fusioncharts-suite-xt 3.11.0 最新版 完美破解版 个人破解.本人多年不搞js了..再加上官方修改了加密方式. 所以这个版本破解是否成功本人没有确认过.... 有条件实验的兄弟麻烦汇报下结果,然后我再改 0分 也可以只用压缩包中的fusioncharts.js覆盖官方版本 代码仅供个人测试使用,其他用途本人概不负责 官方DEMO:http://www.fusioncharts.com/explore/

fusioncharts最新版本3.11.3 svg动画图形统计报表 PC和移动端上的表现都比较牛逼。官方也提供了很丰富的示例，api文档也非常全。 声明：仅供个人学习研究使用，至于商用什么的后果自负。

内容概要：本文详细介绍了 FreeRTOS 实时操作系统，涵盖了其基础概念、与裸机开发的区别、入门篇、深入篇、项目实战以及总结与展望。FreeRTOS 是一款免费开源的轻量级实时操作系统内核，专为资源受限的嵌入式系统设计，支持35种处理器架构。其优势包括开源免费、轻量级、可移植性强、功能丰富、社区支持和高可靠性。文章对比了 FreeRTOS 与裸机开发在任务管理、中断处理和资源管理方面的差异。入门篇详细讲解了内存管理、任务创建、任务状态、任务优先级、空闲任务和钩子函数、同步与互斥、队列、信号量、互斥锁和事件组。深入篇探讨了任务调度机制、中断管理、内存管理源码分析和任务通知。项目实战部分以智能家居环境监测系统为例，展示了 FreeRTOS 在实际项目中的应用。最后总结了学习要点和未来发展趋势。 适合人群：具备一定嵌入式开发基础的研发人员，特别是从事物联网、智能家居、工业自动化等领域工作的工程师。 使用场景及目标：①理解 FreeRTOS 的核心概念和工作机制；②掌握 FreeRTOS 的任务管理、内存管理、中断处理和任务间通信机制；③应用于实际项

热ML 作者： 松田幸太（ ） 版本： 0001 内容 由机器学习提供动力的热力学。 Thermo-ML是面向热力学领域的科学家的python库，他们希望利用机器学习的力量来进行准确的预测。 （如果您听说过ChemSage，FactSage，Thermochem，则该项目可能会让您感兴趣。） 该软件包将（很快）包括： 来自JAFAF和其他可靠来源的广泛热力学数据库 从数据库中学习并做出准确预测的AI（我的计划是从形成焓开始） 我目前是一名机器学习工程师（位于Tokto的一家初创企业中的AI Dev总监），之前曾从事计算热力学@McGill University的研究。 （ ） 我将在周末进行此工作，因此请耐心等待。 如果您有兴趣关注这个项目，请打上星号，让我知道您在那里，我将努力加快工作的速度;） 目的是使AI能够学习成千上万种化合物的热力学性质（例如，焓，熵，热容

