深度强化学习专栏 —

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 Lora llama
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 python Gym 强化学习 RL Gymnasium
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
iOS http封装 374016526 ios 服务器交互 http 网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互，这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。内置一个basehttp，当我们创建自己的service可以继承实现。 KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init]; [baseHttp setDelegate:self]; [baseHttp
lolcat ：一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具 brotherlamp linux linux教程 linux视频 linux自学 linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们，你们错了，这里有一些有关 Linux 的文章，它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。在本文中，我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。何为 lolcat ? Lolcat 是一个针对 Linux，BSD 和 OSX 平台的工具，它类似于 cat 命令，并为 cat
MongoDB索引管理（1）——[九] eksliang mongodb MongoDB管理索引
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述数据库的索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样，首先在索引中找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，从而使查询速度提高几个数据量级。不使用索引的查询称
Informatica参数及变量 18289753290 Informatica 参数变量
下面是本人通俗的理解，如有不对之处，希望指正 info参数的设置：在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中（最好以parma）结尾下面的GLOBAl就是全局的，$开头的是系统级变量，$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量，那就把global换成对应的session或者mapping名字。 [GLOBAL] $Par
python 解析unicode字符串为utf8编码字符串酷的飞上天空 unicode
php返回的json字符串如果包含中文，则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。在浏览器中能正常识别这种编码，但是后台程序却不能识别，直接输出显示的是\uxx的字符，并未进行转码。转换方式如下 >>> import json >>> q = '{"text":"\u4
Hibernate的总结永夜-极光 Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库，比如你要做一个会员注册的页面，那么获取到用户填写的基本信后，你要把这些基本信息存入数据库对应的表中，不用hibernate还有mybatis之类的框架，都不用的话就得用JDBC，也就是JAVA自己的，用这个东西你要写很多的代码，比如保存注册信
SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4' 随便小屋 python
刚开始看一下Python语言，传说听强大的，但我感觉还是没Java强吧！写Hello World的时候就遇到一个问题，在Eclipse中写的，代码如下 ''' Created on 2014年10月27日 @author: Logic ''' print("Hello World!"); 运行结果 SyntaxError: Non-UTF-8
学会敬酒礼仪不做酒席菜鸟 aijuans 菜鸟
俗话说，酒是越喝越厚，但在酒桌上也有很多学问讲究，以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。细节一：领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来，双手举杯。细节二：可以多人敬一人，决不可一人敬多人，除非你是领导。细节三：自己敬别人，如果不碰杯，自己喝多少可视乎情况而定，比如对方酒量，对方喝酒态度，切不可比对方喝得少，要知道是自己敬人。细节四：自己敬别人，如果碰杯，一
《创新者的基因》读书笔记 aoyouzi 读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因创新者的“基因”，即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”：联想，观察，实验，发问，建立人脉。第一部分破坏性创新，从你开始第一章破坏性创新者的基因如何获得启示：发现以下的因素起到了催化剂的作用：(1) -个挑战现状的问题；(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察；(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验；(4)与某人进行了一次交谈，为他点醒
表单验证技术百合不是茶 JavaScript DOM对象 String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数一:String对象;通常是对字符串的操作; 1,String的属性; 字符串.length;表示该字符串的长度; var str= "java"
web.xml配置详解之context-param bijian1013 java servlet web.xml context-param
一.格式定义： <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value>contextConfigLocationValue></param-value> </context-param> 作用：该元
Web系统常见编码漏洞（开发工程师知晓） Bill_chen sql PHP Web fckeditor 脚本
1.头号大敌：SQL Injection 原因：程序中对用户输入检查不严格，用户可以提交一段数据库查询代码，根据程序返回的结果，获得某些他想得知的数据，这就是所谓的SQL Injection，即SQL注入。本质: 对于输入检查不充分，导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。示例： String query = "SELECT id FROM users
【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器 bit1129 mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作，然后，详细介绍MongoDB提供的修改器，以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作 show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库 use foobar 将数据库切换到foobar show collections 显示当前数据库有哪些集合 db.people.update，update不带参数，可
