飞桨parl_基础篇_强化学习

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

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

2019-04-02 131 candidate

1.认识这个词（基础篇）词：candidate英英释义：apersonwhoappliesforajoborisnominatedforelection例句：Sofaronlyfivecandidateshaveshowninterestinthissalesposition
静美的秋·2024-01-10 12:52

Linux虚拟网络：Docker网络知识之基础篇

我们在工作中应用了docker容器化技术，服务的部署、维护和扩展都方便了很多。然而，近期在私有化部署过程中，由于不同服务器环境的复杂多变，常常遇到网络方面的问题，现象为容器服务运行正常，但宿主机、容器之间网络不通。本篇博客旨在总结：Linux虚拟网络及docker网络的基础知识遇到网络问题时排查问题思路常用指令和工具的使用以上三部分作为之后的参考，本篇文章也将会在日后实践过程中逐渐补充。本篇为第一
Ygria·2024-01-10 12:19

基础篇—测绘航空摄影、摄影测量与遥感

按照现行测绘资质标准分类，第二、三项就是测绘航空摄影（专业子项分为：一般航摄、无人飞行器航摄、倾斜航摄）、摄影测量与遥感（专业子项分为：摄影测量与遥感外业、摄影测量与遥感内业、摄影测量与遥感监理）概念区别测绘航空摄影概念测绘航空摄影是指在航空器（飞机、直升机、飞艇、气球等）上安装航空摄影仪，从空中对地球表面进性的摄影，其目的是我了获取指定范围内、一定比例重叠度的航空影像。摄影测量概念摄影测量是利用
CtrlQuasar·2024-01-10 07:08

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

【Django框架】- 基础篇

目录一、框架介绍ORM框架Django架构之MVT二、框架搭建1、创建项目2、创建应用（模块）注册应用3、启动项目三、模型-Model模型类设计-创建实体类模型类生成表通过模型类操作数据表四、后台管理五、视图-View视图函数的使用1、定义视图函数2、在应用下创建urls.py3、在应用下的urls文件下配置路由4、配置项目下的urls文件访问urlurl匹配的过程说明六、模板-Templates
why do not·2024-01-10 06:49

“不缺钱，只缺人” ，同传翻译的那些事儿

点击左上方蓝字关注我们项目简介“手把手带你学NLP”是基于飞桨PaddleNLP的系列实战项目。
飞桨PaddlePaddle·2024-01-10 05:24

Python基础篇: 环境安装

Python基础环境使用一：运行环境Anaconda介绍1、Anaconda搭建1.1、下载方式1.2、安装1.2.1、配置环境变量1.3、验证是否安装成功2、管理python环境2.1、列出所有环境2.2、创建环境2.3、进入指定虚拟环境2.4、离开虚拟环境2.5、删除虚拟环境3、依赖管理3.1、安装依赖3.2、卸载依赖3.3、查看依赖二：编辑器PyCharm介绍1、PyCharm安装2、PyC
ignativs amor·2024-01-10 05:06

Python面试题（基础篇）

题目001:在Python中如何实现单例模式。点评：单例模式是指让一个类只能创建出唯一的实例，这个题目在面试中出现的频率极高，因为它考察的不仅仅是单例模式，更是对Python语言到底掌握到何种程度，建议大家用装饰器和元类这两种方式来实现单例模式，因为这两种方式的通用性最强，而且也可以顺便展示自己对装饰器和元类中两个关键知识点的理解。方法一：使用装饰器实现单例模式。fromfunctoolsimpo
吃饭睡觉打代码想南南·2024-01-10 04:12

uni-app 经验分享，从入门到离职（二）—— tabBar 底部导航栏实战基础篇

文章目录前言⏬关于专栏关于小程序tabbar的一些知识创建一个基本的tabBar最后前言这篇文章的内容主题是关于小程序的tabBar底部导航栏的入门使用和实战技巧。通过上一篇文章的基础，我们继续对uni-app进行更深一步的了解和学习，以上一篇文章创建的项目为例子，我们在这个项目的基础上进行改动和学习小程序的tabBar内容。⏬关于专栏本篇文章是我的uni-app专栏的第二篇文章，这个专栏主要是分
黛琳ghz·2024-01-10 03:17

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

ESP32-C3入门教程 网络篇①——TCP Socket Client 客户端应用示例

4.4接收数据4.5Socket关闭4.6Socket释放五、运行效果六、全部源码七、参考一、前言本文基于VSCodeIDE进行编程、编译、下载、运行等操作基础入门章节请查阅：ESP32-C3入门教程基础篇
小康师兄·2024-01-10 00:56

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

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

LabVIEW图像增强算法（基础篇—5）

在采集或传递图像的过程中常会受到各种噪声的影响，这会导致其中包含的重要信息很难被读取和识别。例如，不均匀的光照会使图像灰度过于集中；摄像头的数模转换电路所产生的噪声会使图像质量降低；图像显示设备的局限性会造成图像显示颜色减少等。因此，在对图像进行分析处理之前，必须对图像进行增强，使其更适合人或机器进一步分析处理。图像增强是图像处理的一个重要分支。它针对给定图像的应用场合，通过各种算法增强图像中的有
不脱发的程序猿·2024-01-09 21:12

