文章目录Java基础加强1、单元测试测试员测试程序员自测2、工具类-jar-classpath工具类jar包.classpath3、资源文件解析概述代码实现解析文件三种方式传统IO方式字节码对象获取流类加载器获取流4、设计模式概念单例模式工厂模式适配器模式装饰者模式 Java基础加强1、单元测试测试员测试黑盒测试（功能测试）：只注重功能是否实现，测试人员完全不考虑程序内部的逻辑结构和内部特性。白
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2023-08-05 15:37:27
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从今年的九月份到现在，接触机器学习、深度学习再到现在的深度强化学习已经有三个月的时间了。从java web开发到人工智能的领域转变的过程中，学到了很多很杂的东西，感觉这才是我以后要研究的东西。然而，在这个转变的过程中，老是急于求成，虽然代码写过很多，论文看了不少，但是总是觉得基础不够牢固，所以想写下博客来沉淀一下。 前提概念 1、离散动作和连续动作 根据动作的不同类型选择和构造的模型影响很大，
第十四章 利用SVD简化数据一．引言SVD的全称是奇异值分解，SVD的作用是它能够将高维的数据空间映射到低维的数据空间，实现数据约减和去除噪声的功能。SVD的特点主要有以下几个方面：1.它的优点：去除噪声，简化数据，提高算法的结果2.它的缺点：数据的转化难以理解3.它适用的数据：数值型数据 二．SVD的作用SVD经常用于信息检索领域，在信息检索中我们将使用了SVD方法的数据文档
目录参数iterationepisodeepochBatch_SizeExperimence Replay Buffer经验回放缓存Rewarddiscount factor或gamma折扣因子Agent神经网络batch normalization批归一化dropout随机失活lr(learning rate)学习率/步长weight decay权重衰减离散动作探索策略（以epslion-Gre
已经很久不搞服务器了，这里把grep的记录一下 cat查询日志时间段cat web.log | grep -E '2010-09-07 18:[0-5]|2010-09-07 19:0[0-57]'用grep过滤条件的时候把\r\n换行后的内容给过滤掉了，后来看参数有个-A参数可显示后面内容cat stdout.log | grep -A 8 -E '2018-03-14 15:09:[0-44]
原创
2023-02-15 00:03:55
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1. 将String字符串放在最前面为了防止偶发性的NullPointerException 异常，我们通常将String放置在equals()函数的左边来实现字符串比较，如下代码： 1 // Bad
2 if (variable.equals("literal")) { ... }
3 // Good
4 if 这是随便用脑子想想就可以做的事，从Bad版本的代码改写表达式到Good版本的代码
强化学习中有多种不同的方法，比如说比较知名的控制方法 Q learning，Policy Gradients，还有基于对环境的理解的 model-based RL 等等。了解强化学习中常用到的几种方法,以及他们的区别, 对我们根据特定问题选择方法时很有帮助。接下来我们通过分类的方式来了解他们的区别。 &
全文目录1 组合优化问题概述1.1 定义1.2 特点1.3 求解方法1.3.1 精确方法1.3.2 近似方法1.4 应用2 深度强化学习（DRL）解决组合优化问题的概述2.1 二者联系2.2 目前主要方法2.2.1 基于DRL的端到端方法2.2.2 基于DRL改进的传统方法2.2.3 基于DRL的局部搜索改进方法3 基于DRL的端到端方法3.1 基于Pointer netword的端到端方法3.
