发布jFlyMemcached 1.0

jFlyMemcached 是一款用业余时间开发的 Memcached 客户端,依赖于 mina,提供了基本的 Memcached 功能及批量设置能力,能够达到每秒设置 30000 个数据的性能,相比 java_memcached-release_2.0.1.jar 性能提升约 10%。

项目名:jFlyMemcached

版本1.0


这个是花业余时间开发的Memcached Client.代码不多,主要依赖于mina。
终于把测试写完了,应该基本功能已经没有什么问题了。但是没有经过长时
间运行考验,应该还会有一些bug.

软件特性

1.提供基本Memcached Client 功能
2.提供设置功能(setBatch). 提供每秒设置30000个数据的能力(网卡跑满)


性能测试比 java_memcached-release_2.0.1.jar 快 10% 左右


项目目录说明

src             源文件
test             测试代码源文件
resources         配置文件(源文件)
docs             帮助
lib                非核心第三方类库
WebContent        web目录


有什么问题请在留言中回复


google项目地址:http://code.google.com/p/jflymemcache/






(DDPG)深度学习神经网络算法DDPG优化解决二维栅格地图路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕深度强化学习算法DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)在二维栅格地图路径规划中的应用展开研究,结合Matlab代码实现,详细阐述了如何利用DDPG算法优化路径规划问题。文中介绍了DDPG算法的核心机制,包括Actor-Critic架构、经验回放、目标网络等关键技术,并将其应用于静态和动态障碍物环境下的机器人或智能体路径寻优,实现了从起点到目标点的安全、高效路径探索。同时,文档还提到了与其他算法(如DQN)的对比分析,展示了DDPG在连续动作空间中路径规划的优势。此外,资源附带完整的Matlab仿真代码,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定机器学习与强化学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事智能控制、机器人导航、路径规划方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 掌握DDPG算法在路径规划中的具体实现方法;② 学习如何构建强化学习环境并设计奖励函数;③ 实现二维栅格地图中智能体的自主导航与避障;④ 对比不同深度强化学习算法在相同任务下的性能差异。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注环境建模、网络结构设计与训练过程调参策略,同时可尝试迁移至三维空间或其他应用场景以加深理解。
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