advantage优势值，是指该状态写做出该动作相比于其他动作而言有多好。在之前做强化学习的时候用了ppo2算法，由于是将多个智能体同时并行计算，需要对网上单个智能体的算法更新部分做一个改动，因此在之前自己写的算法中出现了错误：在执行到需要更新的时候，计算优势函数使用了每个回合每一步的动作与奖励值，然后计算了总的Rt与At（advantage），然后计算损失函数的时候一直用的是这个Rt与At，但是
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2024-10-31 08:04:54
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前言聊到 Terraform, 必然绕不开 IaC 这个概念？那么，什么是 IaC? ?基本概念基础架构即代码 (Infrastructure as Code, IaC) 是指通过代码而不是手动流程/控制台点击来管理和配置基础架构。这里有 2 个关键词：InfrastructureCodeInfrastructure 是被管理对象，在这里，主要是指公有云（还有私有云、混合云等）. Code 是管理
Acwing《算法基础课》第1章 算法基础 文章目录Acwing《算法基础课》第1章 算法基础排序快速排序归并排序二分整数二分浮点数二分高精度计算大整数存储大整数比较高精度加法高精度减法高精度乘法高精度除法前缀和一维前缀和二维前缀和差分一维差分二维差分双指针算法位运算离散化区间合并 排序快速排序主要思想：确定分界点：
x = a[l]x = a[r]q = a[(l + r) / 2]调整范
Aho-Corasick自动机算法，用有限自动机将字符比较转化为状态转移： ①一种树型有限自动机，包含一组状态，每个状态用一个数字代表 ②读入文本串中的字符，通过状态转移或偶尔输出的方式处理文本 ③利用转向函数Goto、失效函数Fail和输出函数Output 例如：对应模式集{he, she, his, hers}的自动机 Goto函数： Fail函数： Output函数：&
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2024-05-07 14:36:00
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文章目录前言一、第一章 基础算法1. 排序快速排序归并排序2. 二分模板一模板二总结3. 前缀和如何求作用二维前缀和4. 差分作用二维差分5. 双指针核心思想例子思路位运算二、第二章 数据结构单链表（从头部插入）双链表栈队列单调栈定义题型例子存在关系优化单调队列题型例子存在关系优化KMP（还不熟）暴力做法思考并查集用法基本原理问题优化实现堆性质基本操作手写一个堆实现哈希表用法例子存储方式（处理冲
文章目录搜索与图论（三）最小生成树Prim算法Kruskal算法总结二分图染色法匈牙利算法小结 搜索与图论（三）这一节讲解的是最小生成树和二分图最小生成树什么是最小生成树？首先，给定一个节点数是n，边数是m的无向连通图G。则由全部的n个节点，和n-1条边构成的无向连通图被称为G的一颗生成树，在G的所有生成树中，边的权值之和最小的生成树，被称为G的最小生成树。有两种常用算法：Prim算法（普利姆）
简介Aho-Corasick算法简称AC算法，通过将模式串预处理为确定有限状态自动机，扫描文本一遍就能结束。其复杂度为O(n)，即与模式串的数量和长度无关。 思想自动机按照文本字符顺序，接受字符，并发生状态转移。这些状态缓存了“按照字符转移成功（但不是模式串的结尾）”、“按照字符转移成功（是模式串的结尾）”、“按照字符转移失败”三种情况下的跳转与输出情况，因而降低了复杂度。 基
早在1975年贝尔实验室的两位研究人员Alfred V. Aho 和Margaret J. Corasick就提出了以他们的名字命名的高效的匹配算法—AC算法。该算法几乎与《KMP算法》同时问世。与KMP算法相同，AC算法时至今日仍然在模式匹配领域被广泛应用。 AC算法是一个经典的多模式匹配算法，可以保证对于给定的长度为n的文本，和模式集合P{p1,p2,…pm}，在O(n)时间
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2024-04-20 20:35:29
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、AC自动机是什么？二、自动机的构建。三、自动机朴素实现方法以及优化版本总结 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： AC自动机的构建，分析优化，时间复杂度分析。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、AC自动机是什么？AC自动机就是一个单词查找器，能够高效的查找单词是否存在在字典树里面。二、自动机的构
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2024-03-31 18:57:58
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6.1 函数应用：学生管理系统"""
{"name": '诸葛亮', "age": 40, "sex": "男"}
"""
import sys
info_list = [{"name": '诸葛亮', "age": 40, "sex": "男"}, {"name": '刘备', "age": 45, "sex": "男"}] # 这个列表用来保存所有的名片，它里面每一个元素就是每一个小名
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2024-08-03 20:37:17
