目录1.马尔可夫决策过程2.策略π3.状态转移4.马尔可夫决策过程中的价值函数5.Q函数 / 动作价值函数6.回顾：状态价值函数7.贝尔曼期望方程8.备份图 1.马尔可夫决策过程相较于马尔可夫奖励过程，马尔可夫决策过程多了决策，即动作，状态转移与奖励函数也多了动作的条件。未来的状态不仅依赖于当前的状态，也依赖于在当前状态智能体采取的动作。马尔可夫决策过程满足条件：2.策略π策略定义了在某一个状态
马尔科夫决策过程(Markov Decision Process)马尔科夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)是时序决策(Sequential Decision Making, SDM)事实上的标准方法。时序决策里的许多工作，都可以看成是马尔科夫决策过程的实例。人工智能里的规划(planning)的概念(指从起始状态到目标状态的一系列动作)已经扩展到了策略的概念：基
大部分的期刊都有在线投稿系统，让作者能够快速简单完成投稿，一旦论文递交出去后，作者可以通过系统查看投稿状态，了解期刊处理论文的进度。本文旨在说明期刊投稿系统上经常出现的状态有哪些，以及它们分别代表什么意思。虽然各个期刊或出版商可能会使用不同的名词，但大致上系统上面从投稿后至最后接受或拒稿会出现的状态如下：Manuscript Submitted：表示论文已经由作者同意成功递交，投稿之后，在转给期刊
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2024-06-07 21:04:41
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马尔可夫决策过程特征· 状态、行动、奖励都是有限数值。下一次的状态和奖励只依赖于上一时刻的状态和行动。
· 马尔可夫决策过程与随机过程中的马尔可夫过程类似，不同点在于马尔可夫过程只看重状态之间的转移，主要研究的是给定初始状态稳定之后会变成什么样。在马尔可夫决策过程中，增加了动作的概念，两个状态之间不仅有一条连线（也就是状态有限时，在原来的状态转移图上，不同动作可能会导致同样的状态转移情况）
· 在
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2024-02-15 15:00:50
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很多投稿出去的文章都是可上可下的。往往退稿的时候，审稿人提了一堆意见，说退稿。但是大家想过没有？如果能事先预测到这些意见，或者请懂行的人事先看过文章预测出意见，然后根据这些意见修改好了再投出去，说不定能一举命中！俗话说，“与人方便就是与己方便”。我的要点是：自己在投稿前得好好修改文章，减少错误率才能让审稿人给与自己方便！本人为20多个国际杂志审过近百篇稿子，现在我来总结一些读稿和审稿遇到的常见问题
在我的操作系统还未进入进程之前，应该好好学习一下进程的调度。下面就来讨论一下。
1、先来先服务（FCFS）
顾名思意，就是严格按照进程在队列中的顺序依次执行。没有太多可说的。
2、循环法（round robin）
基本思想是让每个进程在就绪队列中的等待时间与享受服务的时间成比例。基本概念是将CPU的处理时间分成固定大小的时间片。每过经过一次时间片就
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2024-10-15 20:06:06
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Dictum:
Is the true wisdom fortitude ambition. -- Napoleon马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)是一种对序列决策问题的解决工具，在这种问题中，决策者以序列方式与环境交互。“智能体-环境”交互的过程首先，将MDPs引入强化学习。我们可以将智能体和环境的交互过程看成关于离散情况下时间步长\(t
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2024-05-18 07:05:54
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很多研究者包括有经验的论文发表作者，都不知道讨论（discussion）与结论（conclusion）的区别。比如，你认为讨论和结论，哪个部分在前，哪个在后？其实，两种写法都有。很多人认为，讨论在前时，讨论的是本研究的结果（Results或Findings）。讨论在后时，讨论的是本研究的结论（Conclusions），即研究结果的进一步延伸。那么，比较权威的看法是怎样的呢？多数大学的写作指导都是将
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2024-09-21 13:04:10
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http://itindex.net/blog/2014/07/30/1406654940000.html Oryx Editor Oryx is a web-based editor for modeling...
