时间里的河
时间里的河

Qlib RL framework 强化学习在量化交易中的应用

资源文档：
https://qlib.readthedocs.io/en/latest/component/rl/toctree.html

你可能感兴趣的:(多智能体强化学习)

  • 实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法） 大富大贵7 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
    引言近年来，深度强化学习（DRL）已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具，尤其是在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。通过不断优化决策策略，DRL能在大量数据中学习最佳行为，尤其是大型语言模型（LLM）在任务中展现出的巨大潜力。然而，随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加，传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战，DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
  • Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象 龙胥伯 人工智能
    基于最新研究成果与行业动态，AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度，结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析：一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计，将样本利用率提升40%以上，训练周期大幅缩短。这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用，在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式（预训练→多任务学习→强化学习
  • matsim开发教程 若木胡 大数据信息可视化
    以下是基于MATSim的二次开发教程指南，结合交通仿真框架的核心功能和开发实践，提供从环境搭建到高级开发的完整路径：一、MATSim简介MATSim（Multi-AgentTransportSimulation）是一个基于Java的开源交通仿真框架，专注于大规模多智能体（Agent）交通行为模拟，支持动态需求建模、路径规划优化、政策评估等应用场景。二、开发环境搭建1.基础依赖JavaJDK11+：
  • PyTorch 深度学习实战（12）：Actor-Critic 算法与策略优化 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，我们介绍了强化学习的基本概念，并使用深度Q网络（DQN）解决了CartPole问题。本文将深入探讨Actor-Critic算法，这是一种结合了策略梯度（PolicyGradient）和值函数（ValueFunction）的强化学习方法。我们将使用PyTorch实现Actor-Critic算法，并应用于经典的CartPole问题。一、Actor-Critic算法基础Actor-Cri
  • PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练 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，我们深入探讨了SoftActor-Critic(SAC)算法及其在平衡探索与利用方面的优势。本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。一、A3C算法原理A3C算法由DeepMind于2016年提出，通过异步并行的多个智能体（Worker）与环境交互
  • 【Agent】OpenManus-Flow组件详细分析 非晓为骁 AIagentaiagi架构openManusManus
    1.Flow架构概述OpenManus的Flow组件实现了一个灵活的工作流管理系统，主要用于协调多个智能体的协作，以完成复杂任务。Flow组件的核心是基于计划的执行模型，它将任务分解为一系列步骤，然后逐步执行这些步骤，直到任务完成。2.核心组件设计2.1BaseFlow(基础Flow)设计特点：使用Pydantic模型实现，支持数据验证和序列化支持多智能体管理，可以灵活配置主要智能体和执行者提供了
  • DeepSeek在智慧物流管控中的全场景落地方案 猴的哥儿 笔记大数据交通物流python数据仓库微服务
    一、智慧物流核心痛点与DeepSeek解决方案矩阵物流环节行业痛点DeepSeek技术方案价值增益仓储管理库存预测误差率>30%多模态时空预测模型库存周转率↑40%运输调度车辆空驶率35%强化学习动态调度引擎运输成本↓25%路径规划突发路况响应延迟>30分钟实时路况语义理解+自适应规划准时交付率↑18%异常检测50%异常依赖人工发现多传感器融合的异常模式识别异常发现时效↑6倍客户服务50%咨询需人
  • 探索DeepSeek：前端开发者不可错过的新一代AI技术实践指南 formerlyai 人工智能前端
    引言：为什么DeepSeek成为技术圈焦点？最近，国产AI模型DeepSeek凭借其低成本训练、高性能输出和开源策略，迅速成为开发者社区的热门话题。作为覆盖语言、代码、视觉的多模态技术矩阵，DeepSeek不仅实现了与ChatGPT相媲美的能力，还通过强化学习驱动的架构创新，解决了大模型落地中的成本与效率瓶颈。对于前端开发者而言，DeepSeek的API接入能力和私有化部署方案，为智能应用开发提供
  • Collab-Overcooked:专注于多智能体协作的语言模型基准测试平台 数据集
    2025-02-27，由北京邮电大学和理想汽车公司联合创建。该平台基于《Overcooked-AI》游戏环境，设计了更具挑战性和实用性的交互任务，目的通过自然语言沟通促进多智能体协作。一、研究背景近年来，基于大型语言模型的智能体系统在复杂任务分解和规划方面展现出巨大潜力，成为自然语言处理领域的研究热点。然而，随着研究的深入，人们发现单个智能体在处理复杂任务时存在局限性，而多智能体系统通过协作能够显
  • 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习 @金色海岸 sklearn学习人工智能
