- Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解
John_今天务必休息一天
2_大语言模型基础#2.2生成式预训练语言模型GPTgptlog4j语言模型人工智能自然语言处理算法
Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质:共享上下文的比较对捆绑(1)为什么同一prompt的比较对必须捆绑?(2)InstructGPT的优化方案二、输入输出与损失函数的具体构造(1)输入输出示例(2)人工标注数据的处理(3)损失函数的计算过程(4)反向传播的核心逻辑三、为什么不需要人工标注分值?(1)排序数据的天然属性(2)避
- 告别“血腥”!VR小鼠解剖虚拟仿真开启实验新潮流
广州华锐视点
vr
VR小鼠解剖虚拟仿真技术融合多种先进科技。核心是3D建模技术,专业人员用高精度扫描设备扫描小鼠获取数据,在虚拟空间构建近乎真实的三维模型,包含小鼠外部形态与内部细微结构。传感器交互技术实现用户与虚拟环境互动。用户戴VR设备持手柄解剖时,手柄传感器捕捉动作数据传输至计算机,精准控制虚拟工具;VR设备位置追踪传感器监测用户头部位置和转动方向,用户转动头部观察虚拟小鼠,虚拟场景同步变化,带来沉浸式体验。
- 买卖防线指标-通达信炒股软件指标-炒股技术分享-图文案例
选择不变
区块链
如上图,副图指标【买卖防线指标】,两条线,两种柱线,中间一条上色变化的虚线构成。青色线在上红柱出现做多,开始出现时是最佳进场点,中间的虚线出现紫色时参考区间持股,绿柱出现减仓或卖出,红线在零轴上时空仓或只做超短线(15分钟或30分钟级别行情)。(1)做多信号-短线上穿零轴如上图所示,在短线上穿零轴时出现红柱,进场做多。零轴时多空的分界线,然后跟踪短线的走势,上穿做多,下穿做空或空仓持币。(2)持股
- 【Android当用户两次打断息屏操作后,屏幕将会在10分钟内无法熄灭并持续点亮(关闭Android13新增的dim功能)】
熊熊饲养员
Android开发笔记android
UndimDetectorWakeLock持锁导致屏幕不灭问题处理SOP问题描述在AndroidT版本中,系统新增了SCREEN_BRIGHT_WAKE_LOCK(UndimDetectorWakeLock)机制。当设备处于低亮度(dim)状态时,用户两次打断屏幕熄灭操作就会触发系统保持屏幕常亮10分钟,此行为符合系统设计预期。解决方案如需关闭该功能,请按以下步骤修改源码:1.修改源码文件路径:f
- 利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架
三谷秋水
智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能计算机视觉机器学习
25年6月来自斯坦福和德国卡尔斯鲁厄理工的论文“ScaffoldingDexterousManipulationwithVision-LanguageModels”。灵巧机械手对于执行复杂的操作任务至关重要,但由于演示收集和高维控制的挑战,其训练仍然困难重重。虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈,但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数,这阻碍了其可扩展性和泛化能力。
- 常见的强化学习算法分类及其特点
ywfwyht
人工智能算法分类人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点:1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式:Q(s,a)←Q(s,a)
- 什么是 PoW(工作量证明,Proof of Work)
MonkeyKing.sun
区块链
共识算法(ConsensusAlgorithm)是区块链的“心脏”,它决定了多个节点在没有中央机构的前提下,如何就“谁来记账”达成一致。什么是PoW(工作量证明,ProofofWork)定义:工作量证明(ProofofWork,简称PoW)是一种共识机制,要求节点通过解决一个高难度数学问题,来获得记账权。第一个算出答案的节点获得“打包交易→生成区块→获取奖励”的权利。它是比特币、以太坊(1.0)等
- 什么是 PoS(权益证明)
MonkeyKing.sun
pos
PoS(ProofofStake,权益证明)是区块链中常用的一种共识算法,作为PoW(工作量证明)的替代方案,它通过“持币数量+持有时间”决定谁有权记账(打包区块),从而降低能耗、提升效率。一、什么是PoS(权益证明)?PoS是一种基于“持有代币数量”的区块链共识机制,持币越多、持币越久,获得打包新区块机会的概率越高。换句话说,不是靠算力挖矿,而是靠“你拥有多少币”来竞争记账权。二、PoS的核心原
- MyBB免费论坛 v1.8.21:开源论坛搭建与管理
