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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
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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
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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)
leukocyten
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’
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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
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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
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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
- 机器学习框架Ray -- 3.1 RayRLlib训练Pendulum-v1
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分别使用SAC/DDPG/Apex-DDPG训练强化学习环境Pendulum-v1。1.Pendulum-v1环境在Pendulum-v1环境中,智能体的目标是平衡一个倒置的摆。奖励函数基于摆的角度、角速度和所采取的动作。奖励函数:reward=-(theta^2+0.1*theta_dt^2+0.001*action^2)其中,theta是摆离垂直向上位置的角度(以弧度为单位),theta_dt
- 马尔科夫决策过程(Markov Decision Process)揭秘
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RL基本框架、MDP概念MDP是强化学习的基础。MDP能建模一系列真实世界的问题,它在形式上描述了强化学习的框架。RL的交互过程就是通过MDP表示的。RL中Agent对Environment做出一个动作(Action),Environment给Agent一个反馈(Reward),同时Agent从原状态()变为新状态()。这里的反馈可以是正、负反馈;Agent执行动作是根据某个策略(Policy)进
- 蒙特卡洛树搜索python实现
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1.前言本文仅适合作为理解蒙特卡洛树搜索的最后一篇文章,原理我懒得写,完全没看过的自己先看其他博文,只写代码实现。2.伪代码图相信大家都看过这张图很多次了,但就是看不懂,本文将严格按照这张流程图,进行实现。先解释一下几个难理解的点:s表示状态,v表示节点s(v):与节点v相关的状态a(v):产生v节点的动作A(s):状态s的可执行动作N(v):访问过v的次数Q(v):总共的对于v的仿真reward
- Actor-Model和Reward-Model
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人工智能chatgpt
在强化学习中,Actor-Model和Reward-Model是两个关键概念,它们在训练智能体(Agent)的过程中起着重要的作用。1.Actor-Model(行动者模型):Actor-Model是强化学习中负责执行动作的部分。它根据当前的状态选择动作,并将动作发送给环境。Actor-Model的目标是通过与环境的交互来最大化累积奖励。通常,Actor-Model使用神经网络或其他函数逼近方法来建
- 抽奖的问题
牧天白衣.
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写法一:importrandomlucky_num=[]#存放中奖人名单,避免多次中奖lucky_count=0#表示每一种奖品人数够了fortimeinrange(0,3):#抽三次奖lucky_count=0#每次刷新print(f'第一次抽奖现在开始,这次抽的是{3-time}等奖\n')#判断奖品是哪个iftime==0:#三等奖reward="三斤苹果"eliftime==1:#二等奖r
- 机器学习笔记二——强化学习
唐豆豆*
机器学习笔记机器人机器学习
一、什么是强化学习强化学习就是让智能体可以独立自主的完成某个任务。独立自主指的就是不需要人去指挥。比如扫地机器人,打开开关就会自动去清理。自动驾驶的汽车,在定好目的地后,可以自动安全达到目的地。强化学习的过程Agent(智能体)——产生Action(行动)——Environment(环境)——产生newstate(状态)以及reward(奖惩)——返给Agent强化学习的本质:学习的是一种策略Po
- 用一个小游戏入门深度强化学习
不会停的蜗牛
今天我们来用深度强化学习算法deepQ-learning玩CartPole游戏。强化学习是机器学习的一个重要分支,通过强化学习我们可以创建一个agent,让它与环境不断地互动,不断试错,自主地从中学习到知识,进而做出决策。如图所示,agent收到环境的状态state,做出行动action,行动后会得到一个反馈,反馈包括奖励reward和环境的下一个状态next_state。这样一轮操作下来,age
- SUMO Reward Points v29.8.0WooCommerce 奖励系统插件WORDPRESS积分奖励系统
骆驼&沙漠
php学习运维前端
SUMORewardPointsv29.8.0WooCommerce奖励系统插件WORDPRESS积分奖励系统SUMO奖励积分:WooCommerce的忠诚度解决方案一、引言SUMO奖励积分,v29.8.0,是一个卓越的WooCommerce插件,致力于为电商提供一套完整的忠诚度奖励系统。这款插件专注于建立与维护顾客的长期关系,通过积分奖励计划,激励他们进行更多的购买、评论、分享和推荐等行为。二、
- 游戏任务系统实现思路
李子木、
功能实现游戏数据库后端
文章目录一、需求介绍二、数据库设计3、代码部分实现一、需求介绍1、首先任务的类型不同,可以分为:日常任务、成长任务、活动任务等等。2、当达到任务目标时,自动发放任务奖励。3、任务需要后台可配置,例如:任务名称、完成条件、奖励内容等等。二、数据库设计1、任务表字段名称注释task_id任务idtype任务类型(日常、成长、活动等)task_describe任务描述reward_describe奖励描
