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L301. 删除无效的括号

删除无效的括号 删除最小数量的无效括号,使得输入的字符串有效,返回所有可能的结果。 说明: 输入可能包含了除 ( 和 ) 以外的字符。 示例 1: 输入: “()())()” 输出: ["()()()", “(())()”] 示例 2: 输入: “(a)())()” 输出: ["(a…

ORA-12541 无监听程序解决方案

1、先进入服务看OracleOraDb11g_home1TNSListener和OracleServiceORCL是否打开,如果没打开就将他们打开,如果打开了再连接还是出现 “ORA-12541 无监听程序解决方案”,那么请查看2 2、如果OracleOraDb11g_home1TNSListener和OracleServiceORC…

Oracle tnsnames.ora 详解

文章目录 1 概述2 图示2.1 路径2.2 参数2.3 登录 3 扩展 1 概述 #mermaid-svg-ZAgWjMQX0gJ3xtsn {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-ZAgWjMQX0gJ3xtsn .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-ZAgWjMQX…

Alert 日志报错:ORA-2730x OS Failure Message: No Buffer Space Available

前言 今天巡检遇到数据库报错 ORA-2730x 错误,数据库版本为Oracle 11204 (x86_64),错误日志如下: ORA-00603: ORACLE server session terminated by fatal error ORA-27504: IPC error creating OSD context ORA-27300: OS system dependent…

KDE桌面 SDDM 面板 桌面 KWIN美化日志

闲置了 这天看着旧电脑,4G的内存已经进入了被嫌弃的范畴,还带着个固态硬盘。 寻思算了吧,就装个linux系统折腾一下吧。 只是没想到,这一折腾就折腾了好几天。 下载安装fedora32 安装kde桌面环境 直接去fedora官网下载就行了&am…

kwin模糊度代码解读

本篇文档主要讲述kwin绘制模糊特效的流程,和相关函数的理解注释。 相关文件和函数 src/plugins/windowsystem/windoweffects.cpp 主要进行窗口的查询和窗口属性的设置。 // 启用或禁用窗口模糊效果,根据给定的窗口ID、启用标志和区域,启用…

KWin、libdrm、DRM从上到下全过程 —— drmModeAddFBxxx(1)

序言 最近在研究libdrm、DRM以及KWin,发现要真正理解Linux图形栈从上到下的机制,最好的、最易于理解的方法是将KWin、libdrm和DRM由上到下的调用过程暨代码统一进行研究,这样才能更好地理清其中的关系,把握总体全貌,因…

KWin事件总结和相关类介绍

KWin事件总结和相关类介绍 目录 KWin事件总结和相关类介绍 1、事件相关模块 1.1 事件类型 1.2 事件管理 1.3 事件过滤器 2、KWin其他模块整理 2.1 窗口 2.2 Item 2.3 scene 3、事件传递流程 3.1 事件整体流程 3.2 事件传递时序图 4、事件流程样例 4.1 鼠标拖动修…

java 字符串编码转换 字符集/编码的见解

转http://www.cnblogs.com/kenkofox/archive/2010/04/23/1719009.html !!!Java要转换字符编码:就一个String.getBytes("charsetName")解决,返回的字节数组已经是新编码的了~~至于后边是new String组装还是网…

A3C DPPO

跟着莫烦老师的强化学习教程时做的笔记,原贴:https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/ A3C Asynchronous Advantage Actor-Critic 一句话概括 A3C: Google DeepMind 提出的一种解决 Actor-Critic 不收敛问题的算法. …

【强化学习】A3C原理

先解释一下什么叫异步、什么叫并发: **异步:**和同步相对,同步是顺序执行,而异步是彼此独立,在等待某个事件的过程中继续做自己的事,不要等待这一事件完成后再工作。线程是实现异步的一个方式,异…

【深度强化学习】A3C

上一篇对Actor-Critic算法的学习,了解Actor-Critic的流程,但由于普通的Actor-Critic难以收敛,需要一些其他的优化。而Asynchronous Advantage Actor-Critic(A3C)就是其中较好的优化算法。 A3C Introduction 为了打破…

强化学习之AC、A2C和A3C

阅读本文可参考我以前的文章《强化学习实践教学》https://tianjuewudi.gitee.io/2021/07/16/qiang-hua-xue-xi-shi-jian-jiao-xue/#toc-heading-29,其中的连续动作空间上求解RL章节是本文的基础,其中的DDPG和Actor-Critic除了Target网络外其余都一致。 …

算法 源码 A3C

A3C 源码解析 标签(空格分隔): 增强学习算法 源码 该代码实现连续空间的策略控制 """ Asynchronous Advantage Actor Critic (A3C) with continuous action space, Reinforcement Learning. Using: tensorflow r1.3 gym 0.8…

A2C和A3C

A2C Advantage Actor-Critic 是一个随机变量,在采样数据不非常充足的情况下,方差会很大,如何提高训练的稳定性呢?直接估算G的期望值, 让期望值去代替采样到的值。 在Q-learning中有两种Critic 用MC会更精确但TD会更稳…

AC A2C A3C

基本概念 Actor-Critic(AC) AC全称Actor-Critic,中文名演员-评论家算法。AC算法是一种既基于值函数、又基于策略函数的算法。这里所说的基于值函数的算法,主要指的是算法本身输出的所有动作的价值,根据最高价值来选择…

【强化学习】Asynchronous Advantage Actor-Critic(A3C)

1 A3C简介 A3C全称Asynchronous Advantage Actor-Critic,顾名思义,它采用的是Actor-Critic的形式(需要回顾Actor-Critic的,可以点击这里【强化学习】Actor-Critic(演员-评论家)算法详解)。为了…

深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm)

跟着李宏毅老师的视频,复习了下AC算法,新学习了下A2C算法和A3C算法,本文就跟大家一起分享下这三个算法的原理及tensorflow的简单实现。 视频地址:https://www.bilibili.com/video/av24724071/?p4 1、PG算法回顾 在PG算法中&#…

A3C框架

文章目录 一、动机二、A3C算法 一、动机 基于AC框架的算法很难收敛,因此可以采用DQN的经验回放的方法降低数据间的相关性,基于这种思想A3C算法采用异步的思想降低数据间的差异性,具体做法:在多个线程里与环境进行交互&#xff0c…