强化学习（第二版）知识点整理第10页

windows11+GPU1060安装强化学习环境之pytorch

这里大家看一个视频系列，讲得非常详细，链接在此：https://www.bilibili.com/video/BV1S5411X7FY?p=28&vd_source=3be739b673e1151850f4b8060ac78e1a这里主要是说我遇到的问题以及解决办法。首先，我的笔记本是有显卡的，只不过算力为6，较低，但是已经差不多了，主要是想在windows上操作，嗯，还有就是在服务器上很慢，只是

昊温柔·2024-01-19 08:51

机器学习入门

机器学习：发展与未来人工智能>机器学习>深度学习>神经网络多种机器学习技术：深度学习，强化学习，蒙特卡洛树搜索。。。3.机器学习”有哪些技术局限？

zelda2333·2024-01-19 02:36

《C程序设计语言》（《The C Programming Language》）第二版第六章练习题

6-1：上述getword函数不能正确处理下划线、字符串常量、注释及预处理器控制指令。请编写一个更完善的getword函数/*原函数无法识别带下划线的字符串，例如keytab数组将if和else视为关键字，但是如果我们输入if_else，这其实不是关键字，但是程序还会将其保留，我们需要排除这种情况，同时对于""包裹的字符串常量、注释符包裹的注释语句、预处理器指令，我们需要排除这些语句*/#incl

且听且看·2024-01-19 02:01

高中奥数 2021-12-17

2021-12-17-01（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复数的模与幅角（二）P058例4）是否存在2002个不同的正实数,使得对任意正整数,,多项式的每个复根都满足?

天目春辉·2024-01-19 02:29

C //练习 6-3 编写一个交叉引用程序，打印文档中所有单词的列表，并且每个单词还有一个列表，记录出现过该单词的行号。对the、and等非实义单词不予考虑。

C程序设计语言（第二版）练习6-3练习6-3编写一个交叉引用程序，打印文档中所有单词的列表，并且每个单词还有一个列表，记录出现过该单词的行号。对the、and等非实义单词不予考虑。

Navigator_Z·2024-01-19 02:59

【学习之路】Multi Agent Reinforcement Learning框架与代码

【学习之路】MultiAgentReiforcementLearning框架与代码Introduction国庆期间，有个客户找我写个代码，是强化学习相关的，但我没学过，心里那是一个慌，不过好在经过详细的调研以及自身的实力

lzl2040·2024-01-18 23:16

基于模型与不基于模型的深度增强学习_主编推荐 | 基于模型的强化学习—LQR与iLQR...

作者：知乎用户@王沃河编者按深度强化学习(DRL）的一炮走红，让人们一谈起强化学习首先想到的往往是DRL，而强化学习最早的起源来自optimalcontroltheory。

weixin_39572442·2024-01-18 19:19

【书摘】拉兹丨《自由主义者与社群主义者》- 至善主义自律

---第十章拉兹：至善的政治摘要：目录第二版序言…001序言…001鸣谢…001缩略语…001导论：罗尔斯的原初状态…0011.作为公平的正义的基础…0022.议程：由原初状

杨原平·2024-01-18 17:01

牛客周赛 Round 10 解题报告 | 珂学家 | 三分模板 + 计数DFS + 回文中心扩展

前言整体评价T2真是一个折磨人的小妖精，写了两版DFS，第二版计数DFS才过。T3是三分模板，感觉也可以求导数。T4的数据规模才n=1000，因此中心扩展的O(n2)O(n^2)O(n2)当仁不让。

珂朵莉MM·2024-01-18 16:44

C //练习 6-1 上述getword函数不能正确处理下划线、字符串常量、注释及预处理控制指令。请编写一个更完善的getword函数。

C程序设计语言（第二版）练习6-1练习6-1上述getword函数不能正确处理下划线、字符串常量、注释及预处理控制指令。请编写一个更完善的getword函数。

Navigator_Z·2024-01-18 15:53

十分钟读完「斯坦福提出的革新AI训练的新算法DPO」论文

无需强化学习也能微调对齐大语言模型引言：探索无监督语言模型的可控性挑战在人工智能领域，无监督语言模型（LanguageModels,LMs）的发展已经达到了令人惊叹的水平，这些模型能够在广泛的数据集上进行预训练

