mdp

高通平台开机logo连续显示调试总结

下面以rgb屏为例：1：在lk下面出lk时不关闭mdp引擎，让开机logo保持到kernel接管。
eqwewr·2020-08-03 16:55

从强化学习到深度强化学习（上）

强化学习的理论框架——马科夫决策过程（MDP）强化学习，本质上是让计算机学会自主决策的方法论。
weixin_34101229·2020-08-03 07:55

QCom MSM MDP显示驱动一些点的简记

简要记录了QualcomMSM8xxxMDPFramebuffer驱动中的一些点。Framebuffer设备的sysfs330staticintmsm_fb_create_sysfs(structplatform_device*pdev)331{332intrc;333structmsm_fb_data_type*mfd=platform_get_drvdata(pdev);334335rc=sy
sunweizhong1024·2020-08-03 04:24

Android图形合成和显示系统---基于高通MSM8k MDP4平台

转载于：http://blog.csdn.net/zirconsdu/article/details/9793437介绍了AndroidSurfaceFlinger层次以下的图形合成和显示系统，主要基于高通MSM8kMDP4x平台。做为AndroidDisplay专题。SurfaceFlinger的详细介绍参见链接文章。AndroidGDI之SurfaceFlingerSurfaceFinger按
sunweizhong1024·2020-08-03 04:23

系统学习机器学习之增强学习（三）--马尔可夫决策过程策略DP求解及参数估计

1.值迭代和策略迭代法上节系统学习机器学习之增强学习（二）--马尔可夫决策过程我们给出了迭代公式和优化目标，这节讨论两种求解有限状态MDP具体策略的有效算法。
Eason.wxd·2020-08-02 15:31

Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations

我们将用户和推荐系统之间的顺序交互建模为马尔可夫决策过程（MDP），并且用强化学习（RL），在通过推
learner_ctr·2020-08-01 11:01

【CS229 lecture18】linear quadratic regulation(LQR) 线性二次型调节控制

lecture18今天来讨论我最喜欢的算法之一，用以控制MDP，我觉得是一个优雅、高效、强大的算法。先讨论MDP的几个常见变种（与现有的MDP定义会有不同）。
qiusuoxiaozi·2020-07-29 21:35

STM32L1标准固件库使用

创建工程并设置所选型号的启动文件选择相对应MCU型号的启动文件：*startup_stm32l1xx_md.s:适用于STM32LUltraLowPowerMediumdensitydevices*startup_stm32l1xx_mdp.s
jnu_fangzebin·2020-07-29 19:37

强化学习：动态规划（DP）

强化学习：动态规划（DP）为什么可以使用动态规划解MDP问题？动态规划能够解决的问题通常含有两个性质：1）拥有最优子结构：最优解可以分解为多个子问题。
xholes·2020-07-29 12:50

AI学习笔记——强化学习之动态规划(Dynamic Programming)解决MDP(2)

求解最优MDP实际上就是找到最佳策略(Policy)π来最大化来最大化V函数(ValueFunction)。
weixin_34228662·2020-07-29 12:00

强化学习总结（3）--动态规划

首先强调一点，动态规划(DynamicProgramming)要求一个完全已知的环境模型，所谓完全已知，就是MDP的五元组全部已知，当然了，主要还是指状态转移概率已知。
weixin_30416497·2020-07-29 11:36

[归纳]强化学习导论 - 第四章：动态规划

策略评估(预测)3.策略提升4.策略迭代5.值迭代6.异步动态规划7.广义策略迭代8.动态规划的有效性9.总结参考文献1.本章内容概要动态规划(DynamicProgramming,DP)是在完全已知任务MDP
OneLonelyTree·2020-07-29 11:20

强化学习 --- 马尔科夫决策过程（MDP）

强化学习—马尔科夫决策过程（MDP）一、马尔科夫过程（MarkovProcess）马尔科夫性某一状态信息包含了所有相关的历史，只要当前状态可知，所有的历史信息都不再需要，当前状态就可以决定未来，则认为该状态具有马尔科夫性
november_chopin·2020-07-29 10:59

