- 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
- 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
- 【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
- 亚洲首位艺术家黄建南,跻身世界名流,美国著名影星都甘当粉丝!
陈洪标写字说画
陈洪标|文【全文字数3668,图片39张】亚洲首位艺术家黄建南,跻身世界名流,成美国著名访谈节目嘉宾!▲黄建南粉丝美国著名影星LauraAngelini。1、首次访谈收视率阅读量创记录美国两大访谈节目《周正艺术访谈》和《周正访谈~美丽人生》,所邀嘉宾都是世界名流、明星和重量级人物。比如KellyLeBrock,JeffHuffman,SteveNash,EvanderHolyfield,Carlo
- 利用Monte Carlo进行数值积分(二)
大福是小强
数学matlab蒙特卡洛多重积分数学GPU
进步空间很大的算法版本话说去年6月的一个周六,我很无聊地发了一个帖子,写了一个自己感觉有点无聊的帖子。Matlab多重积分的两种实现【从六重积分到一百重积分】https://withstand.blog.csdn.net/article/details/127564478这个帖子居然成了我这种懒人随性瞎写的博文中阅读量、收藏量和评论量最多的一个。很多人对我不写说明,不写例子提出了意见,开头我写的那
- 强化学习的数学原理学习笔记 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo)
Green Lv
机器学习笔记强化学习机器学习人工智能深度学习蒙特卡洛
文章目录概览:RL方法分类蒙特卡洛方法(MonteCarlo,MC)MCBasicMCExploringStartsMCε-Greedy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原理课程(参考资料1),并参考了部分参考资料2、3的内容进行补充。系列博文索引:强化学习的数学原理学习笔记-RL基础知识强化学习的数学原理学习笔记-基于模型(Model-
- 长周期房贷背后数学陷阱-蒙特卡洛算法Monte Carlo揭秘断供为何越来越多
python风控模型
论文毕设数据分析python人工智能金融住房按揭贷款断供预测模型机器学习
前几天写了法拍房相关文章,发现国内断供的房屋越来越多。中国法拍房数量统计预测模型_2023年法拍房数据竟是2023年中国法拍房用户画像和数据分析今早花了2个小时,写了蒙特卡洛算法模拟预测按揭贷款断供概率。先给大家介绍按揭贷款的常用数据。不同的还款方式,还款的总额也不尽相同。100万贷款,分30年还款,按照央行5年以上基准利率4.9%计算,如果用户选择等额本息的还款方式:每月还款额5307.27,那
- 机器学习 alphaGo — monte carlo search tree(1)
zidea
alphaGoalphaGo可能已经渐渐地淡出了人们的视野。但是他出现是有一定历史意义。alphaGo两次登上自然杂志封面。第二次是因为alphazero而登上自然杂志,这次分享以alphaGo为基础进行分享,分别是两个话题一个是神经网络,一个是今天将的蒙特卡罗搜索树方法。图我们回顾一下机器学习的历史,早在1996年,深蓝就曾经战胜过人类国际象棋冠军。在沉浸了将近20年后才再次在围棋上战胜人类。在
- 【学习强化学习】三、Q learning和Sarsa算法
CHH3213
学习强化学习强化学习python
文章目录参考资料1.Q-table2.Model-freePrediction2.1Monte-CarloPolicyEvaluation2.1.1MC算法步骤2.1.2incrementalMCupdates2.1.3DifferencebetweenDPandMCforpolicyevaluation2.1.4AdvantagesofMCoverDP2.2TemporalDifference2
- model-free:Monte Carlo Methods-prediction
爱宇小菜涛
强化学习机器学习人工智能算法
