web应用程序出错是在所难免的事情,若是我们没有处理好就会出现404或是500的错误页面甚至出错的堆栈信息呈现在用户面前,当服务器出错时我们应该赢IE打开出错网站,才能看到完整的出错信息并分析。...现在我们看去看看asp.net网站出错时的处理方法。...5.如果只是asp.net写入文件操作时才出错,可以看以下内容: 如果用户需要用ASP.net写文件或目录,需要增加以下的权限。...(必须在服务器上用IE查看出错页,在远程看是看不到出错原因的.) ...看完上述内容之后,我们知道只有通过分析完整的出错信息才能找出具体的出错原因,若是我们不在出错的服务器上访问出错网址,那么我们看到的信息都是不完整的。
使用Ray并行化你的强化学习算法（二） SAC代码分解 spinningup给新手提供了几个重要算法的实现，具有很好的参考价值。...除了SAC外，其他on policy算法都使用MPI进行并行化，唯独SAC没有并行实现。所以，我们使用Ray来完成SAC的并行实现。 这一节内容很简单，我们将spinningup里实现的sac分解开。...在下一节，我们将分解开的每一个部分放入并行框架的对应位置。 我们的并行框架结构图： ?...我们根据我们的并行框架将sac分解为下面五个部分： Replay buffer Parameter server train (learn) rollout test 下面用注释将每一部分标注。
使用Ray并行化你的强化学习算法（一） 前言 强化学习算法的并行化可以有效提高算法的效率。...我们这里介绍如何使用分布式框架Ray以最简单的方式实现算法的并行化。...本文章分为三节： Ray基础介绍 spinningup代码分解 Ray实现并行化算法 Ray基础介绍 Ray是一个实现分布式python程序的通用框架。...远程函数会在后台并行处理，等执行得到最终结果后，可以通过返回的object ID取得这个结果。...@ray.remote(num_cpus=2, num_gpus=0.5) class Actor(object): pass 在调用类的方法时加上.remote，然后使用ray.get获取实际的值
使用Ray并行化你的强化学习算法（三） SAC并行版本实现 这一章，我们将上节分好的各部分代码放入并行框架中。 我们的并行框架结构图（内容仅涉及到白色线条部分）： ? 下面是用ray实现的框架。...ray.wait([task_test, ]) model 我们先看算法的核心部分：model，包含了TensorFlow建图，计算loss，训练和测试。...learner不断更新权重，需要把最新的权重导出到ps server上去。rollout需要不断从ps上下载最新权重并更换为自己的权重。 ray中已经有写好的类。方便我们导入和导出权重。...所有在ray修饰器里我们设置资源请求量。 当使用GPU执行任务时，任务会在GPU上分配内存，而且有可能在执行结束后不释放。...本文展示的代码是实现分布式算法的最小改动版本，还有许多地方可以优化。
依次执行如下命令 删除依赖包： sudo rm -rf /var/lib/mysql/ -R 删除配置文件： sudo rm -rf /etc/mysql/ -...
