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
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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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
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
全文目录1 组合优化问题概述1.1 定义1.2 特点1.3 求解方法1.3.1 精确方法1.3.2 近似方法1.4 应用2 深度强化学习（DRL）解决组合优化问题的概述2.1 二者联系2.2 目前主要方法2.2.1 基于DRL的端到端方法2.2.2 基于DRL改进的传统方法2.2.3 基于DRL的局部搜索改进方法3 基于DRL的端到端方法3.1 基于Pointer netword的端到端方法3.
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2024-08-27 20:25:26
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来源：深入浅出强化学习：原理入门
原创
2022-09-19 10:23:18
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一、神经网络的超参数：层数、每层神经元个数、激活函数、学习率（各种优化算法中包含的参数）、正则化参数、mini-batch大小。优化难点：超参数优化是组合优化问题评估一组超参数配置的时间代价非常高优化方法：网格搜索，随机搜索、贝叶斯优化、动态资源分配、神经网络搜索。g网格搜索grid search：尝试所有超参数组合寻址合适的超参数配置。随机搜索：超参数对模型性能影响程度不一样。采用网格搜索会在不
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2024-10-13 12:52:00
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文章目录前言零、组合优化问题基础1. 定义（1）定义（2）常见问题2. 方法（1）精确方法（2）近似方法（3）深度学习方法3. 文章架构一、概述1. 神经网络（1）Hopfield 网络（2）指针网络Ptr-Net（3）图神经网络3. 深度强化学习DRL（1）端到端方法（2）改进传统方法二、原理1. Pointer Network（1）求解TSP问题（2）Attention机制2. Pointe
?博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文目录如下：???目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码、数据、文章讲解?1 概述多 目标无功优化可在 目标 函数 中兼顾经济性和 电压稳定性，引起了研究人员的广泛关注。与单 目标无功优化 问题 的本质区别在于，多 目标无功优化的解不是唯一的，即不存在使经
原创文章第73篇，专注“个人成长与财富自由、世界运作的逻辑， AI量化投资”。今天继续讲backtrader的交易。bt在易用性上确实是下足了功夫，我们先来看一下“极简”的策略开发。01 “基于信号的策略”。它不需要写strategy。直接定义信号即可，信号同自定义指标一样，比如多头信号是 close>sma(30)，退出信号是sma5<sma30。我们只需要给大脑添加这两个信号： #
目录简介离线学习在线学习在线学习算法的分类在线学习算法的优化对比总结参考文献 简介机器学习领域中，可将机器学习算法分为在线学习和离线学习。需要根据数据选择不同的线性可分和线性不可分的核函数。离线学习离线学习也通常称为批学习，是指对独立数据进行训练，将训练所得的模型用于预测任务中。将全部数据放入模型中进行计算，一旦出现需要变更的部分，只能通过再训练(retraining)的方式，这将花费更长的时间
结论速递强化学习是由两部分组成的：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态后，它会利用该状态输出一个动作 （action），这个动作也称为决策（decision）。这个动作会在环境中被执行，环境会根据智能体采取的动作，输出下一个状态以及当前这个动作带来的奖励。智能体的目的就是尽可能多地从环境中获取奖励。智能体由策略，价值函数及模型构成，智能体的决策过程分为
尊敬的网络编辑朋友们，您是否也为迅速准确地收集信息而感到困扰呢？当今时代，我们面临众多有用和没用的信息，能够萃取出最优质的信息十分关键。今天，我很高兴向您推荐一款高效工具——优采云，助你轻松完成此项工作。1.优采云是什么？尊敬的您，优采云乃是一款专为专业人士设计的数据采集神器，运用尖端的自动化技术，能够快速且精准地收集网页、论坛、微博等各类网络资源的资讯。其强大的功能与卓越的稳定性，使之成为广大用
Hyperparameter Sweep面临的问题在进行Hyperparameter Sweep的时候，我们需要根据许多不同的超参数组合进行不同的训练，为同一模型进行多次训练需要消耗大量计算资源或者耗费大量时间。如果根据不同的超参数并行进行训练，这需要大量计算资源。如果在固定计算资源上顺序进行所有不同超参数组合对应的训练，这需要花费大量时间完成所有组合对应的训练。因此在落地时中，大多数人通过非常
原创
2022-09-19 10:23:25
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1、粒子群优化算法（Partical Swarm Optimization PSO），粒子群中的每一个粒子都代表一个问题的可能解，通过粒子个体的简单行为，群体内的信息交互实现问题求解的智能性。2、粒子群算法最早是由Eberhart和Kennedy于1995年提出，它的基本概念源于对鸟群觅食行为的研究。设想这样一个场景：一群鸟在随机搜寻食物，在这个区域里只有一块食物，所有的鸟都不知道食物在哪里，但是
OO_Unit2 关于性能优化与测试的那些事OO的第2单元到本周也就正式完结了。尽管这个单元的主旋律是多线程，但“面向对象”的基本思想仍然是我们一切架构与优化的出发点与前提。因此笔者在设计优化策略时，也是本着尽量减少类与类之间的耦合度的原则，去从各个类的内部进行细粒度的功能优化。当然，这样一来，也就没有什么完整的优化策略可言咯。那么既然是为了尽可能提高性能，我们首先就需要明确具体的性能指标，这样优
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2024-10-21 14:02:38
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随着企业规模的不断扩大和业务的持续增长，企业之间的跨区域沟通变得越来越重要。然而，企业跨区域沟通效率低的问题却时有发生，这是由于传统WAN架构的限制。传统的网络连接方式导致网络拓扑复杂、扩展性差，难以满足企业不断增长的业务需求。此外，网络带宽和延迟等问题也往往受到传统WAN架构的限制，导致企业的跨区域沟通效率低下。因此，针对企业跨区域沟通效率低的问题，需要通过合适的网络技术和架构进行优化和改善。其
