videojs初始化html5属性

经过这几天的学习与调试，终于在STM32F103VCT6+W5500(SPI1)+Freemodbus 平台上，实现Modbus-TCP协议的功能。其实很简单，只要熟悉Modbus-RTU通讯，明白Modbus帧的结构等，Modbus-TCP只是在原来的帧结构上加个头，去个尾，然后用TCP传输即可。 关键的内容就是怎样获取W5500新接收的数据包，并发送给Modbus事件状态机驱动协议的执行，数据的处理。 主要参考Freemodbus demo里的Modbus-TCP协议实现的思路，获取缓存区的读写与发送响应。

国家/地区：国家/地区信息应用

centos7安装oracle报错，需要这个glibc-static-2.17-55.el7.x86_64.rpm

全志F1C600芯片的F1C600_Datasheet、F1C600_User_Manual。

# Deep Reinforcement Learning for Keras [](https://travis-ci.org/matthiasplappert/keras-rl) [](http://keras-rl.readthedocs.io/) [](https://github.com/matthiasplappert/keras-rl/blob/master/LICENSE) [](https://gitter.im/keras-rl/Lobby) ## What is it? `keras-rl` implements some state-of-the art deep reinforcement learning algorithms in Python and seamlessly integrates with the deep learning library [Keras](http://keras.io). Just like Keras, it works with either [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/) or [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/), which means that you can train your algorithm efficiently either on CPU or GPU. Furthermore, `keras-rl` works with [OpenAI Gym](https://gym.openai.com/) out of the box. This means that evaluating and playing around with different algorithms is easy. Of course you can extend `keras-rl` according to your own needs. You can use built-in Keras callbacks and metrics or define your own. Even more so, it is easy to implement your own environments and even algorithms by simply extending some simple abstract classes. In a nutshell: `keras-rl` makes it really easy to run state-of-the-art deep reinforcement learning algorithms, uses Keras and thus Theano or TensorFlow and was built with OpenAI Gym in mind. ## What is included? As of today, the following algorithms have been implemented: - Deep Q Learning (DQN) [[1]](http://arxiv.org/abs/1312.5602), [[2]](http://home.uchicago.edu/~arij/journalclub/papers/2015_Mnih_et_al.pdf) - Double DQN [[3]](http://arxiv.org/abs/1509.06461) - Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) [[4]](http://arxiv.org/abs/1509.02971) - Continuous DQN (CDQN or NAF) [[6]](http://arxiv.org/abs/1603.00748) - Cross-Entropy Method (CEM) [[7]](http://learning.mpi-sws.org/mlss2016/slides/2016-MLSS-RL.pdf), [[8]](http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.81.6579&rep=rep1&type=pdf) - Dueling network DQN (Dueling DQN) [[9]](https://arxiv.org/abs/1511.06581) - Deep SARSA [[10]](http://people.inf.elte.hu/lorincz/Files/RL_2006/SuttonBook.pdf) You can find more information on each agent in the [wiki](https://github.com/matthiasplappert/keras-rl/wiki/Agent-Overview). I'm currently working on the following algorithms, which can be found on the `experimental` branch: - Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) [[5]](http://arxiv.org/abs/1602.01783) Notice that these are **only experimental** and might currently not even run. ## How do I install it and how do I get started? Installing `keras-rl` is easy. Just run the following commands and you should be good to go: ```bash pip install keras-rl ``` This will install `keras-rl` and all necessary dependencies. If you want to run the examples, you'll also have to install `gym` by OpenAI. Please refer to [their installation instructions](https://github.com/openai/gym#installation). It's quite easy and works nicely on Ubuntu and Mac OS X. You'll also need the `h5py` package to load and save model weights, which can be installed using the following command: ```bash pip install h5py ``` Once you have installed everything, you can try out a simple example: ```bash python examples/dqn_cartpole.py ``` This is a very simple example and it should converge relatively quickly, so it's a great way to get started! It also visualizes the game during training, so you can watch it learn. How cool is that? Unfortunately, the documentation of `keras-rl` is currently almost non-existent. However, you can find a couple of more examples that illustrate the usage of both DQN (for tasks with discrete actions) as well as for DDPG (for tasks with continuous