改变摄像头的操作。这些内容都可以访问我的博客文章进行回顾。[!TIP]从零开始写3D游戏引擎（开发环境VS2022+OpenGL）之八如何让自己的图形从2D变为3D，包含代码与解释的保姆包教会系列-CSDN博客从零开始写3D游戏引擎（开发环境VS2022+
利用matlab实现贝叶斯优化算法（BO）优化支持向量机回归(SVR)的超参数是内啡肽耶算法 matlab 支持向量机机器学习回归
【导读】在机器学习建模中，支持向量机（SVM）回归模型的效果高度依赖超参数选择。但手动调参就像"大海捞针"，而网格搜索又面临"计算爆炸"的难题。今天给大家介绍一个智能调参黑科技——贝叶斯优化算法。通过Matlab实现，只需几分钟就能让模型性能自动升级！一、为什么要用贝叶斯优化调参？传统调参三大痛点：C参数（正则化强度）：过小导致过拟合，过大削弱模型能力ε参数（不敏感区域）：决定对预测误差的容忍度核
LangChain大模型应用开发：LangGraph快速入门老赵爱学习 langchain python 自然语言处理人工智能 langgraph
介绍大家好，博主又来给大家分享知识了。一直以来，我都非常感激大家对我的支持与鼓励，大家的点赞、关注和收藏，不仅是对博主分享内容的认可，更是博主不断创作、坚持分享知识的永恒动力。今天给大家分享的内容是使用LangChain进行大模型应用开发中的LangGraph，那么什么是LangGraph呢？我们直接进入正题。LangGraphLangGraph概述LangGraph是一个用于借助大语言模型(LL
大模型巅峰对决：DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘 accurater 机器学习科技人工智能
喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek：动态稀疏激活的混合专家系统（MoE）动态路由机制：每个输入仅激活约5.5%的参数（如6710亿参数中激活370亿），显著降低计算能耗40%。模块化设计：支持金融、医疗等领域的即插即用式微调，行业适配能力
基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践 zhangjiaofa DeepSeek R1&AI人工智能大模型 DeepSeek Manus 智能体 AI
目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念-多智能体协作机制-安全执行沙箱设计二、系统架构设计2.1整体架构拓扑图-分层模块交互机制-数据流与控制流设计2.2核心组件实现-规划模块(GRPO算法集成)-记忆系统分级存储架构-工具调用
采用OllamaSharp实现.NET快速对接deepseek实现聊天、模型管理、流式响应等功能 zzlyx99 .net deepseek
1.OllamaSharp是什么？OllamaSharp是一个用于在.NET环境中与OllamaAPI交互的库。它提供了对OllamaAPI端点的全面支持，包括聊天、模型管理、流式响应等功能，适合需要与Ollama服务进行交互的.NET开发者。2.安装OllamaSharp你可以通过以下几种方式安装OllamaSharp：方法一：通过NuGet安装在VisualStudio中或命令行中运行以下命令
利用 OpenCV 库进行实时目标物体检测欣然～ opencv 人工智能计算机视觉
一、代码概述此代码利用OpenCV库实现了基于特征匹配的实时物体检测系统。通过摄像头捕获实时视频帧，将其与预先加载的参考图像进行特征匹配，从而识别出视频帧中是否存在与参考图像匹配的物体。二、环境依赖OpenCV：用于图像处理、特征提取和匹配等操作。NumPy：用于数值计算，OpenCV依赖于NumPy进行数组操作。可以使用以下命令安装所需库：bashpipinstallopencv-pythonn
使用python制作网站欣然～ python sqlite 数据库
新建一个名为pizzeria的项目，并在其中添加一个名为pizzas的应用程序。定义一个名为Pizza的模型，它包含字段name，用于存储比萨名称，如Hawaiian和MeatLovers。定义一个名为Topping的模型，它包含字段pizza和name，其中字段pizza是一个关联到Pizza的外键，而字段name用于存储配料，如pineapple、Canadianbacon和sausage。使
【NLP】 9. 处理创造性词汇 & 词组特征（Creative Words & Features Model），词袋模型处理未知词，模型得分 pen-ai NLP 机器学习自然语言处理人工智能深度学习
这里写目录标题处理创造性词汇&词组特征（CreativeWords&FeaturesModel）1.处理否定（NegationHandling）2.词组特征（Bigrams&N-grams）3.结合否定传播与n-grams进行优化词袋模型（Bag-of-Words,BoW）1.BoW示例2.处理未知词3.为什么忽略未知词？4.处理未知词的方法计算模型得分（ScoreCalculation）处理创造
python-提示词对大模型推理有多重要？给自己做加法 python python 语言模型
文章目录前言测试一个失败的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥能引导的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥结束语前言神级提示词一度成为AI圈的热搜，那么提示词对大模型推理到底有多重要？测试一个失败的提示词提示词内容基础知识：{knowledge}；问题：{question}；根据已知知识和基础知识回答问题knowledge内容{"商品名称":
自动语音识别（ASR）模型全览 u013250861 #语音识别人工智能
以下为截至2024年底主流ASR模型的详细列表，涵盖传统模型、端到端模型、开源框架及商业解决方案，按技术类型分类整理，并标注适用场景：一、传统混合模型（GMM/HMM、DNN/HMM）GMM/HMM公开时间：1980年代参数量：百万级（依赖状态数）特点：基于高斯混合模型（GMM）与隐马尔可夫模型（HMM）结合，需手工对齐音素状态。适用场景：早期电话语音识别（嵌入式设备）、孤立词识别（工业控制终端）
【开源所有代码-全在线智能音箱】树莓派智能音箱，自定义唤醒词，大模型LLM GPT对话南七小僧服务器开发人工智能 AI技术产品经理智能音箱 gpt
安装sounddevicepipinstallsounddevice安装portAudiosudoapt-getinstalllibportaudio2sudoapt-getinstalllibasound-devsudoapt-getinstallportaudio.devsudoapt-getinstallpython3-pyaudiopipinstallpyaudio安装wavepipins
大语言模型微调和大语言模型应用区别 AI Echoes 深度学习人工智能自然语言处理
大语言模型微调和大语言模型应用区别微调与应用LLM的区别微调大语言模型（LLM）是指取一个已经预训练好的模型，进一步用特定数据集训练，使其更好地适应某个任务或领域，比如为医疗聊天机器人优化医疗术语理解。应用LLM则是直接使用这些预训练模型来完成任务，如通过提示生成文本或回答问题，无需更改模型本身。研究表明，微调适合需要领域专精的任务，而应用更适合通用任务，效果因模型和任务复杂性而异。学习所需技术栈
一篇文章介绍清楚什么是Web自动化智能体？霍格沃兹测试开发学社人工智能前端自动化运维人工智能 deepseek 语言模型开源
