深入浅出强化学习编程实战第32页

《洛谷深入浅出基础篇》 P5250 木材仓库————集合应用实例

上链接：P5250【深基17.例5】木材仓库-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)https://www.luogu.com.cn/problem/P5250上题干：题目描述博艾市有一个木材仓库，里面可以存储各种长度的木材，但是保证没有两个木材的长度是相同的。作为仓库负责人，你有时候会进货，有时候会出货，因此需要维护这个库存。有不超过100000条的操作：进货，格式1Length

louisdlee.·2023-11-28 09:39

《洛谷深入浅出基础篇》P3916 图的遍历——逆向搜索

上链接：P3916图的遍历-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)https://www.luogu.com.cn/problem/P3916上题干：题目描述给出N个点，M条边的有向图，对于每个点v，求A(v)表示从点v出发，能到达的编号最大的点。输入格式第1行2个整数N,M，表示点数和边数。接下来M行，每行2个整数Ui,Vi，表示边(Ui,Vi)。点用1,2,…,N编号。输出格式

louisdlee.·2023-11-28 09:09

一线教师也要做最好的科研 ——教育课题研究的价值与策略2018-03-17 王玥山大辅仁

2018年3月17日上午，山大辅仁学校全体中小学教师有幸在家门口聆听一场关于教育科研专题的饕餮盛宴，来自山东师范大学教育学院曾继耘教授深入浅出的为一线教师讲述如何做好科研。

六六小淘气·2023-11-28 08:36

表征学习+强化学习

Firstly，我们先谈谈表征学习wikipedia给出的定义大概是：表征学习（又称特征学习representationlearning）是一种将原始数据转换成为能够被机器学习有效开发的一种技术的集合。瓶颈：（1）以前都是手工提取特征，但很困难、很昂贵、很耗时、并依赖于强大专业知识。（2）深度神经网络虽然可以有效地学到数据丰富的特征，但特征难以解读。通常神经网络层数越多，训练成本也越高。和预测学习

臻甄·2023-11-28 05:26

写作，修炼到极致是什么

图片发自App在《写作是最好的自我投资》第三章里，作者推心置腹，用真诚的语言，深刻的思考，结合自己的经历和思考，把写作中可能遇到的问题，深入浅出地做了系统阐述：1、每个人都有成为作家的潜质2、写作是最划算的一笔时间投资

桃源清溪·2023-11-28 05:53

学会聆听，练习写诗--学习《风在哪里》有感

时老师的课富有感染力和亲和力，讲解深入浅出，也很受我们班级里的初中生欢迎。图片发自App当尚欣怡的诗作受到暖场贺老师表扬时，有些不好意思，但可以看出很高兴，一种被肯定的快乐。

三门峡745沈莉红·2023-11-28 04:19

读书感悟录：《绩效跃升地图》 2020.6.6

慧海无涯引力波·2023-11-28 03:34

强化学习7 策略梯度算法

强化学习是一个通过奖惩来学习正确行为的机制。

Ray77888·2023-11-28 02:52

强化学习4：蒙特卡洛（MonteCarlo）

强化学习4：蒙特卡洛（MonteCarlo）概述通过贝尔曼方程求解最优策略π∗\pi^*π∗有3种基本方法：动态规划法、蒙特卡洛法和时间差分法。

Ray77888·2023-11-28 02:52

强化学习6：值函数近似 Value Function Approximation

表格型方法在大规模强化学习环境中表现不好，因为需要保存所有的状态动作对的价值所以会耗费很大的时间与空间。因此我们可以采用函数近似代替表格型方法，也就是用一个函数来表示价值，然后训练这个函数，当我们输入

Ray77888·2023-11-28 02:21

强化学习中的值函数近似算法

在这里插入图片描述目录在开始说值函数近似方法之前，我们先回顾一下强化学习算法。

小小何先生·2023-11-27 23:05

【强化学习高阶技巧】Experience Replay经验回报

庄园特聘拆椅狂魔·2023-11-27 22:36

深度学习基础（TensorFlow）

如何理解机器学习、深度学习和神经网络机器学习是人工智能的子研究领域，核心思想是通过经验提升性能，有监督学习非监督学习和强化学习范式；深度学习是机器学习的子研究领域，是现在非常流行的研究方法，性能非常强大

