该版本对前一版代码进行了重构,代码更精简,功能上也有所提升.详细功能列表如下:
跨浏览器,在ie和firefox下均可顺利运行。
嵌套的表头定义，不限层次深度。
列锁定，你可以指定表格最前面多少列是不允许横向滚动的。
标题锁定，假如需要纵向滚动，表格标题不会被隐藏。
简洁强大的列模型定义：你可以指定每一列数据来源、值类型、列宽度、列align方式、列标题。可申明的值类型暂时只包含：string、number、boolean、link、select、percent。其中number和percent还可以指定小数位格式，比如#.00表示强制保留两位小数。
支持ognl方式定义列的数据来源，假如，表格绑定的是person集合，person关联到部门，那么你可以把显示部门名称的这一列申明为name:”deparment.name”。
行聚合功能，允许客户代码设置某些列的聚合函数，控件能够根据聚合函数生成合计行。目前允许的聚合函数有：sum,avg,min,max。
三种界面绘制模式：绘制可见行、绘制所有行、自动判断模式。模式一允许你向控件绑定大量数据，但控件只绘制当前可见行，用户可以拖动纵向滚动条来查看其它行的数据。模式二让控件一次性绘制所有行，在适量数据情景下，该模式让控件运行更流畅，用户体验更佳。模式三让控件根据某个临界值自动判断按第一或者第二模式来绘制界面，让你的界面智能兼顾大数量和小数量情景下的用户体验。
排序功能，允许开发者指定哪些列是可以被排序的。当用户点击可以排序列的列标题时，控件对所有行进行排序。
只读属性，开发者可以指定某列或者整个表格的readonly属性。
表达式功能，允许列的数据根据表达式计算。
手动列宽调整功能，允许用户手动调整列宽度。
焦点单元格管理功能，按回车键，焦点下移一行。按Tab键，焦点右移一列。
单元格编辑功能，当焦点在某个可编辑单元格时，该单元格显示一个编辑器，编辑结束焦点移开单元格的时候，该单元格恢复为绘制器。
可插拔的值类型，你可以自定义一种值类型，并注册到表格。
可按列定义的单元格绘制器和编辑器，界面开发者可以随时为列定义特殊的绘制器和编辑器。
允许运行时增加行或者删除行。
两种行选择模式，可以为控件指定行的选择模式为单选或者多选模式。
可根据表达式计算某个列的单元格是否可编辑。
事件触发，当单元格的值被改变时，出发onCellValueChanged事件。
分页导航功能，允许界面开发者为控件指定一个PageControl对象，该对象有两个重要属性：pageSize用来控制每页行数，callback用来指定翻页时要回调的函数。如果翻页时是不需要查询条件的，callback可以设置为一个url,控件在翻页时自动在这个url附上pageSize和pageIndex参数。如果需要查询条件的，需要设置callback为一个函数对象，由callback执行条件查询，并返回page对象。
企业版功能：
分页打印支持，生成打印控制界面，允许开发者设置：表头是否在后序页面重复、页面的Head区域、Foot区域、可选纸张类型，允许用户选择纸张类型、可显示列。该功能需要第三方控件的支持。
分组聚合运算，指定表格根据哪些对象属性对对象的某些属性进行聚合运算（min,max,avg,sum），并把计算结果显示到分组合计行中。
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基于深度强化学习DQN的FlappyBird游戏AI开发 强化学习（Reinforcement Learning, RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一。它主要用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。强化学习的特点在于没有监督数据，只有奖励信号。 强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-based RL）和无模式强化学习（model-free RL），以及主动强化学习（active RL）和被动强化学习（passive RL）。强化学习的变体包括逆向强化学习、阶层强化学习和部分可观测系统的强化学习。求解强化学习问题所使用的算法可分为策略搜索算法和值函数（value function）算法两类。 强化学习理论受到行为主义心理学启发，侧重在线学习并试图在探索-利用（exploration-exploitation）间保持平衡。不同于监督学习和非监督学习，强化学习不要求预先给定任何数据，而是通过接收环境对动作的奖励（反馈）获得学习信息并更新模型参数。强化学习问题在信息论、博弈论、自动控制等领域有得到讨论，被用于解释有限理性条件下的平衡态、设计推荐系统和机器人交互系统。一些复杂的强化学习算法在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能，可以在围棋和电子游戏中达到人类水平。 强化学习在工程领域的应用也相当广泛。例如，Facebook提出了开源强化学习平台Horizon，该平台利用强化学习来优化大规模生产系统。在医疗保健领域，RL系统能够为患者提供治疗策略，该系统能够利用以往的经验找到最优的策略，而无需生物系统的数学模型等先验信息，这使得基于RL的系统具有更广泛的适用性。 总的来说，强化学习是一种通过智能体与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习过程。它在许多领域都展现出了强大的应用潜力。
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GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”（生成式预训练转换器），是一个在自然语言处理（NLP）领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发，并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构，它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息，并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段： 预训练阶段：在这个阶段，模型会接触到大量的文本数据，并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说，模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语，从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段（也称为下游任务训练）：在预训练完成后，模型会被应用到具体的NLP任务中，如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段，模型会使用有标签的数据进行微调，以适应特定任务的需求。通过微调，模型能够学习到与任务相关的特定知识，并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时，GPT模型也面临一些挑战，如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题，研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构，如GPT-2、GPT-3等，以进一步提高模型的性能和效率。
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