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Sparky:用于制作走势图的 JavaScript 库

走势图(Sparklines)是一种非常小的的图形,可以在嵌在一段文字和一个标题中间,或者一副图像旁边,它可以非常方便的可视化内容中的数据。...而 Sparky 就是一个用来制作走势图的 JavaScript 库。...Sparky 的主题要功能 Sparky 支持多种图表类型:线形图 ,柱形图 和面积图 ,并且线形图和柱形图可以包括可变颜色和大小的点 ,并且点和柱形的颜色可以定义单色,或者间隔不同的颜色 。...Sparky 是基于 Raphaël 这个矢量图形 JavaScript 库,所以首先要 Load Raphaël 和 Sparky 的库: 上面代码中,data-points 就是线形图各个点的值,data-present 就是指定使用哪种图形方式来展示。

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    C++用于修饰的keyword

    p=&x:指针本身是个常量,固定指向某一变量,因此p不可变,可是*p可变 2.const修饰函数 (1)函数參数前加const是保护指针,引用传递的值不可改动 (2)类的成员函数后面加const,表面该函数不能改动成员变量...用Volatile修饰的变量每次都会从内存读取,防止脏读 4.Static (1)隐藏。...当我们同一时候编译多个文件时,全部未加static前缀的全局变量和函数都具有全局可见性,故使用static在不同的文件里定义同名函数和同名变量,而不必操心命名冲突。...(2)static的第二个作用是保持变量内容的持久。存储在静态数据区的变量会在程序刚開始执行时就完毕初始化,也是唯一的一次初始化。共同拥有两种变量存储在静态存储区:全局变量和static变量。...在静态数据区,内存中全部的字节默认值都是0×00,某些时候这一特点能够降低程序猿的工作量。

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    李宏毅的强化学习视频用于梳理翻阅

    本文主要是整理策略迭代的部分,重在阐明原理。李宏毅的视频,见网上。 最终说明OpenAI的默认强化学习算法PPO的部分。...,其每次交互的环境、每次的行为等,都是不确定的,最终有不同的轨迹 ? 。 但是,轨迹都是由该策略模型 ? 得到的,并得到不同的累积奖励R。...,获得的多条轨迹,用于策略模型?的学习,学习完以后的轨迹,因为?'没有改变,其生成的轨迹仍然可用。...最后一行,通过图中的蓝色框公式,反推得到的f(x),即离线策略下的优化目标函数J(其实和原始情况下的目标函数R的期望类似吧)。 ?...,用于生成轨迹。 ? 对比PPO2,其实质仍然是控制?,?′的相似性。但是没有使用KL散度,而是使用clip方法,限制两者的比值在一个范围内。

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    用于 Python 的 Wolfram 客户端库(图像处理|机器学习|API|云)

    C/C++ programs ,当然还有J/Link,直接从Java提供了对Wolfram语言访问。...用于Python的Wolfram客户端是完全开源的 这很简单 Wolfram 客户端库可以轻松地将大量 Wolfram 语言算法以及Wolfram 知识库直接集成到您已有的任何 Python 代码中。...Wolfram Cloud 提供各种服务,包括用于 Wolfram 语言编程的笔记本网络界面以及部署任意 Wolfram 语言网络 API 的能力。...关于底层序列化的一点 为了使一切变得非常快速和高效,用于 Python 的 Wolfram 客户端库使用开放的 WXF 格式在 Python 和 Wolfram 语言之间交换表达式。...还值得一提的是,pandas Series 和 DataFrame 是原生支持的。该库还提供了用于序列化任意类的可扩展机制。

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    Rainbond的 Gateway API 插件制作实践

    从兼容K8s生态和优化网关体验出发,Rainbond 支持以插件的形式扩展平台网关能力,目前已经有多家社区提供了 Gateway API 的实现,将其制作成平台插件后,一键部署后即可在平台中使用拓展网关能力...我们可以制作不同的网关实现插件来应对不同的场景和需求,同时可以将自己制作的插件发布到应用商店供大家使用。...本篇文章将以 Envoy Gateway 为例详细介绍如何制作并发布你的 Kubernetes Gateway API 插件。...图片制作自定义网关插件的步骤图片实现 Gateway API 插件的完整流程如上图所示,主要分为以下五步:部署 Gateway API 基础资源:目前 Gateway API 主要由一系列自定义资源(CRD...部署 Gateway API 基础资源在制作下游网关实现插件之前,我们需要安装 Gateway API 基础的 CRD 和控制器等资源,平台已经将这些资源打包成插件应用上架到开源应用商店。

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    C++工程中常用的宏定义(#define)

