RL Latest Tech】分层强化学习：Option-Critic架构算法 ========================================== 包含算法实现的这个项目，完整的项目 ========================================== 分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning, HRL）通过将复杂问题分解为更小的子问题，显著提高了强化学习算法在解决高维状态空间和长期目标任务中的效率。Option-Critic架构是分层强化学习中一种非常有影响力的方法，专门用于自动发现和优化子策略（称为“Option”）。它是在经典的Options框架基础上提出的，用来处理分层决策问题，特别是可以在没有明确的子目标定义的情况下自动学习子策略。 ————————————————

一．实验内容 HBase编程实践： 1）在Hadoop基础上安装HBase； 2）使用Shell命令（create:创建表 、list:列出HBase中所有的表信息、put:向表、行、列指定的单元格添加数据等）；使用HBase常用Java API创建表、插入数据、浏览数据。 二．实验目的 1、理解HBase在Hadoop体系结构中的角色。 2、熟练使用HBase操作常用的Shell命令。 3、熟悉HBase操作常用的JavaAPI。 三．实验过程截图及说明 1、安装HBase （1）解压HBase文件到/usr/local目录下，并将目录改名为hbase： ### HBase编程实践知识点 #### 一、HBase在Hadoop体系结构中的角色 HBase是一种分布式的、可扩展的大规模数据存储系统，它构建在Hadoop之上，特别是在Hadoop Distributed File System (HDFS)之上。HBase为结构化数据提供了一个高性能、可伸缩的存储解决方案。它支持海量数据的随机读写操作，并且能够处理PB级别的数据量。HBase的核心设计原则之一是提供高吞吐量的数据访问能力，使其特别适合于实时数据查询场景。 1. **角色定位**： - **数据库功能**：HBase虽然建立在HDFS之上，但它更像是一个数据库而非文件系统，它支持表的概念，允许用户进行行级别的读写操作。 - **数据模型**：HBase采用了列族的数据模型，这使得它可以高效地存储和检索大规模稀疏数据集。 - **高可用性和容错性**：HBase具有自动的故障恢复机制，可以在节点失败时继续提供服务。 - **实时读写**：HBase支持快速的数据读取和写入操作，这对于需要实时响应的应用场景非常有用。 #### 二、HBase的Shell命令 HBase的Shell命令是进行表管理、数据插入、查询等操作的一种简单方式。以下是一些常用的Shell命令： 1. **创建表**： - `create 'tablename', 'columnfamily'`：用于创建一个新的表，其中`tablename`是表的名字，`columnfamily`是列族的名字。 - 示例：`create 'student', 'info'`，这会创建一个名为`student`的表，其中包含一个名为`info`的列族。 2. **列出所有表**： - `list`：显示HBase中当前存在的所有表的信息。 - 示例：`list`。 3. **插入数据**： - `put 'tablename', 'rowkey', 'columnfamily:qualifier', 'value'`：将数据插入指定的表、行、列指定的位置。 - 示例：`put 'student', '95001', 'info:Sname', 'YangJile'`，这条命令会在`student`表的行键为`95001`的行中，插入一个名为`Sname`的列，并设置其值为`YangJile`。 4. **获取数据**： - `get 'tablename', 'rowkey'`：用于查看表中特定行的数据。 - 示例：`get 'student', '95001'`。 5. **扫描数据**： - `scan 'tablename'`：用于查看表中的所有数据。 - 示例：`scan 'student'`。 6. **删除表**： - `disable 'tablename'`：先使表不可用。 - `drop 'tablename'`：删除表。 - 示例：`disable 'student'`，`drop 'student'`。 #### 三、HBase的Java API 除了Shell命令之外，HBase还提供了丰富的Java API，用于更高级的编程操作。以下是一些关键的Java API概念和使用方法： 1. **创建连接**： - `ConnectionFactory.createConnection(Configuration conf)`：创建一个与HBase集群的连接。 - 示例：`Configuration conf = HBaseConfiguration.create(); Connection conn = ConnectionFactory.createConnection(conf);` 2. **创建表**： - `TableDescriptorBuilder`：用于构建表的元数据描述。 - `Admin.createTable(TableDescriptor)`：通过管理员对象创建表。 - 示例：使用`TableDescriptorBuilder`创建表描述器，并通过`Admin`对象创建表。 3. **插入数据**： - `Put`：用于构建一个将被插入到表中的单元格。 - `Table.put(Put put)`：将构建好的`Put`对象插入到表中。 - 示例：创建`Put`对象并将其插入到表中。 4. **获取数据**： - `Get`：用于构建查询条件。 - `Table.get(Get get)`：根据构建好的`Get`对象查询数据。 - 示例：创建`Get`对象并从表中获取数据。 5. **扫描数据**： - `Scan`：用于构建扫描条件。 - `Table.get(Scan scan)`：根据构建好的`Scan`对象查询数据。 - 示例：创建`Scan`对象并从表中获取数据。 6. **关闭连接**： - `conn.close()`：关闭与HBase集群的连接。 - 示例：`conn.close();`。 #### 四、实验总结与心得体会 通过本次实验，我对HBase的安装配置有了深入的理解，并掌握了如何使用Shell命令和Java API来进行表的操作。HBase的强大之处在于它能够处理大规模的数据，并且提供了高效的数据读写能力。在未来的工作中，我会更加熟练地使用HBase来解决实际问题，并探索更多关于大数据处理的技术栈。

