文章目录一.flink的内存管理1.Jobmanager的内存模型2.TaskManager的内存模型2.1.模型说明2.2.通讯、数据传输方面2.3.框架、任务堆外内存2.4.托管内存3.任务分析二.单个节点的带宽瓶颈1.带宽相关理论2.使用speedtest-cli测试带宽3.任务分析3.其他工具使用介绍本文相关讨论flink内存对任务性能的影响：通过了解内存模型，了解这些模型都负责那些工作，

【学习之路】MultiAgentReiforcementLearning框架与代码Introduction国庆期间，有个客户找我写个代码，是强化学习相关的，但我没学过，心里那是一个慌，不过好在经过详细的调研以及自身的实力

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等效电路模型：部分文献离线参数辨识结果：另一文献的辨识结果：

2.报错原因是机器没有足够的内存和显存，offload_folder设置一个文件夹来保存那些离线加载到硬盘的权重。

目录一、在线安装二、离线安装1、收集对应.rpm文件2、rpm文件上传3、在该目录下执行安装命令3、测试一、在线安装联网安装比较简单只需使用如下命令即可yuminstallgccyuminstallgcc-c

目录1、下载2、上传并解压3、创建目录4、新建配置文件5、启动6、验证7、停止服务7.1快速停止7.2标准的关闭方法1、下载下载MongoDB对应的压缩包，本次使用的是4.0.10版本，点击下载2、上传并解压把压缩包上传到服务器，并进行解压tar-xvfmongodb-linux-x86_64-4.0.10.tgz3、创建目录创建文集相关的存储目录#数据存储目录mkdir-p/data/mongo

作者：知乎用户@王沃河编者按深度强化学习(DRL）的一炮走红，让人们一谈起强化学习首先想到的往往是DRL，而强化学习最早的起源来自optimalcontroltheory。

1下载2022.4.1JRebelandXRebel-IntelliJIDEsPlugin|Marketplace2选择下载好的zip离线安装IDEA插件重启IDEA3打开[Preference->JRebel

Hive适合做离线数

背景随着每天万亿级别的业务数据流向数据湖，数据湖的弊端也逐渐凸显出来，例如：数据入湖时效性差：数据湖主要依赖于离线批量计算，通常不支持实时数据更新，因此无法保证数据的强一致性，造成数据不及时、不准确；查询性能差

这些数据被用于在线查询，实现可视化与监控，或者用于离线查询，进行故

2023/10/17日下午三点半完成早上八点半上班，下午五点半下班，中午休1.5小时，历时两天终于完成，虽然之前有过安卓开发的经历，但很久未碰有些生疏，中间的过程可谓一波三折，下面是主要历程。首先是配置环境，hbuilder的环境配置相对简单，去官网下载就好了，近几年新兴的开发平台，操作十分简便，相比于as繁琐的英文以及导航栏，中文的开发平台可谓一目了然。配置过程具体不做过多介绍，也没有其他复杂操

一、开发环境uni-app官方文档地址原生开发者支持1、AndroidStudio下载地址：AndroidStudio官网ORAndroidStudio中文社区2、最新版的HBuilderX3、App离线

uniapp安卓本地打包成apk环境准备1.HBuilderX最新版2.与HBuilderX版本对应版本的“Android离线SDK-正式版”，下载见：https://nativesupport.dcloud.net.cn

因为条件特殊，实验室网络不通，那么如何进行离线部署呢？经过一上午的折腾终于搞定了，总结了这么一个部署文档供大家讨论学习（其实，比在线部署还快哟~）。除去下载模型以及依赖包的时间，部署十分钟搞定！！

Ubuntu离线安装docker1、下载离线包，网址：https://download.docker.com/linux/ubuntu/dists/xenial/pool/stable/amd64/离线安装

1MySQL1.1离线安装1.1.1加载镜像使用ftp工具将安装包上传至服务器最大目录下，这里以根目录为最大目录举例键入加载镜像命令：dockerload-i镜像包名称dockerload-imysql80

上传mysql离线镜像文件到服务器上链接：https://pan.baidu.com/s/19gCYmLcf_YR23T8ypfsg4Q提取码：6666docker加载镜像文件到本地镜像仓库中#加载离线镜像文件到本地仓库

链接：https://pan.baidu.com/s/1k9yA4NwRzLq8eHnIA6KhdA?pwd=1024提取码：10241、将mysql-57.gz安装文件拷贝到linux2、安装mysql2.1、进入mysql安装包目录2.2、加载mysql镜像dockerload-imysql571.gz2.3、查看镜像dockerimages启动dockerrun-d-p33333:3306-

1、拉去mysql镜像或者下载mysql离线镜像2、上传离线镜像，执行命令：dockerload-imysql-57.gz3、查看镜像dockerimages4、创建容器，执行命令进行文件挂载docker

前言：在部署hive或airflow升级过程中，总需要一个对应的数据库存储元数据，一个轻量级的mysql容器刚刚好。轻量、可快速移植、具有隔离性。文章目录1、查看机器版本2、安装docker3、启动docker服务4、docker常用命令docker5、拉取mysql镜像6、启动MySQL容器7、远程连接测试容器化mysql1、查看机器版本#redhat版>cat/etc/redhat-relea

DebianPackager，是’Debian’系操作系统的软件包管理工具之一，所有基于Debian的Linux发行版（包括Deepin/Ubuntu），都能使用dpkg；    dpkg可以对下载好的（离线

