【概述】离散化是数据结构中的一个常用技巧，其可以有效的降低时空复杂度，其基本思想就是在众多可能的情况中，只去考虑需要用到的值，通过离散化，可以改进低效的算法，甚至实现根本不可能实现的算法。对于一些数量较少，但数值较大或者可能出现负数这种难以处理的数据，自身无法作为数组的下标保存对应的属性，如果这时只是需要这些数据的相对属性， 那么可以对其进行重新赋值，即进行离散化处理。简单来说，对于 n 个数据，
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2024-10-18 13:55:25
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离散优化我们先来看一道大水题（特别水和点击重新加载一样水）线段覆盖 时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB X轴上方有若干条平行于X轴的线段，求这些线段能覆盖到的X轴的总长度？ 输入 第一行一个数n(n<=1000)，表示线段的个数； 接下来n行，每行两个整数ai,bi （-10^8<=ai,bi<=10^8)，代表一个线段的两个端点。 输出 输出覆盖x轴的
在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？工业界中很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征，这样做的优点可以归纳为以下几点：1. 特征鲁棒性更强离散化后的特征对异常值有很强的鲁棒性。
比如对于一个连续特征：年龄，如果直接将其作为特征，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；如果离散为年龄>30为1，否则0。离散化后年龄300岁
PID解释与离散化算法公式
一、PID解释1、PID含义解释：P是Proportion，比例的意思，I是Integral，积分意思，D是Differential，微分的意思。2、PID第一种通俗解释：以有一个水缸有点漏水(而且漏水的速度还不一定固定不变)，通过加水让水维持在要求水面高度的某个位置，一旦发现水面高度低于要求水面高度的某个位置，就要往水缸里加水的例子来说明PID含义。 如：
NOIP过后终于发现暴力的重要性啦。。感觉今年NOIP暴力打得好有450+的机会，可是蒟蒻就是蒟蒻，老想搞正解结果炸了一堆题目。。这几天再次复习啦离散化和hash准备去NOIP继续水暴力去，于是在学习啦MrH929大牛的博客是，蒟蒻决定自己写一个总结复习用。离散优化是一种常见的高效数据结构，它通过建立数据与存储结构（数组）之间（不一定）一一对应的映射关系来达到对复杂数据的优化。 离散优化最重要的
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2024-10-02 08:37:34
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一、优化问题分类、形式、库函数 优化问题的问题描述中，往往会有“最”，时间最短、效率最高等等。分类： 1、线性规划 2、二次规划（即多个变量的二次函数在这些变量上受线性约束的优化(最小化或最大化)问题） 3、非线性规划 4、组合最优化（TSP、作业调度问题、背包问题） 5、动态规划（离散的时间） 6、图论中的优化问题（与组合优化关系密切） 7、最小二乘问题（线性、非线性）（确定参数、函数形式，一般
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2024-08-12 15:09:11
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前言在OI学习过程中,我们常常会发现一些题目(尤其数据结构题)中,一些数据的范围很大,但是涉及的数值的个数却很少,同时我们想用一个数组的下标与这些数据建立一一对应关系,这时我们就需要离散化大致思路对于一个大小为\(N\)不含重复数字的数组\(a[N] (a[i]<=10^9)\),我们可以将\(a[]\)中的N个整数与\(1\) ~ \(N\)这\(N\)构成一一映射关系,也就是说把\(a[
3-1 构成强化学习的马尔可夫决策过程中的四元组有哪些变量？
1.状态：状态表示智能体在环境中的特定情境或条件。在每个时间步，智能体观察到的状态用来做出决策。状态可以是离散的或连续的。
2.动作：动作表示智能体可以采取的行为或决策。在每个时间步，智能体根据当前的状态选择一个动作执行。动作可以是离散的或连续的。
3.奖励：奖励是智能体根据它所采取的动作和所处的状态获得的反馈信号。奖励可以是立即的，也
离散化是程序设计中一个常用的技巧，它可以有效的降低时间和空间复杂度。离散化，就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。通俗的说，离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小。打个比方：现在有一组很大的数据1,23424,21472313246768,6594,95,0,65535313如果将这些数作为数组的下标来保存对应的属性时，我们将需要开一
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2024-08-16 07:31:26
