一、分类 创建线程的四种方法：（1）继承Thread
（2）实现Runnable
（3）实现Callable
（4）线程池创建一个新的线程可以通过继承Thread类或者实现Runnable接口来实现，这两种方式创建的线程在运行结束后会被虚拟机销毁，进行垃圾回收，如果线程数量过多，频繁的创建和销毁线程会浪费资源，降低效率。而线程池的引入就很好解决了上述问题，线程池可以更好的创建、维护、管理线程的生命
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2024-10-13 22:38:02
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多线程进阶常见锁策略悲观锁 VS 乐观锁读写锁 vs 普通的互斥锁重量级锁 vs 轻量级锁挂起等待锁 vs 自旋锁公平锁 vs 非公平锁可重入锁 vs 不可重入锁synchronizedCAS伪代码基于 CAS 实现原子类CAS 实现自旋锁常见问题：如何理解 CAS 中的 ABA 问题synchronized 锁优化锁膨胀/锁升级锁粗化锁消除Callable 接口ReentrantLock和 s
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2024-07-19 22:45:21
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今天遇到一个问题，一个高频声卡操作流程中加入一行printf（printf不是内核调用而是属于标准函数库）严重影响了系统的效率以致程序未能达到目的,不加printf则运行正常，那些同时操作复杂界面和播放音效的游戏都能顺畅地运行，说明真正原因并不在于增加了多少CPU的负担，而可能是两个阻塞流程串行运行对其中一个高频操作的运行造成了影响。于是尝试分了两个线程分开处理，结果效率提高了两倍（以运行总时间判
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2024-09-02 22:53:17
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python多线程、多进程 初探原先刚学Java的时候，多线程也学了几天，后来一直没用到。然后接触python的多线程的时候，貌似看到一句”python多线程很鸡肋“，于是乎直接跳过了多线程的学习。接触爬虫，才开始用到多进程这个东西。既然用到了，就系统地学吧。先来python的，再总结一下Java的。什么是线程和进程很经典的一个解释是“进程是资源分配的最小单位，线程是CPU调度的最小单位“。比如我
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2024-08-04 14:57:06
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这个回答非常形象，系统思维的模式。------------------------------------------------------
作者：既让
多核肯定是难的。
主要是任务可分解性和结果可预期性。数据类的工作是很容易做到这点的。游戏并不是这种类型。多核、多线程、多gpu也好。多并不能解决一切。甚至根本没用。多线操作良好与否主要还是软件的问题。或者说是逻辑设计的问题。
文章目录1. 本章内容概要2. 预测和控制3. classical conditioning3.1 阻塞和高阶的条件反射3.2 Rescorla–Wagner模型3.3 TD模型3.4 TD模型仿真4. 工具条件反射5. 延迟的强化6. 认知映射7. 习惯和目标引导的行为8. 总结参考文献 1. 本章内容概要在之前的章节中，我们研究了仅仅基于计算的各种算法思想，这一章，我们则从另一个角度看待这些
文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
原创
2021-06-21 15:33:36
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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
强化学习是现代人工智能领域中最热门的研究主题之一，其普及度还在不断增长。 强化学习是什么？和其他机器学习技术有何区别？强化学习是一种机器学习技术，它使代理能够使用自身行为和经验的反馈通过反复试验在交互式环境中学习。尽管监督学习和强化学习都使用输入和输出之间的映射，但监督学习提供给智能体的反馈是执行任务的正确动作集，而强化学习则将奖惩作为正面和负面行为的信号。 无监督学习在目标方
强化学习强化学习强化学习Python 还能实现哪些 AI 游戏？附上代码一起来一把！
原创
2021-08-02 14:21:53
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目录一.强化学习1.1定义1.2组成二.应用2.1初出茅庐2.2无人驾驶2.3游戏示意图如下所示： 强化学习的各个组成元素的
原创
2024-02-22 11:43:04
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强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
原创
2021-08-02 15:00:43
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强化学习，是一种源于试错方式，遵循马尔科夫决策过程的机器学习方法。目前强化学习已广泛的出现在人工智能的应用中，国内各互联网公司从 2016 年开始均开始关注强化学习，目前已经公布了许多基于强化学习的研究与应用。当然最出名的还是 DeepMind 当年使用强化学习训练 AI 玩雅利达 2600 游戏的实验，这让 Google 迅速收购了 DeepMind，也把强化学习再度推上人工智能技术顶峰，同时为后来的 AlphaGo, AlphaZero 奠定了技术基础。**
原创
2019-04-09 12:52:33
624阅读
深度强化学习是一种机器学习，其中智能体(Agent，也翻译作代理)通过执行操作（Action）和查看结果（R
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2022-07-29 09:09:25
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目录简介离线学习在线学习在线学习算法的分类在线学习算法的优化对比总结参考文献 简介机器学习领域中，可将机器学习算法分为在线学习和离线学习。需要根据数据选择不同的线性可分和线性不可分的核函数。离线学习离线学习也通常称为批学习，是指对独立数据进行训练，将训练所得的模型用于预测任务中。将全部数据放入模型中进行计算，一旦出现需要变更的部分，只能通过再训练(retraining)的方式，这将花费更长的时间
【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介.
原创
2021-09-23 04:02:53
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【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 1⚠️ 强化学习简介.
原创
2022-01-12 09:38:08
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只狼BOSS-破戒憎分析前言1、破戒憎攻击机制2、破戒憎关卡场景设计3、破戒憎互动设计结尾 前言本文仅供交流学习，内容为作者个人观点，请勿用于任何商业用途以及非商业用途。文中所使用的转载素材均会标注出处，所属权原作者所有，如有侵权，请及时联系我，我将根据原作者的要求，立即更正或者删除有关内容。1、破戒憎攻击机制在【只狼】中的破戒僧拥有三条血槽，攻击方式和机制与当前对应血槽数有关。第一条血槽： 右
一、前述本文通过一个案例来讲解Q-Learning二、具体1、案例假设我们需要走到5房间。转变为如下图：先构造奖励，达到5，即能够走得5的action则说明奖励比较高设置成100，没有达到5说明奖励比较低，设置成0。Q-learning实现步骤：2、案例详解：第一步的Q(1,5)：最开始的Q矩阵都是零矩阵，迭代完之后Q（1,5）是...
原创
2022-12-30 16:49:04
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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。而马可夫决策过程（Markovdecisionprocess,MDP）则是强化学习中，对现实问题进行建模的数学模型，它把所有的现实问题都抽象为：智能体与环境的互动过程；在互动过程中的每个时间步，智能体都收到环境的状态（环境向智能体呈现一种情况），智能体必须选择相应的响应动作，然后在下一个时间步，智能体获得
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2018-05-02 10:57:54
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