- ROS2 强化学习:案例与代码实战
芯动大师
ROS2学习目标检测人工智能
一、引言在机器人技术不断发展的今天,强化学习(RL)作为一种强大的机器学习范式,为机器人的智能决策和自主控制提供了新的途径。ROS2(RobotOperatingSystem2)作为新一代机器人操作系统,具有更好的实时性、分布式性能和安全性,为强化学习在机器人领域的应用提供了更坚实的基础。本文将通过一个具体案例,深入探讨ROS2与强化学习的结合应用,并提供相关代码实现。二、案例背景本案例以移动机器
- DeepSeek打破AI天花板:MoE架构+RL推理,效率提升5倍的底层逻辑
泡泡Java
AI大模型人工智能架构
文章目录一、引言二、MoE架构:高效计算的核心支撑(一)MoE架构概述(二)DeepSeekMoE架构的创新点(三)MoE架构的代码实现示例三、RL推理:智能提升的关键驱动(一)RL推理概述(二)R1的训练流程(三)RL推理中的关键技术(四)RL推理的代码实现示例四、MoE架构与RL推理的结合:效率提升的奥秘(一)计算效率的提升(二)推理能力的增强(三)整体性能的飞跃五、结论与展望《DeepSee
- 强化学习实战:从 Q-Learning 到 PPO 全流程
荣华富贵8
程序员的知识储备2程序员的知识储备3人工智能算法机器学习
1引言随着人工智能的快速发展,强化学习(ReinforcementLearning,RL)凭借其在复杂决策与控制问题上的卓越表现,已成为研究与应用的前沿热点。本文旨在从经典的Q-Learning算法入手,系统梳理从值迭代到策略优化的全流程技术细节,直至最具代表性的ProximalPolicyOptimization(PPO)算法,结合理论推导、代码实现与案例分析,深入探讨强化学习的核心原理、算法演
- 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
- 动手学强化学习 第10章-Actor-Critic 算法 训练代码
zhqh100
算法深度学习pytorch人工智能
基于Hands-on-RL/第10章-Actor-Critic算法.ipynbatmain·boyu-ai/Hands-on-RL·GitHub理论Actor-Critic算法修改了警告和报错运行环境DebianGNU/Linux12Python3.9.19torch2.0.1gym0.26.2运行代码Actor-Critic.py#!/usr/bin/envpythonimportgymimpo
- 生成本地 微调 +强化学习 qwen3-4b 研究搭建流程步骤
行云流水AI笔记
人工智能
在本地微调并应用强化学习(RL)对Qwen-3-4B模型进行研究和搭建,是一个复杂但可行的过程。以下是一个详细的流程步骤,涵盖从环境准备、数据准备、模型微调到强化学习应用的各个阶段。一、环境准备硬件要求GPU:至少需要多块高性能GPU(如NVIDIAA100或V100),因为Qwen-3-4B模型参数量大,内存需求高。内存:建议至少128GBRAM,以确保数据处理和模型加载的流畅性。存储:高速SS
- 【无标题】
行云流水AI笔记
人工智能
在本地对Qwen-3-4B模型进行微调,并结合强化学习(RL)以提高其从自然语言(TXT)到结构化查询语言(SQL)的转换能力(即TXT2SQL),是一个复杂但非常有价值的任务。以下是一个详细的流程步骤,涵盖从环境准备、数据准备、模型微调到强化学习应用的各个方面。一、项目概述目标:通过微调和强化学习提升Qwen-3-4B模型在TXT2SQL任务上的表现,使其能够更准确地将自然语言查询转换为相应的S
- Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting
UnknownBody
LLMDailyCausalandReasoning语言模型人工智能自然语言处理
论文主要内容总结研究背景与问题大语言模型(LLMs)在决策领域展现出巨大潜力,但预训练模型存在推理能力不足、难以适应新环境的问题,严重制约了其在复杂现实任务中的应用。现有方法如强化学习(RL)单独使用或LLM辅助RL的方式,仍依赖token预测范式,缺乏结构化推理和快速适应性。核心框架与方法提出因果感知大语言模型(Causal-awareLLMs),将结构因果模型(SCM)整合到决策过程中,采用“
- 训练成本降低2000倍: 直接将推理能力注入LLM
大模型最新论文
深度学习人工智能语言模型自然语言处理llama
论文标题Resa:TransparentReasoningModelsviaSAEs论文地址https://arxiv.org/pdf/2506.09967代码地址https://github.com/shangshang-wang/Resa作者背景南加州大学动机激发大模型的推理能力通常需要繁重的后训练工作(带CoT的RL或SFT),这一过程不仅需要昂贵的数据与计算资源,还缺乏可解释性(并不清楚模
- 【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
- 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
- 九章云极发布九章智算云Alaya NeW Cloud 2.0, 开创Serverless+RL技术趋势
2025年6月16日北京讯——AI独角兽企业九章云极DataCanvas在“九章云极智能计算论坛”上正式发布新一代全栈智能计算云平台——九章智算云AlayaNeWCloud2.0,并同步启动全球首个强化学习智算服务。该平台基于Serverless技术架构与强化学习技术的深度融合,成功突破“秒级生成百万token级”的性能瓶颈,旨在为全球AI创新企业及研发机构提供智能计算基础设施级服务。九章智算
