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Proximal Policy Optimization,简称PPO,即近端策略优化,是对Policy Graident,即策略梯度的一种改进算法。PPO的核心精神在于,通过一种被称之为Importance Sampling的方法,将Policy Gradient中On-policy的训练过程转化为Off-policy,即从在线学习转化为离线学习,某种意义上与基于值迭代算法中的Experience
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Kudu在安装时默认就安装了命令行工具,只需要执行Kudu命令就能看到所有的命令分组:一共有14个分组,组下面才是具体的命令,分组如下:执行kudu命令组就可以列出下面的子命令:Kudu提供了丰富的命令行工具方便用户管理集群,这里选择一些常见且命令做一下介绍。(1)kudu cluster举例:(2)kudu master举例:(3)kudu tserver举例:(4)kudu table举例:(

于是,DH 交换密钥时就只有客户端的公钥是变化,而服务端公钥是不变的,那么随着时间延长,黑客就会截获海量的密钥协商过程的数据,因为密钥协商的过程有些数据是公开的,黑客就可以依据这些数据暴力破解出服务器的私钥,然后就可以计算出会话密钥了,于是之前截获的加密数据会被破解,所以 static DH 算法不具备前向安全性。但反过来,知道真数却很难推算出对数。static DH 算法里有一方的私钥是静态的,
假设在加密过程中,有一个第三者H,H只能知道椭圆曲线 Ep(a,b)、公钥Q、基点P、密文点C,而通过公钥Q、基点P求私钥k或者通过密文点C、基点P求随机数r都是非常困难的,因此得以保证数据传输的安全。(p 、a 、b) 用来确定一条椭圆曲线,p为素数域内点的个数,a和b是其内的两个大数;因为阿贝尔群满足交换律和结合律,所以点P和点-R的二元运算结果必会在曲线上,即P+P+P的结果必会在曲线上的另







