Shaping

RNA binding protein PCBP1 is an intracellular immune checkpoint for shaping T cell responses i...

本文选自sciadv，喜欢的朋友可以自行下载摘要：不同的T细胞谱系可以对各种环境信号作出反应，以驱动或限制免疫介导的病理。在这里，我们发现RNA结合蛋白，聚(C)结合蛋白1(PCBP1)是一个细胞内免疫检查点，通过限制Teff细胞固有的Treg承诺程序的表达，在激活的T细胞中上调，以防止效应T(Teff)细胞转变为调节性T(Treg)细胞。这对于稳定Teff细胞功能和颠覆免疫抑制信号至关重要。T细
一个没有感情的文献阅读机·2024-01-14 11:11

5-TC规则（traffic control）IP限速

一、TC规则1、流量控制方式：SHAPING(限制)当流量被限制，它的传输速率就被控制在某个值以下。限制值可以大大小于有效带宽，这样可以平滑突发数据流量，使网络更为稳定。
Creator_Ly·2023-10-10 09:55

ardupilot开发 --- 前馈、时间常数篇

时间常数**_TCATC_INPUT_TChttps://ardupilot.org/copter/docs/input-shaping.html
干了这碗汤·2023-09-20 16:19

TC源码分析一，tc命令

流控方式SHAPING：限流，平滑激增流量使得网络更加稳定。只适用于出口的流量。SCHEDULING：调度，管理类数据包传输，按优先级分配带宽。只适用于出口流量。POLICING：策略，用于入口流量。
Megahertz66·2023-09-06 20:15

[论文阅读]（SHAPING DATASETS: OPTIMAL DATA SELECTION FOR SPECIFIC TARGET DISTRIBUTIONS ACROSS DIMENSIONS）

文章目录摘要引言方法补充：分支界定法实验结果摘要提出了一种基于混合整数线性规划(MILP)的数据集操作方法。提出的优化可以将数据集缩小到特定的大小，同时在不同维度上强制执行特定的分布。它本质上利用了初始数据集的冗余，以生成更紧凑的版本，并在每个维度上具有特定的目标分布。如果期望的目标分布是均匀的，那么效果就是平衡的:所有不同维度的所有值都被平等地表示出来。根据问题的性质，还可以指定其他类型的目标分
今日计算机视觉·2023-07-23 21:57

jmete-jp@gc - Throughput Shaping Timer的使用

1.添加若未找打，需先下载插件，再去安装：2.作用用来模拟指定的系统吞吐量3.参数说明StartRPS：RPS的起始值EndRPS：RPS的结束值Duration,sec：持续时间，单位：秒4.RPS说明RPS：每秒请求数，这里还有两个我们通常认为和RPS相等的名词，arrivalrate、TPS。根据little定律，我们知道以上三者有以下关系：在平衡状态，或者说到达速度,尚未达到应用处理的瓶颈
米雪唲2·2022-12-03 09:13

【强化学习论文解读 2】 Theory and application to reward shaping

【强化学习论文解读2】Theoryandapplicationtorewardshaping1.引言2.论文解读2.1背景2.2预备知识2.3Rewardshaping的充分必要条件2.4相关推论3.总结1.引言本文介绍一篇1999年发表在ICML的文章：Policyinvarianceunderrewardtransformations:Theoryandapplicationtorewards
ReEchooo·2022-11-26 02:50

Dynamic Potential-Based Reward Shaping将势能塑形奖励函数拓展为F(s,t,s‘,t‘)

摘要基于势能的奖励塑形可以显著降低学习最优策略所需的时间，并且在多agent系统中，可以显著提高最终联合策略的性能。已经证明，它不会改变一个agent单独学习的最优策略或多个agent一起学习的纳什均衡。------然而，现有证明的一个局限性是假设状态的势能在学习期间不会动态变化。这种假设经常被打破，特别是如果奖励塑形函数是自动生成的。------在本文中，我们证明并演示了一种扩展基于势能的奖励塑
难受啊！马飞...·2022-11-26 02:43

