飞桨parl_基础篇_强化学习第4页

机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关联与区别

本文主要了解并初步探究机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习的关系与区别，通过清晰直观的关系图展现出四种“学习”之间的关系。

半亩花海·2024-02-19 12:43

每日五道java面试题之java基础篇（九）

目录：第一题你们项⽬如何排查JVM问题第二题⼀个对象从加载到JVM，再到被GC清除，都经历了什么过程？第三题怎么确定⼀个对象到底是不是垃圾？第四题JVM有哪些垃圾回收算法？第五题什么是STW？第一题你们项⽬如何排查JVM问题对于还在正常运⾏的系统：可以使⽤jmap来查看JVM中各个区域的使⽤情况可以通过jstack来查看线程的运⾏情况，⽐如哪些线程阻塞、是否出现了死锁可以通过jstat命令来查看垃

中北萌新程序员·2024-02-19 12:12

JVM（4）原理篇

以基础篇的这段代码为例：Java中的8大数据类型在虚拟机中的实现：boolean、byte、char、short在栈上是不是存在空间浪费？

梵高Coding·2024-02-19 12:05

每日五道java面试题之java基础篇（十二）

目录:第一题谈谈你对AQS的理解，AQS如何实现可重⼊锁？第二题.Sychronized的偏向锁、轻量级锁、重量级锁第三题CountDownLatch和Semaphore的区别和底层原理第四题线程池中阻塞队列的作⽤？为什么是先添加列队⽽不是先创建最⼤线程？第五题对守护线程的理解第一题谈谈你对AQS的理解，AQS如何实现可重⼊锁？AQS是⼀个JAVA线程同步的框架。是JDK中很多锁⼯具的核⼼实现框架

中北萌新程序员·2024-02-19 12:00

一文搞懂AWS EC2, IGW, RT, NAT, SG 基础篇下

B站实操视频更新跟着拉面学习AWS——EC2,IGW,RT,NAT,SG简介长文多图预警，看结论可以直接拖到“总结”部分本文承接上一篇文章介绍以下AWS基础概念或服务EC2IGW（InternetGateway）RouteTable（RT）EIP（ElisticIP）NATgatewaySSM（Systemmanager）SecurityGroup（SG）在上一篇文章中我们创建了一个VPC，两个S

全是AWS干货·2024-02-19 12:25

强化学习（TD3）

DDPG源于DQN，DQN源于Q_learning，这些算法都是通过估计Q值来寻找最优的策略，在强化学习中，更新Q网络的目标值ta

sssjjww·2024-02-19 11:09

HarmonyOS鸿蒙学习基础篇 - Column/Row 组件

前言Row和Column组件是线性布局容器，用于按照垂直或水平方向排列子组件。Row表示沿水平方向布局的容器，而Column表示沿垂直方向布局的容器。这些容器具有许多属性和方法，可以方便地管理子组件的位置、大小、间距和对齐方式。例如，可以设置容器内部的子组件之间的间距（space属性），以及子组件在主轴（水平或垂直方向）和交叉轴上的对齐方式。Column组件Column(value?:{space

迪迦·2024-02-15 10:35

HarmonyOS鸿蒙学习基础篇 - 自定义组件（一）

前言在ArkUI中，UI显示的内容均为组件，由框架直接提供的称为系统组件，由开发者定义的称为自定义组件。在进行UI界面开发时，通常不是简单的将系统组件进行组合使用，而是需要考虑代码可复用性、业务逻辑与UI分离，后续版本演进等因素。因此，将UI和部分业务逻辑封装成自定义组件是不可或缺的能力。自定义组特点：可组合：允许开发者组合使用系统组件、及其属性和方法。可重用：自定义组件可以被其他组件重用，并作为

迪迦·2024-02-15 10:34

NLP_ChatGPT的RLHF实战

文章目录介绍小结介绍ChatGPT之所以成为ChatGPT，基于人类反馈的强化学习是其中重要的一环。

you_are_my_sunshine*·2024-02-15 09:41

LLM大模型相关问题汇总---包括问题与答案

一、基础篇1.目前主流的开源模型体系有哪些？-Transformer体系：由Google提出的Transformer模型及其变体，如BERT、GPT等。

lichunericli·2024-02-15 09:56

基于Monte Carlo 的策略评估

基于MonteCarlo的策略评估在强化学习中，MonteCarlo是一种被广泛用到的方法。这种方法主要是从经验experience中拟合数值，本质上就是从不同的采样中获得结果，然后将其平均。

