模型已知的情况，策略优化过程分为两个部分，一个是策略评估，一个是策略改进。从一个策略 π和v函数开始，先利用当前策略 π估算v值，然后通过v值来更新策略 π。交替迭代，最后会收敛到最优策略和最优价值函数。Model：用来感知场景的变化。模型要解决两个问题：一是状态转化概率 P s s ′ a P^a_{ss′}Pss′a，即预测在s状态下，采取动作a,转到下
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2023-08-11 17:06:08
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(1) memcached所有的值均是简单的字符串，redis作为其替代者， 支持更为丰富的数据类型(2) redis的速度比memcached快很多(3) redis可以持久化其数据3、Redis支持哪几种数据类型？String、List、Set、Sorted Set、hashes4、Redis主要消耗什么物理资源？redis是一种基于内存高性能的数据库— 主要依赖于内存内存。5、Redis的全
1、为什么Redis需要数据淘汰机制？Redis作为知名内存型NOSQL，极大提升了程序访问数据的性能，高性能互联网应用里，几乎都能看到Redis的身影。为了提升系统性能，Redis也从单机版、主从版发展到集群版、读写分离集群版等等，业界也有诸多著名三方扩展库（如Codis、Twemproxy）。阿里云的企业版Redis（Tair）的性能增强型集群版更是“[豪]无人性”，内存容量高达4096 GB
# RedisTemplate泄漏分析及修复
## 一、引言
Redis是一个高性能的键值数据库，其高效的读取和写入能力使其广泛应用于各种缓存场景。作为Spring框架中的一部分，`RedisTemplate`提供了方便的Redis操作功能。然而，使用不当，特别是资源管理不当时，`RedisTemplate`可能会造成资源泄漏。本文将探讨`RedisTemplate`泄漏的常见场景，分析其原因
redis数据类型指的啥redis自身是一个map,其中所有的数据嗾使采用key:value的形式存储。key永远都是字符串，数据类型(字符串，hash,set,list)永远指的是右边value redis最终存储的都只是基本数据类型，字符串，整数，浮点数，布尔值，字符等，而无法直接存储对象，但是我们可以通过序列化手段把对象变成字符串，这样就可以存储在redis中了，但是jedis只支持字符串和
一、问题描述 Redis为单进程单线程模式，采用队列模式将并发访问变成串行访问，Redis对事物支持不会很复杂，当一个客服端连接Redis服务时，发出了MULTI命令时，这个连接会进入事物，在执行MULTI命令之后，执行所有的命令都不会执行，会先放到一个队列中，会提示正在Query，当最后执行EXEC命令之后，Redis会按照之前的进入队列的顺序，
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2023-07-05 15:01:36
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RedisTemplate类位于项目spring-data-redis-xxx的包org.springframework.data.redis.core下，是我们在Spring框架下操作Redis数据库的主要入口。但是，RedisTemplate其实并不直接对Redis进行CRUD操作，而是通过以下接口对Redis的键值进行实质性操作。RedisTemplate与操作相关的概要类图如下： 
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2023-07-04 15:51:41
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XXXTemplate 是 Spring 的一大设计特色，其中，RedisTemplate 功能是提供对 Redis 的支持。RedisTemplate 是 Spring Boot 访问 Redis 的核心组件，是 SpringBoot 集成 Redis 的客户端方式。它的底层通过 RedisConnectionFactory 对多种 Redis 驱动进行集成，上层通过 XXXOper
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2023-05-29 12:24:54
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Redis对事务的支持很简单，当一个客户端连接Redis服务时，发出MULTI命令就行进入事务，在执行MULTI命令之后，所要执行的命令并不会执行，而是进入到一个队列中，当最后执行EXEC命令后，才会执行对redis的操作命令，DISCATD为回滚事务。
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2023-05-29 15:47:27
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Hadoop一直是一个较为热门的词汇。Hadoop最初是Yahoo公司为了处理海量数据而开发的一款开源架构。在许多人眼里，大数据一词与Apache的Hadoop几乎同义。随着越来越多的企业对大数据逐渐熟悉，可以预计2013年管理大数据的各类方案将会成为业界热点。