强化学习(四) - 无模型学习(MC、TDL)

上一节讲的是在已知模型的情况下，通过动态规划来解决马尔科夫决策过程(MDP)问题。具体的做法有两个：一个是策略迭代，一个是值迭代。从这一节开始，我们将要进入模型未知的情况下，如何去解决MDP问题。
EmilyGnn·2020-07-29 10:27

【强化学习】值迭代与策略迭代

科普：动态规划dynamicprogramming简称（DP）【强化学习】值迭代与策略迭代在强化学习中，要求一个完全已知的环境模型，所谓完全已知，就是MDP的五元组全部已知，当
shura_R·2020-07-28 06:15

AI学习笔记——MDP(Markov Decision Processes马可夫决策过程)简介

前面好几篇文章都在介绍强化学习（RL），以及强化学习的一些具体算法，但是强化学习中用到的最重要的理论MDP却还没提到。这篇文章就来说说MDP。
Hongtao洪滔·2020-07-16 00:41

《强化学习导论》：Dynamic Programming

这里的DP是强化学习中用于求解MDP问题的一种方法，本章用DP找到满足最优贝尔曼方程的策略首先我们考虑如何评估状态值函数v，这又被称为策略评估问题考虑迭代策略评估，其迭代公式如下算法描述如下例子，走迷宫
初七123·2020-07-15 18:31

2018-01-05

概念：给定一个MDP，一个agent可以访问：环境先验模型（a-priorimodelofenvironment）在agent与环境交互之前就呈现给他了。
辣么大大大大·2020-07-13 11:59

Spring Boot内存泄露，排查竟这么难！

来源：http://suo.im/5MABXL背景为了更好地实现对项目的管理，我们将组内一个项目迁移到MDP框架（基于SpringBoot），随后我们就发现系统会频繁报出Swap区域使用量过高的异常。
Java后端技术·2020-07-13 03:14

马尔科夫决策过程（Markov Decision Process）

马尔科夫决策过程（MDP）近期在接触强化学习的项目，在这里对学习的知识进行记录，希望可以持续下去介绍强化学习的相关知识。本人也是刚开始接触强化学习，所以有什么不对的地方，欢迎大家指正。
一迩·2020-07-12 18:59

强化学习（1）：初识

强化学习的常见模型是标准的马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess,MDP）。按给定条件，强化学习可分为基于模式的强化学习（model-base
feifanren·2020-07-12 17:00

n个球放m个盒子问题

1.球同，盒不同，无空箱C(n-1,m-1),n>=m0,n=0dp[k][0]=0,k>=10,n=mdp[n][m]=dp[n][m-1],n=m0,n
weixin_30530523·2020-07-12 06:33

手把手带撸Junior AlphaGo算法「AI工程论」

关注：决策智能与机器学习，深耕AI脱水干货作者|长风来源|机器学习与数据挖掘实践强化学习任务通常使用马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess，简称MDP）来描述，包含五大关键要素：agent
九三智能控v·2020-07-12 04:32

强化学习之马尔可夫决策过程—机器学习公开课第十五讲

本篇笔记对应的是公开课的第十五讲，主要内容包括马尔可夫决策过程MDP（MarkovDecisionProcess）、价值函数（ValueFunction）、价值迭代（ValueIteration）、策略迭代
月臻·2020-07-11 07:37

机器学习（十四）——强化学习

14强化学习1马尔科夫决策过程(MDP)一个马尔可夫决策过程（Markovdecisionprocess）由一个元组（tuple）(S,A,{Psa},γ,R)(S,A,\{P_{sa}\},\gamma
天天乐见·2020-07-11 01:48

强化学习课程学习（4）——基于Q表格的方式求解RL之Model-Based类型的方法

单单地凭借着这些要素还是无法构建强化学习模型来帮助我们解决实际问题，那么最初地模型是基于Q表格的方式来解决问题，常见的模型可以分成model-based和model-free两大类别，model-based常见的有MDP
芷若初荨·2020-07-10 20:46

sublime Text与markdown、hlsl、graphviz

sublimeText写markdown：语法高亮安装markdownpreview预览：ctrl+shift+p---->mdp,选择一项即可上述指令对应在浏览器中预览。
spracle·2020-07-10 18:25

Spring Boot “内存泄漏”？看看美团大牛是如何排查的

来自：美团技术团队链接：8rr.co/38Kh为了更好地实现对项目的管理，我们将组内一个项目迁移到MDP框架（基于SpringBoot），随后我们就发现系统会频繁报出Swap区域使用量过高的异常。
架构文摘·2020-07-10 05:41

机器学习——马尔可夫模型及马尔可夫决策过程（MDP）

一、马尔可夫模型1.马尔可夫链设表示随机变量X在离散时间t时刻的取值。若该变量随时间变化的转移概率仅依赖于它的当前值，即：也就是时候状态转移概率指依赖于前一个状态，称这个变量为马尔可夫变量，其中为随机变量X可能的状态，这个性质称为马尔可夫性质，具有马尔可夫性质的随机过程称为马尔可夫过程。马尔可夫链是满足马尔可夫性质的随机过程，指在一段时间内随机变量X的取值序列（）满足上述性质2、转移概率马尔可夫链
zhongyoubing·2020-07-09 05:29

Computer Vision

(进入2016年华为软件精英挑战赛初赛32强).多目标追踪MDP_tracking(对作者源码进行了大幅度的性能改进，运行速度和内存占用都有巨大的改善，算法的各种评测指
chenynCV·2020-07-08 08:30

10 张图读懂最小可行产品 & 最小期望产品 | 26 个世界级产品经理经验分享

在讨论本期标题中的最小可行产品（MVP）和最小期望产品（MDP）之前，我们先来思考这样一个问题。
小七来讲区块链·2020-07-08 06:46

马尔科夫模型的几个子模型

马尔可夫链（MC）：机器学习隐马尔可夫模型（HMM）：机器学习马尔科夫决策过程（MDP）：强化学习MDP见：https://www.cnblogs.com/jinxulin/p/3517377.html
FD_Rookie·2020-07-07 16:15

【转】强化学习（二）

原文地址：https://www.hhyz.me/2018/08/13/2018-08-13-RL2/强化学习（RL，基于MDP）的求解policy的方式一般分为三种：Value<—criticPolicy
derek881122·2020-07-07 06:16

Android display架构分析

hi.baidu.com/leowenj/blog/item/429c2dd6ac1480c851da4b95.html高通7系列硬件架构分析如上图，高通7系列Display的硬件部分主要由下面几个部分组成：A、MDP
BonderWu·2020-07-07 04:08

Android 更换新logo图标后，运行项目图标没有变化的bug

开发中系统默认的Logo是绿色机器人,为了更换这个Logo,可作如下修改:Logo图片的像素不要过大1.在res下有drawable-hdpi(48x48),drawable-ldpi,drawable-mdp
desaco·2020-07-07 00:53

NC65主子VO实体

建立UAP业务组件项目（模块名），新建UAP组件（组件名）切换MDP透视图，新建实体组件（实体组件名）主表实体：实体的7个必须字段：pk_id、pk_group、pk_org、creatot、creationtime
渡安H·2020-07-06 21:53

3. 强化学习之——无模型的价值函数估计和控制

目录本次课程主要内容回顾上次课讲的马尔科夫决策过程探讨什么是model-freeModel-freeprediction：未知MDP情况下的策略估计（值函数估计）Model-freecontrol：未知
TheWindOfJune·2020-07-06 04:33

2. 强化学习之——马尔科夫决策过程

目录马尔科夫链马尔科夫奖励过程（MRP）马尔科夫决策过程（MDP）马尔科夫决策过程中的策略估计/预测（policyevaluation/prediction）马尔科夫决策过程中的预测和控制（predictionandcontrolinMDP
TheWindOfJune·2020-07-06 04:33

