08-14 20:40:02.945 1000 2267 2519 I DisplayPowerController2[0]: BrightnessEvent: disp=0, physDisp=local:4630946359590559105, displayState=ON, displayPolicy=BRIGHT, brt=0.0064230533, initBrt=0.026616426, rcmdBrt=0.0064230533, preBrt=0.026616426, lux=0.0, preLux=2.3999999, hbmMax=1.0, hbmMode=off, rbcStrength=50, thrmMax=1.0, powerFactor=1.0, wasShortTermModelActive=false, flags=, reason=automatic, autoBrightness=true, strategy=InvalidBrightnessStrategy, autoBrightnessMode=default 行 126795: 08-14 20:43:20.135 1000 2267 2519 I AutomaticBrightnessController: updateAutoBrightness: mScreenAutoBrightness=0.0064230533, newScreenAutoBrightness=0.1487473 (checkedAutoBrightness=305), mAmbientLux=27.379408, mUseDaemonSensorInProgress=false 行 126797: 08-14 20:43:20.141 1000 2267 2519 I DisplayPowerController2[0]: BrightnessEvent: disp=0, physDisp=local:4630946359590559105, displayState=ON, displayPolicy=BRIGHT, brt=0.1487473, initBrt=0.0064230533, rcmdBrt=0.1487473, preBrt=0.0064230533, lux=27.379408, preLux=0.0, hbmMax=1.0, hbmMode=off, rbcStrength=50, thrmMax=1.0, powerFactor=1.0, wasShortTermModelActive=false, flags=, reason=automatic, autoBrightness=true, strategy=InvalidBrightnessStrategy, autoBrightnessMode=default 行 126818: 08-14 20:43:28.837 1000 2267 2519 I AutomaticBrightnessController: updateAutoBrightness: mScreenAutoBrightness=0.1487473, newScreenAutoBrightness=0.070282415 (checkedAutoBrightness=145), mAmbientLux=9.928323, mUseDaemonSensorInProgress=false 行 126820: 08-14 20:43:28.843 1000 2267 2519 I DisplayPowerController2[0]: BrightnessEvent: disp=0, physDisp=local:4630946359590559105, displayState=ON, displayPolicy=BRIGHT, brt=0.070282415, initBrt=0.1487473, rcmdBrt=0.070282415, preBrt=0.1487473, lux=9.928323, preLux=27.379408, hbmMax=1.0, hbmMode=off, rbcStrength=50, thrmMax=1.0, powerFactor=1.0, wasShortTermModelActive=false, flags=, reason=automatic, autoBrightness=true, strategy=InvalidBrightnessStrategy, autoBrightnessMode=default 行 127476: 08-14 20:46:09.389 1000 2267 2519 I DisplayPowerController2[0]: BrightnessEvent: disp=0, physDisp=local:4630946359590559105, displayState=ON, displayPolicy=OFF, brt=0.070282415, initBrt=0.070282415, rcmdBrt=0.070282415, preBrt=0.1487473, lux=9.928323, preLux=27.379408, hbmMax=1.0, hbmMode=off, rbcStrength=50, thrmMax=1.0, powerFactor=1.0, wasShortTermModelActive=false, flags=, reason=automatic, autoBrightness=true, strategy=InvalidBrightnessStrategy, autoBrightnessMode=default 行 127510: 08-14 20:46:09.865 1000 2267 2519 I DisplayPowerController2[0]: BrightnessEvent: disp=0, physDisp=local:4630946359590559105, displayState=OFF, displayPolicy=OFF, brt=-1.0, initBrt=0.070282415, rcmdBrt=NaN, preBrt=NaN, lux=0.0, preLux=0.0, hbmMax=1.0, hbmMode=off, rbcStrength=50, thrmMax=1.0, powerFactor=1.0, wasShortTermModelActive=false, flags=, reason=screen_off, autoBrightness=true, strategy=ScreenOffBrightnessStrategy, autoBrightnessMode=default 行 129729: 08-14 21:06:55.903 1000 2267 2519 I AutomaticBrightnessController: updateAutoBrightness: mScreenAutoBrightness=NaN, newScreenAutoBrightness=0.0064230533 (checkedAutoBrightness=14), mAmbientLux=0.0, mUs 是什么意思