    监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类：无监督学习（unsupervisedlearning），指的是从信息出发自动寻找规律，分析数据的结构，常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类：监督学习（supervisedlearning），监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型，并预测未知数据的标签。监督学习有两种，当预测
  • mcp 是一种什么协议，怎么构建mcpserver,怎么实现多智能体的调用 MonkeyKing.sun MCP协议MCPserver
    MCP（MessageControlProtocol）是一种用于分布式系统中多智能体通信的协议框架，特别适合于构建多智能体系统。下面我将介绍MCP协议的基本原理以及如何构建MCP服务器和实现多智能体调用。MCP协议概述MCP协议主要用于定义智能体之间如何交换消息、协调任务和共享资源。它通常包含以下核心组件：消息格式定义会话管理路由机制错误处理安全认证构建MCP服务器以下是构建基本MCP服务器的步骤
  • 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结 roman_日积跬步-终至千里 人工智能习题人工智能机器学习深度学习
    文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据，研究从观测数据出发寻找规律，利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式，机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
  • 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pythonLLMscikit-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
  • 基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践 zhangjiaofa DeepSeekR1&AI人工智能大模型DeepSeekManus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
  • 强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六) wxchyy 强化学习算法
    目录前言前期回顾一、SARSA算法二、Q-Learning算法三、总结总结前言 前两期我们介绍了动态规划算法，还有蒙特卡洛算法，不过它们对于状态价值函数的估值都有其缺陷性，像动态规划，需要从最下面向上进行递推，而蒙特克洛则需要一个Episode(回合)结束才能对其进行估值，有没有更直接的方法，智能体能边做动作，边估值一次，不断学习策略？答案是有的。这就是本期需要介绍的算法，时间差分法（TimeDi
  • Mahilo技术深度解析：构建下一代人机协同智能系统的开源框架 花生糖@ AIGC学习资料库开源智能体mahilo
    一、框架定位与技术突破Mahilo作为2025年最受关注的多智能体协作框架，其创新性在于实现了人机协同的闭环控制与智能体自主协作的动态平衡。根据GitHub仓库数据显示，该框架在开源首周即获得3.2k星标，在医疗、金融、工业等领域的15个场景验证中，任务执行效率提升58%。核心技术创新混合通信协议：支持点对点(P2P)与层级式通信的灵活切换，在911紧急响应场景测试中，医疗/物流/通信智能体的协作
  • 大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建 （initial） 大模型科普人工智能强化学习
    1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。为了更好地理解这一融合的潜力，我们基于“LargeLanguageModela
  • 强化学习-Chapter2-贝尔曼方程 Rsbs 算法机器学习概率论
    强化学习-Chapter2-贝尔曼方程贝尔曼方程推导继续展开贝尔曼方程的矩阵形式状态值的求解动作价值函数与状态价值函数的关系贝尔曼方程推导Vπ(s)=E[Gt∣St=s]=E[rt+1+(γrt+2+…)∣St=s]=E[rt+1+γGt+1∣St=s]=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(Rs→s′a+γE[Gt+1∣St+1=s′])=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(R
  • 【开源代码解读】AI检索系统R1-Searcher通过强化学习RL激励大模型LLM的搜索能力 accurater 人工智能深度学习R1-Searcher
    关于R1-Searcher的报告：第一章：引言-AI检索系统的技术演进与R1-Searcher的创新定位1.1信息检索技术的范式转移在数字化时代爆发式增长的数据洪流中，信息检索系统正经历从传统关键词匹配到语义理解驱动的根本性变革。根据IDC的统计，2023年全球数据总量已突破120ZB，其中非结构化数据占比超过80%。这种数据形态的转变对检索系统提出了三个核心的挑战：语义歧义消除：如何准确理解"A
  • [论文解读] 多机器人系统动态任务分配综述 「已注销」 算法
    https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/IR-04-2020-0073/full/html多机器人/多智能体动态环境任务分配决策动态任务调度策略该文章主要是想对目前stateoftheart多机器人动态任务调度策略做一个全面的评价，注意定语挺多的，里面的方法也较多为近几年的智能调度那些算法。衡量方法主要考虑到了应用场景、限制、目标方程
  • 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
  • 院士领衔、IEEE Fellow 坐镇，清华、上交大、复旦、同济等专家齐聚 2025 全球机器学习技术大会 CSDN资讯 机器学习人工智能
    随着Manus出圈，OpenManus、OWL迅速开源，OpenAI推出智能体开发工具，全球AI生态正经历新一轮智能体革命。大模型如何协同学习？大模型如何自我进化？新型强化学习技术如何赋能智能体？围绕这些关键问题，由CSDN&Boolan联合举办的「2025全球机器学习技术大会」将于4月18-19日在上海隆重举行。大会云集院士、10所高校科研工作者、近30家一线科技企业技术实战专家组成的超50位重
  • 推理大模型：技术解析与未来趋势全景 时光旅人01号 深度学习人工智能pythonpytorch神经网络
