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程序员Thomas
STM32C++机器人c++算法机器人
基于C++的PPO算法实现托马斯全旋动作的机器人训练系统一、系统设计框架核心架构•感知层:使用深度相机(如IntelRealSense)获取机器人本体姿态和地面接触信息,结合关节编码器和IMU传感器实时反馈关节角度、角速度、末端受力等数据。•策略层:基于PPO算法构建Actor-Critic网络,Actor网络输出各关节力矩或目标角度,Critic网络评估动作价值,通过裁剪重要性采样比(Clipp
- AI自动搭建个人读书知识库
人工智能
一、读书在个人成长中的重要性在知识快速迭代的当下,个人成长面临诸多挑战。读书作为一种长期有效的知识积累与思维训练途径,深受学习者重视。从古代劝学理念到现代终身学习思想,读书在获取知识、拓展认知与提升思维方面的重要性始终显著。二、读书记录与个人成长体系现存问题(一)读书记录缺乏系统性然而,实际操作中学习者常面临难题。读书记录缺乏系统性,分散于笔记本、手机备忘录等不同载体,随着阅读量增加,管理难度增大
- 劲速云算力:以真性价比与硬核实力,赋能 AI 创新加速
在AI技术爆发式发展的今天,算力已成为驱动行业变革的核心引擎。无论是算法迭代、模型训练还是数据处理,高效稳定的算力支持都是企业与开发者突破瓶颈的关键。劲速云凭借“高可靠、高性能、高性价比”的核心理念,正以全国布局的算力网络与创新技术,为全球AI开发者与企业提供坚实的算力底座,助力其在智能时代抢占先机。一、万卡集群+智能调度:打破资源壁垒劲速云在全国12大算力枢纽(内蒙古、广东、江苏、湖北等)部署了
- 「读书计划」《啊哈!算法》7日结构化学习规划
SHENHUANJIE
算法学习学习计划编程数据结构算法竞赛
一、系统化知识分解(总页数÷7日周期)Day1:掌握基础排序算法(冒泡排序/桶排序)+配套动态流程解析Day2:理解栈、队列、链表结构+实践结构体编码实现Day3:解析枚举与递归原理+LeetCode基础题型实践Day4:攻克图遍历算法(深度优先搜索/广度优先搜索)+路径规划实例分析Day5:构建动态规划思维+背包问题建模训练Day6:精研算法竞赛真题(NOIP/CSP历年试题)Day7:构建完整
- 从RNN讲到LSTM,再讲到Transformer
计算机会说话
rnnlstmtransformerpytorch时序数据库
从RNN讲到Transformer1990年,RNN雏形与BP网络结合出现,但是由于梯度消失和梯度爆炸的问题,训练比较困难。1997年,LSTM和双向RNN同年被提出来,解决了这个问题,并开始被广泛使用也出现了很多变体。pytorchtutorial的intermediate部分就是复现RNN相关网络,在pytorch框架上实现RNN网络比较简单,跟着教程走就行,但是有必要在这里也记录一下理论学习
- 从代码学习深度学习 - 含并行连结的网络(GoogLeNet)PyTorch版
飞雪白鹿€
深度学习-pytorch版深度学习pytorch
文章目录前言一、GoogLeNet的理论基础1.1背景与创新点1.2.Inception模块的工作原理二、完整代码实现与解析2.1.环境准备与工具函数2.2.数据加载-Fashion-MNIST2.3.Inception模块设计2.4.GoogLeNet完整模型2.5.训练函数2.6.运行训练三、训练结果与分析3.1.性能分析3.2.可视化结果3.3.模型局限性四、扩展与改进建议总结前言深度学习近
- 什么是LLM 大语言模型(Large Language Models, LLM),大语言模型的关键组成部分?大型语言模型如何运作?如何训练大型语言模型?
