3. 2020年秋季UC Berkeley CS285《深度强化学习》第1课：简介和课程概述

基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版) 矩阵猫咪 cnn lstm pytorch 注意力机制卷积神经网络长短期记忆网络 Attention
前言系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。在深度学习的众多模型中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）因其独特的优势
DeepSeek-R1,DeepSeek-V3,DeepSeek-VL,DeepSeek-V2,DeepSeek-R1-Zero各个模型区别 fpga和matlab 前言技术汇集 #人工智能大模型 DeepSeek
目录1.各个模型架构2.训练方式3.模型参数与规模4.应用场景5.性能表现6.发布时间7.价格1.各个模型架构DeepSeek-R1：未明确有特殊架构说明，但属于推理模型，可能在Transformer架构基础上针对推理做了优化，通过强化学习训练实现大量反思和验证。DeepSeek-V3：是混合专家（MoE）语言模型，采用Transformer架构。DeepSeek-VL：整体上是decoder-o
强化学习中的关键模型与算法：从Actor-Critic到GRPO 人工智能
强化学习中的关键模型与算法：从Actor-Critic到GRPO强化学习中的Actor-Critic模型是什么？这与生成对抗网络（GANs）十分相似。在生成对抗网络中，生成器和判别器模型在整个训练过程中相互对抗。在强化学习的Actor-Critic模型中，也存在类似的概念：Actor-Critic（A2C、A3C）是一种流行的强化学习架构，它结合了两个组件：Actor（行动者）——学习策略（$\p
【Legged Gym】Legged Gym训练参数详解与自定义任务实现啵啵啵啵哲人工智能
LeggedGym训练参数详解与自定义任务实现在进行机器人强化学习训练时，LeggedGym提供了一套灵活的参数配置系统，以适应不同的训练需求和环境。本文将详细解析LeggedGym训练时的关键参数，并特别强调如何通过自定义task来实现新任务的训练。同时，也会解释rl_device和sim_device的赋值方法及其区别。1.参数详解1.1.任务与实验配置--task:指定训练任务的类型，如an
监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景 BugNest AI 学习 ai 机器学习人工智能
在机器学习中，监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式，它们各自具有独特的特点和应用场景。以下是对这三种学习方法的详细对比和总结：监督学习（SupervisedLearning）特点：数据标注：训练数据包含明确的输入特征和对应的标签（目标输出）。学习方式：模型通过学习输入特征和标签之间的关系来进行训练，这种关系通常表现为一个映射函数。预测能力：一旦训练完成，模型能够对新的、未见过的输入数
LSTM 网络在强化学习中的应用 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南 AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
LSTM网络在强化学习中的应用关键词：LSTM、强化学习、时序依赖、长期记忆、深度Q网络、策略梯度、Actor-Critic摘要：本文深入探讨了长短期记忆（LSTM）网络在强化学习领域的应用。我们将详细介绍LSTM的核心概念、结构和工作原理，以及它如何解决传统循环神经网络面临的长期依赖问题。文章重点分析了LSTM在强化学习中的多种应用场景，包括深度Q网络、策略梯度方法和Actor-Critic架构
Java 大视界 -- Java 大数据中的强化学习算法实践与优化（57）青云交大数据新视界 Java 大视界大数据强化学习算法 Q-learning 经验回放探索利用平衡智能能源管理算法优化
亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视
机器学习笔记——特征工程好评笔记补档机器学习人工智能论文阅读 AIGC transformer 深度学习面试
大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。文章目录特征工程（FzeatureEngineering）1.特征提取（FeatureExtraction）手工特征提取（ManualFeatureExtraction）：自动特征提取（AutomatedFeatureExtraction）：2.特征选择
【AI人工智能】DeepSeek R1：你需要知道的一切大名顶顶人工智能人工智能 AI DeepSeek 程序员计算机编程开源
我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容，请坚持认真读完，必有收获：DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型（LLM）研究领域正在迅速发展，每一个新模型都在推动机器能力的边界。DeepSeekR1是由DeepSeek于2025年1月20日
DeepSeek R1 简易指南：架构、培训、本地部署和硬件要求前端javascript
CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读DeepSeek团队近期发布的DeepSeek-R1技术论文展示了其在增强大语言模型推理能力方面的创新实践。该研究突破性地采用强化学习（ReinforcementLearning）作为核心训练范式，在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。技术架构深度解析模型体系：DeepSeek-R1系列包含两大核心成员：D
机器学习-期末复习题泡椒鸡jo 期末复习机器学习 python
给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法，属于()强化学习B.半监督学习C.监督学习D.无监督学习在机器学习中，用计算机处理一副图像，维度是：上万维B.二维C.三维D.一维‎以下关于降维的说法不正确的是？A.降维是将训练样本从高维空间转换到低维空间B.降维不会对数据产生损伤C.通过降维可以更有效地发掘有意义的数据结构D.降维将有助于实现数据可视化‍将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以
【大模型应用开发动手做AI Agent】Plan and Solve策略的提出杭州大厂Java程序媛计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
【大模型应用开发动手做AIAgent】Plan-and-Solve策略的提出关键词：大模型，AIAgent，Plan-and-Solve，智能体，策略学习，强化学习，自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）领域取得了显著的突破。大模型能够理解和生成自然语言，
「DeepSeek接班OpenAI」，最新开源的R1推理模型，让AI圈爆了人工智能学家人工智能
来源：前沿科技分享圈近日，AI领域迎来了一次重大突破，DeepSeek正式推出了其最新研发的开源推理模型——DeepSeek-R1。这一模型在数学、代码和自然语言推理等关键任务上的表现，已经能够与OpenAI的o1正式版相媲美，引发了AI研究者和从业者的广泛关注。多阶段训练：创新的模型架构DeepSeek-R1的训练方式采用了多阶段循环的策略，具体包括基础训练、强化学习（RL）、微调等多个阶段。这
DeepSeek R1：AI领域的新标杆 XianxinMao 人工智能
标题：DeepSeekR1：AI领域的新标杆文章信息摘要：DeepSeek的R1模型在性能上与OpenAI的o1模型相当，甚至在某些方面更具优势，尤其在成本控制上表现出色。R1模型通过开源策略展示了其在AI领域的开放态度，推动了技术的广泛发展。此外，R1-Zero模型通过强化学习和测试时计算实现了强大的推理能力，无需监督微调数据，标志着中国在AI领域的快速崛起，挑战美国的主导地位。AI模型在推理能
Hindsight Experience Replay (HER) 算法 C7211BA 算法
HindsightExperienceReplay(HER)算法简介HindsightExperienceReplay(HER)是一种强化学习中的技术，旨在解决稀疏奖励问题，特别适用于目标导向的任务（例如机器人控制、物体抓取等）。它的基本思想是：即使在一个回合中任务失败，我们仍然可以从中获得有效的学习经验，通过“事后推断”（hindsight）来重构目标和奖励。关键概念目标导向任务：这些任务有明确
A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法 C7211BA 算法
A3C（AsynchronousAdvantageActor-Critic）是一种强化学习算法，它结合了Actor-Critic方法和异步更新（AsynchronousUpdates）技术。A3C是由GoogleDeepMind提出的，并在许多强化学习任务中表现出色，特别是那些复杂的、需要并行处理的环境。A3C主要解决了传统深度强化学习中的一些问题，如训练稳定性和数据效率问题。A3C算法的关键点A
DeepSeek 推出全新推理模型 R1-Lite 预览版三花AI 三花AI 人工智能
DeepSeek全新研发的推理模型预览版DeepSeek-R1-Lite现已正式上线网页版。R1系列模型采用强化学习训练，推理过程中包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美o1-preview的推理效果。目前，DeepSeek-R1-Lite仍处于迭代开发阶段，仅支持网页使用，暂不支持API调用。官方表示，正式版DeepSeek-R1模
强化学习在自动驾驶中的实现与挑战 Echo_Wish 人工智能前沿技术自动驾驶人工智能机器学习
强化学习在自动驾驶中的实现与挑战自动驾驶技术作为当今人工智能领域的前沿之一，正通过各种方式改变我们的出行方式。而强化学习（ReinforcementLearning,RL），作为机器学习的一大分支，在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程，为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。然而，强化学习在实际应用中并非一帆风顺，还面临着诸多技术和现实挑战。本文将从原理、实现与挑战
AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战一键难忘精通AI实战千例专栏合集自动驾驶汽车强化学习人工智能
