Bourne_Boom
Bourne_Boom

配置NeurIPS 2019 竞赛环境

1. 直接按照官网进行：https://github.com/GOAL-Robots/REALCompetitionStartingKit

2.本台电脑已经安装过gym，详细安装gym的方法可以参考以下链接

https://blog.csdn.net/linyijiong/article/details/84382279

3.第一个问题：安装不了pyopengl

解决方法1：单独运行

pip install pybullet

解决方法2：单独运行 

conda install -c anaconda pyopengl 

4. 第二个问题：缺少 pybullet_data 

 

 

来到这个路径看一下/anaconda3/envs/you/lib/python3.6/site-packages

 

4. 安装成功后，在以下路径可以搜到pybullet_data

配置NeurIPS 2019 竞赛环境_第1张图片

你可能感兴趣的:(强化学习)

  • PyTorch 使用指南
    PyTorch是一个功能强大且灵活的Python开源机器学习库，以其动态计算图和直观的Pythonic接口而闻名。本指南将带您了解PyTorch的基础操作，包括张量创建、自动求导，以及如何构建、训练和优化神经网络模型。我们还将深入探讨其在图像分类（以CIFAR-10为例）和自然语言处理（以灾难推文分类为例）等特定领域的应用，并概述其在图像分割和强化学习等其他领域的应用。PyTorch使用指南1.P
  • 强化学习入门三（SARSA） 第六五签 算法模型算法人工智能
    SARSA算法详解SARSA是强化学习中另一种经典的时序差分（TD）学习算法，与Q-Learning同属无模型（model-free）算法，但在更新策略上有显著差异。SARSA的名称来源于其更新公式中涉及的五个元素：状态（State）、动作（Action）、奖励（Reward）、下一状态（NextState）、下一动作（NextAction），即(S,A,R,S’,A’)。SARSA与Q-Lear
  • CIRL：因果启发的表征学习框架——从域泛化到奖励分解的因果革命 大千AI助手 人工智能Python#OTHER学习深度学习人工智能机器学习表征学习因果推断域泛化
    CIRL（因果启发的表征学习）是由国内顶尖AI研究团队于CVPR2022提出的创新框架，最初用于解决域泛化（DomainGeneralization,DG）问题，其核心思想是通过结构因果模型（SCM）分离数据中的因果与非因果因素，构建鲁棒表征。后续研究（如GRD、Diaster算法）将其扩展至强化学习的奖励分解领域，通过因果充分性、稀疏性与正交性约束，解决延迟奖励与奖励黑客问题。原始论文发表于CV
  • 踏上人工智能之旅（一）-----机器学习之knn算法 Sunhen_Qiletian 人工智能机器学习算法python
    目录一、机器学习是什么（1）概述（2）三种类型1.监督学习（SupervisedLearning）：2.无监督学习（UnsupervisedLearning）：3.强化学习（ReinforcementLearning）：二、KNN算法的基本原理：1.距离度量：2.K值的选择：3.投票机制和投票：三、Python实现KNN算法1.导入必要的库和数据：2.提取特征和标签：3.导入KNN分类器并训练模型
  • 基于强化学习的工业SCR脱硝系统控制算法设计与实现 pk_xz123456 算法python人工智能python深度学习数据挖掘
    基于强化学习的工业SCR脱硝系统控制算法设计与实现1.引言选择性催化还原(SCR)脱硝系统是火电厂等工业设施中用于降低氮氧化物(NOx)排放的关键环保设备。传统的PID控制方法在面对SCR系统非线性、大滞后等特性时往往表现不佳。本文将详细介绍如何利用强化学习技术设计智能控制器，实现SCR脱硝系统的优化控制。2.系统概述与问题分析2.1SCR脱硝系统工作原理SCR系统通过在催化剂作用下，向烟气中喷入
  • 【无人机】基于强化学习的多无人机移动边缘计算与路径规划研究Matlab代码 Matlab科研工作室 无人机边缘计算matlab
    ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理
  • AI人工智能领域深度学习的机器人控制技术 AI智能架构工坊 AI人工智能与大数据应用开发AI应用开发高级指南人工智能深度学习机器人ai
    AI人工智能领域深度学习的机器人控制技术：让机器人像人类一样“聪明”行动关键词：深度学习、机器人控制、强化学习、端到端控制、具身智能摘要：本文将带您走进“深度学习+机器人控制”的奇妙世界。我们会用“教机器人端咖啡”这样的生活案例，从核心概念讲到底层原理，再通过实战代码演示如何用深度学习让机器人完成复杂任务。无论您是技术小白还是开发者，都能轻松理解深度学习如何赋予机器人“思考”和“适应”能力，以及未
  • 第十四章、完全合作关系设定下的多智能体强化学习（MAC-A2C） 跳跳糖炒酸奶 强化学习算法强化学习人工智能python算法
    0前言根据上一章的内容，已知完全合作关系下的多智能体利益一致有相同的目标，获得的奖励相同即Rt1=Rt2=Rt3R^1_t=R^2_t=R^3_tRt1=Rt2=Rt3。1完全合作关系设定下的策略学习要注意的点：状态S=[O1,O2,⋯ ,Om]S=[O^1,O^2,\cdots,O^m]S=[O1,O2,⋯,Om]，所有智能体的观测之和是状态。动作A=[A1,A2,⋯ ,Am]A=[A^1,A^
  • Kimi-Researcher 技术实现深度解析 李昕壑 人工智能