凭借8192个核心，我们在3.7分钟的中位时间内获得6000奖励，这是最佳公布结果的两倍 大规模测试：我们评估RLlib在进化策略（ES），近端政策优化（PPO），和A3C的性能，对建立专门的系统比较...特别为那些算法 [ OPE（2017年），黑塞等人（2017） Hesse，Plappert，Radford，Schulman，Sidor和Wu，ope（2016） ]使用Redis，OpenMPI和Distributed...在所有实验中使用相同的超参数（包括在补充材料中）。我们使用TensorFlow为所评估的RLlib算法定义神经网络。 ?...PPO-ES：我们尝试实现一种新的RL算法，该算法在ES优化步骤的内循环中运行PPO更新，该步骤随机扰乱PPO模型。在一小时内，我们就可以部署到一个小型集群进行评估。...该实现只需要约50行代码，并且不需要修改PPO实现，显示了分层控制模型的价值。在我们的实验中（参见补充材料），PPO-ES的性能优于基础PPO，在Walker2d-v1任务上收敛速度更快，回报更高。
A2C和许多其他算法已经内置在库中，这意味着你不必担心自己实现这些算法的细节。 这是非常棒的，特别是如果你想使用标准的环境和算法来训练。然而，如果你想做得更多，你就得挖得更深一些。...这些都是使用算法的trainer方法访问的。...num_workers设置并行化的处理器数量。 num_gpus来设置你将使用的GPU数量。...使用自定义环境的技巧 如果你习惯于从环境构建自己的模型到网络和算法，那么在使用Ray时需要了解一些特性。...Ray检查了所有输入，以确保它们都在指定的范围内 在建立你的行动和观察空间时，使用Box、Discrete和Tuple。
因此，我们需要一个能支持异质和动态计算图，同时以毫秒级延迟每秒处理数以百万计任务的计算框架。...最右边的数据点显示，Ray 可以在不到一分钟的时间处理 1 亿个任务（54s）。 全局调度器的主要职责是在整个系统中保持负载平衡。...除此之外，使用 Ray 在集群上分布这些算法只需要在算法实现中修改很少几行代码。...PPO 算法（Proximal Policy Optimization） 为了评估 Ray 在单一节点和更小 RL 工作负载的性能，我们在 Ray 上实现了 PPO 算法，与 OpenMPI 实现的算法进行对比...MPI 和 Ray 实现 PPO 算法在 Humanoid v1 任务上达到 6000 分所需时间对比。 用 Ray 实现的 PPO 算法超越了特殊的 MPI 实现，并且使用 GPU 更少。
我们的实验展示了亚毫秒级的远程任务延迟，以及每秒可扩展至超过 180 万任务的线性吞吐量。实验证明 Ray 可以加速难度高的基准测试，而且是新兴强化学习应用和算法的自然、高效选择。 ?...Ray 用 60 个 m4.16xlarge 节点可以达到每秒 100 万任务的吞吐量，在 1 分钟内处理 1 亿任务。鉴于代价，我们忽略 x ∈ {70,80,90}。 ?...我们使用 8192 个核获得了 3.7 分钟的中位耗时，比之前公布的最佳结果快一倍。在此基准上，ES 比 PPO 快，但是运行时间方差较大。 ?...图 13：MPI PPO 和 Ray PPO 在 Humanoid-v1 任务中得到 6000 分的时间 [13]。...Ray PPO 实现优于专用的 MPI 实现 [3]，前者使用的 GPU 更少，代价也只是后者的一小部分。
文章目录 0 Ray深度强化学习框架概述 1 Ray使用场景—多进程（通过ray.remote装饰器实现） 2 Ray使用场景—进程间通信 3 Tune使用场景—调参 4 RLLib使用场景—RL算法...Tune——基于Ray的中间库，主要功能是调参（如使用BPT算法异步调参）和多实验排队管理 RLLib——基于Ray的分布式和Tune的调参，实现抽象RL算法，可支持层次RL和Multi Agent学习等...1 Ray使用场景—多进程（通过ray.remote装饰器实现） 2 Ray使用场景—进程间通信 通过拿到远程函数的ID，可以在集群的任何地方，通过get(ID)获取该函数返回值 3 Tune...使用场景—调参 对于PPO通过5个学习率参数，每组实验做两遍，总共10个实验，目前共有8个CPU，每个实验需要1个CPU，Tune可以把这些实验放入到队列中。...(); // 需设定终止条件 ... } 使用PBT异步调参算法，借鉴遗传算法思想，不同于传统随机算法调参，传统的不同参数是并行且独立调整，因为是固定变量法，有些参数越调越好（比如学习率），有些参数在较差的参数组合下始终无法调好
在窗口的itemchanged事件中,获取当前输入的值时,往往是无法拿到值的,此时值还没有提交, 所以获取的都是null,此时可以通过使用dwcontrol.acceptText() 来设置值的提前存储...end if 此处的dw_3.accepttext()可以将还没有提交的检验项目jyxm提交到缓存中,并使用....注意点: 通常情况下，当用户移动到DataWindow中的新单元格时，新数据将被验证和接受。 如果新数据导致错误，将显示一个消息框，这将导致DataWindow失去焦点。...如果您还将LoseFocus事件或从LoseFocus发布的事件编码为调用AcceptText以在控件失去焦点时验证数据，则此AcceptText会因为消息框而运行，并触发验证错误的无限循环。...为了避免发生这种问题，在使用AcceptText时，要确定此时的鼠标焦点已经离开选中的框中。