    1.推理大模型的定义推理大模型（ReasoningLLMs）是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型，具备以下核心特性：输出形式创新展示完整逻辑链条（如公式推导、多阶段分析）任务类型聚焦擅长数学证明、编程挑战、多模态谜题等深度逻辑任务训练方法升级融合强化学习、思维链（CoT）、测试时计算扩展等技术2.主流推理大模型图谱2.1国际前沿模型OpenAIo1系列内部生成"思维链"机制数学/代码能力标
  • 一文读懂强化学习：从基础到应用 LHTZ 算法时序数据库大数据数据库架构动态规划
    强化学习是什么强化学习是人工智能领域的一种学习方法，简单来说，就是让一个智能体（比如机器人、电脑程序）在一个环境里不断尝试各种行为。每次行为后，环境会给智能体一个奖励或者惩罚信号，智能体根据这个信号来调整自己的行为，目的是让自己在未来能获得更多奖励。就像训练小狗，小狗做对了动作（比如坐下），就给它零食（奖励），做错了就没有零食（惩罚），慢慢地小狗就知道怎么做能得到更多零食，也就是学会了最优行为。强
  • MetaGPT零基础极速入门：手把手教你打造AI虚拟公司 Julian.zhou MetaGPT人工智能人工智能
    MetaGPT是什么？为什么突然爆火？MetaGPT是由中国团队开发的多智能体协作框架，仅需1个需求，自动生成完整软件项目！它能模拟真实IT公司流程，自动分解任务、编写代码、生成文档，GitHub狂揽18k+星！官网：https://www.deepwisdom.ai/源码地址：https://github.com/geekan/MetaGPTMetaGPT能做什么？一句需求，可以让模拟的一个团队
  • Manus详解，看这一篇就够了 程序员鑫港 langchain数据库人工智能AI大模型Agent智能体
    Monica公司发布了AIAgent智能体产品——Manus，是一款具备突破性技术的通用型AI代理，根据Manus官网（https://manus.im）技术白皮书和网络公开资料，整理Manus核心技术和应用信息如下，欢迎讨论。技术架构多智能体协作系统Manus采用规划代理、执行代理和验证代理的分工机制，模拟人类工作流程，提升复杂任务的处理效率。规划代理采用蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法优化任务拆
  • QwQ-32B企业级本地部署：结合XInference与Open-WebUI使用 大势下的牛马 搭建本地gptRAG知识库人工智能QwQ-32B
    QwQ-32B是阿里巴巴Qwen团队推出的一款推理模型，拥有320亿参数，基于Transformer架构，采用大规模强化学习方法训练而成。它在数学推理、编程等复杂问题解决任务上表现出色，性能可媲美拥有6710亿参数的DeepSeek-R1。QwQ-32B在多个基准测试中表现出色，例如在AIME24基准上，其数学问题解决能力得分达到79.5，超过OpenAI的o1-mini。它在LiveBench、
  • LLM Weekly（2025.03.03-03.09） UnknownBody LLMDailyLLMWeekly语言模型人工智能
    网络新闻QwQ-32B：拥抱强化学习的力量。研究人员推出了QwQ-32B，这是一个拥有320亿参数的模型，它利用强化学习来提升推理能力。尽管参数较少，但通过整合类似智能体的推理和反馈机制，QwQ-32B的表现可与更大规模的模型相媲美。该模型可在HuggingFace平台上获取。**人工智能领域的先驱安德鲁·巴托（AndrewBarto）和理查德·萨顿（RichardSutton）因对强化学习的开创
  • AI界“打工人”革命！开源神器OWL如何让普通人零门槛拥有Manus级生产力？ 遇见小码 AI棱镜实验室人工智能开源github低代码AIGC
    当动辄上万元的Manus邀请码成为科技圈“奢侈品”时，一群开发者仅用0天复刻出功能媲美的开源方案——OWL项目，并一举拿下GAIA基准测试开源框架第一（58.18分）OWL是什么？OWL（OptimizedWorkforceLearning）是由CAMEL-AI团队打造的多智能体协作框架。它通过AI智能体动态分工协作，像人类团队一样完成复杂任务：无需编码：输入需求即可自动拆解步骤全能助手：能操作浏
  • GitHub本周Python热门项目盘点｜AI开发者的宝藏库 BillyXie23 python人工智能开发语言github开源
    项目1：MetaGPT地址：github.com/geekan/MetaGPT描述：首个多智能体框架，模拟AI软件公司，用自然语言编程实现复杂任务。推荐理由：一周狂揽3k+星！支持自动化工作流、多角色协作，可直接生成产品文档、设计草图甚至代码，适合快速搭建AI应用。项目2：browser-use地址：github.com/browser-use/browser-use描述：让AI代理无障碍访问网站
  • jsonp 常用util方法 hw1287789687 jsonpjsonp常用方法jsonp callback
    jsonp 常用java方法 (1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串) /*** * 用于jsonp调用 * @param map : 用于构造json数据 * @param callback : 回调的javascript方法名 * @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
  • 多线程场景 alafqq 多线程
    0 能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景？0 对多线程有些了解，但是不太清楚具体的应用场景，能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗？ Java多线程 2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007 4 0 0 4 Comment添加评论关注(2) 3个答案 按时间排序 按投票排序 0 0 最典型的如： 1、
  • Maven学习——修改Maven的本地仓库路径 Kai_Ge maven
          安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下，该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中，以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘，把Maven仓库放到C盘是很危险的，为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。    
  • placeholder的浏览器兼容 120153216 placeholder
