离线强化学习参数优化第22页

关于演化策略NES和协方差ES

转载自：https://blog.csdn.net/qq_39217470/article/details/107640778演化策略是一种求解参数优化问题的方法，所以我先介绍一下什么是优化。

阿喵酱紫糖·2024-01-18 02:44

币圈消息【18-05-21】

1、绝大多数交易所都是把资产离线保管，而这样的存储方式很难被黑客盗取，因为它们根本不联网，所以当你听到某个交易所被盗的信息后，真实情况是监守自盗的可能性大于被盗的可能性。

来自星尘·2024-01-18 02:01

离线数仓二

数据仓库维度模型设计维度建模基本概念维度模型是数据仓库领域大师RalphKimall所倡导，他的《数据仓库工具箱》，是数据仓库工程领域最流行的数仓建模经典。维度建模以分析决策的需求出发构建模型，构建的数据模型为分析需求服务，因此它重点解决用户如何更快速完成分析需求，同时还有较好的大规模复杂查询的响应性能。维度建模是专门应用于分析型数据库数据仓库数据集市建模的方法。数据集市可以理解为是一种"小型数据

pauls·2024-01-18 00:26

深度强化学习车辆重定向HMDRL: Hierarchical Mixed Deep Reinforcement Learning to Balance Vehicle Supply andDemand

HMDRL:HierarchicalMixedDeepReinforcementLearningtoBalanceVehicleSupplyandDemand摘要三层混合深度强化学习方法，对闲置的车辆进行重新定位管理者在顶层

发呆哥o_o ....·2024-01-17 22:01

深度强化学习的变道策略：Harmonious Lane Changing via Deep Reinforcement Learning

偏理论，假设情况不易发生摘要多智能体强化学习的换道策略，不同的智能体在每一轮学习后交换策略，达到零和博弈。

发呆哥o_o ....·2024-01-17 22:59

Javascript 下载方法分享

然而，有时我们需要将JavaScript代码下载并部署到本地服务器或离线环境中。本文将分享一些常用的JavaScript下载方法。

m1chiru·2024-01-17 22:56

基于霍克斯过程的限价订单簿模型下的深度强化学习做市策略

数量技术宅团队在CSDN学院推出了量化投资系列课程欢迎有兴趣系统学习量化投资的同学，点击下方链接报名：量化投资速成营（入门课程）Python股票量化投资Python期货量化投资Python数字货币量化投资C++语言CTP期货交易系统开发数字货币JavaScript语言量化交易系统开发相关研究总述最优做市(MM)是在限价订单簿(LOB)的两侧同时下达买订单和卖订单的问题，目的是最大化交易者的最终收益

数量技术宅·2024-01-17 22:47

尚硅谷离线数仓之采集平台

1.用户行为日志数据流向流程图如下，其中红框表示用户行为日志数据的流向图。1.1行为日志内容行为日志主要包括以下几个内容页面浏览记录动作记录曝光记录启动记录错误记录页面浏览记录动作记录曝光记录启动记录1.2用户行为日志格式页面日志启动日志页面日志，以页面浏览为单位，即一个页面浏览记录，生成一条页面埋点日志。一条完整的页面日志包含，一个页面浏览记录，用户在该页面所做的若干个动作记录，若干个该页面的曝

韩顺平的小迷弟·2024-01-17 21:56

[晓丽紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--大模型，扩散模型...

专属领域论文订阅关注{晓理紫|小李子}，每日更新论文，如感兴趣，请转发给有需要的同学，谢谢支持分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割[晓丽紫]每日论文分享

晓理紫·2024-01-17 20:28

[晓丽紫]每日论文分享(有中文摘要，源码或项目地址)--机器人相关

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晓理紫·2024-01-17 20:27

[晓理紫]每日论文推送(有中文摘要，源码或项目地址)--大模型相关、扩散模型、视觉导航

VX关注晓理紫，并留下邮箱可免费获取每日论文推送服务分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==LLM==标题:ACloserLookatAUROCandAUPRCunderClassImbalance

晓理紫·2024-01-17 20:27

[晓理紫]每日论文推送(有中文摘要，源码或项目地址)--机器人、视觉相关

专属领域论文订阅VX关注{晓理紫}，每日更新论文，如感兴趣，请转发给有需要的同学，谢谢支持VX关注晓理紫，并留下邮箱可免费获取每日论文推送服务分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇

晓理紫·2024-01-17 20:57

软件研发过程中，项目管理工具应该如何选择？

本文作者：极狐GitLab资深解决方案架构师尹学峰许多企业依旧在用老旧的方式，如Excel离线表格进行项目管理。

极小狐·2024-01-17 20:26

离线数据仓库-关于增量和全量

数据同步策略数据仓库同步策略概述一、数据的全量同步二、数据的增量同步三、数据同步策略的选择数据仓库同步策略概述应用系统所产生的业务数据是数据仓库的重要数据来源，我们需要每日定时从业务数据库中抽取数据，传输到数据仓库中，之后再对数据进行分析统计。为了方便上层指标的统计，数据的同步策略有全量同步和增量同步。同步方式是针对对应的表而言的！为什么要做数据同步？数据仓库的目的是对历史数据做分析，并对外提供数

Aimyon_36·2024-01-17 20:38

中科院自动化所：基于关系图深度强化学习的机器人多目标包围问题新算法

摘要：中科院自动化所蒲志强教授团队，提出一种基于关系图的深度强化学习方法，应用于多目标避碰包围(MECA)问题，使用NOKOV度量动作捕捉系统获取多机器人位置信息，验证了方法的有效性和适应性。

MocapLeader·2024-01-17 20:31

uniapp离线打包之Android Studio

开发环境AndroidStudio下载地址：AndroidStudio官网ORAndroidStudio中文社区HBuilderXApp离线SDK下载：最新android平台SDK下载3.1.10版本起需要申请

小咔咯mi·2024-01-17 20:30

android离线打包教程,使用Android studio 离线打包uniapp

由于项目需求，使用了hbuilderx他们家的uniapp框架，这个框架是基于微信小程序和vue衍生出来的，只要你会微信小程序和vue基本上都是很容易上手，关于他们的api，可以自行去官网查看，这里只是为了记录如何降低打包出来的apk的大小本篇博客的前提是你的电脑Android的环境配置都已经配置好了，可以运行的情况下进行的，如何证明安装成功了，你可以使用Androidstudio新建一个empt

weixin_39906192·2024-01-17 20:59

uniapp 本地打包（离线打包）

开发环境1.AndroidStudio下载地址：AndroidStudio官网2.工程文件：App离线SDK下载：最新android平台SDK下载打包步骤：1.申请Appkey登录开发者中心在左侧菜单中选择我创建的应用

流氓也是种气质 _Cookie·2024-01-17 19:58

android studio离线打包,UniApp Android studio 离线打包

UniAppAndroid离线打包完整流程1.下载Android5+SDK文件2.替换资源将你的项目生成离线打包资源替换Hbuilder-Hello中的资源，注意：web1.HBuilder-Hello

木楠依·2024-01-17 19:58

uniapp使用Android Studio离线打包

环境准备AndroidStudio：下载地址APP离线SDK下载：下载地址;目前我使用得是“[email protected]_20230704”；需要与hbuider版本配套使用。

征尘bjajmd·2024-01-17 19:26

量化交易回测框架Backtrader使用optstrategy优化

Backtrader提供了一个参数优化的方法，可以按照给出的范围来运行，大家可以根据结果寻找最优的均线天数。

一块自由的砖·2024-01-17 19:50

Umi-OCR：开源、免费、离线、多功能的 OCR 图片文字识别软件

两个版本官方版本说明不同版本仅OCR引擎插件不同，其它功能完全一致。均支持win7x64及以上的系统，附带多国语言识别库。.7z.exe为自解压包，可以用压缩软件打开，也可以在没有安装压缩软件的电脑上直接双击解压。Paddle引擎插件版（性能好，速度快，占用率高，适合高配机器。不兼容奔腾、赛扬、凌动CPU）重要提示：如果执行OCR时报错[Error]OCRinitfail，大概率是CPU不兼容Pa

AscendKing·2024-01-17 19:53

Flink的ListState在小规模场景下的缓存提速和接口优化丰富的实践

1.背景笔者的大数据平台XSailboat中包含以DAG方式可视化的离线分析和实时计算的开发、运维功能。

OkGogooXSailboat·2024-01-17 18:36

Git与GitHub的简介

面向开源及私有软件项目的托管平台，基于git技术的，所以称做githubGit和SVN的对比：1）Git是分布式的，SVN是集中式；2）Git每个历史版本存储完整的文件，SVN存储文件的差异；3）Git可离线完成大部分操作

Jason_M_Ho·2024-01-17 16:15

2024.1.16 用户画像day01 - 项目介绍

目录一.项目介绍整体流程:项目建设目的:学习安排:技术选型:技术架构:项目架构:二.名词解释一.项目介绍整体流程:项目介绍-elasticSearch-业务数据源导入-离线指标开发-Flume实时采集-

白白的wj·2024-01-17 15:40

SVR， adaboost， MLP， GBDT， XGBOOST， LIGHTGBM以及随机森林模型参数优化+模型训练+shap解释

SVR,MLP,adaboost，GBDT,XGBOOST,LIGHTGBM，随机森林模型参数优化+模型训练+shap解释导入所需要的库及数据处理模型超参数优化拆分训练集和测试集，进行shap解释导入所需要的库及数据处理

sdu_study·2024-01-17 14:18

TodoList本地存储

它也可以用于离线工作，备份数据或存储敏感信息，如

Zy000428·2024-01-17 11:20

强化学习（一）简介

强化学习这一概念在历史上来源于行为心理学，来描述生物为了趋利避害而改变自己行为的学习过程。人类学习的过程其实就是为达到某种目的不断地与环境进行互动试错，比如婴儿学习走路。

EasonZzzzzzz·2024-01-17 10:12

强化学习（二）多臂老虎机 “Multi-armed Bandits”——2

1、增量算法估计动作价值由之前的内容可知，某一个动作被选择n−1n-1n−1次后，该动作的价值估计值为Qn≐R1+R2+⋯+Rn−1n−1Q_n\doteq\dfrac{R_1+R_2+\cdots+R_{n-1}}{n-1}Qn≐n−1R1+R2+⋯+Rn−1很明显，随着时间的推移，内存和计算的需求逐渐增长，为此设计增量算法，已知QnQ_nQn和第nnn次的奖励RnR_nRn，则这nnn次奖励的

EasonZzzzzzz·2024-01-17 10:12

2024年1月16日Arxiv热门深度强化学习论文：IDENTIFYING POLICY GRADIENT SUBSPACES

揭秘强化学习之谜，图宾根大学和马普所发现策略梯度的低维奥秘，开启高效AI训练新纪元！

夕小瑶·2024-01-17 10:16

uniapp 原生安卓开发插件（module），以及android环境本地调试（二）————————————————版权声明：本文为CSDN博主「深圳程序员打工崽」的原创文章，遵循CC 4.0

1、前景承接上一篇文章，由于uniapp每天只有限定的打包次数，所以每次插件调试都打包成为基座，这个不太方便，因此，采用另外一种方式：android原生环境本地调试2、准备工作离线AppKeyuniapp

修行者对666·2024-01-17 10:53

机器学习：李航统计学习方法笔记

詹令[email protected]待整理统计学习方法监督学习非监督学习半监督学习强化学习监督学习方法生成方法GenerativeApproach：P(Y∣X)=P(X,Y)P(X)

lealzhan·2024-01-17 08:54

linux |离线安装软件 | rpm命令

离线安装包管理命令rpm######检查安装包是否认证成功简单讲来源是否可靠rpm--checksigxxx.rpmrpm--checksignmap-7.92-1.x86_64.rpmnmap-7.92

ttxiaoxiaobai·2024-01-17 08:59

idea安装Lombok incompatible with the current ieda version

文章目录一、idea安装插件包incompatiblewiththecurrentiedaversion二、下载对应版本插件三、离线安装四、安装完成重启一、idea安装插件包incompatiblewiththecurrentiedaversion

ccddsdsdfsdf·2024-01-17 07:16

论文笔记（三十九）Learning Human-to-Robot Handovers from Point Clouds

LearningHuman-to-RobotHandoversfromPointClouds文章概括摘要1.介绍2.相关工作3.背景3.1.强化学习3.2.移交模拟基准4.方法4.1.HandoverEnvironment4.2

墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:10

机器学习：简要介绍及应用案例

这种学习的方式通常分为监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习（SupervisedLearning）：在监督学习中，算法从带有标签的训练

rubyw·2024-01-17 07:06

【机器学习】强化学习（二）基于动态规划的算法

值函数可以分为状态价值函数和动作价值函数，分别适用于哪些强化学习问题二、基于动态规划的算法2.1策略迭代算法示例：(改进的)策略迭代代码首先定义了一些参数，如奖励、折扣因子、最大误差等，然后初始化了一个网格世界的环境