**若你有强化学习算法库、分布式深度学习算法的设计经验，请在评论时主动说明：**即便你们的意见与我相左，我也会仔细思考。...Rllib ray 为了达到极致性能，它的代码变得复杂，学习成本很高，需要安装全家桶才能使用（除此以外全是优点）。如果你用不了 Rllib ray，那么你才需要考虑使用「小雅 ElegantRL」。...MuZero/SAC/PPO/TD3/DDPG/DQN / 等 深度强化学习调参技巧：以 D3QN、TD3、PPO、SAC 算法为例 「强化学习：小雅」这个库超参数的默认值会优先保证稳定训练，值得使用者参考...DoubleDQN、TD3 和 SAC 都主动地使用了 Twin Critics，事实上所有需要估算 Q 值期望的算法都能使用这个很好用的技巧（PPO 这一类本就稳定的算法不需要用 TwinCritics...预处理阶段可以很容易做到并行。分布式算法可以在较高频率地传输梯度这一个数据量较小的值，或者可以较低频率地传输整个模型的参数。
jQuery中的hover()方法中一共封装有两个function函数，第一个是在移入时执行， 第二个是在移出时执行的，而当我们像上面一样只写了一个function函数的时候， 它就会默认这个function...函数就是我们想让它在移入和移出时都被执行的函数， 也就相当于将这个函数执行了两遍。...很简单，我们在hover事件中写入两个function函数就好了，其中第一个是我们要让它在移入的时候执行的效果， 第二个是让它在移出的时候执行的效果。...}) 当然，像这些效果的话，其实也有很多别的方法可以完成的， 比如我们也可以使用jQuery中的一些其他鼠标事件（例如：onmouseover、onmouseout、onmouseenter...、onmouseleave等）来实现， 没必要一味地使用hover()来进行事件的编写。
EasyCVR 使用 NSQ 进行消息的处理和推送，目前发现对 topic 和 channel 很难理解其使用，官网的解释也是复杂难懂，因此直接写代码进行确认。...消息处理, AddHandler 内部默认采用 1 个协程处理返回的消息 // AddConcurrentHandlers 可以自定义多少个协程处理返回的消息 consumer.AddHandler.... // 如果不需要分布式，只需要发送消息，暂时不需要分布式，可以直接连接 nsqd 的 tcp 地址 // 实测使用 ConnectToNSQLookupd 的过程中，如果是新的 topic...和 channel，需要等待大约40s的时间才能收到第一次消息，后面立刻能收到消息 // 不使用分布式，直接使用 ConnectToNSQD，基本立刻能收到消息 //err = consumer.ConnectToNSQLookupd...C，topic=topic1 body=“hello world” A 和 B 均可以收到信息 因此可以根据使用场景，来进行对应的 channel 的设置。
监听的事件处理机制 事件侦听器机制是一种委托的事件处理机制。事件源（组件）事件处理被委托给事件侦听器。...当指定的事件发生在事件源中时，将通知事件侦听器执行相应的操作 重写点击事件的处理方法onClick() public class MainActivity extends Activity {...处理流程如下：步骤1：为事件源（组件）设置侦听器以侦听用户操作步骤2：用户操作触发事件源的侦听器步骤3：生成相应的事件对象步骤4：将此事件源对象作为参数传递给事件侦听器步骤5：事件侦听器判断事件对象，执行相应的事件处理程序...（相应事件的处理方法） 外部类 它是创建另一个Java文件来处理事件。...为某些组件添加事件侦听器对象时，可以直接设置Xxx。
最近在用python处理一些遥感方面的数据，看到很多有用的帖子和文章，就在这里汇总记录一下。...看到一个处理遥感数据的思路，如下： 处理gis数据，获得每个样本点对于的波段的数据，获得每个样本点对应的类别。 将每个样本点的波段数据、类别整理成面板数据。...把每个样本点的波段数据看作X，类别看作Y。 训练一个模型，这里使用随机森林。 查看模型效果。 模型预测所有的波段数据，生产类别。 可视化。 原文
GitHub 链接：https://github.com/ray-project/ray 随着机器学习算法和技术的进步，出现了越来越多需要在多台机器并行计算的机器学习应用。...作者的实现包含了上千行代码，以及必须定义的通信协议、信息序列化、反序列化策略，以及各种数据处理策略。...这在很多机器学习场景中都出现过，其中共享状态可能是模拟器的状态、神经网络的权重或其它。Ray 使用 actor 抽象以封装多个任务之间共享的可变状态。...目前它已有的实现为： A3C DQN Evolution Strategies PPO UC Berkeley 的开发者在未来将继续添加更多的算法。...Ray.tune 支持网格搜索、随机搜索和更复杂的早停算法，如 HyperBand。 ?
