关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。要求我们推荐或查找工具、库或最喜欢的场外资源的问题对于StackOverflow来说是偏离主题的，因为它们往往会吸引自以为是的答案和垃圾邮件。相反，describetheproblem以及迄今为止为解决该问题所做的工作。关闭9年前。Improvethisquestion我正在开发一个名为LMCT(让我复制它)的应用程序，它是用Java编写的，我只需要知道如何从Java刻录到DVD/CD。欢迎使用任何示例、API或链接。

我开始通过将现有的JavaSE应用程序迁移到Akka来学习它。我正在使用Akka2.0.3。有一次我需要通过消息队列发送一个PoisonPill来停止actors。我的Actor是这样实例化的:ActorRefmyActor=actorSystem.actorOf(newProps(MyActor.class),"myActor");我尝试向其发送PoisonPill:myActor.tell(PoisonPill.getInstance());但我得到以下编译器错误:'tell(java.lang.Object)'in'akka.actor.ActorRef'cannotbeappl

你能给我解释一下之间的区别吗context.actorOf和system.actorOf? 最佳答案 这个问题的答案很容易在Akka文档中找到:AnactorsystemistypicallystartedbycreatingactorsbeneaththeguardianactorusingtheActorSystem.actorOfmethodandthenusingActorContext.actorOffromwithinthecreatedactorstospawntheactortree.使用System.actorOf

我正在研究akkaactors(JAVA)，最近了解到有3种方法(可能更多)可以了解actor的存在。发送身份信息:ActorSelectionsel=actorSystem.actorSelection("akka://test/user/TestActor");AskableActorSelectionasker=newAskableActorSelection(sel);Futurefuture=asker.ask(newIdentify(1),newTimeout(5,TimeUnit.SECONDS));ActorIdentityidentity=(ActorIdentity

我正在尝试设置Akkaactor来处理游戏中的网络套接字。我已经定义了一个简单的actor来通过网络套接字发送消息:packageactors;importakka.actor.*;publicclassMyWebSocketActorextendsUntypedActor{publicstaticPropsprops(ActorRefout){returnProps.create(MyWebSocketActor.class,out);}privatefinalActorRefout;publicMyWebSocketActor(ActorRefout){this.out=out;}

我想在集群上部署一个用akka制作的远程actor软件。该系统由多个工作节点和一个主节点组成。问题是我无法提前知道集群节点的IP地址(但我知道它们都属于同一子网)。因此，我需要一种在启动后发现每个人的IP地址的好方法，以便在每个节点上创建正确的actor引用。我正在寻找在任何自由软件许可下分发的轻量级解决方案(我只需要它进行初始设置)。 最佳答案 前一段时间我创建了一个prototype旨在解决您的问题(请随意重用代码和/或做出贡献)。简单介绍一下它是如何工作的。它为每个参与者注册表(=节点)启动一个远程参与者。RegistryAc

前言tokio是Rust中使用最广泛的异步Runtime，它性能高、功能丰富、便于使用，是使用Rust实现高并发不可不学的一个框架Actor背后的基本思想是产生一个独立的任务，该任务独立于程序的其他部分执行某些工作。通常，这些参与者通过使用消息传递信道与程序的其余部分进行通信。由于每个Actor独立运行，因此使用它们设计的程序自然是并行的。Actor的一个常见用法是为Actor分配你要共享的某些资源的专有所有权，然后让其他任务通过与Actor通信来间接访问彼此的资源。例如，如果要实现聊天服务器，则可以为每个连接生成一个任务，并在其他任务之间路由一个聊天消息的主任务。十分有用，因为主任务可以避免

##################################################目录Slackware15.0获取以及 VirtualBox虚拟机配置获取镜像配置VirtualBox虚拟机进入Slackware15.0DVD启动盘系统光驱启动键盘选择登入启动盘系统SlackwareLive系统设置硬盘使用cfdisk分区工具建立交换分区使用fdisk对磁盘进行分区配置硬盘完成安装 slackware6415.0installdvd操作系统SlackwareLinuxSetup(version15.0)ADDSWAP/添加虚拟交换分区TARGET/安装位置SOURCE/安装源

参考强化学习A3C算法策略梯度算法的缺点采样效率低。由于使用的是蒙特卡洛估计，与基于价值算法的时序差分估计相比其采样速度必然是要慢很多的，这个问题在前面相关章节中也提到过。高方差。虽然跟基于价值的算法一样都会导致高方差，但是策略梯度算法通常是在估计梯度时蒙特卡洛采样引起的高方差，这样的方差甚至比基于价值的算法还要高。收敛性差。容易陷入局部最优，策略梯度方法并不保证全局最优解，因为它们可能会陷入局部最优点。策略空间可能非常复杂，存在多个局部最优点，因此算法可能会在局部最优点附近停滞。难以处理高维离散动作空间：对于离散动作空间，采样的效率可能会受到限制，因为对每个动作的采样都需要计算一次策略。当动

我正在尝试在C++actorframework(CAF)中声明一个强类型的actor，但由于某种原因我的代码无法编译。你能告诉我它有什么问题吗？#include"caf/all.hpp"templateclassDiscoverRequest{};templateclassDiscoverResponse{};templateclassDataRequest{};templateclassDataResponse{};templateusingBlockActor=caf::typed_actor>::with>,caf::replies_to>::with>>;错误信息:Block.