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本文系统梳理了强化学习中的值函数方法演进历程。从动态规划、蒙特卡洛到时序差分三种基础方法，分析了各自特点与局限。重点介绍了DQN及其改进：通过深度网络近似Q值函数，结合经验回放和目标网络解决稳定性问题；Double DQN解决过估计；Dueling DQN分离状态值与优势；优先经验回放提升样本效率；分布强化学习建模回报分布。这些创新使值函数方法从表格存储发展到深度网络，从已知模型扩展到未知环境，形
本文针对测试团队需要频繁切换两个SVN项目连接的问题，提出了一种通过Gost代理实现高效切换的解决方案。文章详细介绍了在本机配置Gost代理服务的完整流程，包括下载安装、启动服务、配置防火墙、验证服务以及设置开机自启。同时，也说明了同事端如何配置代理客户端进行连接。最终方案实现了配置好代理即可随时切换SVN连接，大幅提升了工作效率。
摘要：用户在使用ChatGPT时遇到白屏问题，但复制答案后可正常显示。通过切换代理节点后问题解决，初步判断是代理链路导致浏览器未能正常渲染文本数据，而非内容传输问题。该问题具有临时性，切换节点后即恢复正常显示。
【代码】MiMo 模型 Tool Calls 400 报错终极解决方案——Reasoning Content 代理中间件。
在AI辅助编程日益普及的背景下，理解AI模型交互的底层机制与成本构成成为开发者关注的焦点。通过代理（Proxy）模式，可以无侵入地拦截并分析IDE与AI服务之间的API流量，实现对Token消耗、模型调用等关键指标的精细化监控。这种技术方案的核心价值在于将模糊的AI使用体验转化为可量化、可分析的数据，帮助开发者优化提示词策略、评估不同模型的性价比，并最终实现成本控制与效率提升。结合具体实践，例如为
在现代软件开发中，AI编程助手已成为提升效率的重要工具。其核心原理是通过API调用大型语言模型，实现代码生成、解释和重构。这种技术能显著降低开发门槛，但其使用成本与效果优化是工程实践中的关键问题。通过代理模式拦截和记录AI请求，开发者可以深入分析使用模式，从而优化提示词策略并控制预算。这一方法特别适用于持续集成与团队协作场景，能帮助量化AI辅助编程的价值。本文以CursorLens为例，演示如何为
现代网页交互的核心瓶颈，不在于算力或模型，而在于‘人—信息—动作’链路的高频断裂：反复切换、复制粘贴、上下文重建。页面可见性（Page Visibility）作为一种被长期忽视的交互锚点，使AI能像人类一样聚焦当前可视区域，规避DOM冗余与隐私风险；结合本地化记忆（Memories）与分级授权的代理模式（Agent Mode），构建出可审计、可控制、低侵入的信息处理范式。该技术路径显著提升运营、采
在AI代理技术日益普及的背景下，如何确保AI助手在调用系统资源时的安全性成为关键挑战。其核心原理在于通过中间件架构，在AI请求与执行环境之间建立可控的代理层，实现安全策略的集中管控。这项技术的核心价值在于平衡AI能力与系统安全，通过规则引擎、动态审批、资源隔离等多重机制，防范恶意指令与资源滥用风险。典型应用场景包括代码生成助手、自动化运维工具等需要执行Shell命令或文件操作的智能代理环境。本文以
在构建和优化大语言模型智能体时，数据收集与可观测性是核心挑战。其原理在于通过代理模式，在智能体与上游LLM服务之间架设透明中间层，统一捕获交互全链路数据。这一技术的核心价值在于为模型微调、性能分析和成本监控提供高质量、结构化的数据源，而无需修改现有业务代码。应用场景广泛覆盖从代码生成、数据分析到复杂任务规划的各类Agent系统。本文聚焦的OpenClaw-Tracer正是这一理念的工程实践，它利用
本文介绍了基于三台昇腾310B4下位机的分布式推理系统设计方案。该系统采用上位机调度、下位机执行的架构，通过SSH/SFTP实现任务分发与结果回收，支持普通图片和8K大图的分布式处理。文章详细阐述了四阶段工作流程、网络拓扑结构（包括内网穿透方案）、文件目录设计以及关键配置文件说明。该系统实现了任务级分布式推理，通过将计算任务拆分到多台设备并行执行，显著提升了批量图片和8K大图的处理效率，同时保持了
折腾了一整天，虽然累，但挺值的。之前大家一直在喊 Agent 元年、Agent 爆发，我一直觉得是概念炒作。但这次测完 GPT-5.5 之后，我是真有点信了——至少它能真的替你干活了，哪怕只是一部分任务。下一篇打算写写 DeepSeek V4 和 GPT-5.5 的对比实测，感兴趣的可以关注一下。
