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原创 python3算法合集
1.排序时间空间复杂度kind speed worst case work space stable 快速排序 1 O(n^2) 0 no 堆排序 3 O(n*log(n)) 0 no 合并排序 2 O(n*log(n)) ~n/2 yes ‘timsort’ 2 O(n...
2019-04-17 23:35:00
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原创 阿里云服务器ECS Ubuntu16.04-64-bit学习之一：配置桌面(进阶-脚本一键执行)
前面写的教程需要一步步去查看执行的结果，看到很多回复的朋友说碰到很多问题，这次教程是通过Shell脚本直接一次到位，不需要那么多繁琐的操作 工具：putty（登录后台运行脚本）、WinScp（上传文件） 脚本文件：文件名：oneKeyInstall.sh#!/bin/bashapt-get updateapt-get upgradeapt-get install ubuntu-d...
2018-05-18 00:56:22
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原创 Python通过发邮件通知自己电脑被入侵
我对IT技术有着狂热的追求，虽然现在很渣，但是我有颗钻研的心，例外我还比较喜欢看小说，相信看过http://www.biquge.info/11_11851/‘>最强黑客的人对里面的黑客的技术佩服得无以复加，黑客一般对自己的电脑数据都比较在意，一般都会设置些密码等并在被破解密码后做相应的补救措施，那么我们如何知道自己的电脑被人动过或者被盗呢（假设电脑开始是关机了的），根据我最近的学习找到了实...
2018-05-11 02:45:19
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原创 Vim实用技巧记录(一直更新）
一．Vim 常用基本命令在介绍Vim命令之前必须要介绍Vim的三种常用模式 命令模式：即直接输入字符进行操作（如果你不知道你是不是处在命令模式可以叫你一个笨办法，多按几次Esc键），命令模式下，j向下，k向上，h向左，l向右． 插入模式：命令模式按ioa即可进入插入模式，插入模式一个非常明显的标志就是窗口左下角有个＂–插入–”如图： 可视模式：命令模式下按v(小写v可视，大写Ｖ可视行)，按
2017-05-11 00:19:08
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原创 Python运维学习Day02-subprocess/threading/psutil
该函数运行一条带参数的命令，返回值执行命令的返回码，运行时发现如此串联运行太慢了，我们修改下代码让其并行运行。这里默认是获取的逻辑核，如果要获取是物理核数，需要加上参数。获取cpu性能，上下文切换，硬件中断，软件中断，系统调用。: 一个回调函数，将会运行run()方法。: 元组对象，回调函数target的参数。查看当前用户的名称，和开机时间。这里着重讲下几个重要参数和。获取boot开机时间。
2023-10-29 18:23:40
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原创 CKA-17 Check Daemon - cluster component
既然知道了是kubelet 服务挂掉了，我们将他起一下就可以。状态 ， 可以重启下看看是否支持重启自动恢复为Ready状态。可以很清楚的知道服务挂掉了，需要将服务起一下。当某个节点有问题时需要上去看看节点详细信息。，调查它的原因并永久恢复为。
2023-03-22 12:00:00
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原创 CKA-Lab 28 Deployment升级软件版本与回退
可以看到这里执行版本回退之后，之前的版本1被版本3替代了。查看当前版本信息，现在需要从当前版本2回退到版本1.将 nginx:1.14.2 升级到 1.21.6。根据k8s 官网示例，创建一个yaml文件。从结果可以看出nginx已经升级成功。创建deployment 实例。
2023-03-21 12:00:00
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原创 Docker 常用命令
可以看出Docker 分为Client端和Server端.现在可以通过网络地址访问nginx首页。看到这个界面说明成功安装nginx。同时可以使用容器id查看运行状况。docker 运行程序位于。docker 查看本地镜像。
2023-03-18 12:00:00
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原创 阿里云-OSS-Bucket的使用:001
这是一款通过客户端进行文件处理的工具，点击下载 windows-64bit,找到 --> 对象存储/常用工具与服务/常用工具。ii. AccessKey 管理。iiii. 根据提示保存创建好的。解压后找到文件夹里面的。,双击打开进入客户端。
2023-03-18 04:05:59
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原创 (框架)Deepracer Local - 001: 搭建本地环境
还有很多命令技巧和组合，已经自动化训练，数据分析，模型优化等，但懂得了本文的这些基本内容，入门已经足够了。推荐本地环境: Ubuntu (如果windowns必要的话，就装双系统，我的台式机就是双系统)修改 localhost 为你的阿里云公网ip，否则无法通过公网访问你的网页，后续将会讲到原理。命令， 运行该命令后评估结束，此时又只剩下minio docker。里面的奖励函数，速度值等，需要将其更新到环境中，命令如下。命令，运行该命令后，模型名称最后面的数字+1。命令查看当前运行的 docker。
