f'rewards/reward1_len{max_iter}_W{W}_M{M}_E{E}_F{F}_B{B}_gamma{gamma}_alpha{alpha}_idx{idx}.txt')

时间: 2023-11-01 12:39:24 浏览: 43
PDF

奖励表表格格式.pdf

这段代码看起来像是保存一个文本文件，文件名包含了多个参数的值，可能是用来记录训练过程中的奖励值的。其中包含的参数有： - `max_iter`：最大迭代次数 - `W`：权重参数 - `M`：记忆库大小 - `E`：训练次数 - `F`：特征数 - `B`：批量大小 - `gamma`：折扣因子 - `alpha`：学习率 - `idx`：索引编号 具体的实现需要进一步看代码才能确定。
阅读全文

相关推荐

rar

RL.rar_PYTHON 迷宫_rl_强化学习_强化学习算法_强化学习迷宫

1. **强化学习基本概念**：强化学习由四个主要元素组成：智能体（agent）、环境（environment）、动作（actions）和奖励（rewards）。智能体在每个时间步执行一个动作，环境根据该动作给出反馈（奖励）。 2. **...
rar

Daily Rewards v1.3.2_unity3d_

"Daily Rewards v1.3.2_unity3d_"这一项目，显然是一个基于Unity3D引擎开发的每日奖励系统的新版本，旨在为游戏提供持续的吸引力。Unity3D是一款强大的跨平台游戏开发工具，被广泛应用于2D和3D游戏的制作，其灵活性...

reward1 = np.loadtxt( f'rewards/reward1_len{max_iter}_W{W}_M{M}_E{E}_F{F}_B{B}_gamma{gamma}_alpha{alpha}_idx{idx}.txt') 解释一下

这行代码使用 NumPy 库中的 loadtxt 函数从文件中加载一个名为 reward1_len{max_iter}_W{W}_M{M}_E{E}_F{F}_B{B}_gamma{gamma}_alpha{alpha}_idx{idx}.txt 的文本文件，并将其存储在变量 reward1 中。...

rewards/reward1_len50000_W4_M20_E1000_F20_B64_gamma0.9_alpha1_idx1.txt not found. pycharm 出现这个错误是什么意思？

这个错误意味着你的 PyCharm 无法找到名为 rewards/reward1_len50000_W4_M20_E1000_F20_B64_gamma0.9_alpha1_idx1.txt 的文件。可能是因为文件不存在或文件路径不正确。 你需要检查一下文件路径是否正确。如果...

def plot(rewards): clear_output(True) plt.figure(figsize=(20, 5)) plt.plot(rewards) plt.savefig('./results_v8/number_of_devices_experiment_results/noise_0_5/rewards_td3_lstm_'f'{n_index}''.png')解释一下这个代码

是清除之前的图像，plt.figure(figsize=(20, 5)) 是设置图像大小为 20x5，plt.plot(rewards) 是绘制奖励曲线，plt.savefig('./results_v8/number_of_devices_experiment_results/noise_0_5/rewards_td3_lstm_'f'{n_...

2023-06-17 23:47:22.786162: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2023-06-17 23:47:22.786281: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. 2023-06-17 23:47:24.419330: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'nvcuda.dll'; dlerror: nvcuda.dll not found 2023-06-17 23:47:24.419809: W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:263] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303) 2023-06-17 23:47:24.426229: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:169] retrieving CUDA diagnostic information for host: ����� 2023-06-17 23:47:24.426345: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:176] hostname: ����� 2023-06-17 23:47:24.430552: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 20, in <module> write_reward_tb(summary_writer, rewards[i], i) File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 9, in write_reward_tb summary = tf.Summary(value=[tf.Summary.Value(tag='reward', simple_value=reward)]) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Summary'分析错误原因

summary = tf.summary.Summary(value=[tf.summary.Summary.Value(tag='reward', simple_value=reward)]) 这样就可以避免这个错误了。另外，还需要注意，TensorFlow 2.x版本中tf.summary.FileWriter已经被弃用...
zip

design_starbucks_rewards_program

标题 "design_starbucks_rewards_program" 暗示我们要讨论的是星巴克奖励计划的设计，这可能涉及到顾客忠诚度策略、数据分析、用户界面设计等多个方面。在这个项目中，使用了 Jupyter Notebook，这是一种广泛应用于...
zip