文章目录前言MonteCarloMethods(MC)1.特点2.策略评估3.first-visitMC策略评估4.every-visitMC策略评估5.价值函数更新方式总结前言RL学习笔记——蒙特卡洛算法MonteCarloMethods(MC)基于动态规划的求解值函数与策略需要知道环境的模型,也就是状态转移函数与奖励函数,而蒙特卡洛采样方法是不需要知道这些内容即可求解值函数与最优策略。1.特点
- 房贷背后数学陷阱-蒙特卡洛算法Monte Carlo揭秘断供为何越来越多(硬核收藏)
python机器学习建模
python风控模型论文复现数据分析python人工智能房屋断供预测模型蒙特卡洛MonteCarlo金融住房按揭断供预测模型
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- python之使用蒙特卡洛方法估计圆周率π
奋进的大脑袋
python开发语言算法
importrandomimportmatplotlib.pyplotaspltdefmonte_carlo_pi(num_samples):inside_circle=0inside_x,inside_y=[],[]outside_x,outside_y=[],[]for_inrange(num_samples):x=random.uniform(0,1)y=random.uniform(0,1
- 【老生谈算法】matlab实现蒙特卡罗定积分源码——蒙特卡罗定积分
阿里matlab建模师
matlab算法原理详解matlab算法开发语言
基于matlab的蒙特卡罗定积分的实现1、文档下载:本算法已经整理成文档如下,有需要的朋友可以点击进行下载序号文档(点击下载)本项目文档【老生谈算法】基于matlab的蒙特卡罗积分的实现.doc2、算法详解:0引言随着电子计算的出现和发展,近年来用概率模型来作近似计算的方法得到了很大的发展,即蒙特卡罗(Monte—Garlo)方法.它是一种采用统计抽样理论近似的求解数学与物理问题的方法,它既可以用
- FAST MONTE CARLO ALGORITHMS FOR MATRICES II (快速的矩阵分解策略)
馒头and花卷
DrineasP,KannanR,MahoneyMW,etal.FastMonteCarloAlgorithmsforMatricesII:ComputingaLow-RankApproximationtoaMatrix[J].SIAMJournalonComputing,2006,36(1):158-183.问题我们有一个矩阵,我们需要对其进行矩阵的分解,很完美很经典的一种方法就是SVD,但是这
- 深入理解强化学习——马尔可夫决策过程:蒙特卡洛方法-[基础知识]
von Neumann
深入理解强化学习人工智能强化学习深度强化学习马尔可夫决策过程蒙特卡洛方法马尔科夫决策过程马尔可夫过程
分类目录:《深入理解强化学习》总目录蒙特卡洛方法(Monte-CarloMethods)也被称为统计模拟方法,是一种基于概率统计的数值计算方法。运用蒙特卡洛方法时,我们通常使用重复随机抽样,然后运用概率统计方法来从抽样结果中归纳出我们想求的目标的数值估计。一个简单的例子是用蒙特卡洛方法来计算圆的面积。例如,在下图所示的正方形内部随机产生若干个点,细数落在圆中点的个数,圆的面积与正方形面积之比就等于
- 2023-04-17
挽风不能死
packagecom.suanfa.test;\n\nimportjava.util.Scanner;\n\n//蒙特卡罗法求π\npublicclassMente_Carlo{\npublicstaticvoidmain(String[]args){\nwhile(true){\nScannersc=newScanner(System.in);\ndoublen=sc.nextDouble();
- MATLAB蒙特卡洛(Monte Carlo)方法求椭圆面积
纳米狮子
MATLABmatlab
MATLAB蒙特卡洛方法求椭圆面积代码代码在某个规定的范围内随机打点,找到满足条件的点,并数一下这些点的数量与总的随机点数量的比,就OK了。关键是设置条件。代码clear;clc;n=10000;%随机数的个数a=51/2;%长半轴b=29/2;%短半轴%生成随机数x=rand(1,n);y=rand(1,n);%改变随机数的范围x=2*a.*x-a;y=2*b.*y-b;r=(1/(a*a)).