行走的参考文献·2023-11-27 21:17

深入浅出Mysql系列- SQL基础简介

文章目录/***点赞再看，养成习惯***/一、SQL简介1.1什么是SQL1.2SQL分类二、DDL入门2.1数据库相关2.1.1创建数据库2.1.2查看已有的所有数据库2.1.3切换正在使用的数据库2.1.4查看当前库下的所有表2.1.5删除数据库2.2表相关2.2.1创建表2.2.2查看表定义2.2.3查看建表语句2.2.4删除表2.2.5修改表结构2.2.6更改表名称三、DML入门3.1插入

晓龙oba·2023-11-27 21:17

强化学习中的深度Q网络

深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是一种结合了深度学习和强化学习的方法，用于解决离散状态和离散动作空间的强化学习问题。

温柔的行子·2023-11-27 20:28

强化学习中的Q学习

Q学习（Q-Learning）是强化学习中的一种基于值的学习方法，用于在有限马尔可夫决策过程（MDP）中学习最优的动作策略。Q学习主要用于离散状态和离散动作的问题。

温柔的行子·2023-11-27 20:27

强化学习中的“agent“

在强化学习中，"agent"（智能体）是指一个在环境中执行动作以达到某个目标的实体。强化学习是一种机器学习范式，其中智能体通过与环境的交互来学习最优的行为策略，以最大化累积的奖励信号。

温柔的行子·2023-11-27 20:23

深入浅出pandas——第五部分：pandas高级操作

#第5章Pandas高级操作#在数据分析和数据建模的过程中需要对数据进行清洗和整理等工作，有时需要对数据增删字段。本章将介绍Pandas对数据的复杂查询、数据类型转换、数据排序、数据的修改、数据迭代以及函数的使用。#5.1复杂查询#第4章介绍了.loc[]等几个简单的数据筛选操作，但实际业务需求往往需要按照一定的条件甚至复杂的组合条件来查询数据。本节将介绍如何发挥Pandas数据筛选的无限可能，随

xl_NU·2023-11-27 17:49

成为一名优秀教师的关键要素

能够深入浅出地讲解知识，把握教材的重点和难点，根据学生的实际情况和

DoctorLeo·2023-11-27 16:09

正态分布的应用——基于正态分布检验产品合格性（理论）

文章内容适合数据分析小白，内容深入浅出，案例贴合实际。下期给大家介绍描述性统计分析与分布的关系，欢迎大家关注。

海数据实验室·2023-11-27 15:23

大道至简

我们对待原本不是很复杂的道理或者知识，千万别故弄玄虚，画蛇添足，应该原汁原味的展现出来；我们遇到系统深奥的知识或思想，应该化繁为简，深入浅出，将其转化为让人能够最快最有效的，易于接

ZHAI老师·2023-11-27 15:28

加强教学学习研究提高课堂质量效益——前省庄小学三年级数学教学学期工作总结

一学期来，我坚持以学生为中心，以让学生学会学习为目标，把学生学习习惯养成放在首要位置，不断强化学习方式培训和加强教学方式的转变，践行“我的岗位我负责，我的工作请放心”的尽责担当精神，着力提高课堂教学效益

问道教育·2023-11-27 14:06

【一】AI Studio 项目详解【(一)VisualDL工具、环境使用说明、脚本任务、图形化任务、在线部署及预测】PARL

汀、人工智能·2023-11-27 13:23

OpenAi Q* (Q Star)项目入门介绍

1）Q可能是指"Q-learning"，这是一种用于强化学习的机器学习算法。Q名称的由来*：把"Q*"想象成超级智能机器人的昵称。Q的意思是这个机器人非常善于做决定。

数据与后端架构提升之路·2023-11-27 13:05

强化学习各种符号含义解释

：状态:动作:奖励:奖励函数:非终结状态:全部状态，包括终结状态:动作集合ℛ:奖励集合:转移矩阵:离散时间步：回合内最终时间步:时间t的状态:时间t动作:时间t的奖励,通常为随机量，且由和决定:回报:n步回报:折扣回报:策略:根据确定性策略,状态s时所采取的动作:根据随机性策略,在状态s时执行动作a的概率:根据状态s和动作a，使得状态转移成且获得奖励r的概率:根据转态s和动作a,使得状态转移成的概

半路程序员·2023-11-27 12:19

Reward Modelling（RM）and Reinfo

RewardModelling（RM）andReinfo文章标签数据语言模型强化学习文章分类jQuery前端开发阅读数254RewardModelling（RM）andReinforcementLearningfromHumanFeedback

量化交易曾小健(金融号)·2023-11-27 11:15

GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，Reward Modeling，RLHF

RewardModeling，RLHFPretraining预训练阶段SupervisedFineTuning（SFT）监督微调阶段RewardModeling奖励评价建模ReinformentLearningRLHF强化学习大模型常