    Kimi-Researcher是一款基于端到端自主强化学习技术构建的智能研究助手，其核心技术在于通过单一模型自主决策和执行复杂研究任务，无需预设工作流程。它具备轻量化的长时记忆机制和潜在的多模态处理能力，能够高效地进行并行搜索和灵活的工具调用，从而完成从信息搜集、分析到报告生成的全过程。1.Kimi-Researcher核心工作机制概述Kimi-Researcher作为一款专注于深度研究的Agen
  • PPO：强化学习中的近端策略优化——原理、演进与大规模应用实践 大千AI助手 人工智能Python#OTHER人工智能深度学习大模型算法PPO近端策略优化优化
    近端策略优化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是由OpenAI团队于2017年提出的策略梯度强化学习算法，通过裁剪概率比目标函数约束策略更新幅度，解决了传统策略梯度方法训练不稳定、易发散的核心问题。该算法兼具信赖域策略优化（TRPO）的稳定性与一阶优化的简洁性，已成为深度强化学习（DRL）和大语言模型对齐（RLHF）的事实标准算法。本文由「大千AI助手」原创发布，专注
  • 【强化学习】01
    第一章：强化学习基础概念与核心要素的基石强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习范式，它关注智能体（Agent）如何在特定环境（Environment）中通过与环境的交互来学习如何做出决策，以最大化某种累积奖励。与监督学习和无监督学习不同，强化学习不依赖于预先标注好的数据集，而是通过“试错”的方式进行学习。1.1强化学习的独特学习范式在传统的机器学习领域，监督学习
  • 大模型就业方向
    有如下几个方向：基座模型训练工作内容：优化模型结构、数据比例，实现在各种任务上效果比较好的通用基座模型护城河：出了问题只有你能解决，给足情绪价值经验要求：必备：模型分布式框架（如deepspeed）、多机多卡训练、顶会的经验；阅读一系列LLM经典论文，例如Instruct-GPT、LORA等，从而对LLM有一个更深入、透彻的掌握。同任选：万卡集群的训练经验（包括预训练、sft、强化学习）、踩坑经验
  • 使用 LLaMA 3 8B 微调一个 Reward Model：从入门到实践 茫茫人海一粒沙 Lorallama
    本文将介绍如何基于Meta的LLaMA38B模型构建并微调一个RewardModel，它是构建RLHF（基于人类反馈的强化学习）系统中的关键一环。我们将使用HuggingFace的transformers、trl和peft等库，通过参数高效微调（LoRA）实现高质量RewardModel的训练。什么是RewardModel？RewardModel（RM）是RLHF流程中的评分器，它学习人类偏好：在
  • 20250704-基于强化学习在云计算环境中的虚拟机资源调度研究
    基于强化学习在云计算环境中的虚拟机资源调度研究随着云计算规模的持续扩大，数据中心虚拟机资源调度面临动态负载、异构资源适配及多目标优化等挑战。传统启发式算法在复杂场景下易陷入局部最优，而深度强化学习（DRL）凭借序贯决策能力为该问题提供了新路径。本研究以动态多目标组合优化理论为基础，结合CloudSimPy仿真框架与TensorFlow，构建“仿真-训练-验证”闭环调度系统，重点设计动态加权多目标奖
  • LLM指纹底层技术——人类反馈强化学习 9命怪猫 AI深度学习机器学习人工智能大模型ai算法
    以下简单讲一下“LLM指纹”体系中，负责精雕细琢模型“性格”与“价值观”的核心工艺——人类反馈强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,RLHF)。预训练给模型注入了海量的知识（IQ），指令微调（SFT）教会了它基本的沟通技能（学会说话），RLHF对模型进行的一场深刻的“情商与价值观”教育。这个过程极大地塑造了模型的行为边界、风格偏好和安全意识，是形成
  • Python强化学习实战：从游戏AI到工业控制的完整指南 全息架构师 AI行业应用实战先锋Python实战项目大揭秘python游戏人工智能
    Python人工智能模型训练实战(六)：强化学习从入门到工业级应用核心价值前情提要：我们已经完成了监督学习和AutoML的完整流程。本期将探索人工智能的另一个重要领域——让机器通过试错自主学习的强化学习技术！本期亮点：4大核心强化学习算法完整实现从游戏AI到工业控制的实战案例生产环境部署与性能优化技巧分布式强化学习系统架构完整的可运维代码实现强化学习算法对比（表格呈现）算法类型适用场景优势实现模块
  • 强化学习在AI Agent资源调度中的应用 AI大模型应用实战 人工智能ai
    强化学习在AIAgent资源调度中的应用关键词：强化学习、AIAgent、资源调度、马尔可夫决策过程、策略梯度算法摘要：本文聚焦于强化学习在AIAgent资源调度中的应用。首先介绍了强化学习和AIAgent资源调度的背景知识，明确了文章的目的、范围和预期读者。接着详细阐述了核心概念及其联系，包括强化学习和AIAgent资源调度的原理和架构，并通过Mermaid流程图进行直观展示。深入讲解了核心算法
  • AI 驱动自动化运维平台架构与实现 大富大贵7 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3算法机器学习人工智能决策树大数据
    摘要：随着云计算、容器化和大规模分布式系统的普及，传统人工运维方法已难以满足现代IT环境中海量指标、日志和拓扑关系的实时分析与故障响应需求。AI驱动的自动化运维（AIOps）平台通过融合机器学习、深度学习、图分析以及强化学习等多学科技术，实现对海量运维数据的智能感知、预测、诊断和自动化修复。本文深入探讨AI驱动自动化运维平台的整体架构设计与核心技术实现，涵盖数据采集与预处理、AI引擎设计、自动化执
