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

时间: 2023-11-01 16:35:14 浏览: 75
RAR

Downloads.rar_强化学习_强化学习 matlab_强化学习matlab_强化学习算法

star5星 · 资源好评率100%
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。其中，`{max_iter}`、`{W}`、`{M}`、`{E}`、`{F}`、`{B}`、`{gamma}`、`{alpha}` 和 `{idx}` 是在文件名中使用的变量，这些变量的值将被替换为使用该代码行的实际值。这些变量的含义可能因代码的具体上下文而异。
阅读全文

相关推荐

-

Python库gym_bit_flip-0.0.4的官方下载

在强化学习的框架中，一个智能体（agent）在观察环境状态的同时，根据某种策略（policy）选择并执行动作，然后根据这些动作获得环境的反馈，通常是奖励（reward）或惩罚（penalty）。智能体的目标是通过学习找到一种...
-

强化学习在自适应机器人控制算法中的应用研究

- episodic_learn.m & episodic_replay.m & replay.m & learn.m：这些文件可能包含了强化学习算法的核心实现代码。其中“episodic”通常指的是基于一个完整的任务周期或经验片段的强化学习方式。 - Changelog.m：...

if continue_flag == 1: q_online = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net') q_target = torch.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_net') buffer_save = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_buffer.npy', allow_pickle=True) memory.buffer = collections.deque(buffer_save.tolist(), maxlen=buffer_limit) reward_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_reward.npy').tolist() loss_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_loss.npy').tolist()

- reward_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_reward.npy').tolist() 加载之前保存的平均奖励列表，并将其转换为Python的列表形式。 - loss_ave_list = np.load('Result_discount=0.9_lr=0.0005_...

def learn(self, obs, action, reward, next_obs, terminal): terminal = np.expand_dims(terminal, -1) reward = np.expand_dims(reward, -1) obs = torch.FloatTensor(obs).to(self.device) action = torch.FloatTensor(action).to(self.device) reward = torch.FloatTensor(reward).to(self.device) next_obs = torch.FloatTensor(next_obs).to(self.device) terminal = torch.FloatTensor(terminal).to(self.device) critic_loss,actor_loss = self.alg.learn(obs, action, reward, next_obs, terminal) return critic_loss,actor_loss

输入的参数包括当前状态(obs)、动作(action)、奖励(reward)、下一个状态(next_obs)和是否结束(terminal)。其中，obs、action、reward、next_obs都转换成了PyTorch中的张量格式，并且都被送到了GPU上进行计算。最后，...

def train(num_ue, F): replay_buffer = ReplayBuffer(capacity=1000) env = env = Enviroment(W=5, num_ue=num_ue, F=F, bn=np.random.uniform(300, 500, size=num_ue), dn=np.random.uniform(900, 1100, size=num_ue), dist=np.random.uniform(size=num_ue) * 200, f=1, iw=0, ie=0.3, it=0.7,pn=500, pi=100,tn = np.random.uniform(0.8, 1.2, size=num_ue), wn = np.random.randint(0, 2, size=num_ue)) net = nn.Sequential() net.add(nn.Dense(512, activation='relu'), nn.Dense(num_ue * 3 + num_ue * (F + 1))) net.initialize(init.Normal(sigma=0.001)) trainer = gluon.Trainer(net.collect_params(), 'sgd', {'learning_rate': 0.01}) batch_size = 64 loss_fn = gluon.loss.L2Loss() state, _, _, = env.get_Init_state() best_state = state[0] print(best_state) for idx in range(100000):#训练 action_ra, action_rf = net_action(net(nd.array(state.reshape((1, -1)))).asnumpy()) next_state, reward, done = env.step(action_ra, action_rf) if done: next_state, ra, rf, = env.get_Init_state() _, reward, _ = env.step(ra, rf) best_state = state[0] replay_buffer.push(state, (ra, rf), reward, next_state, False) state, _, _, = env.get_Init_state() else: best_state = state[0] replay_buffer.push(state, (action_ra, action_rf), reward, next_state, done) state = next_state if len(replay_buffer) > 100: with autograd.record(): loss = compute_td_loss2(batch_size=batch_size, net=net, loss_fn=loss_fn, replay_buffer=replay_buffer) loss.backward() trainer.step(batch_size, ignore_stale_grad=True) print(best_state)

