强化学习基础 强化学习是指智能体在不确定环境中最大化其获得的奖励从而达到自主决策的目的。其执行过程为：智能体依据策略决策从而执行动作，然后感知环境获取环境的状态，进而得到奖励(以便下次再到相同状态时能采取更优的动作)，…

文章目录 ROS获取目标点导航完成状态1. Action方式2. Topic方式3. 验证4. 状态码取值 ROS获取目标点导航完成状态 1. Action方式 在ROS中，导航框架默认使用move_base，所以对于导航状态的获取往往需要往move_base的交互状态组建上考虑。 一种常见的方法…

【云原生之Docker实战】使用Docker部署flatnotes笔记工具 一、flatnotes介绍1.1 flatnotes简介1.2 flatnotes特点 二、本地环境介绍2.1 本地环境规划2.2 本次实践介绍 三、本地环境检查3.1 检查Docker服务状态3.2 检查Docker版本3.3 检查docker compose 版本 四、下载flatnotes…

目标：帮助项目解决一切障碍，让项目成员每天专心投入到工作中去，宁愿做错，也不能什么都不做。 最终目的：使项目在预期时间内完成，达到预期要求，甚至超出预期效果，同时形成公司自己的…

目录 概念： 与数组类比： 结构体声明： 注意： 结构体变量、全局变量、局部变量： 结构体声明中包含其他结构体变量： 结构体变量的初始化： 包含了其他结构体变量的初始化： 结构体…

概念: 死码消除(dead code elimination, DCE) 是一种编译器优化技术, 作用是在编译阶段去掉对程序运行结果没有任何影响的代码 和 逃逸分析[1],内联优化[2]并称为 Go编译器执行的三个重要优化 效果: 对于 const.go代码如下: package mainimport "fmt"func max(a, b i…

Oracle中nvl()与nvl2()函数详解： 函数nvl(expression1,expression2)根据参数1是否为null返回参数1或参数2的值； 函数nvl2(expression1,expression2,expression3)根据参数1是否为null返回参数2或参数3的值 1.nvl：根据参数1是否为null返回参数…

阿丹： 首先在谈到并发控制机制的时候，我们通常会提及两种重要的锁策略。悲观锁（Pessimistic Locking）和乐观锁（Optimistic Locking）。这两个是在处理并发的时候采取的不同思路。 悲观锁： 悲观锁…