Brave_Rewards_AFK

任何Windows通知设置似乎都对它们没有任何影响（即使通过Windows注册表将通知设置为1秒也会使它们持续30秒）。 可以将这个小python脚本设置为在后台运行，并检查是否显示Brave浏览器通知。 随后将其关闭。 要求 ...
zip

KP_rewards_v3

【标题】"KP_rewards_v3" 是一个项目或者软件版本的标识，可能代表"Key Performance Rewards Version 3"，这通常是指一个与绩效管理或奖励系统相关的软件开发项目。在这个项目中，可能涉及到对关键绩效指标（KPIs）...

def get_self_critical_reward(greedy_res, data_gts, gen_result): gen_result = gen_result.data.cpu().numpy() #转变为ndarray greedy_res = greedy_res.data.cpu().numpy() for i in range(gen_result_size): res[i] = [array_to_str(gen_result[i])] for i in range(batch_size): res[gen_result_size + i] = [array_to_str(greedy_res[i])] gts = OrderedDict() data_gts = data_gts.cpu().numpy() for i in range(len(data_gts)): gts[i] = [array_to_str(data_gts[i])] res_ = [{'image_id': i, 'caption': res[i]} for i in range(len(res))] res__ = {i: res[i] for i in range(len(res_))} gts_ = {i: gts[i // seq_per_img] for i in range(gen_result_size)} gts_.update({i + gen_result_size: gts[i] for i in range(batch_size)}) , bleu_scores = Bleu_scorer.compute_score(gts, res__, verbose = 0)#dict 8 lint bleu_scores = np.array(bleu_scores[3]) print('get_self_critical_reward Bleu scores: {:.4f}.'.format(_[3])) scores = bleu_scores return rewards这段代码有何特点，和强化学习的SCST有什么不同，有什么相似？并且解释代码

这段代码是用于计算自我监督强化学习（self-critical sequence training, SCST）中的奖励值的。具体来说，该函数接收三个参数，分别是贪心策略下的生成结果（greedy_res）、数据集的参考答案（data_gts）和模型生成...

<select name="rpLevel" class="form-control {validate:{required:true}}""> <option value>请选择</ option> <option value="1">国家级</ option><option value="2">市级</ option><option value=""3">集团级</ option> 通过关联的方式对以上进行参数化:使用关联函数web_reg_save_param_regexp()获取所有奖励级别，参数名称为rpLevelAll；使用lr_paramarr_random()函数从所有奖励级别中随机获取其中一个值，通过lr_save_string()函数保存为参数rpLevel，两步操作使用一行代码完成。 将完成后的代码补充在以下的代码内： lr_think_time(11); //集合点 lr_rendezvous("R_REW"); //事务点 lr_start_transaction("T_REW"); //检查点 web_reg_find("Text=OK",LAST); web_submit_data("save_2", "Action=http://localhost:9000/suthr/hrteacher/rewards/0/save", "Method=POST", "RecContentType=text/plain", "Referer=http://localhost:9000/suthr/hrteacher/rewards/0/add", "Snapshot=t18.inf", "Mode=HTML", ITEMDATA, "Name=saveBtnType", "Value=", ENDITEM, "Name=teacherId", "Value=6", ENDITEM, "Name=rpLevel", "Value=1", ENDITEM, "Name=rpTitle", "Value={rpTitle}", ENDITEM, "Name=rpDate", "Value=2023-06-01", ENDITEM, "Name=rCompany", "Value=FJDW{rCompany}", ENDITEM, "Name=memo", "Value=", ENDITEM, LAST); lr_end_transaction("T_REW", LR_AUTO);

"Action=http://localhost:9000/suthr/hrteacher/rewards/0/save", "Method=POST", "RecContentType=text/plain", "Referer=http://localhost:9000/suthr/hrteacher/rewards/0/add", "Snapshot=t18.inf", ...

