2022年数字信息化培训项目系列各企、事业单位：随着科技的快速发
5月7日，国内最大云计算厂商阿里云宣布推出全新一代内存增强型实例，提供1：14.8超大内存比内存容量，满足内存型数据库如SAP HANA、Redis等应用，充分释放技术红利，帮助线下企业快速上云，完成数字化转型。全新一代内存增强型实例re6采用Intel 最新CascadeLake 架构处理器，主频2.5GHz，睿频最高可达3.2GHz，相对于上一代性能最高提升30%以上。全面上云已经成为趋势，越
文章目录半加器全加器行波进位加法器关键路径和门延迟超前进位加法器小结 大家好，我是呼噜噜，普通人对CPU，第一印象是神秘高端，但又耳熟能详，因为常常能听到新闻中提到芯片慌，中国芯等等。CPU是芯片的一种，也是超大规模的集成电路的一种，我们每天非常熟悉的开、关灯的开关，其实就制造CPU的关键。这里我就不再解释了 给我足够多的开关，我就能制造出CPU出来，就是这个需要的数量非常庞大。 本文就具体
性能定位套路 虽然内存的性能指标很多，但都是为了描述内存的原理，指标间自然不会完全孤立，一般都会有关联, 明白了原理, 在定位问题的时候就能更快更准 举个最简单的例子，当你看到系统的剩余内存很低时，是不是就说明，进程一定不能申请分配新内存了呢？内存性能工具有很多,是不是每次碰到内存性能问题，都要把工具全跑一遍，把所有内存性能指标全分析一遍呢? 这样当然不行,效率太低了 为了迅速定位内存问题，我通常
## Pytorch 强化学习多CPU
在深度强化学习中，Pytorch 是一个非常流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库来支持强化学习任务。在实际应用中，我们通常会使用多个 CPU 来加速训练过程。本文将介绍如何在 Pytorch 中使用多个 CPU 来进行强化学习任务。
### 强化学习简介
强化学习是一种机器学习方法，其目标是通过与环境的交互来学习最优的行为策略。在强化学习中，智能
原创
2024-06-06 05:36:21
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长时间告别“话题中心”的CPU市场，最近发生了几件大事：1月初的时候，AMD正式公布了锐龙 4000系列移动处理器，除了呼声最高的“Zen 2”架构，还将移动处理器带入了7nm时代。 6月份的苹果WWDC上， 向外界披露了Arm 架构 Mac 计算机的大量细节，苹果与英特尔长达15年的合作将在Mac“变芯”后终结。 知名市场调研机构IDC也没闲着，趁势发布了《多核CPU发展趋势白皮书》，指出多核心
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
1、自定义数据集1、数据配置data在 config 文件中是数据配置的变量，用于定义数据集和数据加载器中使用的参数。 下面是一个数据配置的例子：data = dict(
samples_per_gpu=4,
workers_per_gpu=4,
train=dict(
type='ADE20KDataset',
data_root='dat
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2024-10-28 14:48:33
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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
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
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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
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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一:性能优化方法论问题1:在我们历经千辛万苦，通过各种性能分析方法，终于找到引发性能问题的瓶颈后，是不是立刻就要开始优化了呢？别急，动手之前，你可以先看看下面这三个问题。 (1):首先，既然要做性能优化，那要怎么判断它是不是有效呢？特别是优化后，到底能提升多少性能呢？ (2):第二，性能问题通常不是独立的，如果有多个性能问题同时发生，你应该先优化哪一个呢？ &
# 解决Python跑强化学习占CPU太少的问题
强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习如何做出最优决策的方法。在强化学习中，智能体根据环境的反馈不断调整策略，以达到最大化累积奖励的目标。Python是一种广泛应用于强化学习算法实现的编程语言，但有时候在运行强化学习算法时，会发现Python占用的CPU资源较少，导致算法运行缓慢。本文将介绍如何解决Python跑强化学习占CPU太少的问题。
原创
2024-03-07 05:48:13
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查看整体cpu和内存信息：top查看整体cpu信息lscpu查看每个核的使用情况mpstat -P ALL 1充分利用cpu性能必须，了解并行与并发之间的区别： 并发是指多个指令交叉执行，整体来看似乎是一起执行的。并行是指在不同核里同时执行。 比如聊着一遍微信，一遍听着歌。从整体来看是同时的，但他们可能是在cpu中交叉进行的，cpu可以区分0.25ns的指令操作，所以他们交叉进行，在用户看来像是并
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2024-10-19 20:55:13
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1 概述计算机性能指标处理器性能 = 主频* IPC处理器时间 = （程序指令数*CPI）/主频性能提升的主要手段提升工作主频：Khz增长到GHz 1）生产工艺提升发掘并行处理能力 1）指令流/数据流/线程级并行性 2）软硬件协同循环级并行 使一个循环中的不同循环体并行执行提高并行性的技术途径（1）时间重叠。多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部分，以加快硬件周转而赢得
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2024-02-12 07:47:56
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cpu性能优化 Johannes Plenio在Unsplash上拍摄的照片 在作为软件开发人员的职业生涯开始之初，大多数人认为程序的性能归结为其操作的渐近复杂性。 但是，一旦您在其中应用了最佳算法，而您的代码仍然无法提供理想的性能，您应该怎么做？ 以下是一些基本技术，可以帮助您从CPU内核中获得额外的收益。 循环展开 现代的CPU内核在其执行单元中具有多个功能单元，例如A
