第1关 配置颜色条 (educoder
编程要求 在右侧编辑器 Begin-End 处补充代码,根据输入数据绘制热成像图并隐藏坐标轴,具体要求如下: 图形的 figsize 为 (10, 10) ; 图形保存到 Task1/img/T1.png 。 通关代码 import matplotlib matplotlib.use("Agg") import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np…
编程要求 在右侧编辑器 Begin-End 处补充代码,根据输入数据绘制热成像图并隐藏坐标轴,具体要求如下: 图形的 figsize 为 (10, 10) ; 图形保存到 Task1/img/T1.png 。 通关代码 import matplotlib matplotlib.use("Agg") import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np…
1. 下列哪一种叙述是正确的( D ) A . abstract 修饰符可修饰字段、方法和类 B . 抽象方法的 body 部分必须用一对大括号 { } 包住 C . 声明抽象方法,大括号可有可无 D . 声明抽象方法不可写出大括号 2. 如下代码 public class Test { public int aMethod() { static int i = 0; i ; return i; …
在Windows 10中打开控制面板的8种方法 Windows提供了一种简单的方法来控制设置。该中央单元称为“ 控制面板 ”。 但是在Windows 10中,它被替换为“ Settings 设置 ”。旧版用户仍然喜欢使用Windows XP,Vista,7、8.1中相同的控制面板。 自从使用Windows 7以来,我一直发现“控制面板”是查找必要项目的最简单方法。 您可以找到一些东西和设置,例如–…
如何判断强化学习算法是否收敛 1. 策略熵 对于随机性策略(PPO等)可以用策略熵来表示策略是否“确定”。在训练过程中随着策略提升,策略变得越来越确定,此时熵应该是随着逐渐降低的,熵曲线趋于平缓。 2. loss指标(网络收敛好坏) 这是DL中的直观指标,虽然不能直接用在DRL来说明策略好坏,但loss是在一直下降还是已经趋于平缓了,可以一定程度上说明网络模型的学习程度,看模型是“学会了”还是“学…
AFTER_COMMIT(5.6默认值) master将每个事务写入binlog ,传递到slave 刷新到磁盘(relay log),同时主库提交事务。master等待slave 反馈收到relay log,只有收到ACK后master才将commit OK结果反馈给客户端。 AFTER_SYNC(5.7默认值,但5.6中无此模式) master 将每个事务写入binlog , 传递到slave…
节点类型 Coordinator节点:集群入口节点,gclusterd 、gcware、gc_recover等服务所在的节点,实现跨业务关联访问和操作。包括跨业务数据访问和用户权限管理。 data节点:部署gbased数据库服务,集群的数据节点,负责数据的存储计算。 FreeNodes:实现异常节点的快速替换。与资源调配关系不大。 组件类型 GBase 8a MPP Cluster产品总共包含三大…
时间复杂度是检测一个算法或者一个性能好坏的重要因数。 其他它没有什么神奇的,只是一个名词而已。 O(n^3) -> O(n^2) -> O(n) 从左到右,时间复杂度越来越小,越小性能越好。 它们成正比 例子: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"&…
//获取周别,获取当前日期是一年中的第几周则把传入的值(下面为time)删除即可,反之time是输入框传入手输日期 getWeekNum(time) { //获得当前日期是第几周的方法 // let time=this.form.begaintime;//在methods方法里获取输入日期,用过滤器可省略 let date = new Date(time); let year = date.get…