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1背景在上文《自动驾驶---MotionPlanning之LaneChange》中,笔者提到过两种LaneChange的思路,这里再简单回顾一下:(1)利用Routing和周围环境的信息,决定是否进行换道的决策;(2)采用的博弈思想(蒙特卡洛树搜索---MCTS)决定是否进行换道的决策。不管是变道,避让还是借道等决策,如果后续采用优化的思想进行局部轨迹的求解,那么在求解之前需要确认boundary
- 最全嗖拉拉防弹咖啡科普,一篇文章解答你所有对防弹咖啡的疑惑
soulgirl23
1.什么是防弹咖啡?防弹咖啡是一种低毒咖啡,低霉菌咖啡豆配上一到两汤匙的无盐草饲黄油(指不采用玉米或小麦壳作为饲料,仅使用牧草喂养的牛所产牛奶制成的黄油,富含欧米伽3脂肪酸及维生素),与一到两茶匙的中链三酸甘油酯(Medium-chaintriglycerides,MCTs,一种易消化的中链脂肪酸,被吸收后可以直接运送到肝脏,然后被高效分解成酮体,给大脑供应能量)或有机冷榨椰子油(富含MCT油),
- 深度强化学习_AlphaGo 王树森课程笔记
淀粉爱好者
深度学习机器学习人工智能
AlphaGo一、游戏规则二、设计思路三、Training1.策略网络1.1State(ofAlphaGoZero)1.2PolicyNetwork1.3BehaviorCloning1.4策略梯度2.价值网络2.1PolicyValueNetworks(AlphaGoZero)2.2训练价值网络四、Execution:MonteCarloTreeSearch1.主要思想2.MCTS步骤2.1St
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基础理论学习算法笔记
其实在强化学习入门阶段就听说过蒙特卡洛搜索,比如多臂赌博机其实就是一个单一状态蒙特卡洛规划。在多臂赌博机的研究过程中,上限置信区间(UpperConfidenceBound,UCB)成为一种较为成功的策略学习方法,因为其在探索-利用之间取得平衡,基于过去产生的平均回报,和对未来期望回报的累积来做选择。公式第一项表现的是利用,就是选取过去时刻获得奖励最大的策略;公式第二项表现的是探索,去选取可能带来
- AlphaGo Zero学习笔记
神奇的托尔巴拉德
蒙特卡洛树搜索(MCTS)前向搜索前向搜索算法从当前状态节点开始,对该状态节点所有可能的动作进行扩展,建立一颗以为根节点的搜索树前向搜索前向搜索在状态动作数量都很少的时候没有问题,但是只要稍微状态动作数量多一点,每个状态的选择就都特别慢了简单蒙特卡洛搜索简单蒙特卡罗搜索基于一个强化学习模型和一个模拟策略.在此基础上,对于当前我们要选择动作的状态,对每一个可能采样的动作,都进行轮采样,这样每个动作都
- 机器学习:手撕 AlphaGo(二)
三翼鸟数字化技术团队
人工智能人工智能机器学习算法
计算机下围棋的问题描述请见上篇:机器学习:手撕AlphaGo(一)-CSDN博客3.MCTS算法介绍MCTS(MonteCarloTreeSearch)算法的中文名称叫做蒙特卡洛树搜索。第一次接触这个算法时,便惊叹于它精巧的设计。而且这个算法在AlphaGo的设计中,有着不可替代的作用。图3-7是MCTS算法的常见迭代图,分为selection,expansion,simulation,backp
- AI人工智能(调包侠)速成之路十二(AlphaZero代码实战4:人机对战实现)
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AI人工智能(调包侠)速成之路深度学习tensorflow机器学习神经网络游戏
AlphaZero巧妙了使用MCTS搜索树和神经网络一起,通过MCTS搜索树优化神经网络参数,反过来又通过优化的神经网络指导MCTS搜索。两者一主一辅,非常优雅的解决了这类状态完全可见,信息充分的棋类问题。前面结合一个五子棋AI的案例代码实现了蒙特卡洛树搜索,还使用Tensorflow2实现神经网络的部分。现在还差训练模型部分和人机对战的界面,我们先来实现人机交互。AI人工智能(调包侠)速成之路十
- 蒙特卡洛树搜索 Monte Carlo Tree Search
Lezvin
强化学习笔记
什么是MCTS?全称MonteCarloTreeSearch,是一种人工智能问题中做出最优决策的方法,一般是在组合博弈中的行动(move)规划形式。它结合了随机模拟的一般性和树搜索的准确性。MCTS受到快速关注主要是由计算机围棋程序的成功以及其潜在的在众多难题上的应用所致。超越博弈游戏本身,MCTS理论上可以被用在以{状态state,行动action}对定义和用模拟进行预测输出结果的任何领域。基本
- AI强度相关的研究:MCTS 蒙特卡洛树搜索 Monte Carlo Tree Search
Lezvin
强化学习笔记