设计了一个高速电压比较器，比较器由前置放大器和带复位端的动态比较器组成。采用charted 公司的0.35um/3.3v 模型，通过CADENCE 进行模拟仿真，电路获得了高速、高分辨率的特性。在100Ms/s 的工作频率下电路消耗0.29mw 的功耗，并且具有6.5mv 的低失调电压。因此，该电压比较器可适用于流水线ADC。

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《Ha_RecoverMyFiles_4.6.6830：免费而强大的数据恢复解决方案》 在数字时代，数据安全成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。不幸的是，由于各种原因，如误删除、硬盘故障或格式化，我们可能会丢失重要的文件。这时，数据恢复工具就显得至关重要。"Ha_RecoverMyFiles_4.6.6830"就是这样一款被誉为“非常非常强大”的免费数据恢复软件，它能在关键时刻帮助用户找回珍贵的数据。 让我们深入理解这款软件的核心功能。RecoverMyFiles是一款高效的数据恢复工具，它具备深度扫描技术，能够对硬盘上的每个扇区进行细致搜索，寻找已被删除或丢失的文件。即使硬盘被格式化，只要丢失的文件未被新的数据覆盖，该软件仍然有可能将它们找回来。这种能力是许多同类软件所不具备的，使得RecoverMyFiles在数据恢复领域独树一帜。 恢复过程中，一个关键特性是保持文件元数据的完整性。RecoverMyFiles能够识别并恢复文件的原始名称，这极大地简化了用户在众多恢复文件中找到目标文件的过程。与那些恢复后文件命名混乱的工具相比，这是一个显著的优势，因为用户无需花费额外的时间去猜测或检查文件内容。 此外，RecoverMyFiles支持多种类型的存储设备，包括内部硬盘、外部硬盘、USB驱动器、SD卡以及各种类型的数码相机存储卡。这意味着，无论数据丢失发生在何处，只要设备可连接到电脑，都有可能通过此软件找回数据。 在操作界面方面，RecoverMyFiles设计得直观易用，使得非专业用户也能轻松上手。只需几步简单的操作，用户就可以启动扫描、预览丢失的文件，并进行恢复。软件还提供了详尽的使用指南和客户支持，以帮助用户解决可能遇到的问题。 尽管RecoverMyFiles以其免费版本提供强大的数据恢复服务，但值得注意的是，免费版可能在某些高级功能上有所限制。例如，可能无法恢复特定类型的文件或在大型硬盘上进行深度扫描。对于需要更多高级特性的用户，可以考虑购买其付费版本以获取更全面的支持和服务。 总结来说，Ha_RecoverMyFiles_4.6.6830是一款高效、可靠且用户友好的数据恢复工具，尤其在处理格式化硬盘和保持文件名完整性方面表现出色。无论是个人用户还是企业用户，当面临数据丢失的困扰时，它都是值得信赖的选择。然而，预防始终胜于治疗，定期备份数据仍然是保护重要信息的最佳策略。

