- 果子酱的scalerstalk第六轮新概念朗读持续力训练day102 20210121
S果子酱
练习材料:新概念3l3-(2)任务配置:L0+L1+L4知识笔记:字母组合:nnonefindnonamenosenotenothingnnwinnerfunnydinnersunnyknk不发音kneeknifeknowgng不发音signdesignforeigncampaign短语:remains名词,遗址,遗迹B.C.beforeChrist公元前A.D.annodomini公元happe
- Lan的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day 66 20181212
孙岚_9ff8
##昨天发文的时候,失败了,今天补上。。。练习材料:英式发音:美式发音:任务配置:L0+L1+L4知识笔记:2.音标(L1)后元音[ɑː]:后元音共同点:舌身降低后缩,舌后部抬起。[ɑː]张口上下幅度与梅花音[æ]一致,但是左右不咧嘴。是个长音。英式发音中的a,如dance,fast,grass,plant这些在美式发音中是发梅花音的[æ]字母ar组合,如car,start,yard课中的单词:a
- 小彭的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day47 20181224
彭彭_fd7d
练习任务:任务配置:l0l1l4+手查音标(牛津高阶)+默写L49知识笔记:l1练习/θ/although/ɔːl'ðəʊ//ð/the/ðə//f/off/ɔːf//v/of/əv/,/ɒv/
- Lan的ScalersTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day 88 20190103
孙岚_9ff8
练习材料:任务配置:L0+L1+L4知识笔记:2.音标(L1)摩擦音:[θ][ð]:舌尖靠近上下齿的缝隙,舌尖可稍稍露出齿外。气流由舌齿之间的缝隙泄出,摩擦发音。清/浊辅音,声带不震动/震动。课中的单词:[θ]:northbeneaththrough[ð]:theytheirthereforethewithThoughthatsmoothly练习感悟:心理因素很重要,不知道有时比知道更好。
- 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
- 果子酱的scalerstalk第六轮新概念朗读持续力训练day64 20201214
S果子酱
练习材料:新概念2lesson64任务配置:L0+L1+L4知识笔记:练习收获:音标学完第一遍了,但是掌握不是很牢固,或者说习惯还未养成,有前学后忘的趋势。继续来第二遍,加强读音练习。
- 《前端基础核心知识笔记:HTML、CSS、JavaScript 及 BOM/DOM》
萌新小白的逆袭
前端笔记htmljavascript
html前端三剑客的介绍:HTML:页面内容的载体Css:用来美化和指定页面的显示效果JavaScript:页面显示的过程中,可以动态改变页面的内容重点属性type="text"文本输入type="password"密码输入SerlvertC超链接type="radio"value="值"单选框type="checkbox"value="值"多选框在作用设置编码格式 action是跳转的界面met
- 强化学习------DDPG算法
ZPC8210
算法numpymatplotlib
一、前言DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG)算法是DeepMind团队提出的一种专门用于解决连续控制问题的在线式(on-line)深度强化学习算法,它其实本质上借鉴了DeepQ-Network(DQN)算法里面的一些思想。论文和源代码如下:论文:https://arxiv.org/pdf/1509.02971.pdf代码:https://github.com/
- 第四期【践行总结】第9周—适度
荷语微光
践行时间:20181105——20181111本周践行适度:避免极端,避免别人对你产生怨恨。【目标】1.保持平和的沟通态度。2.刻意反思自己是否过于要求他人而不要求自己。3.宽容对人,宽容对己,不因琐事产生怨恨。【行动】1.得到每日学习计划完成2.删除照片83张。3.每日练声+得到打卡4.每日深蹲5.专栏输出:第36周正义之心思维导图及知识笔记6.文章输出:【精力管理4】睡得好,能提升你的决策水平
- 强化学习之 DQN、Double DQN、PPO
JNU freshman
强化学习强化学习
文章目录通俗理解DQNDoubleDQNPPO结合公式理解通俗理解DQN一个简单的比喻和分步解释来理解DQN(DeepQ-Network,深度Q网络),就像教小朋友学打游戏一样:先理解基础概念:Q学习(Q-Learning)想象你在教一只小狗玩电子游戏(比如打砖块)。小狗每做一个动作(比如“向左移动”或“发射球”),游戏会给出一个奖励(比如得分增加)或惩罚(比如球掉了)。小狗的目标是通过不断尝试,
- 强化学习:Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 学习笔记
烨川南
强化学习学习笔记算法人工智能机器学习
一、DDPG是什么?1.1核心概念DDPG=Deep+Deterministic+PolicyGradientDeep:使用深度神经网络和类似DQN的技术(经验回放、目标网络)Deterministic:输出确定的动作(而不是概率分布)PolicyGradient:基于策略梯度的方法,优化策略以最大化累积奖励1.2算法特点特性说明连续动作空间直接输出连续动作值(如方向盘角度、机器人关节扭矩)离线学
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明朝百晓生