提供具有挑战性的人工智能对手是使视频游戏令人愉悦和身临其境的重要方面。太简单或反之太难的游戏可能会让玩家感到沮丧或无聊。动态难度调整是一种方法,旨在通过为对手提供量身定制的挑战来改进传统的难度选择方法,从而使挑战对玩家来说处于最佳水平。这项研究使用蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch)方法对三种不同的动态难度调整方法进行了玩家评估,并评估了它们对玩家享受度,真实感和感知难度的影
- 【Monte Carlo Tree Search Methods】MCTS 蒙特卡洛搜索树 学习笔记
马里奥奥利奥
算法
之前本科的时候有学过这个算法,写了一个五子棋的小demo,不过现在忘记了很多。所以在捡起来看一看。记录一下我的学习。简介蒙特卡洛搜索树和蒙特卡洛算法还是有区别的,mcts是一类数搜索算法,可以解决探索空间巨大的问题,比如围棋算法,AlphaGo就是用的mcts。如果对于空间小,层数浅的问题,可以直接使用穷举来计算。但是对于空间非常大的问题,计算能力跟不上,就只能使用mcts了。mcts包括四个步骤
- 蒙特卡洛树搜索Monte Carlo Tree Search(MCTS)
懂技术的喵
深度学习机器学习
讲解蒙特卡洛树搜索的视频资源:蒙特卡洛树搜索up主的特点是会把背景知识都简单介绍一下,帮助理解
- 蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search)揭秘
アナリスト
启发式算法数据结构神经网络人工智能游戏程序
一.什么是蒙特卡洛树搜索蒙特卡洛树搜索(MCTS)是一种启发式搜索算法,一般用在棋牌游戏中,如围棋、西洋棋、象棋、黑白棋、德州扑克等。MCTS与人工神经网络结合,可发挥巨大的作用,典型的例子是2016年的AlphaGo,以4:1的比分战胜了韩国的9段棋手李世石。二.蒙特卡洛树搜索与蒙特卡罗方法的区别蒙特卡罗方法使用随机抽样来解决其他方法难以或不可能解决的确定性问题,是一类计算方法的统称。它被广泛用
- 蒙特卡洛方法、蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search, MCTS) 学习
zhou_zjuer
AI算法菜鸟路算法mctsai蒙特卡洛树搜索
文章目录1.从多臂赌博机说起2.UCB3.蒙特卡洛树搜索4.伪代码提出一个问题:假设你当前有n个币,面前有k个赌博机。每个赌博机投一个币后摇动会产生随机的产出,你会怎么摇?1.从多臂赌博机说起蒙特卡洛方法利用了一个基本的思想:随机模拟。根据大数定理、多次采样最终得到的样本均值可以估计变量的期望。现代的(随机模拟)统计模拟方法由数学家乌拉姆提出、由Metropolis命名为蒙特卡洛方法、蒙特卡洛是一
- Monte Carlo Tree Search (MCTS) 蒙特·卡罗尔树搜索
从流域到海域
强化学习Model-BaseRLMonteCarloTreeSearchReinforcementLearning
MonteCarloTreeSearch为什么要学习MCTS一部分原因是过去12年AI最大的成就莫过于AlphaGo,一个超越任何人类的围棋玩家引入基于模型的RL思想和规划(planning)的好处IntroudctionModel-BasedReinforcementLearning前面的博文:从经验中直接学习价值函数或者策略这篇博文:从经验中直接学习模型(TransitionorRewardm
- 机器学习算法之蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)
洞深视界
机器学习算法人工智能
大家好!欢迎来到今天的博客。在本文中,我们将深入探讨机器学习领域中的一个非常强大且广泛应用的算法——蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch,MCTS)。不论你是一名机器学习新手还是一个有经验的开发者,我将以通俗易懂的方式向你介绍MCTS的基本原理、应用领域以及如何实现它。让我们一起踏上这个有趣的学习之旅吧!什么是蒙特卡洛树搜索(MCTS)?蒙特卡洛树搜索,通常简称为MCTS,是一
- MCTS蒙特卡洛树搜索(The Monte Carlo Tree Search)
恣睢s
机器学习算法
1、简介蒙特卡罗树搜索是一类树搜索算法的统称,简称MCTS。它是一种用于某些决策过程的启发式搜索算法,且在搜索空间巨大的游戏中会比较有效。从全局来看,蒙特卡洛树搜索的主要目标是:给定一个游戏状态来选择最佳的下一步。等常见应用包括AlphaGo、象棋、围棋AI程序等。算法过程选择(Selection)选择能够最大化UCB值的结点。扩展(NodeExpansion)创建一个或多个子结点。仿真(Roll
- AAAI18最佳论文:Memory-Augmented Monte Carlo Tree Search
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论文翻译AAAI18蒙特卡洛树搜索
本文为翻译AAAI18最佳论文:Memory-AugmentedMonteCarloTreeSearch,如有错误,还望指正。转载请说明出处。记忆增强的蒙特卡洛树搜索摘要我们在本文中提出记忆增强的蒙特卡洛树搜索(Memory-AugmentedMonteCarloTreeSearch,M-MCTS)并对其进行了评估,提供了利用在线实时搜索的泛化能力的新方法。M-MCTS的核心思想是将MCTS结合一
