3.2.蒙特卡洛方法在之前已经了解在所有信息我们都知晓的情况下，该如何估计和优化目标。但是，在实际情况中，我们没有办法事前就知道所有事件的状态将其转义概率的。我们最多只能在每一次的实验之中观察并且总结经验。蒙特卡洛方法就是基于这样的思路而进行的。 首先，我们必须做一个限定，由于我们没有能力处理无限的序列，所以我们假设蒙特卡洛方法所处理的状态序列总会在有限步之后回归到一个（或者几个）吸收状态（状态
在当今快节奏的IT行业中，DevOps已经成为了许多企业加速软件开发和交付的关键。通过将开发团队和运维团队紧密结合在一起，DevOps能够实现持续交付和自动化部署，从而提高软件交付的速度和质量。为了驾驭DevOps之力并强化技术，红帽公司为企业提供了全面的解决方案。
作为一家专注于开源技术的领先公司，红帽公司致力于帮助企业实现数字化转型和提升IT效率。在DevOps实践中，红帽公司提供了一系列领
1技术事关小米生死雷军在内部会议上指出，要继续强化技术立业，技术事关小米生死存亡，是小米持续发展最重要的动力和引擎。雷军在内部强调，安排崔宝秋挂帅集团技术委员会，是要进一步强化技术文化和工程师文化，着力提升集团的技术方向决策，以及技术人才招聘、培养、任命和激励上加大力度，并带领公司探索未来技术趋势。同时从组织架构层面加大对 AIoT 战略推进的力度，新成立人工智能部、大数据部、云平台部直接向 CE
原创
2021-04-06 10:41:59
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将Web离线？开什么玩笑，Web的功能主要是依赖在线的网络，离开网络，Web应用几乎没有什么用处！可是我并没有开什么玩笑，Google不久前推出Google Gears，其主要目的就是创建离线的Web应用。 Web2.0的前沿组织Dojo在Google Gears的基础上封装了Dojo Offline ，让开发者更加容易开发离线的Web应用。为什么会需要离线的Web应用呢？事实上这和Web2.0技
在《星际争霸2》中，AlphaStar已经进化出了两个版本并都取得了超人的表现今年1月，人工智能(AI)巨头DeepMind宣布，它在
考虑到一些道友的爱好，我会用一些比较诙谐的语言来形象的解释一些枯燥的学术定理。写在前面的个人总结一下：所谓的值函数分解，其实就是寻找到一个合理的方法来合理的，精确的表示每个独立agent的动作值与中心网络中的之间的关系。因为多智能体强化学习模型训练参数是依赖的，多智能体强化学习通过中心化网络接收全局状态信息s并训练每个agent的参数，其主要目的是解决单个智能体不具全局观察能力的缺点。每一轮训练结
2013年以来Deep mind团队相继在NIPS和Natures上发表了用深度增强（强化）学习玩Atari游戏，并取得良好的效果，随后Alpha go与李世乭的一战更使得深度增强学习家喻户晓。在游戏上取得了不错的成果后，深度增强学习也逐渐被引入NLP领域。本期介绍目前NLP领域较为热点的研究方向，基于强化学习的文本生成技术（NLG），共选择了三篇文章，分别为：1.《...
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2022-09-11 02:46:52
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文本匹配专题导航初衷文本匹配任务信息检索语义相似语义蕴含问答匹配文本匹配数据集信息检索语义相似文本蕴含问答匹配文本匹配模型DSSMCom-AggBert-flowGitHub地址参考文献 初衷本人从事NLP开发5年了，其中多数项目都涉及文本匹配任务，类似文本分类和序列标注，文本匹配也是很多主流产品功能的实现技术，如：搜索引擎中的召回和排序推荐系统中的相似计算对话机器人中的意图匹配，问答匹配为了更
视频码率,帧率和分辨率究竟哪一个影响电影的清晰度码率：影响体积，与体积成正比：码率越大，体积越大；码率越小，体积越小。 码率就是传输数据时单位时间传送的数据位数,一般我们用的单位是kbps即千位每秒。也就是取样率（并不等同与採样率，採样率的单位是Hz，表示每秒採样的次数），单位时间内取样率越大，精度就越高，处理出来的文件就越接近原始文件，可是文件体积与取样率是成正比的，所以差点儿全部的编码格式重视
本系列深度强化学习算法介绍文章，旨在将上次组会内容分享到公众号上（准备组会肝的挺累想成果转化下），内容不会特别深入（毕竟太深的我还不会）。主要是按动作空间的类型进行分类，包括离散动作空间、连续动作空间和混合动作空间，并按照时间发展脉络进行梳理，方便了解整个深度强化学习领域大致的发展方向和趋势，以及各个算法之间的递进关系。图片转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/342919
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
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2024-02-22 14:02:40
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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
在人工智能生成内容（AIGC，Artificial Intelligence Generated Content）领域，强化学习（RL，Reinforcement Learning）技术发挥着重要作用。强化学习是机器学习的一种方法，通过与环境的交互，智能体（agent）学会采取行动以最大化累积奖励。在AIGC中，强化学习能够用于生成艺术作品、音乐、文本内容等。本文将探讨强化学习的基本原理，并通过代
一、悬架系统的组成二、悬架系统及各部件的作用三、悬架系统的分类四、悬架系统性能评价指标一、悬架系统的组成悬架系统一般由弹性元件、导向机构和减振器三部分组成,有的还装有横向稳定杆。二、悬架系统及各部件的作用2.1 悬架的作用 悬架系统是车辆重要的、关键的总成之一,是车架(或车身)与车桥(或车轮)之间弹性连接的机构,其主要功能是传递作用在车轮和车架(或车身)之间的一切力和力矩,且缓和由不平路面传给车架
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和费分享！
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
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2024-02-04 07:45:08
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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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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
