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C知道精選 換一換
自適應動態規劃和強化學習的區別
### 自適應動態規劃與強化學習的區別比較 #### 定義與目標 自適應動態規劃(ADP)和強化學習(RL)都是處理復雜決策問題的方法,旨在優化長期累積獎勵。然而,兩者在理論基礎和技術實現上存在差異。 - **自適應動態規劃**主要基于最優控制理論中的貝爾曼方程來構建模型并尋找最優解[^2]。 - **強化學習**則側重于通過試錯機制讓智能體(agent)學會如何采取行動以最大化預期收益,強調的是環境互動下的自主探索能力[^1]。 #### 方法論特點 - 對于**自適應動態規劃**, 其核心在于設計有效的價值函數近似器以及相應的更新規則, 如在線計算時考慮探測噪聲的影響等特殊技術細節. - 而對于**強化學習**, 更加關注算法的設計能夠支持高效的數據采樣效率及泛化性能; 例如雙DQN(Double DQN/DDQN)通過對兩個網絡分別負責選擇動作和評價Q值的方式改進了傳統DQN容易產生的過估計問題[^3]. #### 應用場景偏好 - 當面對具有明確數學描述的任務或已知系統動力學特性的情況下,**自適應動態規劃**可能表現得更為出色因為它依賴精確建模來進行預測和規劃. - 反之如果環境中存在著大量不確定性因素或者是難以獲得先驗知識的情形下,則**強化學習**憑借其強大的自適應性和靈活性成為首選方案之一. ```python # Python偽代碼展示兩種方法的不同之處 def adaptive_dynamic_programming(state_space, action_space): value_function = initialize_value_function() while not converged: for state in state_space: best_action = select_best_action_based_on_model(state) update_value_function(value_function, state, best_action) def reinforcement_learning(environment): agent = create_agent_with_initial_policy() episode = generate_episode_from_environment(environment) for experience in episode: new_policy = learn_from_experience(experience) improve_agent_policy(agent, new_policy) ```
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太原理工大學軟件工程復試
### 太原理工大學軟件工程專業復試要求 對于報考太原理工大學軟件工程專業的考生而言,復試的要求主要包括以下幾個方面: #### 1. 初試成績達到規定標準 考生需確保自己的初試總分以及單科分數均不低于國家劃定的A類地區最低控制線。由于太原理工大學并非34所自劃線高校之一,因此具體分數線會依據當年國家線而定[^1]。 #### 2. 參加學校組織的復試流程 獲得復試資格的學生應按照官方通知的時間節點完成相應環節,包括但不限于在線確認接受邀請、提交審核材料等操作。需要注意的是,調劑生還需額外訪問校方研究生院官網中的“碩士招生系統”,核實個人是否有權參與后續考核程序,并及時瀏覽有關調整后的考試日程更新提示[^2]。 #### 3. 提交必要的證明文件 準備參加復試的同學應當準備好如下幾項重要文檔: - **身份驗證**:有效期內的身份證明原件及其復印件; - **學歷背景審查**:往屆生提供最高學歷證書;應屆畢業生則出示學生證或所在院校開具的學習成績單; - **政審表**:由單位人事部門填寫并蓋章的政治表現評價表格; - **其他補充說明**:如有科研成果或其他獲獎情況也可一并附上作為加分項考慮。 ```python # Python代碼示例用于模擬如何讀取和處理上述提到的各種證件圖片數據(僅作示意用途) import os def check_documents(directory_path): required_files = ['id_card.jpg', 'degree_certificate.pdf', 'political_review.doc'] missing_items = [] for item in required_files: file_exists = os.path.exists(os.path.join(directory_path, item)) if not file_exists: missing_items.append(item) return "All documents are present." if not missing_items else f"The following files are missing: {missing_items}" print(check_documents('/path/to/document/folder')) ```
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https://developers.weixin.qq.com/doc/offiaccount/OA_Web_Apps/Wechat_webpage_authorization.html
### 查閱微信網頁授權官方文檔 對于希望深入了解微信公眾號網頁授權機制及其具體實現細節的人士而言,最權威的信息源莫過于微信公眾平臺提供的《[網頁授權](https://developers.weixin.qq.com/doc/offiaccount/OA_Web_Apps/Wechat_webpage_authorization.html)》文檔[^1]。 此份文檔詳盡描述了如何通過OAuth2.0協議完成用戶的登錄鑒權流程,包括但不限于: - 授權模式的選擇(靜默授權 vs 顯式同意) - 獲取`code`參數的方法 - 如何利用獲得的`code`換取`access_token` - 解析返回數據中的錯誤碼含義 - 用戶信息字段說明等重要知識點 此外,在實際開發過程中遇到任何疑問都可以隨時參照這份指南來解決問題。值得注意的是,由于API接口可能會隨著版本更新而有所調整,因此建議定期查看最新版的手冊以確保代碼兼容性[^3]。 ```python import requests def get_user_info(appid, secret, code): url = f"https://api.weixin.qq.com/sns/oauth2/access_token?appid={appid}&secret={secret}&code={code}&grant_type=authorization_code" response = requests.get(url) data = response.json() access_token = data['access_token'] openid = data['openid'] user_info_url = f"https://api.weixin.qq.com/sns/userinfo?access_token={access_token}&openid={openid}&lang=zh_CN" user_response = requests.get(user_info_url) return user_response.json() # Example usage of the function with placeholder values. print(get_user_info('APPID', 'SECRET', 'CODE')) ```
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axure制作快捷登錄
### 使用 Axure 實現快捷登錄功能 #### 創建基本結構 為了構建一個快捷登錄界面,在畫布上放置必要的組件來模擬實際應用中的登錄過程。通常情況下,這會涉及到文本框用于輸入用戶名和密碼、按鈕觸發提交動作以及其他輔助元素如鏈接或提示文字。 ```html <!-- HTML 結構示意 --> <div class="login-form"> <input type="text" id="username" placeholder="請輸入賬號"/> <input type="password" id="pwd" placeholder="請輸入密碼"/> <button onclick="submitForm()">立即登錄</button> <a href="#">忘記密碼?</a> </div> ``` 在 Axure 中具體操作如下: - **添加元件**:從左側的部件庫中選取合適的控件并將其拖放到工作區內的適當位置[^4]。 - **設置屬性**:對于每一個新增加的對象都可以調整其外觀樣式(顏色、字體大小等)、尺寸以及交互行為。 #### 配置交互邏輯 為了讓這個虛擬表單具備一定的功能性,比如點擊“立即登錄”的時候能有反饋效果,則需定義相應的事件處理機制。 ##### 設置按鈕點擊響應 選中代表“立即登錄”的按鈕對象之后進入右側的“交互”選項卡下新建一條當用戶單擊此項目時的動作序列——這里可以選擇顯示消息對話框告知成功與否的信息作為簡單的驗證演示[^5]。 ```javascript // JavaScript 偽代碼表示可能的操作 function submitForm() { var username = document.getElementById('username').value; var pwd = document.getElementById('pwd').value; if (checkLoginInfo(username, pwd)) { // 假設有一個函數用來校驗賬戶信息是否正確 alert("歡迎回來!"); } else { alert("賬號或密碼錯誤"); } } ``` #### 利用全局變量存儲跨頁數據 如果希望在整個應用程序的不同頁面之間共享某些特定的數據項,例如用戶的登錄狀態或是個人信息,那么就可以考慮采用全局變量的方式來進行管理。 假設現在想要保存已認證成功的標志位以便后續跳轉至首頁或其他受保護區域前確認身份合法性,可以在上述提到的成功回調里追加一段更新該標記值的語句。 ```javascript if (checkLoginInfo(username, pwd)) { window.sessionStorage.setItem("isLoggedIn", true); // 或者使用window.localStorage持久化儲存 alert("歡迎回來!"); } ``` 最后記得測試整個流程以確保一切按照預期運行良好,并根據需求不斷優化細節部分直到滿意為止。
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ros px4 鍵盤控制
### 實現ROS與PX4鍵盤控制 為了實現通過鍵盤來控制搭載PX4飛控系統的無人機,在ROS環境下通常會利用`mavros`包作為中間件,該包提供了豐富的接口用于與PX4交互[^2]。具體來說,可以編寫節點訂閱鍵盤輸入并發布相應的速度指令給飛行器。 #### 創建ROS工作空間和設置環境變量 首先確保已經按照官方指南完成了基本的開發環境搭建以及必要的依賴項安裝[^4]。接著創建一個新的catkin工作區: ```bash mkdir -p ~/px4_ros_ws/src && cd ~/px4_ros_ws/ ``` 初始化并更新workspace: ```bash catkin init; catkin build; source devel/setup.bash ``` #### 編寫C++版本的鍵盤控制器節點 這里給出一段簡單的基于rclcpp框架下的C++程序片段用來監聽按鍵事件并向指定話題發送消息: ```cpp #include "geometry_msgs/msg/twist.hpp" #include <iostream> #include <memory> int main(int argc, char *argv[]) { rclcpp::init(argc, argv); auto node = std::make_shared<rclcpp::Node>("teleop_twist_keyboard"); double linear_speed = 0.5; // m/s double angular_speed = 1.0; // rad/s geometry_msgs::msg::Twist twist; while (true){ int key = getchar(); switch(key){ case 'i': // forward twist.linear.x = linear_speed; break; case ',' :// backward twist.linear.x = -linear_speed; break; default: twist.angular.z=twist.linear.x=0; } publisher->publish(twist); } rclcpp::shutdown(); } ``` 這段代碼定義了一個名為`teleop_twist_keyboard`的節點,它能夠接收來自標準輸入流(即鍵盤)的數據,并將其轉換成幾何學上的線性和角速度命令傳遞出去[^1]。 請注意上述例子僅展示了部分核心邏輯,實際項目中還需要考慮更多細節比如錯誤處理機制、參數配置等。 #### 配置launch文件啟動服務 為了讓整個控制系統更加易于管理和部署,建議將所有組件打包在一個`.launch.xml`文件里方便一鍵運行: ```xml <launch> <!-- 啟動 mavros 節點 --> <node pkg="mavros" type="mavros_node" name="mavros"/> <!-- 加載自定義編寫的鍵盤控制腳本 --> <include file="$(find YOUR_PACKAGE_NAME)/launch/keyboard_control.launch"/> </launch> ``` 以上就是關于如何構建一套完整的ROS-PX4鍵盤遙控方案的大致流程介紹[^3]。
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node.jS如何培訓AI
