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1、wildcard检索wildcard检索可定义为：支持通配符的模糊检索，类似Mysql中的like模糊匹配模式，如下使用非分词器(ik)方式实现模糊匹配。创建常规支持wildcard索引PUTidx_recommend_words{"settings":{"index":{"number_of_shards":"5","number_of_replicas":"3","refresh_interval":"5s"}},"mappings":{"rec_words":{"_all":{"enabled":false},"dynamic_templates":[{"attribute_valu

系统顶层模块设计图1系统顶层设计电路  图2数字钟功能设计电路 图3秒表功能设计电路 图4闹钟功能设计电路1.1系统功能该系统分为数字钟、秒表、闹钟三个功能模块，通过开关控制模块key_53,可以用两个开关控制秒表和闹钟的使用及设置界面(初始化为数字钟使用及设置界面)。数字钟的功能包括秒、分钟、小时的计时、奇数秒整点报时、以及星期显示，并将计数结果清晰稳定地显示到8位数码管上，格式为“xx（时）-xx（分）-xx（秒）”，其中，数字6和9为补段后的显示效果,并可以通过开关控制数字钟的暂停、清零以及调频功能，通过按键进行数字钟小时、分钟的校时，在计时为“xx:59:51-xx:59:59”时在奇

一、Q-Learning：异策略时序差分控制从决策方式来看，强化学习可以分为基于策略的方法(policy-based)和基于价值的方法(value-based)。基于策略的方法直接对策略进行优化，使制定的的策略能够获得最大的奖励。基于价值的强化学习方法中，智能体不需要制定显式的策略，它维护一个价值表格或价值函数，通过这个价值表格或价值函数来选取价值最大的动作。Q-Learning算法就是一种value-based的强化学习算法。二、算法思想：Q(s,a)是状态价值函数，表示在某一具体初始状态s和动作a的情况下，对未来收益的期望值。Q-Learning算法维护一个Q-table，Q-table记

文章目录前导一、数字类型（Number）二、布尔类型（Boolean）三、字符串类型（String）3.1字符串索引3.2字符串截取、拼接和复用四、列表类型（List）4.1in和notin4.2len()4.3添加/删除/查询元素4.4排序（sort）和反转（reverse）4.5list()五、集合（Set）六、字典类型（Dictionary）七、其他7.1深拷贝与浅拷贝7.2类型比较前导Python中的数据类型主要有：Number（数字）、Boolean（布尔）、String（字符串）、List（列表）、Tuple（元组）、Dictionary（字典）、Set（集合）。其中又分为可变数据