分层强化学习

duilib设置透明窗口_专题：DUILIB Win32 透明效果

Win32透明效果相关基础知识LayeredWindows分层窗口。
weixin_39643338·2024-01-16 00:24

『 C++ 』二叉树进阶OJ题

文章目录根据二叉树创建字符串题目描述解题思路代码二叉树的层序遍历(分层遍历)题目描述解题思路代码二叉树的层序遍历(分层遍历)Ⅱ题目描述解题思路二叉树的最近公共祖先题目描述解题思路代码二叉搜索树与双向链表题目描述解题思路代码从前序与中序遍历序列构造二叉树题目描述解题思路代码从中序遍历与后序遍历序列构造二叉树题目描述解题思路代码二叉树的前序遍历
Dio夹心小面包·2024-01-15 23:05

预训练技术在美团到店搜索广告中的应用

2、从零开始搭建创业公司后台技术栈3、2021年10月份热门报告免费下载4、微博推荐算法实践与机器学习平台演进5、腾讯PCG推荐系统应用实践6、强化学习算法在京东广告序列推荐场景的应用7、飞猪信息流内容推荐探索
智能推荐系统·2024-01-15 23:57

多示例学习 (multi-instance learning, MIL) 学习路线 (归类、重点文章列举、持续更新)

文章目录0要点0要点说明：本文在于能够让大家能够更加快速地了解MIL这个领域，因此将从以下几个方面重点介绍MIL：MIL背景介绍；理论MIL概述：注意力网络；对比学习；介入学习；强化学习；GAN；应用MIL
因吉·2024-01-15 22:15

操作系统概述

内核程序应用程序特权指令非特权指令内核态用户态内核态与用户态的切换中断类型内中断(异常)外中断中断机制的基本原理系统调用与库函数的区别按功能分类过程体系结构大内核vs微内核分层结构优点缺点模块化外核**
Onism_DreamBoat·2024-01-15 21:34

【Linux驱动】platform 设备驱动分离（一）—— 驱动分层及相关API

很显然，设备信息的变化不应该影响到驱动逻辑的正常运行，这就需要引入驱动分层的概念。
仲夏夜之梦~·2024-01-15 20:09

【日更74】学习|《如何兼顾阅读的广度与深度》笔记与随感

第八课：如何兼顾阅读的广度与深度1.阅读的广度与深度，关键是阅读要分层。2.书分三类：2.1浏览的书，快速翻，为了数量，扩大视野。对值得关注的内容做记号，剪出书中有用的信息，其余扔掉。
雨尘小栈·2024-01-15 20:13

Leetcode 剑指32

思路一：用队列分层vector>levelOrder(TreeNode*root){vector>ans;//存答案queueq;//存取每一层数组的指针if(root==NULL)returnans;
神奇咩咩·2024-01-15 20:46

0基础学java-day26(满汉楼实战）

一、界面设计1.需求说明2界面设计2.1用户登录2.2显示餐桌状态2.3预订2.4显示菜品2.5点餐2.6查看账单2.7结账3分层设计二、功能实现1工具类1.1构建如下的项目结构1.2导入相关的工具类和
菜菜小林然·2024-01-15 19:29

强化学习应用（七）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:14

强化学习应用（六）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:44

强化学习应用（五）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:13

强化学习应用（八）：基于Q-learning的物流配送路径规划研究（提供Python代码）

一、Q-learning算法简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于马尔可夫决策过程（MDP）的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策，以最大化累积奖励。
优化算法MATLAB与Python·2024-01-15 19:41

FlatFS: Flatten Hierarchical File System Namespace on Non-volatile Memories——论文泛读

ATC2022Paper元数据论文阅读汇总问题传统文件系统通过将其构造为目录树来提供分层的命名空间。
妙BOOK言·2024-01-15 18:08

Lunule: An Agile and Judicious Metadata Load Balancer for CephFS——论文泛读

SC2021Paper元数据论文阅读汇总问题CephFS采用动态子树分区方法，将分层命名空间划分并将子树分布到多个元数据服务器上。
妙BOOK言·2024-01-15 18:08