### 使用 Node.js 進行 AI 培訓的方法和資源 #### 方法概述 Node.js 不僅是一個流行的服務器端 JavaScript 平臺,還可以作為機器學習和人工智能訓練的工具[^1]。通過利用特定庫和技術棧,開發者可以在 Node.js 中構建高效的 AI 應用。 #### 主要方法 ##### 利用 TensorFlow.js 實現模型訓練 TensorFlow.js 是由 Google 開發的一個開源庫,允許直接在瀏覽器或 Node.js 環境中創建、加載并執行 ML 模型。這使得即使是在客戶端也可以完成復雜的計算任務。 ```javascript const tf = require('@tensorflow/tfjs-node'); // 加載預訓練模型或其他操作... ``` ##### 集成 Python 的強大生態 盡管 JavaScript 生態系統提供了許多有用的包來支持數據科學工作流,但在某些情況下可能仍需依賴 Python 提供的強大功能。這時可以借助 `child_process` 或者專門為此目的而設的 npm 包如 `pyshell` 來調用外部腳本。 ```javascript const {PythonShell} = require('python-shell'); let options = { mode: 'text', pythonPath: '/usr/bin/python3', // 如果需要指定路徑的話 }; PythonShell.run('./train_model.py', options, function (err, results) { if (err) throw err; }); ``` ##### 數據處理與特征工程 對于任何成功的 AI 項目來說,良好的數據準備都是至關重要的一步。Node.js 社區中有不少優秀的第三方模塊可以幫助簡化這一過程,比如 `pandas-like` 工具集 `danfojs` 和用于自然語言處理的任務專用庫 `compromise`。 ```javascript import * as dfd from "danfojs"; dfd.readCSV("./data.csv").then(function(df){ console.log(df.head()); }) ``` #### 學習資源推薦 為了更好地掌握這些技術和實踐案例,建議參考一些專業的書籍資料以及學術文章。例如,《Node.js 后端初學者》一書不僅涵蓋了必要的編程技巧還涉及到了更廣泛的后端開發領域知識[^2];另外還有關于基于 Node.js 構建教育平臺的研究報告也值得一看[^3]。
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DirectX修復工具
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DirectX修復工具(DirectX Repair)修復工具V4.0增強版
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Java實戰之Redis入門到精通
簡介:本門課程主要講解的是緩存中間件Redis常見且典型的數據結構、相關的核心技術棧及其典型的應用場景的實戰,其中涉及到的相關代碼實戰主要是基于SpringBoot2.x搭建的項目進行實戰實現的! 其中的數據結構就包括:字符串String/列表List/集合Set/有序集合SortedSet/哈希Hash以及Key的過期失效等等,在課程的最后還介紹了“點贊系統中點贊功能模塊的設計與實現”,可以說是拒絕紙上談兵、注重實戰并學以致用,課程的大綱如下所示: 下面貼一貼本課程重點介紹的數據結構及其典型的應用場景吧(完整的請參考課程的目錄),見下面的大圖: 其中,“點贊功能模塊的設計與實戰實現”可以說是本門課程的核心重點與高潮!如下幾張圖所示即為點贊功能模塊所拆分出來的諸多詳細的功能流程圖: 掌握本門課程相關的技術要點之后,debug相信各位小伙伴在面試以及實際項目實戰開發過程中將能帶來大大的幫助.... 其他相關的核心功能在這里就不一 一詳細介紹了....還等什么呢,此時不學習redis,更待何時呀!!!
鐘林森 開發組長/高級工程師