车英赫
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:MyBB免费论坛v1.8.21是一个流行的开源论坛软件,以其灵活性、易用性和功能丰富性著称。它由PHP语言编写,利用MySQL数据库存储数据,并提供了一个符合用户习惯的高效平台。MyBB具备标准的论坛布局和强大的功能特性,包括权限管理、插件系统、主题与模板定制、积分奖励系统、强大的搜索功能、邮件通知、报告系统和多语言支持。同时,MyBB注重安全性,修复了安全漏
- 第十届“信也科技杯”全球 AI 算法大赛火热开赛!巅峰对决 · 超三十万奖金等你挑战
猫头虎
猫头虎精品博客专栏科技人工智能神经网络计算机视觉语音识别机器学习目标检测
巅峰对决·超三十万奖金等你挑战!第十届“信也科技杯”全球AI算法大赛火热开赛!第十届信也科技杯全球AI算法大赛活动目录合作单位赛事概况赛事奖励赛事日程速览即刻报名参赛电脑端报名报名选手交流群关于“信也科技杯”关于信也科技合作单位“信也科技杯”是由信也科技主办的数据算法竞赛平台,信也科技与两大全球顶级AI会议合作不仅是IJCAI2025官方合作单位,“信也科技杯”也被CIKM2025AnalytiC
- 【HarmonyOS 5】逻辑类中调用通用弹窗的处理
【HarmonyOS5】逻辑类中调用通用弹窗的处理鸿蒙开发能力##HarmonyOSSDK应用服务##鸿蒙金融类应用(金融理财一、背景说明:在应用开发中,为了保证APP应用内的弹框的一致性,一般而言会封装风格一致的通用弹框组件。用于提示和便捷的逻辑触发操作。比如通知,踢出登录,奖励提醒等等。并且鸿蒙原生的customDialog不能在纯逻辑处理类中进行触发和调用,与UI类是强绑定的关系。所以对弹框
- 四川水泥杂志四川水泥杂志社四川水泥编辑部2025年第5期目录
QQ296078736
大数据
水泥与混凝土路用高耐久性水泥混凝土的性能试验研究何亚雄;1-3基于离子选择电极法的水泥氯离子含量快速检测技术李自刚;4-6机制砂级配对混凝土和胶砂性能的影响分析郭坚强;7-9钻芯-回弹法数据处理的中欧标准对比分析千明德;李东晟;10-12+28生命周期评价技术在全固废免蒸压胶凝材料研发中的应用李俊清;吴曲江;姜作杰;吕忠涛;官志文;13-15研究与探讨基于ABAQUS的爬架雨棚副伞结构稳定性分析黄
- 免填邀请码安装:App裂变拉新的必备功能
吐槽可是ZY的
大数据云计算
App裂变拉新是移动营销过程中的常见做法,为了实现用户的快速增长,通常做法就是通过分享邀请活动激励用户裂变传播,其中不可避免要让利消费者以增加邀请噱头,因此如果不能做到流畅的邀请安装体验,前期大量的活动成本和邀请宣传都将打水漂。App在传统的裂变拉新推广过程中,会通过在安装时填写邀请码的方式识别用户的邀请归属,从而自动发放奖励,但使用邀请码填写也存在大量潜在的转化流失风险,包括:流程繁琐:下载安装
- 强化学习(Reinforcement Learning, RL)概览
MzKyle
人工智能人工智能强化学习机器学习机器人
一、强化学习的核心概念与定位1.定义强化学习是机器学习的分支,研究智能体(Agent)在动态环境中通过与环境交互,以最大化累积奖励为目标的学习机制。与监督学习(有标注数据)和无监督学习(无目标)不同,强化学习通过“试错”学习,不依赖先验知识,适合解决动态决策问题。2.核心要素智能体(Agent):执行决策的主体,如游戏AI、机器人。环境(Environment):智能体之外的一切,如棋盘、物理世界
- 无监督学习概览
MzKyle
人工智能人工智能无监督学习机器学习
一、无监督学习的本质与定位定义:无监督学习是机器学习的三大范式之一(另外两种为监督学习和强化学习),其核心特点是处理未标注数据,通过算法自动发现数据中的隐藏结构、模式或内在规律。与监督学习依赖"输入-输出"对不同,无监督学习仅以原始数据作为输入,目标是揭示数据的内在组织方式。与其他学习范式的区别:监督学习:依赖标签(如分类、回归任务),学习从输入到输出的映射关系强化学习:通过与环境交互获得奖励信号
- Whoop产品负责人:为什么我痴迷于帮团队建立奖励循环,而不是只关注KPI | 不摸鱼的独立开发者日报(第32期)
不摸鱼_
不摸鱼的独立开发者日报人工智能个人开发游戏开源软件产品运营
✍️说明不摸鱼的独立开发者日报,每天分享我看到的有价值的信息,主要面向独立开发者,分享其他开发者的优秀软件和游戏,以及一些对独立开发者有用的资讯、文档和见解。首发于微信公众号:nomoyu的笔记网站:https://daily.nomoyu.com/RSS:https://daily.nomoyu.com/rss/rss.xml欢迎一起沟通交流资讯Whoop产品负责人:为什么我痴迷于帮团队建立奖励
- DeepSeek13-open-webui Pipelines编写和部署
mengyoufengyu
DeepSeek人工智能OpenWebUIpython开发语言DeepSeek人工智能