初见Linux-socket

数据报->UDP流式套接字->TCP原始套接字->RAW4个层级应用层通信层IP层链路层为什么要分层？每层有具体负责的任务网络接口层：MAC原地址MAC目的地址L/T14字节的头。
哇丶九夏·2024-01-15 16:27

教学方法

讲授教学法，启发教学法，讨论教学法，尝试教学法，项目教学法，分层教学法，反馈教学法，五环教学法，简约教学法，翻转教学法，实验教学法，微格教学法备好一节课的“54321”五个原则:科学性，实用性，针对性，
应颢远·2024-01-15 16:49

Dubbo分层设计之Serialize层

Dubbo框架采用分层设计，自上而下共分为十层，各层均为单向依赖，每一层都可以剥离上层被复用。本篇文章就来介绍一下最底下的Serialize序列化层。
程序员小潘·2024-01-15 14:34

Istio安装和基础原理

1、Istio简介Istio是一个开源服务网格，它透明地分层到现有的分布式应用程序上。Istio强大的特性提供了一种统一和更有效的方式来保护、连接和监视服务。
南宫乘风·2024-01-15 14:20

Docker从入门到精通

系列文章目录docker常见用法之镜像构建1docker系列文章目录一、镜像的分层结构二、容器的用法三、镜像的构建3.1dockercommit构建新镜像三部曲3.1.1运行容器并且修改容器3.1.2提交容器
redhat_yan·2024-01-15 13:09

spring框架知识整理

什么是springSpring是分层的JavaSE/EE应用full-stack轻量级开源框架，以IoC（InverseOfControl：反转控制）和AOP（AspectOrientedProgramming
寻找你的海洋·2024-01-15 12:20

生活中的设计——字体的对比

字体选择三种以内，并根据主次划分层级，活用颜色增强视觉画面的对比。粗细字体的粗细指的是字画的粗细，字体粗细主要分为，常规、粗体、细体、半粗体、极粗……可以试试用同一个字体的不同粗细来丰富画面。
Bozy_6d01·2024-01-15 12:30

Unity3D之Mecanim动画系统

中是作为一种单独的配置文件存在的文件类型，其后缀为controller，AnimatorController包含了以下几种功能：可以对多个动画进行整合；使用状态机来实现动画的播放和切换；可以实现动画融合和分层播放
seven_boom·2024-01-15 11:12

什么是软件设计

模型是分层的，可以不断地叠加，基于一个基础的模型去构建上一层的模型，计算机世界就是这样一点点构建出来的。规范，就是限定了什么样的需求应该以怎样的方式去完成。它对于维系软件长期演化至关重要。
滴流乱转的小胖子·2024-01-15 08:41

渗透测试——1.3计算机网络基础

（port）：数据传输的通道3、弱口令：强度不高，容易被猜到的口令、密码4、客户端：请求申请电脑（服务端：答应电脑）5、免杀：通过加壳、加密、修改特征码修改程序免受杀毒软件查杀二、TCP/IP协议网络分层拓扑应用层
辣个骑士·2024-01-15 08:47

5月23号复盘

列高潜，第一T队，二T队、三T队各50个种子用户，分层管理
安然与你相伴·2024-01-15 07:02

传统可扩展架构模式：分层架构和SOA

分层架构分层架构也叫N层架构，一般至少是2层，如C/S、B/S；常见3层架构如MVC、MVP；4层以上架构比较少见。
短暂瞬间·2024-01-15 06:20

马尔科夫决策过程（Markov Decision Process）揭秘

RL基本框架、MDP概念MDP是强化学习的基础。MDP能建模一系列真实世界的问题，它在形式上描述了强化学习的框架。RL的交互过程就是通过MDP表示的。
アナリスト·2024-01-15 05:38

17.蒙特卡洛强化学习之批量式策略评估

文章目录1.是什么2.为什么直接估计Q而不是V2.根据多条完整轨迹计算Q(s,a)3.初访法和每访法哪个更好？1.是什么智能体利用完整轨迹数据估计出Qπ(s,a)Q_\pi(s,a)Qπ(s,a)的过程2.为什么直接估计Q而不是V因为策略评估的目的在于改进现有策略π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)，而改进策略就涉及到选取最优行为a，Q(s,a)a，Q(s,a)a，Q(s,a)刚好能衡量状态s
中年阿甘·2024-01-15 04:26

Mars3D中无人机航拍的数据想叠加到三维地图上，实现的流程和方法

3DTiles是在glTF的基础上，加入了分层LOD的概念（可以把3DTiles简单地理解为带有L
脱水葱·2024-01-15 03:03

ReadMe

这个文集是关于《深入浅出强化学习原理入门》郭宪方勇纯一书的个人笔记。如有错误，欢迎讨论，恳请指正，谢谢！
食蓼少年·2024-01-15 03:39

放弃幻想，顺应大势

学校的根本运行机制就是对人才进行分层处理的加速器，只要学生想要进入社会竞争圈，那他就必须顺应这个基本逻辑。在这个逻辑下，没有几个人有兴趣研究到底怎样能让学生快乐，怎样才能适应学生心理发展和生理条件。
雒渭·2024-01-15 02:31

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 使用深度强化学习及其他技术进行自动文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.相关工作2.1.Seq2seq模型2.2.强化学习和序列生成2.3.自动文本摘要三.本文方法四实验效果
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:57

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 使用分层多尺度抽象建模和动态内存进行抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言AbstractiveTextSummarizationwithHierarchicalMulti-scaleAbstractionModelingandDynamicMemory（2107）在本文中，我们
yuyuyu_xxx·2024-01-15 02:26

Chromium Mojo & IPC

一、Mojo的分层从图中看Mojo分4层:MojoCore:Mojo的实现层，不能独立使用，由C++实现；MojoSystemAPI(C):Mojo的CAPI层，它和MojoCore对接，可以在程序中独立使用
juruiyuan111·2024-01-15 01:58

ABP入门教程(一)启动模版项目

最新的ABP基于.Net6建议使用VS2022进行开发ABP项目的分层.Application为应用层：构建服务.Core为领域层：定义实体，实现实体功能，定义仓储接口.EntityFrameworkCore
包达叔·2024-01-15 00:31

2019-06-10

1、区块链新闻印度拟法案：购买持有比特币等数字货币可判10年监禁【IT之家】2、谷歌造了个虚拟足球场，让AI像打FIFA一样做强化学习训练【量子位】3、亚马逊创建详细3D郊区地图训练递送机器人【腾讯】亚马逊在印度
平头哥镇四方·2024-01-14 23:44

[强化学习总结6] actor-critic算法

actor：策略critic：评估价值Actor-Critic是囊括一系列算法的整体架构，目前很多高效的前沿算法都属于Actor-Critic算法，本章接下来将会介绍一种最简单的Actor-Critic算法。需要明确的是，Actor-Critic算法本质上是基于策略的算法，因为这一系列算法的目标都是优化一个带参数的策略，只是会额外学习价值函数，从而帮助策略函数更好地学习。1核心在REINFORCE
风可。·2024-01-14 22:04

强化学习DRL--策略学习（Actor-Critic）

策略学习的意思是通过求解一个优化问题，学出最优策略函数π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)或它的近似函数（比如策略网络）。一、策略网络在Atari游戏、围棋等应用中，状态是张量（比如图片），那么应该如图7.1所示用卷积网络处理输入。在机器人控制等应用中，状态s是向量，它的元素是多个传感器的数值，那么应该把卷积网络换成全连接网络。二、策略学习的目标函数状态价值既依赖于当前状态st，也依赖于策略网
还有你Y·2024-01-14 22:03

【强化学习】Actor-Critic

目录Actor-Critic算法概述可选形式算法流程小结强化学习笔记，内容来自刘建平老师的博客Actor-Critic算法概述Actor-Critic包括两部分：演员(Actor)、评价者(Critic
最忆是江南.·2024-01-14 22:02

强化学习- Actor-Critic 算法

提出理由：：REINFORCE算法是蒙特卡洛策略梯度，整个回合结束计算总奖励G，方差大，学习效率低。G随机变量，给同样的状态s，给同样的动作a，G可能有一个固定的分布，但是采取采样的方式，本身就有随机性。解决方案：单步更新TD。直接估测G这个随机变量的期望值，拿期望值代替采样的值基于价值的(value-based)的方法Q-learning。Actor-Critic算法，结合策略梯度+时序差分的方
下一个拐角%·2024-01-14 22:02

深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记

深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记文章目录深度强化学习Actor-Critic的更新逻辑梳理笔记前言：Actor-Critic架构简介：critic的更新逻辑actor的更新逻辑：前言
hehedadaq·2024-01-14 22:32

深度强化学习——actor-critic算法(4)

一、本文概要：actor是策略网络，用来控制agent运动，你可以把他看作是运动员，critic是价值网络，用来给动作打分，你可以把critic看作是裁判，这节课的内容就是构造这两个神经网络，然后通过环境给的奖励来学习这两个网络1、首先看一下如何构造价值网络valuenetwork：Π和QΠ这两个函数我们都不知道，应该怎么办呢？》可以用两个神经网络分别近似这两个函数，然后用actor-critic
Tandy12356_·2024-01-14 22:01

什么是瀑布模型

瀑布模型，像工厂流水线一样把软件开发分层化。边写边改的开发模式，为什么说不能满足复杂软件项目的需要呢？
困兽犹斗z·2024-01-14 21:58

docker（二）镜像构建、Dockerfile及镜像优化

一、docker镜像详解1.镜像的分层结构共享宿主机的kernelbase镜像提供的是最小的Linux发行版同一docker主机支持运行多种Linux发行版采用分层结构的最大好处是：共享资源镜像通过分层
cjzcc1998·2024-01-14 20:49

Java高级——后端编译与优化

后端编译与优化解释器和编译器编译器即时编译器分层编译热点代码热点探测计数器编译过程查看及分析即时编译结果提前编译器jaotc的提前编译后端编译优化总览优化演示方法内联（最重要的优化技术之一）逃逸分析（最前沿的优化技术之一
松仔log·2024-01-14 18:01

六上 教学计划

所以本学期我将面向全体学生，以学生的发展为宗旨，因材施教，分层教学，始终把激发学生的学习兴趣放在首位，引导学生端正学习态度，掌握良好的学习方法，培养学生良好的学习习惯。二、教材分析《义务教育
MollyAllez·2024-01-14 17:45

18 .蒙特卡洛强化学习之增量式策略评估

文章目录1.批量式策略评估方法的缺陷2.什么是增量式方法3.增量式策略评估算法流程3.1输入3.2处理过程3.3输出1.批量式策略评估方法的缺陷上一篇讨论的批量式策略评估方法表明，只有当全部K个完整轨迹存储后才能对Q(s,a)进行一次估计。这在实际中存在如下缺陷：存储空间消耗大：所存储的轨迹数K越大，每个轨迹的步长LkL_kLk越大，存储空间消耗就越大；CPU消耗过于集中：在多个轨迹收集完后，才集
中年阿甘·2024-01-14 17:08

蒙特卡洛强化学习之策略控制

文章目录1.MC学习中的策略控制是什么2.基于贪心算法的策略改进的基本描述3.MC学习中完全使用贪心算法可行否4.如何改进完全贪心算法5.何谓ε−\varepsilon-ε−贪心算法5.1基本思想5.2基于ϵ−贪心算法\epsilon-贪心算法ϵ−贪心算法的策略控制的形式化描述5.3ϵ−贪心法\epsilon-贪心法ϵ−贪心法能保证策略收敛到最优否1.MC学习中的策略控制是什么根据策略评估阶段得到
中年阿甘·2024-01-14 17:08

完整的蒙特卡洛强化学习算法

文章目录1.回顾2.约定3.MC强化学习环境对象的表示4.MC强化学习算法的表示5.MC方法的进一步分类1.回顾第16篇给出了强化学习算法框架，随后的第17、18篇给出了该框架下如何进行策略评估以估计出
中年阿甘·2024-01-14 17:08
上一页 19 20 21 22 23 24 25 26 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他