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Rainbow Brackets
——《先谋生，再谋爱》 这款idea插件能将括号以多对括号以配对的颜色显示，效果如下： 插件名为： Rainbow Brackets
48720编辑于 2022-08-17 - 来自专栏热爱IT
vim插件——rainbow 转
安装教程 $vim ~/.vimrc 在call vundle#begin()和call vundle#end()之间添加Plugin 'luochen1990/rainbow' :wq $vim :PluginInsttall 3 使用教程 在~/.vimrc中添加let g:rainbow_active = 1 (adsbygoogle
94930发布于 2019-04-10 - 来自专栏张善友的专栏
Rainbow的相关资料
Rainbow的asp.net 2.0版本还没有正式发布,从他的代码库可看出来,asp.net 2.0的版本将是非常不错的一个产品。 www.rainbowportal.net/site/3361/features.aspx Documentation - support.rainbowportal.net/confluence/ Rainbow
85080发布于 2018-01-22 - 来自专栏明明如月的技术专栏
IDEA Rainbow Brackets插件推荐
最近在Jetbrains IDEA插件网站逛发现了 Rainbow Brackets这款插件，非常棒，推荐给大家。 可以实现配对括号相同颜色，并且实现选中区域代码高亮的功能。 插件GitHub地址：https://github.com/izhangzhihao/intellij-rainbow-brackets 插件地址：https://plugins.jetbrains.com /plugin/10080-rainbow-brackets IDEA在插件库里搜插件“Rainbow Brackets”即可。
1.3K10发布于 2021-08-27 - 来自专栏DrugScience
Chimera展示蛋白形态（Rainbow）
1:导入蛋白1V74 2:Tools->Depiction->Rainbow 3:可以按照残基，链或者是model进行着色 4.1:residue->apply 4.2:chains->apply 4.3
63020发布于 2021-02-04 【AI 进阶笔记】SSD 改进：Rainbow-SSD
为了解决这一问题，武林高手们提出了各种改进版本，其中就包括我们今天的主角——Rainbow SSD（Rainbow-SSD，简称 R-SSD）。 2. 而 R-SSD 的独特之处在于引入了彩虹连接（Rainbow Concatenation），通过对不同尺度的特征图进行池化和反卷积操作，将它们调整到相同的尺寸，然后在通道维度上进行拼接。 = fusion(c7, c8_2, c9_2) print(rainbow_features.shape) # 应该是拼接后的通道数 3.4 共享分类器 通过彩虹连接，所有特征层的通道数一致了，我们可以共用一个分类器 ) print(class_scores.shape) # 预测每个像素的类别 3.5 R-SSD 总成 将所有模块整合，形成完整的 Rainbow-SSD 网络： class RainbowSSD( = self.rainbow_fusion(f2, f3, f4) # 彩虹连接 return self.classifier(rainbow_features) # 进行分类
54100编辑于 2025-04-04- 来自专栏饶文津的专栏
【 HDU 4936 】Rainbow Island （hash + 高斯消元）
BUPT2017 wintertraining(15) #5B HDU - 4936 2014 Multi-University Training Contest 7 F
47510发布于 2020-06-02 - 来自专栏muller的测试分享
软件测试|好用的pycharm插件推荐（一）——Indent Rainbow
其中，Indent Rainbow是一个受欢迎的插件，可以帮助我们更清晰地显示代码缩进，提高代码可读性。本文将详细介绍Indent Rainbow插件的安装、配置和使用方法。 安装Indent Rainbow插件要安装Indent Rainbow插件，按照以下步骤进行操作：打开PyCharm，进入“File”（文件）菜单，选择“Settings”（设置）或按下快捷键Ctrl 以下是一些常见的配置选项：开启/关闭插件：在“Settings”窗口的“Plugins”选项中，找到Indent Rainbow插件，可以随时开启或关闭插件。 使用Indent Rainbow插件启用Indent Rainbow插件后，您将看到编辑器中的缩进级别会使用不同的颜色进行高亮显示。 总结Indent Rainbow是一个有用的PyCharm插件，可以帮助我们更清晰地显示代码的缩进，从而提高代码的可读性。
1.2K20编辑于 2023-11-09 - 来自专栏muller的测试分享
软件测试|好用的pycharm插件推荐（三）——Rainbow Brackets
在本文中，我们将详细介绍如何安装和使用PyCharm Rainbow Brackets插件。 在插件窗口的搜索栏中输入"Rainbow Brackets"，然后点击右侧的"Install"（安装）按钮。安装完成后，重启PyCharm使插件生效。 使用Rainbow Brackets插件Rainbow Brackets插件的使用非常简单，一旦安装并启用，它会自动为代码中的括号添加彩虹色的高亮显示。 在插件窗口中，找到"Rainbow Brackets"选项，并展开。在这里，你可以调整括号的颜色、样式和匹配方式。 通过这些选项，你可以根据自己的喜好和需求来定制Rainbow Brackets插件的高亮显示效果。
1.6K20编辑于 2023-11-09 - 来自专栏小小挖掘机
Rainbow:整合DQN六种改进的深度强化学习方法！
Learning：使得目标价值估计更为准确 Distributional DQN(Categorical DQN)：得到价值分布 NoisyNet：增强模型的探索能力 而在最近，DeepMind在论文《Rainbow : Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning》中，将这六种方法进行了一个整合，提出了Rainbow模型。 本文将不再介绍模型的实现，不过在我的github中已经有rainbow的代码，具体可参考：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree/master /RL/Basic-Rainbow-Net 1、原始DQN Q-learning是强化学习中一种十分重要的off-policy的学习方法，它使用Q-Table储存每个状态动作对的价值，而当状态和动作空间是高维或者连续时 8、模型试验 文章对比了使用Rainbow和其他的DQN的在57种Atari游戏上的实验效果： ?