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前言:主要总结一下西湖大学赵老师的课程【强化学习的数学原理】课程:从零开始到透彻理解(完结)_哔哩哔哩_bilibili1️⃣基础阶段(Ch1-Ch7):掌握表格型算法,理解TD误差与贝尔曼方程2️⃣进阶阶段(Ch8-Ch9):动手实现DQN/策略梯度,熟悉PyTorch/TensorFlow3️⃣前沿阶段(Ch10:阅读论文(OpenAISpinningUp/RLlib文档)Chapter1:基
- Keras环境复现代码(三)
yanyiche_
keras深度学习人工智能
DQN雅达利Breakout强化学习实验要求明确实验目的:学习和实现深度Q学习(DQN),这是一种结合了Q学习和深度神经网络的强化学习算法,用于解决复杂的决策问题。清楚实验原理:1、深度Q学习(DeepQ-Network)将卷积神经网络与Q学习结合,解决高维视觉输入的强化学习问题:2、经验回放:将状态转换存储到缓冲区,打破数据相关性,稳定训练。3、目标网络:定期更新目标Q值计算网络,减少训练中的目
- 【行云流水a】淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL OpenRL/openrl PPO-for-Beginners: 从零开始实现强化学习算法PPO 强化学习框架verl 港大等开源GoT-R1
行云流水AI笔记
开源算法
以下是DQN(DeepQ-Network)和PPO(ProximalPolicyOptimization)的全面对比流程图及文字解析。两者是强化学习的核心算法,但在设计理念、适用场景和实现机制上有显著差异:graphTDA[对比维度]-->B[算法类型]A-->C[策略表示]A-->D[动作空间]A-->E[学习机制]A-->F[探索方式]A-->G[稳定性]A-->H[样本效率]A-->I[关键
- 【Android知识笔记】ARouter / Navigation / EventBus
川峰
Android知识笔记ARouterNavigationEventBus
注:本文主要基于过去AndroidView体系的路由学习笔记整理,不包括最新的JetpackCompose路由体系,如您需了解关于JetpackCompose中的导航路由,请参考JetpackCompose中的导航路由一文。传统路由方式//显性意图startActivity(newIntent(this,HomeActivity.
- 机器学习赋能多尺度材料模拟:前沿技术会议邀您共探
m0_75133639
复合材料机器学习人工智能分子动力学第一性原理深度学习vasp复合材料
在新能源与先进制造技术飞速发展的今天,材料科学的创新成为推动行业进步的关键力量。本次前沿技术会议聚焦“机器学习赋能的多尺度材料模拟与催化设计”,旨在为科研人员与工程师搭建一个深度交流与学习的平台。会议将深度融合分子动力学模拟(MD)、第一性原理计算(DFT)等微观模拟方法,以及机器学习(ML)与强化学习(DQN)等前沿算法,通过锂硫电池、压电催化、催化转化等实战案例,展示如何利用“数据驱动+物理建
- Python知识笔记(+1):通俗理解__all__和__init__方法的含义与用法
cryptocxf
Python学习笔记python开发语言后端
本人python小白,记录一些编程过程中遇到的错误或知识!没有顺序可言,学到哪里记录到哪里。(参考了网络资料并结合了自己的理解)1.python中__all__含义和用法1.1基本格式__all__=['xx','xxx','xxxx']1.2含义它属于python中的变量,该变量是一个列表,存储了当前模块中的一些成员(变量、函数或类)的名称。当其他文件仅以from模块名import*形式导入该模
- 深度强化学习应用:基于Double DQN算法的移动机器人路径跟踪技术解析
威哥说编程
算法
前言随着智能控制与机器人技术的不断发展,深度强化学习(DRL)作为一种具有强大自学习能力的技术,已经在机器人领域获得了广泛应用。尤其是在路径跟踪问题中,传统的控制算法往往依赖于模型和假设,而深度强化学习则能够通过大量的训练数据让机器人自主学习如何优化其行为策略,从而实现高效的路径跟踪。本文将深入探讨基于**DoubleDQN(DoubleDeepQ-Network)**算法的移动机器人路径跟踪问题
- 用深度强化学习玩atari游戏_Pytorch深度强化学习 1.用DQN解决Atari game
我一直对强化学习感兴趣,这学期正好选了一门强化学习的课,第一次作业是让复现DQN。这几年也看了不少DQN的代码,但要自己实现起来,还是犯晕,效率很低。这篇文章从深度强化学习所需的元素出发,达到用DQN解决atarigames的目的。1.Observe,Value,Act强化学习研究的是Agent和环境交互中如何学习最优策略,以获得最大收益。Agent需要能够观察环境(observe)的到所处的状态
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欣然~
python
这是一个基于深度强化学习(DeepQ-Network,DQN)的运输路径优化系统。代码主要包含以下几个部分:1.导入库importnumpyasnpimportgymfromgymimportspacesimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.colorsimportLinearSegmentedColormapimportrandomimportto
- 《Python星球日记》 第84天:Q-Learning 与 DQN
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Python星球日记pythonQ-learningDQN算法经验回放目标网络代码实践进阶应用