RainStor CEO John Bantleman曾提醒各IT企业注意一点，虽然Hadoop为现今热门的大数据
“大多数人类和动物的学习可以说属于无监督学习。有人说，如果智能是一块蛋糕，那么无监督学习就是蛋糕，监督学习是锦上添花，强化学习是锦上添花。”这似乎很有趣，对吧？ 强化学习是最接近人类学习的。 就像我们人类从我们生活的动态环境中学习，我们的行为决定我们是否受到奖励或惩罚一样，强化学习代理也是如此，其最终目标是最大化奖励。不是我们要找的吗？我们希望人工智能代理和我们一样聪明和果断。
if与else1 替换If-Else的方法1.1 完全不必要的Else块1.2 价值分配1.3 前提条件查询1.4 将If-Else的else动作封装起来—完全避免If-Else 1 替换If-Else的方法if(condition){
//do something
}else if(otherCondition){
//do so
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2023-09-04 06:52:16
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itunes替代When you think of iTunes, you might think of clunky, slow, and bloated software that isn’t always the easiest to use. If you’re looking for something that allows you to manage iPod conten
这里写目录标题一、PPO算法（1）简介（2）On-policy？（3）GAE （Generalized Advantage Estimation)三、代码代码解析： 一、PPO算法（1）简介PPO算法是一种强化学习中的策略梯度方法，它的全称是Proximal Policy Optimization，即近端策略优化1。PPO算法的目标是在与环境交互采样数据后，使用随机梯度上升优化一个“替代”目标函
具有新颖性和模仿学习的进化强化学习算法（NIERL）算法1 绪论DRL 自身存在两个主要的问题：1）脆性收敛：DRL 算法中所涉及 的超参数需要仔细的调节，超参数细微的变化便可能导致最终的结果无法收敛。2）难以有效探索：DRL 算法是基于梯度的，所以需要在其中加入有效的探索算 法以避免学习过程陷入局部最优解。进化算法（EA）可以很好的处理难以有效 探索的问题，但是它的学习缺乏梯度引导，所以导致其利
在以前的文章中，我们讨论过Transformer并不适合时间序列预测任务。为了解决这个问题Google创建了Hybrid Transformer-LSTM模型，该模型可以实现SOTA导致时间序列预测任务。但是我实际测试效果并不好，直到2022年3月Google研究团队和瑞士AI实验室IDSIA提出了一种新的架构，称为Block Recurrent Transformer [2]。从名字中就能看到，
Grapecity SpreadJS - 全球销量第一的 JavaScript 电子表格，拥有超过 450 个 Excel 函数。快速提供真正类似于 Excel 的电子表格体验 - 对 Excel 零依赖。创建财务报告和仪表板、预算和预测模型、科学、工程、医疗保健、教育、科学实验室笔记本和其他类似的 JavaScript 应用程序。 使用全面的 API创建自定义电子表格、高级网格、仪表板、报告和数
在开始说值函数近似方法之前，我们先回顾一下强化学习算法。强化学习算法主要有两大类Model-based 的方法和Model-free的方法，model based 的方法也可以叫做 dynamic programming ：Model-based dynamic programming 在model-based的动态规划算法中，核心概念是值迭代和策略迭代。在值迭代算法中是通过对未来状态的价值
模仿学习–行为克隆
1.模仿学习模仿学习（imitation learning）不是强化学习，而是强化学习的一种替代品。模仿学习与强化学习有相同的目的：两者的目的都是学习策略网络，从而控制智能体。模仿学习与强化学习有不同的原理：模仿学习向人类专家学习，目标是让策略网络做出的决策与人类专家相同；而强化学习利用环境反馈的奖励改进策略，目标是让累计奖励（即回报）最大化。虽然强化学习不需
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2023-08-27 20:38:15
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今天有个师弟问到了我这个问题，我说网络上文章有很多，自己查一下吧，他说读了好几篇还是不太清楚，于是我就搜了一下，呃……最终还是耐心地给他上了一课，他听完以后感激涕零，想到他晚上回到家，倒上二两散装白酒，跟女友分享今天学习到新技能时的喜悦，我欣慰地笑了。一、目标锁，解决的是多线程或多进程情况下的数据一致性问题；分布式锁，解决的是分布式集群下的数据一致性问题。本身这个事情就没有多复杂，问起这个问题的人
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2023-08-07 22:41:47
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