- MATLAB 2023a:强化学习算法的实战演练与性能评估
zmjia111
机器学习matlabmatlab算法开发语言深度学习机器学习yolo
在深度学习领域,MATLAB2023版深度学习工具箱以其完整的工具链和高效的运行环境,为研究人员和开发者提供了前所未有的便利。这一工具箱不仅集成了建模、训练和部署的全部功能,更以其简洁易用的语法和强大的算法库,为深度学习任务的快速实现铺平了道路。相较于Python等编程语言,MATLAB的语法更为直观,上手更为迅速。无需繁琐的环境配置和库安装,用户只需打开MATLAB界面,即可轻松开始深度学习之旅
- 你的DDPG/RDPG为何不收敛?
Mario-Chao
园子好多年没有更过了,草长了不少。上次更还是读博之前,这次再更已是博士毕业2年有余,真是令人唏嘘。盗链我博客的人又见长,身边的师弟也问我挖的几个系列坑什么时候添上。这些着实令我欣喜,看来我写的东西也是有人乐意看的。去年11月份左右,因为研究需要,了解了一下强化学习(Reinforcementlea
- 机器学习、深度学习、神经网络之间的关系
你好,工程师
AI机器学习
机器学习(MachineLearning)、深度学习(DeepLearning)和神经网络(NeuralNetworks)之间存在密切的关系,它们可以被看作是一种逐层递进的关系。下面简要介绍它们之间的关系:机器学习(MachineLearning):机器学习是一种人工智能的分支,关注如何通过数据让计算机系统从经验中学习,提高性能。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同
- 强化学习应用——倒立摆
ThreeS_tones
DRLpygamepython开发语言
新建虚拟环境并安装:pipinstallgympipinstallpygame运行下列代码:importgymimporttime#生成环境env=gym.make('CartPole-v1',render_mode='human')#human指在人类显示器或终端上渲染#环境初始化state=env.reset()#循环交互whileTrue:#渲染画面env.render()#从动作空间随机获
- 【人工智能学习思维脉络导图】
AK@
人工智能人工智能学习
曾梦想执剑走天涯,我是程序猿【AK】目录知识图谱1.基础知识2.人工智能核心概念3.实践与应用4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础(线性代数、微积分、概率论和统计学)编程语言(Python、R等)2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)自然语言处理
- 机器学习基础(一)理解机器学习的本质
昊昊该干饭了
人工智能python机器学习人工智能python
导读:在本文中,将深入探索机器学习的根本原理,包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。目录机器学习机器学习概念相关概念机器学习根本:模型数据的语言:特征与标签训练与测试:模型评估机器学习的分类监督学习:有指导的学习过程非监督学习:自我探索的过程强化学习:通过试错学习构建与分析鸢尾花数据模型鸢尾花数据集简介加载数据集创建和训练模型进行预测与评估模型机器学习机器学习概念机器学习是人工智
- 【伤寒强化学习训练】打卡第二十八天 一期90天
A卐炏澬焚
本草:桂枝的药性(续)桂枝:味辛温、无毒,有辣味,性子温“治上气咳逆,结气,喉痹,吐吸,利关节,补中益气,”桂枝能够走在我们的营分,走在我们的脉管里面,给予我们这个营分能量。如果卫气属于阳,而营气属于阴的话,桂枝是能够补、通身体阴中之阳的药,就是血管里面、脉管里面的能量,所以桂枝通常会取它通阳的效果,来谈论它的种种主治。桂枝:身体里面很多的能量会被这味药贯穿起来,好像帮身体开凿地铁一样,原来阻隔不
- 基于人工智能的期权量化交易
阿岛格
人工智能.量化投资人工智能机器学习大数据强化学习
基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易该文基于人工智能AI的深度强化学习,进行股票期权的量化投资策略研究及回测评估。作者建立了人工智能学习及交易系统。基于实时/历史期权行情大数据挖掘,通过自行开发的人工智能多agent强化学习模型及评估系统(基于Python/Linux),对接实时交易接口进行了实盘环境的交易回测和评估。专题:人工智能.量化投资纲要:一、前言
