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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人工智能语言模型自然语言处理机器学习深度学习
https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe80https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe801引言与此担忧一致,研究表明,即使最初校准良好的大型语言模型(LLMs)在RL训练后也会变得过度自信(Lengetal.,2
- 2019-11-2
爱吃鱼的我和猫
小宝看我吃早饭,麻利的跑到我身边,爬上我的腿坐好。指着桌子上的炒鸡蛋,说:“瑞霖要吃这个!”奶奶看着我说:“这两天有点没吃饱!”我知道,因为小宝感冒了,我让奶奶把蛋、肉、水果都给小宝停了,只让他吃清谈一些的食物。可能纯素的饮食让他觉得吃不饱吧。奶奶用勺子挖了一块给小宝。小宝很开心!小宝又把我面前的小碟拿了过去,对我说:“妈妈,这是RL的碟子,把鸡蛋放这里面。”我把一个水煮蛋给他放在碟子里。他吃着炒
- 【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
- 【客户案例】医疗设备行业借助Parasoft实现代码零缺陷与合规双赢
慧都小项
软件测试医疗设备代码质量静态代码分析FDA认证左移测试
在全球新冠疫情最严峻的时刻,呼吸机成为拯救重症患者的关键设备。然而,医疗设备的软件安全容不得半点疏忽——哪怕一行代码出错,都可能危及生命。Inovytec公司研发的VentwaySparrow呼吸机不仅通过了FDA510(k)严苛认证,更实现了“零缺陷”的代码质量。他们是如何做到的?答案在于静态代码分析工具ParasoftC/C++test的精准应用。本文将深入解析Inovytec的成功经验,并分
- 04-UE蓝图节点基本结构讲解
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虚幻引擎虚幻引擎蓝图节点
“UE蓝图节点基本结构”的内容可总结为以下4个核心部分:1.节点的3大基本组件标题(Header)显示节点名称,颜色代表类型(如事件→红色,函数→蓝色,变量→绿色)。输入/输出引脚(Pins)左侧:输入引脚(触发逻辑或接收数据)。右侧:输出引脚(执行后续逻辑或返回数据)。数据类型:引脚颜色区分(如红色=布尔,蓝色=整数,粉色=字符串)。折叠按钮(CollapseArrow)可展开/隐藏节点的详细参
- 【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
- 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
- 「Tokens是胡扯」?Mamba作者炮轰Transformer,揭秘AI模型致命缺陷 | AI早报
未来世界2099
AI日报人工智能transformer深度学习业界资讯
1、OpenAI疯狂挖角反击!Meta华人科学家+马斯克三员大将集体跳槽2、清华&NTU突破性研究:仅需2张图,AI即可重构3D空间认知3、极智嘉港股上市首日破发!清华系机器人公司市值153亿引关注4、星海图融资超1亿美金!美团、今日资本领投,估值暴涨3倍5、华人团队用RL打造AIAgent,种子轮狂揽1200万美元融资6、Skywork-R1V3.0震撼开源:高考数学142分,多学科推理能力直逼
- Python读取.parquet文件
Henrietta's NOTES
pythonpandas
提示:在MacOS和Jupyternotebook环境下的用法Device:MacOSPython:3.10.9Pandas:1.5.3Jupyternotebook问题描述直接用pandas中pd.read_parquet()即可,但是这个方法在和read_csv一样用之前需要先安装fastparquet活着pyarrow,方法如下:打开MacOS的终端,输入:pipinstallfastpar
- 数据结构自学笔记(二):时间复杂度与空间复杂度
时间复杂度和空间复杂度知识点一、知识点描述时间复杂度核心定义:描述算法时间开销随问题规模nnn增长的趋势,用大O符号表示(忽略常数、低阶项和系数)。大O规则:只看最高阶项(如O(n2+n)→O(n2)O(n^2+n)\rightarrowO(n^2)O(n2+n)→O(n2))。忽略系数(如O(5n3)→O(n3)O(5n^3)\rightarrowO(n^3)O(5n3)→O(n3))。常数项记
- 计数组合学1.3.1(圈结构)
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计数组合学学习笔记
排列统计量——圈结构1.基本概念与定义排列与双射:将集合SSS的排列π\piπ视为一个双射π:S→S\pi:S\rightarrowSπ:S→S。圈(Cycle):对于排列π\piπ和元素z∈Sz\inSz∈S,序列(z,π(z),π2(z),…)(z,\pi(z),\pi^2(z),\ldots)(z,π(z),π2(z),…)称为zzz的一个圈。圈的长度是回到起始元素的最小正整数ℓ\ellℓ,
- 文献阅读:全球农田的植被总初级生产力(GPP)、蒸散发(ET)和水分利用率(WUE)的变化研究
文献阅读的是Ai-2020的《Variationofgrossprimaryproduction,evapotranspirationandwateruseefficiencyforglobalcroplands》(IF6.5,SCIQ1)。01引言:研究背景和目的这篇论文的引言逻辑非常清楚,思路大致是:粮食安全→\rightarrow→提高农田生产力→\rightarrow→引出WUE、GPP和
