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- 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
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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
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✅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
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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)
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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^
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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
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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
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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
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- LLM指纹底层技术——人类反馈强化学习
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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
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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
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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
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彬彬侠
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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
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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
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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)
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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
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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
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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.,
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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
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><