深入浅出强化学习第37页

深入浅出Django的MTV架构

概要在现代Web应用程序开发中，采用一种模式或架构以组织代码和功能是至关重要的。在Django中，这种模式被称为MTV模式，即模型（Model）、模板（Template）和视图（View）。尽管它与传统的MVC（模型-视图-控制器）模式类似，Django的MTV架构有自己独特的实现方式。本文将详细介绍Django的MTV架构，并提供一些示例，以帮助你更好地理解和应用这一架构。1.DjangoMTV

Rocky006·2023-11-09 16:42

《嵌入式虚拟化技术与应用》：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！

随着物联网设备的爆炸式增长和万物互联应用的快速发展，虚拟化技术在嵌入式系统上受到了业界越来越多的关注、重视和实际应用。嵌入式系统与虚拟化技术这个跨界创新组合应运而生，其典型的应用场景包括软件定义汽车驾驶舱、工业领域的工作负载整合等。虚拟化技术尤其是开源虚拟化技术，构成了云计算的基石，促进了云时代的蓬勃发展。而随着万物互联的物联网的指数级发展，虚拟化技术也开始在嵌入式领域得到广泛的应用。能够促使嵌入

米码收割机·2023-11-09 15:12

计算机网络硬核指南|网络设计核心思想

我是Alex，今天分享计算机网络硬核系列的第一篇：计算机网络通信的理解本篇主要是对计算机网络一些核心思想理解，属于内功心法，初学者适合入门，非初学者可以学习其设计思想，总之希望帮助大家提高对网络的理解；深入浅出

极客重生·2023-11-09 11:48

AI对抗中的AI：技术展望与应用研究

我们将关注领域包括对抗学习、对抗生成网络、强化学习等，并分析潜在应用领域中的挑战和机遇。引言随着人工智能技术的日新月异，我们正处于一个信息爆炸的时代。

液态不合群·2023-11-09 11:23

AlphaGo Zero 强化学习算法原理深度分析

AlphaGoZero是Deepmind最后一代AI围棋算法，因为已经达到了棋类游戏AI的终极目的：给定任何游戏规则，AI从零出发只通过自我对弈的方式提高，最终可以取得超越任何对手（包括顶级人类棋手和上一代AlphaGo）的能力。换种方式说，当给定足够多的时间和计算资源，可以取得无限逼近游戏真实解的能力。这一篇，我们深入分析AlphaGoZero的设计理念和关键组件的细节并解释组件之间的关联。下一

人工智能与算法学习·2023-11-09 05:27

论文翻译：Mastering the Game of Go without Human Knowledge (第一部分)

这些神经网络使用人类的专家数据进行监督学习，以及通过自我对弈进行强化学习。在这里，我们介绍一个仅仅基于强化学习的算法，除了游戏规则外没有任何的人类数据，指导，或领域知识。AlphaGo

weixin_33709364·2023-11-09 05:56

Mastering the game of Go without human knowledge (AlphaGo Zero)

AlphaGo的树搜索结合了深度神经网络，这些网络是由专家知识进行监督式学习以及从selfplay中进行强化学习。AlphaGoZero仅基于强化学习，一个神经网络被训练来预测行为的选择和价值。

困比比·2023-11-09 05:19

论文《Masteing the game of Go without human knowledge》解读

1、整体解读AlphaGoZero中使用的是强化学习方法，使用的深度神经网络记为fθfθ(其中θθ是网络的参数)。

HawardScut·2023-11-09 05:41

Alphago Zero的原理及实现：Mastering the game of Go without human knowledge

近年来强化学习算法广泛应用于游戏对抗上，通用的强化学习模型一般包含了Actor模型和Critic模型，其中Actor模型根据状态生成下一步动作，而Critic模型估计状态的价值，这两个模型通过相互迭代训练

tostq·2023-11-09 05:37

[AutoSar NVM] 存储服务层（Memory Service）详解

专栏《深入浅出AutoSAR》。全文5300字，依AutoSAR及公开知识辛苦整理，禁止转载。

木子芯兮·2023-11-09 04:59

Jupyter Notebook：内核似乎挂掉

梦断紫丁香·2023-11-09 04:25

多智能体强化学习设计20231108

1.什么样的问题适合用多智能体强化学习？多智能体强化学习适用于一系列问题，特别是那些涉及多个智能体相互作用的场景。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-09 01:47

