- 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
- @JsonRawValue 注解
boy快快长大
解决问题合集javaandroid数据库
这里写目录标题1.问题2.@JsonRawValue注解说明1.问题在实际开发中我遇到这样一个问题,查询数据库的结果返回的content内容是含有转移符的JSON字符串,但是我需要返回的不包含转移的String字符串。经过我一顿折腾并未发现解决办法,直到@JsonRawValue注解。importcom.fasterxml.jackson.annotation.JsonRawValue;{"cod
- 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
- 如何在补天平台提交漏洞并获得奖金
小宇python
网络安全网络安全
如何在补天平台提交漏洞并获得奖金引言随着网络安全意识的提升,越来越多的企业和个人开始重视网络安全漏洞的发现与修复。补天平台作为国内知名的漏洞提交和奖励平台,为广大网络安全爱好者提供了一个展示技术、贡献社会并获得回报的舞台。本文将详细介绍如何在补天平台注册账号、提交漏洞以及获取奖金的全过程。注册补天账号首先,访问补天平台官网https://www.butian.net/并注册成为白帽用户。注册时需填
- 力扣动态规划-28【算法学习day.122】
南宫生
#动态规划算法算法leetcode动态规划java学习
前言###我做这类文章一个重要的目的还是记录自己的学习过程,我的解析也不会做的非常详细,只会提供思路和一些关键点,力扣上的大佬们的题解质量是非常非常高滴!!!习题1.执行操作可获得的最大总奖励I题目链接:3180.执行操作可获得的最大总奖励I-力扣(LeetCode)题面:附上灵神代码:importjava.math.BigInteger;classSolution{publicintmaxTot
- 月薪30k 的Java面试题,哭着也要背完!(附答案)
spring架构师1776
javajvm面试spring架构
最近整理了一份面试题,只要你能好好地背,找工作就妥妥的稳。话不多说,请看题。注意:文章有点长。Java基础Java语言有哪些特点面向对象和面向过程的区别面向对象编程三大特性八种基本数据类型的大小,以及他们的封装类说说你对JDK、JRE、JVM的理解说说标识符的命名规则熟悉instanceof关键字的作用吗?说说Java自动装箱与拆箱说说重载和重写的区别Integera=127与Integerb=1
- 30分钟带你图解 Kafka 生产者初始化核心流程
Java面试_
Javakafkajava分布式
认真读完这篇文章,我相信你会对Kafka生产初始化源码有更加深刻的理解。这篇文章干货很多,希望你可以耐心读完。01总体概述我们都知道在Kafka中,我们把产生消息的一方称为生产者即Producer,它是Kafka核心组件之一,也是消息的来源所在。那么这些生产者产生的消息是如何传到Kafka服务端的呢?初始化过程是怎么样的呢?接下来会逐一讲解说明。02生产者初始化核心组件及流程剖析我们先从生产者客户
- 让 LLM 来评判 | 选择 LLM 评估模型
人工智能llm
基础概念这是让LLM来评判系列文章的第一篇,敬请关注系列文章:基础概念选择LLM评估模型设计你自己的评估prompt评估你的评估结果奖励模型相关内容技巧与提示什么是评估模型?评估模型(Judgemodels)是一种用于评估其他神经网络的神经网络。大多数情况下它们用来评估生成文本的质量。评估模型涵盖的范围很广,从小型的特定分类器(例如“垃圾邮件分类器”)到大型的LLM,或大而广、或小而专。使用LLM
- 基于最优输运思想的分组奖励策略优化算法详解
步子哥
AGI通用人工智能算法人工智能
摘要近年来,最优输运(OptimalTransport,OT)理论因其在分布对齐、概率测度比较等问题上的卓越表现受到广泛关注。本文从“世界不断演进遵循最小代价策略”这一自然哲理出发,详细阐述了一种基于最优输运思想的分组奖励策略优化算法(GroupedRewardPolicyOptimization,GRPO)。我们将详细讨论算法的采样机制、奖励归一化、局部优势函数构造、Token级路径积分奖励分配
- 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
- 让 LLM 来评判 | 基础概念
llm人工智能
基础概念这是让LLM来评判系列文章的第一篇,敬请关注系列文章:基础概念选择LLM评估模型设计你自己的评估prompt评估你的评估结果奖励模型相关内容技巧与提示什么是评估模型?评估模型(Judgemodels)是一种用于评估其他神经网络的神经网络。大多数情况下它们用来评估生成文本的质量。评估模型涵盖的范围很广,从小型的特定分类器(例如“垃圾邮件分类器”)到大型的LLM,或大而广、或小而专。使用LLM
- 让 LLM 来评判 | 评估你的评估结果
人工智能llm
评估你的评估结果这是让LLM来评判系列文章的第三篇,敬请关注系列文章:基础概念选择LLM评估模型设计你自己的评估prompt评估你的评估结果奖励模型相关内容技巧与提示在生产中或大规模使用LLM评估模型之前,你需要先评估它在目标任务的表现效果如何,确保它的评分跟期望的任务表现一致。注:如果评估模型的输出结果是二元分类,那么评估会相对简单,因为可使用的解释性分类指标有很多(如准确率、召回率和精确率)。
- 人狗大战 Java新实现,更有趣,Java _Springboot_Spring AI
web15085415935
面试学习路线阿里巴巴javaspringspringboot
人狗大战场景介绍人狗大战最核心的还是用一个具体的例子来表达面向对象编程的能力,在最新的实现里面,我们扩展一下人和狗对战的流程,增加springboot,整合springaialibaba,实现一个人一边说话,一边跟狗对战的能力,主要想要体现springboot、springai的各种能力。本例使用springaialibaba+通义千问Qwenapi来构建这个智能问答系统,qwen有100万免费T
- 大模型入门(六)—— RLHF微调大模型
LLM.