夕小瑶·2024-01-18 12:15

2024年1月17日Arxiv热门NLP大模型论文：PRewrite: Prompt Rewriting with Reinforcement Learning

Google革新AI写作，推出PRewrite工具：用强化学习自动优化提示，效率和性能双提升！

夕小瑶·2024-01-18 12:14

1.机器学习-机器学习算法分类概述

机器学习-机器学习算法分类概述个人简介机器学习算法分类：监督学习、无监督学习、强化学习一·监督学习1.监督学习分类任务举例：1.1特征1.2标签二·无监督学习1.关键特点2.应用示例3.常见的无监督学习算法三

以山河作礼。·2024-01-18 12:08

【书籍】强化学习第二版（英文版电子版下载、github源码）-附copilot翻译的中英文目录...

reinforcement-learning-an-introduction英文原版书籍下载：http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html作者：理查德·S·萨顿是阿尔伯塔大学计算机科学教授和强化学习与人工智能

十年一梦实验室·2024-01-18 09:55

机器学习（十） — 强化学习

Reinforcementlearning1keyconceptsstatesactionsrewardsdiscountfactorγ\gammaγreturnpolicyπ\piπ2returndefinition:thesumoftherewardsthatthesystemgets,weightedbythediscountfactorcompute:RiR_iRi:rewardofsta

绘梨衣吖·2024-01-18 09:12

【机器学习实例讲解】机器学习-鸢尾花数据集多分类第02课

问题定义与理解：明确机器学习任务的目标，是分类、回归、聚类、强化学习还是其他类型的问题。确定业务背景和需求，了解所处理数据的现实意义。

德天老师·2024-01-18 08:45

深度强化学习Task1：马尔可夫过程、DQN算法回顾

本篇博客是本人参加Datawhale组队学习第一次任务的笔记【教程地址】https://github.com/datawhalechina/joyrl-book【强化学习库JoyRL】https://github.com

卡拉比丘流形·2024-01-18 05:14

AI 反馈强化学习的工作原理

一、说明AI反馈强化学习（RLAIF）是一种监督技术，它使用“宪法”来使像ChatGPT这样的AI助手更安全。在本指南中了解您需要了解的有关RLAIF的所有信息。

无水先生·2024-01-18 03:29

如何选择投资公司？-《超额收益》读书笔记3

《超额收益》这本书是刘哲写的，他是雪球网大V，基金高管，有着投资的丰富经验，我读的这本书已经是第二版了。本书共分为九章，今天给大家分享的是第三章内容。

明洁·2024-01-17 23:59

深度强化学习车辆重定向HMDRL: Hierarchical Mixed Deep Reinforcement Learning to Balance Vehicle Supply andDemand

HMDRL:HierarchicalMixedDeepReinforcementLearningtoBalanceVehicleSupplyandDemand摘要三层混合深度强化学习方法，对闲置的车辆进行重新定位管理者在顶层

发呆哥o_o ....·2024-01-17 22:01

深度强化学习的变道策略：Harmonious Lane Changing via Deep Reinforcement Learning

偏理论，假设情况不易发生摘要多智能体强化学习的换道策略，不同的智能体在每一轮学习后交换策略，达到零和博弈。

发呆哥o_o ....·2024-01-17 22:59

基于霍克斯过程的限价订单簿模型下的深度强化学习做市策略

数量技术宅团队在CSDN学院推出了量化投资系列课程欢迎有兴趣系统学习量化投资的同学，点击下方链接报名：量化投资速成营（入门课程）Python股票量化投资Python期货量化投资Python数字货币量化投资C++语言CTP期货交易系统开发数字货币JavaScript语言量化交易系统开发相关研究总述最优做市(MM)是在限价订单簿(LOB)的两侧同时下达买订单和卖订单的问题，目的是最大化交易者的最终收益

数量技术宅·2024-01-17 22:47

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晓理紫·2024-01-17 20:28

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晓理紫·2024-01-17 20:27

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晓理紫·2024-01-17 20:27

[晓理紫]每日论文推送(有中文摘要，源码或项目地址)--机器人、视觉相关

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晓理紫·2024-01-17 20:57

中科院自动化所：基于关系图深度强化学习的机器人多目标包围问题新算法

摘要：中科院自动化所蒲志强教授团队，提出一种基于关系图的深度强化学习方法，应用于多目标避碰包围(MECA)问题，使用NOKOV度量动作捕捉系统获取多机器人位置信息，验证了方法的有效性和适应性。