actions). While these examples are not replacement for a proper documentation, they should be enough to get started quickly and to see the magic of reinforcement learning yourself. I also encourage you to play around with other environments (OpenAI Gym has plenty) and maybe even try to find better hyperparameters for the existing ones. If you have questions or problems, please file an issue or, even better, fix the problem yourself and submit a pull request! ## Do I have to train the models myself? Training times can be very long depending on the complexity of the environment. [This repo](https://github.com/matthiasplappert/keras-rl-weights) provides some weights that were obtained by running (at least some) of the examples that are included in `keras-rl`. You can load the weights using the `load_weights` method on the respective agents. ## Requirements - Python 2.7 - [Keras](http://keras.io) >= 1.0.7 That's it. However, if you want to run the examples, you'll also need the following dependencies: - [OpenAI Gym](https://github.com/openai/gym) - [h5py](https://pypi.python.org/pypi/h5py) `keras-rl` also works with [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/). To find out how to use TensorFlow instead of [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), please refer to the [Keras documentation](http://keras.io/#switching-from-theano-to-tensorflow). ## Documentation We are currently in the process of getting a proper documentation going. [The latest version of the documentation is available online](http://keras-rl.readthedocs.org). All contributions to the documentation are greatly appreciated! ## Support You can ask questions and join the development discussion: - On the [Keras-RL Google group](https://groups.google.com/forum/#!forum/keras-rl-users). - On the [Keras-RL Gitter channel](https://gitter.im/keras-rl/Lobby). You can also post **bug reports and feature requests** (only!) in [Github issues](https://github.com/matthiasplappert/keras-rl/issues). ## Running the Tests To run the tests locally, you'll first have to install the following dependencies: ```bash pip install pytest pytest-xdist pep8 pytest-pep8 pytest-cov python-coveralls ``` You can then run all tests using this command: ```bash py.test tests/. ``` If you want to check if the files conform to the PEP8 style guidelines, run the following command: ```bash py.test --pep8 ``` ## Citing If you use `keras-rl` in your research, you can cite it as follows: ```bibtex @misc{plappert2016kerasrl, author = {Matthias Plappert}, title = {keras-rl}, year = {2016}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{https://github.com/matthiasplappert/keras-rl}}, } ``` ## Acknowledgments The foundation for this library was developed during my work at the [High Performance Humanoid Technologies (H²T)](https://h2t.anthropomatik.kit.edu/) lab at the [Karlsruhe Institute of Technology (KIT)](https://kit.edu). It has since been adapted to become a general-purpose library. ## References 1. *Playing Atari with Deep Reinforcement Learning*, Mnih et al., 2013 2. *Human-level control through deep reinforcement learning*, Mnih et al., 2015 3. *Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning*, van Hasselt et al., 2015 4. *Continuous control with deep reinforcement learning*, Lillicrap et al., 2015 5. *Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning*, Mnih et al., 2016 6. *Continuous Deep Q-Learning with Model-based Acceleration*, Gu et al., 2016 7. *Learning Tetris Using the Noisy Cross-Entropy Method*, Szita et al., 2006 8. *Deep Reinforcement Learning (MLSS lecture notes)*, Schulman, 2016 9. *Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning*, Wang et al., 2016 10. *Reinforcement learning: An introduction*, Sutton and Barto, 2011 ## Todos - Documentation: Work on the documentation has begun but not everything is documented in code yet. Additionally, it would be super nice to have guides for each agents that describe the basic ideas behind it. - TRPO, priority-based memory, A3C, async DQN, ...