    【前言】 自从html5引入placeholder后，问题就来了， 不支持html5的浏览器也先有这样的效果， 各种兼容，之前考虑，今天测试人员逮住不放， 想了个解决办法，看样子还行，记录一下。   【原理】 不使用placeholder，而是模拟placeholder的效果， 大概就是用focus和focusout效果。   【代码】 <scrip
  • debian_用iso文件创建本地apt源 2002wmj Debian
    1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内，本例是放在本机/iso/目录下 2.创建N个挂载点目录 如下： debian:~#mkdir –r /media/dvd1 debian:~#mkdir –r /media/dvd2 debian:~#mkdir –r /media/dvd3 …. debian:~#mkdir –r /media
  • SQLSERVER耗时最长的SQL 357029540 SQL Server
    对于DBA来说，经常要知道存储过程的某些信息： 1.   执行了多少次 2.   执行的执行计划如何 3.   执行的平均读写如何 4.   执行平均需要多少时间 列名          &
  • com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 7454103 eclipse
    今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误，并且工程文件打不开了，在网上找了一下资料，然后按照方法操作了一遍，好了，解决方法如下： 错误提示信息： An error has occurred.See error log for more details. Reason: com/genuitec/
  • 用正则删除文本中的html标签 adminjun javahtml正则表达式去掉html标签
    使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式，由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容，于是乎Java实现自动过滤。 如下： public static String Html2Text(String inputString) { String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串 String textSt
  • 嵌入式系统设计中常用总线和接口 aijuans linux 基础
                   嵌入式系统设计中常用总线和接口         任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接，但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接，那么连线
  • Java函数调用方式——按值传递 ayaoxinchao java按值传递对象基础数据类型
    Java使用按值传递的函数调用方式，这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上，我就会纠结于到底是按值传递，还是按引用传递。其实经过学习，Java在任何地方，都一直发挥着按值传递的本色。   首先，让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。   public static void main(String[] args) { int a = 2;
  • ios音量线性下降 bewithme ios音量
    直接上代码吧   //second 几秒内下降为0 - (void)reduceVolume:(int)second { KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer]; if (!_flag) { _tempVolume = player.volume;
  • 与其怨它不如爱它 bijian1013 选择理想职业规划
            抱怨工作是年轻人的常态，但爱工作才是积极的心态，与其怨它不如爱它。         一般来说，在公司干了一两年后，不少年轻人容易产生怨言，除了具体的埋怨公司“扭门”，埋怨上司无能以外，也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作，工作完全成了谋生的手段，跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。  
  • 一边时间不够用一边浪费时间 bingyingao 工作时间浪费
    一方面感觉时间严重不够用，另一方面又在不停的浪费时间。 每一个周末，晚上熬夜看电影到凌晨一点，早上起不来一直睡到10点钟，10点钟起床，吃饭后玩手机到下午一点。 精神还是很差，下午像一直野鬼在城市里晃荡。 为何不尝试晚上10点钟就睡，早上7点就起，时间完全是一样的，把看电影的时间换到早上，精神好，气色好，一天好状态。 控制让自己周末早睡早起，你就成功了一半。 有多少个工作
  • 【Scala八】Scala核心二：隐式转换 bit1129 scala
    Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
  • sudoku slover in Haskell (2) bookjovi haskellsudoku
    继续精简haskell版的sudoku程序，稍微改了一下，这次用了8行，同时性能也提高了很多，对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的，而是直接得出。   board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0, 0,6,0,0,0,8,3,0,1, 7,0,0,3,0,0,0,0,6, 5,0,0,6,4,0,8,0,7,
  • Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet BrokenDreams linkedhashset
            本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。         它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合；之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; /* * 备忘录模式的功能是，在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在对象之外保存这个状态，为以后的状态恢复作“备忘”
