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Akka（6）： becomeunbecome：运算行为切换
Akka可以通过Actor的动态行为转换来实现同一Actor在不同情况下提供不同的功能支持。我们前面提到Actor的功能是在receive函数内实现的。 默认行为是spring。那么应该如何在三种行为中切换呢？用context.become(???) 如果像我们这样不断调用become转来转去的，在堆栈上留下旧的行为函数实例最终会造成StackOverFlowError。 所以Akka提供了unbecome，这是个堆栈弹出函数，把上一个become压进的行为函数再弹出来，释放一个堆栈空间。所以我们应该用unbecome来解决堆栈溢出问题。 但是，如果在多个receive函数之间转换来实现行为变化的话，就难以正确掌握堆栈的压进，弹出冲抵配对，并且无法避免所谓的意大利面代码造成的混乱逻辑。
1.1K90发布于 2018-01-05 - 来自专栏路过君BLOG from CSDN
antv x6 交互行为配置详解
方法 通过Graph的构造参数interacting可实现限制交互行为 const graph = new Graph({ ... interacting: false }); 可用配置 boolean 启用/停用全部交互行为 InteractionMap interface InteractionMap { // 边 edgeMovable > boolean) ((this: Graph, cellView: CellView) => InteractionMap | boolean) 可通过cellView来判断并限制特定元素的交互行为
1.3K20编辑于 2023-04-21 - 来自专栏高级开发进阶
【JavaP6大纲】MySQL篇：传播行为
传播行为？ Spring支持7中事务传播行为 一个场景：假设外层方法里面包含二个新增用户和新增角色的方法，二个方法后面还会抛一个异常。
37710发布于 2021-04-12 - 来自专栏我和未来有约会
转向行为 - 寻找行为
寻找行为只是把机车移动到指定点。 现在给出寻找行为的一个例子： <UserControl xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x 仅仅是让场景上一个有转向行为的机车在每帧去寻找鼠标。试着改变机车的最大速率和最大力度，或者改变其质量(mass)来感受一 下这些因素对转向行为的影响。 myStar.seek(new Vector2D(mouseX, mouseY)); myStar.update(); 到此，应该已经见识了转向机车如何寻找鼠标或者另一辆机车，当对这些工作有了很好的理解后，我们进入下一个行为
1.5K70发布于 2018-01-16 - 来自专栏我和未来有约会
转向行为 - 追捕行为
对于追捕行为，它非常类似寻找行为。其实追捕的最后一个动作就是调用寻找。追捕的本质是预测目标所要到达的位置并事先赶到。 那么，该如何预测目标的位置呢？ 而实际上，寻找行为就是一个预测时间为零的追捕行为。 一个策略是基于两机车间的距离来判断预测时间。如果目标太远，需要花一段时间才能赶上，就预测长一点，如果很接近，马上就能达到，就预测短一点。 一个是只顾移动的机车，其作为目标，另外两个转向机车，一个用寻找行为，一个用追捕行为。如果一切正常，追捕者靠着优越的算法会胜出。 接下来的行为是：躲避。
1.6K100发布于 2018-01-16 - 来自专栏我和未来有约会
转向行为 - 到达行为
到达行为在很多场合都可以被当作是寻找行为。实际上，它们之间的算法和处理方式都一样。唯一不同的是，在到达模式中，一辆机车在到达目标的某一距离时，会变成一种精确模式慢慢地靠近目标点。 为了了解到达行为的必要性，可以先运行一下SeekTest类，然后移动鼠标到某处让机车过来“抓住”它。会看到机车快速的越过了鼠标，接着它发现过头了，又返回来，还是过头了....于是会一直循环下去。 到达行为通过减速接近目标，解决了这个问题： public void arrive(Vector2D target) { Vector2D desiredVelocity 最终速度会趋向于0（假设只有一个行为作用于该机车）。 如果愿意可以再试着玩玩增加多辆机车，或者现在就进入下一个行为：追捕。
1.5K60发布于 2018-01-16 - 来自专栏我和未来有约会
转向行为 - 躲避行为
躲避就是追捕的反行为。就像追捕类似于寻找，躲避类似于避开。 本质上讲，是预测出机车将要去到的位置并远离它。在这里所有的原则都和追捕相同。
1.4K80发布于 2018-01-16 - 来自专栏我和未来有约会
转向行为 - 避开行为
避开行为与寻找行为彻底相反。实际上，除了代码最后一行用相减代替了相加以外，其它都一样。 现在我们有了一对正反行为，接下来要做的是为这对行为创建一对机车来看看情况。 我们还可以把两个行为同时用于一辆机车上。下面的例子中，机车A同时寻找和避开机车B，机车B同时寻找和避开机车C，机车C同时的寻找和避开机车A。这三辆机车会因为追捕各自的目标而形成一个圆。 如果这些都没问题了，那就开始探索下一个行为：到达。