- 蒙特卡洛树搜索 Monte Carlo Tree Search
Lezvin
强化学习笔记
什么是MCTS?全称MonteCarloTreeSearch,是一种人工智能问题中做出最优决策的方法,一般是在组合博弈中的行动(move)规划形式。它结合了随机模拟的一般性和树搜索的准确性。MCTS受到快速关注主要是由计算机围棋程序的成功以及其潜在的在众多难题上的应用所致。超越博弈游戏本身,MCTS理论上可以被用在以{状态state,行动action}对定义和用模拟进行预测输出结果的任何领域。基本
- AI强度相关的研究:MCTS 蒙特卡洛树搜索 Monte Carlo Tree Search
Lezvin
强化学习笔记
提供具有挑战性的人工智能对手是使视频游戏令人愉悦和身临其境的重要方面。太简单或反之太难的游戏可能会让玩家感到沮丧或无聊。动态难度调整是一种方法,旨在通过为对手提供量身定制的挑战来改进传统的难度选择方法,从而使挑战对玩家来说处于最佳水平。这项研究使用蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch)方法对三种不同的动态难度调整方法进行了玩家评估,并评估了它们对玩家享受度,真实感和感知难度的影
- 【Monte Carlo Tree Search Methods】MCTS 蒙特卡洛搜索树 学习笔记
马里奥奥利奥
算法
之前本科的时候有学过这个算法,写了一个五子棋的小demo,不过现在忘记了很多。所以在捡起来看一看。记录一下我的学习。简介蒙特卡洛搜索树和蒙特卡洛算法还是有区别的,mcts是一类数搜索算法,可以解决探索空间巨大的问题,比如围棋算法,AlphaGo就是用的mcts。如果对于空间小,层数浅的问题,可以直接使用穷举来计算。但是对于空间非常大的问题,计算能力跟不上,就只能使用mcts了。mcts包括四个步骤
- 蒙特卡洛树搜索Monte Carlo Tree Search(MCTS)
懂技术的喵
深度学习机器学习
讲解蒙特卡洛树搜索的视频资源:蒙特卡洛树搜索up主的特点是会把背景知识都简单介绍一下,帮助理解
- 蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search)揭秘
アナリスト
启发式算法数据结构神经网络人工智能游戏程序
一.什么是蒙特卡洛树搜索蒙特卡洛树搜索(MCTS)是一种启发式搜索算法,一般用在棋牌游戏中,如围棋、西洋棋、象棋、黑白棋、德州扑克等。MCTS与人工神经网络结合,可发挥巨大的作用,典型的例子是2016年的AlphaGo,以4:1的比分战胜了韩国的9段棋手李世石。二.蒙特卡洛树搜索与蒙特卡罗方法的区别蒙特卡罗方法使用随机抽样来解决其他方法难以或不可能解决的确定性问题,是一类计算方法的统称。它被广泛用
- 蒙特卡洛方法、蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS) 学习
zhou_zjuer
AI算法菜鸟路算法mctsai蒙特卡洛树搜索
文章目录1.从多臂赌博机说起2.UCB3.蒙特卡洛树搜索4.伪代码提出一个问题:假设你当前有n个币,面前有k个赌博机。每个赌博机投一个币后摇动会产生随机的产出,你会怎么摇?1.从多臂赌博机说起蒙特卡洛方法利用了一个基本的思想:随机模拟。根据大数定理、多次采样最终得到的样本均值可以估计变量的期望。现代的(随机模拟)统计模拟方法由数学家乌拉姆提出、由Metropolis命名为蒙特卡洛方法、蒙特卡洛是一
- Monte Carlo Tree Search (MCTS) 蒙特·卡罗尔树搜索
从流域到海域
强化学习Model-BaseRLMonteCarloTreeSearchReinforcementLearning
MonteCarloTreeSearch为什么要学习MCTS一部分原因是过去12年AI最大的成就莫过于AlphaGo,一个超越任何人类的围棋玩家引入基于模型的RL思想和规划(planning)的好处IntroudctionModel-BasedReinforcementLearning前面的博文:从经验中直接学习价值函数或者策略这篇博文:从经验中直接学习模型(TransitionorRewardm
