ballerina 的streams 使用的是siddhi complex event processing 引擎处理,可以包含的语法有 projection filtering windows join pattern 简单例子 参考代码 import ballerina/io; import ballerina/runtime; type StatusCount { string status; int totalCount; }; type Teacher { string name; i…

  ballerina 内部提供了几种常用的安全开发模型,token 认证(jwt) basic auth jwt 安全 参考代码 import ballerina/http; http:AuthProvider jwtAuthProvider = { scheme:"jwt", issuer:"ballerina", audience: "ballerina.io", certificateAlias: "ballerina"…

事务在分布式开发,以及微服务开发中是比较重要的 ballerina 支持 本地事务.xa 事务.分布式事务 ,但是具体的服务实现起来需要按照ballerian 的事务模型 infection agreement 基本事务使用(本地事务) 参考代码(数据库) import ballerina/mysql; import ballerina/io; endpoint mysql:Client testDB { host: "localhost", port: 3306, name: &qu…

ballerina 的error 处理和elxiir 以及rust 比较类似使用模式匹配,但是他的 error lifting 还是比较方便的 同时check 也挺好,异常处理没什么特殊的 throw 以及 throw catch finally 简单例子 error-handling import ballerina/io; function getAccountBalance(int accountID) returns (int|error) { if (accountID < 100)…

ballerina 的控制流没有什么特殊,只是相比一般语言多了一个模式匹配的操作match ,实际上其他语言(erlang elixir rust 中的模式匹配是很强大的) 简单例子 if/else import ballerina/io; function main(string… args) { int a = 10; int b = 0; if (a == 10) { io:println("a == 10"); } if (a < b) { io:println(&quo…

ballerina 包含的数据类型有string int map array record boolean ojbect function table tuple any 简单说明 数据类型和其他语言相比没有设么特殊的,因为是借鉴了好多中语言其中的table 还是不错(C# datatable) 直接json select (linq 查询)optional 类型(可选) 字符串模版也不错(省去拼接字符串了),其中是any 类型所有类型的root 类型(类型C# 的object) 一张数据类型图…

ballerina 有两种方式进行变量的定义,类型加上名称以及初始值.,使用var 关键字 简单例子 代码 import ballerina/io; // 全局public 变量,使用类型定义 public string user="dalong"; function appdemo (string name) { io:println(name); } function main (string… args) { // 局部使用var 定义的变量 var name ="de…

在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)中,我们讨论了MCTS的原理和在棋类中的基本应用.这里我们在前一节MCTS的基础上,讨论下DeepMind的AlphaGo Zero强化学习原理. 本篇主要参考了AlphaGo Zero的论文, AlphaGo Zero综述和AlphaGo Zero Cheat Sheet. 1. AlphaGo Zero模型基础 AlphaGo Zero不需要学习人类的棋谱,通过自我对弈完成棋力提高.主要使用了两个模型,第一个就是我们上一节介绍MC…

在强化学习(十五) A3C中,我们讨论了使用多线程的方法来解决Actor-Critic难收敛的问题,今天我们不使用多线程,而是使用和DDQN类似的方法:即经验回放和双网络的方法来改进Actor-Critic难收敛的问题,这个算法就是是深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,以下简称DDPG). 本篇主要参考了DDPG的论文和ICML 2016的deep RL tutorial. 1. 从随机策略到确定性策略 从DDPG这个名字看,它是由D(Dee…

在强化学习(十四) Actor-Critic中,我们讨论了Actor-Critic的算法流程,但是由于普通的Actor-Critic算法难以收敛,需要一些其他的优化.而Asynchronous Advantage Actor-critic(以下简称A3C)就是其中比较好的优化算法.本文我们讨论A3C的算法原理和算法流程. 本文主要参考了A3C的论文,以及ICML 2016的deep RL tutorial. 1. A3C的引入 上一篇Actor-Critic算法的代码,其实很难收敛,无论怎么调参…