简述ϵ-贪婪算法）算是MBA(Multiarmed Bandit Algorithms)算法中最简单的一种。因为是MBA算法介绍的第一篇，所以在这里还是先简单说明下MBA。当然，要解释MBA，首先就得EE问题（Explore-Exploit dilemma）。 什么是EE问题呢？ 这两个”E”，其中一个代表“exploit”,中文可译作“利用”；另一个代表“Explore”,中文可译作“探索”。
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2024-03-20 07:48:42
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epsilon-greedy算法（通常使用实际的希腊字母）非常简单，并且在机器学习的多个领域被使用。epsilon-greedy的一种常见用法是所谓的多臂匪徒问题（multi-armed bandit problem）。假设你站在k = 3台老虎机前面。每台机器都会根据不同的概率分布进行支付，而你不知道这些分布。假设你总共可以玩100次。你有两个目标。第一个目标是使用一些硬币以尝试确定哪台机器的支
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2023-07-20 14:22:31
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测试的目的，也就是用来证明错误的存在，而不是证明程序有没有错误。即使最简单的程序，也有无数种输入的可能，就像下面一样：def isBigger(x,y):
'''
x和y是证书，如果x<y则返回True,否则返回False
'''
def isBigger(x,y):
'''
x和y是证书，如果x<y则返回True,否则返回False
'''毫不夸张地说，使用所有整数对运行这个程序会
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2023-09-21 14:58:06
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Brief本博客直接是对pytorch的中文文档的学习和理解。 这里是第一部分的内容。主要包括以下的5个方面自动求导机制CUDA语义扩展pytorch多进程最佳实践序列化语义1 自动求导机制1.1从后向中排除子图什么是子图，为什么要排除子图我的理解是，在一个神经网路结构中，一个计算图也就是一个前向计算的过程，我们在BP的过程中可能需要对某些子图的权重不希望它更新，包括有以下的情形：（1）dropo
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2024-02-14 14:40:53
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标准dqn的策略网络参数更新所采用的规则为Q-learning中的更新规则，总所周知的是Q-learning是异策略算法，异策略算法就是行为策略和评估策略（更新所得策略
原创
2022-05-19 21:05:57
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一、内置函数注意：内置函数id()可以返回一个对象的身份，返回值为整数。这个整数通常对应与该对象在内存中的位置，但这与python的具体实现有关，不应该作为对身份的定义，即不够精准，最精准的还是以内存地址为准。is运算符用于比较两个对象的身份，等号比较两个对象的值，内置函数type()则返回一个对象的类型#更多内置函数：https://docs.python.org/3/library/funct
活动选择问题：有N个活动，仅安排一个人去完成，求一个人在不限时的情况下最多能完成几个活动，要求：活动包含开始时间和结束时间，活动的时间点不能变，就是说到时了，到点的活动必须开始。 这个问题为什么能够用greedy思想来求解，一个最直接的想法就是：活动已经
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2024-04-06 09:29:25
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参考链接：http://www.datacenterdude.com/netapp/netapp-cdot-rdb-epsilon/
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2017-07-19 23:20:50
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# Python中的Epsilon值及其应用
在计算机科学和数值计算领域，尤其是在处理浮点数时，Epsilon（ε）值是一个非常重要的概念。它通常被用于描述在某种比较中可接受的最小误差范围。在Python中，Epsilon值对于处理浮点运算带来的问题，如精度损失和比较错误，具有至关重要的作用。本文将探讨Epsilon值的含义及其在Python中的应用，借助代码示例进行说明。
## Epsilo
在Python中，“epsilon”通常指代浮点数比较中的一个非常小的值，用以衡量两个数是否足够接近，从而可以认为它们是相等的。处理浮点数的问题常常会引发一些精度相关的错误，因此理解和解决“python的epsilon”问题至关重要。
### 环境准备
首先，我们需要设置我们的开发环境。确保系统中安装Python的合适版本及其相关依赖。
| 依赖 | 版本
什么是序列化？我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。为什么要序列化？1：持久保存状态需知一个软件/程序的执行就在处理一系列状态的变化，在编程语言中，'状态'会以各种各样有结构的数据类型(也可简单的理解为变量)的形式被保存在内存
参考资料：贪婪投影算法原理贪婪投影算法Greedy Projection algorithmGopi, M. & Krishnan, A Fast and Efficient Projection-Based Approach for Surface Reconstruction, High Performance Computer Graphics, Multimedia and Vis
目录一）概念二）找出全局最优解的要求三）求解时应考虑的问题四）基本步骤五）贪心策略选择六）实际应用1.零钱找回问题2.背包问题3.哈夫曼编码4.单源路径中的Djikstra算法5.最小生成树Prim算法 一）概念贪心算法（Greedy Alogorithm）又叫登山算法，它的根本思想是逐步到达山顶，即逐步获得最优解，是解决最优化问题时的一种简单但是适用范围有限的策略。贪心算法没有固定的框架，算法
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2024-06-11 19:34:05
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基本概念Epoch（时期）：所有训练样本在神经网络中都 进行了一次正向传播 和一次反向传播当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数量可能太过庞大（对于计算机而言），就需要把它分成多个小块，也就是就是分成多个Batch 来进行训练Batch（批 / 一批样本）：将整个训练样本分成若干个Batch。Batch_Size（批大小）：每批样本的大小。Iteration（一次迭代）：训练一个Batc
Greedy Mouse
时间限制：1000 ms | 内存限制：65535 KB
难度：3
原创
2023-05-05 20:22:52
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贪婪算法贪心算法自顶向下，常规递归－》尾递归－》迭代。每次看一个解。贪心算法的选择：1.一个全局最优解可以通过局部最优（贪心）来选择达到。2.我们所做的选择总是当前看起来最佳的的选择，然后再解决选择之后出现的子问题，可能依赖已经作出的选择但是不会依赖还没有做出选择的子问题。3.证明在每一步所做的贪心选择最终能产生一个全局最优解。结果：我们先证明考察一个全局最优解，然后证明可以对该解加以修改，使其采
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2024-09-23 19:50:53
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欧几里得几何（5）Epsilon
原创
2021-12-27 13:49:54
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# Python项目方案：获取模型的Epsilon
## 项目背景
在机器学习和深度学习领域，Epsilon是用于衡量模型在分类问题中的阈值，特别是在处理二分类问题时。它有助于评估模型的性能，使我们能够设定一个有效的阈值以进行更好的预测。为了解决这一需求，本项目旨在利用Python获取Epsilon值，并通过可视化手段对结果进行分析。
## 项目目标
本项目的目标是：
1. 获取与评估机
# -*- coding: utf-8 -*-
import argparse
args = "-f hello.txt -n 1 2 3 -x 100 -y b -z a -q hello @args.txt i_am_bar -h".split()
# 使用@args.txt要求fromfile_prefix_chars="@"
# args.txt文件中应该一行
Greedy Mouse时间限制：1000ms | 内存限制：65535KB难度：3描述AfatmousepreparedMpoundsofcatfood,readytotradewiththecatsguardingthewarehousecontaininghisfavoritefood:pea...
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2014-04-09 16:04:00
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