强化学习RL实战 01：RoboCup Rescue simulator

MATLAB 2023a：强化学习算法的实战演练与性能评估 zmjia111 机器学习 matlab matlab 算法开发语言深度学习机器学习 yolo
在深度学习领域，MATLAB2023版深度学习工具箱以其完整的工具链和高效的运行环境，为研究人员和开发者提供了前所未有的便利。这一工具箱不仅集成了建模、训练和部署的全部功能，更以其简洁易用的语法和强大的算法库，为深度学习任务的快速实现铺平了道路。相较于Python等编程语言，MATLAB的语法更为直观，上手更为迅速。无需繁琐的环境配置和库安装，用户只需打开MATLAB界面，即可轻松开始深度学习之旅
请介绍一下大数据主要是干什么的？决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施盛溪的猫猫感悟大数据英语加拿大
目录请介绍一下大数据主要是干什么的？决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施国际化学生生活大语言模型目前的问题卡尔加里经济地理和气候文化和活动教育交通绿色城市AVL树的旋转单右旋（LL旋转）单左旋（RR旋转）左右旋（LR旋转）右左旋（RL旋转）请介绍一下大数据主要是干什么的？大数据是一个涉及从极其庞大和复杂的数据集中提
你的DDPG/RDPG为何不收敛？ Mario-Chao
园子好多年没有更过了，草长了不少。上次更还是读博之前，这次再更已是博士毕业2年有余，真是令人唏嘘。盗链我博客的人又见长，身边的师弟也问我挖的几个系列坑什么时候添上。这些着实令我欣喜，看来我写的东西也是有人乐意看的。去年11月份左右，因为研究需要，了解了一下强化学习（Reinforcementlea
机器学习、深度学习、神经网络之间的关系你好，工程师 AI 机器学习
机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）和神经网络（NeuralNetworks）之间存在密切的关系，它们可以被看作是一种逐层递进的关系。下面简要介绍它们之间的关系：机器学习（MachineLearning）：机器学习是一种人工智能的分支，关注如何通过数据让计算机系统从经验中学习，提高性能。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同
强化学习应用——倒立摆 ThreeS_tones DRL pygame python 开发语言
新建虚拟环境并安装：pipinstallgympipinstallpygame运行下列代码：importgymimporttime#生成环境env=gym.make('CartPole-v1',render_mode='human')#human指在人类显示器或终端上渲染#环境初始化state=env.reset()#循环交互whileTrue:#渲染画面env.render()#从动作空间随机获
TinyUSB 基本使用 czy8787475 DDM 单片机
由于早期时候我们产品基于STM32开发,自然而然的用了STM32的USB库,这个本身没什么问题,库也很完善,而且有官方在完善,这本来是个不错的东西,但是随着ST的缺货,问题就越来越多,比如别人的芯片可不会兼容ST的库,如果是标准设备那还好,如果像我们还做HOTPKey这样的,移植起来就相当的麻烦.一开始他们推荐我使用RL-USB,但是RL-USB始终是挂载RTX上的,至于哪一天RTX也出毛病,这就
【人工智能学习思维脉络导图】 AK@ 人工智能人工智能学习
曾梦想执剑走天涯，我是程序猿【AK】目录知识图谱1.基础知识2.人工智能核心概念3.实践与应用4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学）编程语言（Python、R等）2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）自然语言处理
机器学习基础（一）理解机器学习的本质昊昊该干饭了人工智能 python 机器学习人工智能 python
导读：在本文中，将深入探索机器学习的根本原理，包括基本概念、分类及如何通过构建预测模型来应用这些理论。目录机器学习机器学习概念相关概念机器学习根本：模型数据的语言：特征与标签训练与测试：模型评估机器学习的分类监督学习：有指导的学习过程非监督学习：自我探索的过程强化学习：通过试错学习构建与分析鸢尾花数据模型鸢尾花数据集简介加载数据集创建和训练模型进行预测与评估模型机器学习机器学习概念机器学习是人工智
【伤寒强化学习训练】打卡第二十八天一期90天 A卐炏澬焚
本草：桂枝的药性(续)桂枝：味辛温、无毒，有辣味，性子温“治上气咳逆，结气，喉痹，吐吸，利关节，补中益气，”桂枝能够走在我们的营分，走在我们的脉管里面，给予我们这个营分能量。如果卫气属于阳，而营气属于阴的话，桂枝是能够补、通身体阴中之阳的药，就是血管里面、脉管里面的能量，所以桂枝通常会取它通阳的效果，来谈论它的种种主治。桂枝：身体里面很多的能量会被这味药贯穿起来，好像帮身体开凿地铁一样，原来阻隔不
基于人工智能的期权量化交易阿岛格人工智能.量化投资人工智能机器学习大数据强化学习
基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易基于人工智能的期权量化交易该文基于人工智能AI的深度强化学习,进行股票期权的量化投资策略研究及回测评估。作者建立了人工智能学习及交易系统。基于实时/历史期权行情大数据挖掘,通过自行开发的人工智能多agent强化学习模型及评估系统(基于Python/Linux),对接实时交易接口进行了实盘环境的交易回测和评估。专题：人工智能.量化投资纲要：一、前言
机器学习---强化学习三月七꧁ ꧂ 机器学习机器学习人工智能
1.什么是强化学习在连接主义学习中，在学习的方式有三种：非监督学习(unsupervisedlearning)、监督学习(supervisedleaning)和强化学习。监督学习也称为有导师的学习，需要外界存在一个“教师”对给定输入提供应有的输出结果，学习的目的是减少系统产生的实际输出和预期输出之间的误差，所产生的误差反馈给系统来指导学习。非监督学习也称为无导师的学习。它是指系统不存在外部教师指导