Web自动化正逐渐成为提升效率、降低成本的利器。无论是数据抓取、表单填写，还是复杂的业务流程自动化，Web自动化智能体都能轻松应对。那么，这些智能体是如何工作的？它们的核心元素有哪些？今天，我们就来一探究竟！大模型智能体的“大脑”Web自动化智能体的核心驱动力来自于大模型（如ChatGPT、Claude、Ollama）。这些大模型赋予了智能体强大的自然语言理解和任务规划能力。任务理解：智能体能够准
java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决 zwllxs java jdk
好久不来iteye,今天又来看看，哈哈,今天碰到在编码时，反射中会抛出 Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东，从字面意思看，是反射在获取getter时迷惑了，然后回想起java在boolean值在生成getter时，分别有is和getter，也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk，
IT人应当知道的10个行业小内幕 beijingjava 工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好，但有公司因此视你为其“佣人”。　　尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好，但和其他行业人士比较，IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中，科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加，所以我们完全有理由相信，IT专业人才的需求量也不会减少。　　然而，正因为IT人士的薪水普遍较高，所以有些公司认为给了你这么多钱，就把你看成是公司的“佣人”，拥有你的支配
java 实现自定义链表 CrazyMizzz java 数据结构
1.链表结构链表是链式的结构 2.链表的组成链表是由头节点，中间节点和尾节点组成节点是由两个部分组成： 1.数据域 2.引用域 3.链表的实现 &nbs
web项目发布到服务器后图片过一会儿消失麦田的设计者 struts2 上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员，我们必须要意识到，客服端和服务器端的交互是很有必要的，比如你用eclipse写了一个web工程，并且发布到了服务器（tomcat）上，这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程，你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是，有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法 IT独行者 CodeIgniter Cart 框架　
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题，发现当name的值为中文时，就写入不了session。在这里特别提醒一下。在CI手册里也有说明，如下： $data = array( 'id' => 'sku_123ABC', 'qty' => 1, '
linux回收站 _wy_ linux 回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站，我并不想删，手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它，但是里面居然什么都没有。后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区，而是在另一个独立的Linux分区下，这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下，相关的删除信息（删除时间和文件所在
jquery回到页面顶端知了ing html jquery css
html代码： <h1 id="anchor">页面标题</h1> <div id="container">页面内容</div> <p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
B树、B-树、B+树、B*树矮蛋蛋 B树
原文地址： http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html B树即二叉搜索树： 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）； &nb
数据库连接池 alafqq 数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html @Anthor:孤傲苍狼数据库连接池用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题，使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误： java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
java泛型百合不是茶 java泛型
泛型在Java SE 1.5之前，没有泛型的情况的下，通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”，任意化的缺点就是要实行强制转换，这种强制转换可能会带来不安全的隐患泛型的特点：消除强制转换确保类型安全向后兼容简单泛型的定义：泛型：就是在类中将其模糊化，在创建对象的时候再具体定义 class fan
javascript闭包[两个小测试例子] bijian1013 JavaScript JavaScript
一.程序一 <script> var name = "The Window"; var Object_a = { 　　name : "My Object", 　　getNameFunc : function(){ var that = this; 　　　　return function(){ 　　　　
探索JUnit4扩展：假设机制（Assumption） bijian1013 java Assumption JUnit 单元测试
一.假设机制（Assumption）概述理想情况下，写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方，但是有的时候，这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现，可能隐藏得很深，从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素，而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的，
【Gson四】范型POJO的反序列化 bit1129 POJO
在下面这个例子中，POJO(Data类)是一个范型类，在Tests中，指定范型类为PieceData，POJO初始化完成后，通过 String str = new Gson().toJson(data); 得到范型化的POJO序列化得到的JSON串，然后将这个JSON串反序列化为POJO import com.google.gson.Gson; import java.
