- 强化学习-双臂老虎机
transuperb
强化学习人工智能
本篇文章模拟AI玩两个老虎机,AI需要判断出哪个老虎机收益更大,然后根据反馈调整对于不同老虎机的价值判断,如果把这个看作一个简单的强化学习的话,那么AI就是agent,两个老虎机就是environment,AI首先会对两台老虎机有一个预测值Q,预测哪一个的价值高,然后AI通过策略函数判断应该选择哪个老虎机,进行Action后根据Reward更新每个老虎机的价值Value,然后再进行下一次判断,直到
- 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
- 【速写】policy与reward分词器冲突问题(附XAI阅读推荐)
囚生CY
速写python
TRL的PPOTrainer实现存在一个很严重的问题,它的model和reward_model两个参数所使用的分词器是必须相同的,否则一定会报错。之前已经提过,PPOTrainer要求训练数据(train_dataset参数)必须包含input_ids字段,这个跟SFTTrainer,DPOTrainer,GRPOTrainer都不同,查了一下源码(trl/trainer/ppo_trainer.
- 强化学习基础概念图文版笔记
要努力啊啊啊
大模型中的技术名词解析深度学习人工智能语言模型自然语言处理论文阅读笔记
强化学习基础概念图文版笔记1️⃣基本框架:Agent与Environment核心角色:Agent(智能体):做出决策的“大脑”,根据当前状态选择动作。Environment(环境):Agent所处的世界,接收动作并返回下一个状态和奖励。工作流程:Agent观察→环境反馈状态(state)Agent决策→选择动作(action)环境响应→返回奖励(reward)和新状态Agent更新策略图形示意:[
- 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
- DPO(Direct Preference Optimization)详解
要努力啊啊啊
大模型中的技术名词解析人工智能深度学习算法
DPO(DirectPreferenceOptimization)训练详解一、什么是DPO?DPO(DirectPreferenceOptimization)是一种用于训练大语言模型的直接偏好优化方法,它相比于PPO(ProximalPolicyOptimization)无需显式构建奖励模型,而是基于人类反馈的“选优对比”直接学习偏好。应用背景:替代PPO实现RLHF微调流程不需要训练Reward
- 强化学习——MDP框架的搭建
愚者大大
强化学习人工智能算法机器学习
强化学习框架数学符号释义SSS指状态(state)空间AAA指动作(action)空间RRR指reward奖励,Rs=E[Rt+1∣St=s]R_s=E[R_{t+1}|S_t=s]Rs=E[Rt+1∣St=s]PPP指状态转移矩阵,其中的元素为:Pss′=P[St+1=s′∣St=s]P_{ss'}=P[S_{t+1}=s'|S_{t}=s]Pss′=P[St+1=s′∣St=s]γ\gamma
- PPO算法实践:手把手教会你PPO算法的工程应用
KangkangLoveNLP
强化学习算法机器学习人工智能深度学习神经网络自然语言处理
PPO模型的训练我们需要的模型实现流程伪代码代码中的公式解释代码解释数据准备阶段训练阶段实现代码PPO模型的训练我们需要的模型基准模型:一般是SFT后的模型作为基准,新训练的模型不能和这个模型的概率分布相差太大。训练模型:他的结构和基准模型是一样的。reward模型:对一个问答序列进行打分,输出是一个分数。状态价值模型:对每个状态进行评估,对截止到目前的序列预测到序列生成结束后这个序列的期望回报是
- 强化学习入门指南 - Python实现
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python开发语言
强化学习入门指南-Python实现强化学习(ReinforcementLearning)是一种解决机器智能问题的方法,通过智能体与环境的交互学习最优策略,最终使得智能体能够在环境中获得最大的回报。这里将介绍强化学习的基本概念和Python实现。强化学习的核心概念是智能体(Agent)、环境(Environment)、状态(State)、行为(Action)、奖励(Reward)和策略(Policy
- DeepSeek与清华联合发布重磅论文:从 SPCT 到 Meta Reward Model,或预示DeepSeek R2将近
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人工智能
2025年4月4日,中国人工智能企业深度求索(DeepSeek)与清华大学研究团队联合发布题为《奖励模型的推理时Scaling方法及其在大规模语言模型中的应用》的重磅论文,提出自我原则点评调优(SPCT)与元奖励模型(MetaRewardModel)两大核心技术,为大语言模型(LLM)的推理能力提升开辟了全新路径。这一成果不仅被视作DeepSeek下一代推理模型R2的技术基石,更在全球AI界掀起轩
