强化学习（第二版）知识点整理

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

信息安全知识点整理

1.凯撒加密加密方法：明文中的所有字母都在字母表上向后（或）向前按照一个固定的数目进行偏移。例如，密钥为3的凯撒加密算法可以定义为这样：凯撒算法凯撒加密的缺点：一个密文只有26个可能的密码，可以通过暴力破解。升级：单表代换概念：不固定字母表，把所有字母彻底打乱进行一一对应。例如：单表代换但是这种方法也有缺点：破译者可以通过对字母出现的频率进行推测从而破解。2.PlayfairCipher加密方法：
鲸落南北c·2024-01-12 08:38

数据结构知识点整理（期末复习/知识点学习/笔试/考研）

第一章：数据结构绪论一、数据1.数据是信息的载体，是描述客观事物的数、字符、以及所有能输入到计算机中，被计算机程序识别和处理的符号的集合。2.数据分为：数值性数据和非数值性数据。二、数据元素1.数据元素是数据的基本单位，是数据集合的个体。2.一个数据元素可以由若干数据项组成（此时数据元素被称为记录）。3.数据元素又称为元素、结点、记录。三、数据项1.数据项是具有独立含义的最小标识单位。2.数据项是
起床悠悠·2024-01-12 07:50

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

强化学习6——动态规划置策略迭代算法，以悬崖漫步环境为例

策略迭代算法通过策略评估与策略提升不断循环交替，得到最优策略。策略评估固定策略π\piπ不变，估计状态价值函数V一个策略的状态价值函数，在马尔可夫决策过程中提到过：Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)(r(s,a)+γ∑s′∈Sp(s′∣s,a)Vπ(s′))V^{\pi}(s)=\sum_{a\inA}\pi(a|s)\left(r(s,a)+\gamma\sum_{s'\inS}p(s'|s,a)
beiketaoerge·2024-01-10 07:15

强化学习在生成式预训练语言模型中的研究现状简单调研

1.绪论本文旨在深入探讨强化学习在生成式预训练语言模型中的应用，特别是在对齐优化、提示词优化和经验记忆增强提示词等方面的具体实践。
一条独龙·2024-01-10 01:25

强化学习Double DQN方法玩雅达利Breakout游戏完整实现代码与评估pytorch

1.实验环境1.1硬件配置处理器：2*AMDEPYC7773X64-Core内存：1.5TB显卡：8*NVIDIAGeForceRTX309024GB1.2工具环境Python：3.10.12Anaconda：23.7.4系统：Ubuntu22.04.3LTS(GNU/Linux5.15.0-91-genericx86_64)IDE：VSCode1.85.1gym：0.26.2Pytorch：2.
一条独龙·2024-01-10 01:22

机器学习简答题

监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习3、请简述什么是监督学习？什么是无监督学习？有监督学习是指训练数据中包含了输入和输出的标签信息，目标是通过已知输入和输出来预测新数据的标签。
你若盛开，清风自来！·2024-01-09 23:08

手把手教你搭建monkey测试环境

本人整理收藏了20年多家公司面试知识点整理，以及学习路线和视频教程免费分享给大家，我认为对面试来说是非常有用的，想要资料的话请点1150305204暗号CSDN，免费领取。
测试小贝·2024-01-09 22:38

测试工作3年还在基础岗？可能只是因为你的工作能力差

本人整理收藏了20年多家公司面试知识点整理，以及学习路线和视频教程免费分享给大家，我认为对面试来说是非常有用的，想要资料的话请点1150305204暗号CSDN。
测试小贝·2024-01-09 22:38

强化学习9——免模型预测算法介绍（蒙特卡洛方法和时步差分方法）

对于大部分情况来说，环境是未知的，也就是说状态转移概率未知，对于这种情况的算法称为免模型预测算法。免模型算法与环境不断交互学习，但是需要大量的运算。蒙特卡洛方法蒙特卡罗方法通过重复随机抽选，之后运用统计概率此方法来从抽样结果中归纳我们想要得到的数值估计。如下图所示，圆面积与正方形面积的比等于落入圆内的点与落入正方形的内的点的比一个状态的价值是它的期望回报，可以采样多条序列，计算从这个状态出发的回报
beiketaoerge·2024-01-09 22:30

强化学习3——马尔可夫性质、马尔科夫决策、状态转移矩阵和回报与策略（上）

如果要用强化学习去解决一个实际问题，第一步要做的事情就是把这个实际问题抽象为一个马尔可夫决策过程。马尔可夫决策过程描述马尔可夫决策过程以智能体在与环境交互的过程中，学习的过程。
beiketaoerge·2024-01-09 22:59

强化学习1——多臂老虎机（上）

在强化学习中，关注智能体在与环境的交互中学习，成为试错型学习。多臂老虎机不存在状态信息，只有动作和奖励，是最简单的“和环境交互中学习“。
beiketaoerge·2024-01-09 22:29

强化学习10——免模型控制Q-learning算法

Q-learning算法主要思路由于Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ(s,a)V_\pi(s)=\sum_{a\inA}\pi(a\mids)Q_\pi(s,a)Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ(s,a)，当我们直接预测动作价值函数，在决策中选择Q值最大即动作价值最大的动作，则可以使策略和动作价值函数同时最优，那么由上述公式可得，状态价值函数也是最优的。Q(st,at)←Q(st,at)+
beiketaoerge·2024-01-09 22:58

2022-05-15 基于jwt令牌token

基于jwt令牌token前言基于JWT令牌TokenHeaderPayloadVerifySignatureJWT安全性Java中使用JWT引入依赖TokenUtil第一版第二版github地址参考文章前言首先说一下名称含义
不爱吃奶昔（zsl0）·2024-01-09 15:43
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