作者的实现涉及数千行代码，并且必须定义通信协议，消息序列化和反序列化策略以及各种数据处理策略。...Ray的目标之一是使实践者能够将运行在笔记本上的原型算法转换成高效的分布式应用程序，该应用程序可以高效地在集群上运行(或者在单一的多核机器上)，而且代码的额外行数相对较少。...AI的开源框架 与深度学习框架的关系： Ray与TensorFlow，PyTorch和MXNet等深度学习框架完全兼容，在许多应用中与Ray一起使用一个或多个深度学习框架是很自然的（例如，我们的强化学习库使用...它可以通过示例培训脚本以及通过Python API来使用。它目前包括以下的实现： A3C DQN 进化策略 PPO 我们正在努力增加更多的算法。RLlib与OpenAI体育馆完全兼容。...Ray.tune支持网格搜索，随机搜索和更复杂的早期停止算法，如HyperBand。 更多信息 有关Ray的更多信息，请查看以下链接。
事件(或消息)是一种经常使用的软件设计模式。可以减少消息处理者和消息公布者的之间的耦合，比方J2EE里面的JMS规范。设计模式中的观察者模式(也叫公布/订阅模式)。...之前写的JQuery相关博客中。具体介绍了JQuery的事件处理机制和特性，具体可以參考这个文件夹下的文章。...JQuery事件处理事实上就是使用了公布/订阅模式，包含它提供的命名空间机制、自己定义事件都非常的棒，可是JQuery事件处理有一个缺陷：JQuery事件都是和DOM元素相关的，可是非常多时候我们并不须要...仅仅希望使用事件的公布/订阅这样的机制。 代码1：假设某个DOM元素不存在。那么不能依靠它使用事件的公布和订阅。...它刚好弥补了JQuery事件处理的不足。 以下附上AmplifyJS的源代码amplify.core.js。能够看到源代码非常的简短，也非常easy看懂。 /*!
这相当于多余的努力。 举例来说，采取一个概念上简单的算法，如强化学习的进化策略。该算法大约有十几行伪代码，其Python实现并不多。但是，在较大的机器或集群上高效地运行算法需要更多的软件工程。...作者的实现涉及数千行代码，并且必须定义通信协议，消息序列化和反序列化策略以及各种数据处理策略。...开源的AI框架 与深度学习框架的关系： Ray与TensorFlow，PyTorch和MXNet等深度学习框架完全兼容，在许多应用中与Ray一起使用一个或多个深度学习框架是很自然的（例如，我们的强化学习库大量地使用...它目前包括以下的实现： A3C（异步的优势行动者评论家算法） DQN（Deep Q-Network） 进化策略 PPO(近端策略优化) 我们正在努力增加更多的算法。...Ray.tune支持网格搜索、随机搜索和更复杂的早期停止算法，如HyperBand。 更多信息 有关Ray的更多信息，请查看以下链接。
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