未禾
AI语言模型人工智能自然语言处理
LLM大语言模型(LargeLanguageModels,LLM)什么是大型语言模型?大型语言模型(LargeLanguageModels,LLM)是基于大量数据进行预训练的超大型深度学习模型。底层转换器是一组神经网络,这些神经网络由具有自注意力功能的编码器和解码器组成。编码器和解码器从一系列文本中提取含义,并理解其中的单词和短语之间的关系。转换器LLM能够进行无监督的训练,但更精确的解释是转换器
- 网络与串口通信高并发、丢包问题全场景解决方案
Leon@Lee
网络
在物联网和工业自动化领域,网络通信与串口通信的高并发和丢包问题是影响系统可靠性的核心挑战。本文将从协议优化、硬件配置、流量控制、错误恢复等维度,提供20项实战解决方案,覆盖从底层硬件到上层协议的全栈优化策略。一、网络通信高并发优化方案多路复用与负载均衡TCP多路复用技术:通过单连接承载多路数据流,降低连接建立开销(适用于HTTP/2、gRPC协议)。负载均衡架构:部署Nginx反向代理或硬件负载均
- huggingface datasets库中的load_dataset方法-------deepseek问答记录
溯源006
deepseek回答记录深度学习机器学习人工智能
1.基本介绍HuggingFace的datasets库中的load_dataset方法是用于加载数据集的核心工具,它支持从多种来源(如本地文件、HuggingFaceHub、内存数据等)加载数据集,并返回标准的Dataset或DatasetDict对象,方便进行高效的数据处理和训练。以下是详细介绍:基本用法fromdatasetsimportload_datasetdataset=load_dat
- habitat模型训练总结(一):点导航PPO
溯源006
habitat学习habitat
本文对habitat环境中的baseline点导航PPO的模型的构建和训练进行总结0训练代码这个代码在上一篇文章出现过,再粘贴过来,如下:importrandomimportnumpyasnpfromhabitat_baselines.common.baseline_registryimportbaseline_registryfromhabitat_baselines.config.defaul
- 什么是AI大模型?常见的AI大模型有哪些?
AI产品经理
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什么是AI大模型?在人工智能领域,"AI大模型"的官方概念通常指的是具有大量参数的机器学习模型,这些模型能够捕捉和学习数据中的复杂模式。参数是模型中的变量,它们在训练过程中不断调整,以便模型能够更准确地进行预测或分类任务。AI大模型通常具有以下特点:高参数量:AI大模型含有数百万甚至数十亿的参数,这使得它们能够学习和记忆大量信息。深度学习架构:它们通常基于深度学习架构,如卷积神经网络(CNNs)用
- 手机被监控的5个迹象,你中招了吗??
网络安全天地
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手机被监控的5个迹象,你中招了吗?手机被监控时,可能会出现以下几种迹象:手机突然变得很卡如果手机突然变得异常卡顿,可能是被监控了。一些监控病毒会占用手机内存,导致手机运行缓慢。即使重启或恢复出厂设置也无法解决问题,那么你的手机很可能被监控了。通讯费用异常增加如果你没有打多少电话,但通讯费用却不断增加,这可能是被监控的迹象。因为监控者会在你通话时悄悄发送信息,导致费用增加。流量突然大增手机流量突然增
- 《Python实战进阶》第39集:模型部署——TensorFlow Serving 与 ONNX
带娃的IT创业者
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第39集:模型部署——TensorFlowServing与ONNX摘要在机器学习项目中,训练好的模型需要被部署到生产环境中才能发挥实际价值。本集聚焦于如何将模型高效地部署到生产环境,涵盖TensorFlowServing和ONNX两种主流工具的使用方法。我们将从理论入手,介绍模型部署的核心概念,并通过实战案例展示如何使用TensorFlowServing部署图像分类模型,以及如何利用ONNX实现跨
- SVM算法练习
dedsec0x
支持向量机算法机器学习
目录一、前言二、使用libSVM②libsvm实现模型训练并写出决策函数的数学公式三、参考文章一、前言libSVM简介LIBSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包,他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件,还提供了源代码,方便改进、修改以及在其它操作系统上应用;该软件对SVM所涉及的参数调节相对比较
- Ultralytics 框架中Predictor类解析
浩瀚之水_csdn
#深度学习基础知识深度学习目标检测YOLO目标检测专栏目标跟踪人工智能计算机视觉
以下是关于Ultralytics框架中Predictor类的作用、参数及使用指南的详细说明,帮助您高效完成目标检测、分割等任务的推理流程:一、Predictor类的核心作用Predictor类是Ultralytics推理流程的核心模块,负责以下功能:模型加载与配置自动加载预训练模型(.pt、.onnx、.engine等格式),并根据任务类型(检测/分割/姿态)初始化对应的网络头。输入数据处理支持多
- 滤波---概览
MzKyle
滤波
滤波的定义与核心作用滤波是信号处理中的核心技术,指通过特定装置或算法从信号中提取有用成分(如目标频率、特定时间特征),同时抑制或滤除无用成分(如噪声、干扰)的过程。其本质是通过频率选择或时间选择实现信号分离。其核心目标是:噪声抑制:分离信号与噪声频带选择:提取感兴趣的频率成分信号重构:恢复被干扰的原始信号特征提取:突出信号的特定特征滤波技术广泛应用于通信系统(如调制解调)、生物医学工程(如心电图滤
