强化学习Agent系列（一）——PyGame游戏编程，Python贪吃蛇制作实战教学文章目录强化学习Agent系列（一）——PyGame游戏编程，Python贪吃蛇制作实战教学一、前言1、pygame介绍2、安装Pygame3.Pygame常用模块二、pygame入门1、窗口初始化与事件初认识2、创建绿色方块并键盘移动3、控制绿色方块吃掉红色果子4、控制绿色方块吃掉红色果子，身体长度加一节三、pygame初级一、前言大家好，未来的开发者们请上座随着人工智能的发展，强化学习基本会再次来到人们眼前，遂想制作一下相关的教程。强化学习第一步基本离不开虚拟环境的搭建，下面用大家耳熟能详的贪吃蛇游戏为基础
一.安装docker构建镜像如果要本地构建镜像的话,对应节点还需要安装docker,安装教程见:[Docker]一.Docker简介与安装linux环境,centos8下docker及dockercompose安装教程k8s部署Goweb+mysql项目有两种方法:第一种是传统部署方法,第二种是通过ConfigMap实现应用配置分离部署方法,下面就来看看这两种部署方法二.传统部署方法1.安装mysql并导入数据数据库也可以直接用云数据库,这样方便,当然,也可以使用helm部署安装mysql数据库,这里需要安装helm,见:[Kubernetes]7.K8s包管理工具Helm、使用Helm部署m
本文分享自华为云社区《从HTML到实战：深入解析BeautifulSoup4的爬虫奇妙世界》，作者：柠檬味拥抱。网络上的信息浩如烟海，而爬虫技术正是帮助我们从中获取有用信息的重要工具。在爬虫过程中，解析HTML页面是一个关键步骤，而BeautifulSoup4正是一款功能强大的解析器，能够轻松解析HTML和XML文档。本文将介绍BeautifulSoup4的基础知识，并通过实际代码示例进行演示。BeautifulSoup4简介：BeautifulSoup4是Python中一个用于解析HTML和XML文档的库，它提供了许多便捷的方法来浏览、搜索和修改文档树。BeautifulSoup4支持多种解
文章目录每日一句正能量第3章SparkRDD弹性分布式数据集章节概要3.3RDD的处理过程3.3.1转换算子3.3.2行动算子3.3.3编写WordCount词频统计案例每日一句正能量人生很长，不必慌张。你未长大，我要担当。第3章SparkRDD弹性分布式数据集章节概要传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。Spark中的RDD可以很好的解决这一缺点。RDD是Spark提供的最重要的抽象概念，我们可以将RDD理解为一个分布式存储在集群中的大型数据集合，不同RDD之间可以通过转换操作形
🏆作者简介，愚公搬代码🏆《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。🏆《近期荣誉》：2022年度博客之星TOP2，2023年度博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主，2023年华为云十佳博主等。🏆《博客内容》：.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。🏆🎉欢迎👍点赞✍评论⭐收藏文章目录🚀前言🚀一、
1.GPT简介 GPT（GenerativePre-trainedTransformer）模型是一种基于Transformer架构的生成式预训练模型，由OpenAI开发。它采用了无监督学习的方式进行预训练，然后通过微调适应特定的任务。GPT模型的结构由多层Transformer解码器组成，每个解码器由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。自注意力机制能够对输入的序列进行编码，并捕捉序列中的上文关系，而前馈神经网络则负责对编码后的向量进行进一步的非线性转换。通过堆叠多个解码器，GPT模型能够学习到更加丰富的语义表示。 在预训练阶段，GPT模型采用了大规模的无标签文本数据
序言前面我们学习了如下内容：5分钟入门shiro安全框架实战笔记shiro整合spring实战及源码详解相信大家对于shiro已经有了最基本的认识，这一节我们一起来学习写如何将shiro与spring进行整合。spring整合maven依赖org.apache.shiroshiro-spring1.7.0org.springframeworkspring-context4.3.13.RELEASE服务类定义定义一个简单的服务类，用于演示@RequiresPermissions注解的权限校验。packagecom.github.houbb.shiro.inaction02.springalone
Arthas是阿里开源的Java诊断工具，相比JDK内置的诊断工具，要更人性化，并且功能强大，可以实现许多问题的一键定位，而且可以一键反编译类查看源码，甚至是直接进行生产代码热修复，实现在一个工具内快速定位和修复问题的一站式服务。今天，我就带你使用Arthas定位一个CPU使用高的问题，系统学习下这个工具的使用。首先，下载并启动Arthas：curl-Ohttps://alibaba.github.io/arthas/arthas-boot.jarjava-jararthas-boot.jar启动后，直接找到我们要排查的JVM进程，然后可以看到Arthas附加进程成功：[INFO]arthas
观前提示：笔者是第一次正式接触前后端以及小程序开发的初学者，这篇文章是笔者learnbydoing和费曼学习法的产物，可能会有很多谬误和不成熟的解释，希望各位读者能够理性讨论，如果有错误欢迎指出。跳过各种安装等步骤，我们来看看微信小程序是怎么实现的。基本文件结构笔者作为初学者，还只接触到了上面page的结构。当我们新建一个页面时，他会包含以下四个文件:.js：JavaScript文件，用于处理小程序的逻辑，例如用户的点击事件或数据处理..json:JSON配置文件，用于设置小程序的窗口背景色、导航条样式等。.wxml:微信小程序的标记语言，用于小程序的结构布局。它非常类似于HTML。.wxss
文章目录一.通过nginx实现starrocks负载均衡与故障转移1.架构逻辑与nginx配置2.nginx相关知识：`stream`模块和`http`模块2.1.`stream`模块2.2.`http`模块二.使用flink消费SR实战1.Expect:100-continue问题1.1.`Expect:100-continue`的逻辑1.2.问题分析与解决2.noliveupstreamswhileconnectingtoupstream3.recv()failed(104:Connectionresetbypeer)whilereadingresponseheaderfromupstre