基于YOLOv8算法的车道线智能检测与识别系统：含标签数据集、模型训练及可视化指标的全面解析,十、基于YOLOv8的车道线智能检测与识别系统 1.带标签数据集，BDD100K。 2.含模型训练权重和可视化指标，包括F1，准确率，召回率，mAP等。 3.pyqt5设计的界面。 4.提供详细的环境部署说明和算法原理介绍。 ,基于YOLOv8;车道线智能检测;BDD100K带标签数据集;模型训练权重;可视化指标;pyqt5界面设计;环境部署说明;算法原理介绍。,基于YOLOv8的智能车道线检测与识别系统：含标签数据集及高效模型训练

mysql 625w条生成的随机数据，近似真实。主要字段有: id,user_name(随机英文字符),real_name(中文名),password(32位),province,city,address,img_url,role_id,telphone,email(正常的邮箱格式)，create_time,update_time. sql格式(csv格式分开上传)，亦可做ES的测试数据~

2000-2019年各省分品种能源消费总量数据 1、时间：2000-2019年 2、来源：能源统计年鉴 3、指标：地区、年份、能源合计、煤炭、焦炭、石油、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气、电力 4、范围：30省 2000年至2019年间，中国各省在各能源品种消费方面表现出显著的地区差异和时间序列变化。这一数据集详细记录了30个省份在这一时期内的能源消费总量，涵盖包括煤炭、焦炭、石油、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气以及电力等多种能源品种。 数据集的时间跨度为20年，这为能源消费趋势的分析提供了足够长的时间序列，使得研究者可以观察到长期的能源消费结构变化以及国家政策的影响。从煤炭到清洁能源，不同的能源品种消费变化反映出中国在环境保护、能源结构优化和可持续发展方面所做出的努力与挑战。 由于数据来源是官方的能源统计年鉴，因此保证了数据的权威性和可靠性。这对于国家制定能源政策、企业做出投资决策以及学者进行能源领域的研究都具有重要的参考价值。此外，数据集提供了地区和年份两个维度，便于分析不同地区的能源消费特点和趋势。 在区域差异方面，数据能够揭示中国东部沿海发达省份与中西部省份在能源消费上的差异，这种差异往往与地区经济发展水平、工业结构、资源禀赋以及能源价格政策等因素密切相关。例如，煤炭消费量的变化在很大程度上与国家去产能政策和雾霾治理措施有关，而天然气和电力的消费增长则与清洁能源推广和环保政策紧密相关。 此外，通过对比各种能源品种的消费总量，可以发现中国能源消费结构的演变情况。煤炭作为传统的主力能源，其消费比重有所下降，而清洁能源，包括天然气和电力的消费比重则逐年上升。这一变化趋势对于实现中国提出的碳达峰和碳中和目标具有积极意义。 值得注意的是，数据集覆盖了30个省份，这为分析国内各地能源消费情况提供了全面的视角。各省份的能源消费差异在很大程度上反映了当地的经济结构和产业发展方向。例如，某些省份的石油消费量可能较高，这可能与当地的汽车工业和石化产业发达有关，而某些省份的电力消费量较大，则可能与该地区大力发展电子信息产业有关。 在处理这些数据时，研究者可以通过各种统计和计量经济模型对数据进行深入分析，以期得出更为精确的能源消费趋势预测和政策建议。同时，考虑到数据集所涵盖的能源品种十分全面，还可以进行能源消费与经济增长、环境保护等多方面的交叉研究，为实现国家的绿色发展和生态文明建设提供科学依据。 2000-2019年各省分品种能源消费总量数据集是研究中国能源消费结构变化、地区差异以及能源政策效应的重要基础。通过分析这些数据，可以对中国能源行业的未来发展趋势作出合理预测，并为相关政策的制定提供决策支持。

