Android是基于Linux的开源操作系统，Android的核心内容之一就是DVM，即Dalvik虚拟机。它与传统的JVM的区别：1、架构上的区别，前者基于reg(CPU中)，后者基于stack（内存中）。最显著的区别是，前者可以有效减少内存访问的次数，来加快程序的执行。其他的诸如可以提前优化，编译速度加快，由于暂时不懂编译原理，理解不了。2、执行的字节码不一样，前者是dex格式，后者是.cla
转载
2023-07-17 22:34:55
32阅读
Java了解消息摘要算法什么是消息摘要算法现行的消息摘要算法MD系列发展历史MD2算法MD4算法MD5算法后续SHA系列发展历史SHA-0 与 SHA-1SHA-2后续国密算法SM3发布后续HMAC系列发展历史背景发展后续本文小结疑问后续 什么是消息摘要算法消息摘要算法的主要特征是加密过程不需要密钥，并且经过加密的数据无法被解密，可以被解密逆向的只有CRC32算法，只有输入相同的明文数据经过相同
hehe 发表于 2010-7-9 0:17:00( 最近《中国电子报》启动“智能手机谁主沉浮”系列报道，全面梳理智能手机产业链中相关企业的现状和优势，挑战和风险等。报道力争以2-3家主导企业为切入点，通过分析和对比，呈现一幅比较全面的移动互联网时代手机终端发展脉络图，下面是我写的第一篇。因是初稿上传，不是见报稿，如有错误之处，只代表我个
一、说一说概念 数据摘要算法是密码学算法中非常重要的一个分支，它通过对所有数据提取指纹信息以实现数据签名、数据完整性校验等功能，由于其不可逆性，有时候会被用做敏感信息的加密。数据摘要算法也被称为哈希（Hash）算法、散列算法。MD是应用非常广泛的一个算法家族，尤其是 MD5（Message-Digest Algorithm 5，消息摘要算法版本5），它由MD2、MD3、MD4发展而来，由Ron
This note demonstrates how to create and deploy an MDP, and how to control it, using both Spring’s inbuilt component management mechanisms, and JMX.ScenarioWe have a number of JMS listeners in our application. Having ported our hardware to a grid of virtual machines, we want the feature to switch-on
转载
2012-04-25 17:26:00
71阅读
2评论
之前在Ubuntu上运行code没有出现SVM的冲突问题，但是，在我的笔记本上运行，却出现了该问题。现在找到了解决之法，感谢。
转载
2022-10-13 09:40:08
35阅读
1. 马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(Markov Chain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)。它们具有的一个共同性质就是马尔可夫性(无后效性)，也就是指系统的下个状态只与当前状态信息有关，而与更早之前的状态无关。马尔可夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)也具有马尔可夫性，与上面
引言：出于一个很偶然的机会，最近开始进入计算机视觉的领域之中，故因此对这个领域进行一些总结记录。总的来说，这是一个十分复杂且年轻的领域，尚有许多问题有待解决。1.研究生物视觉工作原理 早在二战结束后20年，就有很多科学家开始研究生物的视觉是如何进化而来的，它的运作原理是什么。其实眼睛的进化过
随机过程随机过程可以这么理解，在一个时间轴上，不断地进行随机试验（可以
原创
2023-04-07 10:36:09
182阅读
一 Rsync + Netapp 1、Rsync 通过将文件切割为多块，只传输变化的块来实现文件的快速同步。 2、Netapp 使用NAS，统一存储管理，备份恢复技术。 二 Rsync和Netapp来实现builds的存储和快速传输1) 架构 2）技术*使用MD5码来对文件唯一标识（fsum可以生成md5）；*使用Lin
以下是一个完整的基于Spring的MDP例程，使用Gradle 8.0构建，XML配置方式，适用于IntelliJ IDEA 2023.1.4和JDK 1.8.0_144。1. 项目结构spring-mdp-xml-demo/