  • 【Python】Gym 库：于开发和比较强化学习（Reinforcement Learning, RL）算法 彬彬侠 Python基础pythonGym强化学习RLGymnasium
    Gym是Python中一个广泛使用的开源库，用于开发和比较强化学习（ReinforcementLearning,RL）算法。它最初由OpenAI开发，提供标准化的环境接口，允许开发者在各种任务（如游戏、机器人控制、模拟物理系统）中测试RL算法。Gym的设计简单且灵活，适合学术研究和工业应用。2022年，Gym被整合到Gymnasium（由FaramaFoundation维护）中，成为主流的强化学习
  • 聚焦基础研究突破，北电数智联合复旦大学等团队提出“AI安全”DDPA方法入选ICML CSDN资讯 人工智能安全数据要素大数据
    近日，由北电数智首席科学家窦德景教授牵头，联合复旦大学和美国奥本大学等科研团队共同研发，提出一种DDPA（DynamicDelayedPoisoningAttack）新型对抗性攻击方法，为机器学习领域的安全研究提供新视角与工具，相关论文已被国际机器学习大会（ICML2025）收录。ICML由国际机器学习学会（IMLS）主办，聚焦深度学习、强化学习、自然语言处理等机器学习前沿方向，是机器学习与人工智
  • 深度强化学习 | 图文详细推导深度确定性策略梯度DDPG算法 Mr.Winter` 机器人人工智能数据挖掘深度学习神经网络强化学习具身智能
    目录0专栏介绍1演员-评论家架构1.1Critic网络优化1.2Actor网络优化2深度确定性策略梯度算法0专栏介绍本专栏以贝尔曼最优方程等数学原理为根基，结合PyTorch框架逐层拆解DRL的核心算法(如DQN、PPO、SAC)逻辑。针对机器人运动规划场景，深入探讨如何将DRL与路径规划、动态避障等任务结合，包含仿真环境搭建、状态空间设计、奖励函数工程化调优等技术细节，旨在帮助读者掌握深度强化学
  • 深入解析部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）及其应用 码字的字节 算法人工智能马尔可夫决策过程POMDP
    POMDP的基本概念与模型部分可观测马尔可夫决策过程（PartiallyObservableMarkovDecisionProcess,POMDP）是强化学习领域中处理不完全信息环境的核心数学模型。与完全可观测的马尔科夫决策过程（MDP）相比，POMDP更贴近现实世界中智能体面临的感知局限，其核心特征在于系统状态无法被直接观测，智能体必须通过间接的观测信号来推断潜在状态。POMDP的七元组模型PO
  • 迈向大型推理模型：基于大型语言模型的强化推理综述（附教程） LLM大模型 人工智能自然语言处理知识库本地化部署吴恩达大模型RAG
    语言长期以来被认为是人类推理的基本工具。大型语言模型（LLM）的突破激发了大量研究兴趣，推动了利用这些模型解决复杂推理任务的探索。研究人员通过引入“思维”这一概念——即一系列代表推理过程中的中间步骤的标记——超越了简单的自回归标记生成。这一创新范式使LLMs能够模仿复杂的人类推理过程，如树搜索和反思性思维。近年来，学习推理的趋势逐渐兴起，强化学习（RL）被应用于训练LLMs掌握推理过程。这种方法通
  • 强化学习 DAY1：什么是 RL、马尔科夫决策、贝尔曼方程 feifeikon 机器学习人工智能深度学习
    第一部分RL基础：什么是RL与MRP、MDP1.1入门强化学习所需掌握的基本概念1.1.1什么是强化学习：依据策略执行动作-感知状态-得到奖励强化学习里面的概念、公式，相比ML/DL特别多，初学者刚学RL时，很容易被接连不断的概念、公式给绕晕，而且经常忘记概念与公式符号表达的一一对应。为此，学习RL的第一步就是一定要扎实关于RL的一些最基本的概念、公式(不要在扎实基础的阶段图快或图囵吞枣，不然后面
  • 机器人-组成结构-感知 - 决策 - 执行 具身智能-查布嘎 具身智能机器人人工智能
    目录一、感知系统内部传感器：外部传感器：二、智能决策系统机器学习家族1.1机器学习2.1深度学习2.2深度学习模型(主要属于监督/强化学习范畴，但结构通用)：3.1监督学习3.2监督学习模型4.1半监督学习4.2无/半监督学习模型：5.1无监督学习5.2生成模型(可属于监督/无监督)：6.1强化学习7.1其他学习三、控制系统（运控）①对应小脑和脊柱一、感知系统①对应人体的五官。由具有不同功能的各种
  • GENERALIST REWARD MODELS: FOUND INSIDE LARGELANGUAGE MODELS 樱花的浪漫 大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习计算机视觉
    GeneralistRewardModels:FoundInsideLargeLanguageModelshttps://arxiv.org/pdf/2506.232351.概述将大型语言模型（LLMs）与复杂的人类价值观（如乐于助人和诚实）对齐，仍然是人工智能发展中的一个核心挑战。这项任务的主要范式是来自人类反馈的强化学习（RLHF）[Christianoetal.,2017;Baietal.,
  • [论文]基于强化学习的控制输入非线性水下机器人自适应神经网络控制 王莽v2 机器人神经网络神经网络算法控制器
    [论文]基于强化学习的控制输入非线性水下机器人自适应神经网络控制摘要本文研究了在水平面内运动的全驱动自主水下机器人的轨迹跟踪问题。在我们的控制设计中考虑了外部干扰、控制输入非线性和模型不确定性。基于离散时间域的动力学模型，两个神经网络(包括一个临界神经网络和一个作用神经网络)被集成到我们的自适应控制设计中。引入临界神经网络来评价设计的控制器在当前时间步长内的长期性能，并利用作用神经网络来补偿未知动
  • 【深度强化学习】MIP-DQN 实现案例（完整Python代码）