作为人工智能领域的热门研究问题，深度强化学习自提出以来，就受到人们越来越多的关注。目前，深度强化学 习能够解决很多以前难以解决的问题，比如直接从原始像素中学习如何玩视频游戏和针对机器人问题学习控制策略，深度强 化学习通过不断优化控制策略，建立一个对视觉世界有更高层次理解的自治系统。其中，基于值函数和策略梯度的深度强化 学习是核心的基础方法和研究重点。本文对这两类深度强化学习方法进行了系统的阐述和总结，包括用到的求解算法和网络 结构。首先，概述了基于值函数的深度强化学习方法，包括开山鼻祖深度Q 网络和基于深度Q 网络的各种改进方法。然后 介绍了策略梯度的概念和常见算法，并概述了深度确定性策略梯度 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)是人工智能领域中的一个重要分支，它结合了深度学习的表征能力与强化学习的决策制定机制。本文由刘建伟、高峰和罗雄麟共同撰写，深入探讨了基于值函数和策略梯度的DRL方法。 一、基于值函数的深度强化学习 值函数在强化学习中用于评估状态的价值或策略的期望回报。深度Q网络(Deep Q-Network, DQN)是这一领域的里程碑式工作，它解决了传统Q学习的两个关键问题：经验回放缓存(experience replay)和固定目标网络(fixed target network)。DQN通过神经网络学习状态动作值函数Q(s, a)，并使用贝尔曼最优方程进行更新。随后出现了许多DQN的变体，如Double DQN、 Dueling DQN等，旨在减少过估计，提高学习稳定性。 二、策略梯度方法 策略梯度是另一种强化学习策略，它直接优化策略参数，以最大化期望回报。这种方法的优点是可以处理连续动作空间。文章介绍了策略梯度的基本概念，并讨论了如REINFORCE算法。此外，还提到了深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient, DDPG)算法，它适用于连续动作空间的问题，通过引入actor-critic结构和经验回放缓存来稳定学习过程。 三、其他深度强化学习方法 除了DQN和DDPG，文章还提及了信赖域策略优化(TRUST Region Policy Optimization, TRPO)和异步优势演员评论家(Accelerated Advantage Actor-Critic, A3C)等策略梯度的变种。TRPO通过约束策略更新的幅度，保证了策略的稳定性，而A3C则利用多线程异步更新，提高了学习速度。 四、前沿进展：AlphaGo与AlphaZero AlphaGo是谷歌DeepMind团队开发的围棋AI，它通过深度学习和蒙特卡洛树搜索结合，击败了世界冠军。AlphaZero是AlphaGo的升级版，不再依赖人类知识，仅通过自我对弈就能掌握多种棋类游戏的顶尖水平。AlphaZero的成功表明，基于深度强化学习的方法可以实现通用的游戏策略学习。 五、未来展望 随着技术的发展，深度强化学习的应用将更加广泛，如机器人控制、自动驾驶、资源调度等领域。未来的研究方向可能包括更高效的算法设计、更好的泛化能力、以及处理高维度和连续状态/动作空间的能力。同时，解决现实世界中的延迟问题、探索环境不确定性以及提高学习效率也是重要的研究课题。 总结，深度强化学习通过值函数和策略梯度方法，实现了从原始输入数据中自动学习高级行为的突破。这些方法的不断发展和完善，不仅推动了人工智能的进步，也为实际问题的解决提供了强大的工具。

微信小程序是一种轻量级的应用开发框架，由腾讯公司推出，主要应用于移动端，为用户提供便捷的交互体验。在微信小程序的开发过程中，开发者通常需要将HTML（超文本标记语言）页面转换为WXML（微信小程序标记语言）以实现与微信小程序环境的兼容。"html2wxml"工具就是为了这个目的而设计的，它能够帮助开发者快速、方便地完成HTML到WXML的转换，提高开发效率。 "html2wxml-master.zip"这个压缩包包含了"html2wxml"工具的主分支或最新版本。解压后，我们可以看到"html2wxml-master"目录，里面通常会包含以下几部分： 1. **源代码**：这是转换工具的核心部分，通常包括JavaScript文件，用于解析HTML并生成对应的WXML代码。开发者可以通过阅读源代码了解转换的逻辑，甚至可以根据自己的需求进行定制。 2. **示例**：可能包含一些示例HTML文件和它们转换后的WXML文件，用于演示如何使用工具，并提供参考。 3. **文档**：可能有README文件或其他形式的文档，解释如何安装、配置和使用这个工具。这些文档对于初学者来说非常重要，可以帮助他们快速上手。 4. **测试**：包含测试用例，用于确保工具的功能正常。开发者可以通过运行这些测试来验证工具是否按预期工作。 5. **依赖库**：如果工具依赖于其他外部库，这些库可能会被包含在内，或者在文档中列出，需要通过npm（Node.js包管理器）等工具进行安装。 6. **构建脚本**：为了编译和打包工具，可能会有Grunt、Gulp或Webpack等构建工具的配置文件，开发者可以使用这些脚本来生成可执行文件或浏览器版本的转换工具。 7. **许可证文件**：说明了工具的使用许可条件，例如MIT、Apache 2.0等开源许可证，确保合规使用。 使用"html2wxml"工具，开发者可以遵循以下步骤： 1. **安装**：确保本地安装了Node.js环境，然后在命令行中进入工具目录，运行`npm install`安装所有依赖。 2. **转换**：使用`npm run convert`或指定的命令行参数，将HTML文件转换为WXML。这通常会生成一个对应的WXML文件。 3. **整合**：将生成的WXML文件导入微信开发者工具，与CSS和JavaScript文件一起构成微信小程序的页面结构。 4. **调试与优化**：在微信开发者工具中预览和调试转换后的页面，根据需要调整WXML代码，以达到最佳效果。 5. **部署**：当页面功能完善并通过测试后，通过微信开发者工具提交代码审核，最后发布到微信小程序平台。 通过学习和使用"html2wxml"这样的转换工具，开发者不仅可以提升开发效率，还能深入理解微信小程序的架构和工作机制，从而更好地构建和维护小程序应用。同时，这也体现了前端技术的跨平台能力，使得HTML技术在特定环境中也能发挥重要作用。

