《强化学习》第二版第24页

【Python百宝箱】探索数据科学的瑞士军刀：Python机器学习库大揭秘

文章目录数据魔法：用强化学习和模型解释揭示隐藏的信息1.机器学习基础库1.1**`scik

friklogff·2023-11-20 19:16

文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《基于深度强化学习的园区综合能源系统低碳经济调度》

这个标题涉及到基于深度强化学习的园区综合能源系统低碳经济调度。让我们逐步解读一下：1.园区综合能源系统：指的是一个区域内综合利用多种能源的系统，可能包括电力、热能、风能、太阳能等。

电网论文源程序·2023-11-20 18:04

剑指offer—位运算专题

前言本篇文章记录剑指offer（第二版）位运算专题的全部题目，并配合详细的讲解题目列表JZ65不用加减乘除做加法JZ15二进制中1的个数JZ16数值的整数次方JZ56数组中只出现一次的两个数字JZ64求

七号门房·2023-11-20 17:13

vue3 通过import()动态加载组件，优雅地将页面渲染与数据解耦

文章目录概要整体架构流程1.第一版代码——解耦2.第二版代码——动态组件技术细节小结概要目前网上查询动态组件渲染的问题，大部分都是借助h（createVNode）函数、createApp、createRender

中二少年学编程·2023-11-20 13:03

跨界黑科技：HuggingGPT如何颠覆AI领域？

通过基于人类反馈的强化学习（RLHF）和大规模预训练文本库，LLM可以提供更强大的语言理解、生成、交互和推理能力。

THU智能魔术师·2023-11-20 12:10

强化学习输入数据归一化（标准化）

对于强化学习，其输入数据一般是指状态以及动作。

Coder_Jh·2023-11-20 11:05

高中奥数 2022-02-15

2022-02-15-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷数列与数学归纳法冯志刚习题二P095习题10）求最小的正整数,使得至少存在两个由正整数组成的数列满足下述条件:(1)对任意正整数,都有;(

天目春辉·2023-11-20 09:35

【爬虫】学习：Pyppeteer

和selenium一样好用基础python3网络爬虫开发实战第二版——7.4GitHub#demo1importasynciofrompyppeteerimportlaunchfrompyqueryimportPyQueryaspqasyncdefmain

myaijarvis·2023-11-20 09:49

生成式大模型的RLHF技术（一）：基础

因此，将LLMs与人类价值观（如helpful,honest,和harmless,即3H）对齐是非常重要的，目前采用的主流的技术即是基于人类反馈的强化学习技术（RLHF）。通常来说，RLHF包

酷酷的群·2023-11-20 09:15

强化学习和生成对抗网络

1.强化学习的定义强化学习（reinforcementlearning）是机器学习的一个重要分支，是一门多领域交叉学科，它的本质是自行解决决策问题，并且能进行连续决策。

鹿衔草啊·2023-11-20 01:26

大语言模型的三阶段训练

为了训练专有领域模型，选择LLaMA2-7B作为基座模型，由于LLaMA模型中文词表有限，因此首先进行中文词表的扩展，然后进行三阶段训练（增量预训练，有监督微调，强化学习）。

hj_caas·2023-11-20 01:22

快速认识——服务器间存在分工与合作（第二版）

说到服务器，想必我们已经并不陌生了。服务器就像网络中的“服务员”一样，会为我们的网络活动提供服务。（更多关于服务器的介绍可以参考我的文章：《快速认识——什么是服务器》https://www.jianshu.com/p/02262b0660cc）在我们日常生活的不同场景中，存在着不同类型的服务员，不同的服务员之间存在着分工与合作的关系。有的服务需要多个服务员共同合作来提供，有的服务需要不同的服务员来

酒肉绅僧·2023-11-20 01:13

生成式深度学习(第二版)-译文-第一章-生成式建模

第一部分是生成式建模和深度学习的一般性介绍—在开始生成式深度学习之前这两个领域是我们需要了解的！第一章中，我们将定义生成式建模，并考虑一个简单示例，以此我们可以理解一些对所有生成式模型都很重要的关键概念。我们也将给出生成式模型家族的分类，在本书第二部分中我们将详细介绍。第二章中，我们给出了一个深度学习工具和技术的指引，这是我们开始构建更复杂生成式模型的基础。特别的，我们将使用Keras构建我们的第

Garry1248·2023-11-19 20:40

强化学习中的Transformer发展到哪一步了？清北联合发布TransformRL综述

©作者|WenzheLi等来源|机器之心强化学习（RL）为顺序决策提供了一种数学形式，深度强化学习（DRL）近年来也取得巨大进展。然而，样本效率问题阻碍了在现实世界中广泛应用深度强化学习方法。

PaperWeekly·2023-11-19 19:05

【强化学习】DQN及其变体网络的原理讲解和代码实现

DQN网络及其变体的实现一、DQN网络原理回顾DQN采用经验回放和固定的Q-targets根据**ϵ−greedy\epsilon-greedyϵ−greedy**执行行为ata_tat将经验以(st,at,rt+1,st+1)(s_t,a_t,r_{t+1},s_{t+1})(st,at,rt+1,st+1)的形式存储到replaymemoryD将D中随机抽样一个mini-batch的经验(s,

Henry_Zhao10·2023-11-19 19:03

【强化学习】一、强化学习介绍

一、强化学习介绍1.关于强化学习强化学习的多面强化学习在各个领域均有应用，在计算机科学领域有机器学习，在工程领域有最优控制（一种在给定约束条件下使某一性能指标达到最优的控制方法），在数学领域有运筹学，经济领域有有限理性

Henry_Zhao10·2023-11-19 19:32

【强化学习】二、马尔可夫决策过程

二、马尔可夫决策过程1.绪言马尔可夫决策过程（Markovdecisionprocess，MDP）是强化学习问题在数学上的理想化形式MDP中的环境是完全可观测的几乎所有的强化学习问题都可以在数学上表示为马尔可夫决策过程

Henry_Zhao10·2023-11-19 19:32

【RL+Transformer综述】A Survey on Transformers in Reinforcement Learning论文笔记

完成单位：清华大学、北京大学、BAAI、腾讯IntroductionTransformer结构能够建模长期的依赖关系，并且具有良好的伸缩性（可处理不同长度的序列数据）最初将Transformer运用到强化学习

Henry_Zhao10·2023-11-19 19:56

RAG检索增强生成只是起步，真正的智能问答=强化学习+大模型（各类型），实现智能调度，SELF-RAG（自反思）。

RAG检索增强生成是近期几个大模型应用方向上最难下笔的一个：一方面是因为技术方案仍在快速迭代；另一方面是市场对它的认知还存在一定偏差。目前市场认为：chatBI（让大模型做数据查询和分析）很有用但是有难度；Agent（让大模型自助规划任务实现用户复杂的需求）虽然很酷炫，但是落地的应用少，不够成熟。而对于RAG，企业都很明确它的价值，并且技术实现上，一顿组合拳疯狂输出（文本切割+向量数据库+大模型）

汀、人工智能·2023-11-19 19:01

高中奥数2021-12-14

2021-12-14-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷复数与向量张思汇单位根及其应用P054例7）设是的个根,定义其中为小于的正整数,求证.分析与解令,则由时,,,知.所以,得证.2021-12

天目春辉·2023-11-19 17:51

快速认识——什么是服务器（第二版）

首先，我们先来看看“服务器”这三个字。说起“服务器”也许你并不熟悉，但说起“服务员”，你一定很熟悉。“服务员”就是指“提供服务的人员”。那么，同样的，“服务器”就是指提供服务的机器。虽然我们已经给“服务器”下了一个很简单的定义，但对于还不了解它的人一定会感觉很抽象。对于“服务员”，我们并不陌生，在日常生活中经常能看见他们的身影。但对于“服务器”，我们并不熟悉，虽然我们经常能听到这个词。接下来，我会

酒肉绅僧·2023-11-19 16:56

黑帽python第二版（Black Hat Python 2nd Edition）读书笔记之第六章扩展Burp代理（1）配置&Burp模糊测试

黑帽python第二版（BlackHatPython2ndEdition）读书笔记之第六章扩展Burp代理（1）配置&Burp模糊测试文章目录黑帽python第二版（BlackHatPython2ndEdition

攻城狮老李·2023-11-19 15:25

Python数据结构与算法分析（第二版）

文章目录第二章算法分析2.3.1列表对列表进行加长操作，比较不同方法的性能pop性能分析2.3.2字典比较列表和字典的包含操作第三章基本数据结构3.3栈3.3.1何为栈3.3.2栈抽象数据类型3.3.3用Python实现栈代码清单3-1用Python实现栈代码清单3-2栈的另—种实现3.3.4匹配括号代码清单3-3匹配括号3.3.5普通情况:匹配符号3-4匹配符号3.3.6将十进制数转换成二进制数

oh panda·2023-11-19 10:42

20200811读《幼儿园课程评价》第二版虞永平著4

第4章幼儿园课程实施评价第1节幼儿园课程实施评价的理念与思路一、幼儿园实施评价存在的主要问题1.无视评价的作用，没有把评价当做幼儿园课程发展的重要工作，幼儿园各个层面都没有开展与课程评价相关的工作。2.虽然开展了一些评价工作，但随意性大，不能持之以恒，没有发挥评价的作用，没有通过评价工作改进幼儿园课程实践，没有通过评价真正促进教师个人成长和幼儿的发展。3.将评价工作视为测验工作，只是在学期结束时主

幸运星小燕子·2023-11-19 10:44

小白也想写综述（一）

前言在选择科研方向时，考虑自己的兴趣和职业目标是非常重要的：综述论文的价值：撰写综述论文，尤其是在深度强化学习和区块链这样的前沿技术领域，能够帮助建立扎实的理论基础，并且对整个领域有一个全面的认识。

Joy T·2023-11-19 10:38

小白也想搞科研（一）之DRL优化数据库查询执行计划

我知道深度强化学习在许多领域都取得了显著的成果，你觉得我们可以如何将DRL应用到数据库优化中？研究员B:一个有趣的应用可能是使用DRL来优化查询执行计划。

Joy T·2023-11-19 10:38

基于Redis的分布式锁以及超详细的改进思路

文章目录基于Redis的分布式锁需要实现的两个基本方法实现思路第一版代码改进思路存在的问题解决方案新的问题解决方案最终方案第二版代码新的问题解决思路Redis的Lua脚本第三版代码用Lua写释放锁Java

阿杆.·2023-11-19 10:36

算法设计与分析第一章课后习题答案（c++）

该文章是算法设计与分析（第二版）中各章的课后习题主编：李春葆在本文中，主要是对该文第一章，绪论中的在线编程题进行代码解答。

平常心-辉·2023-11-19 04:49

基于深度强化学习的智能汽车决策模型

1.基于深度强化学习的智能汽车决策模型以神经网络为核心的智能体最主要的优势在于其依靠大量的数据自主学习的能力，通过数据驱动智能体可以应对各种未经历过的复杂环境。

闲看庭前梦落花·2023-11-19 01:34

【mujoco】Ubuntu20.04配置mujoco210

Ubuntu20.04配置mujoco2101.安装mujoco2102.安装mujoco-py3.使用render时报错Reference本文简要介绍一下如何在ubuntu20.04系统中配置mujoco210，用于强化学习

木心·2023-11-19 01:00

【机器学习11】强化学习

1基本概念一个机器人在环境中会做各种动作，环境会接收动作，并引起自身状态的变迁，同时给机器人以奖励。机器人的目标就是使用一些策略，做合适的动作，最大化自身的收益。整个场景一般可以描述为一个马尔可夫决策过程：动作：所有可能做出的动作的集合，记作A（可能是无限的）。状态：所有状态的集合，记作S。奖励：机器人可能收到的奖励，一般是一个实数，记作r。时间（t=1,2,3…）：在每个时间点t，机器人会发出一

懒羊羊-申博版·2023-11-19 00:26

强化学习拾遗 —— 表格型方法和函数近似方法中 Bellman 迭代的收敛性分析

因为想申请CSDN博客认证需要一定的粉丝量，而我写了五年博客才700多粉丝，本文开启关注才可阅读全文，很抱歉影响您的阅读体验本文讨论两个主要内容表格型policyevaluation方法中，使用Bellman算子/Bellman最优算子进行迭代的收敛性使用函数近似方法进行policyevaluation时的收敛性问题首先补充一点测度论中的定义，然后介绍压缩映射原理和不动点，最后证明收敛性。文章目录

云端FFF·2023-11-18 23:30

表格型方法

表格型方法概念强化学习是一个与时间相关的序列决策的问题。概率函数与奖励函数概率函数定量地表达状态转移的概率，其可以表现环境的随机性。

数分虐我千百遍·2023-11-18 23:16

机器学习第1天：概念与体系漫游

文章目录机器学习的概念机器学习的应用场景（1）垃圾邮件处理（2）多指标预测房价（3）其他任务机器学习的分类按是否在监督下训练为分类指标（1）监督学习（2）无监督学习（3）半监督学习（4）强化学习按是否可以动态学习为分类指标

Nowl·2023-11-18 21:36

英伟达用AI设计GPU：最新H100已经用上，比传统EDA减少25%芯片面积

QbitAl·2023-11-18 20:52

【强化学习】时间循环最优决策：原理与Python实战

时间旅行和平行宇宙时间旅行引发的悖论强化学习策略梯度算法代码案例代码推荐阅读理论完备：实战性强：配套丰富：如何在时间循环里最优决策？

洁洁！·2023-11-17 16:47

[PyTorch][chapter 63][强化学习-QLearning]

5为出口可以用下图表示目录：策略评估策略改进迭代算法走迷宫实现Python一策略评估强化学习最终是为了学习好的策略，在不同的state下面根据策略做出最优的action.对于策略评估我们通过价值函数来度量

明朝百晓生·2023-11-17 06:13

Ray 分布式简单教程（1）

在RayCore上有几个库，用于解决机器学习中的问题:Tune:可伸缩的超参数调优RLlib：工业级强化学习RayTrain:分布式深度学习Datasets:分布式数据加载和计算(beta)以

求则得之，舍则失之·2023-11-17 06:06

GAN-DQN

GAN-DQN本期介绍一项来自麦吉尔大学的有趣工作，它拓展了分布强化学习在深度学习框架下的应用，提出了一个十分有趣的深度强化学习框架：GAN+DQN。

GPlearndunk·2023-11-17 05:17

RL-GAN Net -- 首个将强化学习与GAN结合的网络

RL-GANNet引言背景知识强化学习生成对抗网络核心思想基本框架损失函数网络结构实验结果对比总结引言作者首次将强化学习和生成对抗网络结合起来，用于点云数据生成。

xisi克利夫·2023-11-17 05:42

15万奖金强化学习赛事！Go-Bigger多智能体决策智能挑战赛来了！

这是一个是专为AI准备的游戏环境，AI探索家们既可以使用当今最热的强化学习决策方法，也可以结合传

Datawhale·2023-11-17 03:41

史上最简SLAM零基础解读(10.1) - g2o(图优化)→简介环境搭建(slam十四讲第二版为例)

本人讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→官方认证{\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人\color{red}联系方式，\color{blue}点击本人照片即可显示WX→官方认证}文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→官方认证一、前言针对与g2o(图优化)的讲解，主要分成三个部分

江南才尽，年少无知！·2023-11-16 22:41

工业机器人轨迹规划研究进展及发展趋势

指出了基于强化学习的轨迹规划、轨迹误差预测和补偿、动态避障、多机器人运动规

BFT白芙堂·2023-11-16 16:00

微机原理笔记 - X86 汇编指令系统和语法

主要基于王克义的《微机原理》第二版，和其他8086汇编教材应该没区别。※注：尖括号表示指令操作数，SRC表示操作数名称，后缀R表示操作数是寄存器，M为存储单元，I为立即数。

刻BITTER·2023-11-16 09:00

基础篇——强化学习之Markov决策过程建模

https://mp.weixin.qq.com/s/9IwgcpkAWHhw5vtg85E1Og目录一、强化学习基本概念二、Markov决策过程1.Markov决策过程模型（1）用动力系统描述的环境（

口叮码农CodingFarmer·2023-11-16 02:59

（二）强化学习——有限的马尔可夫决策过程（有限MDP）

我们知道强化学习是一种算法，算法的本质就是数学，而数学作为一种人类为了解世界而建立的逻辑学科。你如果想要用数学来解决客观世界中的问题。那么首先你就得在客观问题上抽象出基础的理论形式。

Eagle Xu·2023-11-16 02:29

强化学习——day13 马尔科夫决策过程MDP

马尔科夫决策过程简介马尔可夫过程随机过程马尔可夫性质马尔可夫过程马尔可夫奖励过程回报价值函数马尔可夫决策过程策略状态价值函数动作价值函数贝尔曼期望方程蒙特卡洛方法占用度量最优策略贝尔曼最优方程总结参考文献简介马尔可夫决策过程（Markovdecisionprocess，MDP）是强化学习的重要概念

想太多!·2023-11-16 02:29

强化学习（一）——马尔可夫决策过程MDP

文章目录1.马尔可夫过程（MarkovProcess）1.1马尔可夫性质（MarkovProperty）1.2状态转移矩阵（StateTransitionMatrix）1.3马尔可夫过程（MP）2.马尔可夫奖励过程（MarkovRewardProcess）2.1回报与折扣因子（ReturnandDiscount）问题：为什么需要折扣因子？2.2状态价值函数（ValueFunction）2.3马尔可

冠long馨·2023-11-16 02:58

强化学习——day11 马尔科夫决策过程MDP

第3章马尔可夫决策过程3.1简介马尔可夫决策过程（Markovdecisionprocess，MDP）是强化学习的重要概念。要学好强化学习，我们首先要掌握马尔可夫决策过程的基础知识。

想太多!·2023-11-16 02:58

强化学习之——马尔可夫决策过程原理

强化学习之——马尔可夫决策过程原理1.1MDP：策略与环境模型我们以蛇棋为模型引入——蛇棋的关键问题在于：哪些因素决定了蛇棋最终获得分数的多少？

无心留踪迹·2023-11-16 02:28

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