Qlib RL framework 强化学习在量化交易中的应用

揭秘DeepSeek内幕：清华教授剖析AI模型技术原理大模型. 人工智能 chatgpt 安全 agi gpt 大模型 deepseek
从ChatGPT到各种新兴的AI模型，每一次技术突破都能引发广泛的关注和讨论——而最近AI界的“新宠”，无疑是DeepSeek。在本文中，清华大学长聘副教授将深入剖析DeepSeekR1背后的大规模强化学习技术及其基本原理，并进一步展望大模型技术未来的发展方向。1、透过DeepSeekR1，看大模型技术的发展趋势今天我将从宏观角度为大家介绍DeepSeekR1所代表的大规模强化学习技术，及其基本原
DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道！ Robot251 重构机器人人工智能科技自动驾驶
中国人工智能公司DeepSeek（深度求索）以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世，火遍并震撼全球科技圈；DeepSeek展现出来的核心竞争力，除了低成本及推理能力，更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型；而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。2024年1月20日，公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1
DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析 AI生成曾小健 Deepseek原理与使用人工智能
DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法：两者均基于强化学习（RL），采用GroupRelativePolicyOptimization（GRPO）算法，通过组内样本的奖励相对比较优化策略模型。目标均为提升语言模型的复杂推理能力（如数学、代码、科学推理）。基础模型：均以DeepSeek-V3-Base作为初始模型，共享相同的架构
《深度Q网络优化：突破高维连续状态空间的束缚》人工智能深度学习
在人工智能的发展历程中，深度Q网络（DQN）作为强化学习与深度学习融合的关键成果，为解决复杂决策问题开辟了新路径。但当面对高维连续状态空间时，DQN会出现训练不稳定、收敛速度慢等问题，严重限制了其应用范围。如何优化DQN以适应高维连续状态空间，成为当下研究的热点。深度Q网络基础回顾深度Q网络结合了深度学习强大的特征提取能力与Q学习的决策优化思想。在传统强化学习中，Q学习通过Q表记录每个状态-动作对
DQN的原理和代码实现 SmallerFL NLP&机器学习 DQN 强化学习深度学习
文章目录1.概述2.DQN的训练步骤2.1初始化2.2训练循环2.3终止条件2.4评估3.代码示例1.概述深度Q网络（DeepQ-Network,DQN）是强化学习中的一种重要算法，由GoogleDeepMind于2013年提出。DQN结合了Q学习和深度学习，通过使用神经网络来近似Q值函数，解决了传统Q学习在高维状态空间中的问题。2.DQN的训练步骤2.1初始化环境：定义环境（例如，Atari游戏
DQN原理和代码实现 KPer_Yang 机器学习机器学习人工智能
参考：王树森《强化学习》书籍、课程、代码1、基本概念折扣回报：Ut=Rt+γ⋅Rt+1+γ2⋅Rt+2+⋯+γn−t⋅Rn.U_t=R_t+\gamma\cdotR_{t+1}+\gamma^2\cdotR_{t+2}+\cdots+\gamma^{n-t}\cdotR_n.Ut=Rt+γ⋅Rt+1+γ2⋅Rt+2+⋯+γn−t⋅Rn.动作价值函数：Qπ(st,at)=E[Ut∣St=st,At=
强化学习在机器人控制中的应用：从理论到实践 Echo_Wish 前沿技术人工智能机器人
强化学习在机器人控制中的应用：从理论到实践大家好，我是你们熟悉的人工智能与Python领域自媒体创作者Echo_Wish。今天我们来聊聊一个炙手可热的话题——强化学习在机器人控制中的应用。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。而强化学习作为一种重要的机器学习方法，为机器人控制提供了强有力的技术支持。接下来，让我们一起探讨强化学习在机器人控制中的原理和实践，并通过具体
X-R1 项目代码文件的详细剖析并精读rewards、grpo、x_grpo_trainer（src/x_r1）仙人掌_lz 人工智能人工智能深度学习学习
这个项目名为[X-R1](https://github.com/dhcode-cpp/X-R1)，是一个基于强化学习的训练框架，旨在构建一个易于使用、低成本的训练框架，以加速ScalingPost-Training的开发。以下是对该项目的详细解释：项目结构项目的主要目录结构如下：X-R1/├──.gitignore├──LICENSE├──Makefile├──README.md├──requir
Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习 matlabgoodboy 计算机视觉 python 深度学习
