原文地址: Jetpack Compose学习(8)--State状态及remeber关键字 - Stars-One的杂货小窝 之前我们使用TextField,使用到了两个关键字remember和mutableStateOf,这两个是做什么用的呢?本篇特来补充说明下 mutableStateOf 之前也说过,compose是MVVM模式的一种实现,UI界面依赖数据,数据改变即改变UI 这里需要去监听数据,当数据发生改变才会触发UI渲染,改变UI Android官方将上面这种情况称之为重组,我个人…
Gazebo附带了许多工具和实用程序. 这些教程说明了这些可用的工具,以及如何使用它们. 主要有: 1 记录和播放 2 日志过滤 3 应用力/扭矩 4 HDF5数据集 官网介绍通俗具体,非常容易,请参考附件. 附件--官方教程 Logging and playback Overview This tutorial explains how to use the Gazebo logging capabilities to record your simulation and then repro…
Curiosity-Driven Learning through Next State Prediction 2019-10-19 20:43:17 This paper is from: https://medium.com/data-from-the-trenches/curiosity-driven-learning-through-next-state-prediction-f7f4e2f592fa In the last few years, we’ve seen a lot of…
现在你已经安装了Kibana,现在你一步步通过本教程快速获取Kibana核心功能的实践经验.学习完本教程,你将: 1.加载案例数据到你安装的Elasticsearch中 2. 定义至少一个索引匹配模式 3.使用Discover功能探索你的数据 4.建立一个visualization图形化地展示你的数据 5.把许多visualization汇编组装成一个Dashboard 本段内容假设你已经安装好了Kibana和Elasticsearch,并且Kibana连接到了Elasticsearch. 视频…
课件:Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning 视频:David Silver深度强化学习第1课 - 简介 (中文字幕) 强化学习的特征 作为机器学习的一个分支,强化学习主要的特征为: 无监督,仅有奖励信号: 反馈有延迟,不是瞬时的; 时间是重要的(由于是时序数据,不是独立同分布的); Agent的动作会影响后续得到的数据; 强化学习问题 奖励(Rewards) 奖励 \(R_t\) 是一个标量的反馈信号,表示Agent在 \(t\) 时…
现在你已经安装了Kibana,现在你一步步通过本教程快速获取Kibana核心功能的实践经验.学习完本教程,你将: 1.加载案例数据到你安装的Elasticsearch中 2. 定义至少一个索引匹配模式 3.使用Discover功能探索你的数据 4.建立一个visualization图形化地展示你的数据 5.把许多visualization汇编组装成一个Dashboard 本段内容假设你已经安装好了Kibana和Elasticsearch,并且Kibana连接到了Elasticsearch. 视频…
Kibana基本使用 https://www.elastic.co/guide/en/kibana/6.x/tutorial-load-dataset.html https://www.elastic.co/cn/products/kibana 现在你已经安装了Kibana,现在你一步步通过本教程快速获取Kibana核心功能的实践经验.学习完本教程,你将: 1.加载案例数据到你安装的Elasticsearch中 2. 定义至少一个索引匹配模式 3.使用Discover功能探索你的数据 4.建立一…
QLearning方法有着明显的局限性,当状态和动作空间是离散的且维数不高时可使用Q-Table存储每个状态动作的Q值,而当状态和动作时高维连续时,该方法便不太适用.可以将Q-Table的更新问题变成一个函数拟合问题,通过更新参数θ使得Q函数逼近最优Q值.DL是解决参数学习的有效方法,可以通过引进DL来解决强化学习RL中拟合Q值函数问题,但是要先解决一系列问题: DL需要大量带标签的样本进行监督学习,但RL只有reward返回值 DL样本独立,但RL前后State状态有关 DL目标分布固定,但R…
zabbix的网络自动发现是一个非常强大的功能,该功能可以完成以下工作 •快速发现并添加主机. •简单的管理. •随着环境的改变而快速搭建监控系统. 网络发现基于以下信息 •ip地址段 •基于服务的FTP.SSH.WEB.POP3.IMAP.TCP等. •从zabbix-agent接收到的信息. •从snmp agent接收到的信息. 网络发现功能不能做到的事情是网络拓扑图的发现. 网络自动发现的两个工作流程是:Discovery(发现.探索)和Actions(动作). 下面以一个例子来介绍如何…
本文引用了颜向群发表于高可用架构公众号上的文章<聊聊HTTPS环境DNS优化:美图App请求耗时节约近半案例>的部分内容,感谢原作者. 1.引言 移动互联网时代,APP 厂商之间的竞争非常激烈,而良好的用户体验是必须优先考虑的,美图产品以高颜值著称,对产品的用户体验非常重视.从技术的角度来看,客户端的体验优化当中 DNS 优化是非常关键的一环,怎么降低 DNS 的耗时.怎么减少域名劫持等问题,都是大家需要重点解决的研发问题. 本文介绍美图APP在移动端DNS优化的实践(主要针对HTTPS协议)…