哈工大教务处评教浏览器自动脚本 使用场景： 在教务处网站中有学生评价一项，每个学期都要进行，而且需要填的选项较多，任务量较大 由评课评教材，评价教与学状态，评价实验课，综合评价教师四个部分组成 其中前三个部分工作量具体，可以使用脚本自动填写，评价教师部分个人觉得用脚本瞎评价是对老师工作付出的不尊重，就没有提供相应的脚本 使用方法： 1、打开评教的页面，在评教页面打开浏览器的调试工具 2、在中有三个代码块，分别对应评教的评课评教材，评价教与学状态，评价实验课 三个部分的代码，将每个部分的代码分别复制到对应评教页面的控制台(console)中，按回车执行，就可以看到页面里的所有选项都已经填好了。 附各种平台和各种浏览器打开控制台的快捷键 谷歌浏览器(Chrome) Windows: Ctrl + Shift + J F12 键 Mac: Cmd + Option + J 火狐浏览器(firef

Dense 强化学习在自动驾驶安全验证中的应用 Dense 强化学习是一种基于人工智能的技术，旨在加速自动驾驶汽车的安全验证过程。传统的安全验证方法需要在自然istic驾驶环境中对自动驾驶汽车进行测试，这些测试需要大量的时间和经济投入。为了解决这个问题，研究人员开发了一种智能测试环境，使用基于 Dense 强化学习的背景代理来验证自动驾驶汽车的安全性能。 Dense 强化学习是一种基于深度强化学习的方法，通过编辑马尔科夫决策过程，删除非安全关键状态，重新连接关键状态，以便从自然istic驾驶数据中获取紧凑的信息。这种方法可以使神经网络从紧凑的信息中学习，实现了传统深度强化学习方法无法实现的任务。 在本研究中，研究人员使用 Dense 强化学习方法训练背景代理，来模拟自然istic驾驶环境中的安全关键事件。然后，他们使用高度自动化的测试车辆在高速公路和城市测试轨道上进行测试，结果表明，Dense 强化学习方法可以将评估过程加速多个数量级（10^3 到 10^5 倍）。 该方法的应用前景非常广阔，不仅可以用于自动驾驶汽车的安全验证，还可以用于其他安全关键的自动系统的测试和培训。随着自动驾驶技术的快速发展，我们正处于交通革命的前沿，这项技术将大大推动自动驾驶技术的发展。 知识点： 1. Dense 强化学习是一种基于深度强化学习的方法，用于加速自动驾驶汽车的安全验证过程。 2. 传统的安全验证方法需要在自然istic驾驶环境中对自动驾驶汽车进行测试，这些测试需要大量的时间和经济投入。 3. Dense 强化学习方法可以通过编辑马尔科夫决策过程，删除非安全关键状态，重新连接关键状态，以便从自然istic驾驶数据中获取紧凑的信息。 4. 该方法可以使神经网络从紧凑的信息中学习，实现了传统深度强化学习方法无法实现的任务。 5. 该方法可以用于自动驾驶汽车的安全验证，也可以用于其他安全关键的自动系统的测试和培训。 6. 该方法可以加速自动驾驶汽车的安全验证过程，达到多个数量级的加速效果。 7. 该方法的应用前景非常广阔，随着自动驾驶技术的快速发展，将大大推动自动驾驶技术的发展。 Dense 强化学习是一种基于人工智能的技术，旨在加速自动驾驶汽车的安全验证过程。其应用前景非常广阔，将大大推动自动驾驶技术的发展。

博文《python做了一个极简的栅格地图行走机器人，到底能干啥？[第四弹]——解锁路径自动规划功能》我们用python手搓了一个极其简单的行走机器人，建立了机器人速度控制模型，具有： 带UI 雷达测距 键盘控制行走功能， 加速设置 雷达数据的可视化 任意地图尺寸的创建 任意障碍物数量的随机生成 编辑地图功能 自动避障功能 自动路径规划模块 路径自动控制

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新电脑可以用这个安装没有安装的运行库

之前一直找屏幕中间的JS广告浮动代码，没找到，索性自己改了一个，在屏幕中间浮动，可以手动关闭，也会自动关闭。 这个用途也比较广泛，图片，文字，视频都可以。 有什么不合适的可以自己调。

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这是一个基于Wpf的自动更新应用程序，可以帮助开发人员更好地完成更新功能。 描述： WPF和MVVM 支持更新程序包文件验证（比较文件MD5代码） 支持区分x86和x64程序 支持更新程序的版本号 支持执行更新策略 用法： 程序启动需要6个参数 当前版本号（0.9.0.0） 升级版本号（1.0.0.0） 更新描述URL（ ） 更新包文件URL（ 更新的文件发布路径（E：\ PlatformPath） 更新软件包文件MD5代码（2b406701f8ad92922feb537fc789561a） 对于调试等参数，可以将参数设置为： 0.9.0.0 1.0.0.0 https://github.com/WELL-E http://localhost:9090/UpdateFile.zip E:\PlatformPath 2b406701f8ad92922feb537fc78

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针对当前主要依靠人工进行识别的现状，提出一种计算机自动识别建筑安装工程图纸中电气构件的方法。首先利用DXF文件读取图形信息，根据电气构件图形特征，删除DXF文件中的冗余图形信息，并将DXF文件转为图像格式，在图像中利用图像分割技术读取全部的电气构件数据。实验仿真结果表明该方法快速、有效。