- 机器学习---强化学习
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习人工智能
1.什么是强化学习在连接主义学习中,在学习的方式有三种:非监督学习(unsupervisedlearning)、监督学习(supervisedleaning)和强化学习。监督学习也称为有导师的学习,需要外界存在一个“教师”对给定输入提供应有的输出结果,学习的目的是减少系统产生的实际输出和预期输出之间的误差,所产生的误差反馈给系统来指导学习。非监督学习也称为无导师的学习。它是指系统不存在外部教师指导
- 【强化学习】day1 强化学习基础、马尔可夫决策过程、表格型方法
宏辉
强化学习python算法强化学习
写在最前:参加DataWhale十一月组队学习记录【教程地址】https://github.com/datawhalechina/joyrl-bookhttps://datawhalechina.github.io/easy-rl/https://linklearner.com/learn/detail/91强化学习强化学习是一种重要的机器学习方法,它使得智能体能够在环境中做出决策以达成特定目标。
- 强化学习入门到不想放弃-1
周博洋K
人工智能
本来想写到深度学习里的,但是线下和别人聊RLHF,和PPO,DPO的时候,我发现大家一脑袋问号,其实也正常,深度学习里面数学的东西没那么多,入门容易一点,强化学习(现在也都谈强化深度学习,或者深度强化学习了)反而没那么要算力,要一堆算法和数学,所以就单开一个系列,专门写强化学习吧其实强化学习,某种程度上比深度学习更早的走进大家的视野,没错,就是那个把李昌镐,柯洁给打败的Alpha第一课我们先讲点基
- 强化学习入门到不想放弃-2
周博洋K
人工智能
第一篇链接:强化学习入门到不想放弃-1(qq.com)上节课我们用CMU的经典问题,多臂老虎机讨论了,无状态物体的探索和利用,这节课我们用走格子来做一下动态规划算法上节课的问题,我们完全不知道这些老虎机的中奖概率,而这节课我们考虑环境是已知的,说白了,我们可以开启上帝视角,动态规划算法,一般也被定义为有模型的算法那么先说问题,假如我有一个人物(不是勇者),在一个地图上奔跑为了得到最终的奖杯,因为不
- 强化学习笔记
小新0077
强化学习机器学习马尔科夫决策过程Q学习
强化学习笔记-简介本文是根据Sutton的经典书籍«ReinforcementLearning:AnIntroduction»前三章内容整理的笔记。【枯燥预警】本文侧重对强化学习概念的理论分析,在基本概念上的剖析较为详细,也就是说会比较无聊LOL1.强化学习的概念1.强化学习的概念强化学习(reinforcementlearning)研究的基本问题是,一个智能体(agent)与周围环境(envir
- (2024,提示优化,监督微调,强化学习,近端策略优化)用于安全生成文本到图像的通用提示优化器
EDPJ
论文笔记安全人工智能计算机视觉
UniversalPromptOptimizerforSafeText-to-ImageGeneration公和众和号:EDPJ(进Q交流群:922230617或加VX:CV_EDPJ进V交流群)目录0.摘要2.相关工作3.提议的框架4.实验0.摘要文本-图像(Text-to-Image,T2I)模型在基于文本提示生成图像方面表现出色。然而,这些模型对于不安全的输入以生成不安全的内容,如性、骚扰和
- Prompt Learning:【文心一言】提示词功能系统学习,
汀、人工智能
PromptLearning#Gpt教程文心一言人工智能自然语言处理promptpromptlearing
【文心一言】提示词功能系统学习,PromptLearning大型语言模型使用强化学习中的人类反馈来学习,这个过程中与人类对话的提问通常是通俗易懂的,也就是说,大型语言模型可以理解并回答一般人能听懂的问题(可以看到,后面我们所提到的技巧,用到我们日常的交流中也是可以更清晰的表达自己的目的的)。因此,即使我们不进行prompt学习,也可以使用大型语言模型来帮助我们解决问题了。但是,如果想要解决更加专业
- 强化学习入门:使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题