多智能体强化学习的主要流程是什么？训练方式跟单智能体有什么不同？

多智能体强化学习(Multi-AgentReinforcementLearning,MARL)是一种用于处理多个智能体相互作用的强化学习问题的方法。

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-09 01:46

学习强化学习疑问2023.11.7

1.强化学习代码中都没有test函数吗在强化学习（ReinforcementLearning,RL）的代码中，通常不会有名为“test”的特定函数，但会有用于测试和评估训练后的强化学习代理的代码块或函数

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-11-09 01:11

深入浅出JVM之线上虚拟机工具

jpsJVMProcessStatusTool是其中典型的jvm工具，除了名字像Unix的ps命令之外，它的功能也和ps命令类似，可以列出正在运行的虚拟机进程，并显示虚拟机正在执行主类(MainClass、main()函数所在的类）名称以及这些进程本地虚拟机唯一id，虽然功能比较单一，但它是使用频率最高的JDK命令工具。jps查看pidjps-l展示类的全限定名，如果进程执行的是jar包，则输出j

kangswx·2023-11-08 20:37

Spring Cloud Openfeign源码解析，深入浅出

目录一、@import二、启动加载FeignClientsRegistrar1、启动类上添加的@EnableFeignClients开启feign支持2、会通过@Import(FeignClientsRegistrar.class)动态注入Bean接口3、动态装载4、重点：registerBeanDefinitions主要包含两个函数内容5、registerFeignClient作用6、regis

kele。·2023-11-08 20:16

机器学习算法分类

根据数据集不同，可以吧机器学习算法分为：监督学习无监督学习半监督学习强化学习1、监督学习●定义:输入数据是由输入特征值和目标值所组成。

nousefully·2023-11-08 11:48

深入浅出 JetPack Compose UI 自动更新原理

为什么需要学习Compose的底层原理？我想学习底层原理的主要原因是我对JetpackCompose是如何运作的非常感兴趣。相对于传统的View系统，JetPackCompose写起来相当神奇。具体来说，Composable函数不会有返回值；它会自动更新。当然，考虑到它会是未来AndroidUI开发主流框架，我相信探究它的底层原理绝不是在浪费时间。并且如后面正文描述那样，我发现JetpackCom

码中之牛·2023-11-08 10:37

缓解缓存击穿的大杀器之---singleflight深入浅出

singleflight简单介绍singlefight直译“单飞”，那顾名思义就是有一堆鸟，但是咱只让一只鸟单飞。。。singleflight提供了重复函数调用抑制机制，使用它可以避免同时进行相同的函数调用。第一个调用未完成时后续的重复调用会等待，当第一个调用完成时则会与它们分享结果，这样以来虽然只执行了一次函数调用但是所有调用都拿到了最终的调用结果。singleflight使用场景singlef

B_rownJay·2023-11-08 10:13

强化学习之马尔科夫过程

马尔可夫过程马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcesses,MDPs）是对强化学习问题的数学描述。

静_流·2023-11-08 08:47

Kafka深入浅出——初识Kafka

1、消息引擎背景根据维基百科的定义，消息引擎系统是一组规范。企业利用这组规范在不同系统之间传递语义准确的消息，实现松耦合的异步式数据传递.即：系统A发送消息给消息引擎系统，系统B从消息引擎系统中读取A发送的消息。2、消息引擎的分类点对点模型：也叫消息队列模型。如果拿上面那个“民间版”的定义来说，那么系统A发送的消息只能被系统B接收，其他任何系统都不能读取A发送的消息。日常生活的例子比如电话客服就属

