《强化学习》第二版

C //练习 4-4 在栈操作中添加几个命令，分别用在不弹出元素的情况下打印栈顶元素；复制栈顶元素；交换栈顶两个元素的值。另外增加一个命令用于清空栈。

C程序设计语言（第二版）练习4-4练习4-4在栈操作中添加几个命令，分别用在不弹出元素的情况下打印栈顶元素；复制栈顶元素；交换栈顶两个元素的值。另外增加一个命令用于清空栈。
Navigator_Z·2024-01-13 21:22

高中奥数 2021-08-03

2021-08-03-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷数论余红兵竞赛问题选讲(二)P063例1）设是一个给定的正整数,证明方程至多有有限组正整数解.证明可设.结论等价于证明方程(1)至多只有有限组正整数解
天目春辉·2024-01-13 20:28

大模型日报-20240113

击败8名人类规划师：清华团队提出强化学习的城市空间规划模型https://mp.weixin.qq.com/s/GkL5peKCOJLh4pLjiTeIFw近年来，以更加宜居为导向，「15分钟城市」概念得到了更多关注
程序无涯海·2024-01-13 17:35

强化学习笔记持续更新......

文章目录强化学习强化学习解决的是什么样的问题？举出强化学习与有监督学习的异同点。有监督学习靠样本标签训练模型，强化学习靠的是什么？强化学习的损失函数（lossfunction）是什么？
搬砖成就梦想·2024-01-13 16:45

C //练习 4-6 给计算器程序增加处理变量的命令（提供26个具有单个英文字母变量名的变量很容易）。增加一个变量存放最近打印的值。

C程序设计语言（第二版）练习4-6练习4-6给计算器程序增加处理变量的命令（提供26个具有单个英文字母变量名的变量很容易）。增加一个变量存放最近打印的值。
Navigator_Z·2024-01-13 16:32

计算卸载论文阅读01-理论梳理

模型：针对上述问题，我们提出了一种创新的强化学习（RL）方法来解决比例计算问题。我们考虑了一种常见的卸载场景，该场景具有
梦灯·2024-01-13 13:06

C++实现LeNet-5卷积神经网络

多页草稿纸花了近10天程序进1k行，各种debug要人命，只能不断的单元测试+梯度检验因为C++只有加减乘除，所以对这个网络模型不能有一丝丝的模糊，每一步都要理解的很透彻挺考验能力的，很庆幸我做出来了，这个是第二版
一只狗20000402·2024-01-13 10:16

C //练习 5-15 增加选项-f，使得排序过程不考虑字母大小写之间的区别。例如，比较a和A时认为它们相等。

C程序设计语言（第二版）练习5-15练习5-15增加选项-f，使得排序过程不考虑字母大小写之间的区别。例如，比较a和A时认为它们相等。
Navigator_Z·2024-01-13 09:00

【机器学习300问】5、什么是强化学习？

我将从三个方面为大家简明阐述什么是强化学习，首先从强化学习的定义大家的了解强化学习的特点，其次学习强化学习里特殊的术语加深对强化学习的理解，最后通过和监督学习与无监督学习的比较，通过对比学习来了解强化学习
小oo呆·2024-01-13 05:14

第一章 绪论2

1.4强化学习算法分类及发展趋势一分类1.根据强化学习算法是否依赖模型可分为：基于模型的强化学习算法、⽆模型的强化学习算法共同点：通过与环境交互获得数据不同点：利⽤数据的⽅式不同。
食蓼少年·2024-01-13 04:54

【2024系统架构设计】 系统架构设计师第二版-层次式架构设计理论与实践

目录一表现层框架设计二中间层架构设计三数据访问层设计四数据架构规划与设计五物联网层次架构设计六层次式架构案例分析
Jackilina_Stone·2024-01-13 03:15

C //练习 4-5 给计算器程序增加访问sin、exp与pow等库函数的操作。有关这些库函数的详细信息，参见附录B.4节中的头文件＜math.h＞。

C程序设计语言（第二版）练习4-5练习4-5给计算器程序增加访问sin、exp与pow等库函数的操作。有关这些库函数的详细信息，参见附录B.4节中的头文件。
Navigator_Z·2024-01-13 03:14

11Feb2018——开始学习Python数据分析

List:PythonforDataAnalysis这本书的第一版的中英文，第二版的英文，打算对照数据都做一遍。
十点半_11Feb2018·2024-01-13 02:37

实战解析朝生暮死的Redis拓展应用—过期策略和LRU，继续强化学习

今天，我们继续Redis的拓展应用，继续深化了解、强化学习效果。拓展4：朝生暮死——过期策略Redis所有的数据结构都可以设置过期时间，时间一到，就会自动删除。
Java领域指导者·2024-01-13 01:57

【强化学习的数学原理-赵世钰】课程笔记（六）随机近似与随机梯度下降

目录一.内容概述二.激励性实例（Motivatingexamples）三.Robbins-Monro算法（RM算法）：1.算法描述2.说明性实例（llustrativeexamples）3.收敛性分析（Convergenceanalysis）4.在平均值估计中的应用（Applicationtomeanestimation）四.随机梯度下降（stochasticgradientdescent，SDG
leaf_leaves_leaf·2024-01-12 21:00