这段代码是一个训练函数，用于训练一个神经网络模型。它使用了一个回放缓冲区（replay_buffer）来保存训练数据。在每个训练步骤中，它使用模型对当前状态进行预测，并根据预测结果选择一个动作。...

def train_model(model, env, total_episodes): # 训练模型 for episode in range(total_episodes): state = env.reset() state = np.reshape(state, [1, 6, env.window_size + 1]) done = False while not done: action = np.argmax(model.predict(state)[0]) next_state, reward, done, _ = env.step(action) next_state = np.reshape(next_state, [1, 6, env.window_size + 1]) target = reward + np.amax(model.predict(next_state)[0]) target_f = model.predict(state) target_f[0][action] = target model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0) state = next_state

- model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0) 使用当前状态的输入和目标值进行一次训练。 - state = next_state 更新当前状态为下一步状态，继续下一轮训练。 该函数可能是用于实现一种基于 Q-learning ...

def optimal_bellman(env, gamma=1.): p = np.zeros((env.nS, env.nA, env.nS)) r = np.zeros((env.nS, env.nA)) for state in range(env.nS - 1): for action in range(env.nA): for prob, next_state, reward, done in env.P[state][action]: p[state, action, next_state] += prob r[state, action] += (reward * prob) c = np.ones(env.nS) a_ub = gamma * p.reshape(-1, env.nS) - \ np.repeat(np.eye(env.nS), env.nA, axis=0) b_ub = -r.reshape(-1) a_eq = np.zeros((0, env.nS)) b_eq = np.zeros(0) bounds = [(None, None), ] * env.nS res = scipy.optimize.linprog(c, a_ub, b_ub, bounds=bounds, method='interior-point') v = res.x q = r + gamma * np.dot(p, v) return v, q 解释

这段代码实现了基于贝尔曼方程的最优值函数和最优动作值函数的计算。具体来说，它首先初始化了一个三维数组p，用于存储状态、动作和下一个状态之间的转移概率。同时，还初始化了一个二维数组r，用于存储状态和动作...

class PPOMemory: def __init__(self, batch_size): self.states = [] self.probs = [] self.vals = [] self.actions = [] self.rewards = [] self.dones = [] self.batch_size = batch_size def sample(self): batch_step = np.arange(0, len(self.states), self.batch_size) indices = np.arange(len(self.states), dtype=np.int64) np.random.shuffle(indices) batches = [indices[i:i+self.batch_size] for i in batch_step] return np.array(self.states),np.array(self.actions),np.array(self.probs),\ np.array(self.vals),np.array(self.rewards),np.array(self.dones),batches def push(self, state, action, probs, vals, reward, done): self.states.append(state) self.actions.append(action) self.probs.append(probs) self.vals.append(vals) self.rewards.append(reward) self.dones.append(done) def clear(self): self.states = [] self.probs = [] self.actions = [] self.rewards = [] self.dones = [] self.vals = []

1. 构造函数 __init__：初始化经验回放缓存的大小 batch_size，并创建空的列表来存储状态、动作、概率、价值、奖励和完成标志等信息。 2. 采样函数 sample：将经验回放缓存中的数据按照 batch_size 分成若干个 ...