Evaporator Core
python
文章标题:强化学习入门:使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支,它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。Q-learning算法是强化学习中的一个经典算法,它通过不断地探索和利用环境来学习最优的行为策略。本文将介绍如何使用Python编程语言和Q-learning算法解决迷宫问题,并通过可视化展示智能体学习过程。1.准备工
- 机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别
半亩花海
学习笔记机器学习深度学习迁移学习学习人工智能
Hi,大家好,我是半亩花海。本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别,通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。虽然这四种“学习”方法在理论和应用上存在着一定的区别,但它们之间也存在交叉和重叠,有时候也会结合使用来解决实际问题。一、四种“学习”1.机器学习机器学习是人工智能的一个子领域,研究如何让计算机系统利用数据和经验,来不断改善和优化自身的性能。其核心思
- 强化学习(TD3)
sssjjww
强化学习python神经网络深度学习
TD3——TwinDelayedDeepDeterministicpolicygradient双延迟深度确定性策略梯度TD3是DDPG的一个优化版本,旨在解决DDPG算法的高估问题优化点:①双重收集:采取两套critic收集,计算两者中较小的值,从而克制收集过估量成绩。DDPG源于DQN,DQN源于Q_learning,这些算法都是通过估计Q值来寻找最优的策略,在强化学习中,更新Q网络的目标值ta
- NLP_ChatGPT的RLHF实战
you_are_my_sunshine*
NLP大模型chatgpt自然语言处理人工智能
文章目录介绍小结介绍ChatGPT之所以成为ChatGPT,基于人类反馈的强化学习是其中重要的一环。而ChatGPT的训练工程称得上是复杂而又神秘的,迄今为止,OpenAl也没有开源它的训练及调优的细节。从OpenAl已经公开的一部分信息推知,ChatGPT的训练主要由三个步骤组成,如下图所示。原文:译文:第1步,先使用大量数据(从Prompt数据库中抽样)通过监督学习在预训练的GPT-3.5基础
- 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
- 强化学习On-policy vs Off-policy
Longlongaaago
机器学习强化学习机器学习人工智能
强化学习On-policyvsOff-policy这里我们讲讲强化学习中on-policy和off-policy的区别。实际上这个区别非常简单,就是说如果算法在更新它的policy的时候,它是依赖于前面的Qvaluefunction的话,那么它就是on-policy的。反之如果它是依赖于随机的一个输入或者人为的操控,那么它就是一个offpolicy的。具体来说就是由于在算法更新我们valuefcu
- 今日arXiv最热NLP大模型论文:无需数据集,大模型可通过强化学习与实体环境高效对齐 | ICLR2024
夕小瑶
自然语言处理人工智能深度学习
引言:将大型语言模型与环境对齐的挑战虽然大语言模型(LLMs)在自然语言生成、理解等多项任务中取得了显著成就,但是在面对看起来简单的决策任务时,却常常表现不佳。这个问题的主要原因是大语言模型内嵌的知识与实际环境之间存在不对齐的问题。相比之下,强化学习(RL)能够通过试错的方法从零开始学习策略,从而确保内部嵌入知识与环境的对齐。但是,怎样将先验知识高效地融入这样的学习过程是一大挑战,为了解决这一差距
- 强化学习-赵世钰(三):贝尔曼最优公式【Bellman Optimality Equation】、最优策略【Optimal Policy/Optimal State Values】
u013250861
强化学习
一、Motivatingexamples二、最优策略/optimalpolicy三、贝尔曼最优公式【BellmanOptimalityEquation】1、贝尔曼公式/BellmanEquation2、贝尔曼最优公式/BellmanOptimalityEquation对于贝尔曼公式来说,求解statevalue时是依赖于一个给定的π;对于贝尔曼最优公式来说,π是不定的,是需要求解的参数;3、压缩映