Alex_StarSky·2023-11-27 11:09

Vue源码解析（一）深入浅出手撕简易VUE.JS和MVVM原理

Vue源码解析（一）深入浅出手撕简易VUE.JS和MVVM原理声明本文参考了小马哥的视频讲解和代码，结合自己的理解以及其它资料综合得出，水平有限，错误之处还望斧正。

帝江学者·2023-11-27 10:38

用铁轨理论解读SOA

这可以简单类比铁路的出现记得几年前看过一篇文章，将IT里出现的ERP、CRM等等英文缩写称为“新三字经”，其意思大概说，很多人都会将这些英文缩写挂在嘴边，并以此为荣，但实际上有多少人知道这些缩写的意思呢，更不用说能对其进行一些深入浅出的解析了

softstars·2023-11-27 03:59

Adversarial Attack on Graph Structured Data（2018 PMLR）

我们首先提出一种基于强化学习的攻击方法，该方法学习可泛化的攻击策略，

今我来思雨霏霏_JYF·2023-11-27 02:23

＜深度强化学习落地方法论＞笔记

Part1.需求分析DRL的过拟合天性DRL解决的是从过去经验中学习有用知识，并用于后续决策的问题。比起视觉方面的检测、识别等，决策是一个更高层的行为，所以对环境要求更为严苛，导致DRL十分依赖过拟合，并且泛化能力非常差（唯一被允许在训练集上测试的算法的称号不是盖的）。此外，由于训练过程中缺乏直接监督的信号，DRL对数据量的要求也非常巨大。所以在DRL训练中，Value函数去过拟合环境转移特性与r

什么都不太行的syq·2023-11-27 01:04

深度强化学习落地方法论（4）——动作空间篇

目录前言对动作空间的三个要求完备性高效性合法性结语前言在将DRL应用于实际项目时，可能最轻松愉快的部分就是动作空间定义了。倒不是因为这项工作简单，而是agent的控制方式往往早就定死了，留给我们发挥的空间很小，就好像我们无法决定DOTA里允许多少种操作，也无法改变一台机器人的关节数量和各自的角度范围，Gym用户甚至从来都不用为这个问题操心，action空间有多少维，连续还是离散，各种domain早

wyjjyn·2023-11-27 01:34

《深度强化学习落地指南》读书笔记2--动作空间设计

动作空间设计大有可为动作空间设计：这里大有可为动作空间设计三原则动作空间设计：这里大有可为你好！这是你第一次使用Markdown编辑器所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器,可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。概要：对于特定任务而言，动作空间在事实上决定了任何算法所能达到的性能上限；action、state、reward三者之间常常需要一定的协同设计。

第一剑柄·2023-11-27 01:03

强化学习入门

搬运几个自己学习机器学习（强化学习）的网站：莫烦python很棒的入门视频，几乎几乎什么都有，起飞到不行，b站也有相关链接。

星行夜空·2023-11-27 01:00

深度强化学习中的动作屏蔽（Action Masking）

RLlib中的example有一个代码是action_masking，很感兴趣，所以学习了一下主要功能是：“动作屏蔽”允许代理根据当前观察选择动作。这在许多实际场景中非常有用，在这些场景中，不同的时间步长可以执行不同的操作。解释动作屏蔽的博客文章：https://boring-guy.sh/posts/masking-rl/RLlib支持动作屏蔽，即通过稍微调整环境和模型来禁止这些动作，如本示例所

星行夜空·2023-11-27 01:58

每日学术速递3.27

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理Subjects:cs.CV1.Text2Room:ExtractingTextured3DMeshesfrom2DText-to-ImageModels

AiCharm·2023-11-27 01:56

深入浅出AXI协议（4）——猝发传输

一、前言在之前的文章中，我们着重介绍了关于AXI4的握手协议它可以使得传输的双方都可以自如地控制传输的速率，我们主要介绍了握手协议出现的3种可能情况。然后对于AXI4交易通信的握手信号的关系做出了介绍：（1）在AXI4互联中，VALID信号不依赖交易中其他元件的READY信号（2）READY信号能够等待确认VALID信号；之后介绍了读交易和写交易种握手信号的依赖关系。在本文中，我们将介绍AXI4的

apple_ttt·2023-11-27 00:36

【咕咕送书 | 第六期】深入浅出阐述嵌入式虚拟机原理，实现“小而能”嵌入式虚拟机！

鸽芷咕：个人主页个人专栏:《粉丝福利》《linux深造日志》⛺️生活的理想，就是为了理想的生活!文章目录⛳️写在前面参与规则引言一、为什么嵌入式系统需要虚拟化技术？1.1专家推荐二、本书适合谁？2.1本书定位嵌入式领域开发的技术人员介绍虚拟机管理程序介绍三、内容简介3.1目录简介3.2权威作者团队文末直达送书福利⛳️写在前面参与规则✅参与方式：关注博主、点赞、收藏、评论，任意评论（每人最多评论三次

