学徒制学习 我通过IRL实施学徒制学习的代码（Abbeel＆Ng，2004） 下图的左上角是30 * 30的gridworld，具有groundtruth奖励，其他九个图是每500次迭代直到4500为止的恢复的奖励。

django自带的认证系统能够很好的实现如登录、登出、创建用户、创建超级用户、修改密码等复杂操作，并且实现了用户组、组权限、用户权限等复杂结构，使用自带的认证系统就能帮助我们实现自定义的权限系统达到权限控制的目的。 在django中默认情况下,syncdb运行时安装了django.contrib.auth,它会为每个模型创建默认权限,如foo.can_change,foo.can_delete和foo.can_add.要向模型添加自定义权限,可以添加类Meta：在模型下,并在其中定义权限,如此处所述 我的问题是,如果我要为用户模型添加自定义权限,该怎么办？像foo.can_view.我可以用下

TESS NG™微观交通仿真系统融合了交通工程、软件工程、系统仿真等交叉学科领域的最新技术研发而成，主要特点为：完全自主知识产权、专门针对中国驾驶者及交通流特征、便捷快速的建模能力，开放的外部接口模块，定制化的用户服务等。 TESS NG的V1.2版本向用户开放了3D的试用功能，在此模块下，用户可以在“查看——３D展示”菜单栏调出三维展示窗口。

syslog-ng的需求包 syslog-ng_3.5.6.tar.gz

多渠道打包；apk渠道信息

前言 给大家分享以下我是如何部署 SpringBoot + Vue 前后端分离的项目的，我用的 Linux 发行版是 CentOS7.5 有了一个基于 ElementUI 的电商后台管理系统，在开发一个相似的后台就会轻松很多。不过前面的系统的后端是使用 node 完成的，对于我们 Java 开发者来说，用不到。我学习的是 ElementUI 的使用，就足够了，然后后端服务就全部可以自己使用 SpringBoot 来完成 最近貌似 Vue3 正式版也发布了，正好有空看可以去看一看 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、Vue 打包的项目如何部署？ 1.1 Vue 项目打包 温馨提

Coursera上的深度学习专业 这是我本课程的个人项目。 该课程涵盖了从初学者到高级的深度学习。 强烈建议任何想要闯入AI的人。 教师： 课程1. 第一周- 第2周- 第3周- 第四周- 课程2. 第一周- -设置机器学习应用程序-规范化神经网络-设置优化问题 第2周- 第3周-超参数 课程3. 构建机器学习项目 第一周- 机器学习策略简介-设定目标-与人员水平的绩效进行比较 第2周- 机器学习策略（2） -错误分析-培训和开发/测试集不匹配-从多个任务中学习-端到端深度学习 课程4. 卷积神经网络 第一周- 卷积神经网络的基础 第2周- 深度卷积模型：案例研究-阅读文章： 具有深度卷积神经网络的ImageNet分类，用于大规模图像识别的超深度卷积网络 第3周-对象检测-阅读文章：只看一次：统一的实时对象检测， YOLO Week4- 特殊应用：人脸识别和神经风格转换-

本文主要介绍angular在不同的组件中如何进行传值，如何通讯。主要分为父子组件和非父子组件部分。 父子组件间参数与通讯方法 使用事件通信（EventEmitter，@Output）： 场景：可以在父子组件之间进行通信，一般使用在子组件传递消息给父组件； 步骤： 子组件创建事件EventEmitter对象，使用@output公开出去； 父组件监听子组件@output出来的方法，然后处理事件。 代码： // child 组件 @Component({ selector: 'app-child', template: '', styles: [``] })

Explore how to develop and implement wireless server networks (WSN) using Contiki-NG, branded as the operating system for the IoT. The book explains Contiki-NG’s advantages in sensing, communication, and energy optimization and enables you to begin solving problems in automation with WSN. Practical Contiki-NG is a guide to getting started with Contiki-NG programming featuring projects that demonstrate a variety of applications. This book takes a practical and content-driven approach to the latest technologies, including Raspberry Pi, IoT and cloud servers. Readers will go through step-by-step guides and sample scenarios such as sensing, actuating, connectivity, building middleware, and utilizing IoT and cloud-based technologies. If you’re looking to go from zero to hero in using Contiki-NG to build Wireless Sensor Network (WSN) applications then this is the book for you. What You’ll Learn Prepare and set up Contiki-NG development Review the basics of the Contiki-NG platform to build Wireless Sensor Networks (WSN) Develop your own Contiki-NG program Perform sensing and actuating on the Contiki-NG platform Implement a middleware for Contiki-NG motes Build a simple IoT program using the Contiki-NG environment Who This Book Is For Developers, students, researchers and anyone who has an interest in Wireless Sensor Network (WSN).

Python中滑动平均算法（Moving Average）方案： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np # 等同于MATLAB中的smooth函数，但是平滑窗口必须为奇数。 # yy = smooth(y) smooths the data in the column vector y .. # The first few elements of yy are given by # yy(1) = y(1) # yy(2) = (y(1) + y(2) + y(3))/3 # yy(3) = (y(1