HiBoyljw·2023-11-08 08:15

【JUC并发编程】深入浅出Java并发基石——AQS

【JUC并发编程】深入浅出Java并发基石——AQS参考资料：RedSpider社区——第十一章AQS深入剖析并发之AQS独占锁1.5w字，30图带你彻底掌握AQS！

小颜-·2023-11-08 07:53

机器学习概述（机器学习实战）

1.1机器学习系统的种类1.1.1监督式学习类别（回归和分类）1.1.2无监督式学习类别1.1.3半监督式学习1.1.4强化学习1.1.5批量学习和在线学习1.1.6基于实例与基于

Steven迪文·2023-11-08 07:19

强化学习—(最优)贝尔曼方程推导以及对(最优)动作价值函数、(最优)状态价值函数的理解

强化学习中首先要明白(折扣)回报的定义：Ut=Rt+γRt+1+γ2Rt+2+......γnRnU_t=R_t+\gammaR_{t+1}+\gamma^2R_{t+2}+......

chp的博客·2023-11-08 06:07

深入浅出微前端（qiankun）

微前端的理解微前端的核心理念是将前端应用程序看作是一个整体，由多个独立的部分组成。每个部分被视为一个微前端应用，它们可以具有自己的技术栈、开发流程和团队组织。这种方式使得团队可以独立开发和部署各个子应用，减少了协调和合并的复杂性。为什么Iframe无法胜任微前端的工作？IFrame在传统的前端开发中是一种常见的技术，用于在页面中嵌入其他网页或应用程序。然而，在微前端架构中，IFrame并不是一个理

程序员辰风·2023-11-08 06:45

Linux下的设计模式——责任链模式(Chain of Responsibility)深入浅出【建议新手收藏】

前言：责任链（chainofresponsibility）模式很像异常的捕获和处理，当一个问题发生的时候，当前对象看一下自己是否能够处理，不能的话将问题抛给自己的上级去处理，但是要注意这里的上级不一定指的是继承关系的父类，这点和异常的处理是不一样的。所以可以这样说，当问题不能解决的时候，将问题交给另一个对象去处理，就这样一直传递下去直至当前对象找不到下线了，处理结束。如下图所示，处于同等层次的类都

简说Linux内核·2023-11-08 00:06

2023-06-23 操作系统实模式、保护模式的深入浅出

2023-06-23操作系统实模式、保护模式的深入浅出文章目录2023-06-23操作系统实模式、保护模式的深入浅出1、实模式2、保护模式声明：本文大部分知识提炼自《操作系统真象还原》一书，读者若是对本文中的某些知识点有疑问

雪饼熊·2023-11-07 22:33

深入浅出学习透析Nginx服务器的基本原理和配置指南「负载均衡篇」

负载均衡之前的章节内容中【深入浅出学习透析Nginx服务器的基本原理和配置指南「初级实践篇」】和【深入浅出学习透析Nginx服务器的基本原理和配置指南「进阶实践篇」】，我们采用的代理仅仅指向一个服务器。

洛神灬殇·2023-11-07 20:59

具有非线性动态行为的多车辆列队行驶问题的基于强化学习的方法

研究人员专注于通过传统控制策略以及最先进的深度强化学习(RL)方法解决自动驾驶车辆控制的各种方法。在这项研究中，除了提出基于RL的最优间隙控制器之

龙晨天·2023-11-07 20:21

一种基于强化学习的自动变道机动方法

在我们的研究中，我们提出了一种基于强化学习的方法来训练车辆智能体学习自动变道行为，以便它可以在各种甚至不可预见的情况下智能地进行变道。特别是，我们将状态空间和动作空间都视为连

龙晨天·2023-11-07 20:21

PyTorch入门系列教程 — 土堆教程的目录和索引

土堆教程是一系列深入浅出的PyTorch教程，旨在帮助初学者掌握PyTorch的基础知识和高级技巧。本文将为您提供土堆教程的目录及索引，以便您更轻松地找到所需的教程内容。

