在多林环境中部署 AD RMS 循序渐进指南

maddpg的算法流程
MADDPG（Multi-AgentDeepDeterministicPolicyGradient）是一种多智能体强化学习算法，主要解决多智能体协同决策问题。

其算法流程主要包括以下几个步骤：
1. 初始化：对每个智能体，初始化其策略网络、动作网络、目标网络和经验回放缓冲区。

2. 经验采样：每个智能体按照其策略网络输出的动作与环境进行交互，采集经验并存储到经验回放缓冲区中。

3. 训练：每个智能体从经验回放缓冲区中随机采样一批经验，计算出其动作值函数的梯度并更新其策略网络和动作网络。

4. 目标网络更新：每隔一定步骤，对每个智能体的目标网络进行软更新，即让目标网络的参数向着动作网络的参数慢慢靠近。

5. 共享经验：每个智能体在进行经验采样时，可以共享其它智能体的经验，从而加速学习过程。

6. 协调策略：在每次训练中，每个智能体的策略网络可以考虑其它智能体的动作，从而实现多智能体之间的协同决策。

通过以上步骤的迭代，MADDPG算法可以逐渐优化每个智能体的策略网络和动作网络，实现多智能体之间的协同决策，从而获得更好的性能。

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ad域控林的概念-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在AD域控林的概念中，"AD" 是Active Directory的缩写，它是微软公司开发的一种目录服务，用于中小型企业或大型企业管理网络用户、计算机和其他设备。

而"域控林"则是指将多个AD域（Domain）通过域间信任（Trusts）关系连接在一起，形成一个逻辑上的林（Forest），实现统一管理和集中控制的架构。

AD域控林的概念为企业提供了一种灵活而高效的管理网络资源的方式，能够实现跨域资源共享、集中权限管理、统一安全政策等功能。

通过建立AD域控林，企业可以实现资源的统一管理和集中化管理，提高了系统的可靠性和安全性。

总的来说，AD域控林为企业提供了一种强大的网络管理架构，能够满足复杂的管理需求，提高系统的可靠性和安全性，是现代企业网络管理的不可或缺的重要组成部分。

1.2 文章结构文章结构主要分为引言、正文和结论三部分。

在引言部分，将通过概述、文章结构和目的介绍ad域控林的基本概念和写作目的，引导读者对本文主题有一个整体的了解。

在正文部分，将主要从ad域控林的定义、组成和优势三个方面展开介绍，分别对ad域控林的概念进行详细解读，介绍其由哪些组成部分构成，以及ad域控林相比其他体系的优势所在。

在结论部分，将总结ad域控林的重要性，展望其未来发展方向，并通过结语对全文进行一个简要的总结，为读者留下深刻的印象。

1.3 目的目的部分主要介绍了本文讨论ad域控林的目的和意义。

在当今的信息化时代，企业和组织面临着日益复杂的信息技术环境和安全挑战，ad 域控林作为一种新型的网络架构解决方案，具有较强的应用前景和市场需求。

本文旨在深入探讨ad域控林的定义、组成和优势，帮助读者了解ad 域控林的基本概念和作用，推动其在实际应用中的推广和发展。

通过本文的阐述，读者将对ad域控林有更深入的了解，为其在企业和组织中的应用提供参考和指导。

爱思唯尔的decision in process-概述说明以及解释1.引言1.1 概述Decision in Process是爱思唯尔（Elsevier）公司开发和推出的一种决策支持系统。

它通过对数据分析和模型建立，帮助用户在面对复杂的决策问题时做出明智的选择。

在当今信息时代，决策变得越来越困难。

组织面临着海量的数据和复杂的环境因素，需要在短时间内做出正确的决策以应对挑战。

然而，决策过程中存在许多不确定性和风险，这增加了决策的难度。

Decision in Process的出现，正是为了解决这些问题。

通过基于数据的决策分析和建模技术，它能够帮助用户理解和评估不同决策方案的优劣，从而做出合理的决策。

它提供了一种系统性的方法，通过收集、整理和分析数据，揭示出隐藏在数据中的有价值的信息，帮助用户发现问题的本质和关键因素。

Decision in Process的应用领域广泛，涵盖了各个行业和领域。

在企业管理中，它可以帮助管理者进行战略规划、资源分配和风险管理等决策。

在市场营销中，它可以辅助市场分析和市场定位等决策。

在医疗领域，它可以辅助医生制定诊断方案和治疗计划等决策。

在金融领域，它可以帮助投资者进行投资决策和风险评估等决策。

总之，Decision in Process作为一种决策支持系统，通过对数据的分析和建模，帮助用户在决策过程中更加科学和系统地评估和选择不同的决策方案。

它能够提高决策的准确性和效率，降低决策的风险和不确定性。

随着信息技术的不断发展，Decision in Process在未来的应用前景将更加广阔。

文章结构部分的内容可以从以下几个方面进行撰写：1.2 文章结构：本文将按照以下结构来展开对爱思唯尔的Decision in Process的探讨：引言：在本部分中，将对文章的整体概述、结构和目的进行介绍，为读者提供对本文内容的预览和理解。

正文：本文的核心部分，将详细阐述Decision in Process的定义和应用领域。

多智能体强化学习的几种BestPractice（草稿阶段，完成度40%）多智能体强化学习的几种Best Practice - vonZooming的文章 - 知乎 https:///p/99120143这里分享一下A Survey and Critique of Multiagent Deep Reinforcement Learning这篇综述里面介绍的多智能体强化学习Best Practice。

这部分内容大部分来自第四章，但是我根据自己的理解加上了其他的内容。

1.改良Experience replay buffer1.1 传统的Single-agent场景之下的Replay bufferReplay Buffer[90, 89]自从被提出后就成了Single-Agent强化学习的常规操作，特别是DQN一炮走红之后[72] 。

不过，Replay Buffer有着很强的理论假设，用原作者的话说是——The environment should not changeover time because this makes pastexperiences irrelevantor even harmful.（环境不应随时间而改变，因为这会使过去的experience replay变得无关紧要甚至有害）Replay buffer假设环境是stationary的，如果当前的环境信息不同于过去的环境信息，那么就无法从过去环境的replay中学到有价值的经验。

（画外音：大人，时代变了……别刻舟求剑了）在multi-agent场景下，每个agent都可以把其他的agent当作环境的一部分。

因为其他的agent不断地学习进化，所以agent所处的环境也是在不断变换的，也就是所谓的non-stationary。

因为multi-agent场景不符合replay buffer的理论假设，所以有的人就直接放弃治疗了——例如2016年发表的大名鼎鼎的RIAL和DIAL中就没有使用replay buffer。

气象数据分析系统（MDAS）使用说明书中国 安阳2015年2月目录一、系统介绍 (3)二、主要功能 (3)（一）数据分析 (4)1、“数据分析”页面 (5)（1）控制文件 (5)（2）分析对象选择 (7)（3）处理方式选择 (9)（4）生产潜力计算 (13)2、“图表浏览”页面 (15)（1）浏览 (15)（2）图表编辑 (17)3、“生产潜力与梯度”页面 (18)（1）参数设置 (18)（2）梯度计算 (20)（二）密码 (22)三、系统说明与版本更新 (22)（一）系统说明 (22)（二）版本更新 (23)四、联系地址 (24)一、系统介绍本系统由中国农业科学院棉花研究所魏晓文研制。

系统研制源于所在课题组承担的农业部行业专项（专题）——“黄淮海棉花气候生态适宜性研究”的研究需要。

该研究需对全国气象站点历年（当时涉及576个站点，1971年-2006年）逐日气象要素（平均气温、最高气温、最低气温、降水量、日照时数等）进行分析计算，从太阳辐射到气候生产潜力、气候适宜性数据计算结果中，揭示区域内棉花生产适宜性状态及其演变情况。

其后又对系统进行了若干优化升级，形成了目前具有较完善功能的独立系统。

系统适宜于棉花气候生产潜力计算及地区适宜性分析，但通过对特异性参数的校准也可适用于其它作物的气象分析，这也是本系统下一步功能扩充的主要方向之一。

本系统用Visual FoxPro语言编写，运行于微软Windows操作系统。

支持的Windows操作系统版本，包括XP—Windows 10。

此外，程序将调用Excel相关功能，因此，应确保计算机正确安装Microsoft Office Excel软件(系统已支持至Excel 2013)。

二、主要功能系统主界面如下：图1：主界面（一）数据分析数据分析是对各站点历年逐日气象要素（平均气温、最高气温、最低气温、降水量、日照时数等）进行分析，计算气候生产潜力和气候适宜性指标。

活动目录管理指导手册活动目录管理指导手册活动目录是什么？这是一项微软技术，设计用在Windows环境中来展示多种服务，包括基于Kerberos的认证、政策分派、软件部署和目录服务。

这个活动目录专题页为您提供活动目录操作、脚本信息、域名系统、群组策略、灾难恢复、LDAP和其它方面的技巧。

我们的内容专为帮助Windows管理员更加了解Windows Server 2003、2008和2008 R2的活动目录，更详细地了解更多新功能。

Windows Server 2008 R2活动目录全面解析调查显示，在Windows Server 2008 R2的各项热门功能的评选中，活动目录以傲人姿态轻松夺冠。

那么，我们不得不疑问，它的魅力来自哪里呢？又是哪些过人之处吸引了各层级用户的目光？对于这些问题，本专题将一一为您解答。

Windows Server 2008 R2热门功能：活动目录最受青睐Windows Server 2008 R2的新款活动目录管理中心好在哪里？Windows Server 2008 R2新款活动目录管理中心的重要功能Windows Server 2008 R2活动目录新特征Windows Server 2008 R2活动目录新功能Windows Server 2008 R2里的活动目录网络服务新特色活动目录中的域控制问题域控制是活动目录管理中很重要的一个部分，在域控制过程中，我们不可避免地用到各种辅助工具，也会遇到各种复杂的问题，那么，有哪些工具是我们常见到的呢？又有哪些棘手的问题其实可以化繁为简呢？请您听我一一道来。

常见的域控制准备工具链接标识符错误解决方案：如何应对域控制准备工具错误？紧跟潮流您虚拟域控制器了吗？七步正确虚拟域控制器活动目录技巧汇总活动目录的操作运用过程中，会不断出现各种问题中断我们的操作或是让操作过程更为复杂艰难。

专家们在实践过程中，整理了令人困扰的几个问题，并针对这些问题，给出了实用的应对技巧和措施，或许您想了解的就在其中。

微软的RMS（RightsManagementServices版权管理服务）服务器可以保护企业内的重要文件，授权只有特定用户才能访问这些文件（当然文件服务器的权限也可以做到这一点）。

RMS还可以允许文件不能被复制，打印，转发，甚至离开了公司就无法打开这些文件（这些功能靠文件服务器的权限就无法实现了吧，EFS也无能为力）。

微软的RMS（Rights Management Services 版权管理服务）服务器可以保护企业内的重要文件，授权只有特定用户才能访问这些文件（当然文件服务器的权限也可以做到这一点）。

RMS还可以允许文件不能被复制，打印，转发，甚至离开了公司就无法打开这些文件（这些功能靠文件服务器的权限就无法实现了吧，EFS也无能为力）。

RMS要求用户每次打开文件，都要在RMS服务器上申请凭据，然后才能打开被加密的文件内容。

一旦文件离开了公司环境，访问者就无法联系RMS服务器了，文件内容也就无法阅读了。

即使在公司内，RMS也可以允许用户只能阅读，无法打印，复制，通过邮件转发，极大地提高了窃取机密内容的难度（当然，RMS不可能实现百分之百的安全，如果有人使用DC/DV把屏幕上的文件内容都录制下来，或者直接用笔记录下来，那文件内容的泄露还是不可避免的）。

安装RMSRMS部署前准备RMS服务在部署之前要先做一些准备工作。

首先，我们需要在域控制器上创建一个RMS 管理员账号，这是因为RMS服务器安装时不允许使用域中的administrator账号。

打开域控制器上的Active Directory用户和计算机，创建一个名为RMSADMIN的用户。

这个用户也具有域管理员权限，我们要使用RMSADMIN用户在RMSERVER上登录。

创建RMS服务账号rmsadmin 并将用户rmsadmin加入到domain admins组之中创建完用户后，我们还需要为RMS服务器申请一个服务器证书。

我们以RMSADMIN的身份在RMSERVER上登录，通过MMC控制台定制出一个管理本地计算机证书的管理单元。

多重扰动因素集成方法
在处理多重扰动因素时，集成方法（ensemble methods）是一种常用的策略。

集成方法通过组合多个模型（也称为“基础学习器”）的预测结果，来提高整体预测的准确性和鲁棒性。

以下是一些常见的集成方法：
1. 袋装法（Bagging）：这种方法通过从原始数据集中进行有放回的随机抽样来创建多个子数据集，然后在每个子数据集上训练基础学习器。

最后，通过取这些基础学习器预测结果的平均值（对于回归问题）或通过投票（对于分类问题）来得到最终预测。

袋装法有助于减少模型的方差，从而提高其稳定性。

2. 提升法（Boosting）：这种方法通过顺序地训练基础学习器，并在训练过程中给予之前错误分类的样本更大的权重，来逐步改进模型。

每个新的基础学习器都专注于纠正之前学习器的错误。

最终预测结果是所有基础学习器预测结果的加权和。

提升法有助于减少模型的偏差和方差。

3. 堆叠法（Stacking）：这种方法通过训练一个元学习器（meta-learner）来组合多个基础学习器的预测结果。

在每个基础学习器上训练模型，并将它们的预测结果作为输入特征提供给元学习器。

然后，在元学习器上进行训练，以得到最终预测结果。

堆叠法可以灵活地结合不同类型的基础学习器，并利用它们之间的互补性来提高预测性能。

这些集成方法在处理多重扰动因素时具有一定的优势，因为它们可以通过结合多个模型的预测结果来减轻单一模型可能存在的偏差、方差或过度拟合等问题。

选择合适的集成方法取决于具体问题的特点、数据集的规模以及可用的计算资源。

medmnist用法示例-回复如何使用medmnist进行医学图像分析？引言：医学图像分析是医学研究和临床实践中重要的一环。

近年来，随着人工智能技术的发展，越来越多的研究者开始探索如何利用机器学习和深度学习方法来处理医学图像。

其中，medmnist作为一个功能强大的开源工具，为研究人员提供了一个便捷的框架，旨在帮助他们更好地处理和分析医学图像数据。

在本文中，我们将一步一步地回答如何使用medmnist进行医学图像分析，并给出相关的示例。

第一步：安装medmnist库在开始使用medmnist进行医学图像分析之前，我们首先需要安装medmnist库。

可以通过以下命令使用pip进行安装：pip install medmnist安装完成后，我们就可以在我们的python环境中导入medmnist库了。

第二步：导入medmnist数据集medmnist库提供了一系列的医学图像数据集，例如breastmnist、chestmnist、dermamnist等。

我们可以根据自己的需求选择合适的数据集进行分析。

以breastmnist为例，我们可以使用以下命令导入breastmnist数据集：pythonfrom medmnist.data import breasttrain_dataset, train_labels = breast.load_data(train=True)test_dataset, test_labels = breast.load_data(train=False)导入数据集后，我们就可以开始对数据集进行探索和数据预处理了。

第三步：数据探索与预处理在分析医学图像数据之前，我们首先需要对数据进行探索。

我们可以使用以下命令获取数据的基本信息：pythonprint(train_dataset.shape) # 输出训练数据集的形状print(test_dataset.shape) # 输出测试数据集的形状print(train_labels.shape) # 输出训练标签的形状print(test_labels.shape) # 输出测试标签的形状通过上述命令，我们可以获取数据集的形状信息，进一步了解数据集的大小和维度。

华为智慧教育解决方案01区域一体化智慧教育解决方案02智慧校园解决方案03成功案例目录教育城域面临的挑战区域内学校规模发展设备部署效率低传统运维手段师生体验难保障挑战应用和业务激增带来的部署、策略复 杂性，网络自动化成为普遍需求挑战挑战无线网络逐渐普及，但无法随时随地感知用户体验，成为网络运维最大挑战智慧教学新应用网络带宽遭冲击移动教育网区域 中心 汇聚DDOS办公 和校 园网互联网出口核心xx 区中心沙箱教育业务中心业务中心 区教委XX 学校XX 学校XX 学校xx 县中心业务中心…县教委管理中心管理中心xx 中心业务中心管理中心XX 教育机构市直属学校市教委市教委核心机房SDN 控制器审计态势感知联通智慧超宽教育城域网物理网络整体架构万兆核心，多速率接入，WIFI6覆盖万兆核心，认证和路由功能上收核心；核心做虚拟化，形成统一认证网关。

千兆,多速率交换机提供Wi-Fi 6无线接入 承载 业界独家光电混合缆200m POE 供电 Wi-Fi 6 无线覆盖打造极速Wi-Fi 体验极简一站式管理中心，自动化部署管理全生命周期管理，设备即插即用，策 略自动化部署基于大数据的AI 智能运维每时刻每用户每应用可视快速故障定界及根因分析故障预测优化，AI 动态学习移动教育网区域 中心 汇聚DDOS办公和校园网互联网出口核心xx 区中心业务中心区教委XX 学校XX 学校XX 学校xx 县中心业务中心…县教委管理中心管理中心xx 中心业务中心管理中心市教委核心机房SDN 控制器审计态势感知联通vxlanOverlay /Vxlan整体方案•整体采用cloudcampus 解决方案实现一网多用、自动化业务发放、业务随 行等功能•教委/教育局的核心作为fabric 的border 节点•每个学校的核心作为Fabric 的edge •校园网络接入设备是华为设备的，作为Fabric 的扩展接入点•新建无线网络采用edge 设备作为随 板AC 做有线无线融合教育城域网虚拟网络架构Overlay （虚拟网络层）Underlay （物理网络层）FabricBorderEdgeAccessEdgeAccess虚拟网络1虚拟网络2虚拟网络3由物理网络设备建立的物理拓扑为园区内所有业务提供互联互通能力业务数据转发的基础承载网通过虚拟化技术，构建基于任意物理Underlay 拓扑的 全互联逻辑拓扑在Fabric 上创建业务网络，实现与物理网络解耦在Fabric 上，可以根据业务需求创建多个虚拟网络， 实现业务隔离VxLAN实现不同业务在不同虚拟网络中的安全隔离统一控制器实现VxLAN自动化部署业务随行策略隧道策略下发敏捷交换机兼 VxLAN 网关智能感知和执行：用户/应用/质量/故障； 有线无线用户统一认证/统一策略控制。

ema guideline on bioanalytical
method
欧洲药品管理局（EMA）发布了一份关于生物分析方法验证的指南，其主要内容包括：- SOP应该确定再积分的标准以及如何进行再积分，并清楚描述和记录再积分的理由。

- 应该有SOP描述色谱的积分和再积分，并在分析报告中讨论偏离该SOP的任何偏差。

- 应该记录色谱积分、再积分的积分参数、初始积分数据、最终积分数据，并在需要时立即获得。

该指南有助于规范生物分析方法的验证过程，提高实验数据的可靠性和可重复性，从而推动生物医药行业的发展。

maddpg梯度更新原理概述：MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）是一种用于多智能体系统的强化学习算法，它基于DDPG算法的思想进行了改进和扩展。

本文将介绍MADDPG梯度更新原理，并讨论其在多智能体环境中的应用。

一、MADDPG算法简介MADDPG算法是一种基于策略梯度的深度强化学习算法，旨在解决多智能体系统中的协同决策问题。

与单智能体强化学习不同，MADDPG算法需要处理多智能体之间的相互影响和合作。

MADDPG算法基于DDPG算法的框架，它将每个智能体视为一个独立的actor-critic网络。

其中，actor网络负责生成策略，critic网络用于估计动作值函数。

每个智能体的actor网络根据自身的观测信息生成动作，所有智能体的动作共同决定环境的状态转移。

而每个智能体的critic网络则利用全局状态和全局动作来评估策略的好坏。

二、MADDPG梯度更新原理MADDPG算法的梯度更新原理是基于策略梯度定理。

在MADDPG 中，整体的目标函数是各个智能体的针对自身目标的策略梯度的累加。

我们对每个智能体都有一个针对局部目标的critic网络和一个针对局部目标的actor网络。

具体来说，对于每个智能体i，其actor的目标函数为：J_actor_i = E[Q_i(s, a_1, ..., a_n)]其中，Q_i(s, a_1, ..., a_n)表示critic网络的输出，表示智能体i获取当前状态s和全局动作a_1, ..., a_n时的价值。

E[Q_i(s, a_1, ..., a_n)]表示对该价值函数的期望。

在训练过程中，我们通过最大化J_actor_i来更新actor网络的参数。

利用梯度上升法，可以得到actor网络的参数更新公式：Δθ_i = α ∇_θ_i J_actor_i其中，Δθ_i表示参数的更新量，α表示学习率。

RHEL ENTERPRISE 6.4 多路径软件multi-path配置操作手册目录一、什么是多路径 (1)1.1 多路径的主要功能 (1)1.2 UUID的作用及意义 (2)二、Linux下multipath介绍 (2)2.1 查看multipath是否安装 (2)2.2 Linux下multipath需要以下工具包介绍 (2)三、multipath在Redhat中的基本配置过程 (3)3.1 安装和加载多路径软件包 (3)3.2 设置开机启动 (4)3.3 生成multipath配置文件 (4)四、multipath 高级配置 (4)4.1 获取存储设备的UUID/wwid和路径 (5)4.2 配置/etc/multipath.conf 文件例子 (5)4.3 关于：scsi_id (8)五、multipath 基本命令 (8)六、multipath.conf配置文件说明 (9)七、对multipath磁盘的基本操作 (10)八、使用multipath的一个例子 (12)九、PV/VG/LV常用操作命令 (12)十、使用udev配置固定iSCSI磁盘设备名称 (16)一、什么是多路径普通的电脑主机都是一个硬盘挂接到一个总线上，这里是一对一的关系。

而到了有光纤组成的SAN 环境，或者由iSCSI组成的IPSAN环境，由于主机和存储通过了光纤交换机或者多块网卡及IP来连接，这样的话，就构成了多对多的关系。

也就是说，主机到存储可以有多条路径可以选择。

主机到存储之间的IO由多条路径可以选择。

每个主机到所对应的存储可以经过几条不同的路径，如果是同时使用的话，I/O流量如何分配？其中一条路径坏掉了，如何处理？还有在操作系统的角度来看，每条路径，操作系统会认为是一个实际存在的物理盘，但实际上只是通向同一个物理盘的不同路径而已，这样是在使用的时候，就给用户带来了困惑。

多路径软件就是为了解决上面的问题应运而生的。