强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具。本文将探讨强化学习在自动驾驶中的应用、面临的挑战，并提供一个简单的代码实例以展示如何在自动驾驶中应用强化学习。1.强化学习的基础概念强化学习是一种通过试错的方式来学习最佳策略的机器学习方法。
强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战电气_空空自动驾驶人工智能机器学习
摘要：围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。对强化学习原理及发展历程进行了介绍；系统介绍了自动驾驶技术体系以及强化学习在自动驾驶领域的应用所需的基础；按不同的应用方向分别介绍了强化学习在自动驾驶领域中的应用案例；深入分析了现阶段强化学习在自动驾驶领域存在的挑战，并提出若干展望。关键词：强化学习；自动驾驶；人工智能近年来，人工智能在各个领域得到了广泛应用。其快速发展为智能交通系统
强化学习：在无人驾驶中的应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
强化学习：在无人驾驶中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的飞速发展，无人驾驶技术逐渐成为汽车工业和人工智能领域的热点。无人驾驶汽车被认为是未来交通系统的重要组成部分，它能够提高道路安全性、缓解交通拥堵、降低环境污染等。然而，实现无人驾驶面临着诸多挑战，其中最为关键的是如何让汽车在复杂多变的交通环
基于强化学习的自动驾驶决策规划算法 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南 AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
基于强化学习的自动驾驶决策规划算法作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍自动驾驶技术是当前人工智能领域最受关注和投入的方向之一。自动驾驶汽车需要在复杂多变的交通环境中做出安全、舒适和高效的决策和行动。传统基于规则和模型的决策规划方法已经难以满足自动驾驶的需求。近年来,基于强化学习的决策规划算法越来越受到关注,它能够在复杂动态环境中学习出高效的决策策略。2.核心概念与联系强化学习是一种通过与环境的
论文笔记（七十）DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（二）墨绿色的摆渡人文章论文阅读
DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning（二）文章概括摘要：2.方法2.3.DeepSeek-R1：冷启动强化学习2.3.1.冷启动2.3.2.面向推理的强化学习2.3.3.拒绝采样与监督微调2.3.4.面向所有场景的强化学习2.4.蒸馏：赋予小模型推理能力文章概括引用：@article{g
pytorch深度Q网络纠结哥_Shrek pytorch 人工智能 python
DQN引入了深度神经网络来近似Q函数，解决了传统Q-learning在处理高维状态空间时的瓶颈，尤其是在像Atari游戏这样的复杂环境中。DQN的核心思想是使用神经网络Q(s,a;θ)Q(s,a;\theta)Q(s,a;θ)来近似Q值函数，其中θ\thetaθ是神经网络的参数。DQN的关键创新包括：经验回放（ExperienceReplay）：在强化学习中，当前的学习可能会依赖于最近的经验，容易
【DeepSeek】复现DeepSeek R1？快来看这个Open R1项目实践指南~ FF-Studio DeepSeek R1 语言模型自然语言处理深度学习人工智能
OpenR1项目基于DeepSeek-R1的技术报告和方法论，公开并复现R1的训练管线，并且希望所有开发者都能在这个基础上搭建自己的研究或应用。笔者研读了大量资料，对OpenR1的愿景、原理及在实践层面的具体操作，产生了许多想法。因此，这篇博客会从最初的概念入手，带领大家了解OpenR1的原理与技术细节，并侧重讲解其中最为关键的强化学习训练方法之一——GRPO(群组相对策略优化,GroupRela
实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法） FF-Studio DeepSeek R1 算法语言模型人工智能自然语言处理机器学习
——关于使用Unsloth库、LoRa微调及GRPOTrainer自定义奖励函数实现“只输出10个英语单词”的探索为什么要进行“只输出10个英文单词”的极端尝试？在大模型的训练或微调当中，大多数场景我们都希望它能“自由发挥”，给出越丰富越好的答案。但，为了更好的理解强化学习在LLM训练过程中发挥的意义，也为了学习GPRO这个强化学习算法，笔者出此题目，方便大家学习理解。GRPO（GroupRela
启元世界（Inspir.ai）技术浅析（一）爱研究的小牛 AIGC—游戏制作人工智能机器学习 AIGC 深度学习
启元世界（Inspir.ai）作为全球领先的通用人工智能平台公司，自2017年成立以来，一直致力于通过人工智能技术提升产业效能和生活体验。公司汇聚了来自全球顶尖公司和高等学府的技术专家，专注于深度强化学习、推荐算法以及机器学习系统平台等前沿领域，并成功将人工智能技术应用于数字娱乐、智能决策和机器人等多个领域。一、核心技术启元世界在人工智能领域取得了多项突破性进展，其核心技术涵盖了以下几个方面：1.