2023-01-05 23:57:14
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原创 (实战)[2022 公司Deepracer 线上赛和线下赛]-002
线下比赛不确定因素太多，往往小车的表现没有线上好，这时候你需要对你的模型多做评估，选择一个稳定的模型进行比赛，否则可能没有成绩，运气成分占比较大。
2022-10-24 20:53:23
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原创 (实战)[自动驾驶赛车-中国联赛]-合集
亚马逊云科技也基于Amazon DeepRacer发起了全球开发者都能参与的Amazon DeepRacer联赛，让世界各地的人都能轻松参与机器学习，体验自动驾驶的乐趣。本次比赛免费报名，新注册的亚马逊云科技用户可免费试用10小时的DeepRacer Training，超出的时长需自行付费。本次大赛共分为四场线上月赛，每两场月赛为一个赛段，即7月赛和8月赛为一个赛段，10月赛和11月赛为一个赛段，每个赛段结束后，将会分别有一场线下比赛，每场月赛【专业组】排名前6的选手，将默认进入当前赛段的线下比赛。
2022-09-16 12:00:00
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原创 (实战)[2022 Guinness Challenge]-001
比赛链接:比赛开始日期:2022/07/15 00:00:00比赛截止日期:2022/09/15 12:00:005圈总计时间最短排名,出界一次罚时3秒。
2022-09-13 12:00:00
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原创 (赛事-2022)[re:Invent 2018]-001:介绍
2022年公司再次组织Deepracer比赛，这次是公司全球九个国家或地区比赛，分不同赛区。
2022-07-24 19:08:56
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原创 (赛事-2022)[re:Invent 2018]-002:通过分析log多次迭代优化奖励函数后- 最快7.6s / 圈
Deepracer training 流程
2022-07-24 16:57:34
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原创 (实战)[Ace Speedway]-001:获取赛道信息
文章目录1. 打印log的函数2. 下载 训练时的 log3. 下载评估 log4. 分析赛道信息5. 赛点可视化6. 通过评估log 可视化小车轨迹1. 打印log的函数在 reward_function 函数中加上以下指定内容，下载训练的log会 打印训练过程小车的实时状态 ### get full log waypoints=params["waypoints"], steps=params["steps"], x=params["x"], y=params
2022-05-26 12:00:00
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原创 (基础)009 - AWS Deepracer训练时长以及收费标准
文章目录1. 免费时长2. 超时收费3. 模型储存费用4. 查看账单5. 避免踩坑1. 免费时长每一个新注册的用户都有10 小时的免费训练时间，这个10小时的免费训练时长是30 天内有效的，另外还送30 天5G的模型保存空间，这个在你注册完成的时候会有个提醒，也可通过账单查看2. 超时收费一般对于新手来说10小时的训练时长，仅够对Deeprace有一个初步的摸索，远达不到训练一个好的模型，毕竟开始尝试各种入口参数、超参都需要花费不少的训练时长。那么超过免费训练时长AWS是如何收费的呢？AWS 官方
2022-05-25 12:00:00
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原创 (实战)[re:Invent 2018]-002:通过分析奖励函数优化后- 8.4s / 圈
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器欢迎使用Markdown编辑器
2021-12-26 21:40:39
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原创 (进阶)003 - AWS DeepRacer分析log
文章目录下载 Evaluation log解压log，找到 `0-iteration.csv`log 可视化分析对各个维度进行分析对速度低于 `1.5` 的点进行筛选对赛道范围的进行筛选下载 Evaluation log解压log，找到 0-iteration.csvlog 可视化分析import osimport numpy as npimport pandas as pdfrom math import expfrom matplotlib.collections import Line
2021-10-31 23:42:03
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原创 python对gif图压缩
问题:最近写了一篇优快云博客需要上传gif图，发现大小超过了5M，无法上传。文件大小:本想自己找个免费的压缩工具，结果下载下来的工具不是钓鱼工具就是流氓软件，还有的在线压缩工具说是免费，等你download的时候说是要付费，总之一大堆坑。...