【强化学习】day1 强化学习基础、马尔可夫决策过程、表格型方法宏辉强化学习 python 算法强化学习
写在最前：参加DataWhale十一月组队学习记录【教程地址】https://github.com/datawhalechina/joyrl-bookhttps://datawhalechina.github.io/easy-rl/https://linklearner.com/learn/detail/91强化学习强化学习是一种重要的机器学习方法，它使得智能体能够在环境中做出决策以达成特定目标。
强化学习入门到不想放弃-1 周博洋K 人工智能
本来想写到深度学习里的，但是线下和别人聊RLHF，和PPO,DPO的时候，我发现大家一脑袋问号，其实也正常，深度学习里面数学的东西没那么多，入门容易一点，强化学习（现在也都谈强化深度学习，或者深度强化学习了）反而没那么要算力，要一堆算法和数学，所以就单开一个系列，专门写强化学习吧其实强化学习，某种程度上比深度学习更早的走进大家的视野，没错，就是那个把李昌镐，柯洁给打败的Alpha第一课我们先讲点基
强化学习入门到不想放弃-2 周博洋K 人工智能
第一篇链接：强化学习入门到不想放弃-1(qq.com)上节课我们用CMU的经典问题，多臂老虎机讨论了，无状态物体的探索和利用，这节课我们用走格子来做一下动态规划算法上节课的问题，我们完全不知道这些老虎机的中奖概率，而这节课我们考虑环境是已知的，说白了，我们可以开启上帝视角，动态规划算法，一般也被定义为有模型的算法那么先说问题，假如我有一个人物（不是勇者），在一个地图上奔跑为了得到最终的奖杯，因为不
强化学习笔记小新0077 强化学习机器学习马尔科夫决策过程 Q学习
强化学习笔记-简介本文是根据Sutton的经典书籍«ReinforcementLearning:AnIntroduction»前三章内容整理的笔记。【枯燥预警】本文侧重对强化学习概念的理论分析，在基本概念上的剖析较为详细，也就是说会比较无聊LOL1.强化学习的概念1.强化学习的概念强化学习(reinforcementlearning)研究的基本问题是，一个智能体(agent)与周围环境(envir
（2024，提示优化，监督微调，强化学习，近端策略优化）用于安全生成文本到图像的通用提示优化器 EDPJ 论文笔记安全人工智能计算机视觉
UniversalPromptOptimizerforSafeText-to-ImageGeneration公和众和号：EDPJ（进Q交流群：922230617或加VX：CV_EDPJ进V交流群）目录0.摘要2.相关工作3.提议的框架4.实验0.摘要文本-图像（Text-to-Image，T2I）模型在基于文本提示生成图像方面表现出色。然而，这些模型对于不安全的输入以生成不安全的内容，如性、骚扰和
Prompt Learning：【文心一言】提示词功能系统学习，汀、人工智能 Prompt Learning #Gpt 教程文心一言人工智能自然语言处理 prompt prompt learing
【文心一言】提示词功能系统学习，PromptLearning大型语言模型使用强化学习中的人类反馈来学习，这个过程中与人类对话的提问通常是通俗易懂的，也就是说，大型语言模型可以理解并回答一般人能听懂的问题(可以看到，后面我们所提到的技巧，用到我们日常的交流中也是可以更清晰的表达自己的目的的)。因此，即使我们不进行prompt学习，也可以使用大型语言模型来帮助我们解决问题了。但是，如果想要解决更加专业
强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题 Evaporator Core python
文章标题：强化学习入门：使用Python和Q-learning算法解决迷宫问题简介强化学习是机器学习中的一个重要分支，它致力于研究智能体在与环境交互的过程中如何学习最优的行为策略。Q-learning算法是强化学习中的一个经典算法，它通过不断地探索和利用环境来学习最优的行为策略。本文将介绍如何使用Python编程语言和Q-learning算法解决迷宫问题，并通过可视化展示智能体学习过程。1.准备工
机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别半亩花海学习笔记机器学习深度学习迁移学习学习人工智能
Hi，大家好，我是半亩花海。本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别，通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。虽然这四种“学习”方法在理论和应用上存在着一定的区别，但它们之间也存在交叉和重叠，有时候也会结合使用来解决实际问题。一、四种“学习”1.机器学习机器学习是人工智能的一个子领域，研究如何让计算机系统利用数据和经验，来不断改善和优化自身的性能。其核心思
强化学习（TD3） sssjjww 强化学习 python 神经网络深度学习
TD3——TwinDelayedDeepDeterministicpolicygradient双延迟深度确定性策略梯度TD3是DDPG的一个优化版本，旨在解决DDPG算法的高估问题优化点：①双重收集：采取两套critic收集，计算两者中较小的值，从而克制收集过估量成绩。DDPG源于DQN，DQN源于Q_learning，这些算法都是通过估计Q值来寻找最优的策略，在强化学习中，更新Q网络的目标值ta
NLP_ChatGPT的RLHF实战 you_are_my_sunshine* NLP 大模型 chatgpt 自然语言处理人工智能
文章目录介绍小结介绍ChatGPT之所以成为ChatGPT，基于人类反馈的强化学习是其中重要的一环。而ChatGPT的训练工程称得上是复杂而又神秘的，迄今为止，OpenAl也没有开源它的训练及调优的细节。从OpenAl已经公开的一部分信息推知，ChatGPT的训练主要由三个步骤组成，如下图所示。原文：译文：第1步，先使用大量数据(从Prompt数据库中抽样)通过监督学习在预训练的GPT-3.5基础