十年一梦实验室·2024-01-17 07:02

【机器学习】强化学习（一）强化学习简介

一、强化学习简介1.1问题定义1.2马尔可夫决策过程举例说明马尔可夫决策过程例1：例2：执行动作的策略强化学习的目标是让智能体通过不断尝试，找到最优的策略（policy），即在每个状态下选择什么动作，以最大化累积的奖励

十年一梦实验室·2024-01-17 07:59

Kafka详解及常见面试问题解析（值得珍藏）

对于像Hadoop一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，

孤蓬&听雨·2024-01-17 07:29

机器学习框架Ray -- 3.1 RayRLlib训练Pendulum-v1

分别使用SAC/DDPG/Apex-DDPG训练强化学习环境Pendulum-v1。1.Pendulum-v1环境在Pendulum-v1环境中，智能体的目标是平衡一个倒置的摆。

Augenstern-YaoYao·2024-01-17 06:28

深度强化学习算法PPO训练CartPole

PPO代码部分，训练离散动作1.导入必须要的包importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasfimporttorch.optimasoptimfromtorch.distributionsimportCategoricalfromcollectionsimportdequeimportrandomimportmatplotlib.p

槑槑紫·2024-01-17 06:27

一个可转移的连续强化学习的中心框架

TRANSFERVALUEORPOLICY?AAVALUE-CENTRICFRAMEWORKTOWARDSTRANSFERRABLECONTINUOUSREINFORCEMENTLEARNINGABSTRACTTransferringlearnedknowledgefromoneenvironmenttoanotherisanimportantsteptowardspracticalreinfor

Adam坤·2024-01-17 06:26

强化学习_PPO算法实现Pendulum-v1

目录PPO算法AC输出连续动作On-policy->Off-policyImportantsamplingIssueofImportanceSamplingAddConstraintPPO代码实现PPO算法PPO(ProximalPolicyOptimization）PPO是基于AC架构的，也就是说，PPO也有两个网络，分别是Actor和Critic，解决了连续动作空间的问题。AC输出连续动作我离

¥骁勇善战¥·2024-01-17 06:54

PPO 跑CartPole-v1

gym-0.26.2cartPole-v1参考动手学强化学习书中的代码,并做了一些修改代码importgymimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdmclassPolicyNet

NoahBBQ·2024-01-17 06:52

前端实习——H5新特性+css3

1、HTML5的新特性1）在网页上绘制图形的canvas元素2）多媒体相关video和audio元素3）对本地离线存储的更好支持本地存储：提供了两种在客户端存储数据的新方法localStorage没有时间限制的数据存储

是吱吱·2024-01-17 06:12

spark之shuffle参数优化

spark.shuffle.file.buffer默认32kshufflewritetask端的缓冲区，到达阈值后，溢写到磁盘。将数值调大，减少io操作，提升整体性能（具体数值根据实际情况设置）spark.reducer.maxSizeInFlight默认48Mreduceshuffletask端每次拉取的数据大小。将数值调大，降低io带来的性能影响spark.shuffle.io.maxRety

临界爵迹·2024-01-17 06:43

什么是ChatGPT，什么是大模型prompt

什么是ChatGptChatGPT是一个由美国的OpenAI公司开发的聊天机器人，它使用了大型语言模型，现在有GPT-3、GPT-3.5、GPT-4.0多个版本，目前还在快速发展，通过监督学习和强化学习进行了微调

张飞的猪大数据·2024-01-17 05:15

transbigdata笔记：栅格参数优化

在transbigdata中，栅格参数有如下几个params=(lonStart,latStart,deltaLon,deltaLat,theta)如何选择合适的栅格参数是很重要的事情，这会对最终的分析结果产生很大的影响。怎么选择参数，和数据以及分析的目的息息相关，transbigdata提供了三种方法来优化1准备代码1.1导入库importpandasaspdimportgeopandasasg

UQI-LIUWJ·2024-01-17 04:49

centos离线安装python3

方法一首先找到一台有网络的相同环境电脑如果是centos6，因为国内yum镜像源已经将其迁移到vault需要修改yum源为清华源vault源修改镜像源#CentOS-Base.repo##ThemirrorsystemusestheconnectingIPaddressoftheclientandthe#updatestatusofeachmirrortopickmirrorsthatareupd

啊这a·2024-01-17 04:13

QT软件在线安装与维护

一.安装安装QT开发环境分离线安装和在线安装两种方式，具体步骤如下：QT官网注册账号----下载安装包-----安装-----选择要安装的版本与开发包----版本维护注意：Qt5.14.2是最后提供二进制安装包的版本

AI+程序员在路上·2024-01-17 04:02

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