【程序填空】 --------------------------------------------------------- 题目：企业发放的奖金根据利润提成。利润(i)低于或等于10万元 时，奖金可提10%；利润高于10万元，低于20万元时，低于 10万元的部分按10%提成，高于10万元的部分，可可提成7.5% ；20万到40万之间时，高于20万元的部分，可提成5%；40万 到60万之间时高于40万元的部分，可提成3%；60万到100万 之间时，高于60万元的部分，可提成1.5%，高于100万元时， 超过100万元的部分按1%提成，从键盘输入当月利润i，求 应发放奖金总数？ ---------------------------------------------------------- 注意：除要求填空的位置之外，请勿改动程序中的其他内容。 ------------------------------------------------------''' def get_reward(I): rewards = 0 if I <= 10: #**********SPACE********** rewards = ________________ * 0.1 #**********SPACE********** elif (I > 10) and (________________): rewards = (I - 10) * 0.075 + get_reward(10) elif (I > 20) and (I <= 40): rewards = (I - 20) * 0.05 + get_reward(20) elif (I > 40) and (I <= 60): rewards = (I - 40) * 0.03 + get_reward(40) elif (I > 60) and (I <= 100): #**********SPACE********** rewards = (________________) * 0.015 + get_reward(60) else: #**********SPACE********** rewards = get_reward(100) + (________________) * 0.01 return rewards def main(): num = int(input("请输入今年的公司净利润：")) # 计算公司的年度奖金，单位：万元 print("发放的奖金为：", get_reward(num / 10000) * 10000) if __name__ == '__main__': main()

空格填写如下： python ...其中，第一个空格填写 rewards = I，第二个空格填写 (I > 10) and (I )，第三个空格填写 (I - 60)，第四个空格填写 rewards = get_reward(100) + (I - 100) * 0.01。

lr = 2e-3 num_episodes = 500 hidden_dim = 128 gamma = 0.98 epsilon = 0.01 target_update = 10 buffer_size = 10000 minimal_size = 500 batch_size = 64 device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device( "cpu") env_name = 'CartPole-v1' env = gym.make(env_name) random.seed(0) np.random.seed(0) #env.seed(0) torch.manual_seed(0) replay_buffer = ReplayBuffer(buffer_size) state_dim = env.observation_space.shape[0] action_dim = env.action_space.n agent = DQN(state_dim, hidden_dim, action_dim, lr, gamma, epsilon, target_update, device) return_list = [] episode_return = 0 state = env.reset()[0] done = False while not done: action = agent.take_action(state) next_state, reward, done, _, _ = env.step(action) replay_buffer.add(state, action, reward, next_state, done) state = next_state episode_return += reward # 当buffer数据的数量超过一定值后,才进行Q网络训练 if replay_buffer.size() > minimal_size: b_s, b_a, b_r, b_ns, b_d = replay_buffer.sample(batch_size) transition_dict = { 'states': b_s, 'actions': b_a, 'next_states': b_ns, 'rewards': b_r, 'dones': b_d } agent.update(transition_dict) if agent.count >=200: #运行200步后强行停止 agent.count = 0 break return_list.append(episode_return) episodes_list = list(range(len(return_list))) plt.plot(episodes_list, return_list) plt.xlabel('Episodes') plt.ylabel('Returns') plt.title('DQN on {}'.format(env_name)) plt.show()对上述代码的每一段进行注释，并将其在段落中的作用注释出来

lr = 2e-3 # 学习率 num_episodes = 500 # 训练的总Episode数 hidden_dim = 128 # 隐藏层维度 gamma = 0.98 # 折扣因子 epsilon = 0.01 # ε贪心策略中的ε值 target_update = 10 # 目标网络更新频率 buffer_size = ...

解释class OnPolicyBatchReplay: def __init__(self, training_frequency = 32): self.size = 0 self.most_recent = (None,) * len(self.data_keys) self.to_train = 0 self.data_keys = ['states', 'actions', 'rewards', 'next_states'] # st,at,rt,st+!,at+1五元组 self.reset() self.training_frequency = training_frequency self.to_train = 0 def reset(self): for k in self.data_keys: setattr(self, k, []) # self.states = [] self.actions = [] self.most_recent = (None,) * len(self.data_keys) self.size = 0 self.to_train = 0 def add_experience(self, state, action, reward, next_state): self.most_recent = [state, action, reward, next_state] for idx, k in enumerate(self.data_keys): getattr(self, k).append(self.most_recent[idx]) self.size += 1 if len(self.states) == self.training_frequency: self.to_train = 1 def sample(self): batch = {k: getattr(self, k) for k in self.data_keys} # 取数据 self.reset() return batch

这是一个类的定义，名为 OnPolicyBatchReplay。在这个类的构造函数 __init__ 中，我们定义了一个名为 training_...data_keys 是一个包含字符串类型值的列表，包括了 'states'、'actions'、'rewards' 和 'next_states'。