基于Monte Carlo 的策略评估 Longlongaaago 机器学习人工智能强化学习机器学习
基于MonteCarlo的策略评估在强化学习中，MonteCarlo是一种被广泛用到的方法。这种方法主要是从经验experience中拟合数值，本质上就是从不同的采样中获得结果，然后将其平均。由于最后当采样的数量达到一定的数量级后，这种方法可以很好地拟合我们想要的函数。这里有一个很有意思的demo，展现的是MonteCarlo如何应用在评估π\piπ的数值上。https://academo.org
强化学习On-policy vs Off-policy Longlongaaago 机器学习强化学习机器学习人工智能
强化学习On-policyvsOff-policy这里我们讲讲强化学习中on-policy和off-policy的区别。实际上这个区别非常简单，就是说如果算法在更新它的policy的时候，它是依赖于前面的Qvaluefunction的话，那么它就是on-policy的。反之如果它是依赖于随机的一个输入或者人为的操控，那么它就是一个offpolicy的。具体来说就是由于在算法更新我们valuefcu
今日arXiv最热NLP大模型论文：无需数据集，大模型可通过强化学习与实体环境高效对齐 | ICLR2024 夕小瑶自然语言处理人工智能深度学习
引言：将大型语言模型与环境对齐的挑战虽然大语言模型（LLMs）在自然语言生成、理解等多项任务中取得了显著成就，但是在面对看起来简单的决策任务时，却常常表现不佳。这个问题的主要原因是大语言模型内嵌的知识与实际环境之间存在不对齐的问题。相比之下，强化学习（RL）能够通过试错的方法从零开始学习策略，从而确保内部嵌入知识与环境的对齐。但是，怎样将先验知识高效地融入这样的学习过程是一大挑战，为了解决这一差距
强化学习-赵世钰（三）：贝尔曼最优公式【Bellman Optimality Equation】、最优策略【Optimal Policy/Optimal State Values】 u013250861 强化学习
一、Motivatingexamples二、最优策略/optimalpolicy三、贝尔曼最优公式【BellmanOptimalityEquation】1、贝尔曼公式/BellmanEquation2、贝尔曼最优公式/BellmanOptimalityEquation对于贝尔曼公式来说，求解statevalue时是依赖于一个给定的π；对于贝尔曼最优公式来说，π是不定的，是需要求解的参数；3、压缩映
学习心得-强化学习【贝尔曼最优公式】白菜真是菜学习心得-强化日记算法机器学习人工智能
只为记录学习心得学习视频来源B站up主西湖大学空中机器人：链接：https://www.bilibili.com/video/BV1sd4y167NS/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=ad94eb95d81e9e6b1a5d71459ef1a76d目录1.举例入门2.最优策略3.贝尔曼最优公式4.贝尔曼最优公式详细分析5.分
【强化学习的数学原理】课程笔记（三）——贝尔曼最优公式 csu一言人工智能机器学习
目录1.最优策略（optimalpolicy）的定义2.Bellmanoptimalpolicy(BOE)3.RewriteEquation4.ContractionMappingTheorem5.Solution6.Analyzingoptimalpolicies说明：本内容为个人自用学习笔记，整理自b站西湖大学赵世钰老师的【强化学习的数学原理】课程，特别感谢老师分享讲解如此清楚的课程。两个概念
【RL】Bellman Optimality Equation（贝尔曼最优等式）大白菜～人工智能算法机器学习人工智能深度学习
Lecture3:OptimalPolicyandBellmanOptimalityEquationDefinitionofoptimalpolicystatevalue可以被用来去评估policy的好坏，如果：vπ1(s)≥vπ2(s) foralls∈Sv_{\pi_1}(s)\gev_{\pi_2}(s)\;\;\;\;\;\text{forall}s\inSvπ1(s)≥
如何强化学习力度，增强干部能力素质的思考王家遥3
作为公职人员，要不断加强政治学习，做到严、实，在学习中提升综合能力素质，提高组织工作科学化水平，着力锻造一支爱学习、肯学习、富有成效的学习型干部。一要坚持政治标准，提高学习广度。要健全学习制度，加强对学习活动的动态管理，保证学习活动的经常性和学习内容的系统，锤炼组工干部忠诚、干净、担当的政治品格，以部务会、理论学习中心组学习、每日晨读、开展“夜学课堂”、“匀彩组工”读写交流为抓手，深入学习习近平新
探索机器学习：定义、算法及应用领域 cooldream2009 AI技术机器学习机器学习算法人工智能
目录前言1机器学习的定义2机器学习算法2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习3机器学习的应用3.1智能搜索3.2医疗诊断3.3无人驾驶结语前言机器学习，源自ArthurSamuel的定义，赋予计算机通过领域学习的能力，使其在不需要明确程序的情况下不断进化。本文将深入探讨机器学习的定义、算法分类以及广泛应用的领域，从监督学习、无监督学习到强化学习，为读者全面解析机器学习的核心概念。1机器学习的
面向对象面向过程 3213213333332132 java
面向对象：把要完成的一件事，通过对象间的协作实现。面向过程：把要完成的一件事，通过循序依次调用各个模块实现。我把大象装进冰箱这件事为例，用面向对象和面向过程实现，都是用java代码完成。 1、面向对象 package bigDemo.ObjectOriented; /** * 大象类 * * @Description * @author FuJian
Java Hotspot: Remove the Permanent Generation bookjovi HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细，http://openjdk.java.net/jeps/122 JEP 122: Remove the Permanent Generation Author Jon Masamitsu Organization Oracle Created 2010/8/15 Updated 2011/