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, ...

arc-spring-boot-starter-0.109.0-javadoc.jar

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在探讨Odoo与WooCommerce连接器模块之前，需要先了解几个关键的IT概念，比如Odoo，WooCommerce，ERP系统，以及如何将它们通过一个名为“connector-woocommerce”的Python模块整合在一起。 ### Odoo与WooCommerce的连接 **Odoo** 是一个全面的企业资源规划（ERP）软件包，用于管理企业中的所有业务流程。它包含了一系列的模块，覆盖了从会计、库存管理到电子商务和客户关系管理的各个方面。Odoo强大的模块化系统使其可以高度定制化，以适应不同企业的特定需求。 **WooCommerce** 是一个开源的电子商务解决方案，主要设计用于集成WordPress，是目前使用最广泛的电子商务平台之一。它能够提供完整的在线商店功能，并且可以通过众多插件进行扩展，以满足不同的业务需求。 ### ERP系统与电子商务的整合 在现代商务环境中，ERP系统和电子商务平台需要紧密集成。ERP系统负责内部业务流程的管理，而电子商务平台则负责与客户的直接交互，包括产品展示、订单处理、支付处理等。当两者被整合在一起时，它们可以提供无缝的工作流，例如实时库存同步、自动更新订单状态、以及统一的客户数据管理。 ### WooCommerceERPconnect **WooCommerceERPconnect**，也即“connector-woocommerce”，是一款专为连接Odoo ERP系统与WooCommerce电子商务平台设计的双向连接器。这个模块能够使得Odoo中的产品信息、订单信息、库存信息以及客户信息能够实时地同步到WooCommerce中。同样，从WooCommerce平台接收到的订单也可以实时地传输并反映到Odoo系统内。这样一来，企业可以确保他们的ERP系统和在线商店始终保持信息的一致性，极大地提高了业务效率和客户满意度。 ### 连接器的兼容性和实现方式 提到该连接器与**OpenERP 8.0** 和 **WooCommerce 2.4.x** 100% 兼容，说明开发团队在设计时考虑了特定版本间的兼容性问题，确保了连接器能够在这些版本上正常工作。考虑到Odoo是由OpenERP发展而来，它强调了此连接器是为最新版本的Odoo所设计，以确保能利用Odoo提供的最新功能。 **Python** 在这里扮演了重要的角色，因为Python是Odoo的开发语言，并且在连接器模块中也广泛使用。Python的易用性、灵活性以及丰富的库支持，使得开发者能够快速开发出功能强大的模块。该连接器模块很可能使用了Python进行后端逻辑处理，借助Odoo提供的API与WooCommerce进行数据交互。 ### 文件压缩包内容 关于提供的**connector-woocommerce-8.0** 压缩包，这显然是一个专为Odoo版本8.0设计的WooCommerce连接器。文件包内可能包括了所有必要的安装文件、配置脚本、以及可能的文档说明。安装这样的模块通常需要对Odoo有一定的了解，包括如何部署新模块，以及如何配置模块以确保其能够正确与WooCommerce通信。 ### 实施电子商务与ERP整合的考虑因素 企业实施ERP与电子商务整合时，需考虑以下因素： - **数据同步**：确保产品数据、库存数据、价格、订单信息等在Odoo和WooCommerce之间实时准确地同步。 - **安全性和稳定性**：在数据传输和处理过程中保障数据安全，并确保整合后的系统稳定运行。 - **扩展性**：随着业务的扩展，连接器需要能够适应更多的用户、更多的产品和更复杂的数据交互。 - **维护和更新**：连接器需要定期维护和更新，以适应Odoo和WooCommerce的版本迭代。 在进行整合时，可能需要进行定制开发以适应特定的业务逻辑和工作流程。这往往涉及到对Odoo或WooCommerce API的深入了解，并可能需要调整连接器的源代码以满足特殊需求。 ### 总结 通过Odoo连接器WooCommerce模块的使用，企业可以有效地整合其ERP系统与电子商务平台，实现数据的一体化管理，提高工作效率，优化客户体验。而这一切的实现，都离不开对Odoo、WooCommerce以及连接器背后的技术栈（如Python）的深入理解。