# -*- coding:cp936 -*- '''------------------------------------------------------ 【程序填空】 --------------------------------------------------------- 题目：企业发放的奖金根据利润提成。利润(i)低于或等于10万元 时，奖金可提10%；利润高于10万元，低于20万元时，低于 10万元的部分按10%提成，高于10万元的部分，可可提成7.5% ；20万到40万之间时，高于20万元的部分，可提成5%；40万 到60万之间时高于40万元的部分，可提成3%；60万到100万 之间时，高于60万元的部分，可提成1.5%，高于100万元时， 超过100万元的部分按1%提成，从键盘输入当月利润i，求 应发放奖金总数？ ---------------------------------------------------------- 注意：除要求填空的位置之外，请勿改动程序中的其他内容。 ------------------------------------------------------''' def get_reward(I): rewards = 0 if I <= 10: #**********SPACE********** rewards = I + I * 0.1 #**********SPACE********** elif (I > 10) and (________________): rewards = (I - 10) * 0.075 + get_reward(10) elif (I > 20) and (I <= 40): rewards = (I - 20) * 0.05 + get_reward(20) elif (I > 40) and (I <= 60): rewards = (I - 40) * 0.03 + get_reward(40) elif (I > 60) and (I <= 100): #**********SPACE********** rewards = (________________) * 0.015 + get_reward(60) else: #**********SPACE********** rewards = get_reward(100) + (________________) * 0.01 return rewards def main(): num = int(input("请输入今年的公司净利润：")) # 计算公司的年度奖金，单位：万元 print("发放的奖金为：", get_reward(num / 10000) * 10000) if __name__ == '__main__': main()

rewards = (I - 10) * 0.075 + get_reward(10) elif (I > 20) and (I ): rewards = (I - 20) * 0.05 + get_reward(20) elif (I > 40) and (I ): rewards = (I - 40) * 0.03 + get_reward(40) elif (I > 60) ...

<nut-col :span="12" style="background-color: #1de9b6"> <router-link to="/rewards/rewardslist"> {{ rewards }} 我的嘉奖 </router-link> </nut-col> </nut-row>发送ajax获取rewards值

可以使用 Vue 的生命周期钩子函数 created 来发送 AJAX 请求，并将获取到的 rewards 值保存在 Vue 实例的数据模型中。代码示例如下： javascript new Vue({ el: '#app', data: { rewards: 0, }, ...

def update(self, transition_dict): states = torch.tensor(transition_dict['states'], dtype=torch.float).to(self.device) actions = torch.tensor(transition_dict['actions']).view(-1, 1).to( self.device) rewards = torch.tensor(transition_dict['rewards'], dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device) next_states = torch.tensor(transition_dict['next_states'], dtype=torch.float).to(self.device) dones = torch.tensor(transition_dict['dones'], dtype=torch.float).view(-1, 1).to(self.device) q_values = self.q_net(states).gather(1, actions) # Q值 # 下个状态的最大Q值 max_next_q_values = self.target_q_net(next_states).max(1)[0].view( -1, 1) q_targets = rewards + self.gamma * max_next_q_values * (1 - dones ) # TD误差目标 dqn_loss = torch.mean(F.mse_loss(q_values, q_targets)) # 均方误差损失函数 self.optimizer.zero_grad() # PyTorch中默认梯度会累积,这里需要显式将梯度置为0 dqn_loss.backward() # 反向传播更新参数 self.optimizer.step() 解释

这里使用max(1)[0]是为了获取每行的最大值。将得到的最大Q值乘以折扣因子gamma，并与rewards相加得到Q值目标q_targets。 接下来，使用均方误差损失函数（F.mse_loss）计算预测的Q值q_values与目标Q值q_targets之间...