以上代码展示了如何初始化摄像头并显示视频流。`getUserMedia`函数用于获取摄像头访问权限，成功后回调`videoSuccess`，失败则回调`videoError`。在实际应用中，还需要添加捕获图像、上传识别、处理结果等逻辑。 ...

经导师指导并认可通过的大作业设计项目源码，适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。

标题：“thesis_admm_lasso-lassocv.glmnet”和描述中的“thesis_admm_lasso-lassocv.glmnet”暗示了本文档与R语言、ADMM（交替方向乘子法）、Lasso回归、Lasso交叉验证和Glmnet包有关。首先，我们将从这些关键词开始探讨，接着分析文件名“thesis_admm_lasso-lassocv.glmnet-main”。 ### 1. R语言 R是一种用于统计计算和图形的语言及环境。它广泛应用于数据挖掘、统计分析、报告撰写和图形展示。R语言有强大的社区支持，提供了大量用于数据分析的包，如Glmnet。 ### 2. ADMM（交替方向乘子法） ADMM是解决大规模优化问题的一种算法，特别适用于分布式计算和大规模问题。它将一个大问题分解为几个较小的子问题，这些子问题可以独立求解，然后交替地更新解。ADMM在处理稀疏编码、压缩感知和网络优化等问题时非常有效。Lasso回归和其他稀疏模型中，ADMM常用来求解优化问题。 ### 3. Lasso回归 Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种回归分析方法，它通过引入L1正则化项对模型的参数进行约束，使得一些系数变为零，从而实现模型的稀疏性，帮助进行特征选择。Lasso回归是解决过拟合问题的常用手段，适用于特征选择和回归问题。 ### 4. Lasso交叉验证 为了得到一个泛化能力较强的Lasso模型，通常需要对模型参数进行选择，而交叉验证是进行模型选择的常用方法。Lasso交叉验证包括在不同的训练集和验证集上评估模型的性能，选择最佳的正则化参数lambda。这可以防止模型过度依赖特定的训练数据，从而在未知数据上具有更好的泛化性能。 ### 5. Glmnet包 Glmnet是R中用于拟合Lasso回归模型的包，它支持L1和L2正则化的广义线性模型。Glmnet实现了一种高效的坐标下降算法来解决Lasso和Elastic Net问题。Glmnet包在数据挖掘、生物信息学和统计学等多个领域有着广泛的应用。 ### 综合分析文件名“thesis_admm_lasso-lassocv.glmnet-main” 文件名暗示了一个以R语言完成的学术论文，研究了应用ADMM算法在Lasso回归模型中进行交叉验证的问题。这个论文可能展示了如何使用Glmnet包来处理大规模数据集，并且讨论了在模型训练过程中正则化参数的选择问题。ADMM算法可能被用来加速Lasso回归模型的训练过程，尤其是当数据集非常庞大时。 在这篇论文中，可能会讨论以下内容： - 如何运用ADMM算法优化Lasso回归模型的求解过程。 - 使用Lasso交叉验证方法来选择最佳的正则化参数。 - 对比传统的Lasso回归算法和使用ADMM优化后的算法在效率和准确性上的差异。 - 分析模型在不同数据集上的性能，包括过拟合情况和预测能力。 - 探讨Glmnet包的使用经验，以及如何通过该包来实现ADMM算法的整合和模型的训练。 - 论文可能还包含了对相关数学理论的深入讲解，例如稀疏模型的理论基础、交叉验证的数学原理以及ADMM算法的收敛性分析等。 总结来说，该文件可能是关于使用R语言和Glmnet包对大规模数据集执行Lasso回归，并运用ADMM算法以及交叉验证技术来优化模型的学术研究。这份研究可能对数据分析、机器学习和统计建模的专家具有较大的参考价值。

# 数据挖掘：概念、任务与挑战 ## 一、数据挖掘中的关键分析方法 ### 1.1 异常检测 异常检测是识别数据集中不符合常规模式的数据点的过程。例如，如果数据集中的数字范围在 5 到 7 之间，那么数字 11 就是一个异常值。数据科学家和分析师会对异常检测产生好奇，因为他们想知道这种不规则性是否是由风险或欺诈引起的。他们会对数据进行更深入的分析，并将信息传递给安全团队，以便修复系统中的漏洞。异常检测不仅能让企业了解系统是否存在缺陷，还能帮助企业理解业务策略某些方面失败的原因。在处理大量数据时，尤其是在数据挖掘过程中，小范围的异常情况是不可避免的，这些异常有时是数据模式的偏差，有时则是完全随

以下是一些用于面试的口语化Vue知识： ### Vue基础 Vue是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。它的核心库只关注视图层，很容易与其它库或已有项目整合。和其它大型框架不同，Vue 被设计为可以自底向上逐层应用。简单来说，你可以用它来做小的交互组件，也可以用它来构建大型单页面应用。 ### 响应式原理 Vue的响应式原理主要是基于Object.defineProperty()方法。当一个Vue实例创建时，Vue会遍历data选项中的所有属性，使用Object.defineProperty()将这些属性转换为getter/setter。这样，当这些属性的值发生变化时，V