这篇文章讲解了LeetCode第122题"买卖股票的最佳时机II"的两种解法。题目允许无限次买卖股票，但同一时间只能持有一股。核心解法包括：1）贪心算法，通过收集所有上涨日期的差价来获取最大利润；2）动态规划，通过定义持有和不持有股票两种状态，修改买入时的本金计算方式，将单次交易模型扩展为多次交易。两种方法都能高效解决问题，其中动态规划展现了更强的扩展性，为后续更复杂的股票交易
本文介绍通过 mitmproxy 常规 HTTP 代理模式捕获 OpenCode AI API 请求的方法。主要步骤包括：配置 mitmproxy（推荐 YAML 配置文件）、安装 CA 证书到受信任根证书颁发机构、设置环境变量（HTTP_PROXY/HTTPS_PROXY）使 OpenCode 流量经代理转发，最后在 mitmproxy Web 界面查看请求 URL、请求头、请求体及响应数据。文
在设置 "http":"http://127.0.0.1:7890"时，要确认你的软件是什么协议，就像我的协议应该是“socks5h”，所以http可能是不对的（为什么说可能是因为我不太懂这是怎么回事，只是偶然看见一个人在不确定的情况下把http和socks5h和后边的地址端口号都写上去了，就像下边这种形式。检查config-private.py文件的代理设置，
跨境电商为全球企业和消费者带来了前所未有的机遇。通过合理选择平台、优化运营策略以及关注未来发展趋势，我们可以在跨境电商领域取得成功。
在当下互联网时代，很多从业者想实现跨境电商平台的全球化布局。海外代理IP成为不可或缺的跨境条件之一，可以在不同的地区使用不同的IP地址，模拟出区位的变化，从而实现对跨境电商平台的全球监控和操作。通过海外代理IP，企业可以了解不同地区的市场需求和消费习惯，精准定位目标客户群体，优化产品和服务，提升销售效果。提到代理IP工具，相信不少互联网企业都不陌生，静态代理IP是代理IP工具的一种，它能够帮助企业
通过mitmproxy本地代理模式可以捕获OpenCode发起的AIAPITLS 握手问题：由于OpenCode使用的TLS指纹与mitmproxy不完全兼容，部分请求会失败Cloudflare 防护AI服务提供商通常使用Cloudflare作为CDN，频繁请求可能触发机器人检测使用专门的抓包工具（如或在更底层的网络进行流量镜像。
Spring AI 2.0推出动态工具发现功能，通过ToolArgumentAugmenter实现34-64%的令牌节省。该功能允许开发者在工具调用时捕获LLM的推理过程（如思考步骤、置信度等关键元数据），而无需修改底层工具实现。主要优势包括： 内存增强：存储LLM的"内部思考"作为长期记忆提升推理能力 可观测性：获取逐步推理日志用于调试和优化 多代理协调：支持智能体间通信和任
SpringAI代理模式引入AgentSkills机制，通过模块化技能包（含指令、脚本和资源）实现智能体能力的灵活扩展。该方案具有三大核心优势：1)无缝集成现有SpringAI应用；2)跨模型供应商的可移植性；3)技能复用与组合能力。实现原理采用三阶段流程：启动时扫描技能元数据、对话时语义匹配、执行时动态加载完整指令和资源。典型应用场景包括代码审查、研究辅助等，支持通过参考文件和脚本增强功能。当前
你不需要告诉他具体每一步怎么做，只需要给他实时的战场情报（扫描结果、凭证信息等），他就能自己判断：“嗯，根据Nmap扫描结果，这台服务器开了SMB服务，而且操作系统是Windows Server 2012，我应该先试试永恒之蓝。这不仅能将您从重复性的渗透测试任务中解放出来，更能让您站在更高维度，聚焦于攻击策略的顶层设计与优化，理解并实践真正意义上的。它通过向LLM提供目标信息、当前权限、可用工具和
直到那篇《3个Python脚本，让我每天省下2小时》意外被推荐到首页，阅读量一下子涨了起来，后台的收益提醒也第一次让我意识到，原来自己分享的内容，真的能带来一些实实在在的价值。那时总觉得，生活好像就是这样，按部就班，看不到太多波澜。后来，在朋友的鼓励下，我开始尝试在CSDN上分享一些自己工作中用到的小技巧，从最基础的Python脚本开始写起，没想过能赚多少钱，只是想记录一下自己的成长。如果你也想尝
我挂了梯子，挂的美国的，用gpt或者grok都没问题，只有谷歌的aistudio不行，有没有大神可以告诉我这是什么情况，怎么解决呀，有很重要的记录在里面！如图所示，在Microsoft Edge和Google Crome两个浏览器都不行，但是谷歌浏览器搜别的网站又没有问题，比如谷歌学术都可以。
题目摘要：NOIP2002普及组"过河卒"问题 题目要求计算棋盘上卒从起点(0,0)到终点(n,m)的路径数，卒只能向右或向下移动，且需避开马的控制点（包括马的位置及其8个跳跃点）。 方法对比： 动态规划（最优解）： 使用二维数组dp记录路径数 状态转移：dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] 复杂度：O(nm)，空间O(nm) 记忆化搜索： 递归
策略评估：迭代计算当前策略的价值（贝尔曼期望方程）。策略改进：根据价值贪婪更新策略（贝尔曼最优方程）。收敛：当策略不再改变时停止。效率：策略迭代通常比值迭代更快收敛，但每次评估需迭代至收敛。五、为什么动态规划高效？复用子问题解通过存储 v(s) 避免重复计算（如格子(2,2)的价值被周围多个状态复用）。系统化遍历状态价值迭代的 max 操作隐式完成策略改进，减少显式策略评估次数。理论保证贝尔曼方程
理解两者的原理与适用场景，是构建高效、可靠网络的基础。在云计算、5G等技术推动网络复杂化的背景下，动态路由协议（如OSPFv3、BGP）正不断进化以支持更大规模的拓扑管理，而静态路由仍在安全敏感、小规模场景中扮演不可替代的角色。4. 计算路径：使用Dijkstra算法计算到各目标网络的最短路径（以“开销”为度量值，开销=100/带宽，如100Mbps链路的开销为1）。静态路由适用于拓扑简单、规模较
System.err.println(“before执行方法前执行”);System.err.println(“before执行方法前执行”);System.err.println(“before执行方法前执行”);System.err.println(“after执行方法后执行”);System.err.println(“after执行方法后执行”);Cglib动态代理实现需求方法(可以代理实现
解决BurpSuite Failed to connect to 127.0.0.1:7890问题
为此，唯一需要做的更改是调整他们的更新公式，以使用不是来自下一个状态的信息，而是来自。，我们还强调了一步式 TD 算法相对于 MC 方法的优势，以及它们如何实现更快的收敛。代理的目标是找到到 X 的最短路径。将一步 TD 和蒙特卡洛方法推广到 n 步算法中，在强化学习中起着重要作用，因为 n 的最佳值通常位于这两个极端之间。在一步 TD 中，我们分析收到的奖励与状态值如何变化之间的差异，从当前状态
kube-proxy负责k8s service的实现，即实现了k8s内部从pod到service和外部从node port到service的访问每个节点都有一个kube-proxy容器进程。kube-proxy管理将寻址到集群Kubernetes Service对象的虚拟IP地址（VIP）的流量转发到适当的后端Pod。kube-proxy有三种代理模式。
文章主讲以ssh方式连接github超时问题
1、域名购买2、cloudFlare账号注册及DNS服务器修改3、cloudFlare worker创建及反向代理配置。
openai api代理，chatgpt代理
1️⃣首先需要在vscode安装axios2️⃣然后使用搭建一个服务器：由于浏览器地址栏默认发送的就是get请求，我们可以在地址栏输入：按下回车键，查看服务是否可以成功返回数据：3️⃣发送请求获取数据：当点击按钮时，控制台显示报错：No ‘Access-Control-Allow-Origin’ header：说明跨域了，违背了同源策略…由于react脚手架运行在3000端口，但是发送请求的服务器
快速访问github.com的几种方法
gitee公开仓库clone出现 fatal: unable to access 的错误，这个错误不是因为没有权限，而是因为本地的git可能使用了代理，操作步骤如下：# 查看git对http、https检出是否用了代理git config --global http.proxygit config --global https.proxy# 取消代理git config --global --un
修改docker-compose.yaml 取消注释，开启持久化配置。设置权限，否则会写入文件失败，造成启动失败。配置 docker-compose 文件。编写 docker-compose 文件。编写 docker-compose 文件。配置 proxy.json 文件。配置 proxy.json 文件。复制docker里面的文件。关闭相关docker进程。的注释实现数据持久化。
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