    参考链接: C++ vsnprintf() 尽管说define有很多不足之处,很多时候我们需要使用const来替代define, 也可以使用typedef来替代define。 ...但是,在一些实际工程中,我们还是不可避免的使用到了define,这给我们带来了极大的方便。 ...1 定义头文件,防止重复包含  其实不是真正的防止重复包含头文件,而是忽略除了第一次之外的其他包含:  http://blog.csdn.net/wangshubo1989/article/details...WANGSHUBO_SELF_MSG WM_USER + 29 static const std::string kDate = "2016-11-25";  3 分平台实现  对于一些快平台开发,完全可以使用define来包含不同的文件...,或是实现不同的功能:  #if (MY_PLATFORM == MY_PLATFORM_WIN32) #include #include "sakura/win32/compact/dirent.h

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    李宏毅的强化学习视频用于梳理翻阅(2)

    生成的轨迹的好坏度量,即通过累积和修正????_?。 但是,该累积和受到了策略网络?的影响很大。在相同的行为下,因为概率问题,使得最终的路径大不相同,从而导致了不同的累积和。...因此,该累积和无法稳定的度量,策略网络?生成的轨迹。 ?...在Q-learning之类的算法中,使用状态值函数V(s),选择最大的状态价值对应的行为a,或使用状态行为对Q(s,a),输出对应最大奖励r的行为a。...为了计算方便和一些经验判断思考,做了两处替换: Q网络和V网络的问题是,因为Q和V在实际操作过程中,没有足够和有效的的采样,是有偏差的估计值。使用Q-V来计算,则使得两个模型的偏差值更大。...这样的表示是严谨的吗, ? 其中在之前使用的是Q的期望,但是实际操作中,实现条件和表达问题,去掉了期望部分。 ? 最终的更新公式如下:其中V表示一个网络,Critic网络。另外的策略网络?

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    C编程技巧:将do{ ... } while(0)用于宏定义的好处

    大家好,我是李述铜,一名专注于嵌入式系统与底层开发的工程师,我的主要工作是制作课程带大家从零手写操作系统、TCP/IP协议栈、文件系统等核心系统,从实现的视角理解计算机底层原理。...(x宏,用于实现a和b的交换。...我们知道:在编译时,C的预处理器对宏的处理方式非常简单,仅仅是进行简单的文本替换。当宏包含多条语句时,这种写法可能会带来意想不到的行为。...回想起来,我们之所以使用宏,主要原因在于能够直接将宏的实现代码插入到使用宏的地方,从而减少函数调用的开销。...比如,我们可以在宏的内部使用break来跳出整个宏块,这在错误处理时很有用。

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    VS2022 C++动态库制作和使用指南

    01 VS2022静态库制作和使用指南02 1. VS2022动态库制作和使用指南1.1. 新建动态链接库项目① 打开Visual Studio 2022,选择“文件”>“新建”>“项目”。...② 在“创建新项目”对话框中,将“语言”设置为“C++”,将“平台”设置为“Windows”,并将“项目类型”设置为“库”。...③ 从筛选后的项目类型列表中,选择“动态链接库(DLL)”,然后选择“下一步”。④ 在“配置新项目”页面,输入项目名称(例如“Dll1”),并选择保存位置。⑤ 选择“创建”按钮创建项目。1.2....在VS使用动态库重新创建一个项目使用动态库。将头文件和库放在项目的目录下。1.4. 附加包含目录在项目属性页:C/C++->常规->附加包含目录,添加externalUse.h头文件所在目录的路径。...附加库目录在项目属性页:链接器->常规->附加库目录,中添加依赖库所在目录路径,多个目录的以分号分隔。1.6. 附加依赖项在项目属性页:链接器->输入->附加依赖项,中添加myDll.lib。

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    李宏毅的强化学习视频用于梳理翻阅(3)值

    估计价值的方法MC与TD MC(Monte-Carlo)的方法,在Sutton的书中有比较权威并详细的说明。...在初始化后,先根据策略获取一个完整的序列,然后从底向上,逆向计算得到状态的价值。 当前的状态价值,是与当前和可能产生的以后的完整序列价值有关的,所以有逆向计算的过程。...因为MC算法考虑的是本次序列中的效果(状态b的真实影响),即G的值,所以多次执行以后,平均得到状态a的价值的来源是,第一行的序列的真实回报。...而TD算法考虑的是价值,在第一行的序列中,状态a的价值计算,考虑了所有序列中的状态b的效果,即状态b的价值。而不是真实回报。 ? V与Q V与Q是两种不同的度量方式,前者代表的是状态的价值。...工程技巧 下图是探索的技巧,用于探索环境。 ? 常见的DQN改进算法 Double DQN,未考证,但是大致是,使用Q',更新Q,在一段时间后,Q'=Q。降低过估计。 ?

