深入浅出强化学习编程实战

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

知识产权进校园，版权意识植童心——记东明学校六年级知识产权教育活动

为推进青少年知识产权教育工作，培养青少年的创新精神和知识产权保护意识，4月30日，值此“4.26知识产权宣传周”之际，潍坊高新区市场监管局、山东省泰山教育创新研究院来到东明学校，开展了一场深入浅出、生动形象
4a8f6401ff16·2024-01-09 12:20

2022-03-29享受安静的生活

作者写的很有意思，对有些的诗的背景和诗词都做了比照，可以有这个诗人的诗照出当时的意境，还可以比对着同一物的诗来深入浅出的写
小猪天堂·2024-01-09 12:39

深入浅出java虚拟机

Java虚拟机：内存模型详解我们都知道，当虚拟机执行Java代码的时候，首先要把字节码文件加载到内存，那么这些类的信息都存放在内存中的哪个区域呢？当我们创建一个对象实例的时候，虚拟机要为对象分配内存，Java虚拟机又是如何配分内存的呢？这些都涉及到Java虚拟机的内存划分机制，今天我们就来探究一下Java虚拟机的内存模型。Java虚拟机在执行Java程序的过程中会把它所管理的内存划分为若干个不同的
AI乔治·2024-01-09 11:40

【保姆级教程】Docker入门到实战教程之一：初识Docker容器

虚拟机了，我们只要几行命令，就能轻松的在终端跑起来，西安SEO优化站长本身是优化出身，由于好奇linux操作系统，因此一学就离不开Docker容器技术了，本系列就开始从最简单的Docker容器入门到实战，深入浅出的讲解容器的神秘之处
酒醉疯子·2024-01-09 11:23

vLLM皇冠上的明珠：深入浅出理解PagedAttention CUDA实现

©作者|方佳瑞单位|腾讯研究方向|机器学习系统当前，在大模型推理框架领域，vLLM以其卓越的高吞吐性能和简洁易读的代码而备受瞩目，已经成为许多团队二次开发的首选。其优雅的设计和高效的实现不仅使其在实际应用中表现出色，也使其成为学习和理解推理框架的理想典范。PagedAttention（PA）技术是vLLM的基石，以它为创新点的论文发表在系统顶会SOSP2023上。论文题目：EfficientMem
PaperWeekly·2024-01-09 11:17

【深入浅出Pytorch-task3】上采样与下采样、神经网络中类的继承，调用父类初始化方法、对网络中间层进行修改

提出问题1.下采样连接与上采样连接是什么?下采样连接和上采样连接也可以叫做池化层以及上采样层1.1下采样（downsampling）在深度学习中，下采样连接也叫下采样层，在视觉领域也称为池化层目的就是用来降低特征的维度并保留有效信息，一定程度上避免过拟合。但是池化的目的不仅仅是这些，还有保持旋转、平移、伸缩不变形等。上采样（upsampling）在深度学习框架中，上采样连接可以简单的理解为任何可以
数据框·2024-01-09 09:33

基于Cesium使用自定义着色器的资源总结

：cesium着色器的介绍及使用cesium添加自己的着色器（我没复现出来）基于3DTile着色器的编写[cesium]|建筑光效|基于3dtileset的建筑物效果插件|支持自定义着色器Cesium深入浅出之
wwx199126·2024-01-09 08:07

VSCode For Web 深入浅出 -- 插件加载机制

最近我在浏览VSCodeforweb的repo，在最近更新的一些commit中发现了一个新的VSCode插件特性支持，名为webOpener，它的作用是什么呢？又是如何影响插件加载的呢？在这一篇中我们结合VSCodeForWeb的插件加载机制来详细分析一下。VSCodeforweb的插件加载机制我们知道，由于VSCodeforweb运行在浏览器上，因此，它的插件加载机制与VSCodefordesk
__Duang__·2024-01-09 02:48

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
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