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Java實戰之Spring Boot入門到精通
內容簡介: 本課程主要是從最基礎的技術要點一步一個腳印的介紹Spring Boot2.0相關的核心技術棧,包括如何基于Spring Boot2.0搭建一個企業級的多模塊項目、整合Spring MVC和Mybatis實現項目中功能模塊的CRUD,校驗器Validator、Lombok、動態配置參數、開發環境切換、全局異常處理、定時任務、多線程、熱加載、發送郵件、上傳下載文件、多數據源等核心干貨,為各位小伙伴提供企業級項目開發中常見且典型的核心技術! 其課程大綱如下所示: 在課程的最后,我們介紹并實戰了一個典型的應用場景:“用戶注冊”,主要是將前面章節介紹的內容融入到一個完整的功能模塊中,做到學以致用!其完整的功能流程圖如下圖所示: 基本要求: 1、基本要求:具備一定的JavaSE以及Java Web項目的開發基礎、了解spring boot更佳 2、工具要求:會使用Intellij IDEA 、Navicat 以及 Postman
鐘林森 開發組長/高級工程師
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從零開始自然語言處理
本課程隸屬于自然語言處理(NLP)實戰系列。自然語言處理(NLP)是數據科學里的一個分支,它的主要覆蓋的內容是:以一種智能與高效的方式,對文本數據進行系統化分析、理解與信息提取的過程。通過使用NLP以及它的組件,我們可以管理非常大塊的文本數據,或者執行大量的自動化任務,并且解決各式各樣的問題,如自動摘要,機器翻譯,命名實體識別,關系提取,情感分析,語音識別,以及主題分割等等。 一般情況下一個初級NLP工程師的工資從15萬-35萬不等,所以掌握NLP技術,對于人工智能學習者來講是非常關鍵的一個環節。 【超實用課程內容】 課程從自然語言處理的基本概念與基本任務出發,對目前主流的自然語言處理應用進行全面細致的講解,包括文本分類,文本摘要提取,文本相似度,文本情感分析,文本特征提取等,同時算法方面包括經典算法與深度學習算法的結合,例如LSTM,BiLSTM等,并結合京東電商評論分類、豆瓣電影摘要提取、今日頭條輿情挖掘、餓了么情感分析等過個案例,幫助大家熟悉自然語言處理工程師在工作中會接觸到的常見應用的實施的基本實施流程,從0-1入門變成自然語言處理研發工程師。 【課程如何觀看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/25649 移動端:CSDN 學院APP(注意不是CSDN APP哦) 本課程為錄播課,課程2年有效觀看時長,大家可以抓緊時間學習后一起討論哦~ 【學員專享增值服務】 源碼開放 課件、課程案例代碼完全開放給你,你可以根據所學知識,自行修改、優化 下載方式:電腦登錄https://edu.csdn.net/course/detail/25649,點擊右下方課程資料、代碼、課件等打包下載 通過第二課時下載材料
錢興會 CTO/CIO/技術副總裁/總工程師
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iOS動態庫注入
本課程主要針對iOS動態庫注入技術做了詳細講解和實戰演示,分為技術篇和運維篇,最終目標是將動態庫注入到目標ipa包中,并且執行動態庫中的代碼,實現動態庫與ipa交互。 技術篇&nbsp;-&nbsp;主要從基礎知識、涉及工具,以及一個完整的手動注入實例流程來講解,面向技術開發人員; 運維篇&nbsp;-&nbsp;通過利用自動注入工具、重簽名工具來可視化的注入動態庫,面向運維等非技術人員; 課程目錄 課程簡介 1,課程目標和大綱 技術篇 2,基礎知識&nbsp;-&nbsp;動態庫 3,基礎知識&nbsp;-&nbsp;IPA包 4,基礎知識&nbsp;-&nbsp;Mach-O 5,基礎知識&nbsp;-&nbsp;代碼注入 6,基礎知識&nbsp;-&nbsp;重簽名 7,涉及工具&nbsp;-&nbsp;Xcode/iOSOpenDev/Terminal 8,涉及工具&nbsp;-&nbsp;yololib/MachOView/iFunBox/iReSign 9,實例演示&nbsp;-&nbsp;創建.dylib動態庫 10,實例演示&nbsp;-&nbsp;創建測試APP 11,實例演示&nbsp;-&nbsp;手動注入動態庫(開發模式) 12,實例演示&nbsp;-&nbsp;手動注入動態庫(重簽名模式) 運維篇 13,運維篇&nbsp;-&nbsp;準備工作 14,運維篇&nbsp;-&nbsp;實戰演示 15,運維篇&nbsp;-&nbsp;技術支持 課程總結 16,課程總結
王明敏 CEO/董事長/總經理