Potential-based shaping and Q-value initialization are equivalent（静态势能塑形相当于初始化agent的Q-table）

摘要------事实证明，塑形是提高强化学习表现的一种有力但不稳定的手段。Ng，Harada和Russell(1999)提出了一种基于势能的塑形算法，通过增加塑形奖励来保证学习器学会最佳行为。------在这篇文章中，我们证明了这个塑形算法和几个强化学习算法所需的初始化步骤之间的某些相似之处。更具体地说，我们证明了一个基于塑形算法的势能函数的初始QQQ值的强化学习器在整个学习过程中作出的更新与接受
难受啊！马飞...·2022-11-23 11:17

Reinforcement learning from demonstration through shaping(Wiewiora 2003)

摘要强化学习中的一个重要问题是如何以有原则的方式整合专家知识，尤其是当我们扩展到现实世界的任务时。在本文中，我们提出了一种在不改变最优策略的情况下将任意建议纳入强化学习agent的奖励结构的方法。该方法将Ng等人(1999)提出的基于势能的塑形方法扩展到基于状态和动作的塑形函数的情况。这允许使用更具体的信息来指导agent——选择哪个动作——而不需要agent仅从状态的奖励中发现这一点。我们开发了
难受啊！马飞...·2022-11-23 11:10

Useful Policy Invariant Shaping from Arbitrary Advice论文翻译导读分析

这是摘要强化学习（RL）是一种强大的学习范式，在该范式中，agent可以学习最大化稀疏和延迟的奖励信号。尽管RL在复杂领域取得了许多令人印象深刻的成功，但学习可能需要数小时、数天甚至数年的训练数据。当代RL研究的一个主要挑战是发现如何用更少的数据学习。以前的工作表明，域信息可以成功地用于塑形奖励；通过添加额外的奖励信息，agent可以用更少的数据学习。此外，如果奖励是由一个势能函数构造的，则最优策
难受啊！马飞...·2022-11-22 12:40

Policy invariance under reward transformations- Theory and application to reward shaping基于势能的塑形奖励函数

这个是摘要哦本文研究了对马尔可夫决策过程的奖励函数进行修改以保持最优策略的条件。结果表明，除了效用理论（utilityutilityutilitytheorytheorytheory）中常见的正线性变换外，还可以为状态之间的转换添加奖励，该奖励可以表示为应用于这些状态的任意势能函数的值的差。此外，这被证明是不变性的必要条件，因为任何其他转换都可能产生次优策略，除非对基础MDP做出进一步假设。这些结
难受啊！马飞...·2022-11-22 12:40

Multigrid reinforcement learning with reward shaping

摘要基于势能的奖励塑形已被证明是提高强化学习agent收敛速度的有效方法。这是一种以原则性方式将背景知识纳入时间差分学习的灵活技术。然而，问题仍然是如何计算用于塑形给予学习agent的奖励的势能。在本文中，我们提出了一种通过状态空间离散化来解决强化学习中这个问题的方法。特别是，我们表明可以在实际强化学习过程中并行在线学习势能函数。如果为由给定网格确定的状态学习QQQ函数，则可以并行学习具有较低分辨
难受啊！马飞...·2022-11-22 11:31

ECOC2020 Tu1J-6 Probabilistic and Geometric Shaping for Next-Generation 100G Flexible PON

主要是讲PON中的概率整形和几何整形，提出的方案带来1.1dB的灵敏度提升VincentHoutsma大佬组里的文章背景：为了支撑各种流量业务，对PON的速率要求变高。目前PON设计采用固定速率，不能使信道资源得到最佳的利用。因此需要研究如何根据用户的信道条件灵活调节PON系统数据速率。一种方法是调节不同信道的码型（NRZ,PAM4,PAM8），但是直接改变码型会导致速率的生硬切换，并且不同调制格
Гулаг·2021-02-26 10:04

机器学习-55-RL-07-Sparse Reward(强化学习-稀疏奖励:Reward Shaping,Curriculum Learning,Hierarchical RL)