- 贝尔曼方程
zbgzzz
强化学习
累积折现回报(reward)Rt=rt+1+γrt+2+γ2rt+3+⋯=∑k=0∞γrt+k+1(1)(1)Rt=rt+1+γrt+2+γ2rt+3+⋯=∑k=0∞γrt+k+1策略(policy) 策略一般写成π(s,a)π(s,a),即在状态s下执行了动作a的概率,用来描述一系列行动方式。它是一个函数,能够采取一个状态和一个动作,并返回在当前状态下采取这个动作的概率。![这里写图片描述](
- 习惯的力量
huilan2yunqiang
什么是习惯?1.每个习惯有三个组成部分:一个触机(cue),让你的行动开展;一个跟该触机直接相关联的“奖励”(reward);一个惯性行为(routine),就是我们所看到的习惯性行为——触机下我们想起了那个难以抵抗的诱惑,于是习惯性的行为就出现了。2.习惯是自动展开的。你以为你是在为自己做决定(“嗯我现在想吃冰淇淋了”),其实只是你的习惯在某个触机下自动展开了(下午三点,一个工作刚好阶段性的结束
- 所谓的"省事"
啊呸不呸
这一路,好像都是为了所谓的省事,保研省事,找工作省事,看似一路顺风顺水,实际每次选择都在往反方向走。25岁,是不是醒悟还不算晚?明确目标付诸于行动坚持下来才最关键。Trigger一Behavior一Reward图片发自App
- MySQL查询本日、昨天、本周、本月、48小时内、30分钟内记录
_不吃猫的鱼_
MySQLsqlmysql
1、查询本日:selectsum(reward)frommanarewardswhereuid=#{uid}andto_days(createtime)=to_days(now());2、查询本周:selectsum(reward)frommanarewardswhereuid=#{uid}andYEARWEEK(date_format(createtime,'%Y-%m-%d')-INTERVA
- 01强化学习基础以及马尔可夫决策过程
爱宇小菜涛
强化学习人工智能机器学习
文章目录前言一、关于强化学习特点基本要素奖励-reward决策序列智能体与环境状态完全可观测环境与部分可观测环境智能体组成策略价值函数模型方法分类基于策略更新与优化是否依赖模型环境返回的回报函数强化学习中的问题学习与规划探索与利用预测与控制二、马尔可夫决策过程马尔可夫过程马尔可夫性质状态转移矩阵马尔可夫过程马尔可夫奖励过程回报价值函数马尔可夫奖励过程的贝尔曼方程贝尔曼方程的解马尔可夫决策过程策略M
- policy-gradient
Iverson_henry
参考资料:1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/217254982.https://zhuanlan.zhihu.com/p/75174892(尤其是这个,包括引入baseline,对应的正好是reward的normalization)基于值的强化学习算法的基本思想是根据当前的状态,计算采取每个动作的价值,然后根据价值贪心的选择动作。如果我们省略中间的步骤,即直接根据当前的
- 强化学习-赵世钰(一):基本概念【state、action、state transition、policy、reward、return、trajectories、episode、Markov】
u013250861
RL/强化学习强化学习
1.1AgridworldexampleConsideranexampleasshowninFigure1.2,wherearobotmovesinagridworld.Therobot,calledagent,canmoveacrossadjacentcellsinthegrid.Ateachtimestep,itcanonlyoccupyasinglecell.Thewhitecellsare
- 强化学习(一)——基本概念及DQN
晚点吧
强化学习强化学习DQNDDQNRL
1基本概念智能体agent,做动作的主体,(大模型中的AIagent)环境environment:与智能体交互的对象状态state;当前所处状态,如围棋棋局动作action:执行的动作,如围棋可落子点奖励reward:执行当前动作得到的奖励,(大模型中的奖励模型)策略policy:π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)当前状态如何选择action,如当前棋局,落子每个点的策略回报(累计奖励)re
- 强化学习Q-Learning算法和简单迷宫代码
今我来思雨霏霏_JYF
强化学习算法强化学习Q-Learning
使用到的符号:agent代理reward奖励state(s)状态action(a)行为Rreward矩阵Q矩阵:表示从经验中学到的知识episode:表示初始→目标一整个流程贝尔曼方程(迭代公式):Q(s,a)←Q(s,a)+α[R(s,a)+γmaxa′Q(s′,a′)−Q(s,a)]Q(s,a)\leftarrowQ(s,a)+\alpha[R(s,a)+\gamma\mathop{\max
- EUREKA: HUMAN-LEVEL REWARD DESIGN VIACODING LARGE LANGUAGE MODELS
hanranV
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
目录一、论文速读1.1摘要1.2论文概要总结相关工作主要贡献论文主要方法实验数据未来研究方向二、论文精度2.1论文试图解决什么问题?2.2论文中提到的解决方案之关键是什么?2.3用于定量评估的数据集是什么?代码有没有开源?2.4这篇论文到底有什么贡献?2.5下一步呢?有什么工作可以继续深入?一、论文速读paper:https://arxiv.org/pdf/2310.12931.pdf1.1摘要大
- 思维模型04
清扬先生
条件反射**我希望每个美国军人随时随地都能喝上一瓶可口可乐,那是一种能让他想起家乡的东西。——艾森豪威尔**为什么军人喝可乐能想起家乡呢?因为喝可乐的感觉与美国之间有了一种条件反射。条件反射就是大脑在诱因下学习的结果。人的行为的本质是:Trigger-Behavior-Reward,即诱因-行为-奖励。:就是说诱因触发行为,行为带来奖励,奖励又会成为一种诱因,让行为继续发生,这样就形成一个循环。随
- Reward Modelling(RM)and Reinfo
量化交易曾小健(金融号)
大语言模型ChatGPT-LLM人工智能
RewardModelling(RM)andReinfo文章标签数据语言模型强化学习文章分类jQuery前端开发阅读数254RewardModelling(RM)andReinforcementLearningfromHumanFeedback(RLHF)forLargelanguagemodels(LLM)技术初探一、RLHF技术的背景OpenAI推出的ChatGPT对话模型掀起了新的AI热潮,
- 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