Planning and Learning with Tabular Methods在强化学习中有一种划分方式可以将算法大体分成两大类，一类是需要模型来刻画环境的算法(model-based)，如动态编程和启发等；另一类算法则不需要环境模型(model-free)，如MC与TD等。model-based 依赖计划(planning)，而model-free则主要依靠学习。尽管如此，二者还是有许多相
【摘要】介绍强化学习的起源、发展、主要流派、以及应用。强化学习理论和技术很早就被提出和研究了，属于人工智能三大流派中的行为主义。强化学习一度成为人工智能研究的主流，而最近十年多年随着以深度学习为基础的联结主义的兴起，强化学习与之结合后在感知和表达能力上得到了巨大提升，在解决某些领域的问题中达到或者超过了人类水平。在围棋领域，基于强化学习和蒙特卡洛树搜索的AlphaGo打败了世界顶级专业棋手；在视频
第一章 介绍
强化学习的基本思想：从与环境的互动中学习1.1 强化学习强化学习的重要特征：➀、反复试验（trial-and-error search）➁、推迟奖励（delayed reward）➀、已知状态，需要做一个动作，得到一个奖励信号以及接下来的状态。 目标是：通过调整，使得最大。 ➁、推迟奖励的定义：当前动作不仅决定了即时奖励，还决定了下一个状态，所以对下一个奖励也会
量化的概念： 量化(quantitative)，这里不是指金融上的量化交易，而是指离散化。量化是一个总括术语，是用比 32 位浮点数更少的空间来存储和运行模型，并且 TensorFlow 量化的实现屏蔽了存储和运行细节。神经网络训练时要求速度和准确率，训练通常在 GPU 上进行，所以使用浮点数影响不大。但是在预测阶段，使用浮点数会影响速度。量化可以在加快速度的同时，保持较高的精度。量化网络的动机主
深度强化学习算法ACTOR-CRITIC复习一下经典的Policy-Gradient：先让agent和环境互动一下，最后一项某时刻t，做出动作at，可以计算出这个状态st，再看出奖励r多大。把这些奖励从t到T加起来。r前面的系数γ可以抛弃一些时间轴上久远的值，可以设0.9到1之间。b是基线，这项的目的是括号中的值有正有负。如果正数，要增加在这个状态采取这个动作的几率。这就是策略梯度（Policy-
我在奖惩中枢与学习、注意力问题的系统讨论等等文章中都系统的讨论了奖惩及奖惩预期的问题。下面讨论的是如何编程获得奖惩与奖惩预期。其代码来源于： #region //1211奖赏参数
if (ydsrvalue == 30)
如何增强团队协作意识 导语：如何增强团队协作意识?团队(Team)是由员工和管理层组成的一个共同体，它合理利用每一个成员的知识和技能协同工作，解决问题，达到共同的目标。团队应该有一个既定的目标，为团队成员导航，知道要向何处去，没有目标这个团队就没有存在的价值。 如何增强团队协作意识1 良性的冲突 团队合作一个最大的阻碍，就是对于冲突的畏惧。这来自于两种不同的担忧：一方面，很多管理者采取各种
前几天发了一篇文章《Java编程能力强化——狼羊过河问题》，有朋友指出了一些问题，这些问题有：1、没有采用面向对象的思想，没有定义自己的类，好像与Java无关，像是C语言的编程思维。2、没有给出代码的思路。3、对是否能够提高Java编程能力表示怀疑。本文首先对第一个问题进行解释，然后给出这一类问题的通用的解决方案，然后对之前的狼羊过河代码进行分析，主要是对涉及的Java知识进行分析。第一，编程序就
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2023-10-12 20:54:11
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一、摘要和引言摘要： 无论是自动构建的还是人工构建的知识库(KB)通常都是不完整的——通过综合现有信息，可以从知识库中推断出许多有效的事实。知识库补全的一种流行方法是，通过在连接一对实体的其他路径上组合推理，找到的信息来推断新的关系。考虑到KBs的巨大规模和路径的指数数量，以前的基于路径的模型只考虑了预测给定两个实体的缺失关系的问题，或评估提议的三元组的真实性。此外，这些方法传统上使用固定实体对之
攻击前奏：1.确定攻击目标2.为后继攻击做准备：进行信息收集信息收集：也称为信息采集，信息搜集，情报收集等，它指的是利用计算机软件技术，针对定制的目标收集源，实时进行信息采集、抽取、挖掘、处理，从而为各种信息服务系统提供数据输入的整个过程信息收集的方式：主动被动（1）主动，与渗透目标发生大量的交互行为从而获取信息的行为，比如网络扫描 特点：能够获
强化学习与神经网络Deep Q Network(DQN)，是融合了神经网络和Q-Learning的方法，这种方法被提出来是因为传统的表格形式的强化学习有一个问题存在。传统的表格形式的强化学习使用表格来存储每一个状态state和在这个state每个行为action所拥有的Q值，而当问题十分复杂时(如下围棋)，状态十分之多，如果全用表格来存储的话，恐怕计算机内存再多都不够用，而且每次在这么大的表格中搜
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2023-08-14 15:45:08
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文章目录一、简介二、MDP三、动态规划四、不基于模型的预测五、不基于模型的控制六、价值函数的近似表示七、基于策略的强化学习八、model-based 强化学习九、探索与利用参考链接 一、简介RL与其他ML的区别（特点）：无监督，只有奖励信号反馈延迟时间顺序：动态系统，受不同环境影响很大采用不同的措施应对不同的环境：独立同分布数据不符合RL假设：量化奖励信号，通过最大化累积奖励进行训练。对于多目标