4K10发布于 2019-01-02 - 来自专栏机器之心
学界 | DeepMind提出Rainbow：整合DQN算法中的六种变体
在 DeepMind 最近发表的论文中，研究人员讨论了综合上述所有方法的整合性方案，并提出了单智能体系统：Rainbow。研究人员展示了整合后的表现，证明了它们很大程度上是互补的。 Rainbow 的超参数。在 57 种 Atari 游戏的测试中，研究使用了同一个智能体和参数。 ? 表 2. Rainbow 和其他测试基准的表现分数对比。 ? 图 4. 性能是学习曲线下的面积，相对于 Rainbow 智能体和 DQN 进行了规则化。其中，DQN 超越 Rainbow 的两种游戏被剔除了。导致性能下降最严重的组件在每个游戏中都被高亮显示了。 论文：Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning ?
1.7K80发布于 2018-05-10 - 来自专栏灯塔大数据
塔秘 | DeepMind提出Rainbow：整合DQN算法中的六种变体
在 DeepMind 最近发表的论文中，研究人员讨论了综合上述所有方法的整合性方案，并提出了单智能体系统：Rainbow。研究人员展示了整合后的表现，证明了它们很大程度上是互补的。 Rainbow 的超参数。在 57 种 Atari 游戏的测试中，研究使用了同一个智能体和参数。 ? 表 2. Rainbow 和其他测试基准的表现分数对比。 ? 图 4. 性能是学习曲线下的面积，相对于 Rainbow 智能体和 DQN 进行了规则化。其中，DQN 超越 Rainbow 的两种游戏被剔除了。导致性能下降最严重的组件在每个游戏中都被高亮显示了。 论文：Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning ?
1.1K110发布于 2018-04-04 - 来自专栏仙士可博客
转 （总结）密码破解之王：Ophcrack彩虹表(Rainbow Tables)原理详解（附：120G彩虹表下载）
彩虹表（Rainbow Table）是一种破解哈希算法的技术，是一款跨平台密码破解器，主要可以破解MD5、HASH等多种密码。 Rainbow Tables 最出名的Tables是Rainbow Tables，即安全界中常提及的彩虹表，它是以Windows的用户帐户LM/NTLM散列为破解对象的。 正是由于Rainbow Tables的存在，使得普通电脑在5分钟内破解14位长足够复杂的Windows帐户密码成为可能。 图 对Windows账户进行Rainbow Tables破解 如上图4可以看到，类似于c78j33c6hnws、yemawangluo178、38911770这样的Windows帐户密码几乎全部在180 Cain: http://www.onlinedown.net/soft/53494.htm Free Rainbow Tables 官方网址：http://www.freerainbowtables.com
10.8K10发布于 2019-12-19 - 来自专栏GiantPandaCV
【CV中的特征金字塔】七，SSD算法的改进版Rainbow SSD
Rainbow SSD核心原理 下面的Figure3展示了几种不同的特征融合方式。 ? 几种不同的特征融合方式 我们来尝试解析一下这些图都表示什么？ 可以看到Rainbow SSD里融合后的特征图色彩很像彩虹，这大概就是这个名字的由来了。 本文的Rainbow SSD效果和FPS都表现不错。R-FCN虽然效果不错，但是速度上不占优势。 ? 实验结果 下面的Figure4展示了在VOC 2007 test上的PR曲线。 ? 相比于原始的SSD，本文的Rainbow SSD提点明显 下面的Table5展示了不同Scale的目标召回率的对比，可以看到Rainbow SSD对小目标检测的召回率提升更加明显。 ? Rainbow SSD对小目标检测的召回率提升更加明显 6. 总结 这篇论文提出了一种rainbow concatenation方式来组合特征，在增加不同层之间特征图关系的同时也增加了特征图的个数。
1.3K30发布于 2020-04-01 - 来自专栏深度学习与python
Pytorch深度学习教程在此，手把手教你从DQN到Rainbow
步步深入RL 这份Pytorch强化学习教程一共有八章，从DQN（Deep Q-Learning）开始，步步深入，最后向你展示Rainbow到底是什么。 Rainbow 有了前七章的铺垫，现在你就能了解到Rainbow的真意了。 Rainbow是结合了DQN多种扩展算法的一种新算法，在数据效率和最终性能方面，该方法表现出了惊人的效果。 ? master/08.rainbow.ipynb Colab： https://colab.research.google.com/github/Curt-Park/rainbow-is-all-you-need 首先是运行环境： $ conda create -n rainbow_is_all_you_need python=3.6.1 $ conda activate rainbow_is_all_you_need 进入安装环节，首先，克隆存储库： git clone https://github.com/Curt-Park/rainbow-is-all-you-need.git cd rainbow-is-all-you-need
79520发布于 2019-07-15 - 来自专栏相约机器人
Pytorch深度学习教程在此，手把手教你从DQN到Rainbow