Batch( obs: array([[ 3.87556586e+00, -1.39884560e+00, 3.90417171e+00, -1.42959780e+00, 2.50000000e+00, 4.00000000e+00, 8.59177895e-03, -1.61742055e-03, -8.72117713e-01, 7.03924209e-02, -1.29531812e-01, -2.94461078e-01, 8.61572789e-02, 3.94930195e-01, -4.20615077e-02, -6.41838507e+00, -1.65869727e+00, 8.98895966e-01, -4.98185009e-01, 5.14246542e-01, 2.90281950e+00, 1.09837612e-01, 1.17493326e-01, 8.70688482e-02]]), act: array([[-0.46321275, 0.92014786, -0.97776801, 0.05547555]]), rew: array([-25.02164498]), terminated: array([False]), truncated: array([False]), done: array([False]), obs_next: array([[ 3.87556586e+00, -1.39884560e+00, 3.90417171e+00, -1.42959780e+00, 2.50000000e+00, 4.00000000e+00, 8.59177895e-03, -1.61742055e-03, -8.72117713e-01, 7.03924209e-02, -1.29531812e-01, -2.94461078e-01, 8.61572789e-02, 3.94930195e-01, -4.20615077e-02, -6.41838507e+00, -1.65869727e+00, 8.98895966e-01, -4.98185009e-01, 5.14246542e-01, 2.90281950e+00, 1.09837612e-01, 1.17493326e-01, 8.70688482e-02]]), info: Batch( self.do_simulation(action, self.frame_skip): array([[-0.49878631, -0.73343635, -0.18061225, 0.59941456, 0.81610918, 0.24985782]]), dist_htg_after: array([5.60822881]), reward_dev: array([-0.51599685]), rew_arrive: array([0]), reward_ctrl: array([-0.00575235]), env_id: array([0]), self.state_k: array([4000]), rew_near: array([-25]), rewards: array([-25.02164498]), rew_forward: array([0.50010422]), ), policy: Batch(), )对其切片采样，提取出obs的列表

[[3.87556586, -1.3988456, 3.90417171, -1.4295978, 2.5, 4.0, 0.00859177895, -0.00161742055, -0.872117713, 0.0703924209, -0.129531812, -0.294461078, 0.0861572789, 0.394930195, -0.0420615077, -6.41838507...

def learn(self): if not self.memory.ready(): return states, actions, rewards, next_states, terminals = self.memory.sample_buffer() batch_idx = np.arange(self.batch_size) states_tensor = T.tensor(states, dtype=T.float).to(device) rewards_tensor = T.tensor(rewards, dtype=T.float).to(device) next_states_tensor = T.tensor(next_states, dtype=T.float).to(device) terminals_tensor = T.tensor(terminals).to(device) with T.no_grad(): q_ = self.q_target.forward(next_states_tensor) q_[terminals_tensor] = 0.0 target = rewards_tensor + self.gamma * T.max(q_, dim=-1)[0] q = self.q_eval.forward(states_tensor)[batch_idx, actions] loss = F.mse_loss(q, target.detach()) self.q_eval.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.q_eval.optimizer.step() self.update_network_parameters() self.epsilon = self.epsilon - self.eps_dec if self.epsilon > self.eps_min else self.eps_min

这是一段代码，看起来是用于强化学习中的Q-learning算法的训练过程。可以看出，这段代码中包含了经验回放、更新目标网络、计算Q值、计算损失函数、反向传播、更新网络参数等步骤。其中，Q-learning算法是一种基于值...

