嵌入式数据库典型技术SQLite和Berkeley DB的研究

与常见的数据库相比,嵌入式数据库具有体积小、功能齐备、可移植性、健壮性等特点,本文分析和比较了典型的嵌入式数据库SQLite和BerkeleyDB。首先从体系结构、子系统间调用关系、任务执行过程等角度对SQLite和BerkeleyDB进行了详细分析,然后重点从数据类型、存储方式、模式、数据库引擎和错误处理及加密功能等方面讨论了SQLite和BerkeleyDB的异同点,最后列举了一个基于ARM—Linux的SQLite应用实例。

基于自适应探索改进的深度增强学习算法

针对深度增强学习算法中探索开发策略的平衡问题,提出一种基于VDBE(Value-Difference Based Exploration)扩展的自适应探索改进算法.该算法依赖于值函数差异提出一种基于状态的探索控制策略,以达到在初始学习阶段不熟悉周围环境时agent采取积极探索策略,而随着深入学习和周边环境的熟悉,agent逐渐降低探索率的自适应探索/开发平衡的理想行为状态.

SQLite系统构架及虚拟机分析

就目前广泛使用的轻量级数据库SQLite的构架进行分析,特别是对其中的虚拟数据库引擎(VDBE)做了原理性的剖析,并结合实例,展示了SQLite的应用及SQLite内部VDBE指令程序的运行方式。

嵌入式数据库典型技术——SQLite和Berkeley

分析和比较了典型的嵌入式数据库SQLite和Berkeley DB，讨论了SQLite和BerkeleyDB的异同点，最后列举了一个基于ARM—Linux的SQLite应用实例。