【强化学习的数学原理-赵世钰】课程笔记（三）贝尔曼最优公式

目录一.内容概述1.第三章主要有两个内容2.第二章大纲二.激励性实例（Motivatingexamples）三.最优策略（optimalpolicy）的定义四.贝尔曼最优公式（BOE）：简介五.贝尔曼最优公式（BOE）：公式右侧求最大化的最优问题六.贝尔曼最优公式（BOE）：改写为v=f(v)七.收缩映射定理（Contractionmappingtheorem）八.贝尔曼最优公式（BOE）：解决方
leaf_leaves_leaf·2024-01-12 21:30

【强化学习的数学原理-赵世钰】课程笔记（四）值迭代与策略迭代

目录一.内容概述二.值迭代算法（valueiterationalgorithm）1.第1步：策略更新（policyupdate）2.第2步：价值更新（valueupdate）3.流程总结，程序概要，并写成伪代码4.举例三.策略迭代算法（policyiterationalgorithm）1.算法介绍2.policyiterationalgorithm的具体实现3.例子（1）例子1（2）例子2四.截断
leaf_leaves_leaf·2024-01-12 21:30

通过一个视频，10分钟一遍学会LL(1)的First集和Follow集

嗷呜~2020-09-12更新第一版2021-04-13更新第二版2021-06-22更新第三版讲解视频博客对应的视频教程地址（一定要看看）：https://www.bilib
早上好我是DJ同学·2024-01-12 18:17

原创 | 一文读懂ChatGPT中的强化学习

原文：原创|一文读懂ChatGPT中的强化学习ChatGPT基于OpenAI的GPT-3.5创造，是InstructGPT的衍生产品，它引入了一种新的方法，将人类反馈纳入训练过程中，使模型的输出与用户的意图更好地结合
javastart·2024-01-12 12:07

【2024系统架构设计】 系统架构设计师第二版-面向服务架构设计理论与实践

目录一概述二SOA的参考架构三SOA主要协议和规范四SOA设计标准和原则五SOA的设计模式六SOA的构建和实施
Jackilina_Stone·2024-01-12 12:29

【伤寒强化学习训练】第七天打卡 一期90天

11.3.1木通的药性与桃花汤讲解肾阳不够导致免疫力低落，引发一些细菌感染或发热的现象，看起来是温病，其实体质上是少阴会得厥阴病，多半是跟个性有关系，要一个人整套做人做事的方法有所转变，是一件很不容易的事情当归四逆汤的名称定义当归四逆汤是桂枝当归汤系，不是四逆汤系无论是当归四逆汤或是四逆汤，都是治“四肢厥逆”中国古时候的古方，张仲景所命名的方剂，是以它的药味、样子来命名或者用这个汤的功能来命名有柴
A卐炏澬焚·2024-01-12 09:55

RLHF与LLM训练的碰撞：寻找最佳实践之路！

了解更多公众号：芝士AI吃鱼在讨论大型语言模型（LLM）时，无论是在研究新闻还是教程中，经常提到一个称为“带有人类反馈的强化学习”（RLHF）的过程。
wwlsm_zql·2024-01-12 09:50

C //练习 4-9 以上介绍的getch与ungetch函数不能正确地处理压回的EOF。考虑压回EOF时应该如何处理？请实现你的设计方案。

C程序设计语言（第二版）练习4-9练习4-9以上介绍的getch与ungetch函数不能正确地处理压回的EOF。考虑压回EOF时应该如何处理？请实现你的设计方案。
Navigator_Z·2024-01-12 05:05

C //练习 4-8 假定最多只压回一个字符。请相应地修改getch与ungetch这两个函数。

C程序设计语言（第二版）练习4-8练习4-8假定最多只压回一个字符。请相应地修改getch与ungetch这两个函数。注意：代码在win32控制台运行，在不同的IDE环境下，有部分可能需要变更。
Navigator_Z·2024-01-12 04:59

【2024系统架构设计】 系统架构设计师第二版-嵌入式系统架构设计理论与实践

目录一嵌入式系统软件架构的原理二嵌入式系统软件架构的设计方法三案例分析一嵌入式系统软件架构的原理嵌入式系统的典型架构可以分为
Jackilina_Stone·2024-01-12 03:54

一对一包教会脑电教学服务

想强化学习脑电某个内容版块可以吗？...”，也有小伙伴联系我们，咨询脑电相关内容能
茗创科技·2024-01-12 02:46

01多智能体交互模型：标准博弈与随机博弈

Normal-formgame（标准博弈）根据奖励的不同分类repeatedNormal-formgame有限重复博弈与无限重复博弈更复杂的策略2.随机博弈马尔科夫性repeated标准博弈、随机博弈图示前言多智能体强化学习
爱宇小菜涛·2024-01-11 18:18

03MARL-联合策略与期望回报

文章目录前言一、MARL问题组成二、联合策略与期望回报1.History-basedexpectedreturn2.Recursiveexpectedreturn前言多智能体强化学习问题中的博弈论知识—
爱宇小菜涛·2024-01-11 18:16

对于发文中图片的问题

在文章《软件测评师第二版知识点记录》中，部分图片未展示，一部分是我想开拓各位读者的思路，毕竟其实各类图片在网络环境中都可以查询到，希望大家不拘束在一篇文章中，在查询过程中开拓思路；另外，就是我这个人比较懒啦哈哈哈哈哈
木木451·2024-01-11 17:01

软件评测师第二版知识点记录

前言本文为学习自用，内容仅供阅读参考，互相学习，共同进步。不积跬步，无以至千里，不积小流，无以致江海，文章持续更新，与君共勉。目录前言一、第一篇软件测试概述1.第1章软件测试概述1.1软件测试的背景2.第2章软件测试基础2.1软件测试的基本概念2.1.1什么是软件测试2.1.2验证与确认2.1.3软件缺陷24.01.05更新一、第一篇软件测试概述1.第1章软件测试概述1.1软件测试的背景·“软件工
木木451·2024-01-11 17:26

Proximal Policy Optimization

-李宏毅老师的视频地址：李宏毅深度强化学习(国语)课程(2018)_哔哩哔哩_bilibiliPPO算法是PolicyGradient方法的一种改进版本PolicyGradient算法回顾在PG算法中，
神奇的托尔巴拉德·2024-01-11 12:33

ChatGPT文书替代论“热”潮背后的“冷”思考

基于OpenAI先前研发的GPT-3.5架构，ChatGPT最为显著的特点就是能够基于人类反馈进行强化学习。主要
do1twe11·2024-01-11 10:33

强化学习求解TSP（六）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-11 09:40

强化学习求解TSP（四）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-11 09:10

强化学习求解TSP（三）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-11 09:09

强化学习求解TSP（五）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-11 09:33

强化学习—模仿学习 行为克隆 生成式对抗网络模型

第十五章模仿学习15.1简介虽然强化学习不需要有监督学习中的数据标签，但它十分依赖奖励函数的设置。有时在奖励函数上做一些微小的改动，训练出来的策略就会天差地别。
oceancoco·2024-01-11 08:27

模型预测控制MPC

而在深度强化学习领域，基于模型的方法通常用神经网络学习一个环境模型，然后利用该环境模型来帮助智能体训练和决策。利用环境模型帮助智能体训练和决策的方法有很多种，例如可以利用与之前的Dyna类似的
oceancoco·2024-01-11 08:27

策略梯度算法

在强化学习中，除了基于值函数的方法，还有一支非常经典的方法，那就是基于策略（policy-based）的方法。对比两者，基于值函数的方法主要是学习值函数，然后根据值函数导出一个策略，学习
oceancoco·2024-01-11 08:56

强化学习基础篇（二十五）n步时序差分预测

强化学习基础篇（二十五）n步时序差分预测1、n步时序差分方法之前在《强化学习基础篇（十七）时间差分预测》所介绍的是算法，其更新过程仅仅依赖于当前状态向下走一步的情况，将走一步走后的状态价值用于bootstrap
Jabes·2024-01-11 08:20

Python书籍推荐，建议收藏

学习Python的书籍可太多了，从入门到放弃，应有尽有啊入门书籍根据豆瓣评分的高低，这里介绍了一些经典入门书籍，大家根据自身情况选择尝试《Python编程：从入门到实践（第二版）》非常经典且非常基础的Python
zhouluobo·2024-01-11 07:52

10、InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback

InstructGPT在GPT-3上用强化学习做微调，内核模型为PPO-ptxGPT-1比BERT诞生略早几个月。
C--G·2024-01-11 06:34

Actor-Model和Reward-Model

在强化学习中，Actor-Model和Reward-Model是两个关键概念，它们在训练智能体（Agent）的过程中起着重要的作用。
andeyeluguo·2024-01-11 06:21

STM32蓝牙小车、红外循迹小车、超声波避障小车项目设计

一、前言本文旨在分享我学习STM32的过程中，为了强化学习成果，试着制作一些实训项目。最开始做的就是STM32蓝牙小车、STM32红外循迹小车、STM32超声波避障小车。
小小_扫地僧·2024-01-10 21:42

李元豪成长会：学习新技能的策略2021-04-23

根据认知心理学，以下是三种最好的学习策略：分散练习——把你的学习过程分成小的时间段来进行，而不是死记硬背测试强化学习——通过具有挑战性的记忆检索考试来训练你的大脑和记忆解释性提问——问自己一些辅助自己深入研究的问题
李元豪成长会·2024-01-10 16:25

强化学习求解TSP（二）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-10 15:56

TSP（Python）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-10 15:55

强化学习求解TSP：Qlearning求解旅行商问题（Traveling salesman problem, TSP）提供Python代码

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-10 15:25

强化学习求解TSP（一）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-10 15:49

【2024系统架构设计】 系统架构设计师第二版-通信系统架构设计理论与实践

目录一通信系统网络架构二网络构建的关键技术三网络构建和设计方法四案例分析注：本节内容可作为知识储备，做一个基本的了解即可。
Jackilina_Stone·2024-01-10 12:43
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