最新推荐

recommend-type

Angular程序高效加载与展示海量Excel数据技巧

资源摘要信息: "本文将讨论如何在Angular项目中加载和显示Excel海量数据，具体包括使用xlsx.js库读取Excel文件以及采用批量展示方法来处理大量数据。为了更好地理解本文内容，建议参阅关联介绍文章，以获取更多背景信息和详细步骤。" 知识点: 1. Angular框架: Angular是一个由谷歌开发和维护的开源前端框架，它使用TypeScript语言编写，适用于构建动态Web应用。在处理复杂单页面应用（SPA）时，Angular通过其依赖注入、组件和服务的概念提供了一种模块化的方式来组织代码。 2. Excel文件处理: 在Web应用中处理Excel文件通常需要借助第三方库来实现，比如本文提到的xlsx.js库。xlsx.js是一个纯JavaScript编写的库，能够读取和写入Excel文件（包括.xlsx和.xls格式），非常适合在前端应用中处理Excel数据。 3. xlsx.core.min.js: 这是xlsx.js库的一个缩小版本，主要用于生产环境。它包含了读取Excel文件核心功能，适合在对性能和文件大小有要求的项目中使用。通过使用这个库，开发者可以在客户端对Excel文件进行解析并以数据格式暴露给Angular应用。 4. 海量数据展示: 当处理成千上万条数据记录时，传统的方式可能会导致性能问题，比如页面卡顿或加载缓慢。因此，需要采用特定的技术来优化数据展示，例如虚拟滚动（virtual scrolling），分页（pagination）或懒加载（lazy loading）等。 5. 批量展示方法: 为了高效显示海量数据，本文提到的批量展示方法可能涉及将数据分组或分批次加载到视图中。这样可以减少一次性渲染的数据量，从而提升应用的响应速度和用户体验。在Angular中，可以利用指令（directives）和管道（pipes）来实现数据的分批处理和显示。 6. 关联介绍文章: 提供的文章链接为读者提供了更深入的理解和实操步骤。这可能是关于如何配置xlsx.js在Angular项目中使用、如何读取Excel文件中的数据、如何优化和展示这些数据的详细指南。读者应根据该文章所提供的知识和示例代码，来实现上述功能。 7. 文件名称列表: "excel"这一词汇表明，压缩包可能包含一些与Excel文件处理相关的文件或示例代码。这可能包括与xlsx.js集成的Angular组件代码、服务代码或者用于展示数据的模板代码。在实际开发过程中，开发者需要将这些文件或代码片段正确地集成到自己的Angular项目中。 总结而言，本文将指导开发者如何在Angular项目中集成xlsx.js来处理Excel文件的读取，以及如何优化显示大量数据的技术。通过阅读关联介绍文章和实际操作示例代码，开发者可以掌握从后端加载数据、通过xlsx.js解析数据以及在前端高效展示数据的技术要点。这对于开发涉及复杂数据交互的Web应用尤为重要，特别是在需要处理大量数据时。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【SecureCRT高亮技巧】：20年经验技术大佬的个性化设置指南

![【SecureCRT高亮技巧】：20年经验技术大佬的个性化设置指南](https://www.vandyke.com/images/screenshots/securecrt/scrt_94_windows_session_configuration.png) 参考资源链接：[SecureCRT设置代码关键字高亮教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b5eabe7fbd1778d44db0?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. SecureCRT简介与高亮功能概述 SecureCRT是一款广泛应用于IT行业的远程终端仿真程序，支持
recommend-type

如何设计一个基于FPGA的多功能数字钟，实现24小时计时、手动校时和定时闹钟功能？

设计一个基于FPGA的多功能数字钟涉及数字电路设计、时序控制和模块化编程。首先，你需要理解计时器、定时器和计数器的概念以及如何在FPGA平台上实现它们。《大连理工数字钟设计：模24计时器与闹钟功能》这份资料详细介绍了实验报告的撰写过程，包括设计思路和实现方法，对于理解如何构建数字钟的各个部分将有很大帮助。 参考资源链接：[大连理工数字钟设计：模24计时器与闹钟功能](https://wenku.csdn.net/doc/5y7s3r19rz?spm=1055.2569.3001.10343) 在硬件设计方面，你需要准备FPGA开发板、时钟信号源、数码管显示器、手动校时按钮以及定时闹钟按钮等
recommend-type

Argos客户端开发流程及Vue配置指南

资源摘要信息:"argos-client:客户端" 1. Vue项目基础操作 在"argos-client:客户端"项目中，首先需要进行项目设置，通过运行"yarn install"命令来安装项目所需的依赖。"yarn"是一个流行的JavaScript包管理工具，它能够管理项目的依赖关系，并将它们存储在"package.json"文件中。 2. 开发环境下的编译和热重装 在开发阶段，为了实时查看代码更改后的效果，可以使用"yarn serve"命令来编译项目并开启热重装功能。热重装(HMR, Hot Module Replacement)是指在应用运行时，替换、添加或删除模块，而无需完全重新加载页面。 3. 生产环境的编译和最小化 项目开发完成后，需要将项目代码编译并打包成可在生产环境中部署的版本。运行"yarn build"命令可以将源代码编译为最小化的静态文件，这些文件通常包含在"dist/"目录下，可以部署到服务器上。 4. 单元测试和端到端测试 为了确保项目的质量和可靠性，单元测试和端到端测试是必不可少的。"yarn test:unit"用于运行单元测试，这是测试单个组件或函数的测试方法。"yarn test:e2e"用于运行端到端测试，这是模拟用户操作流程，确保应用程序的各个部分能够协同工作。 5. 代码规范与自动化修复 "yarn lint"命令用于代码的检查和风格修复。它通过运行ESLint等代码风格检查工具，帮助开发者遵守预定义的编码规范，从而保持代码风格的一致性。此外，它也能自动修复一些可修复的问题。 6. 自定义配置与Vue框架 由于"argos-client:客户端"项目中提到的Vue标签，可以推断该项目使用了Vue.js框架。Vue是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架，它允许开发者通过组件化的方式构建复杂的单页应用程序。在项目的自定义配置中，可能需要根据项目需求进行路由配置、状态管理（如Vuex）、以及与后端API的集成等。 7. 压缩包子文件的使用场景 "argos-client-master"作为压缩包子文件的名称，表明该项目可能还涉及打包发布或模块化开发。在项目开发中，压缩包子文件通常用于快速分发和部署代码，或者是在模块化开发中作为依赖进行引用。使用压缩包子文件可以确保项目的依赖关系清晰，并且方便其他开发者快速安装和使用。 通过上述内容的阐述，我们可以了解到在进行"argos-client:客户端"项目的开发时，需要熟悉的一系列操作，包括项目设置、编译和热重装、生产环境编译、单元测试和端到端测试、代码风格检查和修复，以及与Vue框架相关的各种配置。同时，了解压缩包子文件在项目中的作用，能够帮助开发者高效地管理和部署代码。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【SecureCRT高亮规则深度解析】：让日志输出一目了然的秘诀

