文章目录1. cve-2021-2109 RCE1.1 原理1.2 登陆后利用1. 先用JNDIExploit启一个监听2. 抓包1.3 配合CVE-2020-14882任意用户登录漏洞利用1. 抓包并发送到repeter2. CVE-2020-14882+CVE-2020-148832.1 利用方式12.2 利用方式23. CVE-2018-28943.1 利用4. CVE-2014-4210
昨天和今天看完了Anylogic两个教程，第一个是Air Defense System (Agents)，第二个是Wind Turbine Maintenance (Agents)，个人体感Air Defense System这个教程写得好些，十分适合新手入门。每一步、每一个选择都有截图放在上面，给不太懂这个软件的新手十分直接的指导，作为新手来说十分喜欢这点。Wind Turbine Mainte
1、ClassNotFoundException：org.hibernate.hql.ast.HqlToken异常使用Hibernate的工程部署到WebLogic下时，经常会出现ClassNotFoundException：org.hibernate.hql.ast.HqlToken的问题，出现该问题的主要原因在于WebLogic已经集成了antlr.jar包，在使用Hibernate时，会先加
文章目录一、轨道库的概念和特点二、轨道交通仿真三、更换车头和车身样式 学习、参考链接：Anylogic入门基础课程一、轨道库的概念和特点二、轨道交通仿真新建模型 搭建轨道定义轨道上的起点和终点 拖拽出一个trainSource，设置其车厢数量为4（默认为11，车厢太多会超出轨道，导致报错），设置轨道上的位置为起点 运行查看效果（我这里运行前设置trainSource的间隔时间为1分钟了）加入延迟
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2024-04-03 12:37:11
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利用工具将RTL代码转换为门级网表的过程叫做逻辑综合（Logic Synthesis），常见的逻辑综合工具是synopsys的design compile（DC）；综合一个设计的过程从读取RTL代码开始，通过施加时序约束关系，映射 产生一个门级网表文件；它可以分为三步：1． 翻译：读入电路的RTL级描述，并将语言描述翻译成相应的功能块以及功能块之间的拓扑结构。这一过程的结果是在综合器内部
一、前言现在的公司开发的项目基于的平台是weblogic8.1.5，虽然版本是旧了点，但是用到的功能还是很多的，如JNDI、t3协议、EJB2.0、线程池、连接池、Ant部署、java远程调试。发现Ant工具还是很强大的，这个项目总共分为3个大的部分： 1）DMZ区的几个war包，封装在一个ear包中（外网可以访问） 2）内网区的几个war包，封装在一个ear包中（外网不可以访问） 3）AP
提升动画性能对于基于应用程序的动画来说，CoreAnimation 是提高帧率的好方法，但是它的使用并不能保证性能的提高。尤其在 OS X中，还要选择使用 CoreAnimation的最有效方式。所有性能相关的问题，可以使用 Instruments来衡量和跟踪应用在一段时间内的性能，这才能确保性能的提升而不是降低。为 OS X 视图待批最佳的重画策略NSView 类包括基于图层的视图的默认重画策略
# 强化学习教程：用Java实现基础的Q学习
## 引言
强化学习是一种机器学习框架，允许代理（Agent）通过与环境交互来学习如何做出决策。它的核心在于通过奖励信号来引导学习。这篇文章将详细介绍强化学习中的Q学习算法，并展示如何用Java实现一个简单的Q学习示例。
## Q学习简介
Q学习（Q-Learning）是一种无模型的强化学习算法，通过学习一个动作价值函数来帮助代理选择最佳动作。
目录一、创建工作空间与功能包1.创建工作空间2.创建功能包二、话题编程1.创建发布者2.创建订阅者3.添加编译选项4.运行可执行程序三、服务编程1.创建服务器2.创建客户端3.添加编译选项4.运行可执行程序四、动作编程1.创建服务器2.创建客户端3.添加编译选项4.运行可执行程序五、Rviz工具1.打开摄像头2.Rviz摄像头显示相关包安装 实验目的： 1.练习话题通信、服务通信编程代码示例；
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2024-07-09 18:58:08
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强化学习（reinforcement learning，RL）讨论的问题是智能体（agent）怎么在复杂、不确定的环境（environment）中最大化它能获得的奖励。如图1.1 所示，强化学习由两部分组成：智能体和环境。在强化学习过程中，智能体与环境一直在交互。智能体在环境中获取某个状
原创
2022-04-15 14:33:01
