强化学习 Model-Based 和 Model-Free

强化学习之 DQN、Double DQN、PPO JNU freshman 强化学习强化学习
文章目录通俗理解DQNDoubleDQNPPO结合公式理解通俗理解DQN一个简单的比喻和分步解释来理解DQN（DeepQ-Network，深度Q网络），就像教小朋友学打游戏一样：先理解基础概念：Q学习（Q-Learning）想象你在教一只小狗玩电子游戏（比如打砖块）。小狗每做一个动作（比如“向左移动”或“发射球”），游戏会给出一个奖励（比如得分增加）或惩罚（比如球掉了）。小狗的目标是通过不断尝试，
Python 强化学习算法实用指南（三）绝不原创的飞龙默认分类默认分类
原文：annas-archive.org/md5/e3819a6747796b03b9288831f4e2b00c译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十一章：理解黑盒优化算法在前几章中，我们研究了强化学习（RL）算法，从基于价值的方法到基于策略的方法，以及从无模型方法到基于模型的方法。在本章中，我们将提供另一种解决序列任务的方法，那就是使用一类黑盒算法——进化算法（EA）。EAs由进化机制
Python 强化学习算法实用指南（二）
原文：annas-archive.org/md5/e3819a6747796b03b9288831f4e2b00c译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：学习随机优化与PG优化到目前为止，我们已经探讨并开发了基于价值的强化学习算法。这些算法通过学习一个价值函数来找到一个好的策略。尽管它们表现良好，但它们的应用受限于一些内在的限制。在本章中，我们将介绍一类新的算法——策略梯度方法，它们通过
【论文阅读】AdaCtrl: Towards Adaptive and Controllable Reasoning via Difficulty-Aware Budgeting quintus0505 LLM 论文阅读语言模型
AdaCtrl:TowardsAdaptiveandControllableReasoningviaDifficulty-AwareBudgeting3Method3.1长度触发标签作为控制接口（Length-TriggerTagsasControllingInterface）3.2冷启动微调（Cold-startfine-tuning）3.3难度感知的强化学习框架（Difficulty-awar
【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem Booksort online笔记论文论文阅读 transformer 深度学习
论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分：可逆残差模型堆叠解码器部分：指针网络自回归对于一次任务而言，推理阶段：编码器部分：一次解码器部分：循环N次，直至任务结束在训练阶段，使用强化学习，对于一个N个节点的TSP实例，算法中会以不同的起点，跑N次，得到N个轨迹，以满足TSP的对称特性，表示这都是属于一个TSP问题的（真实）解然后会计算这样表示归一化奖励，得到一个advantage,然
四、Actor-Critic Methods 沈夢昂志 DRL深度强化学习 python 深度学习
由于在看DRL论文中，很多公式都很难理解。因此最近在学习DRL的基本内容。再此说明，非常推荐B站“王树森老师的DRL强化学习”本文的图表及内容，都是基于王老师课程的后自行理解整理出的内容。目录A.书接上回1、Reinforce算法B.State-ValueFunctionC.PolicyNetWork（Actor）D.ActionValueNetwork(Critic)E.TraintheNeur
语言模型 RLHF 实践指南（一）：策略网络、价值网络与 PPO 损失函数
在使用ProximalPolicyOptimization（PPO）对语言模型进行强化学习微调（如RLHF）时，大家经常会问：策略网络的动作概率是怎么来的？价值网络的得分是如何计算的？奖励从哪里来？损失函数怎么构建？微调后的旧轨迹还能用吗？这篇文章将以语言模型强化学习微调为例，结合实际实现和数学公式，深入解析PPO的关键计算流程。1️⃣策略网络：如何计算动作概率？策略网络πθ(a∣s)\pi_\t
【零基础学AI】第33讲：强化学习基础 - 游戏AI智能体 1989 0基础学AI 人工智能游戏 transformer 分类深度学习神经网络
本节课你将学到理解强化学习的基本概念和框架掌握Q-learning算法原理使用Python实现贪吃蛇游戏AI训练能够自主玩游戏的智能体开始之前环境要求Python3.8+PyTorch2.0+Gymnasium(原OpenAIGym)NumPyMatplotlib推荐使用JupyterNotebook进行实验前置知识Python基础编程（第1-8讲）基本数学概念（函数、导数）神经网络基础（第23讲
在Carla上应用深度强化学习实现自动驾驶（一）寒霜似karry 自动驾驶人工智能机器学习
carla环境下基于强化学习的自动驾驶_哔哩哔哩_bilibili本篇文章是小编在pycharm上自己手敲代码学习自动驾驶的第一篇文章，主要讲述如何在Carla中控制我们自己生成的汽车并且使用rgb摄像头传感器获取图像数据。以下代码参考自：（如有侵权，请联系我将立即删除）使用Carla和Python的自动驾驶汽车第2部分——控制汽车并获取传感器数据-CSDN博客1、导入carla（其中的路径根据自
【AI论文】Skywork-Reward-V2：通过人机协同实现偏好数据整理的规模化扩展
摘要：尽管奖励模型（RewardModels，RMs）在基于人类反馈的强化学习（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，RLHF）中发挥着关键作用，但当前最先进的开源奖励模型在大多数现有评估基准上表现欠佳，无法捕捉人类复杂且微妙的偏好谱系。即便采用先进训练技术的方法也未能显著提升性能。我们推测，这种脆弱性主要源于偏好数据集的局限性——这些数据集往往范围狭窄、标