    目录MIP-DQN算法概述建模基础训练阶段（Training）部署阶段（OnlineExecution）DNN网络转化为MIP表达式性能指标完整Python代码实现主函数：random_generator_battery模型函数：MIP_DQN基础/专用库包安装模型运行（完整Python代码）参数设置函数：Parameters参考本博客根据论文《Optimalenergysystemschedul
  • Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用 青云交 大数据新视界Java大视界java大数据机器学习情绪分析智能投资多源数据
    Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪分析与投资策略制定中的应用）引言：正文：一、金融情绪数据的立体化采集与治理1.1多模态数据采集架构1.2数据治理与特征工程二、Java机器学习模型的工程化实践2.1情感分析模型的深度优化2.2强化学习驱动的动态投资策略三、顶级机构实战：Java系统的金融炼金术四、技术前沿：Java与金融科技的未来融合4.1量子机器学习集成4.2联邦学习在合
  • 强化学习在成语接龙比赛中的应用 LucienCho
    题目:裁判任意给出一个成语，比赛双方在有限的时间里轮流进行成语对答，要求:1.成语的首字要与上一个成语的尾字同声同调；2.当前比赛出现的所有成语不能再次出现；3.必须为四字成语分析:看到这个题目，笔者本能的想法是用现成代码跑一跑。但是在git上搜不到能赢得比赛的成语接龙代码，大多数代码只是实现了成语接龙的功能，随机找出符合规则的成语，不足以想赢得比赛，所以打算自己尝试。重新分析一遍规则吧！若不考虑
  • Algorithm 香水浓 javaAlgorithm
    冒泡排序 public static void sort(Integer[] param) { for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) { for (int j = 0; j < i; j++) { int current = param[j]; int next = param[j + 1];
  • mongoDB 复杂查询表达式 开窍的石头 mongodb
    1:count    Pg: db.user.find().count();    统计多少条数据 2:不等于$ne    Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});    查询id不等于3的数据。 3：大于$gt $gte(大于等于) &n
  • Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space 0624chenhong jvmjboss
    转自 http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630 解决办法： window->preferences->java->installed jres->edit jre 把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m ----------------
  • 文件上传 下载 解析 相对路径 不懂事的小屁孩 文件上传
    有点坑吧，弄这么一个简单的东西弄了一天多，身边还有大神指导着，网上各种百度着。 下面总结一下遇到的问题： 文件上传，在页面上传的时候，不要想着去操作绝对路径，浏览器会对客户端的信息进行保护，避免用户信息收到攻击。 在上传图片，或者文件时，使用form表单来操作。 前台通过form表单传输一个流到后台，而不是ajax传递参数到后台，代码如下: <form action=&
  • 怎么实现qq空间批量点赞 换个号韩国红果果 qq
    纯粹为了好玩！！ 逻辑很简单 1 打开浏览器console；输入以下代码。 先上添加赞的代码 var tools={}; //添加所有赞 function init(){ document.body.scrollTop=10000; setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
  • 判断是否为中文 灵静志远 中文
    方法一： public class Zhidao { public static void main(String args[]) { String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是"; int n=0; for(int i=0; i<s.length(); i++) { n = (int)s.charAt(i); if((
  • 一个电话面试后总结 a-john 面试
    今天，接了一个电话面试，对于还是初学者的我来说，紧张了半天。 面试的问题分了层次，对于一类问题，由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结：   在谈到集合类的时候，举几个常用的集合类，想都没想，直接说了list,map。   然后对list和map分别举几个类型：   list方面：ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时，愣住了
  • MSSQL中Escape转义的使用 aijuans MSSQL
    IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null drop table tempdb..#ABC create table #ABC ( PATHNAME NVARCHAR(50) ) insert into #ABC SELECT N'/ABCDEFGHI' UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA' UNION ALL
  • 一个简单的存储过程 asialee mysql存储过程构造数据批量插入
               今天要批量的生成一批测试数据，其中中间有部分数据是变化的，本来想写个程序来生成的，后来想到存储过程就可以搞定，所以随手写了一个，记录在此：            DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
  • annot convert from HomeFragment_1 to Fragment 百合不是茶 android导包错误
    创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;     创建类时引入包是:import android.app.Fragment;      创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
  • Weblogic10两种修改端口的方法 bijian1013 weblogic端口号配置管理config.xml
    一.进入控制台进行修改    1.进入控制台:  http://127.0.0.1:7001/console     2.展开左边树菜单         域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
  • mysql 操作指令 征客丶 mysql
    一、连接mysql 进入 mysql 的安装目录； $ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p 输入密码，回车，接连； 二、权限操作［如果你很了解mysql数据库后，你可以直接去修改系统表，然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效］ 1、赋权 mys
  • 【Hive一】Hive入门 bit1129 hive
    Hive安装与配置 Hive的运行需要依赖于Hadoop，因此需要首先安装Hadoop2.5.2，并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。   Hive安装和配置的步骤   1. 从如下地址下载Hive0.14.0   http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/    2.解压hive，在系统变
  • ajax 三种提交请求的方法 BlueSkator Ajaxjqery
    1、ajax 提交请求 $.ajax({ type:"post", url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do", dataType : "json", success : function(result) { try { for(v
  • mongodb开发环境下的搭建入门 braveCS 运维
      linux下安装mongodb 1）官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz 2）linux 解压  gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz; mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
  • 编程之美-最短摘要的生成 bylijinnan java数据结构算法编程之美
    import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; public class ShortestAbstract { /** * 编程之美 最短摘要的生成 * 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
  • json数据解析及typeof chengxuyuancsdn jstypeofjson解析
    // json格式 var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},' +' {"firstName": "CCC&
  • 流程系统设计的层次和目标 comsci 设计模式数据结构sql框架脚本
                                  流程系统设计的层次和目标  
  • RMAN List和report 命令 daizj oraclelistreportrman
    LIST 命令 使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的 信息。使用此命令可列出： • RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本 • 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本 • 备份集和副本，其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份 • 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本 • 由标记、完成时间、可
  • 二叉树:红黑树 dieslrae 二叉树
