coursera Python课程 Codeskulptor平台 中的simplegui如何转换成SimpleGUICS2Pygame，
原创
2015-09-24 18:07:26
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读论文《Asynchronous methods for deep reinforcement learning》有感
原创
2022-05-19 21:13:21
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今天有个师弟问到了我这个问题，我说网络上文章有很多，自己查一下吧，他说读了好几篇还是不太清楚，于是我就搜了一下，呃……最终还是耐心地给他上了一课，他听完以后感激涕零，想到他晚上回到家，倒上二两散装白酒，跟女友分享今天学习到新技能时的喜悦，我欣慰地笑了。一、目标锁，解决的是多线程或多进程情况下的数据一致性问题；分布式锁，解决的是分布式集群下的数据一致性问题。本身这个事情就没有多复杂，问起这个问题的人
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2023-08-07 22:41:47
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在开始说值函数近似方法之前，我们先回顾一下强化学习算法。强化学习算法主要有两大类Model-based 的方法和Model-free的方法，model based 的方法也可以叫做 dynamic programming ：Model-based dynamic programming 在model-based的动态规划算法中，核心概念是值迭代和策略迭代。在值迭代算法中是通过对未来状态的价值
模仿学习–行为克隆
1.模仿学习模仿学习（imitation learning）不是强化学习，而是强化学习的一种替代品。模仿学习与强化学习有相同的目的：两者的目的都是学习策略网络，从而控制智能体。模仿学习与强化学习有不同的原理：模仿学习向人类专家学习，目标是让策略网络做出的决策与人类专家相同；而强化学习利用环境反馈的奖励改进策略，目标是让累计奖励（即回报）最大化。虽然强化学习不需
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2023-08-27 20:38:15
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fetch 简介Fetch API 提供了一个 JavaScript 接口，用于访问和操纵 HTTP 管道的一些具体部分，例如请求和响应。它还提供了一个全局 fetch() 方法，该方法提供了一种简单，合理的方式来跨网络异步获取资源。这种功能以前是使用 XMLHttpRequest 实现的。Fetch 提供了一个更理想的替代方案，可以很容易地被其他技术使用，例如 Service Workers (
Grapecity SpreadJS - 全球销量第一的 JavaScript 电子表格，拥有超过 450 个 Excel 函数。快速提供真正类似于 Excel 的电子表格体验 - 对 Excel 零依赖。创建财务报告和仪表板、预算和预测模型、科学、工程、医疗保健、教育、科学实验室笔记本和其他类似的 JavaScript 应用程序。 使用全面的 API创建自定义电子表格、高级网格、仪表板、报告和数
在以前的文章中，我们讨论过Transformer并不适合时间序列预测任务。为了解决这个问题Google创建了Hybrid Transformer-LSTM模型，该模型可以实现SOTA导致时间序列预测任务。但是我实际测试效果并不好，直到2022年3月Google研究团队和瑞士AI实验室IDSIA提出了一种新的架构，称为Block Recurrent Transformer [2]。从名字中就能看到，
正如Xen，QEMU / KVM或kvmtool之类的软件所提供的那样，许多开发人员，用户和整个行业都依赖于虚拟化。 尽管QEMU可以运行基于软件的虚拟机，而Xen可以运行不带硬件支持的协同半虚拟化OS，但是虚拟化的大多数当前使用和部署都依赖于硬件加速的虚拟化，这是许多现代硬件平台上提供的。 Linux通过内核虚拟机（KVM）API支持硬件虚拟化。 在本文中，我们将仔细研究KVM API，使用它直
这里写目录标题一、PPO算法（1）简介（2）On-policy？（3）GAE （Generalized Advantage Estimation)三、代码代码解析： 一、PPO算法（1）简介PPO算法是一种强化学习中的策略梯度方法，它的全称是Proximal Policy Optimization，即近端策略优化1。PPO算法的目标是在与环境交互采样数据后，使用随机梯度上升优化一个“替代”目标函