MocapLeader·2024-01-17 20:31

日更2——《走向新建筑》勒柯布西耶（下）

以下内容摘自勒柯布西耶的《走向新建筑》（第二版）外加一点小思考~"激情能用顽石编出戏剧来”6.勒柯布西耶讲求秩序与和谐，对和谐而言，强调和谐是受经济支配、受物理的必然性限制的艰苦劳动的成果。

悠游乐哉·2024-01-17 19:32

强化学习（一）简介

强化学习这一概念在历史上来源于行为心理学，来描述生物为了趋利避害而改变自己行为的学习过程。人类学习的过程其实就是为达到某种目的不断地与环境进行互动试错，比如婴儿学习走路。

EasonZzzzzzz·2024-01-17 10:12

强化学习（二）多臂老虎机 “Multi-armed Bandits”——2

1、增量算法估计动作价值由之前的内容可知，某一个动作被选择n−1n-1n−1次后，该动作的价值估计值为Qn≐R1+R2+⋯+Rn−1n−1Q_n\doteq\dfrac{R_1+R_2+\cdots+R_{n-1}}{n-1}Qn≐n−1R1+R2+⋯+Rn−1很明显，随着时间的推移，内存和计算的需求逐渐增长，为此设计增量算法，已知QnQ_nQn和第nnn次的奖励RnR_nRn，则这nnn次奖励的

EasonZzzzzzz·2024-01-17 10:12

2024年1月16日Arxiv热门深度强化学习论文：IDENTIFYING POLICY GRADIENT SUBSPACES

揭秘强化学习之谜，图宾根大学和马普所发现策略梯度的低维奥秘，开启高效AI训练新纪元！

夕小瑶·2024-01-17 10:16

Entity Framework知识点整理

EntityFrameworkEntityFramework（EF）是微软提供的一种对象关系映射（Object-RelationalMapping，ORM）框架，用于在.NET应用程序和关系型数据库之间建立映射关系。它简化了数据访问层的开发，使开发人员可以将重点放在业务逻辑上，而无需过多关注数据库操作的细节。EntityFramework提供了一系列功能，包括：数据库上下文（DbContext）：

可乐星-·2024-01-17 09:33

html面试题知识点整理

contenteditable属性规定元素内容是否可编辑。如果元素未设置contenteditable属性，那么元素会从其父元素继承该属性。样式选择器优先级：第一等级：代表内联样式，如style=""，权值为1,0,0,0；第二等级：代表ID选择器，如#id="",权值为0,1,0,0；第三等级：代表calss|伪类|属性选择器，如.class|:hover,:link,:target|[type

可乐星-·2024-01-17 09:33

机器学习：李航统计学习方法笔记

詹令[email protected]待整理统计学习方法监督学习非监督学习半监督学习强化学习监督学习方法生成方法GenerativeApproach：P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)

lealzhan·2024-01-17 08:54

python每日学17：控制推导逻辑的子表达式不要超过两个

：今天放假在家，《python学习手册》不在身边，所以今天学习《EffectivePython:编写高质量Python代码的90个有效方法》第28条《控制推导逻辑的子表达式不要超过两个》，这本书已经是第二版了

天天卡丁·2024-01-17 08:08

论文笔记（三十九）Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds

LearningHuman-to-RobotHandoversfromPointClouds文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.背景3.1.强化学习3.2.移交模拟基准4.方法4.1.HandoverEnvironment4.2

墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:10

机器学习：简要介绍及应用案例

这种学习的方式通常分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习（SupervisedLearning）：在监督学习中，算法从带有标签的训练

rubyw·2024-01-17 07:06

【机器学习】强化学习（二）基于动态规划的算法

值函数可以分为状态价值函数和动作价值函数，分别适用于哪些强化学习问题二、基于动态规划的算法2.1策略迭代算法示例：(改进的)策略迭代代码首先定义了一些参数，如奖励、折扣因子、最大误差等，然后初始化了一个网格世界的环境

十年一梦实验室·2024-01-17 07:02

【机器学习】强化学习（一）强化学习简介

一、强化学习简介1.1问题定义1.2马尔可夫决策过程举例说明马尔可夫决策过程例1：例2：执行动作的策略强化学习的目标是让智能体通过不断尝试，找到最优的策略（policy），即在每个状态下选择什么动作，以最大化累积的奖励

十年一梦实验室·2024-01-17 07:59

机器学习框架Ray -- 3.1 RayRLlib训练Pendulum-v1

分别使用SAC/DDPG/Apex-DDPG训练强化学习环境Pendulum-v1。1.Pendulum-v1环境在Pendulum-v1环境中，智能体的目标是平衡一个倒置的摆。

Augenstern-YaoYao·2024-01-17 06:28

深度强化学习算法PPO训练CartPole

PPO代码部分，训练离散动作1.导入必须要的包importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasfimporttorch.optimasoptimfromtorch.distributionsimportCategoricalfromcollectionsimportdequeimportrandomimportmatplotlib.p

槑槑紫·2024-01-17 06:27

一个可转移的连续强化学习的中心框架

TRANSFERVALUEORPOLICY?AAVALUE-CENTRICFRAMEWORKTOWARDSTRANSFERRABLECONTINUOUSREINFORCEMENTLEARNINGABSTRACTTransferringlearnedknowledgefromoneenvironmenttoanotherisanimportantsteptowardspracticalreinfor

Adam坤·2024-01-17 06:26

强化学习_PPO算法实现Pendulum-v1

目录PPO算法AC输出连续动作On-policy->Off-policyImportantsamplingIssueofImportanceSamplingAddConstraintPPO代码实现PPO算法PPO(ProximalPolicyOptimization）PPO是基于AC架构的，也就是说，PPO也有两个网络，分别是Actor和Critic，解决了连续动作空间的问题。AC输出连续动作我离

¥骁勇善战¥·2024-01-17 06:54

PPO 跑CartPole-v1

gym-0.26.2cartPole-v1参考动手学强化学习书中的代码,并做了一些修改代码importgymimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdmclassPolicyNet

NoahBBQ·2024-01-17 06:52

第四章: 布局类组件 4.2 布局原理与约束(constraints)

跟随《Flutter实战·第二版》学习，建议直接看原书尺寸限制类容器用于限制容器大小，Flutter中提供了多种这样的容器，如ConstrainedBox、SizedBox、UnconstrainedBox

QYCD·2024-01-17 05:38

什么是ChatGPT，什么是大模型prompt

什么是ChatGptChatGPT是一个由美国的OpenAI公司开发的聊天机器人，它使用了大型语言模型，现在有GPT-3、GPT-3.5、GPT-4.0多个版本，目前还在快速发展，通过监督学习和强化学习进行了微调

张飞的猪大数据·2024-01-17 05:15

超火的chartGPT到底是什么？没有账号我能使用吗

OpenAl的研究领域包括机器学习、自然语言处理和强化学习等。其中,GPT-3是OpenAl开发的一种大型语言模型,可以进行自然语言生成、翻译和问答等任务。什么是ChartGPT？

你别管我了·2024-01-17 00:16

Nginx学习笔记（一）——Nginx的安装

参考了《精通Nginx（第二版）》、《Nginx错误日志（error_log）配置及信息详解》、《Nginx的配置系统》、《NGINX之三----nginx全局配置、性能优化及Nginx日志改为Json

韧心222·2024-01-17 00:50

操作说明 - DarkVoxel Wiki

[首页]DarkVoxel（第二版）操作说明基本操作AWSD:移动玩家0~9:快捷栏物品选择J:使用当前物品方块上左键：镐/斧挖掘方块/砍树K:操作面前方块方块上右键：操作方块Backspace:丢弃一个物品物品上左键

Wormwaker·2024-01-16 23:12

C //练习 5-16 增加选项-d（代表目录顺序）。该选项表明，只对字母、数字和空格进行比较。要保证该选项可以和-f组合在一起使用。

C程序设计语言（第二版）练习5-16练习5-16增加选项-d（代表目录顺序）。该选项表明，只对字母、数字和空格进行比较。要保证该选项可以和-f组合在一起使用。

Navigator_Z·2024-01-16 23:05

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