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目录一、概述 1、概念2、项目中功能修改的流程和级别3、增强应用案例二、增强的发展第一代，基于源代码的增强1、简介2、查找此类出口的方法：3、实例：第二代，基于函数模块的增强出口1、简介2、增强分类3、增强相关函数和表格4、Exit实现方法5、SMOD和CMOD6、查找Enhancement的方法 第三代，基于面向对象概念的增强BADI1、简介2、BADI存储3、BADI查找方
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2024-02-13 11:09:08
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系列文章目录第一节快速排序第二节二分法学习路上的风景，我陪你一起去看，编程路上的算法，我陪你一起去学，朋友们你们好，我是夏目浅石，蟹蟹你点开文章和我一同进步，加油！遇见更好的自己。文章目录系列文章目录前言一、高精度加法二、高精度减法三、高精度乘法四、高精度除法总结下期预告前言今天学了一些高精度问题的方法这里给大家分享一下，希望大家也可以学习并且掌握。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一
Aho-Corasick自动机算法，简称就叫做AC算法。网上看了各种各样的AC算法，其实都看的不太理解。最后还得领导亲自给我讲解了前因后果，才能真正理解了。刚刚从经历了懵逼到理解的过程，我得赶紧记录下我理解此算法的过程，相信很多刚刚看此算法的同学们，应该会有很多和我一样的问题。首先，先讲述一下此算法的作用是什么，为什么要用AC算法，什么时候用？ AC算法主要是解决多字符串匹配问题，比如字符串ush
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2024-03-15 15:52:50
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四类小球，挑战不同决策路径Go-Bigger采用Free For All（FFA）模式来进行比赛。比赛开始时，每个玩家仅有一个初始球。通过移动该球，玩家可吃掉地图上的其他单位来获取更大的重量。每个队伍都需和其他所有队伍进行对抗，每局比赛持续十分钟。比赛结束后，以每个队伍最终获得的重量来进行排名。在一局比赛中共有分身球、孢子球、食物球、荆棘球四类球。分身球是玩家在游戏中控制移动或者技能释放的球，可以
一、上网行为安全概述1、AC即上网行为管理，可以实现对内网用户行为的精细化管控2、上网行为管理的三要素：用户、流量、行为3、AC的功能①用户认证②应用控制③网页过滤④行为审计⑤流量管理⑥应用选路4、上网行为安全的应用场景①互联网上网行为管控②一体化网关③办公室出口④无线网络管控⑤数据价值分析二、上网行为管理基本操作1、如何登录设备-----首次拿到设备①使用一根交叉线连接设备和电脑连接设备的eth
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2024-03-22 14:35:21
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电梯的一点浅优化1、调度方案的选择第六次作业要做一个可捎带的电梯，如何呢？指导书给了ALS，我觉得ALS也有固有弊端，比如可能会在有乘客时掉头。从用户体验上，这是极差的，而且一般情况下（除非是这一层刚走了狼半秒钟又来了虎，比如某组变态的数据）这种掉头会增加时间开销。所以，我采取了贴近生活的look算法，就是咱们楼道里那个电梯的调度算法。查了一下，电梯的几种调度算法，包括：scan算法，look算法
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2024-11-01 14:28:48
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# 强化学习入门指南：Python实现
在机器学习领域，强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是一种重要的方法。它主要通过与环境的交互来学习如何采取行动，以最大化累积奖励。对于刚入门的小白来说，理解和实现强化学习的基本步骤至关重要。本文将带你了解如何用Python实现强化学习，并提供代码示例供参考。
## 强化学习开发流程
下面是一个简单的强化学习开发流程表格，概
# 强化学习在自然语言处理中的代码示例
## 引言
随着人工智能的迅速发展，自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）成为了研究和应用的热点领域。强化学习（Reinforcement Learning, RL）作为一种机器学习方法，也在NLP中展示出了强大的潜力。本文将介绍强化学习在NLP中的应用，并提供相关的代码示例。
## 强化学习介绍
强化学习是一种
原创
2023-07-23 07:58:46
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# 强化学习简介及python代码示例
## 强化学习介绍
强化学习是一种机器学习方法，它通过观察环境的反馈来学习如何做出决策，以最大化获取奖励的策略。与监督学习和无监督学习不同，强化学习是通过试错的方式进行学习，不需要标记好的训练数据。
在强化学习中，有一个智能体（agent）和一个环境（environment）。智能体通过观察环境的状态（state），选择一个行动（action），然后环
原创
2023-08-13 06:24:20
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归一化（Normalization）归一化可以指把一组数据缩放到[0,1]的范围内，或者自定义的某个范围内。也可以指对一组数据缩放，使其的和为1。其目的是通过把有量纲表达式变为无量纲表达式，有利于不同量纲数据之间的比较、展示等。主要的归一化算法有：1.线性转换，即min-max归一化（常用方法）x'=(x-min)/(max-min)2.平均归一化x' = (x - μ) / (MaxValue
