提高面试效率的几点建议 许多企业的人力资源主管和技术主管都有一种深深的体会，这就是很难控制面试时间，尤其是马拉松式的集中面试，往往使人疲惫不堪。如果你也遇到类似的问题，不妨尝试一下以下的面试方法，但愿它可以帮助你提高面试效率。 1．充分准备，以诚待人 首先对多
学习心得这一周都在学习强化学习的有关内容，前五章的学习都比较顺畅，到了第六章碰到了小困难，David Silver的第六个视频讲解的不是很清晰，公式一多，脑子就比较混乱了。后来又看了别人的学习笔记，才变得清晰了一些。下面是我对所学算法的理解。算法理解1.DP（动态规划） 动态规划又分为策略迭代和价值迭代。策略迭代： 从一个初始策略 π 和初始价值函数 V 开始，基于该策略进行完整的价值评估过程得到
在一个项目中，李磊与各项目干系人没有建立有效的联系，他们无法了解项目进展情况。甚至连项目团队的参与人员自身对项目整体情况也没有清楚的认识，而只管自己那一部分，整个开发过程完全是一种黑盒模式，项目组成员无法把握准确进度，无法保证项目质量。 到了项目后期才发现开发进度过慢，不得已加班加点，仓促交工，项目质量连自己都不放心，甚至可能会产生许多隐患。这些问题的产生主要是源于项目组方面缺乏沟通机制，项目没有
大型深度神经网络（VGG、ResNet、DenseNet等网络）在计算机视觉成功应用中，这些神经网络有两个共同点：首先，它们进行训练以将其训练数据的平均误差最小化，这种学习规则也被称为经验风险最小化,这些当前最先进的神经网络的大小与训练样本的数量呈线性关系。(比方说训练样本越多，可能达到的效果就更好，但往往训练样本多起来就会有过拟合的现象)避免这种情况的做法就是弄一些防止过拟合的手段：1）数据增强
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2024-05-11 14:48:06
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一、Play it again: reactivation of waking experience and memory（Trends in Neurosciences 2010） 来自啮齿动物的越来越多的证据表明，称为尖波/波纹（SWR）的网络事件在海马体依赖性记忆巩固中起着关键作用。 海马体依赖性记忆形成可能在两个主要阶段发生。首先，海马体在清醒时快速地编码记忆。然后，在“离线时段”内，
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2024-03-18 09:22:10
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1. 什么是强化学习？ 强化学习由环境、动作和奖励组成，强化学习的目标是使得作出的一系列决策得到的总的奖励的期望最大化。 2. 请你讲一下，HMM隐马尔可夫模型的参数估计方法是什么？ 学习算法：若训练数据包括观测序列和状态序列，则HMM的学习非常简单，是监督学习；若训练数据只有观测序列，则HMM的学习需要使用EM算法，是非监督学习。大数定理： 假定已给定训练数据包含S个长度相同的观测序列
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2024-05-27 14:11:03
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2．对招聘单位和自己要有一个正确的评价，相信自己完全能胜任此项工作。“有信心不一定赢，没信心一定输。” 3．适当提高服装档次，穿得整洁大方，以改变自身形象，增强自信心。 4．面试前做几次深呼吸，心情肯定会平静得多，勇气也会倍增。 5．与主考官见面时，要主动与对方进行亲切有神的目光交流，消除紧张情绪。在心里尽量建立起与招聘者平等的关系。如果心里害怕，有被对方的气势压倒的感觉时，就鼓起勇气与
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2024-06-04 23:18:15
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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
需要做环境应力筛选/温度循环试验的产品有：军用计算机、工控机、防火墙、交换机、军用车裁控制器、军用车裁显示终端、军用加速度传感器、军用电子对抗设备、军用信息设备等等。 筛选试验一般是对元器件成品而进行的，但也可以在生产过程中对元器件的半成品进行，例如，质量保证等级较高的半导体器件封帽前的非破坏性键合拉力试验、内部目检等筛选都属于半成品筛选。为有效剔除有缺陷的元器件，减少系统或设备的早期
②未结束，则当前状态 s 更新为 s`（意思就是当前的状态变成 s`，以当前的 s`去action，得到r，得到执行该行为后的状态 s`'和游戏是否结束 done）
原创
2022-10-21 13:58:42
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作者 | Thomas Simonini编译 | 专知整理 | YongxiAn introduction to Reinforcement Learning强化学习是机器学习的一种重要分支，通过“agent ”学习的方式，得出在当前环境下所应该采取的动作，并观察得到的结果。最近几年，我们见证了了许多研究领域的巨大进展，例如包括2014年的“DeepMind and the Deep Q lear
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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强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
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2021-08-02 15:00:43
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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，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
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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
如何提高自己的归纳总结能力？ 如何提高自己的归纳总结能力？很喜欢王利芬老师主持的节目，她总能对在场嘉宾的观点用最恰当的词语作归纳总结，有时连嘉宾都不能清楚表达自己的观点的时候，她总能用一些提示性词语作引导，我们如何提高自己的归纳总结能力？华英雄问题1：你真以为王利芬归纳的佳宾的观点吗？你真以为王利芬是在场上做的归纳吗？作为CCTV的大牌节目的主持人，都是千锤百炼，即使是完全不做准备，也是
【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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