不吃花椒的兔酱·2023-11-07 18:49

SQL必知会（一）-学习前的准备

整理笔记的目的我曾尝试同时读过几本理论性比较强的书，如《深入浅出SQL》、《SQL经典入门》、《SQLServer从入门到精通》、《数据库系统概念》等。

CRongQ·2023-11-07 17:11

对‘pthread_create’未定义的引用_深入浅出 C++ 11 右值引用

微信限制：不能放置链接，样式比较奇怪，发布后不能更新。。。推荐阅读原文：旧文翻新，最新版本请阅读原文1写在前面如果你还不知道C++11引入的右值引用是什么，可以读读这篇文章，看看有什么启发；如果你已经对右值引用了如指掌，也可以读读这篇文章，看看有什么补充。欢迎交流~尽管C++17标准在去年底已经正式发布了，但由于C++语言变得越来越复杂，让许多人对很多新特性望而却步。对于2011年发布的C++11

weixin_39658900·2023-11-07 16:07

c++ 未定义的引用_深入浅出 C++ 11 右值引用

彻底搞清楚：右值引用/移动语义/拷贝省略/通用引用/完美转发——以最短的篇幅，介绍常见误解（什么时候要用move？什么时候不能move？为什么move失败？）和基础知识（为什么右值引用变量是左值？为什么会调用移动构造函数？），一步步解释“为什么/是什么/怎么做”。写在前面如果你还不知道C++11引入的右值引用是什么，可以读读这篇文章，看看有什么启发；如果你已经对右值引用了如指掌，也可以读读这篇文章

weixin_39964978·2023-11-07 16:07

《深入浅出C++11之2通用为本，专用为末》

2通用为本，专用为末2.1继承构造函数C++11中子类可以通过using声明来声明继承基类的构造函数。structA{A(inti){}A(doubled,inti){}A(floatf,inti,constchar*c){}};structB:A{usingA::A;//继承构造函数//等价于//B(inti):A(i){}//B(doubled,inti):A(d,i){}//B(floatf

kaydxh·2023-11-07 16:32

深入浅出RVO、NRVO以及std::move的策略与影响

深入浅出RVO、NRVO以及std::move的策略与影响在C++编程实践中，理解返回值优化（ReturnValueOptimization,RVO）和命名返回值优化（NamedReturnValueOptimization

繁星意未平·2023-11-07 16:27

深入浅出分析Linux内核slab性能优化的核心思想

今天分享一篇内存性能优化的文章，文章用了大量精美的图深入浅出地分析了Linux内核slab性能优化的核心思想，slab是Linux内核小对象内存分配最重要的算法，文章分析了内存分配的各种性能问题（在不同的场景下面

linux大本营·2023-11-07 14:11

图解Linux内存性能优化核心思想

今天分享一篇内存性能优化的文章，文章用了大量精美的图深入浅出地分析了Linux内核slab性能优化的核心思想，slab是Linux内核小对象内存分配最重要的算法，文章分析了内存分配的各种性能问题（在不同的场景下面

简说Linux内核·2023-11-07 14:10

全景封面视频生成技术在淘宝的应用

本文将从业务需求到技术方案进行层层拆解，深入浅出全景封面视频生成这一场景。淘宝上的全景封面视频▐全景视频的应用行业商

阿里巴巴淘系技术团队官网博客·2023-11-07 11:44

【深入浅出Spring6】第二期——依赖注入

一、IoC控制反转控制反转是一种思想，依赖注入是其具体实现【DependenceInjection】控制反转的目的：为了降低程序的耦合度，提高程序的可扩展力，进而使程序满足开闭原则和依赖倒置原则控制反转的主要工作：通过第三方容器创建对象通过第三方容器维护对象和对象之间的关系二、DI依赖注入Spring通过依赖注入来完成Bean对象的创建以及属性赋值依赖注入都包括什么：依赖是指对象和对象之间的关系注