### 知识点详细解析 #### 标题解析 - **开发数据产品周4**：本标题说明了内容的范围和特定的学习周次。结合描述内容，可以推断这是一个课程项目，重点在于如何开发数据产品，并且是特定于“开发数据产品”课程的第四周所涉及的内容。 #### 描述解析 - **本演示文稿和相关的Shiny应用程序总结了Coursera课程：开发数据产品**：这部分内容告诉我们该文件是关于如何使用Shiny应用程序来总结和展示“开发数据产品”课程的学习成果。Shiny是R语言的一个开源Web应用程序框架，用于创建交互式的数据可视化和Web应用程序。 - **该项目包括**： - **本演示文稿，提供概述，代码示例和链接**：这里提到的演示文稿可能是用于向观众解释项目概念和具体实施步骤的PPT文件或者网页文档，其中包含代码示例和项目中所使用的资源链接。 - **Shinyapp.io上托管的Shiny应用程序**：Shinyapp.io是RStudio公司提供的一个在线平台，允许用户免费托管和分享Shiny应用程序。这说明项目成果可以通过这个平台被访问。 - **通过github托管的相应源代码**：GitHub是一个代码托管平台，支持版本控制和协作，用户可以在上面找到源代码以及相关的代码版本历史。 - **用户界面示例**：这部分描述可能是在讲述如何设计和实现一个用户友好的界面，这是Shiny应用程序开发中的一个重要环节。 - **服务器**：在Shiny应用中，服务器部分负责处理客户端发出的请求，执行相应的R代码，并将结果返回给用户界面。这可能涉及到使用`reactive`表达式和相关的数据处理技术。 - **library( plotly )**：这是R语言中的一个库，专门用于创建交互式图表，用户可以缩放、点击和悬停，以获取更多信息。 - **library( colourpicker )**：该库为R用户提供了一个颜色选择器界面，用于数据可视化中选择颜色。 - **library( ggplot2 )**：ggplot2是R中一个非常流行的绘图系统，用于创建复杂的图形层。 - **library( gapminder )**：这个库提供了一个用于数据可视化的数据集，通常包含世界各国的统计数据。 - **library( shinycustomloader )**：这可能是一个自定义库，用于在Shiny应用中添加自定义加载器，以改善用户体验，特别是在数据处理或加载耗时较长时。 - **library( DT )**：DT是一个用于创建交互式表格的R包，可以实现排序、搜索和翻页等功能。 - **server <- function ( input , output )**：这是定义Shiny应用服务器端逻辑的标准方式，其中`reactive`用于创建响应式表达式，根据用户的输入动态生成数据输出。 #### 标签解析 - **HTML**：标签可能表示文档中涉及到了HTML技术，这可能包括在Shiny应用程序用户界面中使用的HTML代码，或是描述Shiny应用中通过HTML输出的内容。 #### 压缩包子文件的文件名称列表解析 - **Developing-Data-Products-week-4-master**：文件名表明这是一个与“开发数据产品”课程的第四周相关的主项目文件。这可能是包含了所有项目相关文件的主目录，包括演示文稿、源代码、Shiny应用的代码等。 ### 总结 该文件是关于“开发数据产品”课程项目第四周的总结。项目核心内容包括一个演示文稿，通过Shinyapp.io托管的交互式Shiny应用程序，以及通过GitHub托管的源代码。演示文稿详细介绍了如何利用R语言及其相关的库（plotly、colourpicker、ggplot2、gapminder、shinycustomloader、DT）来构建一个数据产品。具体的技术实现涉及到设计用户界面、编写服务器端逻辑、使用各种数据可视化技术，并且考虑到用户体验的优化，如添加加载动画等。此外，内容还涉及到了HTML的使用，可能与Shiny应用的界面布局和内容展示有关。整个项目是一个完整的数据产品开发案例，从概念设计到实际应用都进行了详细的演示和讲解。

### 数据科学：统计知识与技能要求全解析 #### 1. 数据科学中的统计概念 数据科学并非全新概念，多数统计学家可胜任数据科学家一职。数据科学广泛运用统计学概念，因其是处理和解读数据集信息的最佳工具。若想掌握数据科学并成为该领域专家，需深入学习统计学知识。数据科学中重要的统计方面包括描述性统计和推断性统计。 ##### 1.1 描述性统计 描述性统计旨在通过数值表示或图表，对数据进行定量总结，便于轻松读取数据。需学习的相关主题如下： - **正态分布**：也称为高斯分布，是统计学中常用的连续分布。符合正态分布的数据集在图表上呈现为钟形曲线，数据点在曲线中心达到峰值，代表数据集的中心。当

### 本地部署 Dify 平台的教程与培训资源 Dify 是一个开源的大模型应用开发平台，支持本地部署，为开发者和企业提供了极大的灵活性和安全性。本地部署 Dify 可以实现私有化 AI 应用的构建，适用于企业内部的知识库管理、自动化工作流以及智能助手开发等场景。 #### 本地部署的基本流程 1. **环境准备** Dify 支持多种部署方式，包括 Docker 部署、Kubernetes 部署以及源码部署。推荐使用 Docker 部署以简化依赖管理和环境配置。 系统要求包括： - 操作系统：Linux（推荐 Ubuntu 20.04 或更高版本）、macO