了解您的需求，您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务，特别是在目标检测、自然语言处理（NLP）、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测：目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在识别图像或视频中的特定对象，并确定它们的位置。Python中的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和计算机视觉
Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合 AI记忆深度学习论文与相关应用 transformer rnn 深度学习 Aaren Bengio
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结：本文提出了一种新的注意力机制，名为Aaren，它将注意力视为一种特殊的递归神经网络（RNN），能够高效地计算其多对一RNN输出。Aaren不仅能够并行训练，而且能够在推理时高效地更新新令牌，仅需要常数内存。实验表明，Aaren在四个流行的序列问题设置（强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测）的38个数据
先进制造aps专题二十九基于ai智能体的生产排程和工厂生产仿真引擎的设计 lijianhua_9712 aps ai智能体仿真引擎
上文中，我们说，通常的做法是，可以先通过排产仿真引擎产生生产计划，再在工厂仿真引擎里仿真执行，这样可以预先分析计划和执行的差异情况并进行调整优化这里的产生生产计划，仿真生产执行和数据分析都是人工进行的这些工作可以让ai智能体来做，从而实现整套流程的自动化和智能化我们可以在强化学习框架中结合排产仿真/工厂生产仿真框架，在强化学习框架的准备函数里启动排产仿真引擎获得生产计划，并导入到工厂仿真引擎里执行
DeepSeek R1：引领未来教育革命的自适应学习路径规划系统 Coderabo DeepSeek R1模型企业级应用学习人工智能机器学习算法 python 深度学习
自适应学习路径规划概述自适应学习路径规划是指通过分析用户的学习行为和需求，动态调整学习内容和顺序，以提供个性化、高效的学习体验。在当今快速发展的教育科技领域，这一概念变得尤为重要。随着人工智能技术的进步，特别是深度学习和强化学习的应用，我们能够更加精准地识别学习者的需求，并据此设计出最适合他们的学习路径。利用先进的算法和模型来实现对学习路径的智能化管理。该系统能够实时监控学习者的进度，根据其表现调
Deepseek背后的强化学习RL入门理解和Python脚本实现大F的智能小课人工智能
强化学习简单原理强化学习是一种让智能体通过与环境的交互来学习最优行为策略的方法。想象一下，你有一只小狗，你想让它学会自己找到回家的路。你可以给小狗一些奖励（比如小零食），当它做出正确的动作（比如向家的方向走）时，就给它奖励；当它走错方向时，就不给奖励。小狗会逐渐学会哪些动作能获得奖励，从而找到回家的路。强化学习中的智能体就像是这只小狗，环境就是小狗所处的世界，奖励就是你给它的零食。在强化学习中，智
DeepSeek正重构人形机器人和具身大模型赛道！ Robot251 重构机器人人工智能科技大数据自动驾驶
中国人工智能公司DeepSeek（深度求索）以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世，火遍并震撼全球科技圈；DeepSeek展现出来的核心竞争力，除了低成本及推理能力，更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型；而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。2024年1月20日，公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1
【AI论文】使用大型推理模型进行竞技编程东临碣石82 人工智能
摘要：我们的研究表明，将强化学习应用于大型语言模型（LLMs）能显著提升复杂编码和推理任务的性能。此外，我们将两个通用推理模型——OpenAI的o1模型和o3模型的一个早期检查点——与一个特定领域的系统o1-ioi进行了比较。o1-ioi采用了为参加2024年国际信息学奥林匹克竞赛（IOI）而手工设计的推理策略。我们使用o1-ioi实时参加了2024年IOI竞赛，并凭借手工制定的测试时策略取得了第
【必看】凭啥？DeepSeek如何用1/179的训练成本干到GPT-4o 98%性能大F的智能小课人工智能算法
一、DeepSeek降低训练成本的核心方法1.1创新训练方法DeepSeek通过独特的训练方案显著降低了训练成本。其核心策略包括减少监督微调（SFT）步骤，仅依赖强化学习（RL）技术。DeepSeek-R1-Zero版本完全跳过SFT，仅通过RL进行训练。尽管初期计算开销较大，但添加少量冷启动数据后，训练稳定性和模型推理能力大幅提升。此外，DeepSeek还采用了组相对策略优化（GRPO）算法替代
书籍-《强化学习数学基础》强化学习数学人工智能
书籍：MathematicalFoundationsofReinforcementLearning作者：赵世钰出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《强化学习数学基础》01书籍介绍本书对基本概念、核心挑战和经典强化学习算法进行了数学但易于理解的介绍。它旨在帮助读者理解算法的理论基础，提供对其设计和功能的见解。整个过程中包括许多说明性示例。数学内容经过精心设计，以
warm Agent框架入门指南：构建与编排多智能体系统的利器 aiweker AI应用开发 agent 智能体 openai 人工智能
