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在Carla上应用深度强化学习实现自动驾驶（一）寒霜似karry 自动驾驶人工智能机器学习
carla环境下基于强化学习的自动驾驶_哔哩哔哩_bilibili本篇文章是小编在pycharm上自己手敲代码学习自动驾驶的第一篇文章，主要讲述如何在Carla中控制我们自己生成的汽车并且使用rgb摄像头传感器获取图像数据。以下代码参考自：（如有侵权，请联系我将立即删除）使用Carla和Python的自动驾驶汽车第2部分——控制汽车并获取传感器数据-CSDN博客1、导入carla（其中的路径根据自
计算机网络（24）网际控制报文协议ICMP
前言计算机网络中的网际控制报文协议（ICMP，InternetControlMessageProtocol）是TCP/IP协议簇的一个子协议，它在网络层中扮演着重要的角色。一、ICMP的定义与功能侦测远端主机是否存在：通过发送ICMPEcho请求报文（ping命令）并等待Echo应答报文，可以确定远端主机的网络连通性。建立及维护路由资料：ICMP重定向报文可以通知主机更改路由路径，以便数据包能够更
【AI论文】Skywork-Reward-V2：通过人机协同实现偏好数据整理的规模化扩展
摘要：尽管奖励模型（RewardModels，RMs）在基于人类反馈的强化学习（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，RLHF）中发挥着关键作用，但当前最先进的开源奖励模型在大多数现有评估基准上表现欠佳，无法捕捉人类复杂且微妙的偏好谱系。即便采用先进训练技术的方法也未能显著提升性能。我们推测，这种脆弱性主要源于偏好数据集的局限性——这些数据集往往范围狭窄、标
CAN主站转Modbus TCP网关：纺织机械精准控纱的“隐形指挥官”
一、纺织织造的控制痛点喷气、喷水、剑杆织机的高效运转，依赖电子选纬、送经、卷曲系统的精准协同：电子选纬需在毫秒级时间内切换纬纱，送经与卷曲的张力控制直接影响布面平整度。传统系统中，西门子PLC的ModbusTCP协议与伺服电机的CAN总线协议存在壁垒，易导致控制延迟，影响织造精度与效率。二、网关的核心应用逻辑-协议无缝衔接：网关接收西门子PLC通过ModbusTCP下发的参数（如送经速度、选纬信号
【华为OD机试真题 2025B卷】128、判断一组不等式是否满足约束并输出最大差 | 机试真题+思路参考+代码解析（C++、Java、Py、C语言、JS） KFickle 最新华为OD机试(C++Java Py C JS)+OJ 华为od c++java 华为OD机试真题 c语言 javascript
文章目录一、题目题目描述输入输出样例1样例2二、代码与思路参考C++代码Java代码Python代码C语言代码JS代码订阅本专栏后即可解锁在线OJ刷题权限个人博客首页：KFickle专栏介绍：最新的华为OD机试真题，使用C++，Java，Python，C语言，JS五种语言进行解答，每个题目都包含解题思路，五种语言的解法，每日持续更新中，订阅后支持开通在线OJ测试刷题！！！一次订阅永久享受更新，有代
React-Ts项目中配置路径别名@ wisuky 前端项目相关配置 react.js 前端前端框架
方案一：配置webpack.config.js在react脚手架搭建的项目中，webpack.config.js配置文件是隐藏的，需要通过npmruneject打开，并且该操作是不可逆的，所以不建议使用该方案。方案二：使用craco库1.安装cracoyarnadd-D@craco/cracoORnpmi-D@craco/craco2.在项目根目录中创建craco.config.js配置文件，并添
OpenCV实战之二 | 基于哈希算法比较图像的相似性 w94ghz OpenCV实战笔记 opencv 哈希算法人工智能
前言☘️本章节主要介绍常用的图像相似性评价算法：图像哈希算法。图像哈希算法通过获取图像的哈希值并比较两幅图像的哈希值的汉明距离来衡量两幅图像是否相似。两幅图像越相似，其哈希值的汉明距离越小。图像哈希算法可以用于图片检索，重复图片剔除，以图搜图以及图片相似度比较。目录一、汉明距离二、img_hash模块三、哈希算法哈希算法实现步骤：代码实现一、汉明距离汉明距离（HammingDistance）是用于
Python编程菜鸟教程：从入门到精通的完全指南_python菜鸟教程 2401_89285717 python 开发语言
我们将介绍Python在数据科学、机器学习、Web开发等方面的应用，并带你了解Python社区和生态系统。基础入门Python安装：在官方网站下载安装包，根据不同操作系统进行安装。Mac用户可直接使用Homebrew进行安装Windows用户需下载安装包后进行手动安装Linux用户可使用apt-get或yum进行安装基础语法：Python是一种解释型语言，支持面向对象、函数式和面向过程等多种编程范
按位与运算练习一粒沙白兔 C语言刷题记录算法 c语言
题目描述学习使用按位与&。程序分析：0&0=0;0&1=0;1&0=0;1&1=1。源代码#includeintmain(){inta,b;a=077;b=a&3;printf("a&b(decimal)为%d\n",b);b&=7;printf("a&b(decimal)为%d\n",b);return0;}变量初始化与运算a=077;077是八进制数（以0开头标识），转十进制为63，二进制为0
从UI设计到数字孪生实战：构建智慧教育的个性化学习平台
hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言：数字孪生重构智慧教育的技术范式在教育数字化转型加速推进的背景下，传统在线教育正面临"个性化不足、学习体验单一、效果评估滞后"的瓶颈。教育部数据显示，采用数字孪生技术的智慧教育平台，学生学习效率平均提升35
HDFS 伪分布模式搭建与使用全攻略（适合初学者 & 开发测试环境） huihui450 hdfs hadoop 大数据
HDFS（HadoopDistributedFileSystem）作为Hadoop生态系统的核心组件，广泛应用于海量数据的分布式存储场景。对于开发者而言，伪分布模式提供了一种低成本、高还原度的学习与测试方式。本文将详细介绍如何在本地搭建并使用HDFS的伪分布模式，包括环境准备、配置过程、常用命令及常见问题排查，帮助你快速入门Hadoop分布式文件系统的实践操作。一、什么是伪分布模式？Hadoop有