1.3K70发布于 2018-01-16 - 来自专栏我和未来有约会
转向行为 - 漫游行为
漫游行为就像它的名字一样，角色在场景中毫无目的的移动。这通常用来模拟巡视和觅食，也有纯粹是为了漫游而漫游的。 漫游行为在实现上不像听起来那么容易。
1.5K80发布于 2018-01-16 - 来自专栏全栈程序员必看
姿态估计与行为识别（行为检测、行为分类）的区别
姿态估计和行为识别作为计算机视觉的两个领域，对于新人来说，较为容易弄混姿态估计和行为识别两个概念。 https://blog.csdn.net/BockSong/article/details/81037059 深度学习人体姿态估计算法综述 https://www.infoq.cn/article/6Btg0 -1crfmb7svRGa6H 2019深度学习人体姿态估计指南（翻译的文章） https://blog.csdn.net/u010636181/article/details/90036365 https 视频中人体行为识别主要分为两个子方向。 常用的行为检测的数据集： THUMOS2014：在行为检测任务中只有20类动作的未分割视频是有序行为片段标注的 MEXaction2：骑马和斗牛 ActivityNet：目前最大的数据集，同时包含分类和检测两个任务
3.5K20编辑于 2022-06-24 课堂行为数据集VOC+YOLO格式671张6类别
仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：671 标注数量(xml文件个数)：671 标注数量(txt文件个数)：671 标注类别数：6 sleep","risehand"] 每个类别标注的框数： bowhead 框数 = 947 playphone 框数 = 6976 reading 框数 = 7826 risehand 框数 = 6
21910编辑于 2025-07-20- 来自专栏luozhiyun的技术学习
6. SOFAJRaft源码分析— 透过RheaKV看线性一致性读
开篇 其实这篇文章我本来想在讲完选举的时候就开始讲线性一致性读的，但是感觉直接讲没头没尾的看起来比比较困难，所以就有了RheaKV的系列，这是RheaKV，终于可以讲一下SOFAJRaft的线性一致性读是怎么做到了的 ) 方法向 Leader 发送 ReadIndex 请求，交由Leader节点实现一致性读。 所以我这里主要介绍Leader的一致性读。 this.replicatorGroup.sendHeartbeat(peer, heartbeatDone); } break; //6. 总结 我们这篇文章从RheaKVStore的客户端get方法一直讲到，RheaKVStore服务端使用JRaft实现线性一致性读，并讲解了线性一致性读是怎么实现的，通过这个例子大家应该对线性一致性读有了一个相对不错的理解了
83110发布于 2019-11-18 - 来自专栏全栈程序员必看
行为树
行为树常被用来实现游戏中的AI。每次执行AI ，都会从根节点遍历整个树，父节点执行子节点，子节点执行完后将结果返回父节点。 关于更多关于行为树概念上的东西，大家很容易找到相关的资料，这里不再最赘述，主要是通过一个实际的例子来看行为树在AI上的应用。 下面是用行为树表达的方式： 上面的图让我们能很容易指导我们的代码编写，我们需要完成所有的叶子节点，然后将他们按照图示，放到相应的组合节点中去，然后不停的遍历整个行为树。 我使用AS3完成了下面的demo，去实现上图中的行为树AI（如无法观看请下载最新的FlashPlayer）。 行为树很适合做AI编辑器，我们定义好一些条件和动作，策划人员通过简单的拖拽和设置即可实现复杂的游戏AI。
1.5K10编辑于 2022-09-19 - 来自专栏体验主义
如何使用“行为模型”做用户行为养成
但如果探究背后的原因是有行为心理学依据的，这就是大家也许熟知的“福格行为模型”。最新的福格行为模型做了什么改动？如何利用行为模型帮用户养成（好的）习惯？ 新“福格行为模型” 旧版福格行为模型 （Fogg's Behavior Model）表述为B=MAT。 其中，让行为变得微小不是放弃行为，而是降低门槛，循序渐进。通过寻找行为的入门步骤或者缩小行为的规模，开始尝试建立信心，逐步达到理想的行为结果和习惯状态是福格行为模型所推崇的方式。 在已有的行为习惯中，寻找合适的“锚点”，与预期希望的行为建立连接，这样的行为习惯养成更加有效，而不是过分依赖人物和情境的外部提醒。 所以，当用户具备一定的动机和能力时，想让用户做出行为，从提示入手进行行为设计是最容易取得效果的。 使用福格行为模型做用户行为养成 首先我们要明确在我们各自的产品中，行动具体指什么。
2.3K10编辑于 2022-01-21 - 来自专栏区块链大本营
6张拓扑图揭秘中心化交易所的5种行为
