选择行: 筛选Table.SelectRows-文本与数值 筛选Table.SelectRows-日期与时间 保留错误行:= Table.SelectRowsWithErrors( 表, {"列名1" ,..., "列名n"}) 列表筛选行:= List.Select( 列表, 筛选条件) 筛选条件多为each _ 比较运算符 条件结构 选择列: 选择列/删除其他列Table.SelectColumns 选择记录:= Record.SelectFields( 记录,…

From the last post, we know how to evaluate a policy. But that's not enough, because the purpose of policy evaluation is to improve policies so that finally get the optimal policy. So in this post, we will discuss about how to improve a given policy,…

首先需要了解的是bnd的相关知识: 1. API(也就是接口), 2. API Provider(接口的实现) 3. API Consumer( 接口的使用者) OSGi中的一个版本有4个部分:   major        1   minor        1.1   micro        1.1.1   qualifier    1.1.1.qualifier 主版本 1   次版本 1.1   微版本 1.1.1   限定符 1.1.1.qualifier 主版本           …

很多童鞋不知道对于Jmeter的Query Type 不知道选哪个,为什么选,怎么选! 下面这边做个简单的分析, 那么首先什么是CSV Data Set Config,有什么用呢? CSV Data Set Config是用来插入引用文件的一个配置元件,假设说童鞋们在做测试的时候,需要插入多条数据,插入上百条数据的时候,如果用select语句插入的话就显得非常麻烦,那么就可以用csv来完成,也就是所谓的批量取数据 Filename:就是你要导入的文件地址(TXT文档里面写入你想要添加的批量型数据…

trait与policy模板技术 我们知道,类有属性(即数据)和操作两个方面.同样模板也有自己的属性(特别是模板参数类型的一些具体特征,即trait)和算法策略(policy,即模板内部的操作逻辑).模板是对有共性的各种类型进行参数化后的一种通用代码,但不同的具体类型又可能会有一些差异,比如不同的类型可能会有自己的不同特征和算法实现策略.trait模板和policy模板技术就是把模板的trait和policy这两个针对不同具体类型有变化的方面抽离出来形成两个独立的模板.由于trait和polic…

Network Policy 是 Kubernetes 的一种资源.Network Policy 通过 Label 选择 Pod,并指定其他 Pod 或外界如何与这些 Pod 通信. 默认情况下,所有 Pod 是非隔离的,即任何来源的网络流量都能够访问 Pod,没有任何限制.当为 Pod 定义了 Network Policy,只有 Policy 允许的流量才能访问 Pod. 不过,不是所有的 Kubernetes 网络方案都支持 Network Policy.比如 Flannel 就不支持,Ca…

1.1 配置备份策略(Policy) 一个备份策略由四部分组成. Attributes(属性) Policy是否Active Policy类型 由此Policy产生的任务的优先级 使用的Storage Unit和Volume Pool Schedules(备份日程表) 对于自动备份,列出在此Policy中所有Client的备份时间 对于用户备份或归档,列出用户可以在何时提交任务 Backup Selections(备份文件列表) 列出所有自动备份的文件或目录: 对于用户发起的备份,不必列出,因为…

1.4 配置备份策略(Policy) 一个备份策略由四部分组成. Attributes(属性) Policy是否Active Policy类型 由此Policy产生的任务的优先级 使用的Storage Unit和Volume Pool Schedules(备份日程表) 对于自动备份,列出在此Policy中所有Client的备份时间 对于用户备份或归档,列出用户可以在何时提交任务 Backup Selections(备份文件列表) 列出所有自动备份的文件或目录: 对于用户发起的备份,不必列出,因为…

一.前言 之前我们讨论的所有问题都是先学习action value,再根据action value 来选择action(无论是根据greedy policy选择使得action value 最大的action,还是根据ε-greedy policy以1-ε的概率选择使得action value 最大的action,action 的选择都离不开action value 的计算).即没有action value的估计值就无法进行action选择,也就没有Policy,这类方法被称为 value-ba…

在之前的强化学习文章里,我们讲到了经典的MDP模型来描述强化学习,其解法包括value iteration和policy iteration,这类经典解法基于已知的转移概率矩阵P,而在实际应用中,我们很难具体知道转移概率P.伴随着这类问题的产生,Q-Learning通过迭代来更新Q表拟合实际的转移概率矩阵 P,实现了强化学习在大多数实际场景中的应用.但是,在很多情况下,诸多场景下的环境状态比较复杂,有着极大甚至无穷的状态空间,维护这一类问题的Q表使得计算代价变得很高,这时就有了通过Deep网络来…