PHP/Laravel + Vue3 + MySQL组合版本参考
以下是基于技术栈流行度、稳定性和开发效率综合评估的推荐版本组合1.后端技术栈PHP8.3最新稳定版，支持JIT编译，性能较PHP8.1提升15%+，完美兼容Laravel框架。扩展要求：openssl、pdo_mysql、mbstring（Laravel强制依赖）。Laravel11.x2024年发布，支持PHP8.2-8.3，提供轻量级应用骨架和更快的路由缓存。关键特性：原生支持Docker沙盒
PHP/Laravel + Vue3 + MySQL + Docker 项目搭建全流程指南（Al总结版未测试未编辑）野生yumeko php laravel mysql
PHP/Laravel+Vue3+MySQL+Docker项目搭建全流程指南一、环境准备（仅需Docker）安装DockerDesktopWindows/macOS：下载DockerDesktop并安装。Linux：安装docker-ce和docker-compose-plugin。#Ubuntu示例sudoaptupdate&&sudoaptinstalldocker-cedocker-comp
【Go语言-Day 7】循环控制全解析：从 for 基础到 for-range 遍历与高级控制
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
【Go语言-Day 5】掌握Go的运算脉络：算术、逻辑到位的全方位指南吴师兄大模型 Go 语言从入门到精通 golang 开发语言后端人工智能 python go语言 LLM
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
node.js中yarn、npm、cnpm详解半桶水专家 node.js node.js npm arcgis
npm(NodePackageManager)npm是Node.js的默认包管理器，随Node.js一起安装。特点：官方包管理器，拥有最大的包生态系统自动处理依赖关系提供package.json文件管理项目依赖包含CLI工具用于安装、发布和管理包常用命令：npminit#初始化项目npminstall#安装包npminstall--save#安装并添加到dependenciesnpminstall
stm32 micropython vscode_VS Code 上最硬核的 MicroPython 插件 weixin_39968309 stm32 micropython vscode
介绍VSCode上最硬核的MicroPython插件——RT-ThreadMicroPython，为MicroPython开发提供了强大的开发环境，主要特性如下：设备快速连接(串口、网络、USB)支持基于MicroPython的代码智能补全与语法检查支持MicroPythonREPL交互环境提供丰富的代码示例与demo程序提供工程同步功能支持下载单个文件或文件夹至开发板支持在内存中快速运行代码文件
Qt 的并发机制详解大王算法 Qt入门及实战宝典 Qt
QProcess和QThread提供了两种并发方式。QProcess是一个能够非常方便的用于启动和控制其它进程的类。它派生自QObject，可充分利用信号和槽与其它对象交互。一个QProcess可以使用start（）函数来启动一个进程。新进程将会成为一个子进程并随着父进程的终止而终止。QThread为我们QT项目的异步和同步并发提供了强大工具。
03 数据可视化的世界非常广阔，除了已提到的类型，还有许多更细分或前沿的可视化形式。晨曦543210 信息可视化人工智能
十五、机器学习与数据科学专用图表特征重要性图（FeatureImportancePlot）用途：展示机器学习模型中各特征对预测结果的贡献度。示例：随机森林模型中影响房价预测的关键因素。混淆矩阵热力图（ConfusionMatrixHeatmap）用途：分类模型性能评估，显示预测结果与真实标签的对比。示例：疾病诊断模型的真阳性/假阳性分布。学习曲线（LearningCurve）用途：分析模型训练过程
Python 爬虫实战：Selenium 爬取豆瓣相册（图片分类 + 标签提取）西攻城狮北 python 爬虫 selenium
一、引言豆瓣作为国内知名的社区平台，其相册功能允许用户上传和分享各类图片，涵盖电影海报、音乐专辑、生活记录等多个领域。这些图片数据对于了解用户兴趣、进行内容推荐和市场调研具有重要价值。然而，豆瓣对直接的数据访问设定了诸多限制，因此，本文将介绍如何通过Python爬虫技术结合Selenium自动化工具，合法高效地爬取豆瓣相册图片，并运用深度学习技术实现图片分类和标签提取。二、开发环境搭建（一）编程语
AI“大航海”时代：企业人力资源的AI-HR实践与效能提升策略
在数字化浪潮的推动下，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透各行各业，人力资源管理（HR）领域也不例外。AI技术的引入与应用落地，不仅提升HR管理效率，更在深层次上带来人力资源运作模式的变革。什么是AI-HR所谓AI-HR，是指将人工智能技术应用于人力资源管理，并通过机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术，优化招聘、培训、绩效评估、员工关系等人力资源各个业务模块。近年来，随着AI技术的成熟和普及，
多线程导出excel高并发_表格存储：使用TableStoreWriter进行高并发、高吞吐的数据写入-阿里云开发者社区... rayyangul 多线程导出excel高并发
概述表格存储(原OTS)的一大特性是能够支撑海量数据的高并发、高吞吐率的写入，特别适合日志数据或物联网场景(例如轨迹追踪或溯源)数据的写入和存储。这些场景的特性是，会在短时间内产生大量的数据需要消化并写入数据库，需要数据库能够提供高并发、高吞吐率的写入性能，需要满足每秒上万行甚至上百万行的写入吞吐率。针对这些场景，我们在存储层做了很多的优化(本篇文章不赘述)，同时在SDK接口层也做了一些优化，专门