├── build.gradle
├── settings.gradle
├── gradle/
└── src/
├── main/
│ ├── ja
LCD相关code所在目录： kernel/drvier/video/msm/mdss/ 软件驱动主要分为三部分： MDP 驱动 DSI 控制器驱动 FrameBuffer驱动执行probe 的先后顺序： MDP probe → DSI probe → FB probe1、MDP probe
原创
2021-07-12 15:13:42
272阅读
背景企业需要“快速的”和“高质量的”交付应用，采用传统的三层架构+数据驱动开发可以带来快速交付，但是高质量视乎无从保证，这篇文章我谈谈我准备如何应对这种需求。思路CQRS + DDD + MDP（元数据驱动编程）看图解说从读和写的角度思考一些问题。UI层的编码量占据了整体的50%-80%（我自己的经验）之间。UI层的主要目的是展示，即读取。UI层团队的开发人数比例不符合他们的编码量（企业应该加大对UI层人才的投资和引进）。UI层团队的编码水平相对较差（我自己的经验，我见过好的UI人员，月薪2W）。UI层在代码级别相对容易抽象和重用（企业应用）。UI是用户关注的重点。写操作是实现读取的前提，（数
转载
2013-05-30 16:08:00
56阅读
2评论
背景企业需要“快速的”和“高质量的”交付应用，采用传统的三层架构+数据驱动开发可以带来快速交付，但是高质量视乎无从保证，这篇文章我谈谈我准备如何
原创
2021-07-21 16:10:18
196阅读
# 如何将Java程序日志流水号存储在MDP
在软件开发中，日志是非常重要的一部分，它能够帮助我们追踪程序的运行状态、排查问题，以及进行性能分析等。本文将指导你如何在Java程序中实现将日志流水号存储在MDP（通常表示一种持久化存储，比如数据库或文件系统）。我们将逐步介绍整个流程，并提供详尽的代码示例和解释。
## 整体流程
以下是整个流程的概要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
原创
2024-09-13 04:48:44
61阅读
1. 前言前面的强化学习基础知识介绍了强化学习中的一些基本元素和整体概念。今天讲解强化学习里面最最基础的MDP（马尔可夫决策过程）。2. MDP定义MDP是当前强化学习理论推导的基石，通过这套框架，强化学习的交互流程可以很好地以概率论的形式表示出来，解决强化学习问题的关键定理也可以依此表示出来。MDP(马尔可夫决策过程)包含以下三层含义:“马尔可夫”表示了状态间的依赖性。当前状态的取值只和前一个状
转载
2023-10-31 14:56:44
85阅读
定义 强化学习（Reinforcement Learning, RL）方法适用于智能体（agent）以离散时间步与环境交互的问题（@fig-agentenv）。 在时间 \(t\)，智能体处于状态 \(s_t\)，并决定执行一个动作 \(a_t\)。在下一时刻，它进入新的状态 \(s_{t+1}\) ...
当然可以！我们来详细讲讲 Decision Transformer（决策Transformer），它是“把 MDP 搞成 Transformer 感觉”的最经典、最直观的实现方式之一。 Decision Transformer 是什么？一句话总结： Decision Transformer 把强化学 ...
在强化学习（一）模型基础中，我们讲到了强化学习模型的8个基本要素。但是仅凭这些要素还是无法使用强化学习来帮助我们解决问题的, 在讲到模型训练前，模型的简化也很重要，这一篇主要就是讲如何利用马尔科夫决策过程(Markov Decision Process，以下简称MDP)来简化强化学习的建模。 MDP
转载
2019-06-24 11:13:00
223阅读
2评论
2016 年上半年，李世石和 AlphaGo 的“人机大战”掀起了一波人工智能浪潮，也引起了大家对于人工智能的热烈讨论。本文主要学习人工智能中的强化学习，它是计算机以“试错”的方式进行学习，通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为，目标是使计算机获得最大的奖赏。以围棋为例，一个强化学习问题通常包含如下要素：动作空间（Action Space）：A
转载
2022-05-01 16:00:01
1276阅读