提高职业素养，做好人生规划白糖_ 人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师，他在讲课中提出的一些观点很新颖，在此我收录了一些分享一下。注：讲师的观点不代表本人的观点，这些东西大家自己揣摩。 1、什么是职业规划：职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱，这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么，这个阶段该学习什么，下个阶段缺什么，又应该怎么去规划学习，这样才算是规划。
国外的网站你都到哪边看？ bozch 技术网站国外
学习软件开发技术，如果没有什么英文基础，最好还是看国内的一些技术网站，例如：开源OSchina，csdn，iteye,51cto等等。个人感觉如果英语基础能力不错的话，可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习，例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
编程之美-光影切割问题 bylijinnan 编程之美
package a; public class DisorderCount { /**《编程之美》“光影切割问题” * 主要是两个问题： * 1.数学公式（设定没有三条以上的直线交于同一点）： * 两条直线最多一个交点，将平面分成了4个区域； * 三条直线最多三个交点，将平面分成了7个区域； * 可以推出：N条直线 M个交点，区域数为N+M+1。
关于Web跨站执行脚本概念 chenbowen00 Web 安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
[开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数 comsci 开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
oracle alert log file（告警日志文件） daizj oracle 告警日志文件 alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items: All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
关于 CAS SSO 文章声明 denger SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章，之后陆续有人参照文章去实现，可都遇到了各种问题，同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点： 1. 那些文章发表于好几年前了，CAS 已经更新几个很多版本了，由于近年已经没有做该领域方面的事情，所有文章也没有持续更新。 2. 文章只是提供思路，尽管 CAS 版本已经发生变化，但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理，然后
初二上学期难记单词 dcj3sjt126com english word
lesson 课 traffic 交通 matter 要紧；事物 happy 快乐的，幸福的 second 第二的 idea 主意；想法；意见 mean 意味着 important 重要的，重大的 never 从来，决不 afraid 害怕的 fifth 第五的 hometown 故乡，家乡 discuss 讨论；议论 east 东方的 agree 同意；赞成 bo
uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图 dcj3sjt126com Collection
#import <UIKit/UIKit.h> @interface myHeadView : UICollectionReusableView { UILabel *TitleLable; } -(void)setTextTitle; @end #import "myHeadView.h" @implementation m
N 位随机数字串的 JAVA 生成实现 FX夜归人 java Math 随机数 Random
/** * 功能描述随机数工具类<br /> * @author FengXueYeGuiRen * 创建时间 2014-7-25<br /> */ public class RandomUtil { // 随机数生成器 private static java.util.Random random = new java.util.R
Ehcache（09）——缓存Web页面 234390216 ehcache 页面缓存
页面缓存目录 1 SimplePageCachingFilter 1.1 calculateKey 1.2 可配置的初始化参数 1.2.1 cach
spring中少用的注解@primary解析 jackyrong primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解，例子 @Component public class MetalSinger implements Singer{ @Override public String sing(String lyrics) { return "I am singing with DIO voice
Java几款性能分析工具的对比 lbwahoo java
Java几款性能分析工具的对比摘自：http://my.oschina.net/liux/blog/51800 在给客户的应用程序维护的过程中，我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上，增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而，我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现，性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升，甚至达到极限。为了更详细的了解这一点，我们需要做一些性能
JVM参数配置大全 nickys jvm 应用服务器
JVM参数配置大全 /usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish rensanning varnish
（一）squid 安装 # yum install httpd-tools -y # htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456 # yum install squid -y 设置 # cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak # vi /etc/
Spring缓存注解@Cache使用 tom_seed spring
参考资料 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/ http://swiftlet.net/archives/774 缓存注解有以下三个： @Cacheable @CacheEvict @CachePut
dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误 xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc 关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception 使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式执行时却抛出以下异常： Exceptio

深度强化学习专栏 —— 1.研究现状

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