基于机器学习进行降雨预测 -- 机器学习项目基础篇（13）

在本文中，我们将学习如何构建一个机器学习模型，该模型可以根据一些大气因素预测今天是否会有降雨。这个问题与使用机器学习的降雨预测有关，因为机器学习模型往往在以前已知的任务上表现得更好，而这些任务需要高技能的个人来完成。导入库和数据集Python库使我们可以轻松地处理数据，并通过一行代码执行典型和复杂的任务。Pandas-此库有助于以2D阵列格式加载数据帧，并具有多种功能，可一次性执行分析任务。Num
python收藏家·2024-01-09 19:18

[C#]使用PaddleInference图片旋转四种角度检测

官方框架地址】https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git【算法介绍】PaddleDetection是一个基于PaddlePaddle（飞桨）深度学习框架的开源目标检测工具库
FL1623863129·2024-01-09 16:51

【基础篇】十二、引用计数法 & 可达性分析算法

文章目录1、GarbageCollection2、方法区的回收3、堆对象回收4、引用计数法5、可达性分析算法6、查看GCRoot对象1、GarbageCollectionC/C++，无自动回收机制，对象不用时需要手动释放，否则积累导致内存泄漏：Java、C#、Python、Go等支持对不再使用的对象进行回收：Java引入GC机制，主要负责对堆上的内存进行回收，简化了对象的释放，但同时也丧失了回收的
-代号9527·2024-01-09 16:05

TypeScript 从入门到进阶之基础篇(九) Class类篇

系列文章目录TypeScript从入门到进阶系列TypeScript从入门到进阶之基础篇(一)ts基础类型篇TypeScript从入门到进阶之基础篇(二)ts进阶类型篇TypeScript从入门到进阶之基础篇
枫ゞ·2024-01-09 14:16

Docker与微服务实战（基础篇）

Docker与微服务实战（基础篇）1、Docker简介2、Docker安装步骤1.Centos7及以上的版本2.卸载旧版本3.yum安装gcc相关4.安装需要的软件包5.设置stable镜像仓库【国内aliyun
良辰美景好时光·2024-01-09 14:44

GraphQL基础篇

最近参与了一个大型项目，大型项目随着系统业务量的增大，不同的应用和系统共同使用着许多的服务接口API，而随着业务的变化和发展，不同的应用对相同资源的不同使用方法最终会导致需要维护的服务API数量呈现爆炸式的增长。而另一方面，创建一个大而全的通用性接口又非常不利于移动端使用（流量损耗），而且后端数据的无意义聚合也对整个系统带来了很大的资源浪费。1、GrapQL背景经查资料显示GraphQL是Face
weixin_30391339·2024-01-09 14:37

【Java基础篇】 try中return A，catch中return Bfinally中return C，最终返回值是什么?

try中returnA，catch中returnBfinally中returnC，最终返回值是什么?✔️典型解析✔️拓展知识仓✔️finally和return的关系✔️final、finally、finalize有什么区别✔️final✔️finally✔️finalize✔️典型解析最终的返回值将会是C因为finally块总是在try和catch块之后执行，无论是否有异常发生。如果finally
昕宝爸爸爱编程·2024-01-09 13:18

Spring——Spring的事务控制（1）基础篇

Spring事务控制1.事务介绍1.1.什么是事务？当你需要一次执行多条SQL语句时，可以使用事务。通俗一点说，如果这几条SQL语句全部执行成功，则才对数据库进行一次更新，如果有一条SQL语句执行失败，则这几条SQL语句全部不进行执行，这个时候需要用到事务。刘德华《无间道》：去不了终点，回到原点回顾一下数据库事务的四大特性ACID：原子性（Atomicity）要么都执行，要么都不执行一致性（Con
wt-jiubie·2024-01-09 12:55

【QT开发笔记-基础篇】| 第二章 常用控件 | 2.4 文本框 QLineEdit

本节对应的视频讲解：B_站_链_接https://www.bilibili.com/video/BV1bU4y1S7f7QLineEdit是Qt中的文本框，准确地说是单行文本框，通常用于接受用户的输入比如用户输入用户名、密码等，都可以使用该控件。1.属性和方法QLineEdit有很多属性，完整的可查看帮助文档。这里列出常用的属性和方法：1.1占位字符串占位字符，就是当文本框中输入内容为空时，显示的
大轮明王讲QT·2024-01-09 12:46

疗愈之路：基础篇1 ～呵护自己

疗愈之路：基础篇1～呵护自己蔡雪芳201906要想练达真正的成长，需要对自己细加考量。这份考量是在细加觉察的基础上，觉察自己有怎样的情绪格调，有怎样的思考模式，及有怎样的生活韵律。
印弘caixf·2024-01-09 10:15