虽然加密领域中很多参与者的行为都被透明地记录在分布式账本中，但中心化交易所仍然在很大程度上是脱链操作的，只是将活动的子集发布到相应的区块链上。 不过，对中心化交易所行为的分析，可以为加密投资者和交易者带来许多有意思的好处。 想象一下，如果你能追踪交易间的大型密码传输，能够预测特定密码资产的大量位置，岂不美哉？ 本文作者一直在积极研究真正先进的机器学习模型，帮助我们了解加密领域中包括中心化交易所在内的已知参与者的行为。 中心化交易初探 要了解中心化加密交易所行为，需要单独或成组地分析一些关键组件，并且在较高层次上概括一些概念。 可视化区块链中的密码交易 为了更好地理解中心化密码交易所关键组件的行为，我们首先说明一些突出了它们关键交互模式的可视化组件。
77920发布于 2019-09-25 - 来自专栏架构师专栏
保证分布式系统数据一致性的6种方案
在分布式系统来说，如果不想牺牲一致性，CAP 理论告诉我们只能放弃可用性，这显然不能接受。为了便于讨论问题，先简单介绍下数据一致性的基础理论。 弱一致性 系统并不保证续进程或者线程的访问都会返回最新的更新过的值。系统在数据写入成功之后，不承诺立即可以读到最新写入的值，也不会具体的承诺多久之后可以读到。 最终一致性 弱一致性的特定形式。 DNS 是一个典型的最终一致性系统。 在工程实践上，为了保障系统的可用性，互联网系统大多将强一致性需求转换成最终一致性的需求，并通过系统执行幂等性的保证，保证数据的最终一致性。 但在电商等场景中，对于数据一致性的解决方法和常见的互联网系统（如 MySQL 主从同步）又有一定区别，群友的讨论分成以下 6 种解决方案。 文中讨论了 BASE 与 ACID 原则在保证数据一致性的基本差异。 如果 ACID 为分区的数据库提供一致性的选择，那么如何实现可用性呢？
17.3K95发布于 2018-02-09 - 来自专栏开源
用户行为分析入门：行为事件分析指标解读
我们需要借助更具洞察力的行为事件分析指标来追踪用户在产品内的关键行为，进而分析业务效果、用户转化等情况。什么是行为事件分析指标？ 定义：围绕用户的实际操作行为（点击、提交、跳出、转化等）进行分析特点：颗粒度细、紧贴业务流程、支持分层与转化分析行为事件分析是用户行为数据“从表象到动因”的跃迁。 基础指标 VS 行为事件指标，有什么区别？常见通用的行为事件分析指标进一步利用好分析指标当我们获得了行为分析的结果就可以：理解用户行为 → 优化产品和运营决策 → 提升业务指标。1. 追踪关键用户行为了解用户是否完成了关键操作，例如下单、注册、分享、提交表单等。精准定义「转化」行为，识别转化路径中的关键节点。2. 分析行为路径与流程瓶颈还原用户操作路径，识别在哪一步骤用户流失最多。 做用户分群与标签体系根据用户行为频次、功能使用、活跃度等划分用户（如高活跃、沉默用户）。为用户画像打下基础，支持千人千面、自动化营销等策略。6.
46810编辑于 2025-08-06 - 来自专栏秋枫学习笔记
行为感知Transformer：用于多行为序列推荐的
，即行为序列中包含不同的行为类型，比如点击，加购，购买等。 为了捕获用户的个性化行为模式和行为间的复杂协作关系，作者提出PBAT方法： 通过个性化行为模式生成器来提取动态且具有区分度的行为模式，不同用户的行为模式是不同的 并在自注意力层引入行为感知的协作提取器， 通过整合统一的行为关系和个性化模式来提取行为协作影响因子； 使用行为感知注意力机制探索从物品、行为和位置的复杂序列协作。 行为关系分布 由于每对行为转换都表现出异构的顺序依赖性（即不同行为之间的依赖性不同），因此需要考虑行为关系分布。 2.2.1 行为协作影响因素 为了捕捉序列上下文中的行为转换语义，基于Wasserstein的方法来衡量行为协作影响因子。
1.2K10编辑于 2024-02-27 - 来自专栏石云升
带团队：只有人的行为才能影响行为
上级想要下级改变，只有通过自己的行为才能改变下属。我原来写过一篇文章，说管理者如何带团队。说白了就是以身作则。但这里在落地过程中会遇到一些问题。以下六项是需要注意的。 比如员工按你方法做事出错了，你带着情绪骂人家蠢，这种教不能影响人的行为，这是在发泄你的态度，不仅不能造成正向影响，反而会造成负面影响。 2、所以每个人的领悟能力是不一样的。 4、找到下属关键的行为进行指导，一次只改变一件行为。比如下属不会反馈，那么侧重反馈。如果是不会获取上级的需求，那么就教他如何通过追问理清标准和边界。 5、把你想要他做的方法，变成他自己想要做的。 6、帮助下属固定他的工作方法，鼓励他在现有方法上进行迭代。每个人都是独特的，最适合自己一定是原创的。上级要帮助下属迭代出属于自己的工作方法。
68910编辑于 2022-08-25 校园异常行为检测数据集VOC+YOLO格式2266张6类别
仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：2266 标注数量(xml文件个数)：2266 标注数量(txt文件个数)：2266 标注类别数：6
74910编辑于 2025-08-28
腾讯云开发者
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