while not ep_done: num_steps += 1 if train_params.RENDER: self.env_wrapper.render() action = self.sess.run(self.actor_net.output, {self.state_ph:np.expand_dims(state, 0)})[0] # Add batch dimension to single state input, and remove batch dimension from single action output action += (gaussian_noise() * train_params.NOISE_DECAY**num_eps) next_state, reward, terminal = self.env_wrapper.step(action) episode_reward += reward next_state = self.env_wrapper.normalise_state(next_state) reward = self.env_wrapper.normalise_reward(reward) self.exp_buffer.append((state, action, reward)) if len(self.exp_buffer) >= train_params.N_STEP_RETURNS: state_0, action_0, reward_0 = self.exp_buffer.popleft() discounted_reward = reward_0 gamma = train_params.DISCOUNT_RATE for (_, _, r_i) in self.exp_buffer: discounted_reward += r_i * gamma gamma *= train_params.DISCOUNT_RATE run_agent_event.wait() PER_memory.add(state_0, action_0, discounted_reward, next_state, terminal, gamma) state = next_state

1. 累计步数； 2. 如果需要渲染环境，则渲染环境； 3. 使用Actor网络计算当前状态的动作； 4. 对动作添加高斯噪声； 5. 执行动作并观察新状态和奖励； 6. 累计回报； 7. 对新状态进行归一化处理； 8. 对奖励进行归一...

def update(self, batch_size): if len(self.buffer) < batch_size: return self.epsilon = max(self.epsilon_min, self.epsilon * self.epsilon_decay) state, action, reward, next_state, done = self.buffer.sample(batch_size) state = torch.FloatTensor(state)[..., :-1] action = torch.LongTensor(action) reward = torch.FloatTensor(reward) done = torch.FloatTensor(done) next_state = torch.FloatTensor(next_state)[..., :-1] q_values = self.network(state) next_q_values = self.target_network(next_state) q_value = q_values.gather(1, action.unsqueeze(1)).squeeze(1) next_q_value = next_q_values.max(1)[0] expected_q_value = reward + self.gamma * next_q_value * (1 - done) loss = self.criteria(q_value, expected_q_value.detach()) self.optimizer.zero_grad() loss.backward() self.optimizer.step()

然后，函数从经验缓存中随机采样出一个批次的样本，包括状态(state)，动作(action)，奖励(reward)，下一个状态(next_state)和完成标志(done)。 接着，函数将状态和下一个状态转换为张量，并且去除最后一个元素。 ...

def step(self, action): # 在环境中执行一个动作 assert self.action_space.contains(action) prev_val = self._get_val() self.current_step += 1 if self.current_step == len(self.data): self.done = True if self.done: reward = self.profit - self.total_reward return self._next_observation(), reward, self.done, {} self._take_action(action) reward = self._get_reward() self.total_reward += reward obs = self._next_observation() return obs, reward, self.done, {}

5. 否则，执行动作并调用 _get_reward 方法获取奖励，累加到之前的总奖励中，调用 _next_observation 方法获取新的观察值，并返回新的观察值、奖励、结束标志和一个空字典。 总之，这个 step 方法可以让我们...

import akshare as ak import numpy as np import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt class StockTradingEnv: def __init__(self): self.df = ak.stock_zh_a_daily(symbol='sh000001', adjust="qfq").iloc[::-1] self.observation_space = self.df.shape[1] self.action_space = 3 self.reset() def reset(self): self.current_step = 0 self.total_profit = 0 self.done = False self.state = self.df.iloc[self.current_step].values return self.state def step(self, action): assert self.action_space.contains(action) if action == 0: # 买入 self.buy_stock() elif action == 1: # 卖出 self.sell_stock() else: # 保持不变 pass self.current_step += 1 if self.current_step >= len(self.df) - 1: self.done = True else: self.state = self.df.iloc[self.current_step].values reward = self.get_reward() self.total_profit += reward return self.state, reward, self.done, {} def buy_stock(self): pass def sell_stock(self): pass def get_reward(self): pass class QLearningAgent: def __init__(self, state_size, action_size): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.epsilon = 1.0 self.epsilon_min = 0.01 self.epsilon_decay = 0.995 self.learning_rate = 0.1 self.discount_factor = 0.99 self.q_table = np.zeros((self.state_size, self.action_size)) def act(self, state): if np.random.rand() <= self.epsilon: return random.randrange(self.action_size) else: return np.argmax(self.q_table[state, :]) def learn(self, state, action, reward, next_state, done): target = reward + self.discount_factor * np.max(self.q_table[next_state, :]) self.q_table[state, action] = (1 - self.learning_rate) * self.q_table[state, action] + self.learning_rate * target if self.epsilon > self.epsilon_min: self.epsilon *= self.epsilon_decay env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) for episode in range(1000): state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) agent.learn(state, action, reward, next_state, done) state = next_state if episode % 10 == 0: print("Episode: %d, Total Profit: %f" % (episode, env.total_profit)) agent.save_model("model-%d.h5" % episode) def plot_profit(env, title): plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(env.df.index, env.df.close, label="Price") plt.plot(env.df.index, env.profits, label="Profits") plt.legend() plt.title(title) plt.show() env = StockTradingEnv() agent = QLearningAgent(env.observation_space, env.action_space) agent.load_model("model-100.h5") state = env.reset() done = False while not done: action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) state = next_state plot_profit(env, "QLearning Trading Strategy")优化代码