Longlongaaago·2024-02-15 07:36

强化学习On-policy vs Off-policy

强化学习On-policyvsOff-policy这里我们讲讲强化学习中on-policy和off-policy的区别。

Longlongaaago·2024-02-15 07:36

一篇文章教你从入门到精通 Google 指纹验证功能

一、基础篇从Androi

vivo互联网技术·2024-02-15 06:53

和京京一起scratch编程--基础篇-角色-造型

“每天进步一点点，一个小小的成功都会让小朋友雀跃，欢呼”昨天京京的那一声“哦”，果然意味深长。今天刚开始，我就问京京：“宝宝，我们昨天都学了哪些内容呢？”京京非常果断的说道：“不知道”。大家应该都有这种场景体会吧。某些对于家长来说的东西，之所以简单，容易。那是由于我们有了对知识的积累，对生活的阅历，在这些厚重的沉淀基础上才显得容易。而对于小朋友来说，有些东西就不太容易接受了。童心之所以珍贵，就是由

平凡的人pxf·2024-02-15 05:53

嵌入式单片机基础篇（四）之stm32以及51单片机按键输入详解

嵌入式单片机基础篇（四）stm32以及51单片机按键输入详解第一部分stm32按键输入1、问题：简述按键输入的基本原理？

lostlll·2024-02-15 04:44

高端密码学院笔记362

高端幸福密码学院（高级班）幸福使者：李华第（674）期《幸福》之回归心理发展力量基础篇——“做了”还是“做好”成长的喜悦”心理案例分析主讲：刘莉一，知识扩充人生是一种信念，相信美好，终会遇见美好，经历了长夜

柚子_b4b4·2024-02-15 02:32

今日arXiv最热NLP大模型论文：无需数据集，大模型可通过强化学习与实体环境高效对齐 | ICLR2024

相比之下，强化学习（RL）能够通过试错的方法从零开始学习策略，从而确保内部嵌入知识与环境的对齐。但是，怎样将先验知识高效地融入这样的学习过程是一大挑战，为了解决这一差距

夕小瑶·2024-02-15 02:56

强化学习-赵世钰（三）：贝尔曼最优公式【Bellman Optimality Equation】、最优策略【Optimal Policy/Optimal State Values】

一、Motivatingexamples二、最优策略/optimalpolicy三、贝尔曼最优公式【BellmanOptimalityEquation】1、贝尔曼公式/BellmanEquation2、贝尔曼最优公式/BellmanOptimalityEquation对于贝尔曼公式来说，求解statevalue时是依赖于一个给定的π；对于贝尔曼最优公式来说，π是不定的，是需要求解的参数；3、压缩映

u013250861·2024-02-14 23:51

学习心得-强化学习【贝尔曼最优公式】

只为记录学习心得学习视频来源B站up主西湖大学空中机器人：链接：https://www.bilibili.com/video/BV1sd4y167NS/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=ad94eb95d81e9e6b1a5d71459ef1a76d目录1.举例入门2.最优策略3.贝尔曼最优公式4.贝尔曼最优公式详细分析5.分

白菜真是菜·2024-02-14 23:51

【强化学习的数学原理】课程笔记（三）——贝尔曼最优公式

RewriteEquation4.ContractionMappingTheorem5.Solution6.Analyzingoptimalpolicies说明：本内容为个人自用学习笔记，整理自b站西湖大学赵世钰老师的【强化学习的数学原理

csu一言·2024-02-14 23:21

每日五道java面试题之java基础篇（八）

第一题.CopyOnWriteArrayList的底层原理是怎样的⾸先CopyOnWriteArrayList内部也是⽤过数组来实现的，在向CopyOnWriteArrayList添加元素时，会复制⼀个新的数组，写操作在新数组上进⾏，读操作在原数组上进⾏并且，写操作会加锁，防⽌出现并发写⼊丢失数据的问题写操作结束之后会把原数组指向新数组CopyOnWriteArrayList允许在写操作时来读取数

中北萌新程序员·2024-02-14 22:09

分清资产及负债&富人的三个秘密

本文是个人学习理财知识后汇总得来—财商基础篇，一共1797个字，拒绝碎片化泛读，精读约需4分钟。理财能力最终体现在【对资产和负债的辨别能力】上。资产和负债，我们这里讲的角度，是从现金流的角度。

金融小学生·2024-02-14 19:03

如何强化学习力度，增强干部能力素质的思考

作为公职人员，要不断加强政治学习，做到严、实，在学习中提升综合能力素质，提高组织工作科学化水平，着力锻造一支爱学习、肯学习、富有成效的学习型干部。一要坚持政治标准，提高学习广度。要健全学习制度，加强对学习活动的动态管理，保证学习活动的经常性和学习内容的系统，锤炼组工干部忠诚、干净、担当的政治品格，以部务会、理论学习中心组学习、每日晨读、开展“夜学课堂”、“匀彩组工”读写交流为抓手，深入学习习近平新

王家遥3·2024-02-14 14:15

基础的OC

基础篇Objective-C的类可以多重继承么?可以采用多个协议么?不可以多重继承,可以采用多个协议.objc使用什么机制管理对象内存？

lfp901020·2024-02-14 08:23

《Java 后端面试经》微服务篇

《Java后端面试经》专栏文章索引：《Java后端面试经》Java基础篇《Java后端面试经》JavaEE篇《Java后端面试经》数据库篇《Java后端面试经》多线程与并发编程篇《Java后端面试经》JVM

ReadThroughLife·2024-02-14 08:23

每日五道java面试题之java基础篇（七）

第一题.HashMap和HashTable有什么区别？其底层实现是什么？区别：HashMap⽅法没有synchronized修饰，线程⾮安全，HashTable线程安全；HashMap允许key和value为null，⽽HashTable不允许底层实现：数组+链表实现，jdk8开始链表⾼度到8、数组⻓度超过64，链表转变为红⿊树，元素以内部类Node节点存在3.计算key的hash值，⼆次hash

中北萌新程序员·2024-02-14 06:17

微服务实战--基础篇之ES（三）

数据同步elasticsearch中的酒店数据来自于mysql数据库，因此mysql数据发生改变时，elasticsearch也必须跟着改变，这个就是elasticsearch与mysql之间的数据同步。思路分析常见的数据同步方案有三种：同步调用异步通知监听binlog同步调用方案一：同步调用基本步骤如下：hotel-demo对外提供接口，用来修改elasticsearch中的数据酒店管理服务在完

三角形代表重生·2024-02-14 05:10

探索机器学习：定义、算法及应用领域

目录前言1机器学习的定义2机器学习算法2.1监督学习2.2无监督学习2.3强化学习3机器学习的应用3.1智能搜索3.2医疗诊断3.3无人驾驶结语前言机器学习，源自ArthurSamuel的定义，赋予计算机通过领域学习的能力

cooldream2009·2024-02-14 05:29

飞桨和torch随机数对齐

飞桨和torch随机数对齐#在使用traindataloader的时候，建议设置randomseed，对于PyTorch来说#initializerandomseedtorch.manual_seed(

skywalk8163·2024-02-14 04:06

瑜伽第5天

我打开瑜伽境界基础篇（女版）视频，文君老师演示，户外拍摄，风景、音乐配上老师的优美动作，合而为一，非常和谐，又一次体会到了瑜伽的美。期待有一天，我也可以动作美美地去我家附近的森林公园惬意地修习瑜伽。

新绿20·2024-02-14 03:22

【Flutter入门到进阶】Flutter基础篇---基础组件

1Container容器组件1.1属性说明1.1.1alignmenttopCenter：顶部居中对齐topLeft：顶部左对齐topRight：顶部右对齐center：水平垂直居中对齐centerLeft：垂直居中水平居左对齐centerRight：垂直居中水平居右对齐bottomCenter底部居中对齐bottomLeft：底部居左对齐bottomRight：底部居右对齐1.1.2decora

__Yvan·2024-02-13 21:01

大模型评测和强化学习知识

1大模型怎么评测？大语言模型的评测通常涉及以下几个方面：语法和流畅度：评估模型生成的文本是否符合语法规则，并且是否流畅自然。这可以通过人工评估或自动评估指标如困惑度（perplexity）来衡量。语义准确性：评估模型生成的文本是否准确传达了所需的含义，并且是否避免了歧义或模棱两可的表达。这需要通过人工评估来判断，通常需要领域专家的参与。上下文一致性：评估模型在生成长篇文本时是否能够保持一致的上下文

lichunericli·2024-02-13 19:26

感动无处不在

我以为，很久没有真正深入专业，再来接触一个全新的产品设计，很多相关标准陌生，强化学习，图纸恐怕难通过。其实顺利通过。…………哎呦喂，什么时候开始那么没有自信的了呢？我几乎一整天都在嘲笑我的自以为是。

冰之怡·2024-02-13 14:01

交通流优化的一种强化学习方法

本文提出了一种基于强化学习的交通流优化方法。我们表明交通流优化问题可以表述为一个马尔可夫决

当交通遇上机器学习·2024-02-13 14:40

100000000！文心一言披露最新用户规模

会上，王海峰以《文心加飞桨，翩然赴星河》为题作了主旨演讲，分享了飞桨和文心的最新成果。

桃花键神·2024-02-13 14:28

每日五道java面试题之java基础篇（六）

第一题：Java创建对象有哪⼏种⽅式？Java中有以下四种创建对象的⽅式:new创建新对象通过反射机制采⽤clone机制通过序列化机制前两者都需要显式地调⽤构造⽅法。对于clone机制,需要注意浅拷⻉和深拷⻉的区别，对于序列化机制需要明确其实现原理，在Java中序列化可以通过实现Externalizable或者Serializable来实现第二题.Integera=127，Integerb=127