2019-08-14 进入人工智能行业必读的书籍

1、数字图像处理，冈萨雷斯，阮秋琦（译），电子工业出版社；2、opencv基础篇，于仕琦，刘瑞祯，北京航空航天大学出版社；3、LearningOpenCVcomputervisionwiththeopencvlibrary
可乐W·2024-01-09 10:25

【Flutter 开发实战】Dart 基础篇：常用运算符

在Dart中，运算符是编写任何程序的基本构建块之一。本文将详细介绍Dart中常用的运算符，以帮助初学者更好地理解和运用这些概念。1.算术运算符算术运算符用于执行基本的数学运算。Dart支持常见的加、减、乘、除、整除以及取余运算。常见的算数运算符如下表所示：运算符描述示例+加法a+b-减法a-b*乘法a*b/除法a/b%取余a%b~/整除a~/bvoidmain(){inta=10;intb=3;/
繁依Fanyi·2024-01-09 08:45

【算法练习】leetcode算法题合集之二叉树篇

递归遍历基础篇前序遍历，中序遍历，后序遍历是根据处理根节点的位置来命名的。树的处理大多用到了递归，递归需要知道终止条件。
秋装什么·2024-01-09 08:52

【Java 基础篇】Java方法引用详解

文章目录导言一、方法引用的概念二、方法引用的语法三、方法引用的使用方法四、方法引用的限制和注意事项总结导言Java方法引用是Java8引入的一项重要特性，它提供了一种简洁、可读性高的方式来直接引用已经存在的方法。方法引用使得代码更加简洁、易懂，同时提高了代码的可维护性和重用性。本文将详细介绍Java方法引用的概念、语法和使用方法，并提供一些示例代码。一、方法引用的概念方法引用是一种直接引用已经存在
繁依Fanyi·2024-01-09 07:22

dedecms安全设置

一、基础篇（60分）只要完成基础篇的设置，那么恭喜你，你的织梦安全已经及格了，相反，如果你没有按照基础篇的做，那么你的网站岌岌可危。
妖妖说·2024-01-09 07:11

Unity 面试篇|（二）Unity基础篇 【全面总结 | 持续更新】

目录1.Unity3d脚本从唤醒到销毁有着一套比较完整的生命周期，列出系统自带的几个重要的方法。2.Unity3D中的碰撞器和触发器的区别？3.物体发生碰撞的必要条件？4.简述Unity3D支持的作为脚本的语言的名称？5..Net与Mono的关系？6.OnEnable、Awake、Start运行时的发生顺序？哪些可能在同一个对象周期中反复的发生？7.移动相机动作在哪个函数里，为什么在这个函数里？8
游戏开发小Y·2024-01-09 06:50

Unity 面试篇|（一）C#基础篇 【全面总结 | 持续更新】

目录1.面向对象的三大特点2.简述值类型和引用类型3.重载和重写的区别4.C#中所有引用类型的基类是什么5.请简述ArrayList和List的主要区别6.GC相关知识点7.结构体和类8.C#中四种访问修饰符是哪些？各有什么区别？9.修饰符简述private，public，protected，internal的区别10.堆和栈的区别?11.静态构造函数12.C#String类型比stringBui
游戏开发小Y·2024-01-09 06:19

关于生成式语言大模型的一些工程思考 paddlenlp & chatglm & llama

近期百度飞桨自然语言处理项目paddlenlp发布了2.6版本。
路人与大师·2024-01-09 02:57

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

MATLAB强化学习工具箱（十一）训练DDPG智能体控制飞行机器人

飞行机器人模型此示例的强化学习环境是飞行机器人，其初始条件围绕半径为15m的圆环随机化。机器人的方向也是随机的。机器人具有安装在主体侧面的两个推进器，用于推动和操纵机器人。训练的目标是将机器
王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习实战(一) 强化学习智能体训练总览

强化学习智能体训练总览简介训练算法情节管理器保存候选智能体并行计算GPU加速验证训练后的策略环境验证简介创建环境和强化学习智能体后，您可以使用训练功能在环境中训练智能体。
王莽v2·2024-01-09 01:46

MATLAB强化学习工具箱(三)-创建Simulink环境并训练智能体

使用强化学习深度确定性策略梯度（DDPG）智能体。水箱模型此示例的原始模型是水箱模型。目的是控制水箱中的水位。通过进行以下更改来修改原始模型：删除PID控制器。插入RLAgent块。
王莽v2·2024-01-09 01:16

AI人工智能学习路线图

学习人工智能的基本算法，包括分类、回归、聚类、强化学习等。了解常用的人工智能框架，如TensorFlow、PyTorch等。实践并练习，尝试自己解决一些练习题或者实际问题。学
AI论道·2024-01-09 01:43

强化学习的数学原理学习笔记 - 策略梯度（Policy Gradient）

文章目录概览：RL方法分类策略梯度（PolicyGradient）BasicPolicyGradient目标函数1：平均状态值目标函数2：平均单步奖励PG梯度计算REINFORCE本系列文章介绍强化学习基础知识与经典算法原理
Green Lv·2024-01-09 00:24
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