- A Survey of Monte Carlo Tree Search Method 笔记以及中文翻译概要
bowean
论文阅读人工智能MCTSMCTS人工智能算法AI
摘要:MCTS蒙特卡罗树搜索(MonteCarloTreeSearch)结合了精确的树搜索和随机采样的搜索方法,其在围棋和很多领域取得了瞩目的成就。本文对近五年的与其相关的文章做了总结,包括起源、变种、提高其性能的方法、应用领域做了介绍。1简介MCTS是一个通过在决定空间内随机采样建立搜索树,从而得出最佳决策的方法,在AI领域已有广泛应用。自其被提出的五年时间以来,其在围棋领域的应有鼓舞着人们。通
- 【Algorithm】最容易理解的蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS)算法
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算法
看了不少解读和笔记,本文把最容易理解的解读做个总结。1.蒙特卡洛方法蒙特卡洛方法(MonteCarlomethod),是一种“统计模拟方法”。20世纪40年代,为建造核武器,冯.诺伊曼等人发明了该算法。因赌城蒙特卡洛而得名,暗示其以概率作为算法的基础。假设我们要计算一个不规则形状的面积,我们只需在包含这个不规则形状的矩形内,随机的掷出一个点,每掷出一个点,则N+1,如果这个点在不规则图形内则W+1
- [PyTorch][chapter 58][强化学习-2-有模型学习]
明朝百晓生
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前言:在已知模型的环境里面学习,称为有模型学习(model-basedlearning).此刻,下列参数是已知的::在状态x下面,执行动作a,转移到状态的概率:在状态x下面,执行动作a,转移到的奖赏有模型强化学习的应用案例棋类游戏:有模型强化学习算法(例如MCTS)被广泛应用于棋类游戏,例如围棋、国际象棋等。AlphaGo和AlphaZero就是使用MCTS的典型例子。路径规划:有模型强化学习算法
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小蒋的技术栈记录
深度学习机器学习强化学习人工智能
文章目录强化学习概念Model-FreeValue-basedlearningDQNState-basedlearning蒙特卡洛近似Actor-CriticLearningModel-BasedMonteCarloTreeSearch(MCTS)-AlphaGo强化学习概念Terminologies(术语)States:环境的一个状态Agent:代理Actiona:动作Environment:代
- 蒙特卡洛树搜索(MCTS)在Python中实现井字游戏策略优化详细教程
m0_57781768
python游戏开发语言
1.介绍井字游戏(TicTacToe)是大家都很熟悉的一款策略游戏,两个玩家轮流在3x3的棋盘上放置自己的标记(通常是’X’和’O’),目标是在任意方向上(横、竖、斜)连续三个自己的标记。而蒙特卡洛树搜索(MCTS)则是一种广泛用于复杂策略游戏(例如围棋、象棋等)的算法。在本文中,我们将结合这两者,使用MCTS为井字游戏制定策略。2.井字游戏规则简介游戏开始时,棋盘上的九个位置都是空的。两名玩家轮
- 2018年2月27日
真昼之月
FGO长草期所以就没啥可刷的了,绿方块又不是一时半会能解决的……不知道是不是地铁上比较仓促的原因,感觉荒野之息的谜题好难啊,相比之下以前的传说系列和大神都是小儿科(。)上午大大方方摸鱼,也就是看看AlphaGOZero中MCTS是怎么运行的,感觉需要原论文帮助?中午来到了半个月不见的食堂吃午饭,感觉并不怀念!午觉质量一般般吧。下午在经理的无声督促(为什么难得一次摸鱼刷手机微博都能被他撞到,沉痛)借
- 强化学习(EfficientZero)(应用于图像和声音)
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目录摘要1.背景介绍2.MCTS(蒙特卡洛树搜索)(推理类模型,棋类效果应用好,控制好像也不错)3.MUZERO4.EfficientZero(基于MUZERO)展望参考文献摘要在文中,基于传统强化学习在数据训练方面的局限性,引入了EfficientZero,并和常用的强化学习算法在Atari游戏中,进行性能的对比,证明EfficientZero的效果,之后简单介绍了EfficientZero算法
- 一种基于目标的可解释的自动驾驶预测和规划策略
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摘要:本文介绍了一种通过理性逆向规划进行目标识别和多模态轨迹预测的方法。通过将目标识别与MCTS计划相结合,为自车生成优化计划。最近炒得比较火的影子模式实际就是在通过数据收集的方式不断模拟自动驾驶系统按照人类驾驶习惯实现人之间的交互过程。对于开发者而言,则需要重新思考人类驾驶员之间是如何正常且正确交互的,从而在设计实现所标定的控制参数中不断模拟并实现社会面相契合的自动驾驶。实际上对于如何为自动驾驶
