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
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
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
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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WIFI无线信号不是“崂山道士”，穿墙能力差。在笔者所在的学生宿舍，随着位置的变化，甚至会频繁掉线、上网不稳定;在自己家里房间不同，信号强度也会不一样。可是有时候网络布局不是说改就改的，那么应该如何提高WIFI网络的稳定性和速度呢?1、采用设备支持的最高速度设置进入路由器设置界面，设置WIFI的参数。把无线网络的速度设置为网络设备支持的最高速度，也就是说如果设备支持802.11N就设置为802.
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2024-02-25 22:16:43
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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
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
其实就是些正确的废话……没有很大的参考价值，但分类部分可以让思考更有条理一点一：剪枝策略的寻找的方法 1）微观方法：从问题本身出发，发现剪枝条件2）宏观方法：从整体出发，发现剪枝条件。3）注意提高效率，这是关键，最重要的。总之，剪枝策略，属于算法优化范畴；通常应用在DFS 和 BFS 搜索算法中；剪枝策略就是寻找过滤条件，提前减少不必要的搜索路径。二：剪枝算法(算法优化) 1、
一、什么是Deep Learning？ 实际生活中，人们为了解决一个问题，如对象的分类（对象可是是文档、图像等），首先必须做的事情是如何来表达一个对象，即必须抽取一些特征来表示一个对象，如文本的处理中，常常用词集合来表示一个文档，或把文档表示在向量空间中（称为VSM模型），然后才能提出不同的分类算法来进行分类；又如在图像处理中，我们可以用像素集合来表示一个图像，后来人们提出了新的特征表示，如SIF
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2024-07-13 07:36:54
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无论NVIDIA还是AMD，如今的显卡驱动都异常庞大，其中更是包含大量普通用户根本用不到的服务组件，白白浪费安装时间和硬盘空间，但官方驱动又不允许选择定制安装。01适合高手的驱动工具为此，TechPowerUp为此出品了一款小小工具“NVCleanstall”小工具，可以完全定制NVIDIA的驱动组件安装，PhysX物理驱动、HDMI音频驱动、虚拟音频、USB-C驱动、DLSS抗锯齿、Ansel、
给定一个函数 \(f(x)=x^2+3x-10\)，完成以下题目：理解方程求根中的二分法（Bisection），并使用基本的 numpy 库而非 scipy 库，来实现算法。非线性方程求根注：该部分内容参考的是「中南大学数学科学与计算机技术学院」的课件，介绍了二分法的背景和原理，不感兴趣的可略过。在科学研究和工程设计中, 经常会遇到的一大类问题是非线性方程 f(x)=0 的求根问题，其中 f(x)
大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述在模型剪枝中的应用。作者&编辑 | 言有三我们往期的文章中介绍了各种各样的模型压缩技巧，那么是否也可以使用AutoML技术来用于模型压缩，比如剪枝呢。 1 AMCAutoML for Model Compression(AMC)是一个利用强化学习自动搜索并提高模型剪枝算法质量的框架，...
原创
2022-10-12 17:38:45
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AutoML在模型剪枝搜索的应用
原创
2021-08-11 11:51:52
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强化学习，主要是根据环境反馈来进行训练学习的一系列算法。最常见的算法有Q-Learning、DQN、DDPG等。Q-Learning训练学习基于一个Q表格，形式如下： Q table
动作1动作2……动作n状态1 状态2 …… 状态n&nbs
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
目录1、配置ros环境2、创建ros工作空间 3、激光点云路面分割实验步骤1、配置ros环境（1）首先在创建虚拟机的时候最好将内存设置为70G，以防后面内存不足 （2）启动虚拟机，设置软件的更新源 （3）设置下载源：按照顺序输入以下命令sudo sh -c '. /etc/lsb-release && echo "deb http://mirrors.
python进行博弈强化学习仿真
在这篇博文中，我们将探讨如何通过Python进行博弈强化学习的仿真。我们将通过几个主要部分，逐步引导你完成整个过程，包括环境准备、配置详解等，以便于实际操作和理解。
## 环境准备
首先，我们需要准备环境以运行我们的代码。以下是对软硬件的要求：
### 软硬件要求
- **操作系统**: Linux / Windows / macOS
- **Pytho
1. 首先启动runtime managerroslaunch runtime_manager runtime_manager.launch2. 启动激光雷达（1）针对velodyne 多线lidar如果你有velodyne激光可以启动默认配置：[Sensing] 页面下 [Lidars] 选项下针对你的velodyne选择，velodyne激光对应的发布的点云topic：/velodyne_pa
目录1. 强化学习概念1.1. 负反馈控制1.2. 强化学习参考资料2. 马尔科夫决策过程(Markov decision process, MDP)2.1. 定义2.2. 动态特性2.3. 折扣2.4. 价值函数2.5. 最优策略 与 最优价值函数参考资料 1. 强化学习概念1.1. 负反馈控制在经典的自动控制原理中，控制信号是根据被控对象的状态进行控制的，同时再考虑被控量的理想值，最终能使被
