edison_cool911
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ppfbsar：
下载网络文件到SD卡上 -
851228082：
好文！彻底理解单类型导入与按需导入的区别了。还有一点可以通过 ...
谈java的导入(import) -
麦田的设计者：
老乡啊
sqlite 数据库保存图片 -
sf_dream：
我要是读写list、map之类的集合呢
ObjectOutputStream和ObjectInputStream类的学习 -
xfyunyun：
博主，请问webview加载html字符串时怎么进行缓存处理呢 ...
WebView使用总结2(加载HTML内容形式的String)
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2023新型智慧城市智慧交通专项设计方案[498页Word].docx
QT开发资源描述 QT是一款功能强大的跨平台应用程序和用户界面开发框架，广泛应用于各种软件项目的开发中。QT提供了丰富的库和工具，使得开发者能够高效地创建出具有专业外观和优秀用户体验的应用程序。 QT开发资源涵盖了从界面设计到后台逻辑实现的全流程。在界面设计方面，QT提供了强大的Qt Designer工具，支持拖拽式布局和丰富的控件库，使得开发者能够直观地设计复杂的用户界面。同时，QT还支持样式表（QSS）和自定义绘图，让界面更加美观和个性化。 在后台逻辑实现方面，QT提供了完整的C++ API，支持多线程、网络编程、数据库访问等功能。开发者可以利用QT的类库和框架，快速实现各种复杂的功能模块。此外，QT还提供了丰富的文档和社区支持，使得开发者在遇到问题时能够迅速找到解决方案。 QT的跨平台特性是其最大的优势之一。开发者只需编写一次代码，就可以在不同的操作系统和平台上运行应用程序。这使得QT成为开发跨平台桌面应用、移动应用和嵌入式系统的理想选择。 总之，QT开发资源为开发者提供了一套完整、高效、易用的开发工具链。通过利用QT提供的丰富资源和强大功能，开发者可以快速构建出高质量
Node.js，简称Node，是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境，它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立，旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎，可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型，这使得它非常适合处理大量并发连接，从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外，Node.js使用了模块化的架构，通过npm（Node package manager，Node包管理器）,社区成员可以共享和复用代码，极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展，它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等，因此，开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序，这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中，许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台，如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能，简化了开发流程，并且能更快地响应市场需求。
VR（Virtual Reality）即虚拟现实，是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机技术。它利用计算机生成一种模拟环境，是一种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真，使用户沉浸到该环境中。VR技术通过模拟人的视觉、听觉、触觉等感觉器官功能，使人能够沉浸在计算机生成的虚拟境界中，并能够通过语言、手势等自然的方式与之进行实时交互，创建了一种适人化的多维信息空间。 VR技术具有以下主要特点： 沉浸感：用户感到作为主角存在于模拟环境中的真实程度。理想的模拟环境应该使用户难以分辨真假，使用户全身心地投入到计算机创建的三维虚拟环境中，该环境中的一切看上去是真的，听上去是真的，动起来是真的，甚至闻起来、尝起来等一切感觉都是真的，如同在现实世界中的感觉一样。 交互性：用户对模拟环境内物体的可操作程度和从环境得到反馈的自然程度（包括实时性）。例如，用户可以用手去直接抓取模拟环境中虚拟的物体，这时手有握着东西的感觉，并可以感觉物体的重量，视野中被抓的物体也能立刻随着手的移动而移动。 构想性：也称想象性，指用户沉浸在多维信息空间中，依靠自己的感知和认知能力获取知识，发挥主观能动性，寻求解答，形成新的概念。此概念不仅是指观念上或语言上的创意，而且可以是指对某些客观存在事物的创造性设想和安排。 VR技术可以应用于各个领域，如游戏、娱乐、教育、医疗、军事、房地产、工业仿真等。随着VR技术的不断发展，它正在改变人们的生活和工作方式，为人们带来全新的体验。
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如果是32位的系统，那就将本站下载32位的dll文件放到“C:/Windows/System32”这个文件夹里面,如果是64位的系统，那就将本站下载的32位dll文件放到“C:/Windows/SysWOW64”这个文件夹里面,本站下载的64位文件放到“C:/Windows/System32”这个文件夹里面.
基于深度强化学习DQN的FlappyBird游戏AI开发 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据，只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数（value function）算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用（exploration-exploitation）间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论，被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能，可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如，Facebook提出了开源强化学习平台Horizon，该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域，RL系统能够为患者提供治疗策略，该系统能够利用以往的经验找到最优的策略，而无需生物系统的数学模型等先验信息，这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说，强化学习是一种通过智能体与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。
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GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”（生成式预训练转换器），是一个在自然语言处理（NLP）领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发，并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构，它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息，并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段： 预训练阶段：在这个阶段，模型会接触到大量的文本数据，并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说，模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语，从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段（也称为下游任务训练）：在预训练完成后，模型会被应用到具体的NLP任务中，如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段，模型会使用有标签的数据进行微调，以适应特定任务的需求。通过微调，模型能够学习到与任务相关的特定知识，并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时，GPT模型也面临一些挑战，如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题，研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构，如GPT-2、GPT-3等，以进一步提高模型的性能和效率。
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基于强化学习的跳一跳游戏 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据，只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数（value function）算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用（exploration-exploitation）间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论，被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能，可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如，Facebook提出了开源强化学习平台Horizon，该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域，RL系统能够为患者提供治疗策略，该系统能够利用以往的经验找到最优的策略，而无需生物系统的数学模型等先验信息，这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说，强化学习是一种通过智能体与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。
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