《强化学习》第二版第7页

《剑指offer第二版》面试题35：复杂链表的复制（java）

题目描述题目描述：复制一个复杂链表，在复杂链表中，每个节点除了有一个next指针指向下一个节点，还有一个sibling指针指向链表中的任意节点或者null。解题思路：原始链表为：A(C)->B(E)->C(null)->D(B)->E(null)复制原始链表节点N，创建N'，并将N'链接到N的后边，链表变为：A(C)->A'(null)>B(E)->B'(null)->C(null)->C'(nu

castlet·2024-01-27 18:38

深度学习学习笔记-论文研读4-基于深度强化学习的多用户边缘计算任务卸载调度与资源分配算法

本人学识浅薄，如有理解不到位的地方还请大佬们指出，相互学习，共同进步概念引入强化学习DQN算法边缘计算边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务

丰。。·2024-01-27 17:17

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·2024-01-27 16:03

从零开始学c语言第二版答案,从零开始学C语言（第2版）

《从零开始学C语言(第2版)》系统地介绍了程序设计的基本理论与编程技术。每一个知识点都作为一个独立的章节进行详细的讲解，目的在于让读者在学习C语言的过程中，能循序渐进、由浅入深。《从零开始学C语言(第2版)》共4篇分为18章，内容包括C语言入门基础，C语言程序，常量，变量与标识符，数据类型，运算符及其表达式，输入与输出，顺序结构与选择结构，循环结构程序设计，结构语句的转移，数组，函数，指针，结构体

weixin_39953578·2024-01-27 13:41

c语言程序设计第二版课后答案机械工业出版社,C语言程序设计第2版

图书简介本书的写作融入了作者多年的教学经验，充分考虑到初学者的能力、认知水平、知识结构等因素，遵照循序渐进、由浅入深的原则，较系统地介绍了C语言程序设计知识。内容涵盖算法及算法设计、数据描述与基本操作、选择结构程序设计、循环结构程序设计、数组、指针、函数与模块化程序设计、结构体和共用体、编译预处理、文件，并对常用程序设计方法及C++语言知识进行了简单介绍。本书文字叙述通俗易懂，理论阐述简明科学，并

王哲夫·2024-01-27 13:10

2020 字节跳动，网易，华为，android应用开发实战第二版pdf

http是用的TCP还是UDPhttp与https的区别JVM内存模型（Static方法在哪个区）Activity生命周期，Activity启动模式，Handler源码代码题：旋转数组（一面面试官很nice，答的时候卡壳还会给引导，问的问题、撕的代码都不难）下午面完当天晚上就接到约二面的通知了二面55min（部分问题有重叠的不再列出）final、finally、finalize的区别抽象类的成员变

m0_66144992·2024-01-27 11:23

策略模式的应用（省去一系列的`if`和`elseif`）

目录前言策略模式的定义举个例子一、第一版实现：二、第二版实现（函数组合）：三、第三版实现（策略模式）：策略模式的优缺点优点：缺点：小结前言从我个人理解来看，设计模式其实就藏在我们平时的代码中，只是有人把它们提

贫僧法号依平·2024-01-27 11:08

用ChatGPT写申请文书写进常春藤联盟？

该程序使用基于GPT-3.5、GPT-4架构的大型语言模型并以强化学习训练。ChatGPT目前仍以文字

do1twe11·2024-01-27 10:33

20200810读《幼儿园课程评价》第二版虞永平著3

第3章幼儿园课程方案评价完整的幼儿园课程方案应该包括课程的目标，组织形式，活动内容，课程基本理念介绍以及课程评价的方案。必须选择或编制科学合理适合的幼儿园课程方案作为自己课程实践的基础。幼儿园课程方案的确定有两种基本形式，一是编制，二是选用。本章节内容主要有三大部分，一是探讨有关幼儿园课程方案的理念，课程方案的结构以及具体活动计划的评价标准。第1节幼儿园课程方案理念评价一、幼儿园课程方案理念的内涵

幸运星小燕子·2024-01-27 09:10

第一行代码：Android(第二版)——第二章笔记(二）

文章目录参考书籍：第一行代码：Android(第二版)(郭霖)：第二章七、向下一个活动传递信息八、下一个活动向上一个活动反馈信息九、活动的生命周期1、返回栈2、活动状态1、运行状态2、暂停状态3、停止状态

废材终结者·2024-01-27 05:06

D4RL的踩坑记录

的库函数时用了env.get_normalized_score这里遇到的问题是envhasnoattributeget_normalized_score后记D4RL的用法指南D4RL本质上是一个数据库，用于离线的强化学习

SRTTTTT·2024-01-27 05:04

对小工蚁关于LLM的技术总结+个人思考

1.blog/trl-peft.mdatmain·huggingface/blog·GitHub2.基于强化学习的微调（这个挺好）微软发布的文本生成增强框架DTG,让LLM主动思考和生成能力提升[2305.1

河南-殷志强·2024-01-27 02:57

离散数学第二版计算机系,离散数学第2版

图书简介获奖情况：“十一五”国家级规划教材、国家级精品课配套教材配套资源：电子课件、教学思路流程图作者简介：王元元，解放军理工大学教授，国家级教学名师，中国人工智能学会离散数学专业委员会主任委员。执教30多年，先后出版专著12部、主编教材60余本，主编的《计算机科学中的逻辑学》教材获全国优秀教材奖，《离散数学》课被评为国家精品课程。本书特色：★书中每个知识点都配有相应练习题。★依据给出的教学思路流

weixin_39793576·2024-01-27 02:56

AI虚拟女友一个月能赚3万美金，引发关注和疑惑；最新 Hugging Face 强化学习课程（中文版）来啦

AI新闻AI虚拟女友一个月能赚3万美金，引发关注和疑惑摘要：一家英国的AI公司公布了他们的虚拟女友带来的实际产出数字：一个月能赚取3万美金（约合人民币21.4万元）。这引起了网友的惊叹和疑惑，因为AI女友只是微调一个图像算法，但却能每月赚取半年工资。据说除了赚钱，AI女友每月还收到多达20个求婚。这款AI女友被称为LexiLove，由FoxyAI公司创建，能够24小时全天候提供陪伴和聊天，甚至以超

go2coding·2024-01-27 02:43

《剑指offer第二版》面试题8:二叉树的下一个节点（java）

题目描述给定一颗二叉树和其中的一个节点，如何找出中序遍历的下一个节点？树中节点除了有两个分别指向左、右子节点的指针，还有一个指向父节点的指针。解题思路:以如下二叉树为例，中序遍历为{d,b,h,e,i,a,f,c,g}，给定的二叉树节点用A表示。a/\bc/\/\defg/\hi如果A有右子树，那它的下一个节点是右子树里最左节点。如果A没有没有右子树，并且A是A的父节点的左节点，那它的下一个节点就

castlet·2024-01-26 21:36

如何用强化学习优化广告投放中的A/B Test

IT农民工1·2024-01-26 21:54

XGBoost系列8——XGBoost的未来：从强化学习到AutoML

目录写在开头1.XGBoost在强化学习中的应用1.1构建强化学习问题1.2XGBoost与深度强化学习的对比1.3实际任务中的成功案例2.XGBoost与AutoML的结合2.1XGBoost在自动特征工程中的应用

theskylife·2024-01-26 21:21

计算机考研机试指南第二版（王道）——第二章暴力求解

暴力求解：2.1枚举例题2.1abc例题2.2反序数例题2.3对称平方数习题2.1与7无关的数(!!!)习题2.2百鸡问题(!!!)习题2.3OldBill2.2模拟1.图形排版例题2.4输出梯形例题2.5叠筐2.日期问题例题2.6输入年月日，计算该天是今年的第几天例题2.7打印日期例题2.8日期累加例题2.9剩下的树例题2.10手机键盘习题2.72.1枚举例题2.1abc**题目描述：**a、b

Jazh-i8·2024-01-26 17:24

利用python进行数据分析(第二版)_第十四章

本书正文的最后一章，我们来看一些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会用之前介绍的方法，从原始数据中提取有意义的内容。展示的方法适用于其它数据集，也包括你的。本章包含了一些各种各样的案例数据集，可以用来练习。案例数据集可以在Github仓库找到，见第一章。#14.1来自Bitly的USA.gov数据2011年，URL缩短服务Bitly跟美国政府网站USA.gov合作，提供了一份从生成.gov或.

shifanfashi·2024-01-26 15:54

深度学习与图像描述生成——看图说话（3）

目录一、整体架构二、学习策略2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习三、特征映射3.1定义3.2原理3.3关键技术3.4重要案例3.5特别注意下特征空间这一概念四、语言模型4.1定义与原理4.2关键技术

giszz·2024-01-26 11:48

Hierarchical Object Detectionwith Deep Reinforcement Learning

摘要我们提出了一种方法，在深度强化学习agent引导的图像中执行层次对象检测。其关键思想是关注图像中包含更丰富信息的部分，并将其放大。

fayetdd·2024-01-26 09:16

ReinforceNet: A reinforcement learning embedded object detectionframework with region selection net

强化学习嵌入式目标检测框架与区域选择网络摘要摘要近年来，研究人员探索了基于强化学习的目标检测方法。然而，现有的方法总是难以令人满意的性能。

fayetdd·2024-01-26 09:45

js - - - - - 如何给自己的网站添加中英文切换（多语言也可）

如何给自己的网站添加中英文切换1.需求描述2.解决方案3.方案实施3.1简单实现（第一版）3.2样式微调（第二版）3.3重载页面（第三版）3.4自动翻译（第四版）3.5限定适用范围（第五版）1.需求描述因公司外籍人员的比例达到了一定的数量

Dark_programmer·2024-01-25 22:19

强化学习 - Policy Gradient Methods（策略梯度方法）

什么是机器学习策略梯度方法（PolicyGradientMethods）是一类用于解决强化学习问题的算法，其目标是直接学习策略函数，而不是值函数。

草明·2024-01-25 21:53

强化学习 - Deep Q Network (DQN)

什么是机器学习DeepQNetwork（DQN）是一种结合深度学习和强化学习的方法，用于解决离散动作空间的强化学习问题。

草明·2024-01-25 21:23

强化学习 - Q-learning（Q学习）

什么是机器学习强化学习中的Q-learning（Q学习）是一种用于学习在未知环境中做出决策的方法。它是基于值函数的方法，通过学习一个值函数Q，该函数表示在给定状态和动作下，期望的累积奖励。

草明·2024-01-25 21:52

来自世坤！寻找Alpha 构建交易策略的量化方法

我拿到的PDF是2019年的第二版。来自WorldQuant（世坤）的IgorTulchinshky。Alpha起源于60年代的资本资产定价模型（CAPM）理论。该理论认为，股票的预期回报由无风险利率

量化风云·2024-01-25 20:29

深度强化学习-策略梯度及PPO算法-笔记（四）

策略梯度及PPO算法策略梯度PolicyGradient基础知识策略梯度的计算细节TipsTip1：AddaBaselineTip2：AssignSuitableCredit策略梯度优化的技巧Reinforce蒙特卡洛MC与时序差分TDReinforce算法PPO（ProximalPolicyOptimization）基础知识FromOn-policytoOff-policyImportanceS

wield_jjz·2024-01-25 14:03

强化学习--梯度策略

强化学习强化学习--梯度策略强化学习1Keywords2Questions1Keywordspolicy（策略）：每一个actor中会有对应的策略，这个策略决定了actor的行为。

无盐薯片·2024-01-25 14:02

Pytorch 实现强化学习策略梯度Reinforce算法

一、公式推导这里参考邱锡鹏大佬的《神经网络与深度学习》第三章进阶模型部分，链接《神经网络与深度学习》。`伪代码：二、核心代码defmain():env=gym.make('CartPole-v0')obs_n=env.observation_space.shape[0]act_n=env.action_space.nlogger.info('obs_n{},act_n{}'.format(obs_

爱喝咖啡的加菲猫·2024-01-25 14:31

【机器学习】强化学习（七）-策略梯度算法-REINFORCE 训练月球着陆器代理（智能体）...

概述月球着陆器代理是一个模拟飞行器在月球表面着陆的环境，它有八个连续的状态变量，分别是水平坐标、垂直坐标、水平速度、垂直速度、角度、角速度、腿1触地、腿2触地。它有四个离散的动作，分别是什么都不做、发动左方向引擎、发动主引擎、发动右方向引擎。训练月球着陆器代理的目标是使飞行器能够安全地降落在两个黄色旗帜之间的停机坪上，最小化燃料消耗和着陆时间。为了实现这个目标，我们可以用策略梯度算法来训练一个神经

十年一梦实验室·2024-01-25 14:25

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--机器人、强化学习、开放词汇

分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==roboticagent==标题:TheConversationistheCommand:InteractingwithReal-WorldAuto

晓理紫·2024-01-25 13:01

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--大模型、扩散模型、视觉导航

分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==chatgpt@largelanguagemodel@LLM==标题:HAZARDChallenge:EmbodiedDecisionMakingi

晓理紫·2024-01-25 13:01

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)-大模型、扩散模型、视觉导航

分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==LLM==标题:MindYourFormat:TowardsConsistentEvaluationofIn-ContextLearningImpr

晓理紫·2024-01-25 12:31

[晓理紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--机器人、强化学习

分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==roboticagent==标题:WorkspaceOptimizationTechniquestoImprovePredictionofHuman

晓理紫·2024-01-25 12:26

高中奥数 2021-10-29

2021-10-29-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷平面几何范端喜邓博文反演与配极P091例1）证明Ptolemy不等式:对平面上任意不共线的四点、、、,有.等号成立当且仅当是圆内接凸四边形

天目春辉·2024-01-25 09:55

【机器学习】强化学习（六）-DQN(Deep Q-Learning)训练月球着陆器示例

概述DeepQ-Learning（深度Q学习）是一种强化学习算法，用于解决决策问题，其中代理（agent）通过学习在不同环境中采取行动来最大化累积奖励。

十年一梦实验室·2024-01-25 07:50

阅读记录：RNNLOGIC: LEARNING LOGIC RULES FOR REASON-ING ON KNOWLEDGE GRAPHS

现有方法要么面临在大搜索空间中搜索的问题（例如神经逻辑编程），要么由于奖励稀疏而导致优化无效（例如基于强化学习的技术）。为了解决这些限制，本文提出了一种称为RNNLogic的概率模型。

憨化龙猫·2024-01-25 07:04

QTRAN算法总结

:LearningtoFactorizewithTransformationforCooperativeMulti-AgentReinforcementlearning参考文章：(35条消息)多智能体强化学习

神奇的托尔巴拉德·2024-01-25 06:45

2019年上半年收集到的人工智能强化学习干货文章

2019年上半年收集到的人工智能强化学习干货文章从0到1-强化学习篇关于人工智能中强化学习的扫盲强化学习简介深度强化学习探索强化学习算法背后的思想起源！强化学习基础什么是强化学习？

城市中迷途小书童·2024-01-24 22:57

从零开始学python第二版_从零开始学Python数据分析与挖掘-从零开始学Python数据分析与挖掘第二版pdf下载电子版-精品下载...

从零开始学Python数据分析与挖掘第二版以Python3.7版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具，从Python的基础语法开始，陆续介绍有关数值计算的numpy、数据处理的pandas、数据可视化的matplotlib

weixin_39874366·2024-01-24 17:58

【强化学习】DQN、Double DQN、Dueling DQN、Per DQN、NoisyDQN 学习笔记

文章目录DQN(DeepQ-Network)说明伪代码应用范围DoubleDQN说明伪代码应用范围DuelingDQN实现原理应用范围伪代码PerDQN(PrioritizedExperienceReplayDQN)应用范围伪代码NoisyDQN伪代码应用范围部分内容与图片摘自：JoyRL、EasyRLDQN(DeepQ-Network)说明DQN通过深度学习技术处理高维状态空间，它的核心是使用深

如果皮卡会coding·2024-01-24 13:23

【强化学习】QAC、A2C、A3C学习笔记

强化学习算法：QACvsA2CvsA3C引言经典的REINFORCE算法为我们提供了一种直接优化策略的方式，它通过梯度上升方法来寻找最优策略。

如果皮卡会coding·2024-01-24 13:52

重温《深入理解Java虚拟机：JVM高级特性与最佳实践（第二版）》 –– 学习笔记（一）

第一部分：走近Java第1章：走近Java1.1Java的技术体系SUN官方所定义的Java技术体系包括：Java程序设计语言、Java虚拟机、Class文件格式、JavaAPI类库、第三方（商业机构和开源社区）Java类库。其中，「Java程序设计语言」、「Java虚拟机」、「JavaAPI类」这三个被称为JDK（JavaDeploymentKit），即Java程序开发的最小环境。而JRE（Ja

cab5·2024-01-24 10:29

Java学习之路：从入门到精通的书籍

《HeadFirstJava（第二版）》•作者：KathySierra,Bert

半亩方塘立身·2024-01-24 10:24

吴恩达机器学习介绍第一章介绍

机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。在监督学习中，计算机系统通过使用带有标签的训练数据来学习模式和规律，然后根

清☆茶·2024-01-24 08:30

高中奥数 2022-01-05

2022-01-05-01（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数列的通项与求和P019例1）数列满足:对任意非负整数、,都有,且.求该数列的通项公式.解利用题给的条件可知,对任意

天目春辉·2024-01-24 07:50

强化学习12——策略梯度算法学习

Q-learning、DQN算法是基于价值的算法，通过学习值函数、根据值函数导出策略；而基于策略的算法，是直接显示地学习目标策略，策略梯度算法就是基于策略的算法。策略梯度介绍将策略描述为带有参数θ\thetaθ的连续函数，可以将策略学习的目标函数定义为：J(θ)=Es0[Vπθ(s0)]J(\theta)=\mathbb{E}_{s_0}[V^{\pi_\theta}(s_0)]J(θ)=Es0[

beiketaoerge·2024-01-24 06:46

强化学习11——DQN算法

DQN算法的全称为，DeepQ-Network，即在Q-learning算法的基础上引用深度神经网络来近似动作函数Q(s,a)Q(s,a)Q(s,a)。对于传统的Q-learning，当状态或动作数量特别大的时候，如处理一张图片，假设为210×160×3210×160×3210×160×3，共有256(210×60×3)256^{(210×60×3)}256(210×60×3)种状态，难以存储，但