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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固定集合A⊂Rn并且考虑所有函数f:A→Rm的集合V，那么V可以看成一个向量空间。在V中，零向量就是对于所有的x∈A函数等于0的函数。另外对于每个λ∈R,f,g∈V，我们定义(f+g)(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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# SAC（Soft Actor-Critic）模型：介绍与PyTorch实现
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## 引言
强化学习（Reinforcement Learning）是一种机器学习的分支，旨在使智能体能够通过与环境的交互来学习最优策略。SAC（Soft Actor-Critic）是一种强化学习算法，它能够解决连续动作空间的问题，并且在许多任务上表现出色。本文将介绍SAC算法的原理，并使用PyTorc
原创
2023-10-20 07:04:08
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在本篇中，我们将深入探讨SAC（Soft Actor-Critic）算法在PyTorch中的实现。SAC是一种基于策略的强化学习算法，广泛应用于连续控制任务。为了深入理解其实现过程，我们将从多个维度进行分析，包括理论基础、抓包方法、数据报文结构、交互过程及其与其他协议的对比，最终通过逆向案例进行深入解析。
### 协议背景
SAC算法在深度强化学习领域扮演着极为重要的角色，以其高效性和稳定性被
TCP Reno这个算法定义在RFC5681。快速重传和快速恢复算法一般同时使用。快速恢复算法是认为，你还有3个Duplicated Acks说明网络也不那么糟糕，所以没有必要像RTO超时那么强烈，并不需要重新回到慢启动进行，这样可能降低效率。所以协议栈会做如下工作cwnd = cwnd/2 sshthresh = cwnd 然后启动快速恢复算法：设置cwnd = ssthresh＋ACK个数＊M
# 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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在学习SQL的过程中，会遇到一个让你迷糊的Schema的概念。实际上，schema就是数据库对象的集合，这个集合包含了各种对象如：表、视图、存储过程、索引等。为了区分不同的集合，就需要给不同的集合起不同的名字，默认情况下一个用户对应一个集合，用户的schema名等于用户名，并作为该用户缺省schema。所以schema集合看上去像用户名。如果把database看作是一个仓库，仓库很多房间（sche
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2023-08-01 15:52:47
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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
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
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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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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# 实现“pytorch 离散切片”的方法
## 1. 流程图
```mermaid
erDiagram
确定输入数据格式 --> 确定切片维度
确定切片维度 --> 实现离散切片
实现离散切片 --> 输出切片结果
```
## 2. 代码步骤
### 步骤1：确定输入数据格式
首先，确定输入数据的格式，通常为一个张量（tensor），可以通过以下代码创建一个示
原创
2024-07-05 04:06:00
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# PyTorch离散化理解与应用
在深度学习中，数据的表示至关重要。尤其是在处理连续数据时，如何对其进行离散化是一个重要问题。本文将介绍PyTorch中离散化的概念与实现，带有代码示例和相关使用情况的探讨。
## 什么是离散化？
离散化是将连续数据转换为离散数据的过程。比如，在机器学习中，我们可能需要将一个连续值（如温度、价格等）转换为若干个类别（如“高”、“中”、“低”）。离散化可以帮助
原创
2024-09-22 06:08:44
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起始聚类离散化就是根据利用一定规则对数据进行分类，可以用分桶式或者k-means 等方法 这里用中医证型关联规则挖掘里面的离散化举例，k-means 举例 首先看下图的原数据，该病存在六种证型系数，为了后续的关联算法，需要先将其离散化。import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans #导入K均值聚类算法
datafile = '../
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2023-08-26 09:17:00
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离散化：对于一些应用实例，有时只会用到数据的相对大小，而不在意数据本身的大小例：在区间涂色问题中，依次给区间涂色，后涂色的区间会覆盖前区间。现在求剩下几种颜色可以发现，这个问题中，有用的就只是区间的相对位置关系，而不在于区间本身的大小。如：[1, 3] 涂白色，[6, 7] 涂黑色[1, 3] 涂白色，[10000006, 10000007] 涂黑色最后都只有两种颜色。但是若用线段树维护，第一种情
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2024-05-04 19:52:42
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1 波形合成假定给一系列振幅和一系列频率，要求构建一个信号，此信号是这些频率元素的和。这样的操作就是合成def synthesize(amps, fs, ts):
"""
amps 振幅数组
fs 频率数组
ts 采样时间点
"""
# ts 和 fs 的外积， m*n 矩阵
# 每行表示 ts 的一个元素，每列表示 fs 的一个元素
# 每个元素表示时间和频率
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2024-07-31 16:05:41
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# PyTorch 中的离散特征与 LookupEmbedding
在机器学习中，我们常常需要处理各种类型的特征，特别是离散特征。PyTorch 提供了一种高效的方法来处理这些离散特征，其中最常用的工具之一是 `LookupEmbedding`。本文将介绍什么是离散特征，LookupEmbedding 的用途，以及如何在 PyTorch 中实现它。
## 什么是离散特征
离散特征是指那些取值
# 离散数据PyTorch求导教程
## 整体流程
首先我们需要将离散数据转换为PyTorch的张量，然后定义一个函数，接着在张量上调用`backward()`方法进行求导操作。
以下是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 将离散数据转换为PyTorch张量 |
| 2 | 定义一个函数 |
| 3 | 在张量上调用`backward()
原创
2024-04-09 04:24:03
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