2021-10-26 00:13:20
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原创 (基础)008 - 开始第一个Deepracer Model
本文是在你注册AWS 账户成功的情况下才能进行的，如果你还没有注册，请先参看我的上一篇文章。文章目录打开Deeprace 服务Deeprace 流程开始创建第一个model第一步:指定Model名称和赛道第二步:选择比赛类型、训练算法以及合适的超参比赛类型训练算法超参第三步:定义操作空间选择操作空间定义连续操作空间的一些参数转向角速度第四步:选择小车第五步:自定义奖励函数编写reward_function函数设置训练停止条件点击`Create model`完成model的创建打开Deeprace 服务
2021-10-15 12:00:00
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原创 (基础)006 - AWS Deepracer model 超参介绍
本文将对 AWS Deepracer model 的超参进行介绍，并分享个人在使用时的经验。超参数 (Hyperparameters)超参数是控制强化学习训练的变量。可以调整它们以优化训练时间和模型性能。梯度下降批量大小(Gradient descent batch size)从经验缓冲区中随机采样的近期车辆经验数量，用于更新底层深度学习神经网络权重。随机抽样有助于减少输入数据中固有的相关性。使用更大的批量大小来促进对神经网络权重的更稳定和平滑的更新，但要注意训练时间可能更长或更慢的可能性。该批次
2021-10-14 23:56:02
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原创 (基础)007 - 注册一个AWS 账户
文章目录注册一个AWS账户步骤注册页面第一步第二步关键 第三步第四步第五步点击完成注册登录管理控制台操作管理控制台注册一个AWS账户步骤注册页面注册链接第一步第二步到这一步点继续之后，正常情况下手机会收到一条美元支付信息。如下:如果没有收到这一条信息说明你的注册没有成功，后面打开AWS Deepracer时会提示你没有注册成功，需要重新提交信息。关键 第三步这一步非常关键: 信用卡必须是可用于国际支付的(VISA)，必须具有美元支付功能，我使用的公司给办的美元信用卡，之前试过人名币信
2021-10-12 20:00:00
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原创 (基础)005 - 奖励函数的入口参数详解
文章目录奖励函数的形式入口参数paramsall_wheels_on_trackxyclosest_objectsclosest_waypointsdistance_from_centeris_crashedis_left_of_centeris_offtrackis_reversedheadingobjects_distanceobjects_headingobjects_left_of_centerobjects_locationobjects_speedprogressspeedsteering_an
2021-10-10 20:00:00
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原创 (进阶)002 - AWS DeepRacer分析log
文章目录Log 数据提取使用Notepad++ 工具将log提取出来提取常量数据处理数据可视化提取变量数据处理数据可视化所有数据可视化选择部分点可视化总结Log 数据提取使用Notepad++ 工具将log提取出来提取常量使用自定义的log开始标签reward_constant_Log，搜索所有的行数据处理将上述结果copy到新的文件中提取出来的数据可以看到 track_length 赛道总长是一个始终不变的量，17.709159380834848mwaypoints赛道定点也是一
2021-10-10 03:26:32
1538
原创 (进阶)001 - AWS DeepRacer获取log
文章目录如何获取log一个打印log的代码示例下载logtraining log 文件结构Evaluation log文件结构如何获取log在reward_function 中通过print可以将params入口参数打印到log中，然后通过控制台Download logs可以获取自定义的log格式一个打印log的代码示例def reward_function(params): ''' Env: re:Invent 2018 ''' x = params['x']
2021-10-10 02:05:05
1127
原创 (基础)004 - AWS DeepRacer 操作空间、奖励函数、训练算法
文章目录操作空间离散操作空间连续操作空间离散与连续奖励函数训练算法近端策略优化 (PPO) 与 Soft Actor Critic (SAC)稳定与数据饥饿探索与开发熵操作空间在强化学习中，代理与环境交互时可用的所有有效动作或选择的集合称为操作空间。在 AWS DeepRacer 控制台中，您可以在离散或连续操作空间中训练代理。离散操作空间离散操作空间表示座席针对有限集中每个状态的所有可能操作。对于 AWS DeepRacer，这意味着，对于每种不同的环境情况，代理的神经网络会根据摄像头和（可选）L
2021-10-07 23:57:15
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原创 (基础)003 - AWS DeepRacer 中的强化学习
在强化学习中，代理（例如，以实现预期目标为目标的实际或模拟 AWS DeepRaker 工具）与环境以最大限度地提高代理的总奖励。代理采用操作, 以一个被称为策略，在给定的环境state并达到一个新的状态。任何操作都有关联的即时奖励。该奖励用于衡量操作的合用性。这种即时奖励视为由环境返回。AWS DeepRacer 中 强化学习的目标是了解给定环境中的最优策略。学习是一个试验和出错的迭代过程。代理采取随机初始操作来抵达新的状态。然后，代理迭代步骤，从新状态进入下一个状态。随着时间的推移，代理将发现
2021-10-07 23:10:46
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原创 (基础)002 - AWS DeepRacer 概念和术语
文章目录AWS DeepRacer 服务AWS DeepRacer强化学习强化学习模型AWS DeepRacer 模拟器排行榜机器学习框架策略网络优化算法神经网络超参数AWS DeepRacer 轨道奖励函数经验情节经验迭代策略迭代训练作业评估作业AWS DeepRacer 服务AWS DeepRacer 是一项 AWS Machine Learning 服务，用于探索专注于自主赛车的强化学习。AWS DeepRacer 服务支持以下功能：在云端训练强化学习模型。在 AWS DeepRacer 控
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Excel窗口登陆界面
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