matlab贪婪算法代码使用强化学习进行内容缓存 众所周知，无线移动终端网络中的最佳数据分配问题即使对于少量的文件和终端（NP-Hard）也是难以解决的。 该存储库包含在 IEEE Xplore: Distributed Caching based on Decentralized Learning Automata 中发表的工作代码。 问题 简单地说，文件放置问题或“缓存问题”出现在我们想要在每个位置最多 C 个对象的 H 位置中找到 F 个对象的最佳放置时。 最优指的是最小化某种成本函数的分配，在这种情况下是网络中的延迟。 尝试所有可能的对象组合和排列（“蛮力”或“穷举搜索”方法）对于少量对象很快变得不可行。 解决方案 有很多方法可以解决缓存问题的次优解决方案。 我们提出了一个受到独立玩家游戏（学习自动机）的启发，他们采取行动并感知彼此的选择，以了解他们的策略是否好。 由于不需要对玩家的选择进行评分的中心化实体，因此这种方法具有高度的可扩展性。 在模拟的嘈杂环境下，我们的算法接近贪婪策略的性能，其中每个玩家都最小化他们的成本函数。 我们提出了一种离散广义追踪算法（DGPA 贡献 基

jpeg-ls代码，实现图像无损压缩，是关于jpeg-ls的最新代码，有hp提供

show-rank Extension for Google Chrome to show conference/journal rankings in search results. Currently supports CCF(China Computer Federation) rankings on , , and . 一个 Google Chrome 扩展，用于在论文搜索结果页面显示会议/期刊等级。目前支持在 , , 和 上显示 CCF （中国计算机协会）等级。 Intstall Install from Chrome Webstore / 从 Chrome 网上应用店上安装： Direct download / 直接下载： Introduction When searching for papers on the supported sites, the CCF rank

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延迟的Voxel阴影可实现实时全局照明 目录 有关此技术的同行评审发表论文可以在这里找到： 我的论文可以在这里找到（西班牙语）： : 对于3D应用程序中的实时渲染，计算间接照明是一个充满挑战的复杂问题。 这种全局照明方法利用输出辐射的简化版本和存储在体素中的场景实时计算间接照明。 总览 延迟体素着色是受体素圆锥体跟踪和延迟渲染启发的四步实时全局照明技术。 这种方法使我们能够获得大量间接照明效果的精确近似值，包括：间接漫射，镜面反射，混色，发光材料，间接阴影和环境光遮挡。 包含此技术的步骤如下所述。 技术概述 1.体素化 第一步是对场景进行体素化，我的实现是对场景的反照率，法线和发射体素进行体素化以近似发射材料。 有关3D纹理这个保守的体素化和原子操作所描述的使用。 ... layout (binding = 0 , r32ui) uniform volatile coherent uimage3D voxelAlbedo; layout (binding = 1 , r32ui) uniform volatile coherent uimage3D voxelNormal;

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