最佳亚马逊图书 2009年至2019年亚马逊最畅销书的数据。 来自kaggle.com的数据集： ://www.kaggle.com/sootersaalu/amazon-top-50-bestselling-books-2009-2019 专注于创建可视化

在Linux操作系统中，掌握和理解常用命令是至关重要的，无论是对于初学者还是经验丰富的开发者。本篇将详细介绍三个关键的Linux命令：`renice`、`top`和`skill`，以及一个用于字符串操作的实用工具`expr`。 1. `renice`命令： `renice`命令用于改变Linux系统中运行进程的优先级。优先级数值范围通常是-20（最高优先级）到19（最低优先级）。默认情况下，用户只能改变自己的进程优先级，超级用户（root）可以改变任何进程的优先级。例如，`renice +1 987 -u daemon root -p 32`将进程ID为987、属主为daemon以及进程ID为32的进程优先级提高1。 2. `top`命令： `top`是一个实时显示系统状态的动态视图工具，它能提供进程的详细信息，包括CPU使用率、内存使用情况、进程状态等。通过`-d`选项可以设置刷新间隔，`-q`禁用交互模式，`-c`显示完整命令路径，`-S`累积子进程时间，`-i`忽略空闲进程，`-n`设置更新次数后退出，`-b`批处理模式，通常与重定向结合使用。例如，`top -n 10`将显示进程状态并更新10次后退出。 3. `skill`命令： `skill`用于向系统中的进程发送信号，例如结束进程、暂停进程等。常见的信号有`TERM`（默认，发送中断请求）、`HUP`（挂断）、`INT`（中断）、`KILL`（强制结束）、`STOP`（暂停）、`CONT`（继续）。使用`-t`指定终端，`-u`指定用户，`-p`指定进程ID，`-c`指定命令名称。例如，`skill -KILL -v pts/*`会向所有PTY设备上的进程发送KILL信号，强制终止它们。 4. `expr`命令： `expr`是一个用于执行算术和字符串表达式的命令行工具。它可以计算数字（如`expr 14 % 9`得到5），提取字符串的一部分（`expr substr "thisisatest" 3 5`得到"isis"），查找字符串中的子字符串位置（`expr index "testforthegame" e`得到2），以及对字符串进行引号转义（`expr quotet`