人工智能语言模型机器学习自然语言处理LLM大模型RLHF
一、RLHF微调三阶段参考:https://huggingface.co/blog/rlhf1)使用监督数据微调语言模型,和fine-tuning一致。2)训练奖励模型奖励模型是输入一个文本序列,模型给出符合人类偏好的奖励数值,这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果,然后人工打分。如果是训练自己领域的RLHF模型,也可以尝试用ch
- t450加固态硬盘教程_Thinkpad T450 超级笔记本 开箱更换SSD和内存
weixin_39668496
t450加固态硬盘教程
ThinkpadT450超级笔记本开箱更换SSD和内存2016-02-1410:30:0623点赞81收藏24评论小编注:此篇文章来自即可瓜分10万金币,周边好礼达标就有,邀新任务奖励无上限,点击查看活动详情新年之前好不容易想放松一下,结果正在此时,就来了两台新的电脑,一台DELL7040,那台已经在我之前的文章里分享给大家了,另外一台就是今天的主角ThinkpadT450。本来当时机器来的时候就
- Spring Boot的常用注解
众乐乐_2008
面试springboot后端java
SpringBoot常用注解主要分为以下几类:Spring核心注解SpringBoot相关注解SpringMVC相关注解SpringDataJPA相关注解Spring事务管理SpringSecurity相关注解SpringAOP相关注解Spring其他常用注解下面是详细分类和表格展示:1.Spring核心注解注解说明@Component标注通用组件,Spring容器会自动扫描并注册为Bean@Se
- DeepSeek模型与OpenAI模型原理和技术架构的异同分析
程序猿000001号
DeepSeek大模型
DeepSeek模型与OpenAI模型原理和技术架构的异同分析一、模型原理(一)DeepSeekR1DeepSeekR1的核心原理是基于强化学习(RL)的训练方式,其创新之处在于不依赖任何监督微调(SFT)数据,仅通过强化学习实现推理能力的自主进化。它采用GroupRelativePolicyOptimization(GRPO)算法,通过组内奖励对比优化策略,避免了传统RL对复杂价值模型的依赖。此
- 【进阶之路】持续集成、持续交付与持续部署(CI/CD)
南橘ryc
JAVA程序员进阶之路经验分享jenkinsci/cd后端
由来记得7月份刚刚换工作的时候,中午和老大一起去吃饭,回来的路上老大问我:“南橘,CI/CD有没有研究过?”我隐隐约约在哪里听过这个名词,但是又想不起来,秉着实事求是的态度,我斩钉截铁的说:“老大,我不知道CI/CD是个啥。”老大当即对诚实的我进行了一顿夸耀,并且高兴地奖励我回去研究CI/CD的机会,并且告诉我,我们team的ScrumMaster马上要入职了,加下来的工作会采取持续集成(CI)和
- EXPLAIN:解说一条简单 SQL 语句的执行计划
数据库mysql
在MySQL里,当通过各种手段抓取到影响系统性能的慢SQL语句后,此刻想知道这条SQL语句为何会慢的答案。作者:杨涛涛,爱可生技术专家。爱可生开源社区出品,原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源。在MySQL里,当通过各种手段抓取到影响系统性能的慢SQL语句后,此刻想知道这条SQL语句为何会慢的答案。大致有以下方式:凭借个人已知的SQL优化经验进行SQL改写。对照公司严格要求的开发
- 人狗大战 Java新实现,更有趣,Java _Springboot_Spring AI
ekskef_sef
javaspringspringboot
人狗大战场景介绍人狗大战最核心的还是用一个具体的例子来表达面向对象编程的能力,在最新的实现里面,我们扩展一下人和狗对战的流程,增加springboot,整合springaialibaba,实现一个人一边说话,一边跟狗对战的能力,主要想要体现springboot、springai的各种能力。本例使用springaialibaba+通义千问Qwenapi来构建这个智能问答系统,qwen有100万免费T
- 学霸带你游戏化增强学习动力奖励与挑战助力成长
Snow Hide(雪诺海德)
纽雪澳诺加海美德学霸挺拔学霸挺拔游戏化学习动力提升学习效率兴趣驱动
将兴趣转化为动力游戏化学习通过将学习过程设计得更具吸引力和互动性,帮助学习者从兴趣中获得动力,并持续投入学习。这种方式借助游戏元素让枯燥的学习变得富有挑战和乐趣,从而激发学习潜力。无论是语言、编程还是技能训练,游戏化都能提供全新的解决方案。游戏化吸引学习者注意力游戏的奖励机制、即时反馈和目标导向能迅速抓住学习者的注意力。例如,《糖果传奇》利用直观的奖励机制,使玩家沉迷于挑战自我的乐趣,这种机制同样
- AI 图像生成器,如何使用 Janus-Pro 和 Janus, Deepseek 的 Janus-Pro、Janus 和其他领先工具的比较
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekjanuspro
介绍人工智能(AI)彻底改变了数字艺术和设计领域,使创建高质量图像变得前所未有的简单,而且只需付出最少的努力。人工智能驱动的图像生成器使用深度学习算法将文本描述转换为逼真或艺术化的视觉效果,可满足营销、广告、游戏和内容创作等各种行业的需求。在本综合指南中,我们将探索一些最流行的AI图像生成器,包括DeepSeek的Janus-Pro和Janus,以及DALL·E3、Midjourney、Stabl
- DeepSeek- R1 原理介绍
kcarly
大模型知识乱炖杂谈DeepSeekR1原理介绍
DeepSeek-R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习(RL)的开源推理模型,其核心原理和特点如下:1.核心技术与架构强化学习驱动:DeepSeek-R1是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型,无需依赖监督微调(SFT)或人工标注数据。它采用组相对策略优化(GRPO)算法,通过奖励机制和规则引导模型生成结构化思维链(CoT),从而提升推理能力。多阶段训练流程:模型采用冷启动阶段、强
- 构建由局部观测、分布式决策与全局奖励协同作用的多智能体强化学习系统
由数入道
分布式强化学习智能体
1.问题背景与建模:从自治调度到POMDP1.1自治调度问题与多智能体环境在实际应用中(例如生产调度、资源分配等),多个自治决策单元(智能体)需要在一个共享的环境中协同工作,每个智能体只能获取局部信息(例如自身状态或部分环境观测),但它们的行为会相互影响。传统的单智能体强化学习(RL)模型难以直接适用于这种场景,因此需要多智能体强化学习(MARL)的方法。1.2将问题转化为部分可观测马尔可夫决策过
- 基于“蘑菇书”的强化学习知识点(一):奖励函数(Reward Function)和价值函数(Value Function)的区别
墨绿色的摆渡人
基于“蘑菇书”的强化学习知识点强化学习蘑菇书
奖励函数(RewardFunction)和价值函数(ValueFunction)的区别摘要1.定义与目标奖励函数(RewardFunction)价值函数(ValueFunction)2.核心区别3.具体示例场景:迷宫导航问题(1)奖励函数的设计(2)价值函数的计算对比结果4.关系与协同作用总结摘要本系列知识点讲解基于蘑菇书EasyRL中的内容进行详细的疑难点分析!具体内容请阅读蘑菇书EasyRL!
- 初入机器学习
辰尘_星启
机器学习人工智能深度学习pythonmxnet
写在前面本专栏专门撰写深度学习相关的内容,防止自己遗忘,也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习:本质是建模,将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型,合理设置初始模型,要对建模对象有比较深刻的认识依赖大量的准确训练样本强化学习:本质是系统,直接将训练得到的模型视作系统本身(激进的像“端到端”)侧重于最大化当前环境下的奖励,最终目标是寻找环
- 人工智能导论--第1章-知识点与学习笔记
想拿高薪的韭菜
人工智能学习笔记
请根据教材内容,完成进行下面的作业任务。必须包含有教材的具体内容,不能是生成式AI系统的生成内容。参考教材1.1节的内容介绍,谈谈你对“智能”的认识。思维能力是智能的重要特征之一,结合教材1.1.2节内容,从思维的定义、分类及其特点等角度,阐述思维的含义。参考教材1.1.3节的内容介绍,名词解析“人工智能”。参考教材1.2节的内容介绍,介绍人工智能的发展简史。参考教材1.3节的内容介绍,人工智能作
- 【实战篇】Android安卓本地离线实现视频检测人脸
我的青春不太冷
android音视频数码相机人脸识别Android人脸识别AI
实战篇Android安卓本地离线实现视频检测人脸引言项目概述核心代码类介绍人脸检测流程项目地址总结引言在当今数字化时代,人脸识别技术已经广泛应用于各个领域,如安防监控、门禁系统、移动支付等。本文将以第三视角详细讲解如何基于bifan-wei-Face/Detector:V1.0实现人脸识别。项目概述com.github.bifan-wei:FaceDetector:V1.0是一个人脸识别项目,主要
- 【C绿竹拔节(二)】 C语言函数划分解说
adnyting
Cc语言
建议:开发环境:非([IDE:DevCpp][std:-std=c11])、([IDE:Clion]、[CLibrary:C11])、Linux摘要:在C语言中,函数可以根据其用途和行为进行多种分类。这些分类包括回调函数、异步函数、同步函数、阻塞函数、非阻塞函数、静态函数、内联函数、递归函数、变参函数、纯函数和高阶函数。每种类型的函数在不同的编程场景中都有其独特的用途和优势。回调函数常用于事件驱动
- 【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划(Python代码实现)
科研_G.E.M.
pythonpytorch算法
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_