Rust中奖励函数的实现与应用 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Rust中奖励函数的实现与应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：Rust,奖励函数,强化学习,机器学习,状态空间1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习领域，特别是在强化学习（ReinforcementLearning,RL）中，奖励函数（RewardFunction）扮演着至关重要的角色。它定义了智能体（Agent）在执行任务时
LLM based Single Agent System AGI大模型与大数据研究院大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
LLM-BasedSingleAgentSystem:ANewEraofIntelligentAutomation关键词：大语言模型，单智能体系统，强化学习，自然语言处理，智能自动化1.背景介绍近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了突破性进展。LLM凭借其强大的语言理解和生成能力，正在改变着人们与信息交互的方式。同时，人工智能领域的另一个重要研究
AI常见的算法纠结哥_Shrek 人工智能算法
人工智能（AI）中常见的算法分为多个领域，如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。以下是一些常见的算法及其用途：1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression)：用于预测连续值，如房价预测。逻辑回归(LogisticRegression)：用于分类问题，如垃圾邮件检测。支持向量机(SVM)
java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决 zwllxs java jdk
好久不来iteye,今天又来看看，哈哈,今天碰到在编码时，反射中会抛出 Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东，从字面意思看，是反射在获取getter时迷惑了，然后回想起java在boolean值在生成getter时，分别有is和getter，也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk，
IT人应当知道的10个行业小内幕 beijingjava 工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好，但有公司因此视你为其“佣人”。　　尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好，但和其他行业人士比较，IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中，科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加，所以我们完全有理由相信，IT专业人才的需求量也不会减少。　　然而，正因为IT人士的薪水普遍较高，所以有些公司认为给了你这么多钱，就把你看成是公司的“佣人”，拥有你的支配
java 实现自定义链表 CrazyMizzz java 数据结构
1.链表结构链表是链式的结构 2.链表的组成链表是由头节点，中间节点和尾节点组成节点是由两个部分组成： 1.数据域 2.引用域 3.链表的实现 &nbs
web项目发布到服务器后图片过一会儿消失麦田的设计者 struts2 上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员，我们必须要意识到，客服端和服务器端的交互是很有必要的，比如你用eclipse写了一个web工程，并且发布到了服务器（tomcat）上，这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程，你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是，有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法 IT独行者 CodeIgniter Cart 框架　
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题，发现当name的值为中文时，就写入不了session。在这里特别提醒一下。在CI手册里也有说明，如下： $data = array( 'id' => 'sku_123ABC', 'qty' => 1, '
linux回收站 _wy_ linux 回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站，我并不想删，手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它，但是里面居然什么都没有。后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区，而是在另一个独立的Linux分区下，这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下，相关的删除信息（删除时间和文件所在
jquery回到页面顶端知了ing html jquery css
html代码： <h1 id="anchor">页面标题</h1> <div id="container">页面内容</div> <p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
B树、B-树、B+树、B*树矮蛋蛋 B树
原文地址： http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html B树即二叉搜索树： 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子（Left和Right）； &nb
数据库连接池 alafqq 数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html @Anthor:孤傲苍狼数据库连接池用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题，使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误： java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
java泛型百合不是茶 java泛型
泛型在Java SE 1.5之前，没有泛型的情况的下，通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”，任意化的缺点就是要实行强制转换，这种强制转换可能会带来不安全的隐患泛型的特点：消除强制转换确保类型安全向后兼容简单泛型的定义：泛型：就是在类中将其模糊化，在创建对象的时候再具体定义 class fan
javascript闭包[两个小测试例子] bijian1013 JavaScript JavaScript
一.程序一 <script> var name = "The Window"; var Object_a = { 　　name : "My Object", 　　getNameFunc : function(){ var that = this; 　　　　return function(){ 　　　　
探索JUnit4扩展：假设机制（Assumption） bijian1013 java Assumption JUnit 单元测试
一.假设机制（Assumption）概述理想情况下，写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方，但是有的时候，这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现，可能隐藏得很深，从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素，而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的，
【Gson四】范型POJO的反序列化 bit1129 POJO
在下面这个例子中，POJO(Data类)是一个范型类，在Tests中，指定范型类为PieceData，POJO初始化完成后，通过 String str = new Gson().toJson(data); 得到范型化的POJO序列化得到的JSON串，然后将这个JSON串反序列化为POJO import com.google.gson.Gson; import java.
【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL bit1129 Stream
几点总结： 1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation，类似于RDD的action，会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法 2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数（是一个RDD[T]=>Unit的函数类型)，这样，当foreachRDD方法在每个Worker上执行时，
NGINX + LUA实现复杂的控制 ronin47 nginx lua
安装lua_nginx_module 模块 lua_nginx_module 可以一步步的安装，也可以直接用淘宝的OpenResty Centos和debian的安装就简单了。。这里说下freebsd的安装： fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz cd lua-5.1.4 ma
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Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2 bylijinnan java netty
Netty3的API http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html 里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”：如果ChannelPipeline只有一个handler（假设为handlerA）且希望用另一handler（假设为handlerB）来
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安装hadoop时执行jps命令Error occurred during initialization of VM daizj jdk hadoop jps
在安装hadoop时，执行JPS出现下面错误 [slave16][email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps Error occurred during initialization of VM java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
PHP开发大型项目的一点经验 dcj3sjt126com PHP 重构
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Android关于短信加密 gqdy365 android
关于Android短信加密功能，我初步了解的如下（只在Android应用层试验）： 1、因为Android有短信收发接口，可以调用接口完成短信收发；发送过程：APP（基于短信应用修改）接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
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3. 2020年秋季UC Berkeley CS285《深度强化学习》第1课：简介和课程概述_3/4【中英字幕】

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