前端通过docx-preview和pdfjs插件实现docx、pdf文件在线预览 NetX行者前端前端 vue.js pdf
docx文件格式在线预览插件：docx-preview安装：npmidocx-preview使用：创建一个容器标签引入并创建渲染函数import{renderAsync}from"docx-preview";renderDocx(){renderAsync(this.fileData,this.$refs.file,null,{className:"docx",//默认和文档样式类的类名/前缀in
经典面试题 - LAZYMAN (HARDMAN / 懒汉) 秀秀_heo 小轮子 javascript
主要考察JavaScript异步编程、事件循环、链式调用和任务调度的综合能力。题目要求实现一个hardMan函数，支持链式调用study()、rest()和restFirst()方法，并满足特定时序逻辑。一、题目要求与行为分析hardMan('潘潘')//输出:Hi!Iam潘潘.hardMan('潘潘').study('敲码')//输出:Hi!Iam潘潘.→Iamstudying敲码.hardMa
【深度学习】大模型GLM-4-9B Chat ，微调与部署(3) TensorRT-LLM、TensorRT量化加速、Triton部署 XD742971636 深度学习机器学习深度学习人工智能
文章目录获取TensorRT-LLM代码：构建docker镜像并安装TensorRT-LLM：运行docker镜像：安装依赖魔改下部分package代码：量化：构建图：全局参数插件配置常用配置参数测试推理是否可以代码推理CLI推理性能测试小结验证是否严重退化使用NVIDIATriton部署在线推理服务器代码弄下来编译镜像启动容器安装依赖量化构建trtengines图Triton模板说明实操发起Tr
【力扣刷题-滑动窗口篇】2134. 最少交换次数来组合所有的 1 II的定长滑动窗口解法爱分享的浩然 Leetcode刷题 leetcode 算法 java 数据结构
目录【力扣刷题-滑动窗口篇】（面试原题）2134.最少交换次数来组合所有的1II的定长滑动窗口解法题目链接最优解思路解题方法复杂度【力扣刷题-滑动窗口篇】（面试原题）2134.最少交换次数来组合所有的1II的定长滑动窗口解法交换定义为选中一个数组中的两个互不相同的位置并交换二者的值。环形数组是一个数组，可以认为第一个元素和最后一个元素相邻。给你一个二进制环形数组nums，返回在任意位置将数组中的所
【LeetCode 热题 100】21. 合并两个有序链表——（解法一）迭代法 xumistore LeetCode leetcode 链表算法 java
Problem:21.合并两个有序链表题目：将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。文章目录整体思路完整代码时空复杂度时间复杂度：O(M+N)空间复杂度：O(1)整体思路这段代码旨在解决一个基础且经典的链表问题：合并两个有序链表(MergeTwoSortedLists)。问题要求将两个已按升序排列的链表合并为一个新的、仍然保持升序的链表。该算法采
使用策略模式 + 自动注册机制来构建旅游点评系统的搜索模块
✅目标：搜索模块支持不同内容类型（攻略、达人、游记等）每种搜索逻辑用一个策略类表示自动注册（基于注解+Spring容器）新增搜索类型时，只需添加一个类+一个注解，无需改工厂、注册表等！️技术方案：SpringBoot自定义注解@SearchType("guide")进行标记启动时由Spring自动扫描并注册到Map项目结构如下（SpringBoot）search-system-springboot
Mac电脑触摸板增强工具 BetterTouchTool fengyun2891 macos
BetterTouchToolmac版，是一款触摸板增强工具，允许用户使用各种手势来控制其计算机。Bettertouchtoolmac是一个小而高效的macOS应用程序，旨在帮助您为手势定义快捷方式。此外，Bettertouchtool可用于使用常规鼠标和键盘快捷键，并提供伴侣iOS应用程序：您可以使用移动设备来控制计算机。原文地址：BetterTouchToolMac中文触摸板增强工具
fcpx音视频剪辑编辑 Final Cut Pro X（Mac电脑） fengyun2891 macos mac
fcpx一款专业的视频剪辑工具，专为苹果用户设计。它具备强大的视频剪辑、音轨、图形特效和调色功能，支持整片输出，提升创作效率。经过Apple芯片优化，利用Metal引擎动力，可处理更复杂的项目，并支持高分辨率视频格式，并提供了多种高级功能，例如多摄像头编辑、音频混合、色彩校正、视觉特效和动画等。原文地址：macFinalCutProXMacfcpx音视频剪辑编辑工具
VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite iwindyforest vmware mac os 10.10 workstation player
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统，安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下， MacOS X 10.9以下的文章，只能提供大概的思路，但是实际安装起来由于版本问题，走了不少弯路，所以我尝试写以下总结，希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。写在前面的话：其实安装好后发现，由于我的th
关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑？ deathwknight JavaScript java 框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整，从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟，成长为只会java和javascript语言的老菜鸟（个人邮箱：[email protected]）一路走来，跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间，瞎搞一个小东西（基于模型驱动的B/S在线开发平台，非MVC框架、非代码生成）。希望与大家一起分享，同时有许些疑虑，希望有人可以交流下平台