- 编辑文章 - 题解:P11557 [ROIR 2016] 有趣数字 (Day 2)
lhschris
算法深度优先图论
思路记忆化搜索。很明显这题的输入一定是字符串。那么我们还需要写一个字符串减法,来计算左端点减一的值。题目要求计算区间l∼rl\simrl∼r内有趣的数字的数量。那么1∼r1\simr1∼r的有趣数字的数量减去1∼l−11\siml-11∼l−1的数量就是区间内有趣数字的数量。那我们可以用记忆化搜索的方式就行计算。记忆化搜索只需要三个参数。当前构造到的位置nownownow,上一个数字lastlas
- 限流电阻的选择
XTao EmbedLogs
电路设计单片机嵌入式硬件电路设计pcb工艺嵌入式
限流电阻的作用限流电阻是用来减小负载端电流,例如在发光二极管一端添加一个限流电阻可以减小流过发光二极管的电流,防止损坏LED灯。限流电阻经常串联于电路中,用以限制所在支路电流的大小,以防电流过大烧坏所串联的元器件。同时限流电阻也能起分压作用。其原理是:电阻RL是负载电阻,R为稳压调整电阻(也称为限流电阻),D为稳压管。按稳压电路设计准则,在输入电压基本不变时,RL变小时,流过RL的电流增加,但流过
- 人工智能-SFT(Supervised Fine-Tuning)、RLHF 和 GRPO
高效匠人
人工智能人工智能
以下是SFT(SupervisedFine-Tuning)、RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)和GRPO群体相对策略优化(GRPO,GroupRelativePolicyOptimization)是一种强化学习(RL)算法,的核心差异与原理对比,涵盖定义、训练机制、优缺点及适用场景:一、核心定义方法核心定义SFT基于标注的「输入-输出」对进行监
- 【大模型】【DeepSeek】DeepSeek-R1:Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
量子-Alex
LLM大模型人工智能语言模型
DeepSeek-R1:通过强化学习激励大语言模型的推理能力0.论文摘要我们推出了第一代推理模型DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习(RL)训练而成的模型,没有经过监督微调(SFT)作为初步步骤,展现了卓越的推理能力。通过RL,DeepSeek-R1-Zero自然涌现出许多强大且有趣的推理行为。然而,它也面临诸如可读性差
- 强化学习从基础到进阶-常见问题和面试必知必答[1]:强化学习概述、序列决策、动作空间定义、策略价值函数、探索与利用、Gym强化学习实验
小城哇哇
人工智能语言模型ai深度学习机器学习强化学习agi
1.强化学习核心概念强化学习(reinforcementlearning,RL):智能体可以在与复杂且不确定的环境进行交互时,尝试使所获得的奖励最大化的算法。动作(action):环境接收到的智能体基于当前状态的输出。状态(state):智能体从环境中获取的状态。奖励(reward):智能体从环境中获取的反馈信号,这个信号指定了智能体在某一步采取了某个策略以后是否得到奖励,以及奖励的大小。探索(e
- 论文速读|RP1M:用于双手灵巧机械手弹奏钢琴的大规模运动数据集
项目地址:RP1M:ALarge-ScaleMotionDatasetforPianoPlayingwithBi-ManualDexterousRobotHandsRP1M数据集特别是为了研究双手灵巧机械手在钢琴演奏时的动态双手操控。该数据集包含了大约100万条专家级别的双手钢琴演奏动作轨迹,覆盖了大约2000首音乐作品。这些专家轨迹是通过为每首歌曲训练一个强化学习(RL)代理,并使用不同的随机种
- 【速写】TRL:Trainer的细节与思考(PPO/DPO+LoRA可行性)
囚生CY
速写人工智能
序言问题源于PPOTrainer里并没有跟SFTTrainer类似的peft_config参数,而SFTTrainer在带和不带peft_config参数的情况下分别对应高效微调和全量微调。自然就会想到是否可以把PPO和PEFT结合,但是目前peft包和trl包上似乎还是存在这种兼容性的问题。另一个问题就是奖励函数的设置,这个是RL从诞生以来一直存在的一个老大难问题。现在有很多方案,但是我始终觉得
- DexArt Benchmarking Generalizable Dexterous Manipulation with Articulated Objects
好气呀
具身智能铰接物体机器人
文章目录概述概述accepted:CVPR2023项目主页文章解读参考: RL的工作,很清晰的idea,后续可以读代码项目仓库
- 强化学习Reinforcement Learning与逆强化学习:理论与实践
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
强化学习,逆强化学习,强化学习算法,逆强化学习算法,深度强化学习,应用场景1.背景介绍在人工智能领域,强化学习(ReinforcementLearning,RL)作为一种模仿人类学习的智能算法,近年来取得了显著进展,并在机器人控制、游戏AI、推荐系统等领域展现出强大的应用潜力。强化学习的核心思想是通过试错学习,让智能体在与环境交互的过程中不断优化策略,以最大化累积的奖励。然而,在现实世界中,获取精
- Med-R1论文阅读理解-1
要努力啊啊啊