- (4)绪论三:归纳偏好
在下_诸葛
《机器学习》算法机器学习数据挖掘
通过学习得到的一个模型对应了假设空间的一个假设(这是上节假设空间的内容)归纳偏好或偏好:机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好(对于一个新西瓜来说:让一个训练好的模型来判断它为好瓜还是坏瓜?可以根据某种特征判断它为好瓜,也可以根据另外一种特征判断它为坏瓜,归纳偏好就是看哪一个特征更为重要,从而根据比例将新西瓜进行分类)如果没要偏好,说明两种特征都一样重要,这时模型对新西瓜的预测,时而判断它是
- Dify知识库搭建:MinerU——将PDF转化为markdown实际体验
几道之旅
Dify与Langflow智能体(Agent)知识库pdfdocker自然语言处理
文章目录MinerU是啥?为什么要把PDF转化为markdown?这个dify还有知识库之间有啥关系?安装MinerU是啥?MinerU是一款将PDF转化为机器可读格式的工具(如markdown、json),可以很方便地抽取为任意格式。MinerU诞生于书生-浦语的预训练过程中,我们将会集中精力解决科技文献中的符号转化问题,希望在大模型时代为科技发展做出贡献。为什么要把PDF转化为markdown
- RLHF微调大模型---PPO原理和代码实战
韭菜盖饭
大模型大模型微调RLHF人工智能大模型
目录一、前言二、RLHF原理2.1、利用RewardModel2.2、利用ActorModel2.3、优势函数2.4、训练ActorModel2.5、训练CriticModel三、代码四、参考一、前言RLHF:ReinformentLearningHumanFeedback。中文含义是:基于人类反馈的强化学习,用奖励模型RewardModel来训练SFT模型;生成模型使用奖励或惩罚来更新其策略,以
- hdfs原理
raining_time
hdfs原理hdfs读写原理hdfs优缺点hdfs安全模式hdfs常用命令
简介HDFS(HadoopDistributedFileSystem)Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS(GoogleFileSystem)Google文件系统。HDFS有很多特点:①保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。(用空间换安全)②运行在廉价的机器上。③适合大数据的处理。多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,
- 深度学习篇---模型参数调优
Ronin-Lotus
深度学习篇图像处理篇上位机知识篇深度学习人工智能pythonpaddlepaddlepytorch学习率batch
文章目录前言一、Adam学习(lr)1.默认学习率2.较小的学习率模型复杂数据集规模小3.较大的学习率模型简单训练初期4.学习率衰减策略固定步长衰减指数衰减二、训练轮数(epoch)1.经验值设定小数据集与简单模型大数据集和复杂模型2.监控指标变化损失函数与准确率:验证集表现:3.学习率衰减结合4.逐步增加三、批次大小(batch)1.较小的batch大小优点更好的泛化能力更快逃离局部最优缺点训练
- 分布式ID服务实现全面解析
jakeswang
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分布式ID生成器是分布式系统中的关键基础设施,用于在分布式环境下生成全局唯一的标识符。以下是各种实现方案的深度解析和最佳实践。一、核心需求与设计考量1.核心需求矩阵需求重要性实现难点全局唯一必须保证时钟回拨/节点冲突高性能高并发场景关键锁竞争/网络开销有序性分页查询友好时间戳精度问题高可用服务不可中断故障转移/数据恢复易用性接入成本低协议兼容性2.典型业务场景电商订单号生成金融交易流水号物联网设备
- 教你玩转MySQL 8物理备份利器Xtrabackup
墨夶
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要玩转MySQL8的物理备份利器Xtrabackup,你需要了解其基本的安装、配置、备份和恢复流程。以下是详细的步骤和一些实用技巧:1.安装XtrabackupXtrabackup可以通过Percona的官方仓库进行安装。对于CentOS系统,你可以使用以下命令安装:rpm-ivhhttp://www.percona.com/downloads/percona-release/redhat/0.1
- 学习率调度器工具函数(get_scheduler)补充讲解
Code_Geo
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学习率调度器工具函数(get_scheduler)get_scheduler是HuggingFaceTransformers深度学习框架中用于创建学习率调度器(LearningRateScheduler)的工具函数。它的核心作用是动态调整训练过程中的学习率,以优化模型收敛速度、稳定性和最终性能一、get_scheduler的主要用途1.1.支持多种学习率调整策略通过指定name参数,可以灵活选择不
- 基于PySide6与CATIA API的装配体位置管理工具开发实践
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引言在工业设计领域,CATIA作为主流的三维设计软件,其装配体管理功能直接影响产品设计效率。本文介绍如何利用PySide6框架与CATIAAPI开发一款专业的装配体位置管理工具,实现零部件定位数据的自动化保存与恢复。一、技术架构1.1技术栈选择PySide6框架:Qt官方Python绑定,提供企业级GUI开发能力JSON数据格式:轻量级结构化数据存储方案,支持复杂数据结构序列化CATIAAPI:通
- 正则化是什么?