        红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.     红黑树必须遵循红黑规则,规则如下     1、每个节点不是红就是黑。     2、根总是黑的  &
  • C语言homework3，7个小题目的代码 dcj3sjt126com c
    1、打印100以内的所有奇数。 # include <stdio.h> int main(void) { int i; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2 != 0) printf("%d ", i); } return 0; }  2、从键盘上输入10个整数，
  • 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示 dcj3sjt126com 自定义
    #import <UIKit/UIKit.h> @interface MyButton : UIButton -(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
  • MySQL查询语句练习题，测试足够用了 flyvszhb sqlmysql
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html 1.创建student和score表 CREATE  TABLE  student ( id  INT(10)  NOT NULL  UNIQUE  PRIMARY KEY  , name  VARCHAR
  • 转：MyBatis Generator 详解 happyqing mybatis
      MyBatis Generator 详解 http://blog.csdn.net/isea533/article/details/42102297   MyBatis Generator详解 http://git.oschina.net/free/Mybatis_Utils/blob/master/MybatisGeneator/MybatisGeneator.
  • 让程序员少走弯路的14个忠告 jingjing0907 工作计划学习
      无论是谁，在刚进入某个领域之时，有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫：不知道应该怎么做，不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验，希望能对大家有所帮助   1.不要害怕在工作中学习。 只要有电脑，就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务，那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作，也是不可能提升自己的。放
  • nginx和NetScaler区别 流浪鱼 nginx
    NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品，Nginx并不包含操作系统，在处理连接方面，需要依赖于操作系统，所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面，Nginx不具备优势。 2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高，参数比较多，不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查，HA等，在Nginx上的配置的实现相对复杂。 3.策略灵活度方
  • 第11章 动画效果（下） onestopweb 动画
    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/
  • FAQ - SAP BW BO roadmap blueoxygen BOBW
    http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq   Besides, I care that how to integrate tightly.   By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
  • 关于java堆内存溢出的几种情况 tomcat_oracle javajvmjdkthread
    【情况一】： 　　 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space：这种是java堆内存不够，一个原因是真不够，另一个原因是程序中有死循环； 　　如果是java堆内存不够的话，可以通过调整JVM下面的配置来解决： 　　<jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> 　　<jvm-arg>-Xmx
  • Manifest.permission_group权限组 阿尔萨斯 Permission
    结构 继承关系 public static final class Manifest.permission_group extends Object java.lang.Object android. Manifest.permission_group 常量 ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计 COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限 D
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他