文章目录SparseRewardRewardShaping(奖励塑造)RewardShapingCuriosity(ICM)CurriculumLearningCurriculumLearning(课程学习)ReverseCurriculumGenerationHierarchicalRL(分层强化学习)SparseReward实际上用reinforcementlearninglearnagent
迷雾总会解·2021-01-25 12:06

强化学习《奖励函数设计: Reward Shaping》详细解读

深度强化学习实验室作者:网易伏羲实验室编辑：DeepRL一、整体介绍在强化学习中，智能体的目标被形式化表征为一种特殊信号，称为收益，它通过环境传递给智能体。在每个时刻，收益都是一个单一标量数值。非正式地说，智能体的目标是最大化其收到的总收益。这意味着需要最大化的不是当前收益，而是长期的累积收益。我们可以将这种非正式想法清楚地表述为收益假设：我们所有的“目标”或“目的”都可以归结为:最大化智能体接收
文文学霸·2020-09-11 00:12

Usaco Training Section 6.2Shaping Regions

ShapingRegions形成的区域N个不同的颜色的不透明的长方形(1#definelllonglong#defineullunsignedlonglong#defineinf2147483647#definempmake_pair#definepiipair#definepbpush_back#definer1rt'9'){if(c=='-')f=-1;c=getchar();}while(c
qq_36911709·2020-08-24 22:21

【W15】刘江利

1.在本周学习中我学到的最重要的概念Shaping/Buildingyourpersonalityasyouwantittobemaybeeasiernowthanlaterforyouarechangingwhileyouarelearning
旅二22刘江利·2020-08-22 00:37

QOS-6 管制policing和整形shaping

session1限速技术的两种类型一、管制policing（限速）和整形shaping在限速技术中，管制和整形是两种方案。
alone_map·2020-08-19 08:08

优秀技术文章集合

流量控制与令牌桶算法https://blog.jamespan.me/2015/10/19/traffic-shaping-with-token-bucket如何建设高可用系统https://netboyc.gitbooks.io
CGZ_PaPa·2020-08-13 15:14

区分服务之分类和标记

（DiffServ），我们可以从以下四个要素展开理解：流分类和标记（classification&marking）基于QoS优先级流分类QoS优先级映射基于报文五元组流分类MQC限速之流量监管和整形（shaping
布道天下·2020-08-05 01:17

一篇关于树木塑形的简史

由SARAHLASKOW编写于2017年12月13日原文地址：https://www.atlasobscura.com/articles/a-short-history-of-tree-shaping一颗
小城2009·2020-02-24 06:52

Multi-Hop Knowledge Graph Reasoning with Reward Shaping

Multi-HopKnowledgeGraphReasoningwithRewardShaping来源背景motivation:模型改进实验代码来源2018EMNLPXiVictoriaLinRichardSocherCaimingXiongSalesforceResearch{xilin,rsocher,cxiong}@salesforce.com背景大型的知识图谱可以支持下游的许多NLP应用，
damuge2·2019-03-06 10:03

深度强化学习系列之(7): (重磅)强化学习《奖励函数》的设计和设置（reward shaping）

概述前面已经讲了好几篇关于强化学习的概述、算法(DPG->DDPG),也包括对环境OpenAIgym的安装，baseline算法的运行和填坑，虽然讲了这么多，算法也能够正常运行还取得不错的效果，但是一直以来忽略了一个非常重要的话题，那就是强化学习的**《奖励函数》**的设置。1、Gym-Pendulum-v0例子分析奖励函数为什么要讲强化学习的概述呢？也许在我们以前运行的算法中我们并没有直接接触到
J.Q.Wang的blog·2018-06-25 17:55

Linux 网络流量控制工具-TC

网络流量控制（Shaping，流量整形）TC（trafficcontrol）工作原理通过设置不同类型的网络接口队列，从而改变数据包发送的速率和优先级，达到流量控制的目的。
YYCaptain·2017-09-19 01:12

Chinese culture Qipao

whichoriginatedin"Man"natiionalgarment,inmid-20thcentury,weaccepteditasournationalformaldress.Qipaoisverybody-shaping
静_静_·2017-06-15 18:38