点我头像干啥
Ai人工智能神经网络深度学习
正则化(Regularization)是机器学习中用于防止模型过拟合(Overfitting)的一种技术,通过在模型训练过程中引入额外的约束或惩罚项,降低模型的复杂度,从而提高其泛化能力(即在未见数据上的表现)。核心思想是在拟合训练数据和控制模型复杂度之间取得平衡。一、常见的正则化方法1.L1正则化(Lasso回归)在损失函数中添加模型权重(参数)的L1范数(绝对值之和)作为惩罚项。特点:会倾向于
- RAG 中的检索技术优化:向量检索与语义匹配的创新实践
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AIGC
目录引言向量检索技术的创新高维向量索引优化基于深度学习的向量表示学习语义匹配技术的创新实践多模态语义匹配基于知识图谱的语义匹配增强向量检索与语义匹配协同优化动态调整检索策略联合训练优化结论引言在检索增强生成(RAG)架构中,检索技术的优劣直接影响着生成内容的质量与相关性。准确、高效地从海量文本数据中检索出与输入相关的信息,是RAG系统发挥强大功能的基石。向量检索与语义匹配作为RAG检索环节的核心技
- 传统策略梯度方法的弊端与PPO的改进:稳定性与样本效率的提升
KangkangLoveNLP
强化学习基础知识机器学习概率论人工智能深度学习python算法
为什么传统策略梯度方法(如REINFORCE算法)在训练过程中存在不稳定性和样本效率低下的问题1.传统策略梯度方法的基本公式传统策略梯度方法的目标是最大化累积奖励的期望值。具体来说,优化目标可以表示为:maxθJ(θ)=Eπ[∑t=0∞γtRt+1]\max_\thetaJ(\theta)=\mathbb{E}_\pi\left[\sum_{t=0}^{\infty}\gamma^tR_{t+1
- RAG 技术探秘:原理、架构与多领域应用实践全解析
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架构
一、引言1.1研究背景与动机随着自然语言处理(NLP)技术的飞速发展,大语言模型(LLM)在众多任务中展现出了强大的能力,如文本生成、问答系统和机器翻译等。然而,传统的大语言模型在知识存储和更新方面存在一定的局限性。一方面,模型的知识主要依赖于预训练阶段所接触的数据,这导致其知识更新滞后,难以应对快速变化的现实世界信息。例如,对于一些新出现的事件、技术或研究成果,模型可能无法及时给出准确的信息。另
- NLP高频面试题(二十一)——deepseek V1-V3 分别有哪些改进,这些改进是如何对模型产生影响的
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理人工智能deepseek
DeepSeek从V1到V3不断迭代升级,在模型架构、训练方法和推理能力等方面取得了显著进步。对于关注前沿大模型技术的研究者而言,深入理解DeepSeek各版本的改进要点及其对模型性能的影响,具有重要的参考价值。本文将按照时间线梳理DeepSeekV1、V2、V3的核心技术演变,包括架构调整(如混合专家MoE、注意力机制优化)、训练数据规模变化、训练目标改进、推理效率优化(如并行化、KV缓存优化)
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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- Linux设置tomcat开机启动
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tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$