名人说:路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。——屈原《离骚》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)目录一、强化学习基础回顾1.核心元素与术语二、Q-Learning算法详解1.Q表更新公式2.探索与利用(ExplorationvsExploitation)3.Q-Learning示例三、DQN(DeepQ-Network)算法1.使用神经网络近似Q函数2.经验回放与目标
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嵌入式硬件嵌入式实时数据库
C语言程序结构与选择语句核心知识笔记一、程序执行的三大流程1.输入数据:通过scanf、文件读取等方式获取原始数据2.处理数据:通过运算、逻辑判断等操作加工数据3.输出结果:通过printf、文件写入等方式展示处理结果二、程序的三大基本结构•顺序结构:按代码顺序逐行执行(如a=1;b=2;c=a+b;)•分支结构:根据条件选择执行路径(if-else、switch)•循环结构:重复执行代码块(后续
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强化学习实战:训练AI玩转OpenAIGym系统化学习人工智能网站(收藏):https://www.captainbed.cn/flu文章目录强化学习实战:训练AI玩转OpenAIGym摘要引言强化学习基础与算法分类1.核心概念与数学表示2.算法分类与典型应用场景实战一:CartPole任务——从Q-Learning到DQN1.环境简介2.代码实现:DQN算法3.实验结果与优化方向实战二:Moun
- Java基础知识笔记Day01---cmd常用命令提示符&&关键字&&标识符&&数据类型&&常量&&变量
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Java笔记Day011.常用命令提示符1.启动:Win+R,输入cmd回车;2.切换盘符:盘符名称:(例如切换到D盘:D:);3.进入文件夹:cd文件夹名称;4.进入多级文件夹:cd文件夹1\文件夹2\…;5.返回上一级:cd…;6.直接返回根路径:cd\;7.查看当前所在文件夹的目录:dir;8.清屏:cls;**9.退出:**exit;2.关键字特点:(1)完全小写的纯英文字母。(2)在比较
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Fromhttps://segmentfault.com/a/1190000018120424代码可以参见https://blog.csdn.net/bbbeoy/...,本文我做了一些改动目前,强化学习中很火的当属Q-Learning了,关于Q-Learning的具体介绍请参加我上一篇文章。从上一篇文章中,我们可以看到,Qtable可以看做Q-Learning的大脑,Qtable对应了一张sta
- 深入理解深度确定性策略梯度DDPG:基于python从零实现
AI仙人掌
复现强化学习RL算法python开发语言人工智能机器学习神经网络强化学习RL
向所有学习者致敬!“学习不是装满一桶水,而是点燃一把火。”——叶芝我的博客主页:https://lizheng.blog.csdn.net欢迎点击加入AI人工智能社区!让我们一起努力,共创AI未来!前言深度确定性策略梯度(DDPG)是一种离线策略的演员-评论家算法,专门为具有连续动作空间的环境设计。它结合了深度Q网络(DQN)中的思想,例如回放缓存和目标网络,并将其应用于演员-评论家框架,适应确定
- 深度理解用于多智能体强化学习的单调价值函数分解QMIX算法:基于python从零实现
AI仙人掌
复现强化学习RL算法算法pythonRL强化学习价值函数
引言:合作式多智能体强化学习与功劳分配在合作式多智能体强化学习(MARL)中,多个智能体携手合作,共同达成一个目标,通常会收到一个团队共享的奖励。在这种场景下,一个关键的挑战就是功劳分配:一个单独的智能体如何仅凭全局奖励信号来判断自己对团队成功或失败的贡献呢?简单的独立学习方法(比如每个智能体都运行DQN)往往行不通,因为它把其他智能体当作了非静态环境的一部分,而且在功劳分配上也搞不定。价值分解方
- 基于深度强化学习的网约车动态路径规划
罗伯特之技术屋
行业数字化研究及信息化建设专栏智能科学与技术专栏java开发语言
摘要随着移动互联网的快速发展,许多利用手机App打车的网约车平台也应运而生.这些网约车平台大大减少了网约车的空驶时间和乘客等待时间,从而提高了交通效率.作为平台核心模块,网约车路径规划问题致力于调度空闲的网约车以服务潜在的乘客,从而提升平台的运营效率,近年来受到广泛关注.现有研究主要采用基于值函数的深度强化学习算法(如deepQ-network,DQN)来解决这一问题.然而,由于基于值函数的方法存
- 强化学习算法:深度 Q 网络 (DQN) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用实战
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
强化学习算法:深度Q网络(DQN)原理与代码实例讲解关键词:强化学习,深度Q网络(DQN),深度神经网络,动作策略,奖励函数,探索-利用平衡,经验回放(ExperienceReplay),多智能体1.背景介绍1.1问题由来强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种模拟智能体(Agent)在环境(Environment)中通过与环境交互,学习最优决策的机器学习方法。强化学习的
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement