提升动画性能对于基于应用程序的动画来说，CoreAnimation 是提高帧率的好方法，但是它的使用并不能保证性能的提高。尤其在 OS X中，还要选择使用 CoreAnimation的最有效方式。所有性能相关的问题，可以使用 Instruments来衡量和跟踪应用在一段时间内的性能，这才能确保性能的提升而不是降低。为 OS X 视图待批最佳的重画策略NSView 类包括基于图层的视图的默认重画策略
Hadoop做强化学习效果显著，但由于数据量大、训练时间长，如何优化和调整相关参数，使得强化学习模型在Hadoop上高效运行，是当前技术团队面临的一大挑战。本文将详细探讨在Hadoop上实现强化学习的过程，包括参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践及生态扩展。
## 背景定位
随着大数据技术的快速发展，Hadoop的使用已涵盖多个领域，尤其是在应对海量数据时表现优异。然而，传统的强化学习模型并
1.关键词选择。在进行新站优化前，先要锁定自己网站的关键词。选择一个合适的关键词对于新站优化有非常重要的作用。
新站优化具体操作步骤如下： 1、列出基础关键词;2、使用关键词分析工具找出更多的关键词和热门关键词。
百度指数
提示：试着用剩余的关键字在搜索引擎中进行搜索，不要把焦点放在最流行的关键字上。有时候，次关键字排名起来还是比较
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
电力系统是数据中心正常运转的电力之源，当外部市电供电出现故障时，则第一时间需要利用柴油发电机作为后备电源，对数据中心进行持续安全可靠地供电。随着数据中心电力需求的不断增长，则相应的对备用柴油发电机组的单机容量要求越来越大、台数越来越多，电压等级越来越高，因此对基础设施运维工作者也提出了更高的要求，所以很有必要了解发电机组的基本结构及工作特性。一、柴油机系统柴油发电机是将柴油的化学能转化机械能，再由
文章目录1. cve-2021-2109 RCE1.1 原理1.2 登陆后利用1. 先用JNDIExploit启一个监听2. 抓包1.3 配合CVE-2020-14882任意用户登录漏洞利用1. 抓包并发送到repeter2. CVE-2020-14882+CVE-2020-148832.1 利用方式12.2 利用方式23. CVE-2018-28943.1 利用4. CVE-2014-4210
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
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
1448阅读
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
254阅读
【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
276阅读
【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
1154阅读
之前看深度学习的文章，基本都在数据预处理部分进行了数据增强。什么旋转、跳跃、我不停歇~不对，不对。是旋转、平移、裁剪等操作。所以最近在做目标检测时，废话不多说，先把数据增强的代码整上去！from paddlex.det import transforms
train_transforms = transforms.Compose([
transforms.RandomDistort(),
进行数据增强的必要性通过增强数据集，可以防止神经网络学习到不相关的模式，根本上提升整体性能。某种程度上，深度学习的训练过程，就是生成一个从输入到输出的映射关系。而深度学习生成的这种映射，会含有大量的参数，当前主流的模型含有几十万到几百万个参数，而训练过程，就是不断修正这些参数的过程。在这个过程中，如果数据集的多样性不够，模型会把一些不想关的特征标记为输入数据的特征。以图片识别举个简单的例子，假设你
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
803阅读
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
5206阅读
强化学习知识整理
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2021-07-24 10:31:29
1905阅读