itunes替代When you think of iTunes, you might think of clunky, slow, and bloated software that isn’t always the easiest to use. If you’re looking for something that allows you to manage iPod conten
if与else1 替换If-Else的方法1.1 完全不必要的Else块1.2 价值分配1.3 前提条件查询1.4 将If-Else的else动作封装起来—完全避免If-Else 1 替换If-Else的方法if(condition){
//do something
}else if(otherCondition){
//do so
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2023-09-04 06:52:16
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Hadoop一直是一个较为热门的词汇。Hadoop最初是Yahoo公司为了处理海量数据而开发的一款开源架构。在许多人眼里，大数据一词与Apache的Hadoop几乎同义。随着越来越多的企业对大数据逐渐熟悉，可以预计2013年管理大数据的各类方案将会成为业界热点。
RainStor CEO John Bantleman曾提醒各IT企业注意一点，虽然Hadoop为现今热门的大数据
“大多数人类和动物的学习可以说属于无监督学习。有人说，如果智能是一块蛋糕，那么无监督学习就是蛋糕，监督学习是锦上添花，强化学习是锦上添花。”这似乎很有趣，对吧？ 强化学习是最接近人类学习的。 就像我们人类从我们生活的动态环境中学习，我们的行为决定我们是否受到奖励或惩罚一样，强化学习代理也是如此，其最终目标是最大化奖励。不是我们要找的吗？我们希望人工智能代理和我们一样聪明和果断。
具有新颖性和模仿学习的进化强化学习算法（NIERL）算法1 绪论DRL 自身存在两个主要的问题：1）脆性收敛：DRL 算法中所涉及 的超参数需要仔细的调节，超参数细微的变化便可能导致最终的结果无法收敛。2）难以有效探索：DRL 算法是基于梯度的，所以需要在其中加入有效的探索算 法以避免学习过程陷入局部最优解。进化算法（EA）可以很好的处理难以有效 探索的问题，但是它的学习缺乏梯度引导，所以导致其利
文章目录Quick FactsKey EquationsExploration vs. ExploitationPseudocodeDocumentaton PPO受到与TRPO相同的问题的激励：我们如何才能使用当前拥有的数据在策略上采取最大可能的改进步骤，而又不会走得太远而导致意外导致性能下降？ 在TRPO试图通过复杂的二阶方法解决此问题的地方，PPO是一阶方法的族，它使用其他一些技巧来使新
Copilot介绍，与竞品对比Copilot是GitHub和OpenAI合作开发的一款人工智能代码助手，它可以根据用户输入的注释和代码片段，自动生成高质量的代码。Copilot使用了OpenAI的GPT模型，可以学习和理解大量的代码库和文档，从而生成符合用户需求的代码。Copilot可以与多种编程语言和开发环境集成，包括Python、JavaScript、TypeScript、Go等。Copilo
jedis是一个著名的key-value存储系统，而作为其官方推荐的java版客户端jedis也非常强大和稳定，支持事务、管道及有jedis自身实现的分布式。在这里对jedis关于事务、管道和分布式的调用方式做一个简单的介绍和对比：一、普通同步方式最简单和基础的调用方式，@Testpublic void test1Normal() {Jedis jedis&
模型已知的情况，策略优化过程分为两个部分，一个是策略评估，一个是策略改进。从一个策略 π和v函数开始，先利用当前策略 π估算v值，然后通过v值来更新策略 π。交替迭代，最后会收敛到最优策略和最优价值函数。Model：用来感知场景的变化。模型要解决两个问题：一是状态转化概率 P s s ′ a P^a_{ss′}Pss′a，即预测在s状态下，采取动作a,转到下
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2023-08-11 17:06:08
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博主将会针对Java面试题写一组文章，包括J2ee，SQL，主流Web框架，中间件等面试过程中面试官经常问的问题，欢迎大家关注。一起学习，一起成长。 前言大多数开发人员现在还在使用if else的过程结构，曾看过jdon的banq大哥写的一篇文章，利用command,aop模式替代if else过程结构。当时还不太明白，这几天看了《重构》第一章的影片租赁案例，感触颇深。下面我来谈一谈为