1. 对于环境类 StockTradingEnv，可以考虑将 buy_stock 和 sell_stock 方法的具体实现写入 step 方法中，避免方法数量过多。 2. 可以将 get_reward 方法中的具体实现改为直接计算当前持仓的收益。 3. 在...

log_bit_rate = np.log(VIDEO_BIT_RATE[bit_rate] / float(VIDEO_BIT_RATE[-1])) # log_last_bit_rate = np.log(VIDEO_BIT_RATE[last_bit_rate] / float(VIDEO_BIT_RATE[-1])) # reward = log_bit_rate \ # - REBUF_PENALTY * rebuf \ # - SMOOTH_PENALTY * np.abs(log_bit_rate - log_last_bit_rate)帮我将这段奖励代码改写成相应对数尺度的QoE

log_bit_rate_QoE = np.log2(VIDEO_BIT_RATE[bit_rate] / VIDEO_BIT_RATE[-1]) log_last_bit_rate_QoE = np.log2(VIDEO_BIT_RATE[last_bit_rate] / VIDEO_BIT_RATE[-1]) qoe_reward = log_bit_rate_QoE \ - REBUF_...

class WorldEnv: def __init__(self): self.distance_threshold = 0.01 self.action_bound = 1 self.goal = None self.state = None self.path = [] self.success_rate = [] self.obstacles = [((2, 2), (3, 3)), ((0, 4), (3, 5)), ((4, 1), (5, 4))] self.obstacle_margin = 0.3 def reset(self): self.goal = np.array([5, 5]) self.state = np.array([1, 1], dtype=np.float64) self.start = np.array([1, 1]) self.count = 0 self.path = [self.state.tolist()] return np.hstack((self.state, self.goal)) def step(self, action): action = np.clip(action, -self.action_bound, self.action_bound) x = max(0, min(5, self.state[0] + action[0])) y = max(0, min(5, self.state[1] + action[1])) self.state = np.array([x, y]) self.count += 1 dis = np.sqrt(np.sum(np.square(self.state - self.goal))) reward = -1.0 if dis > self.distance_threshold else 0 if dis <= self.distance_threshold or self.count == 50: done = True else: done = False return np.hstack((self.state, self.goal)), reward, done 修改代码，让智能体如果下一步动作后距离障碍物的边界或地图边界小于0.3，或处于障碍物中，或动作序列超过50，奖励-1，结束动作序列，返回初始状态。如果智能体到达目标或距离目标小于0.01，奖励1，结束动作，返回初始状态

self.state = np.array([1, 1], dtype=np.float64) self.start = np.array([1, 1]) self.count = 0 self.path = [self.state.tolist()] return np.hstack((self.state, self.goal)) def step(self, action): ...