【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL bit1129 Stream
几点总结： 1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation，类似于RDD的action，会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法 2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数（是一个RDD[T]=>Unit的函数类型)，这样，当foreachRDD方法在每个Worker上执行时，
NGINX + LUA实现复杂的控制 ronin47 nginx lua
安装lua_nginx_module 模块 lua_nginx_module 可以一步步的安装，也可以直接用淘宝的OpenResty Centos和debian的安装就简单了。。这里说下freebsd的安装： fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz cd lua-5.1.4 ma
java-递归判断数组是否升序 bylijinnan java
public class IsAccendListRecursive { /*递归判断数组是否升序 * if a Integer array is ascending,return true * use recursion */ public static void main(String[] args){ IsAccendListRecursiv
Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2 bylijinnan java netty
Netty3的API http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html 里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”：如果ChannelPipeline只有一个handler（假设为handlerA）且希望用另一handler（假设为handlerB）来
Java工具之JPS chinrui java
JPS使用熟悉Linux的朋友们都知道，Linux下有一个常用的命令叫做ps（Process Status)，是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的，在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用，它就是jps（Java Process Status)，它可以用来
window.print分页打印 ctrain window
function init() { var tt = document.getElementById("tt"); var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes; var level = 0; for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
安装hadoop时执行jps命令Error occurred during initialization of VM daizj jdk hadoop jps
在安装hadoop时，执行JPS出现下面错误 [slave16][email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps Error occurred during initialization of VM java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
PHP开发大型项目的一点经验 dcj3sjt126com PHP 重构
一、变量最好是把所有的变量存储在一个数组中，这样在程序的开发中可以带来很多的方便，特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯，不管是用拼音还是英语，至少应当有一定的意义，以便适合记忆。变量的命名尽量规范化，不要与PHP中的关键字相冲突。二、函数 PHP自带了很多函数，这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然，在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数，几十
android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数 dcj3sjt126com android
使用GET方法发送请求 private static boolean sendGETRequest (String path, Map<String, String> params) throws Exception{ //发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
linux复习笔记之bash shell (3) 通配符 eksliang linux 通配符 linux通配符
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2104387 在bash的操作环境中有一个非常有用的功能，那就是通配符。下面列出一些常用的通配符，如下表所示符号意义 * 万用字符，代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符，代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如：[abcd]代表一定有一个字符，可能是a、b、c
Android关于短信加密 gqdy365 android
关于Android短信加密功能，我初步了解的如下（只在Android应用层试验）： 1、因为Android有短信收发接口，可以调用接口完成短信收发；发送过程：APP（基于短信应用修改）接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
asp.net在网站根目录下创建文件夹 hvt .net C#hovertree asp.net Web Forms
假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下： string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree"); if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName)) { //文件夹已经存在 return; } else { try { D
一个合格的程序员应该读过哪些书 justjavac 程序员书籍
编者按：2008年8月4日，StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问：哪本最具影响力的书，是每个程序员都应该读的？ “如果能时光倒流，回到过去，作为一个开发人员，你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本，你会选择哪本书呢？我希望这个书单列表内容丰富，可以涵盖很多东西。” 很多程序员响应，他们在推荐时也写下自己的评语。以前就有国内网友介绍这个程序员书单，不过都是推荐数
单实例实践跑龙套_az 单例
1、内部类 public class Singleton { private static class SingletonHolder { public static Singleton singleton = new Singleton(); } public Singleton getRes
PO VO BEAN 理解 q137681467 VO DTO po
PO：全称是 persistant object持久对象最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理，可以方便的转为其它对象。 BO：全称是 business object:业务对象主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
战胜惰性，暗自努力金笛子努力
偶然看到一句很贴近生活的话：“别人都在你看不到的地方暗自努力，在你看得到的地方，他们也和你一样显得吊儿郎当，和你一样会抱怨，而只有你自己相信这些都是真的，最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋，我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在，是否你就真的相信他们如此不思进取，而开始放松了对自己的要求随波逐流呢？我有个朋友是搞技术的，平时嘻嘻哈哈，以
NDK/JNI二维数组多维数组传递 wenzongliang 二维数组 jni NDK
多维数组和对象数组一样处理，例如二维数组里的每个元素还是一个数组用jArray表示，直到数组变为一维的，且里面元素为基本类型，去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。 Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata) { jint i,j; int s

按字母分类： A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 其他