正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言 dcj3sjt126com 正则表达式
向前查找和向后查找 1. 向前查找：根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。对于向前查找，出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。 2. 向后查找：一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
BaseDao 171815164 seda
import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.SQLException; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; public class BaseDao { public Conn
Ant标签详解--Java命令 g21121 Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用终于开始重头戏了，Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。 1
[简单]代码片段_电梯数字排列 53873039oycg 代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子，如下: import java.util.Arrays; public class 电梯数字排列_S3_Test { public static void main(S
Hessian原理云端月影 hessian原理
Hessian 原理分析一．远程通讯协议的基本原理网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机，基于传输协议和网络 IO 来实现，其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等， http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags aijuans android
在多Activity开发中，有可能是自己应用之间的Activity跳转，或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例，而不是产生大量重复的Activity。这需要为Activity配置特定的加载模式，而不是使用默认的加载模式。加载模式分类及在哪里配置 Activity有四种加载模式： standard singleTop
hibernate几个核心API及其查询分析 antonyup_2006 html .net Hibernate xml 配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.) Configuration co
PL/SQL的流程控制百合不是茶 oracle PL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有流程控制; 分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ; 条件语句 case when 条件 then 结果; 循环语句 loop
强大的Mockito测试框架 bijian1013 mockito 单元测试
一.自动生成Mock类在需要Mock的属性上标记@Mock注解，然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *开发子程序 */ --子程序目是指被命名的PL/SQL块，这种块可以带有参数，可以在不同应用程序中多次调用 --PL/SQL有两种类型的子程序：过程和函数 --开发过程 --建立过程：不带任何参数 CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time IS BEGIN DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp); E
【EhCache一】EhCache版Hello World bit1129 Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇，总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用，更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍环境准备 1.新建Maven项目 2.添加EhCache的Maven依赖 <dependency> <groupId>ne
学习EJB3基础知识笔记白糖_ bean Hibernate jboss webservice ejb
最近项目进入系统测试阶段，全赖袁大虾领导有力，保持一周零bug记录，这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了，EJB基本的知识也有些了解，在这记录下EJB的部分知识，以供自己以后复习使用。 EJB是sun的服务器端组件模型，最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分，定义了一个用于开发基
angular.bootstrap boyitech AngularJS AngularJS API angular中文api