- 强化学习原理二 BasicConcepts
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深度学习
状态,State状态空间,StateSpace行动,Action状态转换,statetransition策略,Policy用数组或者矩阵表示这样一个策略奖励,Reward不确定的话,表格就不适用了。这个时候就要用数学来表示:p(r=-1|s1,a1)=1andp(r!=-1|s1,a1)=0轨迹,TrajectoryATrajectoryisastate-action-rewardchain.返回
- 关于强化学习小记
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能强化学习马尔科夫决策
强化学习(ReinforcementLearning,RL)详解1.什么是强化学习?强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过**智能体(Agent)在环境(Environment)中不断尝试不同的动作(Action),并根据环境给予的奖励(Reward)**来学习最优策略(Policy),从而最大化长期回报(Return)。强化学习的核心思想:试错学习(
- 强化学习 Reward
百态老人
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在强化学习中,奖励(Reward)是智能体(Agent)与环境(Environment)交互过程中获得的重要反馈信号。奖励机制在强化学习中扮演着至关重要的角色,因为它不仅指导智能体如何在环境中行动,还影响其策略的优化和最终的学习效果。奖励是智能体在执行某个动作后从环境中获得的即时反馈,用于评估该动作的好坏。这种反馈帮助智能体调整其行为策略,以期在未来获得更多的奖励。奖励可以是正数、负数或零,其或负
- DeepSpeed-Chat:Reward Model【奖励模型】
u013250861
#LLM/训练RL/强化学习排序强化学习
第二阶段:奖励模型微调奖励模型(RM)微调类似于第一阶段有监督微调(SFT)。但是,RM和SFT微调之间存在几个关键差异:训练数据差异:对于SFT微调,数据是查询(query)和答案(answer)拼接在一起。然而,对于RM微调,每批数据由两个查询-答案对组成,即具有高分答案和低分答案的相同查询。这也导致了如下所述的第二个差异。训练目标差异:对于RW,训练目标是pairwiserankingsco
- HRM:分层多步奖励模型
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深度学习语言模型人工智能自然语言处理
论文标题TowardsHierarchicalMulti-StepRewardModelsforEnhancedReasoninginLargeLanguageModels论文地址https://arxiv.org/pdf/2503.13551代码地址https://github.com/tengwang0318/hierarchial_reward_model作者背景香港大学,北京大学,新加坡国
- 什么是索引下推
不要成为根号三
Mysqlandroidmysql数据库java
索引下推(IndexConditionPushdown,ICP)详解1.问题背景:联合索引的范围查询限制假设有一个联合索引(age,reward),执行以下查询:SELECT*FROMusersWHEREage>20ANDreward=100000;范围查询导致索引部分失效:由于age>20是范围查询,MySQL在联合索引中只能使用age字段进行筛选,而reward字段无法直接通过索引过滤。传统处
- 论文笔记(七十二)Reward Centering(一)
墨绿色的摆渡人
文章论文阅读
RewardCentering(一)文章概括摘要1奖励中心化理论文章概括引用:@article{naik2024reward,title={RewardCentering},author={Naik,AbhishekandWan,YiandTomar,MananandSutton,RichardS},journal={arXivpreprintarXiv:2405.09999},year={202
- 强化学习在连续动作空间的应用:DDPG与TD3
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习(ReinforcementLearning,简称RL)是一种机器学习方法,它通过让智能体(Agent)在环境(Environment)中与环境进行交互,学习如何根据观察到的状态(State)选择动作(Action),以最大化某种长期累积奖励(Reward)的方法。强化学习的核心问题是学习一个策略(Policy),即在给定状态下选择动作的映射关系。1.2连续动
- 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!