- GPT现状终于有人讲清楚了!OpenAI大牛最新演讲爆火,还得是马斯克钦点的天才
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量子位|公众号QbitAI继WindowsCopilot发布后,微软Build大会热度又被一场演讲引爆。前特斯拉AI总监AndrejKarpathy在演讲中认为思维树(treeofthoughts)与AlphaGo的蒙特卡洛树搜索(MCTS)有异曲同工之妙!网友高呼:这是关于如何使用大语言模型和GPT-4模型的最详尽有趣的指南!此外Karpathy透露,由于训练和数据的扩展,LLAMA65B“明显
- AI人工智能(调包侠)速成之路十一(AlphaZero代码实战3:神经网络实现)
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AlphaZero巧妙了使用MCTS搜索树和神经网络一起,通过MCTS搜索树优化神经网络参数,反过来又通过优化的神经网络指导MCTS搜索。两者一主一辅,非常优雅的解决了这类状态完全可见,信息充分的棋类问题。前面结合一个五子棋AI的案例代码实现了蒙特卡洛树搜索,这次我们使用Tensorflow2来实现神经网络的部分。AI人工智能(调包侠)速成之路十(AlphaZero代码实战2:蒙特卡洛树搜索)神经
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- 博弈决策---蒙特卡洛搜索过程(一):原理
风雨潇潇一书生
智能机动决策蒙特卡洛搜索
一、简介蒙特卡洛树搜索(简称MCTS)最早兴起于上个世纪五十年代左右,从统计实验中衍生而来,在博弈决策中发挥了巨大的作用。当博弈序列较长,动作空间大时,往往会使博弈树非常巨大,导致使用蒙特卡洛树搜索带来了较大的困难,近几年深度学习的兴起,尤其是AlphaGO,其使用了深度学习与蒙特卡洛树搜索相结合,借助MCTS的框架(就是实验统计的思想),利用深度网络来拟合,解决了空间规模较大的问题,在各类游戏中
- 基于torch库和强化学习的屏风四子棋算法
PZO大笨鹅
一种完全基于深度强化学习的方法。使用一个神经网络经过训练来预测自己应该的下棋位置和获胜概率,同时又通过MCTS树搜索方法不断提升神经网络的能力,使神经网络在一次次迭代中不断获得更高质量的预测效果。目录结构如下:CN4Z\├──main.py├──README.md├──res\|├──0.png|├──8.png|└──bj.jpg└──src\├──__init__.py├──default
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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目录
Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
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javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
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删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
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- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
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CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
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WHEN '2' THEN '女'
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--Case搜索函数
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WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
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PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
dcj3sjt126com
yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后