朝花夕拾-《接口自动化测试持续集成：postman+newman+git+jenkins+钉钉》-学习笔记朝花夕拾,一个老年人的学习笔记,不妥请指,感谢学习《接口自动化测试持续集成：postman+newman+git+jenkins+钉钉》Storm著这里写目录标题朝花夕拾-《接口自动化测试持续集成：postman+newman+git+jenkins+钉钉》-学习笔记第1章接口测试基础知识1.1接口测试背景1.1.1.接口测试的必要性1.1.2.接口测试的原理1.1.3.接口测试的范围1.2接口基础知识1.2.1接口的定义1.2.2接口的分类1.2.3HTTP简介1.2.4HTTP请求1.
参考强化学习A3C算法策略梯度算法的缺点采样效率低。由于使用的是蒙特卡洛估计，与基于价值算法的时序差分估计相比其采样速度必然是要慢很多的，这个问题在前面相关章节中也提到过。高方差。虽然跟基于价值的算法一样都会导致高方差，但是策略梯度算法通常是在估计梯度时蒙特卡洛采样引起的高方差，这样的方差甚至比基于价值的算法还要高。收敛性差。容易陷入局部最优，策略梯度方法并不保证全局最优解，因为它们可能会陷入局部最优点。策略空间可能非常复杂，存在多个局部最优点，因此算法可能会在局部最优点附近停滞。难以处理高维离散动作空间：对于离散动作空间，采样的效率可能会受到限制，因为对每个动作的采样都需要计算一次策略。当动
OpenAI发布ChatGPT已经1年多了，生成式人工智能（AIGC）也已经广为人知，我们常常津津乐道于ChatGPT和Claude这样的人工智能系统能够神奇地生成文本与我们对话，并且能够记忆上下文情境。Midjunery和DALL·E这样的AI绘图软件可以通过Prompt输入文本提示生成多张令人惊艳的美图，看起来相当神奇。但是，你有没有想过，生成式人工智能（AIGC）究竟是怎么运作的呢？在这篇文章里，我们就来简单了解一下生成式人工智能技术（AIGC）的基本原理，看看它到底能做些什么，还有啥时候你可能不太想依赖它。一、从有监督学习到生成式人工智能大多数传统类型的人工智能（如判别式人工智能）都是
目录有关储存器的介绍存储器的简介存储器简化模型AT24C02介绍AT24C02引脚及应用电路I2C总线介绍I2C电路规范开漏输出模式和弱上拉模式其中一个设备的内部结构I2C通信是怎么实现的I2C时序结构起始条件和终止条件发送一个字节接收一个字节发送应答和接收应答I2C数据帧发送一帧数据接收一帧数据先发送再接收数据帧（复合格式）有关储存器的介绍存储器的简介RAM：随机储存，断电丢失数据，存储比较快。SRAM：是最快的，内部是锁存器，D触发器，用电路来储存数据，一般用于电脑的CPU高速缓存。DRAM：利用电容的充放电以达到储存数据的目的，充电就是高电平，放完电之后就是低电平，因为电容存在漏电现象，
目录今天开始进入Redis系列学习分享1.初识Redis1.1.认识NoSQL1.1.1.结构化与非结构化1.1.2.关联和非关联1.1.3.查询方式1.1.4.事务1.1.5.总结1.2.认识Redis1.3.安装Redis1.3.1.依赖库1.3.2.上传安装包并解压1.3.3.启动1.3.4.默认启动1.3.5.指定配置启动1.3.6.开机自启1.4.Redis桌面客户端1.4.1.Redis命令行客户端1.4.2.图形化桌面客户端1.4.3.安装1.4.4.建立连接2.Redis常见命令2.1.Redis通用命令2.2.String类型2.2.1.String的常见命令2.2.2.Ke
引入依赖com.alibaba.cspsentinel-core1.8.7基本用法try(Entryentry=SphU.entry("HelloWorld")){//被保护的逻辑System.out.println("helloworld");}catch(BlockExceptionex){//处理被流控的逻辑System.out.println("blocked!");}接下来，阅读源码，我们从SphU.entry()开始 每个SphU#entry()将返回一个Entry。这个类维护了当前调用的一些信息：createTime：这个entry的创建时间，用于响应时间统计currentNod
博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，学习后应对毕业设计答辩。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式第1章绪论...61.1项目研究意义...61.2国内外研究现状分析...61.3发展趋势...71.3论文的研究目的和主要研究内容...71.3.1论
1.决策树原理决策树：树形结构流程图（漏斗型），模型本身包含一些列逻辑决策。数据分类从根节点开始，根据特征值遍历树上的各个决策节点。几乎可应用于任何类型的数据建模，且性能不错。但当数据有大量多层次的名义特征或者大量的数值特征时，可能会生成一个过于复杂的决策树。递归划分/分而治之：利用特征值将数据分解成具有相似类的较小的子集。过程：从代表整个数据集的根节点开始，选择最能预测目标类的特征，然后将案例划分到该特征不同值的组中（即第一组树枝），继续分而治之其他节点，每次选择最佳的候选特征，直到节点上所有案例都属于同一类，或者没有其他的特征来区分案例，或者决策树已经达到了预先定义的大小。由于数据可一直划
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前言：感谢您的关注哦，我会持续更新编程相关知识，愿您在这里有所收获。如果有任何问题，欢迎沟通交流！期待与您在学习编程的道路上共同进步。 目录一. 延时函数的生成 1.通过延时计算器得到延时函数 2.可赋值改变的延时函数 二. LED模块编写原理 1.LED模块图 2.编写原理（1）编写原理（2）快捷编程 （3）十六进制编程 三. 具体编写程序 1.通过生成没有改写的延时函数 2.可赋值延时函数编写 四. LED流水灯视频 一. 延时函数的生成 1.通过延时计算器得到延时函数 步骤：1.打开STC-ISP找到软件延时计算器2.先了解所用51单片机的频率（这里的51单片机频率为11.