Bow.贾斯汀·2023-11-07 11:32

强化学习中值迭代算法的python实现

1：问题描述有一个迷宫，小人从迷宫的左上角出发，前往右下角的终点则游戏结束。迷宫中还会有一些障碍物不可以行走，求小人从起点走到终点的最优策略。2：设置参数grid为迷宫地图，”S“是起点，”G“是终点，”X“是障碍物。V是每个状态的状态值函数，初始为[[0]*3for_inrange(3)]P是状态转移概率矩阵，P中的每个元素指的是从状态S选择动作a后状态转移成S’的概率，在这个问题中状态的表示是

正能量小雷·2023-11-07 09:54

【统计强化学习】MDP上的规划

本系列文章主要参考UIUC姜楠老师开设的cs542文章目录策略迭代值迭代线性规划规划（Planning）问题是基于给定的已知的MDPM=(S,A,P,R,γ)M=(\mathcal{S},\mathcal{A},P,R,\gamma)M=(S,A,P,R,γ)，计算最优策略πM∗\pi_M^*πM∗，这里讨论Q∗Q^*Q∗的计算。本章将介绍用来求解规划问题的策略迭代算法、值迭代算法、以及线性规划算

Flower_For_Algernon·2023-11-07 09:19

强化学习中值的迭代

一、价值的迭代策略迭代的一个缺点是，其每次迭代都涉及策略评估，这本身可能是一个漫长的迭代计算，需要多次遍历状态集。如果策略评估是迭代进行的，那么只有当趋近于vπ时才会收敛。我们是否必须等待完全收敛，还是可以在达到该点之前停止？网格世界的示例表明中断策略评估是可行的。在该示例中，超过前三个迭代步骤的策略评估对相应的贪婪策略没有影响。事实上，策略迭代的策略评估步骤可以在不失去策略迭代收敛保证的情况下中

Older司机渣渣威·2023-11-07 09:18

flink sql 知其所以然（十二）：流 join 很难嘛？（上）

的文章会让你明白1.博主会阐明博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助，让小伙伴萌能直观明白博主的心思2.博主会以实际的应用场景和案例入手，不只是知识点的简单堆砌3.博主会把重要的知识点的原理进行剖析，让小伙伴萌做到深入浅出进入正文

大数据羊说·2023-11-07 05:07

Latent Space Policies for Hierarchical Reinforcement Learning翻译

摘要我们解决了为强化学习学习分层深度神经网络策略的问题。

zzzzz忠杰·2023-11-06 20:18

AI_News周刊：第六期

CV-计算机视觉|ML-机器学习|RL-强化学习|NLP自然语言处理2023.03.13—2023.03.18New1.GPT-4震憾发布！今天凌晨，OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4。

AiCharm·2023-11-06 19:44

逻辑回归之深入浅出

欢迎关注本人的微信公众号AI_EngineLogisticRegression算法原理一句话概括：逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数（损失函数）的方法，运用梯度下降或其他优化算法来求解参数，来达到将数据二分类的目的。定义：逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决二分类（0or1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性（不是概率）。比如某用户购买某商品的可

AI_Engine·2023-11-06 15:31

宫商角徵羽，音乐之美在心间

音乐在人类世界中并不像语言、数学、科学知识一样被多数人在课堂中不断强化学习，但它也有着高深的乐理、演奏技巧等，有着丰富文化内涵。儒家音乐美学思想认为,“乐者,德之华也”。

纸短情长_悦君无期·2023-11-06 14:28

理解React框架的Fiber架构

React为什么要使用Fiber架构以下内容引用修言的《深入浅出搞定react》课程，该文通俗易懂，由浅入深，一步步剖析react原理，有兴趣的朋友可以去拉钩教育前端模块找他的课程，附上链接https:

玩酷青春PAKOUR·2023-11-06 14:08

读《菜根谭》：侠气交友，素心做人

《菜根谭》深入浅出地讲出了关于人的正心修身、养性育德，处世出世等多方面的人生哲学，成为几百年传世不衰的“菜根箴言”。所以，才有古人云：“咬得菜根者，则百事可做”，“咬得菜根

佛晓星辉·2023-11-06 09:54

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