实时云渲染是通过把3D渲染过程放到云端完成，从而打破用户设备限制的方式，它与离线渲染有着显著差异。

本文主要介绍如何使用llama的server部署离线大模型，并通过反射技术修改SemanticKernel的OpenAIClient类，从而实现指定端点的功能。

迁移MySQL数据库到OceanBase集群一、目标二、环境准备三、实施1、使用OBD安装一套OB2、安装mysql实例3、sysbench数据准备4、使用mysqldump离线同步数据5、使用datax

无需强化学习也能微调对齐大语言模型引言：探索无监督语言模型的可控性挑战在人工智能领域，无监督语言模型（LanguageModels,LMs）的发展已经达到了令人惊叹的水平，这些模型能够在广泛的数据集上进行预训练

Google革新AI写作，推出PRewrite工具：用强化学习自动优化提示，效率和性能双提升！

机器学习-机器学习算法分类概述个人简介机器学习算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习一·监督学习1.监督学习分类任务举例：1.1特征1.2标签二·无监督学习1.关键特点2.应用示例3.常见的无监督学习算法三

传统的原生应用运行起来比较流畅，但是也有天然的基因缺陷：不支持动态化，发布周期长需要开发Android和iOS两套代码，开发成本高相比较之下，Web技术有这方面的优势，但是其劣势也比较明显：无法离线使用性能表现差无法方便地调用原生能力因此

软件开发架构简述1JavaWeb技术体系图2B/S软件开发架构简述B/S架构前端后端数据库二、HTML1官方文档地址:https://www.w3school.com.cn/html/index.asp离线文档

注意：本文系统环境CentOS7.764位一丶下载redis官网：下载稳定版本本文以---redis-4.0.8.tar.gz---为例二丶上传指定目录(根据自己本地选择)新建目录mkdir/usr/local/redis/长传文件/usr/local/redis/解压tarxzfredis-4.0.8.tar.gz三丶检查服务器上是否存在gcc-c++的环境指令gcc-v如果没有则不显示四丶安装

目录1、离线安装GCC2、安装包上传解压3、文件编译安装5、Redis集群部署5.1、redis节点5.2、创建集群1、离线安装GCC安装redis需要gcc环境，先查看系统是否安装gcc（gcc--version

目录1.Redis简介2.离线安装2.1准备工作2.2解压、安装2.3修改配置文件2.4redis服务与关闭2.5redis服务的开机启动2.5.1Ubuntu上的配置2.5.2centos上的配置3.

reinforcement-learning-an-introduction英文原版书籍下载：http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html作者：理查德·S·萨顿是阿尔伯塔大学计算机科学教授和强化学习与人工智能

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Reinforcementlearning1keyconceptsstatesactionsrewardsdiscountfactorγ\gammaγreturnpolicyπ\piπ2returndefinition:thesumoftherewardsthatthesystemgets,weightedbythediscountfactorcompute:RiR_iRi:rewardofsta

问题定义与理解：明确机器学习任务的目标，是分类、回归、聚类、强化学习还是其他类型的问题。确定业务背景和需求，了解所处理数据的现实意义。

可以从一套归档源文件开始，生成HTML格式的在线类浏览器，或离线的LATEX、RTF参考手册。支持如C++、C、Objective-C、C#、PHP、Java和IDL等语言。G

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本篇博客是本人参加Datawhale组队学习第一次任务的笔记【教程地址】https://github.com/datawhalechina/joyrl-book【强化学习库JoyRL】https://github.com

目录1、进入nginx官网，下载2、需要的安装包3、在线安装nginx第一步，安装pcre第二步，安装openssl、zlib、gcc依赖第三步，安装nginx第四步，关闭防火墙，访问nginx4、离线安装

MapReduce解析：MAPREDUCE（分布式运算编程框架）22.以下选项中不属于MaxCompute特点的是(D)A:支持多种多种经典的分布式计算模型B:海量数据存储与计算C:保障数据安全、降低企业成本D:处理离线数据不能处理实时数据解析

一、下载官网压缩包（tar.gz）MySQL::DownloadMySQLCommunityServerhttps://dev.mysql.com/downloads/mysql/根据自己的操作系统发行版本、位数、gclib版本、mysql版本来选择对应的压缩包比如我是linux系统debian10（官网只有linuxgeneric通用版本的tar.gz包）、64位操作系统，gclib版本是2.2

一、说明AI反馈强化学习（RLAIF）是一种监督技术，它使用“宪法”来使像ChatGPT这样的AI助手更安全。在本指南中了解您需要了解的有关RLAIF的所有信息。

1、绝大多数交易所都是把资产离线保管，而这样的存储方式很难被黑客盗取，因为它们根本不联网，所以当你听到某个交易所被盗的信息后，真实情况是监守自盗的可能性大于被盗的可能性。

数据仓库维度模型设计维度建模基本概念维度模型是数据仓库领域大师RalphKimall所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。维度建模是专门应用于分析型数据库数据仓库数据集市建模的方法。数据集市可以理解为是一种"小型数据

HMDRL:HierarchicalMixedDeepReinforcementLearningtoBalanceVehicleSupplyandDemand摘要三层混合深度强化学习方法，对闲置的车辆进行重新定位管理者在顶层

偏理论，假设情况不易发生摘要多智能体强化学习的换道策略，不同的智能体在每一轮学习后交换策略，达到零和博弈。