强化学习在量化投资中应用（理论简介）

强化学习任务通常用马尔科夫决策过程（MarkovDecisionProcess,MDP）来描述：机器处于环境E中，状态空间为S，其中每个状态s∈S是机器给你知道的环境的描述；机器能采取的动作构成了动作空间
weixin_30685029·2020-07-05 21:34

《ARPG游戏深度强化学习 》序贯决策问题、完成ARPG世界里的游戏代码实践

一个马尔可夫过程叫：MDP。一个MDP由一个五元组构成：SAPRrS是所有状态的集合A是所有动作的集合P是某状态S’在某A‘动作下的转移概率策略P就是在状态S下做A的概率多大。
黎明之道·2020-07-05 12:00

排列组合 "n个球放入m个盒子m"问题 总结

1.球同，盒不同，无空箱C(n-1,m-1),n>=m0,n=0dp[k][0]=0,k>=10,n=mdp[n][m]=dp[n][m-1],n=m0,n
逍遥丶綦·2020-07-05 10:57

n个球放入m个箱子里

blog.csdn.net/u012720552/article/details/809616841.球同，盒不同，无空箱C(n-1,m-1),n>=m0n=0dp[k][0]=0,k>=10,n=mdp
lixuwei2333·2020-07-05 04:39

强化学习入门总结

目录一、强化学习概述1.强化学习简介2.发展历程：3.MDP（马儿可夫决策过程）4.whyRL？
菜鸟很菜·2020-07-04 19:18

对话管理及对话管理主要包括的方法

对话管理主要包括的方法及特点：数据驱动的方法举例：基于强化学习的马尔可夫决策过程（MDP：markovdecisionprocess）框架下建模对话管理：强化学习（RL:reinforcementlearning
上善若水1998·2020-07-04 07:24

模型汇总19 强化学习（Reinforcement Learning）算法基础及分类

处于一个state空间下，Agent一系列动作决策问题，类似于一个马尔科夫决策过程（MarkovDecisionProcess，MDP），即当前的状态只与前一个状态有关，因此，Agent面临的其实是在某个状态
lqfarmer·2020-07-02 10:56

Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs(DRQN)笔记

DeepRecurrentQ-LearningforPartiallyObservableMDPs1.论文讲了什么/主要贡献是什么传统DQN主要面型MDP的环境，在Atari环境中进行测试的过程中也是采取的输入多个帧的形式
Melody1211·2020-07-01 11:41

3.4 接收消息

同步接收通常JMS3.4.2异步接收Spring还支持通过@JmsListener注解来配置监听器，这是目前为止设置异步接收器最方便的方式和EJB世界的消息驱动的Bean（MDB）类似，消息驱动的POJO（MDP
nuist_kevin·2020-07-01 04:05

Android图形合成和显示系统---基于高通MSM8k MDP4平台

介绍了AndroidSurfaceFlinger层次以下的图形合成和显示系统，主要基于高通MSM8kMDP4x平台。做为AndroidDisplay专题。SurfaceFlinger的详细介绍参见链接文章。AndroidGDI之SurfaceFlingerSurfaceFinger按英文翻译过来就是Surface投递者。SufaceFlinger的构成并不是太复杂，复杂的是他的客户端建构。Sufa
zirconsdu·2020-06-30 17:17

从零实践强化学习之基于表格型方法求解RL(PARL)

首先是强化学习的四元组强化学习MDP四元组这是一个跟时间相关的序列决策问题:在t-1时刻,我看到了熊对我招手,那么我下意识的动作即输出的动作是马上逃跑那么在t时刻,熊看到我在跑,就认为发现了猎物,便会发动攻击
Mr.郑先生_·2020-06-30 12:55

18/10/2019 Lecture3: Planning by Dynamic Programming

MDP符合这两种特性和贝尔曼方程。贝尔曼方程可以
BoringFantasy·2020-06-30 11:28
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