- 学习心得-强化学习【贝尔曼最优公式】
白菜真是菜
学习心得-强化日记算法机器学习人工智能
只为记录学习心得学习视频来源B站up主西湖大学空中机器人:链接:https://www.bilibili.com/video/BV1sd4y167NS/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=ad94eb95d81e9e6b1a5d71459ef1a76d目录1.举例入门2.最优策略3.贝尔曼最优公式4.贝尔曼最优公式详细分析5.分
- 【强化学习的数学原理】课程笔记(三)——贝尔曼最优公式
csu一言
人工智能机器学习
目录1.最优策略(optimalpolicy)的定义2.Bellmanoptimalpolicy(BOE)3.RewriteEquation4.ContractionMappingTheorem5.Solution6.Analyzingoptimalpolicies说明:本内容为个人自用学习笔记,整理自b站西湖大学赵世钰老师的【强化学习的数学原理】课程,特别感谢老师分享讲解如此清楚的课程。两个概念
- 如何强化学习力度,增强干部能力素质的思考
王家遥3
作为公职人员,要不断加强政治学习,做到严、实,在学习中提升综合能力素质,提高组织工作科学化水平,着力锻造一支爱学习、肯学习、富有成效的学习型干部。一要坚持政治标准,提高学习广度。要健全学习制度,加强对学习活动的动态管理,保证学习活动的经常性和学习内容的系统,锤炼组工干部忠诚、干净、担当的政治品格,以部务会、理论学习中心组学习、每日晨读、开展“夜学课堂”、“匀彩组工”读写交流为抓手,深入学习习近平新
- 探索机器学习:定义、算法及应用领域
cooldream2009
AI技术机器学习机器学习算法人工智能
目录前言1机器学习的定义2机器学习算法2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习3机器学习的应用3.1智能搜索3.2医疗诊断3.3无人驾驶结语前言机器学习,源自ArthurSamuel的定义,赋予计算机通过领域学习的能力,使其在不需要明确程序的情况下不断进化。本文将深入探讨机器学习的定义、算法分类以及广泛应用的领域,从监督学习、无监督学习到强化学习,为读者全面解析机器学习的核心概念。1机器学习的
- 大模型评测和强化学习知识
lichunericli
LLM人工智能语言模型
1大模型怎么评测?大语言模型的评测通常涉及以下几个方面:语法和流畅度:评估模型生成的文本是否符合语法规则,并且是否流畅自然。这可以通过人工评估或自动评估指标如困惑度(perplexity)来衡量。语义准确性:评估模型生成的文本是否准确传达了所需的含义,并且是否避免了歧义或模棱两可的表达。这需要通过人工评估来判断,通常需要领域专家的参与。上下文一致性:评估模型在生成长篇文本时是否能够保持一致的上下文
- 感动无处不在
冰之怡
我以为,整天囿于舒适工作环境中凡事不用操心的我,突然独自外地办事会怕生,缩手缩脚。其实勇者无畏。我以为,到一些他们口中所说的所谓求人的‘礼尚’往来严重的部门办事,会看脸色被刁难,需要打通。其实完全多虑。我以为,很久没有真正深入专业,再来接触一个全新的产品设计,很多相关标准陌生,强化学习,图纸恐怕难通过。其实顺利通过。…………哎呦喂,什么时候开始那么没有自信的了呢?我几乎一整天都在嘲笑我的自以为是。
- 交通流优化的一种强化学习方法
当交通遇上机器学习
算法大数据编程语言python计算机视觉
文章信息《Trafficflowoptimization:Areinforcementlearningapproach》是2016年发表在EngineeringApplicationsofArtificialIntelligence上的一篇文章。摘要交通拥堵会造成诸如延误、燃料消耗增加和额外污染等重要问题。本文提出了一种基于强化学习的交通流优化方法。我们表明交通流优化问题可以表述为一个马尔可夫决
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
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