学习

android游戏引擎andengine学习系列三：绘制游戏虚拟摇杆如何高效的学习，这才是我们最值得去学习的。  andengine中绘制虚拟游戏摇杆非常简单，只需要实现AnalogOnScreenControl模拟摇杆类，在设置一些属性即可。先看效果图：左边的摇杆是控制精灵上下左右移动，右边的摇杆空值精灵的旋转。代码结构跟andengine学习系列二一样，其中很多注释在系列二中有说明，在该章内便不多复述。onLoadEngine()方法：

模仿学习–技术综述[通俗易懂]概念：局限性：2.1数据的可获得性影子模式可以有效的解决数据的可获得性，但是其中的数据也包括了不值得提倡的司机行为；2.2模型的有效性端到端的特性：1）可解释性较差；可解释性上刚刚有所进展（可解释机器学习？-文档）2）难以在中间过程中，接收信息和指令；应用方式：1）基于规则的规划、控制模块，还是基础的功能实现方案；2)强化学习、模仿学习，作为规划、控制模块的备份方案，在极端场景下-connercase或规则无法覆盖的场景，能够有效的实现相应功能模块。论文及学习..

数据库MySQL学习——内含34道MySQL练习题及答案数据库MySQL1MySQL数据库简介1.1sql、DB、DBMS分别是什么，关系？DB：DataBase数据库DBMS：DateBaseManagementSystem数据库管理系统SQL：结构化查询语言、sql语句的编译有dbms完成DBMS负责执行sql语句，通过之心sql语句来操作DB当中的数据1.2什么是表？table是数据库的基本组成单元，所有的数据都以表格的形式组织，目的是可读性强行：被称为数据/记录（data）列：被称为字段（column）学号（

Unity3D ML-Agent-0.8.1 学习四（模仿学习）Unity3DMl-Agent-0.8.1学习四（模仿学习）写的目的场景设置修改配置并训练总结写的目的本篇介绍模仿学习，即玩家边玩，代理边学习，主要分为在线学习和离线学习，在线就是跟着师傅一起学，离线就是看是师傅录制的资料学习，我们主要讲在线学习，就是玩家边玩，AI边学习，可以实时观察学习的效果，离线学习只是记录玩家信息，产生生成一个文件，命令行学习文件即可，不多做介绍。场景设置可以…

学习笔记40-哈希码（HashCode）哈希码哈希码是一种算法 它的目的是让同一个类的对象按照自己不同的特征尽量地有不同的哈希码 但是 不表示不同的对象哈希码完全不同 也可能有相同的情况 在 Java 中 哈希码代表对象的特征 hashCode 在 Java 中 hashCode 是 jdk 根据对象的地址或者字符串或者是数字算出来的 int 类型的数值 常见的哈希码的算法有 1 Object 类的 hashCode 返回对象的内存地址经过处理后的结构 由于

学习 Spring Boot：（二十九）Spring Boot Junit 单元测试前言 JUnit 是一个回归测试框架 被开发者用于实施对应用程序的单元测试 加快程序编制速度 同时提高编码的质量 JUnit 测试框架具有以下重要特性 测试工具测试套件测试运行器测试分类了解 Junit 基础方法加入依赖在 pom xml 中加入依赖 lt dependency gt lt groupId gt junit lt grou

机器学习中的多标签分类多标签分类的算法 通常改变算法或数据 最常用的方法如下 改造成二分类比如 y 标签一共有 L 个分类 那么就建立 L 个分类器 分别对应 L 个分类标签 进行训练 标签排序 二分类使用 成对比较 pairwisecomp 获得 L L 1 2 个分类器 在训练这些分类器后 利用投票方式得到标签的排序 然后 利用二分类来对标签排序的投票结果进行补充 提高准确性 随机 k 标签从

CImage的学习程序代码下载处 http download csdn net source 2098910 下载处 http hi baidu com wangleitongx blog item 9063b03e5e20 html 备注 这个程序是在 xp 系统 vs2008 下做的 当初测试没出什么问题 昨天 2014 11 11 我下了程序在 win7 下面测试 出现了评

Zynq-Linux移植学习笔记之一-入门[通俗易懂]1、相关网站zynqlinux软件网站：www.wiki.xilinx.comzynqu-bootgithub地址：https://github.com/xilinx 2、启动过程3、u-boot配置3.1下载u-bootUBOOT有多个版本，可以去网站上下载相应的版本。14.5及早期的版本对Micron的QSPIFlash芯片支持不完整。建议下载后期

深度强化学习之模仿学习（Imitation Learning）  上一部分研究的是奖励稀疏的情况，本节的问题在于如果连奖励都没有应该怎么办，没有奖励的原因是，一方面在某些任务中很难定量的评价动作的好坏，如自动驾驶，撞死人和撞死动物的奖励肯定不同，但分别为多少却并不清楚，另一方面，手动设置的奖励可能导致不可控的行为。要解决此类问题，可以将人类专家的范例作为强化学习代理的参考去学习，因此模仿学习又叫演示学习（Learningbydemonstration）…