- SPARKLE:深度剖析强化学习如何提升语言模型推理能力
摘要:强化学习(ReinforcementLearning,RL)已经成为赋予语言模型高级推理能力的主导范式。尽管基于RL的训练方法(例如GRPO)已经展示了显著的经验性收益,但对其优势的细致理解仍然不足。为了填补这一空白,我们引入了一个细粒度的分析框架,以剖析RL对推理的影响。我们的框架特别研究了被认为可以从RL训练中受益的关键要素:(1)计划遵循和执行,(2)问题分解,以及(3)改进的推理和知
- 服务器清理空间--主要是conda环境清理和删除
1.查看空间情况(base)zhouy24@RL-DSlab:~/zhouy24Files$df-hFilesystemSizeUsedAvailUse%Mountedonudev252G0252G0%/devtmpfs51G4.9M51G1%/run/dev/nvme0n1p31.9T1.7T42G98%/tmpfs252G800M252G1%/dev/shmtmpfs5.0M4.0K5.0M1
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本文首发于vivo互联网技术微信公众号链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Rl8XLUX7isjXNUmbw0-wow作者:ZhuPing现如今Vue作为主流的前端框架之一,其健全的配套工具,活跃的开源社区,让广发码农热衷追捧。VueCLI作为其官方的开发构建工具,目前已更新迭代到4.x版本,其内部集成了日常开发用到的打包压缩等功能,简化了常规自己动手配置webpack的烦
- #Datawhale组队学习#7月-强化学习Task1
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Datawhale组队学习强化学习人工智能AI
这里是Datawhale组织的组队学习《强化学习入门202507》,Datawhale是一个开源的社区。第一章绪论1.1为什么要学习强化学习?强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习中专注于智能体(Agent)如何通过与环境交互学习最优决策策略的分支。与监督学习依赖静态数据集、无监督学习聚焦数据内在结构不同,强化学习的核心在于序贯决策:智能体通过试错探索环境,根据行动
- AI Agent从零到精通:深度解析Workflow、Prompt、Multi-Agent Systems和RL Training
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1.AI智能体简介:从概念到应用1.1什么是AI智能体?AI智能体是一种自主智能体,能够根据用户输入的目标,自主规划、执行和优化任务,最终生成结果。它不同于传统聊天模型(如ChatGPT)的单次回答能力,而是能处理多步骤、工具依赖、动态调整的复杂任务。例如:任务:用户要求“撰写一篇关于AI伦理的文章”。智能体行为:搜索资料、整理信息、撰写草稿、校对优化,全程无需用户干预。制造业场景(ManuS):
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前言:此文将对宇树的RL_Gym进行详细介绍。为什么写这篇文章?首先对于这个项目来说,目前网上很难找到能讲明白的,其次,兼顾打工生活&知识分享需要些动力;因此,我决定推出这一篇付费文章,从纯小白视角出发,深入剖析该项目(大佬们请轻喷),这篇文章主要进行难点解析、代码分析与解释、整体的逻辑梳理。这篇付费文章耗费了我7h+的撰写,希望能为读者解开长期困扰的难题,带来启发与收获。开源项目链接:https
- Python 强化学习算法实用指南(三)
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原文:annas-archive.org/md5/e3819a6747796b03b9288831f4e2b00c译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十一章:理解黑盒优化算法在前几章中,我们研究了强化学习(RL)算法,从基于价值的方法到基于策略的方法,以及从无模型方法到基于模型的方法。在本章中,我们将提供另一种解决序列任务的方法,那就是使用一类黑盒算法——进化算法(EA)。EAs由进化机制
- Text2Reward学习笔记
1.提示词请问,“glew”是一个RL工程师常用的工具库吗?请问,thiscodebase主要是做什么用的呀?1.1解释代码是否可以请您根据thiscodebase的主要功能,参考PyTorch的文档格式和文档风格,使用Markdown格式为选中的代码行编写一段相应的文档说明呢?2.项目环境配置2.1新建环境[official]2.1.1Featurizecondacreate-p~/work/d
- 使用 duckdb::arrow 实现表格输出的 DuckDB CLI 代码
试图让DeepSeek编写输出列名、并支持各种数据类型的代码,总是不成功,在duckdb-rs主页看到它的示例代码支持arrow表格,把此示例提交给DeepSeek,并让他删除语法高亮代码,就能正常处理各种查询了。如下所示。usestd::{error::Error,io::{self,BufRead},time::Instant,};useduckdb::{params,Connection,a