angular.bootstrap 描述：手动初始化angular。这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次，如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志，并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。使用方法： angular .
java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组，将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时，返回数组开始重新写，并覆盖先前写过的数 bylijinnan java
public class SearchInShiftedArray { /** * 题目：给定一个固定长度的数组，将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时，返回数组开始重新写，并覆盖先前写过的数。 * 请在这个特殊数组中找出给定的整数。 * 解答： * 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
天使还是魔鬼？都是我们制造 ducklsl 生活教育情感
----------------------------剧透请原谅，有兴趣的朋友可以自己看看电影，互相讨论哦！！！从厦门回来的动车上，无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然，这几部电影可能会另大家失望，并不是类似小鬼当家的电影，而是关于“坏小孩”的电影！自己挑了两部先看了看，但是发现看完之后，心里久久不能平
[机器智能与生物]研究生物智能的问题 comsci 生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别.... 但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
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小学5年级英语单词背诵第一课 dcj3sjt126com english word
long 长的 show 给...看，出示 mouth 口，嘴 write 写 use 用，使用 take 拿，带来 hand 手 clever 聪明的 often 经常 wash 洗 slow 慢的 house 房子 water 水 clean 清洁的 supper 晚餐 out 在外 face 脸，
macvim的使用实战 dcj3sjt126com mac vim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳 1. 下载macvim https://code.google.com/p/macvim/ 2. 了解macvim :h vim的使用帮助信息 :h macvim
java二分法查找蕃薯耀 java二分法查找二分法 java二分法
java二分法查找 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二 http:/
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Spring3.1 Cache注解依赖jar包：  <dependency> <groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId> <artifactId>simple-s
apache commons io包快速入门 jackyrong apache commons
原文参考 http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html Apache Commons IO 包绝对是好东西，地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/，下面用例子分别介绍： 1）工具类 2
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首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy nannan408 Spring3
1.前言。如题。 2.描述。 @DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法，使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数，每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。 @DependsOn({"steelAxe","abc"}) @Comp
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Hibernate入门 tntxia Hibernate
前言使用面向对象的语言和关系型的数据库，开发起来很繁琐，费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM（Object/Relational Mapping）解决方案。 Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中，而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。如
Math类 xiaoxing598 Math
一、Java中的数字（Math）类是final类，不可继承。 1、常数 PI：double圆周率 E：double自然对数 2、截取（注意方法的返回类型） double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round

强化学习RL实战 01：RoboCup Rescue simulator

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