步步深入RL 这份Pytorch强化学习教程一共有八章，从DQN（Deep Q-Learning）开始，步步深入，最后向你展示Rainbow到底是什么。 Rainbow 有了前七章的铺垫，现在你就能了解到Rainbow的真意了。 Rainbow是结合了DQN多种扩展算法的一种新算法，在数据效率和最终性能方面，该方法表现出了惊人的效果。 ? master/08.rainbow.ipynb Colab： https://colab.research.google.com/github/Curt-Park/rainbow-is-all-you-need 首先是运行环境： $ conda create -n rainbow_is_all_you_need python=3.6.1 $ conda activate rainbow_is_all_you_need 进入安装环节，首先，克隆存储库： git clone https://github.com/Curt-Park/rainbow-is-all-you-need.git cd rainbow-is-all-you-need
96030发布于 2019-07-12 - 来自专栏量子位
Pytorch深度学习教程在此，手把手教你从DQN到Rainbow
废话不多说，赶紧领取教程看看里头具体都有哪些宝藏知识吧～ 步步深入RL 这份Pytorch强化学习教程一共有八章，从DQN（Deep Q-Learning）开始，步步深入，最后向你展示Rainbow到底是什么 Rainbow 有了前七章的铺垫，现在你就能了解到Rainbow的真意了。 Rainbow是结合了DQN多种扩展算法的一种新算法，在数据效率和最终性能方面，该方法表现出了惊人的效果。 ? master/08.rainbow.ipynb Colab： https://colab.research.google.com/github/Curt-Park/rainbow-is-all-you-need 首先是运行环境： $ conda create -n rainbow_is_all_you_need python=3.6.1 $ conda activate rainbow_is_all_you_need 进入安装环节，首先，克隆存储库： git clone https://github.com/Curt-Park/rainbow-is-all-you-need.git cd rainbow-is-all-you-need
62220发布于 2019-07-15 - 来自专栏实验盒
基于RAINBOW的单倍型全基因组关联分析（haplotype-based GWAS）教程
这里，推荐一个比较新的方法：RAINBOW。它无需 haplotype 的先验信息，把 haplotype 作为 SNP-set （多个 SNPs 组成的集合）处理，分析非常方便。 安装 RAINBOW 这个方法已经集成在 R 包 RAINBOWR 中。 RAINBOWR 稳定版可直接通过 CRAN 安装，最新版则需要通过 GitHub（https://github.com/KosukeHamazaki/RAINBOWR）： #### 稳定版 RAINBOW #### install.packages("RAINBOWR") #### 最新版 RAINBOW #### install.packages("devtools") devtools:: install_github("KosukeHamazaki/RAINBOW") RAINBOWR 依赖其他的一些包，如果安装过程报错，检查一下这些包是否有安装：Rcpp (win 用户则需 Rtools
2.5K31发布于 2021-09-22 - 来自专栏机器之心
训练Rainbow算法需要1425个GPU Day？谷歌说强化学习可以降低计算成本
来自谷歌的研究者通过添加和移除不同组件，在有限的计算预算、中小型环境下，以小规模实验得到与 Rainbow 算法一致的结果。 Research》中，研究者首先讨论了与 Rainbow 算法相关的计算成本。 Rainbow 算法 与原始 Rainbow 算法的论文一样，在 ICML 2021 的这篇论文中，研究者评估了在原始 DQN 算法中添加以下组件的效果：双 Q 学习（double Q-learning 研究者还在 MinAtar 环境中重新运行了 Rainbow 实验，MinAtar 环境由一组五个小型化的 Atari 游戏组成，实验结果与原 Rainbow 论文类似。 综合来看，研究者发现现在的结果与原始 Rainbow 论文的结果一致——每个算法组件产生的影响可能因环境而异。
57210编辑于 2023-03-29 - 来自专栏JadePeng的技术博客
IDEA版本彩虹屁插件idea-rainbow-fart，一个在你编程时疯狂称赞你的 IDEA扩展插件
缘起 是否听说过程序员鼓励师，不久前出了一款vscode的插件rainbow-fart，可以在写代码的时候，匹配到特定关键词就疯狂的拍你马屁。 ? 于是假期花了一点时间，写了一个idea版本的插件idea-rainbow-fart。 使用说明 默认使用中文语音包，可以在setting里设置 打开设置： ? 选择第三方语音包： ? 可以到 https://github.com/topics/vscode-rainbow-fart 查找语音包。 点击确定生效： ? (JavaLayerException e) { } }); } end 开源地址： https://github.com/jadepeng/idea-rainbow-fart
4.8K10发布于 2020-06-30
腾讯云开发者
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