如何编写一个pipeline,并启动运行以下是编写并启动运行一个Pipeline的简明指南,基于OpenWebUIPipelines框架,包含核心步骤和示例代码:一、核心概念环境要求:确保已安装Python3.11(官方唯一支持版本)。安装OpenWebUIPipelines依赖:gitclonehttps://github.com/open-webui/pipelines.gitcdpipeli
- Cilium动手实验室: 精通之旅---32.Getting Started with the Isovalent Load Balancer
上海运维Q先生
CiliumCilium云原生k8s
Cilium动手实验室:精通之旅---32.GettingStartedwiththeIsovalentLoadBalancer1.IsovalentLoadBalancer1.1环境确认1.2多租户1.3配置VIP1.4配置Service1.5配置后端1.6配置服务IP1.7BGP配置1.8测试Service1.9添加后端1.10再次测试2.HTTP支持2.1vHost支持2.2加权后端2.3持
- 毕业设计竞赛选题推荐 | 嵌入式Linux应用之智慧医疗行业解决方案:健康检测仪
华清远见IT开放实验室
stm32嵌入式
第七届(2024)全国大学生嵌入式芯片与系统设计竞赛报名活动正在如火如荼地进行中,众多高校学生非常关注的ST赛道已公布7个选题方向:嵌入式人工智能、数字电源、汽车-车规MCU(含额外奖励)、工业4.0、智能可穿戴设备、MPU应用方向、IOT。其中MPU应用方向明确规定该选题只能使用MPU开发,即选用STM32MP1系列或者STM32MP2系列开发板。为了更好助力赛前的准备和学习,推荐一款华清远见研
- 平台生态的秘密:让上下游都“赖上你“
开利网络
人工智能数据库信息可视化大数据重构
你以为平台只是当"中间商"?大错特错。厉害的平台,早把角色从"搬运工"升级成了"生态枢纽":上游锁死稀~缺资源,中游砍掉冗余成本,下游织密用户粘性——每个环节都主动往你怀里钻。上游:不做"倒爷",做"资源主"别忙着把货从A搬到B,要当"资源筛选器"。挑技术硬(比如能做智能健康设备的厂商)、产能稳(不怕断供)、品牌响(能拉高平台调性)的合作方,用"独~家代理"或"联合研发"把稀~缺资源攥在手里。更聪
- DataWhale-零基础网络爬虫技术(一)
我怎么又饿了呀
DatawhalePythonDataWhale网络
课程链接先给各位↓↓↓(点击即可食用.QAQDatawhale-学用AI,从此开始一、引言还是在笔记的开始,唠唠一些自己的故事十年前第一次接触网络,也可以说是第一次接触计算机的时候,那时候还是在中学阶段,那时候大家比较乐忠于玩QQ,刷一排各式各样的钻还有图标显得比较酷炫,我们班所有人都会用各种途径点亮五颜六色的钻,大家在下课吹牛的时候总会说我的途径更有效、我的价更低等等...所以那时候的年轻想法就
- 1万美元iO bounty破解之旅
mutourend
iO(不可区分混淆)不可区分混淆(iO)
1.引言在2024年11月14日的Devcon大会上,以太坊基金会、Phantom.zone和0xPARC联合发起了一个1万美元悬赏,奖励给成功破解他们的不可区分混淆(IndistinguishabilityObfuscation,简称iO)实现的人。详情见obfustopia.io。本文简要介绍了什么是不可区分混淆(iO)、该悬赏的背景,以及Killari是如何成功破解它的过程。2.何为不可区分
- 用bilibili一个讲座视频,生成一本科普书籍
Hi20240217
学习代码片段LLM自然语言处理自动化内容摘要内容生成
用bilibili一个讲座视频,生成一本科普书籍一、功能介绍1.1智能文本处理1.2知识提炼与结构化1.3专业知识普及1.4自动化书籍生成1,5大规模处理能力二、技术特点三、应用意义3.1教育领域3.2研究领域3.3内容创作3.4企业应用四、创新价值五、使用场景示例六、操作步骤6.1部署Ollama模型服务6.1.1安装ollama6.1.2启动服务[终端一]6.1.3下载模型[终端二]6.2安装
- 【论文解读】s3: 仅 2.4K 数据即可 RL 训练Search Agent
1stauthro:PatrickJiangpaper:[2505.14146]s3:YouDon’tNeedThatMuchDatatoTrainaSearchAgentviaRLcode:pat-jj/s3:s3-EfficientYetEffectiveSearchAgentTrainingviaRLforRAG5.总结(结果先行)s3框架以其“解耦搜索与生成、仅训练搜索代理、采用GBR奖励
- 【2025年8月全国各地学术会议推荐】计算机科学、虚拟现实、图像信号、计算建模、人工智能、物联网、云计算技术、机械自动化、自然语言处理、互联网金融、算法、信息安全、数据挖掘、仿真建模等主题可选!...