如何把maven项目转成web项目 Kai_Ge maven MyEclipse
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主管？？？ Array_06 工作
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最近一直在看python的document，打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面，其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的，其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
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作为一个合格程序员该做的事 aijuans 程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况最好的方式是写工作日志，把自己今天完成了什么事情，遇见了什么问题都记录下来，日后翻看好处多多 2、考虑自己明天应该做的主要工作把明天要做的事情列出来，并按照优先级排列，第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作 3、考虑自己一天工作中失误的地方，并想出避免下一次再犯的方法出错不要紧，最重
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前言项目中存在视频播放的功能，前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备，必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解，不了解不知道，水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识，说起来很惭愧。视频结构本该直接介绍html5的<video>的，但鉴于本人对视频
解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat bewithme httpclient
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变与不变 bingyingao 不变变亲情永恒
变与不变周末骑车转到了五年前租住的小区，曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在，各种店铺都换了好几茬，这些是变的。三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。三年前还运行的好好的一家公司，今天也已经不复存在。一座座高楼拔地而起，
【Scala十】Scala核心四：集合框架之List bit1129 scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合，它提供的转换操作，很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数，因此，有必要对Scala的集合进行详细的了解 1. 泛型集合都是协变的，对于List而言，如果B是A的子类，那么List[B]也是List[A]的子类，即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量 2. 给变量赋值(注意val关键字，a，b
Nested Functions in C bookjovi c closure
Nested Functions 又称closure，属于functional language中的概念，一直以为C中是不支持closure的，现在看来我错了，不过C标准中是不支持的，而GCC支持。既然GCC支持了closure，那么 lexical scoping自然也支持了，同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
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总结这个类之前，首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种：强引用、软引用、弱引用和虚引用。强引用：就是常见的代码中的引用，如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 解释器（Interpreter）模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象 * * 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值 * 多
After Effects操作&快捷键 cherishLC After Effects
1、快捷键官方文档中文版：https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html 英文版：https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html 2、常用快捷键
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来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134 1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。 2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。这里getCurrentSession本地事务(本地
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