play + gae + siena + eclipse 快速开发环境搭建

Play框架整合GAE与Siena
本文介绍如何将Play框架与Google App Engine (GAE) 和 Siena 持久层模块整合,包括配置步骤、注意事项及部署流程。

一直很喜欢gae,后来发现了play, 很喜欢这种风格,

鼓捣了两天,终于弄明白了,把他们整合到一起, 记录一下,以备后用。

 

 

 

1. 下载play-1.1.zip, 解压C盘,配置环境变量path, 如:在前面添加C:\play-1.1;

 

2. 在C盘新建目录play_works, 打开cmd,运行命令:  cd C:/play_works

 

3. 运行命令:  play new testapp

 

4. 启动服务:  play run testapp

 

5. 在浏览器地址栏输入: http://localhost:9000 即可访问

 

 

*******  play使用方法: http://www.playframework.org/documentation/1.1/home

 

********************************************************************

 

6. 为play 添加 gae(Google App Engine) 模块 

 

    运行命令:  play install gae , 按照提示下载, 当前版本1.4, 下载完成后在play 的安装目录下会有:\modules\gae-1.4

 

7. 修改应用(C:/play_works/testapp/conf)的application.conf文件,在文件中添加

 

   module.gae=${play.path}/modules/gae-1.4

 

 

8. 启动服务:  play run testapp, 它会在你的war文件夹中,生成一个application-web.xml文件,

 

   注意,在开发的时候,没有什么问题,但是当你提交到GAE之前,一定要记得修改application-web.xml文件,将你的GAE的应用ID添加进去。

 

 

9. 部署前,请先将 testapp/app/views/Application/index.html的  #{welcome /} 删掉, 还有conf/routes的 # Catch all 的下面一行注掉(前面加#,或者删掉):

 

   # *  /{controller}/{action}    {controller}.{action}。

 

 

10. 部署应用

 

   先进行WAR的生成:

 

   play war testapp -o testapp.war

 

   之后使用app engine的命令来提交应用,这个就和正常的app engine开发一样了

 

   切换到gae-sdk安装目录:如: C:\appengine-java-sdk-1.4.0\bin

 

   运行:appcfg update C:/play_works/testapp.war,

 

   或者配置环境变量path, 添加 C:\appengine-java-sdk-1.4.0\bin

 

    运行:appcfg update testapp.war

 

 

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11. 为 testapp 添加 siena(持久层) 模块

 

    运行命令:  play install siena , 按照提示下载, 当前版本1.3, 下载完成后在play 的安装目录下会有:\modules\siena-1.3

 

12. 修改应用(C:/play_works/testapp/conf)的application.conf文件,在文件中添加

 

   module.siena=${play.path}/modules/siena-1.3

 

13. 启动服务:  play run testapp, siena模块已经加入

 

 

******  siena使用方法:  http://code.google.com/p/siena/wiki/GoogleAppEngineSupport

 

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14. 把 testapp 变成 eclipse 工程, 方便开发 

 

   运行命令: play eclipsify testapp 

 

15. eclipse导入工程, 我用的是eclipse3.4, File>import>Existing Projects into Workspace, 后面的按照提示,导入testapp 

 

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16. 好了, have fun!

 

PPO算法(Proximal Policy Optimization)和GAE技术(Generalized Advantage Estimation)是两种常用的强化学习技术,可以结合使用来提高算法的性能和稳定性。 具体来说,PPO算法是一种基于策略梯度的强化学习算法,用于训练智能体的策略函数。PPO算法的核心思想是通过对策略函数进行剪切操作,以控制更新的幅度,从而提高算法的稳定性和收敛速度。 而GAE技术是一种用于估计优势函数的方法,可以在策略梯度算法中使用,以提高算法的性能和泛化能力。GAE技术的核心思想是使用当前策略函数和价值函数的估计值,对未来的奖励进行折扣,并计算出每个状态的优势函数,从而更准确地衡量策略的好坏。 结合PPO算法和GAE技术的步骤如下: 1. 采样数据:使用当前策略采样一批数据,包括状态、动作、奖励和下一个状态等信息。 2. 计算优势函数:根据采样的数据,使用GAE技术计算出每个状态的优势函数,作为更新策略函数的参考。 3. 计算损失函数:使用PPO算法的损失函数,计算出当前策略函数的损失值,以及剪切比率等参数。 4. 更新策略函数:使用优化算法,根据计算出的损失函数和剪切比率等参数,更新策略函数的参数。 5. 更新价值函数:使用回归算法,根据采样的数据,更新价值函数的参数,以更准确地估计每个状态的价值。 6. 循环迭代:重复以上步骤,直到策略函数和价值函数收敛为止。 结合PPO算法和GAE技术可以有效地解决策略梯度算法中的问题,如策略震荡、高方差等,提高算法的稳定性和收敛速度,并在大规模的复杂环境中取得更好的性能。
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