  • 《RAW格式照片处理专业技法》笔记 cherishLC PS
    注意，这不是教程！仅记录楼主之前不太了解的 一、色彩（空间）管理 作者建议采用ProRGB（色域最广），但camera raw中设为ProRGB，而PS中则在ProRGB的基础上，将gamma值设为了1.8（更符合人眼） 注意：bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的（会读取文件内的颜色配置文件），但用PS输出jpg文件时，必须先用Edit->conv
  • 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse crabdave eclipse
    使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse   1、安装gradle，下载 http://www.gradle.org/downloads 配置环境变量GRADLE_HOME，配置PATH  %GRADLE_HOME%/bin，cmd，gradle -v   2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
  • mysql连接拒绝问题 daizj mysql登录权限
    mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总 一、[running][email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p   //带-p参数，在下一步进行密码输入 Enter password:    //无字符串输入 ERROR 1045 (28000): Access
  • Google Chrome 为何打压 H.264 dsjt applehtml5chromeGoogle
    Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准，Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持，全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。 Google 在博客上表示，自从 WebM 视频编解码器推出以后，在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步，为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致，Chrome
  • yii 获取控制器名 和方法名 dcj3sjt126com yiiframework
    1. 获取控制器名 在控制器中获取控制器名:  $name = $this->getId(); 在视图中获取控制器名:    $name = Yii::app()->controller->id;    2. 获取动作名  在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名:  $name =
  • Android知识总结（二） come_for_dream android
    明天要考试了，速速总结如下   1、Activity的启动模式        standard：每次调用Activity的时候都创建一个（可以有多个相同的实例，也允许多个相同Activity叠加。）        singleTop：可以有多个实例，但是不允许多个相同Activity叠加。即，如果Ac
  • 高洛峰收徒第二期：寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年，奖励20万元 gcq511120594 工作项目管理
    高洛峰，兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖！ 首期现在的进程刚刚过半，徒弟们真的很棒，人品都没的说，团结互助，学习刻苦，工作认真积极，灵活上进。我几乎会把他们全部留下来，现在已有一多半安排了实际的工作，并取得了很好的成绩。等他们出徒之日，凭他们的能力一定能够拿到高薪，而且我还承诺过一个徒弟，当他拿到大学毕
  • linux expect heipark expect
    1. 创建、编辑文件go.sh   #!/usr/bin/expect spawn sudo su admin expect "*password*" { send "13456\r\n" } interact    2. 设置权限   chmod u+x go.sh  3.
  • Spring4.1新特性——静态资源处理增强 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • idea ubuntuxia 乱码 liyonghui160com
      1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。 2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体： sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun fc-cache -f -v
  • 改良程序的11技巧 pda158 技巧
    有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。   让我们看一些基本的编程技巧：   尽量保持方法简短 永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
  • 300个涵盖IT各方面的免费资源（下）——工作与学习篇 shoothao 创业免费资源学习课程远程工作
    工作与生产效率:   A. 背景声音 Noisli:背景噪音与颜色生成器。 Noizio:环境声均衡器。 Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。 Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。 Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。 B. 避免注意力分散 Self Co
  • 深入浅出RPC uule rpc
    深入浅出RPC-浅出篇 深入浅出RPC-深入篇   RPC Remote Procedure Call Protocol 远程过程调用协议   它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他