多智能体深度强化学习：一项综述 Multi-agent deep reinforcement learning: a survey 资源存储库笔记
Abstract抽象Theadvancesinreinforcementlearninghaverecordedsublimesuccessinvariousdomains.Althoughthemulti-agentdomainhasbeenovershadowedbyitssingle-agentcounterpartduringthisprogress,multi-agentreinforc
r语言改变数据框列名_数据决定离线强化学习将如何改变我们的语言习惯杨_明 python 大数据人工智能 java 机器学习
r语言改变数据框列名重点(Tophighlight)Aridesharingcompanycollectsadatasetofpricinganddiscountdecisionswithcorrespondingchangesincustomeranddriverbehavior,inordertooptimizeadynamicpricingstrategy.Anonlinevendorrec
ReAct (Reason and Act) OR 强化学习（Reinforcement Learning, RL） SugarPPig 人工智能人工智能
这个问题触及了现代AI智能体（Agent）构建的两种核心思想。简单来说，ReAct是一种“调用专家”的模式，而强化学习(RL)是一种“从零试错”的模式。为了让你更清晰地理解，我们从一个生动的比喻开始，然后进行详细的对比。一个生动的比喻想象一下你要完成一项复杂的任务，比如“策划一场完美的生日派对”。ReAct的方式（像一位经验丰富的活动策划师）你是一位知识渊博的专家（大语言模型LLM）。你首先会思考
【AI论文】GLM-4.1V-思考：借助可扩展强化学习实现通用多模态推理东临碣石82 人工智能
摘要：我们推出GLM-4.1V-Thinking这一视觉语言模型（VLM），该模型旨在推动通用多模态推理的发展。在本报告中，我们分享了在以推理为核心的训练框架开发过程中的关键发现。我们首先通过大规模预训练开发了一个具备显著潜力的高性能视觉基础模型，可以说该模型为最终性能设定了上限。随后，借助课程采样强化学习（ReinforcementLearningwithCurriculumSampling，R
【心灵鸡汤】深度学习技能形成树：从零基础到AI专家的成长路径全解析智算菩萨人工智能深度学习
引言：技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代，深度学习犹如一棵参天大树，其根系深深扎入数学与计算科学的沃土，主干挺拔地承载着机器学习的核心理念，而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言，理解这棵技能树的生长规律，掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段，将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计，但在学习深度学习
【机器学习笔记 Ⅱ】10 完整周期
机器学习的完整生命周期（End-to-EndPipeline）机器学习的完整周期涵盖从问题定义到模型部署的全过程，以下是系统化的步骤分解和关键要点：1.问题定义（ProblemDefinition）目标：明确业务需求与机器学习任务的匹配性。关键问题：这是分类、回归、聚类还是强化学习问题？成功的标准是什么？（如准确率>90%、降低10%成本）输出：项目目标文档（含评估指标）。2.数据收集（DataC
大模型RLHF强化学习笔记（二）：强化学习基础梳理Part2 Gravity! 大模型笔记大模型 LLM 强化学习人工智能
【如果笔记对你有帮助，欢迎关注&点赞&收藏，收到正反馈会加快更新！谢谢支持！】一、强化学习基础1.4强化学习分类根据数据来源划分Online：智能体与环境实时交互，如Q-Learning、SARSA、Actor-CriticOffline：智能体使用预先收集的数据集进行学习根据策略更新划分On-Policy：学习和行为策略是相同的，数据是按照当前策略生成的，如SARSAOff-Policy：学习策
爆改RAG！用强化学习让你的检索增强生成系统“开挂”——从小白到王者的实战指南许泽宇的技术分享人工智能
“RAG不准？RL来救场！”——一位被RAG气哭的AI工程师前言：RAG的烦恼与AI炼丹师的自我修养在AI圈混久了，大家都知道RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是大模型落地的“万金油”方案。无论是企业知识库、智能问答，还是搜索引擎升级，RAG都能插上一脚。但你用过RAG就知道，理想很丰满，现实很骨感。明明知识库里啥都有，问个“量子比特的数学表达式”，
机器学习18-强化学习RLHF 坐吃山猪机器学习机器学习人工智能
机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）即基于人类反馈的强化学习算法，以下是详细介绍：基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习，而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中，人类会对智能体的行为或输
策略梯度在网络安全中的应用：AI如何防御网络攻击 AI智能探索者 web安全人工智能安全 ai
策略梯度在网络安全中的应用：AI如何防御网络攻击关键词：策略梯度、网络安全、AI防御、强化学习、网络攻击、入侵检测、自适应防御摘要：本文将探讨策略梯度这一强化学习算法在网络安全领域的创新应用。我们将从基础概念出发，逐步揭示AI如何通过学习网络攻击模式来构建自适应防御系统，分析其核心算法原理，并通过实际代码示例展示实现过程。文章还将讨论当前应用场景、工具资源以及未来发展趋势，为读者提供对这一前沿技术
2024大模型秋招LLM相关面试题整理 AGI大模型资料分享官人工智能深度学习机器学习自然语言处理语言模型 easyui
0一些基础术语大模型：一般指1亿以上参数的模型，但是这个标准一直在升级，目前万亿参数以上的模型也有了。大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是针对语言的大模型。175B、60B、540B等：这些一般指参数的个数，B是Billion/十亿的意思，175B是1750亿参数，这是ChatGPT大约的参数规模。强化学习：（ReinforcementLearning）一种机器学习的方法，
【深度学习】强化学习（Reinforcement Learning, RL）主流架构解析烟锁池塘柳0 机器学习与深度学习深度学习人工智能机器学习
强化学习（ReinforcementLearning,RL）主流架构解析摘要：本文将带你深入了解强化学习（ReinforcementLearning,RL）的几种核心架构，包括基于价值（Value-Based）、基于策略（Policy-Based）和演员-评论家（Actor-Critic）方法。我们将探讨它们的基本原理、优缺点以及经典算法，帮助你构建一个清晰的RL知识体系。文章目录强化学习（Rei
返利佣金最高软件的技术壁垒：基于强化学习的动态佣金算法架构揭秘
返利佣金最高软件的技术壁垒：基于强化学习的动态佣金算法架构揭秘大家好，我是阿可，微赚淘客系统及省赚客APP创始人，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！一、背景介绍在返利佣金软件中，动态佣金算法是提升用户活跃度和平台收益的关键技术。传统的佣金算法通常是静态的，无法根据用户的实时行为和市场动态进行调整。为了突破这一技术瓶颈，我们引入了强化学习（ReinforcementLearning,RL），通
农业物联网平台中的灌溉系统研究 sj52abcd 农业物联网和人工智能物联网数据分析 python 大数据毕业设计
研究目的本研究旨在开发一个基于Python语言的农业物联网平台，整合土壤墒情监测与精准灌溉系统，通过现代信息技术手段实现农业生产的智能化管理。系统将采用Python作为主要开发语言，结合MySQL数据库进行数据存储与管理，利用ECharts.js实现数据可视化展示，并引入机器学习和强化学习算法优化灌溉决策。具体目标包括：1)构建实时土壤墒情监测网络，通过物联网传感器采集土壤温湿度、电导率等关键参数
用于人形机器人强化学习运动的神经网络架构分析
1.引言：人形机器人运动强化学习中的架构探索人形机器人具备在多样化环境中自主运行的巨大潜力，有望缓解工厂劳动力短缺、协助居家养老以及探索新星球等问题。其拟人化的特性使其在执行类人操作任务（如运动和操纵）方面具有独特优势。深度强化学习（DRL）作为一种前景广阔的无模型方法，能够有效控制双足运动，实现复杂行为的自主学习，而无需显式动力学模型。1.1人形机器人运动强化学习的机遇与挑战尽管DRL取得了显著
人形机器人运动控制技术演进：从强化学习到神经微分方程的前沿解析
1.引言：人形运动控制的挑战与范式迁移人形机器人需在非结构化环境中实现双足行走、跑步、跳跃等复杂动作，其核心问题可归结为高维连续状态-动作空间的实时优化。传统方法（如基于模型的预测控制MPC）依赖精确的动力学建模，但在实际系统中面临以下瓶颈：模型失配：复杂接触动力学（如足-地交互）难以显式建模；计算瓶颈：高维非线性优化难以满足实时性需求；环境扰动敏感：传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足。近年来，以强
NVIDIA Isaac GR00T N1.5 人形机器人强化学习入门教程（五）强化学习与机器人控制仿真机器人与具身智能人工智能机器人深度学习神经网络强化学习模仿学习具身智能
系列文章目录目录系列文章目录前言一、更深入的理解1.1实体化动作头微调1.1.1实体标签1.1.2工作原理1.1.3支持的实现1.2高级调优参数1.2.1模型组件1.2.1.1视觉编码器（tune_visual）1.2.1.2语言模型（tune_llm）1.2.1.3投影器（tune_projector）1.2.1.4扩散模型（tune_diffusion_model）1.2.2理解数据转换1.2
强化学习：Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 学习笔记烨川南强化学习学习笔记算法人工智能机器学习
一、DDPG是什么？1.1核心概念DDPG=Deep+Deterministic+PolicyGradientDeep：使用深度神经网络和类似DQN的技术（经验回放、目标网络）Deterministic：输出确定的动作（而不是概率分布）PolicyGradient：基于策略梯度的方法，优化策略以最大化累积奖励1.2算法特点特性说明连续动作空间直接输出连续动作值（如方向盘角度、机器人关节扭矩）离线学
提升自动驾驶导航能力：基于深度学习的场景理解技术星辰和大海都需要门票路径规划算法自动驾驶深度学习人工智能
EnhancingAutonomousVehicleNavigationUsingDeepLearning-BasedSceneUnderstanding提升自动驾驶导航能力：基于深度学习的场景理解技术摘要-为应对复杂环境下的自动驾驶导航，系统高度依赖场景理解的准确性。本研究提出一种基于深度学习的新方法，将目标识别、场景分割、运动预测与强化学习相结合以提升导航性能。该方法首先采用U-Net架构分解
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究（Python代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述一、微能源网能量管理的基本概念与核心需求二、深度强化学习（DRL）在微能源网中的应用优势三、关键技术挑战四、现有基于DRL的优化策略案例五、相关研究文档的典型结构与撰写规范六、结论与未来方向2运行结果2.1有/无策略奖励2.2训练结果12.2训练结果23参考文献
Linux的Initrd机制被触发 linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
maven本地仓库路径修改 bitcarter maven
默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2 修改maven本地仓库路径方法： 1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml 2.找到
XSD和XML中的命名空间 darrenzhu xml xsd schema namespace 命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621 http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337 http://www.cn
Java 求素数运算周凡杨 java 算法素数
网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。第一种：原理: 6N(+-)1法任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)
java 单例模式 g21121 java
想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式： class Singleton { private static Singleton instance=new Singleton(); private Singleton(){} static Singleton getInstance() { return instance; }
Linux下Mysql源码安装 510888780 mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz (1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：
32位和64位操作系统墙头上一根草 32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架 aijuans Spring 3
一、问题提问： → 请简单介绍一下什么是轻量级？轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。
mongodb 环境搭建及简单CURD antlove Web Install curd NoSQL mongo
一搭建mongodb环境 1. 在mongo官网下载mongodb 2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db" 3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
数据字典和动态视图百合不是茶 oracle 数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭数据字典中包含数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等) 数据库为一
多线程编程一般规则 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp bijian1013 linux unix scp
一.功能说明 scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下： scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询 bit1129 Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。示例数据：地址表： CREATE TABLE ADDRESSES ( ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, STREET VAR
cookie状态判断引发的查找问题 bitcarter form cgi
先说一下我们的业务背景： 1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩 2.form中action是一个cgi服务 3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP 4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题）问题：（折腾两天。。。。） 1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时 ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间 nginx.conf使用配置方式： log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
java-67- n个骰子的点数。把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 bylijinnan java
public class ProbabilityOfDice { /** * Q67 n个骰子的点数 * 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 * 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。 * 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况 */ private stati
看别人的博客，觉得心情很好 Cb123456 博客心情
以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客: 职业规划: http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua android学习: 1.http://byandby.i
[JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析 comsci 工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
JS常用的事件及方法 cwqcwqmax9 js
事件描述 onactivate 当对象设置为活动元素时触发。 onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。 onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。 onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。 onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
正则表达式验证日期格式 dashuaifu 正则表达式 IT其它 java其它
正则表达式验证日期格式 function isDate(d){ var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i); if(!v) { this.focus(); return false; } } <input value="2000-8-8" onblu
Yii CModel.rules() 方法、validate预定义完整列表、以及说说验证 dcj3sjt126com yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。返回属性的有效性规则。声明验证规则，应重写此方法。每个规则是数组具有以下结构：array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0 dcj3sjt126com ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0." Ins
判断一个数是质数的几种方法 EmmaZhao Math python
质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。判断一个数是质数的最简单的方法如下： def isPrime1(n): for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return True 但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
SpringSecurity工作原理小解读坏我一锅粥 SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter ConcurrentSessionFilter WebAsyncManagerIntegrationFilter HeaderWriterFilter CsrfFilter LogoutFilter Use
JS实现自适应宽度的Tag切换 ini JavaScript html Web css html5
效果体验：http://hovertree.com/texiao/js/3.htm 该效果使用纯JavaScript代码，实现TAB页切换效果，TAB标签根据内容自适应宽度，点击TAB标签切换内容页。 HTML文件代码： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
Hbase Rest API : 数据查询 kane_xie REST hbase
hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。启动命令：./bin/hbase rest s
JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释）明子健 jquery js 源码拖动鼠标
欢迎讨论指正！ print.html代码： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8"> <title>发票打印</title> &l
Postgresql 连表更新字段语法 update qifeifei PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下： UPDATE tops_visa.visa_order SET op_audit_abort_pass_date = now() FROM tops_visa.visa_order as t1 INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2 ON t1.
将redis,memcache结合使用的方案? tcrct redis cache
公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
开发中遇到的诡异的bug wudixiaotie bug
今天我们服务器组遇到个问题：我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key

强化学习 Model-Based 和 Model-Free

你可能感兴趣的:(强化学习,强化学习)