- 机器学习算法之蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)
洞深视界
机器学习算法人工智能
大家好!欢迎来到今天的博客。在本文中,我们将深入探讨机器学习领域中的一个非常强大且广泛应用的算法——蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch,MCTS)。不论你是一名机器学习新手还是一个有经验的开发者,我将以通俗易懂的方式向你介绍MCTS的基本原理、应用领域以及如何实现它。让我们一起踏上这个有趣的学习之旅吧!什么是蒙特卡洛树搜索(MCTS)?蒙特卡洛树搜索,通常简称为MCTS,是一
- MCTS蒙特卡洛树搜索(The Monte Carlo Tree Search)
恣睢s
机器学习算法
1、简介蒙特卡罗树搜索是一类树搜索算法的统称,简称MCTS。它是一种用于某些决策过程的启发式搜索算法,且在搜索空间巨大的游戏中会比较有效。从全局来看,蒙特卡洛树搜索的主要目标是:给定一个游戏状态来选择最佳的下一步。等常见应用包括AlphaGo、象棋、围棋AI程序等。算法过程选择(Selection)选择能够最大化UCB值的结点。扩展(NodeExpansion)创建一个或多个子结点。仿真(Roll
- 蒙特卡洛方法(Monte Carlo method,也有翻译成“蒙特卡罗方法”)
DL-ML
机器学习
蒙特卡洛方法(MonteCarlomethod,也有翻译成“蒙特卡罗方法”)是以概率和统计的理论、方法为基础的一种数值计算方法,将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解,故又称随机抽样法或统计试验法。上述就是蒙特卡洛方法的基本概念,比较抽象,下面结合实际工作中的理解,谈一谈对蒙特卡洛方法的一些认识。(1)首先,蒙特卡洛不是个人名,而是个地名,说明该方法与
- 用java写蒙特卡洛模拟_java算法3_蒙特卡洛方法(Monte Carlo method)求PI和椭圆面积
小崔个人精进录
用java写蒙特卡洛模拟
蒙特卡洛方法,是一种以概率统计理论为指导的一类非常重要的数值计算方法。是指使用随机数来解决很多计算问题的方法。蒙特卡洛方法的名字来源于摩纳哥的一个城市蒙特卡洛,该城市以×××业闻名,而蒙特卡洛方法正是以概率为基础的方法。这里我们使用这种方法求PI的值和椭圆的面积:求PI:假设有一半径为1的圆,那么其面积就是PI的值,1/4圆的面积就是PI/4。现在有边长为1的正方形包括这1/4的圆,如下图所示:现
- Monte Carlo Integration 蒙特卡罗方法求积分 附简单例题+代码
糖醋代码文
统计概率论统计学r语言
摘要蒙特卡罗积分是一种基于随机抽样的统计方法。打个比方,要想知道抛出硬币得到正面的概率,随机投1000次,得到500次左右,推测出概率应该为12\frac{1}{2}21。差不多是这意思,比较著名的例子是W.S.戈塞特使用随机抽样来研究现在被称为“学生t”统计数据的分布。随着计算机的出现及发展,该方法也得到发展。文章目录摘要方法概述书本例题课上例题课后习题方法概述概述∫abg(x)dx\int_a
- 蒙特卡罗方法(Monte Carlo method)浅入
「已注销」
算法蒙特卡罗方法
蒙特卡罗方法概述蒙特卡罗方法又称统计模拟法、随机抽样技术,是一种随机模拟方法,以概率和统计理论方法为基础的一种计算方法,是使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用电子计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解。为象征性地表明这一方法的概率统计特征,故借用赌城蒙特卡罗命名。蒙特卡罗方法的提出蒙特卡罗方法于20世纪40年代美国在第二次世界大战
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc