强化学习 学习资料汇总

DQN算法流程。
分类: 企业开发 发布时间: 10-03 22:28 阅读次数: 0

git clone 从GitHub上下载项目到服务器上运行+创建虚拟环境

git clone 从GitHub上下载项目到服务器上运行
分类: 企业开发 发布时间: 10-03 22:28 阅读次数: 0

【我的C/C++语言学习进阶之旅】使用stb_image库时候报错 multiple definition of ‘stbi_xxxxx‘ 和 previous definition here

解决 使用stb_image库时候报错 multiple definition of 'stbi_xxxxx' 和 previous definition here 的问题
分类: 移动开发 发布时间: 10-03 22:28 阅读次数: 0

强化学习 double DQN 代码注释解析

一次transition就是(s,a,w,s_)一次episode就是DQNQ-learning如果状态很多,动作很多时,需要建立的q表也会十分的庞大,因此神经网络就是用来算动作的q-value的为了帮助收敛experience。例如,记忆库的容量N=500,可以选择执行200次transition来初始化记忆库,这样学习过程可以从记忆库中抽取batch个transition,进行学习了。在存储过程中,只执行eval_net来获取Q值,进而根据实际情况,得到动作,奖励,和下一状态。存储过程:更新记忆库。
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C++ struct结构体初始化

在C++里可以将结构体看作没有任何成员函数的对象,下面对C++结构体的几种初始化方法进行总结。C++结构体初始化方法_hhhcbw的博客-CSDN博客_c++结构体初始化。的对象,因此也可以使用构造函数进行初始化。c++ 中可以将结构体看作没有任何。
分类: 企业开发 发布时间: 10-03 22:28 阅读次数: 0

IDC中国边缘云市场最新报告解读:阿里云蝉联中国公有云市场第一

国际权威咨询公司IDC发布《中国边缘云市场解读(2022 )》报告,中国边缘公有云服务市场,阿里云蝉联第一。 市场蝉联第一,“边缘”生长强劲 近期,全球领先的IT市场研究与咨询公司IDC最新发布了《中国边缘云市场解读(2022)》。报告数据指出,2021年,中国边缘公有云服务市场规模达25.6亿人民币。其中,阿里云以15.5%的市场份额位列中国边缘公有云服务市场第一。 回顾去年IDC首次发布《中国边缘云研究(2021)》,阿里云已成为IDC权威数据下的“中国边缘云服务市场第一”,此次是阿里云在
分类: 其他 发布时间: 10-03 22:27 阅读次数: 0

AttributeError: module ‘torch.jit‘ has no attribute ‘_script_if_tracing‘

torvh使用提示。AttributeError: module 'torch.jit' has no attribute '_script_if_tracing'
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【我的Android进阶之旅】如何在Android中使用ARCore来增强人脸Augmented Faces?

如何使用ArCore来实现增强人脸Augments Faces的效果
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【微信小程序开发】用户头像昵称获取规则调整 2022

详情请看:https://developers.weixin.qq.com/community/develop/doc/000cacfa20ce88df04cb468bc52801?详情请看: https://developers.weixin.qq.com/community/develop/doc/00022c683e8a80b29bed2142b56c01。wx.getUserInfo和wx.getUserProfile获取头像昵称能力将会被放弃。
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C/C++ int运算结果转float/double 保留小数

在编程中,经常用到的一个结果转换就是两个int类型变量相除的结果为了保留精确度而转换为float或者double类型,但是这个地方最容易令人犯错误的是,如果使用如下的类型转换方式,转换时是将两个int。C/C++中int类型变量运算结果转float/double探究 - MK_筱雨 - 博客园。
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C++ 得到map中最后一个元素

【代码】C++ 得到map中最后一个元素。
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【区块链最新论文速递】NeuChain: A Fast Permissioned Blockchain System with Deterministic Ordering

在本文中,我们提出了一个无排序(ordering-free)的架构,通过确定性的执行(deterministic execution)把排序隐含起来。基于这种新颖的架构,我们开发了一个许可区块链系统NeuChain。我们的基于地理分布的实验结果表明,NeuChain可以比HyperLedger Fabric实现47.2-64.1倍的吞吐量,比最先进的高性能区块链实现1.6-12.2倍的吞吐量。现有的区块链系统都依赖于一个明确的排序步骤,以确定从多个对等体(peers) 收集的交易的全局顺序。
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Chapter5.3:线性系统的频域分析法

此系列是胡寿松《自动控制原理》(第七版)课后习题精选,仅包含部分精选习题,如需全部课后习题答案,请自行购买或查找习题答案,此系列搭配《自动控制原理》(第七版)知识点提炼系列使用,可用于平时考试或考研复习使用,提供可编辑文件和PDF文件。
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【我的Android进阶之旅】JetBrains全家桶系列的IDE,比如Android Studio,IDEA,PyCharm之类的使用Git超慢的问题的解决方法

当大家使用JetBrains全家桶系列的IDE,比如,IDEA,PyCharm之类的IDE时,如果使用Git超慢的问题的话,找到对应IDE的安装目录下的runnerwexe和runnerw64.exe两个程序,把他们直接删掉或者直接改名都可以,这样你的Git就正常了!
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Chapter6.1:线性系统的校正方法

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【我的OpenGL学习进阶之旅】当你运行OpenGL程序的时候,程序并不绘制任何内容,并且白屏和黑屏的时候怎么排查?

学习OpenGL一段时间了,在平常写OpenGL程序的时候,经常出现一些运行程序当时并不绘制任何你想要的效果,甚至有时候直接白屏或者黑屏的现象。幸好每一次我都将OpenGL程序中的问题排查出来,最终渲染出我想要的效果。但是在排查过程中也是很痛苦的,有时候改代码一上午才能确定出最终的问题所在。因此我想总结一下这段时间调试的经验。
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跨模态学习能力再升级,EasyNLP电商文图检索效果刷新SOTA

作者:熊兮、欢夏、章捷、临在 导读 多模态内容(例如图像、文本、语音、视频等)在互联网上的爆炸性增长推动了各种跨模态模型的研究与发展,支持了多种跨模态内容理解任务。在这些跨模态模型中,CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是一种经典的文图跨模态检索模型,它在大规模图文数据集上进行了对比学习预训练,具有很强的文图跨模态表征学习能力。在先前的工作(看这里)中,中⽂NLP/多模态算法框架EasyNLP支持了CLIP的基础功能,包括模型的Finetu
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Chapter7.1线性离散系统的分析与校正

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【我的Android进阶之旅】在Android中使用MediaPipe库在实时视频源上实现人脸网格Face Mesh的绘制

1. 介绍下MediaPipe2. 介绍下MediaPipe的FaceMesh3. 介绍下如何移植到Android Studio中,使项目可改可运行
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亚商投资顾问 早餐FM/0913

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