![【SecureCRT高亮规则深度解析】：让日志输出一目了然的秘诀](https://www.endace.com/assets/images/learn/packet-capture/Packet-Capture-diagram%203.png) 参考资源链接：[SecureCRT设置代码关键字高亮教程](https://wenku.csdn.net/doc/6412b5eabe7fbd1778d44db0?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. SecureCRT高亮规则概述 ## 1.1 高亮规则的入门介绍 SecureCRT是一款流行的终端仿真程序，常被用来
recommend-type

在用友U8 UFO报表系统中，如何通过格式管理功能实现报表的格式与样式自定义？

格式管理功能是用友U8 UFO报表系统的一个核心特性，允许用户根据具体需求对报表的布局和样式进行个性化定制。具体操作步骤如下： 参考资源链接：[用友U8 UFO报表系统详解与操作指南](https://wenku.csdn.net/doc/11hy4cw3at?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，打开用友U8 UFO报表系统，选择需要编辑的报表文件。 进入报表编辑界面后，点击界面上的‘格式’菜单，这里可以设置报表的各种格式参数。 在格式设置中，用户可以定义报表的字体、大小、颜色、
recommend-type

基于源码的PHP Webshell审查工具介绍

资源摘要信息:"webshell_finder是一款基于源码分析的PHP webshell审查工具。webshell是一种通过网页木马上传的Web后门程序，通常被攻击者用于非法控制遭受攻击的服务器。webshell_finder的原理是遍历指定目录下的所有PHP文件，并对这些文件进行分析，以识别webshell特有的特征函数。特征函数是指webshell中用于执行控制命令、文件操作等恶意行为的函数，如常见的eval、assert、system等。这些函数如果被用于非法目的，则可能构成webshell代码。工具通过识别这些函数并分析其上下文，可以找出具有恶意性质的webshell代码。 目前版本的webshell_finder已经包含了一定数量的特征函数，但作者也提到，通过添加更多的特征函数到特征函数数组中，工具的检测能力将得到加强。这表示，随着特征库的丰富和完善，webshell_finder的检测范围和准确性都有可能得到显著提升。 webshell_finder的使用场景通常是在网站被怀疑遭受了webshell攻击后，进行后门代码的查找和清理工作。它可以辅助安全人员和网站管理员快速定位可能存在的webshell代码，并采取相应的防御或清除措施。 需要注意的是，该工具虽然功能强大，但也不能保证100%检测出所有类型的webshell，因为攻击者可能会使用各种变形或者混淆技术来绕过特征匹配。因此，建议结合其他安全措施和定期的安全审计来提高整体的安全防护水平。 从标签"PHP"可以推测，webshell_finder主要针对PHP编写的网站应用，这是因为PHP是一种广泛使用的服务器端脚本语言，很多网站和Web应用程序都是基于PHP开发的。针对这类应用程序进行安全性审查和防护是十分必要的。 总结来说，webshell_finder作为一个源码级别的webshell审查工具，其核心价值在于能够快速识别并定位出网站中潜在的后门代码，从而帮助提高网站的安全性。随着特征库的不断更新和优化，该工具在未来有可能成为PHP网站安全防护中不可或缺的一部分。"
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