鸽芷咕·2023-11-27 00:03

如何成为沟通高手-《沟通的艺术》读书笔记

这本在30年间已经连续出版到第12版、在美国拥有200多万读者的佳作《沟通的艺术》深入浅出、详细阐述了与沟通有关的各个要素、提供了很多实用的沟通技巧，我把这些沟通技巧略作整理。

春夏聊生涯·2023-11-26 23:41

实战：使用Nginx限流

点击上方“方志朋”，选择“设为星标”回复”666“获取新整理的面试文章来源：深入浅出大型网站架构设计Nginx不仅可以做Web服务器、做反向代理、负载均衡，还可以做限流系统。

公众号:方志朋·2023-11-26 23:49

如何保证线程安全？

最近整理了一波电子书籍资料，包含《EffectiveJava中文版第2版》《深入JAVA虚拟机》，《重构改善既有代码设计》，《MySQL高性能-第3版》，《Java并发编程实战》等等获取方式:关注公众号并回复电子书领取

飞乐鸟·2023-11-26 21:48

[第12篇初心] 随笔

两天的强化学习，让我对体式有了更深的理解，对身体有了更好的觉知，对于我，瑜伽就

海水正蓝_fb05·2023-11-26 21:43

大模型三阶段训练

为了训练专有领域模型，选择LLaMA2-7B作为基座模型，由于LLaMA模型中文词表有限，因此首先进行中文词表的扩展，然后进行三阶段训练（增量预训练，有监督微调，强化学习）。

hj_caas·2023-11-26 20:17

FTL——垃圾回收GC (Garbage Collection)

本文章内容来源《深入浅出SSD固态存储核心技术原理与实战.pdf》简介由于闪存需要先擦除后才能写入，由于闪存块不能覆盖写，当写人一笔新的数据时，不能直接在老地方更改(闪存不允许在一个闪存页(Page)上重复写人

水心123·2023-11-26 19:52

MATLAB强化学习一：曲线绘制基础添加标题+图例+颜色

MATLAB强化学习一：曲线绘制添加标题+图例+颜色1.plot函数绘制曲线plot(x,y,'r');2.颜色是以x变量为横坐标，y变量为纵坐标绘制红色曲线。其中，颜色控制由‘r’实现。

求知小菜鸟·2023-11-26 14:20

六月份组队学习【深入浅出PyTorch】Task05打卡笔记

本次吃瓜教程是Datawhale组织的组队学习。学习资料由开源学习组织Datawhale提供。开源贡献：李嘉骐、牛志康、刘洋、陈安东、陈玉立、刘兴、郭棉昇、乔彬、邝俊伟笔记部分内容来源于网络检索，如有侵权联系可删本次学习针对的对象：具备高数、线代、概率论基础，有一定的机器学习和深度学习基础，熟悉常见概念，会使用Python。内容说明：PyTorch理论与实践结合，由基础知识到项目实战。学习周期：1

miskirito·2023-11-26 14:12

12、基于模型的策略学习（Model-based policy learning）

主要要点：梳理之前关于model-based强化学习的几个迭代版本探索如何学习基于模型强化学习的全局策略，局部策略。

Jabes·2023-11-26 12:15

人工智能对我们的生活影响

监督学习、无监督学习和强化学习是机器学习的主要范畴。（2）自然语言处理（NaturalLang

生生不息~·2023-11-26 12:11

深入浅出SOA思想

原文链接：https://my.oschina.net/xianggao/blog/6381950系列目录聊聊服务架构深入浅出SOA思想微服务、SOA和API对比与分析1SOA是什么SOA的全称是Service-OrientedArchitecture

菠萝科技·2023-11-26 12:36

深入浅出RPC原理

转自：https://ketao1989.github.io/2016/12/10/rpc-theory-in-action/深入浅出RPC原理远程过程调用(RemoteProcedureCall，简称

TaoTao Li·2023-11-26 12:04

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