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【鴻蒙項目實戰】基于鴻蒙服務卡片的分布式游戲:找我
本課程將以一個鴻蒙(HarmonyOS)App作為基礎講解如何使用Java開發鴻蒙App。這個App是一個基于鴻蒙服務卡片的游戲,類似“連連看”。這款游戲涉及到的技術如下: &nbsp; 1. 組件的使用(Button、Text、ListContainer) 2. 服務卡片的基本使用方法 3. 服務卡片之間的交互 4. FA(Page Ability的使用方法) 5. FA的流轉 6. 獲取設備列表 7. 數據庫技術 8. 網絡技術 9. 多線程技術 10. 國際化 &nbsp; &nbsp; &nbsp;
李寧 技術總監/研發總監
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Android 10.0 根文件系統和編譯系統
1, 講解android根文件系統結構和組成 2, 講解android系統鏡像的概念和拆包 3, 講解Android系統源碼結構 4, 講解Android系統編譯規則 5, 講解Android系統ADB使用和Log日志調試方法 6, 講解Android系統Android.mk和Android.bp是各種規則 &nbsp;
旗浩 系統開發
458.00 ¥458.00 2618觀看
優質內容專輯 更多
微信小程序源碼合集
微信小程序,簡稱小程序,英文名Mini Program,是一種不需要下載安裝即可使用的應用,它實現了應用"觸手可及"的夢想,用戶掃一掃或搜一下即可打開應用。 不懂開發,怎樣可以擁有一個屬于自己的小程序?二次開發,想要基于某個小程序框架實例練手? 本期專題收集8個小程序源碼資源,包含交友互動、答題、商城、教育等超多行業,其中像【微信小程序商城源碼】資源中除了包含小程序的商品瀏覽,商品詳情,微信授權登錄,微信支付等功能,還有后臺管理系統,服務后端可進行商品及訂單的管理,包含上架、下架、公告,發貨等功能。 現在一鍵打包下載僅需【¥9.9】,開通會員更能免費下載,超多會員專屬福利等你解鎖。
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Python爬蟲經典案例合集
網絡爬蟲(又稱為網頁蜘蛛,網絡機器人)就是模擬瀏覽器發送網絡請求,接收請求響應,按照一定的規則,自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本。 不精通python,怎樣快速入門python爬蟲、學好爬蟲技能?“小白”如何讓自己在爬蟲道路上少走彎路,實現彎道超車? 本期專題收錄8個python爬蟲經典案例,內容包含新浪微博、招聘網站、天氣預報、股票評論、豆瓣電影等經典實例,其中【python新浪微博爬蟲,爬取微博和用戶信息】資源中不僅包含爬取微博用戶的基本信息,還包含數據可視化分析代碼,讓你從零開始快速學會簡單的Python網絡爬蟲,實現數據的采集與分析。
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java游戲源碼經典合集
作為編程語言界的常青藤Java,無論是在企業級應用,還是后端開發中,均有著無可替代的地位。而對于Java的入門,很多新手們不可避免的會走一些彎道。那么,如何才能有效地避開這些誤區?如何快速實踐? 本期專題收錄了8個java游戲源碼經典資源,以迭代重構的方式構建游戲基本雛形,在游戲中掌握java語言的表達魅力。其中【java源碼包---java 源碼 大量 實例】通過多個游戲開發實戰案例,講解游戲開發中的熱點技術知識,帶領初學者走進Java,從實現玩家功能到運行測試游戲,手把手教你玩轉小游戲開發,不知不覺中提高Java編程能力。
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微信小程序商城源碼合集
微信小程序是一種無需下載安裝即可使用的應用,能以最低的成本觸達用戶。掌握了微信小程序開發技術,等同于打通了手機應用開發藍海的出海口! 零基礎新手如何快速入門微信小程序開發?如何擁有自己的微信小程序商城? 本期專題整理了8個微信小程序商城源碼資源,包含從開發賬號注冊、開發工具安裝、小程序開發到發布的全過程。其中【CSDN最全面的微信小程序源碼和模板】提供的上百個微信小程序商城開發源碼不僅可以實現小程序的商品瀏覽,商品詳情,微信授權登錄,微信支付等功能,還有后臺管理系統,服務后端可進行商品及訂單的管理,包含上架、下架、公告,發貨等功能,手把手帶你理解小程序的基本架構和開發手法,讓你在開發路上少走彎路。
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