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学术前沿
CMU: 基于模型的强化学习的实验设计观点
本篇文章介绍了卡耐基梅隆大学的机器学习团队在 ICLR 发表的论文《基于模型的强化学习的实验设计观点》("An Experimental Design Perspective on Model-Based Reinforcement Learning")。
与传统的机器学习不同，在强化学习中，智能体 (Agent) 可以选择数据来学习，如果有明智的选择策略，那么较少的数据量也可以在一项任务中有良好的表现。
针对“如果我们要从 state-action 空间中的任何一个地方收集一个额外的数据点，以最好地改善我们对任务的解决方案，那我们要收集哪个数据点”这个问题，这篇论文提供了一个答案——作者团队推导出了一个采集函数 (Acquisition function），指导智能体选择数据，进行最成功的学习。
技术基础
梯度下降法为什么能够奏效？
在机器学习中，梯度下降法是最为基础且常用的方法之一，但并不是所有人都清楚为什么梯度下降法可以奏效。
在本篇文章中，作者使用微分方程进行推导，向读者清晰地介绍了梯度下降法的原理。如果你也对这个概念抱有疑惑，不妨阅读一下。
Effective Modern C++ 民间中文版
Scott Meyers 的经典之作 Effective Modern C++ 的中文版终于由 CnTransGroup 翻译完成。作为 C++11/14 的宝书之一，本书无疑值得 C++ 程序员深入阅读。
该翻译版本目前托管在 GitHub 上。
设计哲学
凯文凯利在 70 岁生日时写的 103 条人生忠告
互联网圈的著名大佬凯文凯利在他的 70 岁生日写下了对年轻人的 103 条人生忠告（他在 68、69 岁生日时也写过）。本文作者将这些箴言译成了中文，或许也能带给你一些启发。
小 P 特别奖
程序员延寿指南
从生活各方面引用文献，分析程序员如何稳健地活得更久。
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