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

- 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。

class QLearningAgent: def __init__(self, state_size, action_size, learning_rate, discount_rate, exploration_rate): self.state_size = state_size self.action_size = action_size self.learning_rate = learning_rate self.discount_rate = discount_rate self.exploration_rate = exploration_rate self.q_table = np.zeros((state_size, action_size)) def act(self, state): if np.random.rand() < self.exploration_rate: return random.randrange(self.action_size) q_values = self.q_table[state] return np.argmax(q_values) def learn(self, state, action, reward, next_state, done): old_value = self.q_table[state, action] if done: td_target = reward else: next_max = np.max(self.q_table[next_state]) td_target = reward + self.discount_rate * next_max new_value = (1 - self.learning_rate) * old_value + self.learning_rate * td_target self.q_table[state, action] = new_value def set_exploration_rate(self, exploration_rate): self.exploration_rate = exploration_rate

这段代码是一个Q-learning智能体类，用于实现Q-learning算法。其中包括了初始化智能体、执行动作、学习过程等方法。在执行动作时，根据当前状态和探索率选择进行探索或者利用当前Q表中已有的知识进行动作选择。...

success_times = 0 for i in range(10000): state = env.reset() done = False while not done: #action = random.randint(0,3) action = np.argmax(q_table[state,:]) new_state,reward,done,info= env.step(action) state = new_state if reward == 1: success_times += 1 print(success_times)

如果智能体获得了奖励（reward == 1），那么 success_times 的计数器就会加 1。最后输出 success_times 的值，表示智能体成功完成任务的次数。 需要注意的是，这段代码中的 Q-learning 算法是基于离散状态和离散...

输入代码“ agent = DQNAgent(state_size, action_size) # train agent batch_size = 32 episodes = 1000 for e in range(episodes): state = np.zeros(state_size) for bus in data['bus']: state[bus[0] - 1] = bus[3] state = np.reshape(state, [1, state_size]) for t in range(24): action = agent.act(state) next_state, reward, done, _ = data.step(action) next_state = np.zeros(state_size) for bus in data['bus']: next_state[bus[0] - 1] = bus[3] next_state = np.reshape(next_state, [1, state_size]) agent.remember(state, action, reward, next_state, done) state = next_state if done: break if len(agent.memory) > batch_size: agent.replay(batch_size) print("episode: {}/{}, score: {}".format(e+1, episodes, t)) # test agent state = np.zeros(state_size) for bus in data['bus']: state[bus[0] - 1] = bus[3] state = np.reshape(state, [1, state_size]) action = agent.act(state) print("key node: {}".format(action))”显示错误：'gbk' codec can't decode byte 0x93 in position 119265: illegal multibyte sequence

这这行这行代码这行代码定义这行代码定义了这行代码定义了一个这行代码定义了一个D这行代码定义了一个DQ这行代码定义了一个DQNA这行代码定义了一个DQNAgent这行代码定义了一个DQNAgent的这行代码定义了一个DQNAgent...

def step(self, action): reward = 0 if action == 0: self.robot.moving_left = True elif action == 2: self.robot.moving_right = True self.robot.update(self.new_robot) self.robot.moving_left = False self.robot.moving_right = False dust, distance = self.get_nearest_dust() if dust is not None: robot_x, robot_y = self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery dust_x, dust_y = dust.rect.centerx, dust.rect.centery sin = (robot_x - dust_x) / distance cos = (robot_y - dust_y) / distance dust_angle = math.atan2(sin, cos) / math.pi * 180 # print(angle) next_state = robot_x, robot_y, self.robot.angle, dust_x, dust_y, dust_angle, distance reward = 100 / (abs(self.robot.angle - dust_angle) + 1) # print(self.robot.angle, dust_angle) # reward += (self.current_dusts - len(self.dusts)) * 2000 # reward += (self.distance - distance) * 20 reward -= 50 done = False else: next_state = self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery, self.robot.angle, self.robot.rect.centerx, self.robot.rect.centery, self.robot.angle, distance reward = 100000 done = True self.distance = distance self.current_dusts = len(self.dusts) return next_state, reward, done

这是Environment类中的一个方法step，它接受一个参数action，并返回下一个状态next_state、奖励reward和完成标志done。 在方法内部，根据传入的action（0表示向左移动，2表示向右移动），机器人的移动状态会被更新...

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