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2022-05-04 07:50:30
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定义 强化学习（Reinforcement Learning, RL）方法适用于智能体（agent）以离散时间步与环境交互的问题（@fig-agentenv）。 在时间 \(t\)，智能体处于状态 \(s_t\)，并决定执行一个动作 \(a_t\)。在下一时刻，它进入新的状态 \(s_{t+1}\) ...
一、LK中亮屏流程gcdb_display_init(),进行display初始化的起始地方；oem_panel_select(),在这里去选择哪一款屏，也可以在这里添加新一款屏；dsi_panel_init()把屏头文件中的配置信息拷贝到结构体中，并一些屏需要的配置；msm_display_init(),给屏上电和初始化时钟，申请FB缓冲区，配置display，点亮屏幕，打开背光；读取图片数据放
wiki：https://en.wikipedia.org/wiki/Markov_decision_process马尔可夫决策过程（MDP）是一个离散时间随机控制过程。它提
原创
2022-09-19 11:09:59
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如何判断SCI期刊投稿难易度和审稿周期 要发SCI论文，前提当然是必须有一篇写好的英文论文，SCI都是英文的杂志，这个大家应该都懂的
首先谈谈投稿难易程度很多人似乎都一种误解，认为拒稿率高的杂志就肯定非常难投，投某个杂志的难易程度似乎就是由拒稿率决定的。本人认为，文章只要能选择到合适的杂志，
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2024-04-04 09:44:39
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# Java 决策树（Java Decision Tree）
## 引言
决策树是一种常用的机器学习算法，用于在给定的数据集中生成一个预测模型。它通过将数据集划分为不同的分支，根据属性值进行分类，最终形成一棵树状结构。Java是一种流行的编程语言，具有广泛的应用领域。在本文中，我们将介绍如何使用Java实现决策树算法，并提供相应的代码示例。
## 决策树算法概述
决策树算法是一种基于分类规
原创
2023-11-12 08:29:37
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### Quick Decision 架构
在现代软件开发中，决策是一个非常重要的环节。软件系统通常需要根据一些条件或规则来做出决策，并执行相应的操作。在一些复杂的系统中，决策可能涉及多个步骤和多个条件的组合。为了更好地管理和维护这些复杂的决策逻辑，我们可以采用一种称为 Quick Decision 架构的解决方案。
Quick Decision 架构是一种基于流程引擎的决策管理架构。它将决策
原创
2023-09-16 18:20:24
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强化学习基础篇（二）：马尔可夫决策过程 （Markov decision process，MDP）1. 简介2. 马尔可夫
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2023-07-12 15:18:39
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DMN 决策模型和标记 Decision Model And NotationDMN 决策模型标记 介绍DMN 决策依赖DRG和DRDDMN 决策逻辑与决策依赖之间的联系DMN 决策表DMN HomePageDMN Specifications...
原创
2022-10-28 13:53:54
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TreeMap的实现是红黑树算法的实现，所以要了解TreeMap就必须对红黑树有一定的了解,其实这篇博文的名字叫做：根据红黑树的算法来分析TreeMap的实现，但是为了与Java提高篇系列博文保持一致还是叫做TreeMap比较好。通过这篇博文你可以获得如下知识点： 1、红黑树的基本概念。 2、红黑树增加节点、删除节点的实现过程。 3、红黑树左旋转、右旋转的复杂过程。 4、Java 中Tr
写完论文后，学生需要检查论文中是否有重复，并且经常需要对论文进行两次修改。许多学生在撰写论文时需要查阅大量参考资料，并且在写作过程中需要引用参考资料。一些学生会用自己的话引用它。但是，有些学生并不善于整合资源，因此他们直接引用原始文本，这导致论文的重复率很高。 但是现实是剽率高的论文是不允许发表的，因此在确保论文逻辑结构清晰的同时，我们必须降低论文的重复率。如果论文重复率太高，如何修改论文？以下
流程审批者在进行审批决定的过程中，可以为自己的决定选择预先设定好的原因。原因的配置如下文所示，本文以PR item reject的原因为例子进行阐述。输入事务代码SRPO -> ABAP Platform -> Application Server -> Business Management -> SAP Business Workflow -> Flexible
原创
2023-08-10 13:33:36
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