标题中的“2020-INS-XPSO-SourceCode-Matlab.rar”指的是一个2020年关于智能优化算法XPSO（一种改进的粒子群优化算法）的源代码，采用Matlab编程语言。这个压缩包包含了相关的设计、开发和应用资料，是一个学习和交流的资源库，并且可能会随着新内容的出现而持续更新。 描述中提到的“多种智能优化算法设计开发应用”暗示了该压缩包不仅包含了XPSO算法，可能还涵盖了其他类型的优化算法，比如遗传算法、模拟退火、蚁群算法等。这些算法在解决复杂的非线性优化问题时非常有效，广泛应用于工程设计、机器学习模型参数调优、数据分析等领域。Matlab作为一种强大的数值计算和可视化工具，非常适合进行这类算法的实现和测试。 “可供学习交流”表明这个资源包不仅仅是一份代码库，还可能包含了解释性文档、教程或研究论文，帮助用户理解算法的工作原理，以及如何在实际项目中应用这些算法。这为初学者和有经验的开发者提供了互动和讨论的基础。 “不断更新资源”提示我们这个压缩包可能有一个社区或者维护者团队，他们会定期添加新的算法实现、改进现有代码或者提供新的案例研究，确保用户能够获取最新的研究成果和技术进展。 从压缩包子文件的“XPSO.txt”来看，这可能是一个关于XPSO算法的文本文件，可能包含了算法的详细介绍、理论基础、伪代码或者是实现细节。而“SourceCode”则表明压缩包中包含的是源代码，用户可以直接运行和修改，这对于学习和实践算法非常有帮助。 综合以上信息，我们可以总结出以下知识点： 1. **XPSO算法**：这是一种基于粒子群优化的改进算法，通过引入新颖的策略来提高搜索性能和全局收敛性。 2. **Matlab编程**：Matlab是实现优化算法的常用工具，具有丰富的数学函数库和直观的编程环境。 3. **智能优化算法**：除了XPSO，可能还包括其他如遗传算法、模拟退火等，用于解决复杂优化问题。 4. **学习资源**：压缩包内可能包含详细的算法解释、示例代码和教程，适合初学者和专业开发者学习。 5. **代码实践**：用户可以运行和修改源代码，加深对算法的理解并应用于自己的项目。 6. **持续更新**：资源库会随着新算法和改进持续更新，保持内容的新鲜度和实用性。 对于想要学习和应用智能优化算法的读者来说，这份资源包提供了一个全面的学习平台，不仅可以深入理解各种优化算法，还能直接将理论知识转化为实践技能。

CSV无损拆分合并工具是一种专门针对CSV文件进行操作的软件或插件，其主要功能是对CSV文件进行无损的拆分与合并。CSV文件，即逗号分隔值文件，是一种常用的文本格式，以纯文本形式存储表格数据，包括数字和文本。CSV文件易于读写，并且在Excel、数据库以及其他数据处理软件之间交换数据时，具有良好的兼容性。 在实际应用中，用户可能会遇到需要处理大量数据的CSV文件，而单个CSV文件的大小可能会受到各种限制，例如系统处理能力、导入限制或网络传输的效率。此时，就需要一个能够将大CSV文件拆分成多个小文件，而又不会丢失任何数据的工具。这种拆分通常是按照数据行来执行的，以保持数据的完整性和一致性。 同样，当多个小CSV文件需要合并成一个大文件时，就需要使用合并功能。合并工具应当能够高效地将文件头和数据正确无误地整合，以确保最终生成的文件能够被正常使用，尤其是在需要还原为原来的大文件时。此外，合并工具还应提供用户友好的界面，让使用者能方便地进行拆分和合并的操作，包括但不限于选择文件、指定拆分或合并的方式和参数、设置输出文件的路径等。 CSV无损拆分合并工具可能还会具备一些额外的功能，比如文件验证、编码转换和数据预览等，以满足用户更复杂的操作需求。例如，验证功能可以帮助用户检查拆分或合并后文件的完整性，而编码转换则能处理不同系统或软件之间的编码差异，确保数据的准确性和兼容性。 CSV无损拆分合并工具是数据处理领域中不可或缺的工具之一。它能有效解决因文件过大导致的处理瓶颈问题，同时保证数据处理过程中的完整性和准确性。无论是科研分析、财务报表整理、还是其他需要大量数据输入输出的场景，该工具都能提供强有力的支持，极大地提高工作效率和数据处理的灵活性。