SAC算法SAC算法是off-policy算法，此前的off-policy算法存在采样复杂性高和难收敛的问题，使得超参数十分敏感，SAC算法通过在最大预期return的同时最大化熵值，也就是尽量获得最高累计收益的同时保持探索避免过早掉入局部最优解。SAC结合已有的off-policy模型actor-critic框架使得在不同的随机种子上都能达到SOTA效果。0 介绍深度强化学习的快速发展，给机器人
# PyTorch中的Soft Actor-Critic（SAC）
Soft Actor-Critic（SAC）是一种强化学习算法，用于解决连续动作空间中的强化学习问题。PyTorch是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库来支持机器学习和深度学习任务。本文将介绍如何在PyTorch中实现SAC算法，并提供代码示例。
## SAC算法简介
SAC算法是一种基于策略梯度的强化学习算法，使
原创
2024-01-20 05:25:26
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SafeSEH原理及绕过技术浅析 摘要：主要介绍SafeSEH的基本原理和SafeSEH的绕过技术，重点在原理介绍。关键词：SafeSEH；绕过技术；异常处理 目录前言SafeSEH的保护原理（1） 二进制层面（2） 系统层面怎么关掉编译器的SafeSEH支持
强化学习算法：SAC+Pendulum
SAC简介我们之前学习了一些on-policy算法，如A2C,REINFORCE,PPO,但是他们的采样效率比较低；因此我们通常更倾向于使用off-policy算法，如DQN,DDPG，TD3。但是off-policy的训练通过不稳定，收敛性较差，对超参数比较敏感，也难以适应不同的复杂环境。2018 年，一个更加稳定的离线策略算法 Soft
简介Salsa20是一种流式对称加密算法，类似于Chacha20，算法性能相比AES能够快3倍以上。
Salsa20算法通过将32 Byte的key和8 Byte的随机数nonce扩展为2^70 Byte的随机字节流，通过随机字节流和异或操作实现加解密，因此Salsa20算法中随机字节流的生成为关键所在。随机字节流生成Salsa20算法生成随机字节流时，一次生成一个64字节的block，每一个bl
# SAC（Soft Actor-Critic）模型：介绍与PyTorch实现
(x)=f(x)+g(x),(λf)(x)=λ(f(x))。接下来令ℓ={f∈V|f是连续的}，为了避免混淆，我们可以写成ℓ(A,Rn)，那么ℓ也表示向量空间，因为两个连续函数的和是连续的并且对于每个α∈R,f∈ℓ，
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2023-12-04 21:43:12
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对于非常简单的scanf函数，一直使用，但是却是有很多的知识点没有掌握好，现总结如下： 1、多个scanf之后，后序以 scanf("%c"，&c) 当程序连续调用scanf 函数的，前面的获得输入接收的时候，一般结束都是以一个空白字符（空格、enter），比如enter 结束输入；但是，当后面接着是还有一个以 sc
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2023-11-24 23:14:52
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针对于这次作业，我一开始一点思绪都没有，包括离散序列的卷积定义。因此我首先查看了有关于离散卷积的百度百科，心里有了概念以后，我进行了上网找代码的操作。不过，代码找到以后，我看不懂。我进行分析原因：1.基础忘记了；2.卷积的数学公式转化成matlab语言的过程没有走通。所以，我接下来首先解剖了离散卷积公式，我思考它们的实现逻辑，具体如下：1.如何输入两个离散序列x、h，并使它们可以们以幂的形式进行乘
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2024-08-08 11:25:46
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一、简介整个Alsa体系分为用户空间和内核空间两部分，实现了很多强大的功能。从驱动开发的角度来看，基本只需要把注意力集中在跟硬件相关的部分就可以了。其它内容是Alsa体系维护者的事情。在内核中，Alsa为不同的类型的硬件分别提供了不同的封装形式，这里仅介绍主框架（不同类型硬件的实现就是对主框架的封装）和SOC框架。二、主框架1、基本概念帧（frame）：全部声道采样一次所得到的数据。以16位立体声
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2024-06-27 16:15:45
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一、LSTM网络long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层LSTM也有与RNN相似的循环结构，但是循环模块中不再是简单的网络，而是比较复杂的网络单 元。LSTM的循环模块主要有4个单元，以比较复杂的方式进行
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2023-06-25 13:04:32
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# 基于PyTorch工件开发指南
在现代机器学习和深度学习的世界里，PyTorch是一个非常流行的框架。作为一名初学者，您可能会感到不知从何入手。本文将带您走过开发一个基于PyTorch工件的流程，帮助您理解每一步的实现及其背后的逻辑。
## 总体流程
以下是开发基于PyTorch工件的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
题目描述由于球哥和巨佬嘉诚交了很多保护费,我们有钱进行一次 d 维空间漫游。d 维空间中有 d 个正交坐标轴,可以用这些坐标轴来描述你在空间中的位置和移动的方向。例如,d = 1 时,空间是一个数轴,方向有左或右;d = 2 时,空间是一个平面,方向为上下左右之一;d = 3 时,空间是一个三维空间
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2017-09-18 15:58:00
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P3414 SAC#1 - 组合数 组合数的性质，求(1<<(n-1))%mod即可。其实要快速幂。
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2017-08-19 17:21:00
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无模型深度强化学习(RL)算法已成功地应用于一系列具有挑战性的顺序决策和控制任务。然而，这些方法通常面临两大挑战:高样本复杂性和超参数的脆弱性。这两个挑战都限制了这种方法在现实世界领域的适用性。在本文中，我们描述了最近引入的基于最大熵RL框架的非策略行为-批评(SAC)算法。在此框架下，行动者的目标是同时最大化期望收益和熵;也就是说，在完成任务的同时尽可能随机行事。我们对SAC进行了扩展，纳入了一
概览想要让你的PyTorch神经网络在多卡环境上跑得又快又好？那你definitely需要这一篇！
No one knows DDP better than I do!
– – MagicFrog（手动狗头）
本文是DDP系列三篇（基本原理与入门，实现原理与源代码解析，实战与技巧）中的第二篇。本系列力求深入浅出，简单易懂，猴子都能看得懂（误）。本篇主要聚焦于DDP原理和
Datawhale干货 发布：PyTorch 2.0，在PyTorch Conference 2022上，研发团队介绍了 PyTorch 2.0，并宣布稳定版本将在今年 3 月正式发布，现在 PyTorch 2.0 正式版如期而至。GitHub地址：https://github.com/pytorch/pytorch/releasesPyTorch 2.0 延续了之前的 ea
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2023-06-08 11:53:06
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