强化学习Blogs

2023年跨年烟花---源码

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浩林ovo·2024-01-10 22:45

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

HashMap的hash()

转自https://www.cnblogs.com/liujinhong/p/6576543.html为什么要有HashMap的hash()方法，难道不能直接使用KV中K原有的hash值吗？
RocyvW·2024-01-10 19:00

跑代码相关 初始环境配置

是看了这个视频：深度学习python环境配置_哔哩哔哩_bilibili总结的个人笔记这个是从零开始配python环境的比较好的经验教程：深度学习python的配置（Windows）-m1racle-博客园(cnblogs.com
芒果香菠菠·2024-01-10 19:14

webpack之proxyTable设置跨域

转自：https://www.cnblogs.com/wancheng7/p/8987694.html为什么要使用proxyTable很简单，两个字，跨域。
胡儒清·2024-01-10 19:42

MYSQL时间格式转换

转，收藏原文：https://www.cnblogs.com/willaty/p/8400141.html–MySQL日期时间处理函数–当前日期：2017-05-12（突然发现今天512，是不是会拉防空警报
shinikm·2024-01-10 18:04

解决虚拟机、主机、开发板ping问题（有效）

转自博客园作者朱果果（非常感谢这篇博客）：https://www.cnblogs.com/y4247464/p/10082851.html（侵删）（不会编辑成转载。。。。）
爱小嘤嘤·2024-01-10 18:43

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

ffmpeg命令详解

转至https://www.cnblogs.com/zhangwc/p/9817642.html。
我不玩IT·2024-01-10 15:17

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

RabbitMq

这个博主rabbit系列https://www.cnblogs.com/vipstone/p/9350075.htmlRabbitMQ其他知识点|xustudyxu'sBlogRabbitMQ|柏竹RabbitMQ
高树悲风·2024-01-10 14:04

Asp.Net WebApi Token验证 权限验证

原文地址https://www.cnblogs.com/w5942066/p/12055542.html作者魏杨杨1、前言WebAPI主要开放数据给手机APP，Pad，其他需要得知数据的系统，或者软件应用
初级打字员·2024-01-10 12:55

.net pdf文件流转base64 并且预览显示

参考文章https://www.cnblogs.com/xhy1018/articles/8042107.html参考文章https://jingyan.baidu.com/article/3052f5a10fb64e97f31f8683
初级打字员·2024-01-10 12:55

C++虚函数、纯虚函数区别

参考网页：https://www.cnblogs.com/xudong-bupt/p/3570304.html一、虚函数(impurevirtual)C++的虚函数主要作用是“运行时多态”，父类中提供虚函数的实现
科技虾·2024-01-10 11:59

ServiceComb常见配置项解析

APPLICATION_ID:blogservice_description:name:comment-serviceversion:2.0.11properties:allowCrossApp:falseenvironment
driver_ab·2024-01-10 10:00

锁

synchronized与Lock的区别两者区别：https://www.cnblogs.com/iyyy/p/7993788.html1.首先synchronized是java内置关键字，在jvm层面
知识的搬运工plus·2024-01-10 08:32

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

IO流之FileUtils工具类的使用

IO流之FileUtils工具类的使用:使用apache的commons-io包下的FileUtils,我筛选了一些常用方法：转载于:https://www.cnblogs.com/dw3306/p/9525723
weixin_34129145·2024-01-10 06:41

2018-11-01-jackson

基础：https://www.cnblogs.com/winner-0715/p/6109225.html注解【升级】：https://blog.csdn.net/u011054333/article/
迪奥炸·2024-01-10 03:52

美化博客园的个人主页

进入博客园个人主页将博客皮肤改为：SimpleMemory然后打开github网站：Cnblogs-Theme-SimpleMemory/docs/v2/Docs/GettingStarted/install.mdatv2
村口曹大爷·2024-01-10 02:01

24.蓝桥杯2013第四题-第39级台阶

/*https://www.cnblogs.com/zhezh/p/3773477.html看了博客后理解后做的算法思路:我们不应该纠结于先踩左脚还是右脚,我们从题目"先迈左脚，然后左右交替，最后一步是迈右脚
FiveZM·2024-01-10 02:26

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

SQL Server 2008 数据库发布与订阅

转载：https://www.cnblogs.com/brucewang/p/7825128.html发布服务器与订阅服务器主机名不能一致发布服务器配置：开启SQLServer代理功能复制——本地发布—
ktianc·2024-01-10 00:38

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

linux下journalctl日志在哪,journalctl---系统日志

#[Linux系统管理员应该知道的journalctl知识](https://www.cnblogs.com/cocowool/p/systemd_journal_log.html)>在Systemd出现之前
勉强解惑强行胡诌·2024-01-09 23:56

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

Ubuntu20.04扩展磁盘后系统无法启动

zUbuntu20.04虚拟机扩展磁盘后系统无法启动-黑夫和惊-博客园(cnblogs.com)找了半天的解决方法，这个人的最好用。
คิดถึง643·2024-01-09 21:14

pod调度策略

https://www.cnblogs.com/layzer/articles/pod_advanced_notes.htmlKubernetes应用部署调度策略NodeSelector、NodeName
Ftworld21·2024-01-09 17:29

Debian防火墙设置

Debian防火墙设置-Atrixin-博客园https://www.cnblogs.com/fairy8781/p/17605434.html查看防火墙规则iptables-L例如要放行8888端口iptables-IINPUT-ptcp
hjjksjin·2024-01-09 17:16

CEF Debug模式运行打开网页白屏

问题描述：Demo在Debug模式运行后会出现白屏，网上有解决方法：https://www.cnblogs.com/lvdongjie/p/13226022.html，虽然不能解决问题，但是对分析问题还是有很大帮助的
Crystal_lpx·2024-01-09 16:35

linux基础操作

linux将一个服务器上的文件或者文件夹复制到另一台服务器上[email protected]:/home/test2/home/test1reference：https://www.cnblogs.com
柯薇求何·2024-01-09 09:03

Python 中的下划线

文章目录https://www.cnblogs.com/yunwangjun-python-520/p/10692851.htmlPEP-8StyleGuideforPythonCodehttps://
小田_·2024-01-09 09:45

Python - __all__

文章目录https://www.cnblogs.com/wxlog/p/10566628.htmlpython模块中的__all__，用于模块导入时限制比如，如果模块A定义了__all__属性，使用frommoduleAimport
小田_·2024-01-09 09:45

Python - 字符处理

文章目录提取不同类型字符提取不同类型字符转载自：https://www.cnblogs.com/zihe/p/8323508.htmlimportstringfromcollectionsimportnamedtupledefstr_count
小田_·2024-01-09 09:15

vs code安装|中文语言|颜色|RN插件配置

(一)设置为中文https://jingyan.baidu.com/article/7e44095377c9d12fc1e2ef5b.html(二)颜色配置http://www.cnblogs.com/
wzstar·2024-01-09 08:39

hive基本操作与应用

3、上传文件至hdfs4、启动Hive5、创建原始文档表6、导入文件内容到表docs并查看7、用HQL进行词频统计，结果放在表word_count里8、查看统计结果转载于:https://www.cnblogs.com
weixin_34416649·2024-01-09 06:16

ZI-data RO-data RW-data Code BSS DATA

KEILMDK查看代码量、RAM使用情况--RO-data、RW-data、ZI-data的解释KEILRVMDK编译后的信息ProgramSize:Code=86496RO-datahttps://www.cnblogs.com
小陈同学123·2024-01-09 02:36

分布式系统概述

image关键词：分布式系统、TCP/IP、NIO模型ZERO持续更新请关注：https://zorkelvll.cn/blogs/zorkelvll/articles/2018/11/18/1542544441910
zorkelvll·2024-01-09 01:09

ChatGPT和Web3：人工智能如何帮助您建立和发展您的 Web3 公司

该机器人建立在OpenAI的GPT-3人工智能家族上，并通过监督学习和强化学习技术进行了优化。与ChatGPT机器人聊天时，你会感觉自己在与一个懂得一切并以非常教育性的方式回答的朋友交谈。
zgsdzczh·2024-01-09 01:09

MATLAB强化学习工具箱（四）创建水箱强化学习模型

创建水箱强化学习模型问题描述行动与观测奖励信号终止信号创建环境对象重置函数本示例说明如何创建一个水箱强化学习Simulink®环境，该环境包含一个RLAgent块来代替用于水箱中水位的控制器。
王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习工具箱（十一）训练DDPG智能体控制飞行机器人

飞行机器人模型此示例的强化学习环境是飞行机器人，其初始条件围绕半径为15m的圆环随机化。机器人的方向也是随机的。机器人具有安装在主体侧面的两个推进器，用于推动和操纵机器人。训练的目标是将机器
王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习实战(一) 强化学习智能体训练总览

强化学习智能体训练总览简介训练算法情节管理器保存候选智能体并行计算GPU加速验证训练后的策略环境验证简介创建环境和强化学习智能体后，您可以使用训练功能在环境中训练智能体。
王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习工具箱(三)-创建Simulink环境并训练智能体

使用强化学习深度确定性策略梯度（DDPG）智能体。水箱模型此示例的原始模型是水箱模型。目的是控制水箱中的水位。通过进行以下更改来修改原始模型：删除PID控制器。插入RLAgent块。
王莽v2·2024-01-09 01:16
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