Go+的源代码，通过扫描器Scanner转成一个Go+的Token，再通过一个parser变成Go+的抽象的语法树，常见语言都是这么干的。Go+的抽象语法树转化后有两个分支，一个生成Go的代码从而使其可以静态编译，另外一个分支生成字节码解析执行，分支的多态是通过引入了一个叫执行规范（exec.spec）的东西，其实就是一个抽象的接口。Go+执行规范的部分，其实是一种抽象的SAX接口，也就是基于事件

依次回答下列问题对确定区块链技术是否适合项目有一定的帮助。是否存在多方分享数据？一个完整可靠的共享记录系统是否会使每个业务关系的参与者受益。是否存在多方更新数据？如果多个参与者能够记录和传播并发交易，会不会有更高的数据准确性和及时性。是否有验证和校验的需求？在不完全可信环境交易防篡改是否能提高交易伙伴的交易吞吐量和可靠性。中心机构是否可以移除？移除中心机构是否有利于减少成本和交易复杂度。如果以上问

一、数字版权定义各类出版物、信息资料的网络出版权，可以通过新兴的数字媒体传播内容的权利。包括制作和发行各类电子书、电子杂志、手机出版物等的版权。各国家对于数字版权作品的定义不一。以中国为例，主要数字版权作品包括以电子图书、数字报纸、数字期刊、网络原创文学、网络教育出版物为主的文字型作品，以及数字音乐、数字影视、网络动漫、网络游戏、手机出版物（彩信、彩铃、手机报纸、手机期刊、手机小说、手机游戏）。而

1、理解什么是区块链；2、掌握区块链基本结构；3、构建区块链基本模型；开发环境GoLand（付费，学生可以申请免费，需要提供证明）区块链的理论基础部分可以参考我写的其他博客，本文主要介绍实践。开源代码https如果有帮助欢迎star和分享~也欢迎提pr。......

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Policy Gradients：不通过分析奖励值, 直接输出行为的方法。对比起以值为基础的方法, Policy Gradients 直接输出动作的最大好处就是, 它能在一个连续区间内挑选动作, 而基于值的, 比如 Q-learning只能适用于action数量有限的情况。Policy Gradients可以结合神经网络。强化学习里面无标签，所以Policy Gradients没有误差，那要怎么进

前置基础：DDPG从这里开始就进入多智能体的领域了，另外到这里来说网上的教程一般也就木有了。感知智能->决策智能->群体决策智能Referenceopenai/maddpg的github在复现MADDPG的过程中遇到什么问题，是怎样解决的？张海峰 讲座-从博弈论到多智能体强化学习附介绍：...

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Smart Grayscale sensor V1.0通过颜色采集，可以感知任意两种颜色然后输出相应的电压值。通过采集的顺序可以输出量可以根据需要在模拟量和数字量之间切换。采集到的颜色具有断电保持特性，如果是同样的两种颜色的分辨无需再次采集可直接使用。技术指标1、供电电压：5V2、检测距离：8mm-20mm3、输出：a.模拟量输出0-5V。b.数字量输出TTL电平0V或者5V。可...

原因在于：比如在高斯分布（正态分布）中，我们抽取一部分的样本，用样本的方差来估计总体的方差。由于样本主要是落在x=u中心值附近，那么样本方差一定小于总体的方差（因为高斯分布的边沿抽取的数据很少）。为了能弥补这方面的缺陷，那么我们把公式的n改为n-1,以此来提高方差的数值。这种方法叫做贝塞尔校正系数。PS：当我们用小样本数据的标准差去估计总体的标准差的时候采用 n-1,但是这个小样本数据的实际标准.