连续时间问题的方法示例 一般讲义 请参见“项目中Ben Moll的，以及尤其是： 来自Ben Moll： ： 和 来自Pontus Rendahl： ： 和 ： 方法的详细说明 请参阅以获取有关随机过程（平稳和时变）离散化的详细信息，以及简单值函数和平稳分布计算的解决方案。 有关解决最佳停止问题的详细信息，请参见 （考虑离散化）。 有关解决新古典增长模型的详细信息，请参见 。 文件夹的结构 所有算法的文档来源都在docs /中。 对于Matlab算法的特定实现 在matlab / lib /中查看实现这些方法的库函数 请参阅使用matlab / examples /中的库函数的示例。 此时，大多数代码都在测试中，而不是示例中。 matlab库的所有单元测试和回归测试都在matlab / tests /中。 更改编码后，可以在matlab文件夹中使用run_tests.m

该项目为aadl项目，基于osate平台，说明了对具有低临界部件的飞机的连续定量安全风险评估，该部件会影响飞机的整体安全。内含项目官方pdf介绍，适合aadl初学者。

强化-深度学习-连续控制

我们将深度Q-Learning成功背后的理念与持续的 动作域。我们提出了一种基于确定性模型的无模型算法 可以在连续动作空间上操作的策略梯度。使用 同样的学习算法，网络结构和超参数，我们的算法 稳健地解决20多个模拟物理任务，包括经典 如手推车摆动、灵巧操作、腿部运动等问题 还有开车。我们的算法能够找到性能具有竞争力的策略 与那些发现的规划算法完全访问的动态 域及其衍生物的。我们进一步证明，对于许多 任务算法可以“端到端”学习策略：直接从原始像素输入。

SuprTEK-Continuous Monitoring - 2013 - CombinedMo.pdf

虚幻引擎4 Docker容器 •• 寻找开始的地方？ 请查看以获取有关在Docker容器内使用Unreal Engine的与实现无关的信息，然后前往以查看特定于使用ue4-docker项目的详细信息。 ue4-docker Python软件包包含一组Dockerfile和随附的构建基础结构，可用于为Epic Games的构建Docker映像。 这些图像还整合了 ， 和的基础，以促进各种用例。 主要功能包括： 支持虚幻引擎4.19.0及更高版本。 Windows容器和Linux容器均受支持。 支持构建和打包UE4项目。 支持运行自动化测试。 通过Linux下的NVIDIA Docker支持运行带有屏幕外渲染的已构建UE4项目。 资源： 文档： : GitHub存储库： : 在PyPI上打包： ://pypi.org/project/ue4-docker/ 相关文章： : 虚幻容器社区中心： ： 贡献 请参阅文件以获取有关如何为ue4-docker的开发做出贡献的指导原则。 法律 版权所有:copyright:2018-2019，Adam Rehn。 根据MI

记录所有的HTTP流量并在10分钟内创建一个负载测试(Apache JMeter兼容)。 BlazeMeter Chrome扩展程序使您可以-录制。 浏览。 上载。 跑。 Chrome扩展程序会记录浏览器发送的所有HTTP / S请求和实际用户交互，创建同步的JMeter和Selenium脚本，然后将其自动上传到BlazeMeter，您可以在其中单击即可执行。 无需安装JMeter或Selenium即可记录或运行性能测试，Chrome扩展程序会自动创建JMeter和Selenium脚本。 该扩展程序还允许您在本地Chrome浏览器上调试和测试录制的Selenium会话。 通过在本地使用JMeter，您可以调试和增强Chrome扩展程序创建的JMX文件，以确保脚本可以使用。 新功能：https://guide.blazemeter.com/hc/en-us/articles/115004970329-Chrome-Extension-Changelog-Chrome-Extension-Changelog此扩展程序提供一种模式：记录-为您创建JMeter和Selenium脚本您的所有浏览活动都可以为您记录的场景创建JMeter和Selenium脚本，在本地调试它们或将其上载到BlazeMeter。 单击即可执行，或将其导出为JMeter .jmx / Taurus Selenium YAML或JMeter和Selenium的合并文件。 在不到十分钟的时间内运行负载测试功能和要求-记录浏览器发出的所有HTTP / S请求-记录用户GUI操作-在Selenium步骤中添加断言-记录期间添加事务标签（对于JMeter和Selenium）-如果要记录交易，需要使用Chrome版本58-建议的最低Chrome版本是58-与Apache JMeter兼容-对于某些功能，需要一个免费的BlazeMeter帐户（例如，转换为JMX）-与Taurus Selenium兼容-在没有测试脚本应用程序的情况下运行测试-为以下版本运行测试最多3,000,000个并发用户-运行API功能测试-并发运行Selenium测试和JMeter测试，以充分利用两者的优势 支持语言:English

近年来，由于情感识别已成为情感计算的标志之一，因此人们越来越重视生理信号来进行情感识别。本文提出了一种利用来自多个对象的心电图（ECG）信号进行情感识别的方法。数据，我们采用电影剪辑的唤醒方法，使被摄对象体验到特定的情感而不受外界干扰。通过连续小波变换对P-QRS-T波进行精确定位，充分提取了许多ECG特征。由于特征选择是一种组合在最优化问题上，采用基于邻域搜索的改进二元粒子群算法（IBPSO），通过fisher或K最近邻（K-Nearest Neighbor，KNN）分类器，寻找有效的特征来改进情绪状态的分类结果。表明该方法是成功的，并且从心电信号获得的有效特征可以表达情绪稳定非常好。

持续学习基准 使用流行的持续学习算法评估三种类型的任务转移。 该存储库使用PyTorch实现并模块化了以下算法： EWC： ，（克服神经网络中的灾难性遗忘） 在线EWC： ， SI： ，（通过突触智能持续学习） MAS： ，书面（“内存感知突触：学习（不）忘记的内容”） 创业板： ，（用于持续学习的梯度情景记忆） （更多即将到来） 将以上所有算法与具有相同静态内存开销的以下基准进行比较： 天真彩排： L2： ， 关键表： 如果此存储库对您的工作有所帮助，请引用： @inproceedings{Hsu18_EvalCL, title={Re-evaluating Continual Learning Scenarios: A Categorization and Case for Strong Baselines}, author={Yen-Chang Hsu a

Embedded_cicd：用于构建针对嵌入式系统的单个CICD管道的框架