QOS-6 管制policing和整形shaping

session1限速技术的两种类型一、管制policing（限速）和整形shaping   在限速技术中，管制和整形是两种方案。
alone_map·2016-07-08 19:00

【USACO题库】3.1.4 Shaping Regions形成的区域

题目描述N个不同的颜色的不透明的长方形(1=a[tot,3])or(y1>=a[tot,4])or(x2nthen begin inc(count[a[i,5]],(x2-x1)*(y2-y1)); exit; end; ifx1a[tot,3]then//godown begin dfs(a[tot,3],y1,x2,y2,tot+1); x2:=a[tot,3]; end; ify1a[tot
John_pascal·2016-04-09 11:00

USACO 6.2.3 shaping regions 矩形切割

这题用的是矩形切割：每加入一个新矩形就用这个矩形去切割被它覆盖的矩形，然后把切割后新出现的矩形加入到队列中。但如果不把被切割的矩形删掉的话就就会MLE，所以我一开始就每删一个矩形就从队尾拿一个元素代替要删掉的矩形的位置，结果过不了……调了一晚上啊……最后才发现这样是行不通的……然后改成了用一个数组记录空的位置，每在队列中放入一个新矩形就优先放到空的位置而不是队尾，这样就能过啦！！！开心~~恩再说一
qq_33229466·2016-02-24 22:00

[翻译]用Dart塑造Android未来

原谅地址是：http://cyrilmottier.com/2014/06/12/shaping-the-future-of-android-with-dart/，大家可以查看一下。
·2015-11-13 16:45

USACO3.14Shaping Regions（离散化）

参考着崔神写的  离散化为小矩形 再依次判断是否在所给矩形中 之前比赛做过一道类似的 1 /* 2 ID:shangca2 3 PROG:rect1 4 LANG:C++ 5 */ 6 #include <iostream> 7 #include<cstdio> 8 #include<cstring>
·2015-11-12 21:04

USACO 3.1 Shaping Regions(离散化+暴力）

大体看懂题意后，第一反应就是和以前见过的离散化+线段树的一个题目的二维情况。不过感觉数据规模不大，暴力就行，对离散化有点信心不足啊，确实不怎么会离散。。。好在这个题目a,b都是在10000以内，搞一个数组哈希了一下。主体部分就是离散之后，暴力模拟整个过程，时间复杂度目测应该是2000*2000*1000，想水一下。。。代码搞了好久，然后提交发现内存爆了。。。时间倒是可以过，试着提交了几次1500*
·2015-11-12 13:22

USACO3.1.4--Shaping Regions

Shaping Regions N opaque rectangles (1 <= N <= 1000) of various colors are placed on a white
·2015-11-12 11:17

Section 3.1 Shaping Regions Again

这次用了矩形分割的方法实现了下，参考了这的代码，用了上浮+矩形分割的思想，个人觉得递归的写法更形象，且方便，于是，看了04年薛矛大牛论文后，实现了这个方法，觉得很赞，先从X方向上割掉，再割掉Y方向上。不过最糟糕复杂度是O(N^3)，这个还是很可怕的，但一般是达不到的，这里的11个数据，都在0.1s以下，这种方法是解决一类统计类问题的利器~ 下面是薛大牛论文中的伪码： 下面是用矩形分割实现该
·2015-11-11 04:22

Section 3.1 Shaping Regions

卡这题卡了一天左右，不会做额，找了不少的代码和解说，发现NOCOW这里很不错，有大牛在这里写方法，可以拓宽思路，这几个1,2,3还不错，看懂了，和HDU1543是同一道题，就说说题意和方法吧。 给定一个A*B的矩形，A<10^4,B<10^4，然后可以往这个矩形上涂矩形状的颜色，矩形和X，Y轴平行，如果涂到同一个地方，则覆盖原来的颜色，颜色C<2500，有N<1000个矩
·2015-11-11 04:20

USACO Shaping Regions，难题，离散化，矩形切割，逆序染色

恶心死的题目，暴力法超时超空间。 思路： 从最上面一层（N）到第一层（0，白色层）开始分析着色的rect，使用cut函数 思路是第i层的rect和他上面的所有rect进行对比， 如果本层的rect遇到有一部分被上层的rect覆盖，就把覆盖掉的部分给去掉；直到最后的部分是没有被覆盖的，就将其记载； /* ID: wangxin12 PROG: rect1 LANG: C++ */ #i
·2015-11-08 14:15

100 open source Big Data architecture papers for data professionals.