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[导读]摘要：飞机机电管理控制器对于保证飞机的正常飞行起着非常关键的作用，而如今飞机上各种机电设备越来越复杂的情况下，对于离散量信号的输入输出可靠性有着越来越高的需求。本系统通过合理的硬件设计，实现了具有自测 摘要：飞机机电管理控制器对于保证飞机的正常飞行起着非常关键的作用，而如今飞机上各种机电设备越来越复杂的情况下，对于离散量信号的输入输出可靠性有着越来越高的需求。本系统通过合理的硬
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2024-07-24 17:48:40
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title: 经典强化学习算法：分层强化学习算法 —— options算法 description: #多个标签请使用英文逗号分隔或使用数组语法 tags:
原创
2024-10-08 16:04:47
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骨骼动画原理与前端实现浅谈 人的运动——走，跑，跳，是由骨骼带动躯干和四肢完成的。「骨骼动画」，顾名思义，就是模拟骨骼运动的机制而制作的动画。比如下面这条奔跑的小龙。参考 Demo。 素材来自开源骨骼动画编辑器 Dragonbones 用到的素材，额，其实是他大卸八块后的样子。 transform或 Canvas 的帮助下，Web 前端播放骨骼动画，可谓举手之劳矣。 组装
1. 离散动作空间的策略网络 在离散空间中，动作是可数的，例如：{左， 右， 上， 下} 或 {加速， 刹车}。 网络架构与处理方式 输出层：Softmax 策略网络的最后一层是一个 Softmax 层。 假设有 N 个可选动作，网络会输出一个长度为 N 的向量。 Softmax 函数确保这个向量的 ...
动态规划动态规划是解决多阶段决策过程最优化的一种方法，其基本思想是从终点逐段向始点方向寻找最短路线。生活中平常的事例，即可深刻揭示最短路线的重要特性：如果最短路线在第 \(K\) 站通过点 \(P_k\) , 则该路线中由点 \(P_k\) 出发到达终点 \(P_n\) 的这部分路线，对于从点 \(P_k\) 出发到达终点 \(P_n\) 动态规划的分类按照决策过程的时间参量是离散/连续区分：离散
文章目录一、离散动作和连续动作二、DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)Actor-Critic结构 一、离散动作和连续动作离散动作与连续动作是相对的概念，一个是可数的，一个是不可数的。离散动作比如推小车的方向有前后左右四个方向连续动作比如说推小车力的大小、 选择下一时刻方向盘的转动角度或者四轴飞行器的 四个螺旋桨给的电压的大小等等。对于这些连续的动作控
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2024-04-27 19:09:23
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文章目录DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)离散动作 v.s. 连续动作随机策略 v.s. 确定性策略DDPGTrick: target network + Replay MemoryExploration v.s. ExploitationTwin Delayed DDPG(TD3) “双”“延迟”深度确定性策略网络 DDPG(Deep Determ
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2024-05-25 14:53:43
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离散化：对于一些应用实例，有时只会用到数据的相对大小，而不在意数据本身的大小例：在区间涂色问题中，依次给区间涂色，后涂色的区间会覆盖前区间。现在求剩下几种颜色可以发现，这个问题中，有用的就只是区间的相对位置关系，而不在于区间本身的大小。如：[1, 3] 涂白色，[6, 7] 涂黑色[1, 3] 涂白色，[10000006, 10000007] 涂黑色最后都只有两种颜色。但是若用线段树维护，第一种情
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2024-05-04 19:52:42
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来源：深入浅出强化学习：原理入门
原创
2022-09-19 10:23:18
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模型压缩之蒸馏算法小结Google Slide: https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vSsa5X_zfuJUPgxUL7vu8MHbkj3JnUzIlKbf-eXkYivhwiFZRVx_NqhSxBbYDu-1c2D7ucBX_Rlf9kD/pub?start=false&loop=false&delayms=3000
本节开始笔者针对自己的研究领域进行RL方面的介绍和笔记总结，欢迎同行学者一起学习和讨论。本文笔者来介绍RL中比较出名的算法PPO算法，读者需要预先了解Reinforcement-Learning中几个基础定义才可以阅读，否则不容易理解其中的内容。不过笔者尽可能把它写的详细让读者弄懂。本文干货内容较多，注重算法理解和数学基础而不仅仅是算法实现。 本文一定程度上参考了李宏毅"Reinforcement