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Hadoop做强化学习效果显著，但由于数据量大、训练时间长，如何优化和调整相关参数，使得强化学习模型在Hadoop上高效运行，是当前技术团队面临的一大挑战。本文将详细探讨在Hadoop上实现强化学习的过程，包括参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践及生态扩展。
## 背景定位
随着大数据技术的快速发展，Hadoop的使用已涵盖多个领域，尤其是在应对海量数据时表现优异。然而，传统的强化学习模型并
1.关键词选择。在进行新站优化前，先要锁定自己网站的关键词。选择一个合适的关键词对于新站优化有非常重要的作用。
新站优化具体操作步骤如下： 1、列出基础关键词;2、使用关键词分析工具找出更多的关键词和热门关键词。
百度指数
提示：试着用剩余的关键字在搜索引擎中进行搜索，不要把焦点放在最流行的关键字上。有时候，次关键字排名起来还是比较
在“手写数字识别”案例的快速入门中，我们调用飞桨提供的API（paddle.dataset.mnist）加载MNIST数据集。但在工业实践中，我们面临的任务和数据环境千差万别，需要编写适合当前任务的数据处理程序。但是编写自定义的数据加载函数，一般会涉及以下四个部分：数据读取与数据集划分定义数据读取器校验数据的有效性异步数据读取在数据读取与处理前，首先要
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2024-02-29 16:09:32
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前几天发了一篇文章《Java编程能力强化——狼羊过河问题》，有朋友指出了一些问题，这些问题有：1、没有采用面向对象的思想，没有定义自己的类，好像与Java无关，像是C语言的编程思维。2、没有给出代码的思路。3、对是否能够提高Java编程能力表示怀疑。本文首先对第一个问题进行解释，然后给出这一类问题的通用的解决方案，然后对之前的狼羊过河代码进行分析，主要是对涉及的Java知识进行分析。第一，编程序就
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2023-10-12 20:54:11
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Pytorch教程目录Torch and Numpy变量 (Variable)激励函数关系拟合（回归）区分类型 (分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络 CNN卷积神经网络（RNN、LSTM）RNN 循环神经网络 (分类)RNN 循环神经网络 (回归)自编码 (Autoencoder)DQN 强化学习目录Pytorch教程目录什么是 DQN强化学习与神经网络神经网络的作用更新神经网络DQN 两大利器DQN 强化学习模块导入和参数设置神经网
原创
2021-07-09 14:53:59
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之前看深度学习的文章，基本都在数据预处理部分进行了数据增强。什么旋转、跳跃、我不停歇~不对，不对。是旋转、平移、裁剪等操作。所以最近在做目标检测时，废话不多说，先把数据增强的代码整上去！from paddlex.det import transforms
train_transforms = transforms.Compose([
transforms.RandomDistort(),
文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
原创
2021-06-21 15:33:36
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在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？工业界中很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征，这样做的优点可以归纳为以下几点：1. 特征鲁棒性更强离散化后的特征对异常值有很强的鲁棒性。
比如对于一个连续特征：年龄，如果直接将其作为特征，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；如果离散为年龄>30为1，否则0。离散化后年龄300岁
电力系统是数据中心正常运转的电力之源，当外部市电供电出现故障时，则第一时间需要利用柴油发电机作为后备电源，对数据中心进行持续安全可靠地供电。随着数据中心电力需求的不断增长，则相应的对备用柴油发电机组的单机容量要求越来越大、台数越来越多，电压等级越来越高，因此对基础设施运维工作者也提出了更高的要求，所以很有必要了解发电机组的基本结构及工作特性。一、柴油机系统柴油发电机是将柴油的化学能转化机械能，再由
强化学习强化学习强化学习Python 还能实现哪些 AI 游戏？附上代码一起来一把！
原创
2021-08-02 14:21:53
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