warmAgent框架入门指南：构建与编排多智能体系统的利器Swarm是OpenAI在2024年10月12日宣布开源的一个实验性质的多智能体编排框架。其核心目标是让智能体之间的协调和执行变得更轻量级、更容易控制和测试。Swarm框架的主要特性包括轻量化、易于使用和高度可定制性，非常适合处理大量独立的功能和指令。Swarm专注于使代理的协调和执行轻量级、高度可控且易于测试。它通过两个原始抽象：Age
强化学习算法：蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解杭州大厂Java程序媛 DeepSeek R1 &AI人工智能与大数据 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
强化学习算法：蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch)原理与代码实例讲解关键词：蒙特卡洛树搜索,强化学习,决策树,搜索算法,博弈策略,应用场景,代码实现1.背景介绍1.1问题由来强化学习（ReinforcementLearning,RL）是人工智能领域的一个核心分支，专注于通过与环境交互，学习最优策略以实现特定目标。传统的强化学习算法，如Q-learning、SARSA等，通常依
普惠AI 如何在 Anolis OS 8 上部署生产可用的 DeepSeek 推理服务操作系统人工智能开源
背景介绍DeepSeek-R1DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAIo1正式版。DeepSeek-R1-Distill-Qwen则是通过DeepSeek-R1的输出，基于Qwen大语言模型，经过模型蒸馏的小模型，其中32B和70B模型在多项能力上实现了对标OpenAIo
手把手教学，DeepSeek-R1微调全流程拆解 AI生成曾小健 windows
手把手教学，DeepSeek-R1微调全流程拆解原创极客见识GeekSavvy2025年02月09日09:02广东DeepSeek通过发布其开源推理模型DeepSeek-R1颠覆了AI格局，该模型使用创新的强化学习技术，以极低的成本提供与OpenAI的o1相当的性能。更令人印象深刻的是，DeepSeek已将其推理能力提炼成几个较小的模型。这篇文章，我们将使用其蒸馏版本之一引导大家完成DeepSee
对DeepSeek-R1通过强化学习提升大型语言模型推理能力的技术原理解析一只贴代码君语言模型人工智能自然语言处理学习 AI编程开发语言
强化学习基础•基本概念：强化学习是一种机器学习方法，智能体（模型）通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。•关键要素：包括环境（模型所处的推理任务场景）、状态（模型在推理过程中的当前情况，如已有的推理步骤、已知信息等）、动作（模型在当前状态下做出的推理决策，如选择何种推理方法、如何组织语言等）、奖励（根据模型的动作和结果给予的反馈，如推理正确给予正奖励，错误给予负奖励或无奖
大语言模型多代理协作（MACNET） ZhangJiQun&MXP 2021 AI python 教学 2021 论文语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型多代理协作（MACNET）ScalingLarge-Language-Model-basedMulti-AgentCollaboration提出多智能体协作网络（MACNET），以探究多智能体协作中增加智能体数量是否存在类似神经缩放定律的规律。研究发现了小世界协作现象和协作缩放定律，为LLM系统资源预测和优化提供了思路。研究背景与动机：大语言模型（LLMs）因神经缩放定律展现出强大能力，
Deepseek V3 + Cline 实现AI编程，这款插件真香 AI生成曾小健 LLM大语言模型 Agent智能体 AI编程
DeepseekV3+Cline实现AI编程，这款插件真香原创亖〇柒觉察流2025年01月01日12:35上海近期，AI编程领域一浪接一浪维持着高热度。这个领域的多款产品也迅速面市。比如，Cursor，Windsurf，Devin，以及即将问世的MGX（beta内测中，多智能体自然语言编程产品，对标devin）。而上周刚发布的国产大模型DeepseekV3，又引发了业界一众大佬的关注。国产模型De
【专题】DeepSeek颠覆性在于实现AI平权、惊艳世界，算力与应用将迎来结构性变化报告汇总PDF洞察（附原数据表）数据挖掘深度学习机器学习算法
全文链接：https://tecdat.cn/?p=39811在如今科技飞速发展的时代，人工智能对全球产业格局的重塑起着关键作用。DeepSeek-R1的出现是个大事件，它在技术创新方面，通过独特的强化学习与蒸馏技术，在性能上逼近国际领先模型。文末682份DeepSeek、大模型、AI行业研究报告最新趋势已分享在交流群，阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。同时，它的训练和使用成本大幅降低
DeepSeek R1 简易指南：架构、本地部署和硬件要求 deepseek
从DeepSeek-R1-Zero到DeepSeek-R1，代表了研究中的一个重要学习历程。DeepSeek-R1-Zero证明了纯粹的强化学习是可行的，而DeepSeek-R1则展示了如何将监督学习与强化学习相结合，从而创建出能力更强、更实用的模型。DeepSeek团队近期发布的DeepSeek-R1技术论文展示了其在增强大语言模型推理能力方面的创新实践。该研究突破性地采用强化学习（Reinfo
