TFS文件名策略深度解析:Windows下Visual C++的应用与部署

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资源摘要信息: "TFS-Filename-Policy.zip_Windows编程_Visual_C++" 本资源提供了关于淘宝文件系统(TFS)文件命名机制的详细代码分析,并介绍了TFS的基本概念、安装和部署步骤。本资源旨在帮助Windows平台下的编程人员,特别是熟悉Visual C++的开发人员深入理解和掌握TFS的文件命名规范,从而能够在使用TFS系统进行文件管理时,确保文件命名的规范性和一致性。 ### 知识点一:淘宝文件系统(TFS) 1. **TFS简介**:TFS是淘宝自主研发的分布式文件存储系统,它能够在大规模数据存储和访问上提供高效的服务。TFS提供了高性能、高可靠性和良好的可扩展性,广泛应用于淘宝内部的各种服务中。 2. **TFS的应用场景**:在淘宝内部,TFS主要负责存储图片、视频等多种类型的静态资源,同时也支持动态数据的存储需求。 3. **TFS的优势**: - **高效性**:TFS能够提供快速的文件读写服务。 - **可靠性**:通过冗余存储和故障转移机制保证数据的安全性。 - **可扩展性**:支持水平扩展,可以随着业务量的增加而增加存储容量和处理能力。 ### 知识点二:文件命名机制 1. **命名规则的重要性**:合理的文件命名机制对于文件系统的性能和管理非常重要。它能够帮助维护者更好地组织和检索文件,同时也使得文件系统能够高效地进行数据的存储、备份和恢复。 2. **TFS命名规范**:文件名通常包含多个字段,每个字段都有其特定的含义和规则。命名通常会遵循一定的模式,例如:[业务名]_[文件类型]_[文件ID]_[其他标识]。 3. **代码分析**:通过资源提供的代码分析,开发者可以了解TFS在处理文件命名时所遵循的具体逻辑,以及如何通过编程实现对文件命名规则的校验。 ### 知识点三:Windows编程 1. **Windows API**:Windows平台下的应用程序可以通过调用Windows API(应用程序编程接口)来实现各种系统级功能,包括文件操作、进程管理等。 2. **Visual C++在Windows编程中的应用**:Visual C++是微软推出的一个强大的C++开发环境,它提供了丰富的库支持和工具,是进行Windows平台下高性能应用程序开发的理想选择。 3. **使用Visual C++与Windows API开发TFS应用**:资源中可能包含了使用Visual C++通过Windows API调用来实现与TFS的交云操作,如文件命名规则的设置、文件的上传下载等。 ### 知识点四:TFS的安装与部署 1. **TFS的部署架构**:TFS系统可以部署在多个服务器上,通过合理的负载均衡和故障转移设计,保证整个系统的高可用性。 2. **安装步骤**:资源可能涵盖了从下载TFS安装包到完成系统配置的详细步骤,包括如何设置TFS服务、如何配置网络、如何进行初始测试等。 3. **配置管理**:TFS的配置管理对于整个系统的稳定运行至关重要,资源中可能包括如何对TFS进行配置以满足特定的命名规则和性能要求。 ### 结语 综合上述知识点,本资源为开发者提供了深入学习和应用TFS的机会,尤其对于那些在Windows环境下使用Visual C++进行开发的工程师而言,理解TFS的文件命名机制和安装部署过程,将大大增强他们进行高效、有序文件管理的能力。通过本资源,开发者能够更好地掌握TFS的相关知识,并将其应用于实际的开发项目中,提高代码的质量和项目的执行效率。

class PPO(object): def __init__(self): self.sess = tf.Session() self.tfs = tf.placeholder(tf.float32, [None, S_DIM], 'state') # critic with tf.variable_scope('critic'): l1 = tf.layers.dense(self.tfs, 100, tf.nn.relu) self.v = tf.layers.dense(l1, 1) self.tfdc_r = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'discounted_r') self.advantage = self.tfdc_r - self.v self.closs = tf.reduce_mean(tf.square(self.advantage)) self.ctrain_op = tf.train.AdamOptimizer(C_LR).minimize(self.closs) # actor pi, pi_params = self._build_anet('pi', trainable=True) oldpi, oldpi_params = self._build_anet('oldpi', trainable=False) with tf.variable_scope('sample_action'): self.sample_op = tf.squeeze(pi.sample(1), axis=0) # choosing action with tf.variable_scope('update_oldpi'): self.update_oldpi_op = [oldp.assign(p) for p, oldp in zip(pi_params, oldpi_params)] self.tfa = tf.placeholder(tf.float32, [None, A_DIM], 'action') self.tfadv = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1], 'advantage') with tf.variable_scope('loss'): with tf.variable_scope('surrogate'): # ratio = tf.exp(pi.log_prob(self.tfa) - oldpi.log_prob(self.tfa)) ratio = pi.prob(self.tfa) / (oldpi.prob(self.tfa) + 1e-5) surr = ratio * self.tfadv if METHOD['name'] == 'kl_pen': self.tflam = tf.placeholder(tf.float32, None, 'lambda') kl = tf.distributions.kl_divergence(oldpi, pi) self.kl_mean = tf.reduce_mean(kl) self.aloss = -(tf.reduce_mean(surr - self.tflam * kl)) else: # clipping method, find this is better self.aloss = -tf.reduce_mean(tf.minimum( surr, tf.clip_by_value(ratio, 1.-METHOD['epsilon'], 1.+METHOD['epsilon'])*self.tfadv))

2023-05-31 上传