大模型论文阅读论文阅读人工智能深度学习
论文总结:Med-R1:ReinforcementLearningforGeneralizableMedicalReasoninginVision-LanguageModels论文写了什么?本文提出了一种名为Med-R1的新框架,旨在通过强化学习(ReinforcementLearning,RL)提升视觉-语言模型(Vision-LanguageModels,VLMs)在医疗领域的推理能力与泛化能
- REINFORCE蒙特卡罗策略梯度算法详解:python从零实现
AI仙人掌
复现强化学习RL算法算法python开发语言
向所有学习者致敬!“学习不是装满一桶水,而是点燃一把火。”——叶芝我的博客主页:https://lizheng.blog.csdn.net欢迎点击加入AI人工智能社区!让我们一起努力,共创AI未来!好的!我会按照你的要求,认真完成翻译任务,确保内容完整、准确且符合要求。以下是翻译后的Markdown文档:引言强化学习(ReinforcementLearning,RL)的目标是训练智能体(agent
- 动手学强化学习 第 11 章 TRPO 算法(TRPOContinuous) 训练代码
zhqh100
算法人工智能强化学习pytorch
基于Hands-on-RL/第11章-TRPO算法.ipynbatmain·boyu-ai/Hands-on-RL·GitHub理论TRPO算法修改了警告和报错运行环境DebianGNU/Linux12Python3.9.19torch2.0.1gym0.26.2运行代码TRPOContinuous.py#!/usr/bin/envpythonimporttorchimportnumpyasnpi
- DeepSeek本地私有部署(基于Ollama)
奶羊cnk
人工智能deepseek
DeepSeek是一家由中国知名量化私募巨头幻方量化创立的人工智能公司,致力于开发高效、高性能的生成式AI模型。自成立以来,DeepSeek在短短一年多的时间里取得了显著的进展,推出了多个引人注目的开源模型,包括DeepSeekCoder、DeepSeekLLM、DeepSeek-V2、DeepSeek-V3、DeepSeek-Rl和多模态模型Janus。DeepSeek的爆火,引发了全球科技震动
- 使用MATLAB和Simulink进行基于强化学习的双足机器人步态控制仿真
xiaoheshang_123
MATLAB开发项目实例1000例专栏手把手教你学MATLAB专栏simulink
目录一、准备工作二、步骤详解1.启动Simulink并创建新模型2.构建双足机器人简化模型3.设计强化学习环境强化学习环境概述4.实现强化学习控制器5.训练强化学习代理6.增加示波器观察输出7.配置仿真参数8.运行仿真并分析结果注意事项强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种通过智能体(agent)与环境互动来学习策略的机器学习方法。在双足机器人领域,强化学习可以用于自动
- OpenManus-RL 使用教程
戚逸玫Silas
OpenManus-RL使用教程OpenManus-RLAlivestreamdevelopmentofRLtunningforLLMagents项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenManus-RL1.项目介绍OpenManus-RL是一个开源项目,由Ulab-UIUC和MetaGPT合作领导。该项目是原始OpenManus创议的扩展版本。受到De
- 3中AI领域的主流方向:预测模型、强化学习和世界模型
pang企鹅
人工智能机器学习语言模型
引言近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,涌现出多种不同的技术路线。其中,预测模型(如大语言模型)、强化学习(RL)和世界模型(WorldModels)代表了三种较大影响力的研究方向。本文将从技术原理、应用场景和未来趋势三个维度,对比分析这三种方向的核心差异与互补性。1.预测模型(PredictiveModels)1.1核心思想预测模型(如GPT、BERT等大语言模型)的核心目标是基于已有数据预测
- 强化学习_置信域算法&RL
Scc_hy
强化学习算法强化学习人工智能深度学习
1置信域算法到TRPO置信域算法核心:找到更新参数θ\thetaθ和θold\theta_{old}θold相关的近似目标函数,邻域N(θold)N(\theta_{old})N(θold)内寻找最大值近似(approximation):L(θ∣θold)L(\theta|\theta_{old})L(θ∣θold)最大化(Maximation):arg maxθ∈N(θold)L(θ∣θold
- 【强化学习】强化学习算法 - 马尔可夫决策过程
人类发明了工具
RL强化学习分享算法数学建模强化学习马尔可夫决策
文章目录马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)1.MDP原理介绍2.MDP建模/实现步骤3.MDP示例:简单网格世界(GridWorld)马尔可夫决策过程(MarkovDecisionProcess,MDP)1.MDP原理介绍马尔可夫决策过程(MDP)是强化学习(ReinforcementLearning,RL)中用于对序贯决策(SequentialDecision
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数