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    【c++入门】内联函数inline:弥补宏定义的不足

    1.宏的缺陷 在C语言中宏定义具有调用方便性能高等优点,但是存在着很多的缺点,例如: 不方便调试宏。(因为预编译阶段进行了替换) 导致代码可读性差,可维护性差,容易误用。...没有类型安全的检查 为此c++的祖师爷就开创了内联函数这一概念,不仅吸收了宏的优点,还尽可能的优化了缺点。...,加了inline的函数直接在main函数里面展开,而没有加的需要根据地址去转到函数位置,建立新的栈帧更加消耗性能。...2.另外,内联函数对于编译器来说只是一种请求,内不内联取决于编译器,比如说:如果你的函数超过了75行,那么编译器就会驳回你的请求,对于递归的函数编译器也是不会处理的。...最后总的来说:内敛机制适用于规模小、流程直接、调用直接的函数。 纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。 感谢各位的观看,点个关注再走吧ლ(°◕‵ƹ′◕ლ)

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    李宏毅的强化学习视频用于梳理翻阅(4)奖励、模仿

    效果不太好 稀疏奖励中的好奇心 curiosity模型中,在原来DQN的基础上,建立了Network1,用于在?_?和?_?...的条件下预测输出的下一个状态,与实际在MDP的一个片段上输出的,下一个状态之间求差,将差作为奖励r的一部分,以鼓励探索不同的状态。...引入了Network2,将输入的两个状态进行特征提取,通过Network2得到的? ̂_?,以? _?作为实际目标进行训练。从而能够避免虚假的状态变化了?...最终执行的内容返回给上层。上层修改愿景? https://arxiv.org/abs/1805.08180 行为克隆 行为克隆的一个问题是,不是所有的行为都是有用并应该进行学习的。...GAN通过鉴别器判断输出的好坏,通过G获得一个新的图像输出?

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    用于 6-DoF 视听内容捕获和制作的工具

    但与此同时,它也可以被用于传统的常规制片流程,只需要在虚拟视角下对所捕获的内容进行框选即可。...该功能仍然用Unity实现,使用了引擎中可应用于动态对象的shader。通过简单地循环具有动态对象和镜头的源视图,该系统可以创建背景运动的错觉。...然后作者使用作为该项目的一部分开发的房间模型,将房间脉冲响应转换为单独的音频对象,用于直接路径和场景中的早期反射和延迟混响。...所以在这个阶段,音频场景所需的所有成分已经都被获得了,它们都是 ADM 格式,制片者可以继续在EAR制作套件中编辑它们。EAR制作套件是一组用于数字音频工作站的开源插件。...EAR 的双耳版本,被称之为 BEAR,用于将 ADM 场景渲染到 2 个耳机,在编辑阶段用于监控音频场景中发生的情况,也用于最终的虚拟现实输出。

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    《C++进阶之路:探寻预处理宏的替代方案》

    在 C++编程的历程中,预处理宏曾经扮演了重要的角色。然而,随着 C++语言的不断发展和编程理念的进步,预处理宏的一些弊端也逐渐显现出来。那么,C++中的预处理宏的替代方案有哪些呢?...本文将深入探讨这个问题,为你揭示 C++编程中的新选择。 一、预处理宏的作用与弊端 预处理宏在 C++中有着广泛的应用。它可以用来定义常量、实现简单的函数式宏以及进行条件编译等。...这样的函数可以在需要常量表达式的地方使用,例如数组的初始化。 三、替代方案二:内联函数(inline function) 内联函数是 C++中另一种替代预处理宏的方式。...七、总结 预处理宏在 C++编程中曾经发挥了重要的作用,但随着 C++语言的不断发展,它的一些弊端也逐渐显现出来。...在选择预处理宏的替代方案时,需要根据实际情况进行权衡和选择。考虑代码的可读性、可维护性、性能和 C++版本的兼容性等因素,选择最适合的解决方案。

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    SCF: “灰常”简单的车牌识别API制作

    本文的真正目的,并不是说要做一个完善的车牌识别工具,主要就是说想要通过简单的一些package组合(包括深度学习框架等在哪),实现一个简单的对外接口,用来进行车牌识别,同时,该项目也有一个小难点:如何打包依赖...云函数测试: image.png 表面上,是失败的,但是实际上,是成功的,因为他失败的是我们的方法没有建立,而我们的import已经正确导入了(就是说没有在添加依赖部分报错!)...print(base64_data) file=open('1.txt','wt')#写成文本格式 file.write(base64_data) file.close() 测试时API...网关参数: image.png 对接API网关 image.png image.png 然后发布到测试环境,即可 编写测试 测试代码: import base64 import urllib.request...,在开始的时候已经基本描述了,一方面说明了SCF可以做深度学习相关的预测工作,同时也进一步巩固了依赖的打包和与云API网关的结合使用,当然,这个接口如果经过完善可以和Iot等进行结合使用。

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