- 【llm对话系统】RL强化学习的技术演进与RLHF
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人工智能chatgptllama
一、强化学习基础知识强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,它通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何行动以最大化累积奖励(Reward)。1.核心概念:智能体(Agent):做出决策并采取行动的学习者。环境(Environment):智能体所处的外部世界,对智能体的行动做出反应。状态(State,S):对环境当前情况的描述。
- uniapp 微信小程序 金额展示套餐
竣子好逑
uniappv2组件uni-app微信小程序小程序
html喜欢作者其他金额-->¥{{item}}js//打赏asyncfun_reward(price){//里面写逻辑},css.gradelist{padding:30rpx;background:#f5f5f5;border-radius:8rpx;box-sizing:border-box;border-radius:12rpx;margin-top:30rpx;.gradelisTitl
- oracel
youpd
统计百分比:selectsum(t1.reward_money)asreward_money,t1.kpi_code,RATIO_TO_REPORT(sum(t1.reward_money))OVER()ASREWARD_PERCENTfromt1groupbyt1.kpi_code;oracle获取特定字符串在字符串中出现的次数:selectregexp_count('abacdefg','a'
- 【EAI 019】Eureka: Human-Level Reward Design via Coding LLM
datamonday
具身智能(EmbodiedAI)人工智能具身智能机器人强化学习奖励函数设计GPT-4LLM
论文标题:Eureka:Human-LevelRewardDesignviaCodingLargeLanguageModels论文作者:YechengJasonMa,WilliamLiang,GuanzhiWang,De-AnHuang,OsbertBastani,DineshJayaraman,YukeZhu,LinxiFan,AnimaAnandkumar作者单位:NVIDIA;UPenn;C
- 魔兽世界单机mysql密码_魔兽世界单机版-Trinity-Core数据库表解释
呆晒晒
魔兽世界单机mysql密码
玩单机版的时候,经常要用到world数据库,但是对很多人来说,都不知道数据库中每个表格的作用是什么!下面我们来看看表格名称备注access_requirement副本进入的条件achievement_criteria_data获得某成就所需要达成的条件achievement_dbc储存Achievement.dbc文件丢失的数据achievement_reward记录获得某成就时能够得到的奖励ar
- 强化学习-google football 实验记录
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googlefootball实验记录1.gru模型和dense模型对比实验实验场景:5v5(控制蓝方一名激活球员),跳4帧,即每个动作执行4次实验点:修复dense奖励后智能体训练效果能否符合预期实验目的:对比gru长度为16和densenet作为aggrator的区别实验效果reward敌方得分我方得分熵实验结论:相较于长度16的gru,densenet作聚合器有益于快速收敛。gru聚合器学到了
- 一起学习飞桨 深度强化学习算法DQN
路人与大师
学习paddlepaddle算法
LEARN_FREQ=5#trainingfrequencyMEMORY_SIZE=200000MEMORY_WARMUP_SIZE=200BATCH_SIZE=64LEARNING_RATE=0.0005GAMMA=0.99#trainanepisodedefrun_train_episode(agent,env,rpm):total_reward=0obs=env.reset()step=0w
- 强化学习(王树森)
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强化学习
目录基本概念价值函数目的基本概念**策略函数(policy)**是根据观测到的状态做出决策策略函数π\piπ:S×\times×A→\rightarrow→[0,1]是一个条件概率函数:π\piπ(a|s)=P(A=a|S=s)策略函数的输入是状态s和动作a,输出是一个0到1之间的概率值奖励(reward)是在智能体执行一个动作之后,环境返回给智能体的一个数值状态转移是指当前状态s变成新的状态s’
- 强化学习--梯度策略
无盐薯片
强化学习python机器学习人工智能
强化学习强化学习--梯度策略强化学习1Keywords2Questions1Keywordspolicy(策略):每一个actor中会有对应的策略,这个策略决定了actor的行为。具体来说,Policy就是给一个外界的输入,然后它会输出actor现在应该要执行的行为。一般地,我们将policy写成ππ。Return(回报):一个回合(Episode)或者试验(Trial)所得到的所有的reward
- RLHF代码
银晗
人工智能深度学习
https://github.com/CarperAI/trlx/blob/main/examples/summarize_rlhf/reward_model/reward_model.pyhttps://github.com/CarperAI/trlx/blob/main/trlx/models/modeling_ppo.py
- (202401)深度强化学习基础2:策略梯度
早上真好
参与dw开源学习深度学习
文章目录前言策略梯度1基于价值算法的缺点2策略梯度算法3REINFORCE算法本章小结前言感谢Datawhale成员的开源本次学习内容的文档地址为第九章策略梯度策略梯度这个章节会开始介绍基于策略梯度的算法。前面的算法都是针对“奖励”或者说“回报(reward)”的,而这次的则是直接对策略本身进行近似优化。这与之前的差别很大,我这里也大约明白了一点为什么任务一直接让人跳到DQN但是却不跳过第二章“马
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla