运满满自开始微服务改造以来，线上线下已有数千个微服务的Java实例在运行中。
这些Java实例部署在数百台云服务器或虚机上，除少数访问量较高的关键应用外，大部分实例均混合部署。
这些实例的管理，采用自研平台结合开源软件的方式，已实现通过平台页面按钮菜单执行打包、部署、启动、停止以及回滚指定的版本等基本功能，取得了不错的效果。
但仍然存在如下几个痛点：1.实例间资源隔离，尤其在高峰期或故障期间，单服务器上不同实例间CPU和内存资源的争抢特别明显。
2.线上某个应用实例异常时需要人工干涉，导致较长的故障时间。
3.大批服务端应用新版上线后，如网站关键功能故障，需要针对每个应用，选择对应的版本，执行回滚操作，

决策树算法与决策树相关的重要算法1、Hunt,Marin和Stone于1966年研制的CLS学习系统，用于学习单个概念。
2、1979年,J.R.Quinlan给出ID3算法，并在1983年和1986年对ID3进行了总结和简化，使其成为决策树学习算法的典型。
3、Schlimmer和Fisher于1986年对ID3进行改造，在每个可能的决策树节点创建缓冲区，使决策树可以递增式生成，得到ID4算法。
4、1988年，Utgoff在ID4基础上提出了ID5学习算法，进一步提高了效率。
1993年，Quinlan进一步发展了ID3算法，改进成C4.5算法。
5、另一类决策树算法为CART，与C4.5不同的是，CART的决策树由二元逻辑问题生成，每个树节点只要两个分枝，分别包括学习实例的正例与反例。
CLS,ID3，C4.5，CART第6章决策树

IusedtheCNN+DDPGrealizinginvertedpendulumcontrolpython3.5tensorflow+GPUgym环境。
本代码绝无仅有，本人用全连接修改的，输入的图像也是本人画的其中CNN_1与CNN_2是根据全连接进行改造的。
CNN_1中是在第二个卷积层的输出中加入Actor网络的输出Policy。
CNN_2中是在第一个全连接的输出中加入Actor网络的输出Policy。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。