『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普！ AI大模型前沿研究大模型笔记笔记 Deepseek deepseek R1 Deepseek v3 GPT O1 GPT O3
国外大神对DeepSeekR1的科普！文章目录一、Explainer:What'sR1&EverythingElse?时间线推理与Agent推理模型≠Agent推理为什么重要推理需要变得廉价R1的重要意义AI的发展走势预训练规模扩张的路走不通了推理阶段的规模定律缩小模型体量（新的规模定律？）强化学习（新的规模定律？）模型蒸馏（新的规模定律？）2025年的预测地缘政治：Distealing结论讨论二
从零开始：用Python手写神经网络 WHCIS python 神经网络开发语言人工智能深度学习算法
在当今的人工智能领域，神经网络已经成为解决复杂问题的核心技术之一。从图像识别到自然语言处理，再到强化学习，神经网络的身影无处不在。然而，对于许多初学者来说，神经网络似乎是一个神秘而复杂的黑盒子。本文将带你用基础的Python代码构建一个简单的神经网络，揭开它的神秘面纱，让你真正理解神经网络的工作原理。一、神经网络的基本原理在深入了解代码之前，我们需要先回顾一下神经网络的基本原理。神经网络是由大量的
AI分支知识之机器学习，深度学习，强化学习的关系王钧石的技术博客大模型人工智能机器学习深度学习
机器学习，深度学习，强化学习的关系这一篇文章我们来探讨下AI领域中机器学习（ML）、深度学习（DL）和强化学习（RL）的关系。一、机器学习（ML）：从数据中找到模式核心思想：给定大量数据，计算机从数据中总结规律，形成一个数学模型，然后用这个模型去处理新的数据。例子：判断一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件传统编程方式：人类自己写规则，比如：如果邮件标题包含“中奖”、“免费”、“转账”→这是垃圾邮件否则这
强化学习关键技术：重要性采样深度剖析进一步有进一步的欢喜强化学习概率论机器学习人工智能重要性采样
目录一、引言二、重要性采样基本原理（一）什么是重要性采样（二）重要性采样在强化学习中的作用三、判断采样好坏的方法（一）偏差（Bias）（二）方差（Variance）（三）有效样本数量（EffectiveSampleSize）（四）与真实值对比（如果已知）四、重要性采样公式推导五、代码示例六、案例分析（一）机器人路径规划（二）游戏AI七、总结一、引言强化学习旨在让智能体在与环境的交互中学习到最优策略
jsonp 常用util方法 hw1287789687 jsonp jsonp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
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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/
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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;
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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 haskell sudoku
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,
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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
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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
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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
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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
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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.
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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
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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
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