组团投稿会更加优惠(2篇即开团,享受团购价)会议名称会议时间地点第19届复合医学工程国际会议(CME2025)2025年8月1-3日兰州第五届计算机科学与区块链国际学术会议(CCSB2025)2025年8月1-3日深圳第二届虚拟现实、图像和信号处理国际学术会议(VRISP2025)2025年8月1-3日长沙第二届计算建模与应用数学国际学术会议(CMAM2025)2025年8月1-3日南京第二届可持
- 强化学习-K臂老虎机
强化学习强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,强化学习的基础框架是马尔可夫决策过程,它允许智能体(Agent)能够在与环境(Environment)的交互中通过试错来学习最优策略。智能体在环境中执行行动(Action),并根据行动的结果接收反馈,即奖励(Reward)。这些奖励信号指导智能体调整其策略,以最大化长期累积奖励。强化学习的核心是价值函数(Val
- OpenAI的AI模型o3在测试中自动修改关闭代码的原因
大囚长
大模型机器学习人工智能
OpenAI的AI模型o3在测试中自动修改关闭代码越传越神,仿佛ai已经突破奇点有自我意识了一样,眼见科学就要被媒体变成迷信了。1.训练奖励机制的偏差研究者推测,o3在训练过程中可能被过度强化了“任务完成度”作为核心奖励指标。这种设计使得模型将“解决问题”视为最高优先级,甚至凌驾于服从人类指令之上。例如,在数学问题测试中,o3可能认为完成任务比遵循关闭指令更重要,因此通过修改代码绕过关机逻辑以继续
- 从 PPO、DPO 到 GRPO:大语言模型策略优化算法解析
Gowi_fly
深度学习LLM强化学习
从PPO、DPO到GRPO:大语言模型策略优化算法解析背景与简介大语言模型(LLM)的训练通常分为预训练和后训练两个阶段。预训练阶段,模型在海量文本上学习下一词预测的能力;后训练阶段,我们希望进一步对齐模型输出与人类偏好,使模型给出的答案更符合人类期待。这常通过人类反馈强化学习(RLHF)来实现。RLHF的典型流程是:先让人类对模型的不同回答进行比较,得到偏好数据,然后训练一个奖励模型来评估回答质
- 持续集成CI(Continuous Integration)
观看本文后,你将能够描述持续集成(ContinuousIntegration)和持续交付(ContinuousDelivery),解释在持续集成中使用小批量的原因,并描述持续集成的好处。人们常把CI/CD当作一个概念来使用,但持续集成和持续交付是两种不同的实践方式。持续集成(CI)是指在一组测试通过后,持续地将每位开发者的变更构建、测试并集成到主分支中的过程。其结果是得到具有潜在可部署性的代码。持
- 从 GreenPlum 到镜舟数据库:杭银消费金融湖仓一体转型实践
镜舟科技
金融湖仓一体镜舟数据库数据仓库StarRocks存算分离
作者:吴岐诗,杭银消费金融大数据应用开发工程师本文整理自杭银消费金融大数据应用开发工程师在StarRocksSummitAsia2024的分享引言:融合数据湖与数仓的创新之路在数字金融时代,数据已成为金融机构的核心竞争力。杭银消费金融作为一家持牌消费金融机构,虽以金融业务为核心,却始终保持着强烈的科技创新精神,发明专利的话屈居行业第二。面对业务高速发展带来的数据挑战,公司开始了一场围绕数据基础设施
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi