深入浅出强化学习编程实战

《关系是一切之源》

谢老师结合自身多年从业经验，深入浅出的为家长朋友们讲述在即将来临的高考、中招考试前作为亲人如何陪伴孩子。传授给大家许多高效、简洁、易于操作的可行方法。赢得了大家阵阵热烈的掌声。谢老师
xfsunshine·2024-01-11 13:06

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

Mysql隔离级别MVCC多版本并发控制机制

欢迎大家关注我的微信公众号：传送门：Mysql事务原理与优化目录概述undo日志版本链与readview机制详解深入浅出分析MVCC可见性算法的操作示例关于readview和可见性算法的原理解释总结概述在之前的文章中讲过
Myname_China·2024-01-11 11:23

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

《桥》教学反思

六年级学生是第一次真正接触小说这种题材，比较陌生，尤其是第一课，更是需要深入浅出。既不能过深，晦涩难懂；又不能太浅，肤浅敷衍。因此，我想，不如把小说换个说法——绘声绘色讲故事。
擦星星的人·2024-01-11 08:27

Python书籍推荐，建议收藏

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入门书籍，本书深入浅出
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

分发糖果，Java经典算法编程实战。

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏算法领域知识链接专栏分发糖果算法专栏买卖股票的最佳时机算法专栏经典算法题之分发糖果题目如下：n个孩子站成一排。给你一个整数数组ratings表示每个孩子的评分。你需要按照以下要求，给这些孩子分发糖果：每个孩子至少分配到1个糖果。相邻两个孩子评
普修罗双战士·2024-01-11 06:23

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

2022年读书记005：朴素的样子

教什么，文本解读再怎么深入，但不能深入浅出，考虑到孩子认知水平和特点，两者接续不上，教育还真的无所谓真实发生了。
静水0722·2024-01-11 05:15

《如何学习》-总结上

本书深入浅出地解释了学习时，大脑的工作机制，包括记忆是如何形成和存储
搬砖人1314·2024-01-11 01:45

听巜教学论文的立意策略与论理技巧》有感

刘老师以自己的论文为范例，深入浅出地为大家讲解了教学论文的立意策略与论理技巧。他不仅善于思考，而且思维缜密，逻辑性强，对所有学科知识融会贯通。
疏琳·2024-01-11 00:46

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

冥冥之中

2018年，莫名其妙的买了Go并发编程实战的极客时间课程。一开始只是因为好奇，懵懵懂懂的利用早上坐班车的时间听了一些，解决了从0到1的问题。没想到2019年上班的第二天就开始装Go语言的开发环境。
玉露君·2024-01-10 19:40

【Java 面试题合集】ThreadPoolExecutor 线程池面试题

文章目录自定义的线程池的7个参数如何合理设置核心线程数corePoolSize的大小《JAVA并发编程实战》中的方案java开发手册中为什么不允许使用Executors默认的实现？
秀强·2024-01-10 16:50

【人工智能】深入了解人工智能的核心算法与应用实践

系列文章目录送书第一期《用户画像：平台构建与业务实践》送书活动之抽奖工具的打造《获取博客评论用户抽取幸运中奖者》送书第二期《SpringCloudAlibaba核心技术与实战案例》送书第三期《深入浅出Java
青花锁·2024-01-10 16:10

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

区块链简史（十一）：为什么说跨链是区块链技术未来发展的趋势

欢迎来到懒区块，人人都能看懂的区块链技术解读，深入浅出的解剖整个区块链系统。本文由懒区块整理撰写，不经过允许，切勿转载。本系列有十二篇文章，这十二篇文章介绍了区块链技术的简史、应用、预测和展望。
懒区块·2024-01-10 15:58

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

二分答案刷题

题目来源：1、[COCI2011/2012#5]EKO/砍树-洛谷2、《深入浅出程序设计竞赛--基础篇》------汪楚奇P179做题思路：题目的需求是求最大的整数高度h，使得能够收集到的长度为m的木材
Sking426·2024-01-10 13:14

二分查找刷题3---一元三次方程求解

题目来源：1、[NOIP2001提高组]一元三次方程求解-洛谷2、《深入浅出程序设计竞赛--基础篇》------汪楚奇P183解题思路：1、暴力求解先不说三次方程的求解方法，本题直接用暴力求解也是可以得到答案的
Sking426·2024-01-10 13:14

二分查找刷题

参考书目：《大话数据结构》------程杰《图解算法》---------袁国忠译《深入浅出程序设计竞赛--基础篇》------汪楚奇本文结合《图解算法》的书作为参考，第一章涉及到二分查找的内容，再针对性的对二分查找刷题
Sking426·2024-01-10 13:38

《我们为什么会发胖》读书笔记

这本书深入浅出的告诉我们一个道理：减肥成功不是因为他们吃什么，而是因为他们不吃什么——也就是糖类。一、为什么糖是罪魁祸首？当我们消化淀粉类食物中的糖类时，它们最终会以葡萄糖的形式进入到血液循环。
走远路的斌·2024-01-10 10:01

读完《蛤蟆先生去看心理医生》的一点感悟

罗伯特用童话故事的形式，将枯燥、乏味的咨询过程，深奥、晦涩的理论，用浅显易懂，深入浅出的方式呈现在读者面前。我们在饶有兴趣地读完这些故事之
随风的种子·2024-01-10 09:08

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

「 并发编程技术 」剖析Synchronized修饰方法与代码块的区别（附详细代码案例解析）

「并发编程技术」剖析Synchronized修饰方法与代码块的区别（附详细代码案例解析）参考&鸣谢oldmonk真正的小明被占用了Java学到头秃《Java并发编程实战》《深入理解Java虚拟机》文章目录
FrozenPenguin·2024-01-10 06:40

0091__结构体中最后一个成员为[0]或[1]长度数组(柔性数组成员)的用法

结构体中最后一个成员为[0]或[1]长度数组(柔性数组成员)的用法_结构体最后一个成员任意长度数组-CSDN博客深入浅出C语言中的柔性数组-CSDN博客
*_潇_*·2024-01-10 04:32

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

2021-12-13丰盛日记分享

周院长深入浅出，从理论架构到具体实施，结合我们身边的成功案例，给我们讲解了如何做好科学与教学研究。其中高职教师科研的几个误区，我几乎无一例外中枪。
王致刚·2024-01-10 01:31

深入浅出理解Dilated Convolution(空洞卷积，膨胀卷积)

温故而知新，可以为师矣！一、参考资料github仓库：Multi-ScaleContextAggregationbyDilatedConvolutions图片素材来源：Convolutionarithmetic理解DilationconvolutionDilatedConvolution——空洞卷积（膨胀卷积）膨胀卷积学习笔记二、空洞卷积(DilatedConvolution)相关介绍1.引言1.
花花少年·2024-01-10 01:42

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

开源协议简介和选择

《一文深入浅出理解国产开源木兰许可系列协议》开源协议的重要性开源协议规定了使用开源软件
暂时先用这个名字·2024-01-09 23:28

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

c++求水仙数/c++水仙花数学习

C++水仙花数-深入浅出.学习与讲解水仙花数，又称阿姆斯特朗数，是指一个n位数(n≥3)，它的每个位上的数字的n次幂之和等于它本身。例如：153是一个水仙花数，因为153=1³+5³+3³。
宇宙超粒终端控制中心·2024-01-09 15:21

Windows 编程 PDF书籍

1b6AeQK3mb4erSZ3VMofeIw密码:fphr[WINDOWS内核原理与实现]链接:https://pan.baidu.com/s/1hZwuFbqge9UtkjTWUaN5SA密码:jjlo[深入浅出
熊猫Devin·2024-01-09 13:35
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