本研究提出了BEACON基准，解决了子图计数领域缺乏统一评估框架的问题。该基准提供标准化数据集和评估环境，便于算法和机器学习方法的比较。实验结果表明，算法在大图上效率高，但对复杂模式表现不佳；而机器学习方法适合大图模式，但需要大量数据，并且在小型密集图上的准确性较低。

本研究解决了人们在选择餐食时在营养和便利性之间的权衡问题。论文提出了一种基于数据的推荐方案，通过可定制的餐食配置和时间范围，平衡用户偏好与食材及烹饪过程的考虑。该方法的主要发现包括引入了食谱转换法和上下文赌博者学习方法，显示出良好的初步结果，并实现了原型系统BEACON。

本研究介绍了“Box o Flows”系统，用于评估强化学习算法在动态实际环境中的应用，并演示了无模型强化学习算法合成复杂行为的能力。同时探讨了离线强化学习在数据高效假设测试中的作用，这些见解将支持开发可应用于复杂动态系统的系统化强化学习算法。

遇到了一个需求就是，在浏览器被关闭之前要调用一个后端提供的请求，我一开始用axios,信誓旦旦的说，木有问题，后端后来告诉我，没有接收到有请求，这个时候我就去排除下原因，我debugger看了下，明明有发送请求只不过在unload的时候还是pending状态。猜测是不是请求被中断了。尝试用同步请求发现还是没有用，那我能想到的就是用原生的http同步请求，但是缺点也很明显，性能差。所以我又百思...

Hi everyone! Over the summers I did research on Wi-Fi and part of my research involved sending and receiving different kinds of IEEE 802.11 packets. I did most of this stuff using Scapy so I...