从提供的文件信息来看，标题为 "aula1-github" 且描述同标题，标签为 "Java"，而压缩包子文件的文件名称列表包含 "aula1-github-master"。这意味着当前讨论的主题很可能是一个与Java相关的GitHub项目，而且项目名称可能就是 "aula1-github"。以下将从多个角度详细探讨与该主题相关知识点。 ### 1. GitHub 概述 GitHub是一个基于Git的代码托管平台，它允许开发者存储和管理他们的源代码，并支持版本控制和协作。GitHub提供免费账户以及私人仓库的付费计划。开发者可以在此平台上创建项目仓库，进行代码的提交、分支管理、合并请求、问题跟踪和代码审查等功能。 ### 2. Git 基础知识 Git是一个分布式版本控制系统，最初由Linus Torvalds为协助Linux内核开发而设计。其核心功能是版本控制，记录源代码文件的变更历史。Git使用的是仓库的概念，一个仓库包含了所有的文件记录、提交历史等信息。开发者通过克隆仓库到本地，进行代码修改和提交，最终将改动推送回远程仓库。 ### 3. Java 语言概述 Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言，具有跨平台的特性。它由Sun Microsystems公司于1995年发布，后被Oracle公司收购。Java语言设计哲学强调安全性、复用性和面向对象性。Java的开发和运行需要Java虚拟机（JVM），它负责将Java字节码转换为具体操作系统的机器码。 ### 4. Git 与 GitHub 在 Java 开发中的应用 在使用Java语言开发过程中，开发者往往将GitHub作为代码的托管中心。通过Git与GitHub，Java开发者可以： - 创建项目仓库，并管理代码版本。 - 同事之间进行代码的共享和协作。 - 使用分支（Branch）功能进行新特性的开发或修复bug，而不影响主分支。 - 发起和处理合并请求（Pull Requests），以便他人审核代码改动。 - 利用GitHub的Issue跟踪问题，管理软件缺陷和用户反馈。 - 利用GitHub Pages创建项目文档或个人主页。 ### 5. Java 开发者在 GitHub 上的实践 - **项目初始化**: 开发者首先需要创建一个项目仓库，然后通过Git命令将项目代码克隆到本地。 - **代码编写**: 在本地编写或修改Java代码，并利用IDE（如Eclipse或IntelliJ IDEA）等工具进行编译和运行。 - **版本控制**: 开发者会定期将代码提交到本地仓库，并使用Git命令进行版本控制。 - **分支管理**: 为了隔离功能开发和bug修复，Java开发者会在不同的分支上工作。 - **代码共享**: 完成开发后，开发者会将本地仓库的改动推送（push）到GitHub上的远程仓库。 - **代码审查**: 在发起合并请求时，其他团队成员会进行代码审查，以保证代码质量和一致性。 ### 6. GitHub 特色功能 - **Wiki**: 许多Java项目会使用GitHub的Wiki功能来编写项目文档，帮助用户和开发者了解项目信息。 - **Pages**: GitHub Pages可以用来托管项目网页、个人博客或展示站点。 - **Webhooks 和 API**: 通过这些高级功能，Java开发者可以集成外部工具或服务，实现自动化构建、测试和部署等。 - **Actions**: GitHub Actions为Java项目提供了持续集成和持续部署（CI/CD）的工作流自动化。 ### 7. 版本控制最佳实践 对于使用Git进行版本控制的Java项目，以下是一些最佳实践建议： - 定期提交代码到本地仓库，保持提交历史清晰。 - 在提交前进行代码审查，以减少错误和提升代码质量。 - 使用描述清晰的提交信息，说明所做改动的目的和内容。 - 避免将大型文件直接提交到仓库，使用.gitignore文件忽略这些文件。 - 在推送改动到GitHub之前，尽量保持本地分支与远程主分支同步。 ### 结语 综上所述，"aula1-github" 项目很可能是一个Java开发者使用GitHub作为代码托管和版本控制的平台。通过Git和GitHub，开发者不仅能够更好地管理代码版本，还能实现高效协作。了解和掌握这些工具和技术对于现代软件开发至关重要。

# 数据挖掘与分析：从数据中洞察价值 ## 一、数据挖掘的重要性与基础概念 在当今世界，一切决策都围绕着数据展开。优质的数据决策能够推动世界朝着更有利于人类的方向发展。如今，我们拥有海量的数据，但这些数据需要进行整理和解读，若能完美完成这项任务，人类将从中受益匪浅。Python 及其数据可视化库为热衷于引领组织走向成功的数据科学家们提供了强大的工具。 ### （一）数据与挖掘的定义 要更好地理解数据挖掘，我们可以将其拆分为“数据”和“挖掘”两个词。信息以特定方式格式化和结构化后被称为数据，在 21 世纪，数据大多指通过数字媒介存储和传输的信息。而“挖掘”通常指从地球深处提取物质，如煤矿开采