- ReAct (Reason and Act) OR 强化学习(Reinforcement Learning, RL)
SugarPPig
人工智能人工智能
这个问题触及了现代AI智能体(Agent)构建的两种核心思想。简单来说,ReAct是一种“调用专家”的模式,而强化学习(RL)是一种“从零试错”的模式。为了让你更清晰地理解,我们从一个生动的比喻开始,然后进行详细的对比。一个生动的比喻想象一下你要完成一项复杂的任务,比如“策划一场完美的生日派对”。ReAct的方式(像一位经验丰富的活动策划师)你是一位知识渊博的专家(大语言模型LLM)。你首先会思考
- 形式语言与自动机基础
莫彩
自然语言理解算法程序员的玩具学习
基本概念形式语法形式语法是一个4元组G=(N,Σ\SigmaΣP,S),其中:N是非终结符的有限集合(有时也叫变量集或句法种类集);Σ\SigmaΣ是终结符的有限集合,Σ\SigmaΣ和N的交集为空且Σ\SigmaΣ和N的并集;称总词汇表;P是一组重写规则的有限集合:P={α→β\alpha\rightarrow\betaα→β},其中,α\alphaα和β\betaβ是V中元素构成的串,但α\a
- 爆改RAG!用强化学习让你的检索增强生成系统“开挂”——从小白到王者的实战指南
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“RAG不准?RL来救场!”——一位被RAG气哭的AI工程师前言:RAG的烦恼与AI炼丹师的自我修养在AI圈混久了,大家都知道RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是大模型落地的“万金油”方案。无论是企业知识库、智能问答,还是搜索引擎升级,RAG都能插上一脚。但你用过RAG就知道,理想很丰满,现实很骨感。明明知识库里啥都有,问个“量子比特的数学表达式”,
- python库 arrow 库的各种案例的使用详解(更人性化的日期时间处理)
数据知道
python3案例和总结python开发语言时间处理
文章目录一、arrow概述1.1arrow介绍1.2安装arrow1.3注意事项二、基本使用2.1创建Arrow对象2.2格式化输出2.3时间运算三、高级功能3.1时区处理3.2时间范围3.3时间间隔四、实际应用案例4.1日志时间处理4.2会议时间提醒4.3国际化时间显示5.Arrow与datetime互操作一、arrow概述1.1arrow介绍Arrow是一个Python库,提供了比标准库dat
- debian杂项
两斤半
Linuxdebian
移除非Debian软件包aptlist'?narrow(?installed,?not(?origin(Debian)))'清理配置文件残留find/etc-name'*.dpkg-*'-o-name'*.ucf-*'-o-name'*.merge-error'清理已删除的软件包#显示列表aptlist'~c'#清理aptpurge'~c'过时的软件包#显示列表aptlist'~o'#清理aptp
- 【深度学习】强化学习(Reinforcement Learning, RL)主流架构解析
烟锁池塘柳0
机器学习与深度学习深度学习人工智能机器学习
强化学习(ReinforcementLearning,RL)主流架构解析摘要:本文将带你深入了解强化学习(ReinforcementLearning,RL)的几种核心架构,包括基于价值(Value-Based)、基于策略(Policy-Based)和演员-评论家(Actor-Critic)方法。我们将探讨它们的基本原理、优缺点以及经典算法,帮助你构建一个清晰的RL知识体系。文章目录强化学习(Rei
- 返利佣金最高软件的技术壁垒:基于强化学习的动态佣金算法架构揭秘
返利佣金最高软件的技术壁垒:基于强化学习的动态佣金算法架构揭秘大家好,我是阿可,微赚淘客系统及省赚客APP创始人,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!一、背景介绍在返利佣金软件中,动态佣金算法是提升用户活跃度和平台收益的关键技术。传统的佣金算法通常是静态的,无法根据用户的实时行为和市场动态进行调整。为了突破这一技术瓶颈,我们引入了强化学习(ReinforcementLearning,RL),通
- R7F0C020M2DFB-C#AA0 16位单片机微控制器MCU Renesas
R7F0C020M2DFB特点超低功耗科技:-VDD=1.6~5.5V的单电源、能以1.8V的低电压运行。-HALT模式-STOP模式-SNOOZE模式RL78CPU内核:-3段流水线的CISC哈佛体系结构-最短指令执行时间:能在高速(0.04167μs:以高速内部振荡器时钟24MHz运行时)到超低速(30.5μs:以副系统时钟32.768kHz运行时)之间变换。-地址空间:1M字节-通用寄存器:
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
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The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
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- JAVA中堆栈和内存分配原理
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java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f