免费获取jdk-8u161-windows-x64.exe资源,快速下载

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资源摘要信息: "JDK-8u161-Windows-x64.zip是一个针对64位Windows操作系统设计的Java开发工具包(Java Development Kit)版本8的更新161,以ZIP格式打包的压缩文件。通过解压缩该文件,用户可以直接获取到名为jdk-8u161-windows-x64.exe的安装程序。JDK是Java编程语言的核心组件,提供了编译Java程序所需的核心类库以及Java虚拟机(JVM)。该资源是免费提供的,目的是为了方便开发者在下载使用时避免因官网下载速度慢而造成的不便。 JDK 1.8,也被称为Java Platform, Standard Edition 8,是在2014年发布的Java标准版的重要版本。它引入了多项新特性,例如lambda表达式、新的日期时间API、流API以及对Java虚拟机的性能优化等。该版本被广泛用于企业级应用、移动应用(特别是Android)以及大型系统的设计与开发中。 JDK 8u161是一个具体的更新版,它可能包含了一些修复旧版本中的bug、性能提升和安全性更新。更新号161表示这是从Java 8发布开始,Oracle公司发布的第161个更新。在Java的版本管理中,Oracle采用了“u”来表示更新(update),而数字则表示更新的顺序。 了解JDK的安装对于任何使用Java进行开发的程序员来说都是基础中的基础。在64位Windows系统上安装JDK-8u161版本的步骤通常包括下载ZIP文件、解压缩到指定目录、配置环境变量(如JAVA_HOME)以及将JDK的bin目录添加到系统的PATH变量中。配置环境变量是为了能够让命令行工具正确地识别Java命令,并能够在任何目录下使用Java工具进行操作。 JDK的安装和配置对于初学者来说可能稍显复杂,但通过合理的步骤和清晰的指导文档,即使是编程新手也能顺利完成安装和配置工作。一旦安装完成,开发者就可以使用JDK中提供的工具,如javac编译器、java运行时和jar打包工具等来开发、编译和运行Java应用程序。 总结来说,JDK-8u161-Windows-x64.zip是一个为64位Windows系统提供的Java开发工具包版本8的更新161的压缩安装文件。开发者通过该资源可以方便快捷地安装JDK 8,进而进行Java应用的开发。"
2018-04-17 上传
我分析的目标分类随时间的变化各参数的系数会产生变化,比如,用softmax对孩子的健康水平进行分类。随时间的变化,同龄孩子的体重会逐渐偏高,需要用强化学习把体重情况和孩子的健康情况的系数进行更新。 目前,我是随着时间的变化每次测试中重建机器学习框架,重新生成一套系数,但是这样系数变化会比较大,我需要利用强化学习把这个系数变化做得更平滑一些,求大神指教(请根据以下代码进行添加和修改,我看了很多强化学习的案例,还是不知道怎么应用在这里)。 w=[] u=[] for lenth in range (5,training_lenth-1): x=tf.placeholder("float", [None,25]) y=tf.placeholder("float", [None,2]) W=tf.Variable(tf.zeros([25,2])) b=tf.Variable(tf.zeros([2])) actv= tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W)+b) cost=tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y*tf.log(actv), reduction_indices=1)) learning_rate=0.01 optm= tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(cost) pred=tf.equal(tf.argmax(actv, 1), tf.argmax(y, 1)) accr=tf.reduce_mean(tf.cast(pred,"float")) init=tf.global_variables_initializer() sess=tf.InteractiveSession() sess=tf.Session() sess.run(init) training_lenth=len(G)####(回测长度) training_epochs =500 #训练次数 batch_size = len(G) #每 for epoch in range(training_epochs): avg_cost=0 num_batch=int(len(G)/batch_size) for i in range((lenth-4),lenth): batch_xs=np.array(G[i]) batch_ys=np.array(F[i]) sess.run(optm, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys}) feeds={x:batch_xs, y: batch_ys} avg_cost += sess.run (cost, feed_dict=feeds)/(num_batch*lenth) feeds_train = {x: batch_xs, y: batch_ys} feeds_test = {x: G[i+1], y: F[i+1]} train_acc = sess.run(accr, feed_dict=feeds_train) #feed_dict 针对place holder占位 test_acc = sess.run(accr,feed_dict=feeds_test) w.append(test_acc) u.append(train_acc) result=sess.run(actv,feed_dict=feeds_test) print(result) print ("lenth: d/d cost: %.9f train_acc: %.3f test_acc: %.3f" % (lenth, training_epochs, avg_cost, train_acc, test_acc))#打印方法