一、场景   流量录制，需要对播放的流量进程定制化处理，那么可以使用中间件来实现  二、官网https://pypi.org/project/gor/  三、编写中间件代码#coding:utf-8importsysfromgor.middlewareimportAsyncioGordefon_request(proxy,msg,**kwargs):

代理mitmproxyconfig.yaml模板使用笔记（二）mitmproxyconfig.yaml模板使用mitmproxy可能需要用到config.yaml来批量配置参数目录config.yaml文件所在位置config.yaml配置模板文件位置配置文件默认读取路径：~/.mitmproxy/config.yaml，见配置项：confdir:'~/.mitmpro

openGauss备库walreplay与query冲突概述openGauss的物理流复制逻辑继承了PostgreSQL，当一条数据从主库做变更到可以在备库查询到最新的值，在PostgreSQL备库分为三个阶段，分别是写入备库操作系统（remote_write），将缓存中的数据刷入到磁盘（on==flush），从磁盘将数据库回放(remot

发表时间：2016（ICLR2016）文章要点：这篇文章提出了很经典的experiencereplay的方法PER，通过temporal-difference(TD)error来给采样赋权重（Sequencesassociatedwithrewardsappeartobereplayedmorefrequently,ExperienceswithhighmagnitudeTDerroralsoappeartobe

一、简介Oracle11g推出的神器，可以抓取生产环境真实负载（sql语句），在目标环境重演，进行对比。在核心生产环境迁移等重大变更前，尽量确定变更带来的影响。核心步骤包括：准备工作、捕获负载、预处理负载、重演负载、对比分析，每步又包含多个子步骤，下面通过测试案例来看。二、准备

随着人工智能技术的不断发展，AI在音乐制作领域的应用也越来越广泛。其中，AI人声伴奏分离技术已经成为音乐制作中的一项重要技术。给大家分享的这两款软件工具Replay和UVR，以及它们在音乐制作中的应用。大家不用担心不会安装，下载包里面附安装教程宝子们。UltimateVocalRemover（UVR）

什么是HAR包？HAR（HTTPArchiveformat），是一种JSON格式的存档格式文件，通用扩展名为.har。HAR包是JSON格式的，打开后，重点关注entries里面的request和response，包含了请求和响应信息。流量录制怎么获取HAR包呢？可以网上搜索方法，浏览器F12、抓包工具（Charles、Proxyman等）都可以将HTTP请

问题描述：环境是openGauss5.0集群，在一次意外重启数据库之后。收到了一个主库的主从延迟告警，只有从库才能出现延迟，主库怎么会出现了告警延迟告警信息：Status:ResolvedHostname:hkuatxcrecondb01IPAddress:192.168.163.21AlertMessage:Opengauss:Streaminglagwith{#M

案例说明：在主备流复制集群运维过程中，对于同步复制节点，在读写分离环境应用需要强一致性访问时，需要监控主备之间流复制的延迟。适用版本：KingbaseESV8R6一、主库查询流复制延迟1、通过sys_stat_replication获取sent_lsn、write_lsn、flush_lsn、replay_lsn获取备库延迟信息

确定主从库方法一ps-ef|grep"wal"|grep-v"grep如果输出walsender…streaming进程说明当前数据库为主库如果输出walreceiverstreaing进程说明当前数据库为备用库方法二select*frompg_stat_replication;在主库上查询pg_stat_replication视图，如果返回记录说明是主库，备库上

发表时间：2020文章要点：这篇文章提出LFIW算法用likelihood作为experience的采样权重（likelihood-freedensityratioestimator），reweightexperiencesbasedontheirlikelihoodunderthestationarydistributionofthecurrentpolicy，这种方式鼓励让经常访问的状态有更小的误差

发表时间：2021文章要点：这篇文章主要是设计了一个用来做experiencereplay的框架Reverb，主要是把experiencereplay扩展到了分布式和多台机器上（Reverbisdesignedtoworkefficientlyindistributedconfigurationswithuptothousandsofconcurrentclients.）。大概的思路就

发表时间：2022（ICLR2022）文章要点：这篇文章指出根据TDerror来采样是低效的，因为估计TDerror的targetQ就不准（sinceastate'scorrectQ-valuepreconditionsontheaccuratesuccessorstates'Q-value.）。为了解决这个问题，文章提出TopologicalExperienceReplay(TER)，将experie

发表时间：2019（ICML2019）文章要点：这篇文章想说如果replay的经验和当前的policy差别很大的话，对更新是有害的。然后提出了RememberandForgetExperienceReplay(ReF-ER)算法，（1）跳过那些和当前policy差别很大的experience的更新（2）用trustregion来约束更新步长。作者把experience分为

发表时间：2020文章要点：这篇文章提出了PrioritizedSequenceExperienceReplay(PSER)，一个新的经验回放机制来提升训练速度和效果。主要的出发点就是不仅要给重要的transition高的priority，对于到达这个重要的transition的之前的那些transitions,也要增加它们的priority（alsoincre

发表时间：2020（ICML2020）文章要点：这篇文章研究了experiencereplayinQ-learning，主要考虑了两个方面：replaycapacity（buffer的大小，thetotalnumberoftransitionsstoredinthebuffer）和ratiooflearningupdates(replayratio，样本收集和更新的比例,thenumberofgradientup

发表时间：2021文章要点：这篇文章想说Prioritizedexperiencereplay这类方法通过surprise(themagnitudeofthetemporal-differenceerror)来采样，但是surprise只能量化unexpectedness，experience的重要性还是不清楚(importance)。作者定义experience的重要度在于可以给更新带来

发表时间：2017（DeepReinforcementLearningSymposium,NIPS2017）文章要点：这篇文章主要研究了replaybuffer大小对Q-learning的影响，得出的结论是大的buffer会损害performance，因为采样的样本会更加stale。基于此，文章提出了一个简单的改进combinedexperiencereplay(CER)，就是每次

I.INTRODUCTION解释是人类智能的关键机制，这种机制有可能提高RL代理在复杂环境中的表现实现这一目标的一个核心设计挑战是将解释集成到计算表示中。即使在最小的规则集变化下，将规则集(或部分规则集)编码到智能体的观察空间等方法也可能导致严重的重新训练开销，因为规则的语义被

论文宗旨：由于PER是以TD-error成正比的非均匀概率进行抽样的，但是在AC算法中即连续动作空间中，会表现出低效果。分析结果是：Actor不能有效的从highTD-error的transition中学习，Q网络下近似的policygradient会偏离最优Q下的真实梯度。提出修正方法：Actor从lowTD-error的transiti

Abstract事件表分层抽样(SSET)，它将ER缓冲区划分为事件表，每个事件表捕获最优行为的重要子序列。我们证明了一种优于传统单片缓冲方法的理论优势，并将SSET与现有的优先采样策略相结合，以进一步提高学习速度和稳定性。在具有挑战性的MiniGrid域、基准RL环境和高保真赛车模拟器中的实

MEMORYREPLAYWITHDATACOMPRESSIONFORCONTINUALLEARNING--阅读笔记摘要：在这项工作中，我们提出了使用数据压缩（MRDC）的内存重放，以降低旧的训练样本的存储成本，从而增加它们可以存储在内存缓冲区中的数量。观察到压缩数据的质量和数量之间的权衡对于内存重放的有效性是非常重要

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