中北萌新程序员·2024-02-13 14:57

每日一词

1.认识这个词（基础篇）词：essence英英释义：themostbasicandimportantqualityofsomething例句：Theessenceofeducationistoteachstudentshowtothinkcritically

莹仔Skye·2024-02-13 10:17

docker从入门到入土（进阶篇）

之前我们学习了docker的基础篇内容，今天我们来深入了解进阶篇的内容。在学习进阶篇之前，请大家务必保证基础篇的那些常用命令都进行了练习并且已经熟练掌握！

Koko～·2024-02-13 08:45

网络专栏目录

大家好我是苏麟,这是网络专栏目录.图解网络资料来源:小林coding小林官方网站:小林coding(xiaolincoding.com)图解网络目录基础篇基础篇TCP/IP网络模型有几层?

踏遍三十六岸·2024-02-13 07:42

《零基础实践深度学习》1.4.1飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍

1.4飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍1.4.1深度学习框架近年来，深度学习在很多机器学习任务中都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域都有着广泛应用

软工菜鸡·2024-02-13 06:35

高端密码学院笔记436

高端幸福密码学院（研修班）幸福使者：李华第（748）期《幸福》之启动觉察生命过程力量基础篇——“对我的主持很满意”——能量成长的喜悦心理案例分析主讲：刘莉老师2021.3.15星期一成长的喜悦”心理案例分析主讲

柚子_b4b4·2024-02-13 01:03

高端密码学院笔记218

高端幸福密码学院（高级班）幸福使者：李华第（531）期《幸福》之触摸自我觉察心理咨询基础篇——“拼搏过”成长的喜悦心理案例分析主讲：刘莉2020.8.10星期一成长的喜悦心理案例分析主讲：刘莉一，知识扩充

柚子_b4b4·2024-02-12 23:21

ChatGPT的背后原理：大模型、注意力机制、强化学习

Python学研大本营》，加入读者群，分享更多精彩本文主要介绍为ChatGPT提供动力的机器学习模型，将从大型语言模型的介绍开始，深入探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意机制，然后深入到从人类反馈强化学习

Python学研大本营·2024-02-12 23:17

韩顺平老师Linux课程笔记

1.课程内容P3-P85linux基础篇P86-P90java定制篇P91-P107大数据shell篇P108-P115python定制篇P117-P141linux高级篇P142-P153面试题VMwarePro_v16.22

学吧，学无止境...·2024-02-12 20:55

蓝桥杯单片机省一经验分享1:基础篇.含详细代码与应试技巧

那是当年4月的一个早上，一觉醒来，想起一件大事：明天蓝桥杯，心想完蛋了；下午一觉醒来，得到一个“好消息”：蓝桥杯硬件延期了，然后我欣喜若狂的接着睡....既然时间充足了，我就自己写一点笔记，以便自己复习，备战蓝桥杯单片机的比赛，首先，你要买一块板子，然后得到店铺的零基础教程，然后找到那个“半小时省赛三等奖”程序，就是把所有模块都用一遍，并且精准地背出来，忘了的也能看原理图写出来。（我买的是大科电子

nnerddboy·2024-02-12 19:33

请收下这篇最全面的python学习路线

下面小编为大家总结了Python的学习路线：Python基础篇Python3开发环境基本数据类型字符串列表、元组、字典、集合条件与循环函数的函数，函数的定义与调用面向对象编程的思想以及特性面向对象编程的类与对象图书管理系统综合应用实例

诸葛青云999·2024-02-12 18:18

强化学习中的无模型控制

在这里插入图片描述目录在上一篇文章强化学习中的无模型预测中，有说过这个无模型强化学习的预测问题，通过TD、n-stepTD或者MC的方法能够获得值函数，那拿到value之后如何获取policy呢？

小小何先生·2024-02-12 16:17

王树森：学 DRL 走过的弯路太多，想让大家避开（文末赠送福利）

大家都知道，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）就是应用了神经网络的强化学习。而强化学习是机器学习的一个分支，研究如何基于对环境的观测做出决策，以最大化长期回报。

人工智能与算法学习·2024-02-12 15:43

【前端高频面试题--Vue基础篇】

作者：“码上有前”文章简介：前端高频面试题欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言前端高频面试题--Vue基础篇Vue基本原理双向绑定与MVVM模型Vue的优点计算属性与监听属性计算属性监听属性计算属性与监听属性的区别与侧重

码上有前·2024-02-12 13:41

彭晋辉：学学叶小鱼的文案写作（一）（448/1000）

文案训练营3阶段基础篇：掌握文案写作的基本套路应用篇：搞定文案人工作的日常事务提升篇：比其他文案人懂得更多文案高手第一步，如何判断文案的好坏？1，你认为好的文案，真的就是好文案吗？

晋辉的思感见行·2024-02-12 12:33

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