### Linux 系统运维知识大揭秘 #### 1. 标准输入、输出与错误 在 Linux 系统中，标准输入（STDIN）、标准输出（STDOUT）和标准错误（STDERR）是非常基础且重要的概念。 |名称|默认目标|重定向使用|文件描述符编号| | ---- | ---- | ---- | ---- | |STDIN|计算机键盘|< (等同于 0<)|0| |STDOUT|计算机显示器|> (等同于 1>)|1| |STDERR|计算机显示器|2>|2| 常见的 Bash 重定向器如下： |重定向器|解释| | ---- | ---- | |> (等同于 1>)|重定向 STDOUT。

### C++ 中数组的初始化与未初始化元素的默认值行为 在 C++ 中，数组的初始化行为取决于其类型（如内置数组、`std::array` 或 `std::vector`）以及使用的初始化语法。以下是对不同情况的详细分析。 #### 内置数组的初始化与默认值 对于内置数组（如 `int arr[10];`），如果未显式初始化，则其元素的值是未定义的。这意味着这些元素可能包含任意的垃圾值，具体取决于编译器和运行环境。例如： ```cpp int arr[10]; // 未初始化，元素值未定义 ``` 如果希望所有元素初始化为零，可以使用值初始化语法： ```cpp int arr[

### 知识点一：微前端架构（microfrontend） 微前端是一种架构设计风格，它将一个大型前端应用拆分成多个较小的独立前端应用，每个独立的前端应用可以被单独开发、部署和扩展。微前端架构有助于团队的独立工作，降低了大规模项目的技术债务，提高了系统的可维护性和可扩展性。 #### 关键概念： 1. **独立自治：** 每个微前端都可以独立于整体应用进行开发、测试和部署。 2. **技术多样性：** 不同的微前端可以使用不同的前端技术栈。 3. **共享基础设施：** 为了保持一致性，微前端之间可以共享工具、框架和库。 4. **通信机制：** 微前端之间需要有通信机制来协调它们的行为。 ### 知识点二：Lerna Lerna 是一个优化了多包管理的 JavaScript 库，专用于维护具有多个包的大型JavaScript项目。Lerna 可以帮助开发者在一个仓库中管理多个包，减少重复的构建步骤，并且在包之间共享依赖。 #### 核心功能： 1. **作用域包管理：** Lerna 可以帮助开发者创建和管理仓库中的本地作用域包。 2. **自动链接：** 自动链接内部依赖，减少开发中的配置复杂性。 3. **版本管理：** 方便地处理多包项目的版本发布和变更。 4. **并行构建：** 加速构建过程，因为可以并行地构建多个包。 ### 知识点三：Module Federation Module Federation 是 Webpack 5 引入的一个实验性功能，它允许运行时从多个构建中动态加载代码。这使得在不同的前端应用之间共享模块成为可能，这是实现微前端架构的关键技术。 #### 关键特性： 1. **远程和本地模块共享：** 它不仅可以在应用程序之间共享模块，还可以在应用程序内部进行模块共享。 2. **代码分割：** 可以实现更好的代码分割和懒加载。 3. **独立部署：** 允许独立部署，由于模块是动态加载的，对应用程序的更改不需要重新部署整个应用。 4. **热模块替换：** 可以在不刷新页面的情况下替换模块。 ### 知识点四：Yarn 和 npm 包管理器 Yarn 和 npm 是 JavaScript 社区中最流行的两个包管理器，它们用于安装、更新和管理项目依赖。 #### Yarn： 1. **速度：** Yarn 在安装依赖时具有更快的速度。 2. **确定性：** 通过使用 lock 文件确保依赖安装的一致性。 3. **离线缓存：** Yarn 缓存了安装的每个包，以便在离线模式下工作。 #### npm： 1. **广泛性：** npm 是 JavaScript 社区中最广泛使用的包管理器。 2. **生态系统：** npm 拥有一个庞大且活跃的生态系统，提供了大量可用的包。 ### 知识点五：monorepo Monorepo 是一种源代码管理策略，其中所有项目代码都位于同一个仓库中。与多仓库（每个项目一个仓库）相反，monorepo 管理方式可以在整个项目的上下文中共享和管理代码。 #### monorepo 的优势： 1. **代码共享：** 项目之间可以共享代码库，便于代码复用。 2. **集中管理：** 统一的依赖管理和版本控制。 3. **项目间依赖清晰：** 项目间依赖关系透明，便于维护和开发。 ### 知识点六：工作区（Workspaces） 工作区是 monorepo 的一个重要组成部分，它允许一个仓库中包含多个包或项目。每个工作区可以有自己的 `package.json` 和依赖项，并且可以互相引用，简化了复杂项目的依赖管理。 #### 工作区特点： 1. **依赖管理：** 允许工作区依赖于仓库中的其他包。 2. **扁平化依赖：** 可以确保依赖项只被安装一次，节省了空间并减少了重复。 3. **开发流程简化：** 工作区设置简化了开发流程，允许同时工作在多个项目或包上。 ### 实际操作指令解读 1. **初始化项目：** - `yarn install` 或 `npm install`：安装依赖，根据仓库设置的不同可能包括 Lerna 或其他依赖。 2. **开发模式：** - `yarn develop` 或 `npm run develop`：启动开发服务器，对于带有预览的情况，可以使用 `WITH_PREVIEWS=1 yarn develop`。 3. **构建和启动单个远程生产版本：** - `yarn clean` 清除之前的构建。 - `yarn single:build` 单独构建生产版本。 - `yarn single:start` 启动生产服务器。 4. **构建和启动多个远程生产版本：** - `yarn multi:build` 构建多个生产版本。 - `yarn multi:start` 启动多版本生产服务器。 5. **构建镜像：** - `yarn docker:build` 使用 Yarn 构建 Docker 镜像。 以上操作指令展示了如何在使用 Lerna 和 Module Federation 的微前端 monorepo 环境下进行项目的初始化、开发、构建和部署，使用 Yarn 和 npm 工作区来优化多项目依赖管理与构建流程。

# RHCSA 实践考试及相关知识汇总 ## 一、实践考试说明 ### （一）通用注意事项 为确保考试在干净的环境中开始，需遵循以下提示： - 无需任何外部服务器或资源。 - 不要注册或连接任何外部存储库。 - 根据每个实践考试的说明安装新的虚拟机。 - 这些实践考试不提供示例解决方案，在实际考试中，你需要能够自行验证解决方案。 - 应能在两小时内完成每个考试。 ### （二）实践考试 C 内容 1. **安装虚拟机**：安装一个 RHEL 8 或 CentOS 8 虚拟机，要求如下： - 2GB 内存。 - 使用默认分区，20GB 磁盘空间。 - 一个额外的 20

在 Bash 脚本或 Shell 编程中，`EOF` 通常用于 here document 语法结构中，表示一段多行文本的结束标记。在该结构中，`EOF` 左右两边的标点符号具有特定的语法意义。 ### `EOF` 左边的标点符号 `EOF` 左边通常使用 `<<` 这一组合符号作为重定向操作符，表示开始一个 here document。这一操作符紧接在命令之后，用于指示 Shell 接下来的输入将被视为输入流，直到遇到指定的结束标记（如 `EOF`）为止。例如： ```bash cat << EOF This is a test. EOF ``` 在上述示例中，`<<` 出现在 `E