Big Data technology has been extremely disruptive with open source playing a dominant role in shaping
·2015-11-07 14:06

USACO / Shaping Regions (矩形分割)

Shaping Regions N opaque rectangles (1 <= N <= 1000) of various colors are placed on a white
·2015-11-02 17:29

cFosSpeed 3.01 Build 1148

程序特点： －高级Traffic Shaping （通信量调整功能）； －用于DSL 调制解调器和路由器； －与通用的 PPPoE 驱动器兼容； －自动识别路由器； －自动校准； －应答游戏以及例如 eMule
·2015-10-31 10:59

微软职位内部推荐-SDE II

Open的职位: MSIT Dynamics CRM Software Developer (SDE, Microsoft China, Beijing) Are you interested in shaping
·2015-10-27 14:07

100 open source Big Data architecture papers for data professionals

open-source-big-data-architecture-papers-anil-madan Big Data technology has been extremely disruptive with open source playing a dominant role in shaping
·2015-10-26 15:10

微软职位内部推荐-SENIOR SDE

SDE, Microsoft China, Beijing) Are you interested in shaping the future vision of how we implement Dynamics
·2015-10-23 08:24

微软职位内部推荐-SENIOR SDE

SDE, Microsoft China, Beijing) Are you interested in shaping the future vision of how we implement Dynamics
·2015-10-23 08:24

微软职位内部推荐-SENIOR DEVELOPMENT LEAD

Dev Lead) Location: China, Beijing Are you interested in shaping the future vision of how we implement
·2015-10-23 08:14

Shaping Regions（dfs）

 Shaping Regions Time Limit: 1 Sec  Memory Limit: 128 MB Submit: 124 
·2015-10-23 08:28

微软职位内部推荐-Senior Development Lead

Dev Lead, Microsoft China, Beijing) Are you interested in shaping the future vision of how we implement
·2015-10-21 11:14

ASP3.0给我们带来的新技术之一---DataShaping技术

ASP3.0给我们带来的新技术之一---Data Shaping技术 Data shaping（又可以被称为分层记录集） 如果你对ACCESS非常熟悉的话，它就类似与其中的子表。
·2015-10-21 11:02

AngularJS学习笔记

参考：http://campus.codeschool.com/courses/shaping-up-with-angular-js/contents参考：http://www.ituring.com.cn
cs_sharp·2015-09-20 11:00

[漂浮法]CSU1589 Shaping Regions

漂浮法主要用于解决一类矩形线段覆盖问题，比如求覆盖后的面积，可见数量等，可以水过一些扫描线题，而且比较好写。原理类比把矩形按照顺序从底到顶的放进水里，然后让下面的依次上浮，过程中如果被其他矩形挡住就分裂成几个矩形继续上浮，最后到顶的就是这个矩形最后可以看见的部分。过程用DFS实现。具体看代码。最坏复杂度O（n^2），但是常数小，配合2个剪枝，在OJ跑8ms，和扫描线时间差不多，省去了建树的空间。最
kg20006·2015-05-21 13:00

URAL1147 Shaping Regions

题目链接：http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=18052题意：给定一个方格，初始化其所有格子为1（白色）。按顺序给出一些矩形，给出方式是左下坐标和右上坐标还有它的值。后一个矩形对前一个有覆盖效果。最后按照从小到大值顺序输出这个值在方格中有多少个。思路：递归，分割矩阵。注意最后输出的时候i只能从1遍历到2500，因为
beihai2013·2015-05-02 10:00
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