每年有超过 400,000 例新发肾癌病例，手术是其最常见的治疗方法。由于肾脏和肾脏肿瘤形态的多样性，目前人们对肿瘤形态如何与手术结果相关 ，以及开发先进的手术计划技术 非常感兴趣。自动语义分割是这些工作的一个很有前途的工具，但形态异质性使其成为一个难题。 这一挑战的目标是加速可靠的肾脏和肾脏肿瘤语义分割方法的发展。我们已经为 300 名在我们机构接受部分或根治性肾切除术的独特肾癌患者的动脉期腹部 CT 扫描生成了真实语义分割。其中 210 个已发布用于模型训练和验证，其余 90 个将保​​留用于客观模型评估。

数据集介绍 所有数据均为csv格式，可以在标准电子表格应用程序中使用。请注意，不再使用某些缩写（特别是不再使用特定庄家的赔率），而是指较早季节收集的数据。有关数据集中包括哪些庄家的最新列表，请访问http://www.football-data.co.uk/matches.php 本数据集是一系列关于足球比赛的统计数据，所有数据均以csv（逗号分隔值）格式保存，这种格式能够被大多数标准电子表格程序所识别和处理。该数据集的特点在于其数据源的多样性和历史数据的覆盖度，它不仅涵盖了多项比赛数据，还包括了比赛结果、球队表现、球员表现等多个方面。 具体到数据内容，它可能包含了比赛的日期、时间、主场和客场球队、比分、进球数、射门次数、射正次数、控球率、犯规次数、角球数、红黄牌数量、具体球员表现等统计数据。这些信息对于分析球队表现、球员表现以及预测未来比赛结果都有极大的帮助。 由于数据集中不再使用某些特定庄家的赔率数据，这意味着数据的来源更加多元，不再依赖于单一的数据提供商，这有助于减少数据偏见，提供更全面的视角。此外，数据集包含了较早期的数据，这对于历史趋势分析尤其重要。研究者可以利用这些数据，对比不同时期球队的表现变化，甚至可以用来验证某些历史上的理论或模型。 使用这类数据集的用户群体相当广泛，包括但不限于体育分析师、球队管理层、体育新闻媒体、体育科技公司以及个人数据爱好者。通过深入分析这些数据，用户可以进行球队评估、选手评选、竞猜预测等多方面的应用。 需要注意的是，虽然数据集提供了很多方便，但是数据的准确性和时效性依然需要用户自己甄别。用户应确保使用最新版本的数据集，并在使用过程中注意数据的来源、采集方法和可能存在的偏差。对于具体的应用场景，用户可能还需要结合实时信息和其他数据分析工具，才能得出更为准确的结论。 在使用数据集时，访问http://www.football-data.co.uk/matches.php可以获取有关数据集中包括哪些庄家的最新列表。这对于理解数据集的完整性和准确性至关重要，因为不同的庄家数据可能对分析结果产生不同的影响。 由于数据集涉及的范围较广，用户在分析时应考虑到不同联赛的特点和比赛规则的差异，这些因素都可能对数据分析结果产生影响。例如，不同国家的联赛比赛强度、球员水平、赛事规则可能存在差异，这些都需要在具体分析时予以区分和考虑。 这份足球数据集为足球迷们提供了一个强大的工具，可以用来深入了解和分析足球比赛的各个方面，无论是对于学术研究还是商业应用，它都具有重要的参考价值。