可以看这篇文章: https://blog.csdn.net/u013236946/article/details/73161586 这篇也讲的不错: https://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/8110120.html…

Double DQN:https://www.jianshu.com/p/fae51b5fe000 Prioritised Replay:https://www.jianshu.com/p/db14fdc67d2c Dueling Network:https://www.jianshu.com/p/b421c85796a2…

我觉得他整理的有一些乱,我都改成插入代码了,看的顺眼一些 转载自http://blog.csdn.net/juststeps/article/details/8772755 下面的都是原文: 最短路径 之 SPFA算法 http://hi.baidu.com/southhill/item/ab26a342590a5aae60d7b967 求最短路径的算法有许多种,除了排序外,恐怕是OI界中解决同一类问题算法最多的了.最熟悉的无疑是Dijkstra,接着是Bellman-Ford,它们都可以求出由…

这是来自ethernut网站的一篇文章,原文链接: http://www.ethernut.de/en/documents/arm-inline-asm.html 另外,据说nut/os是个不错的开源os,对单片机以太网开发感兴趣的可以留意一下. 对gcc内联汇编讲解的资料很多,主要也是基于x86架构的,讲解arm的不多.而且,这篇文章对clobber list部分讲得很仔细,包括其他文章很少讲明白的"cc",所以我就果断把它收藏了. ARM GCC Inline Assembler…

1. 什么是强化学习 其他许多机器学习算法中学习器都是学得怎样做,而强化学习(Reinforcement Learning, RL)是在尝试的过程中学习到在特定的情境下选择哪种行动可以得到最大的回报.在很多场景中,当前的行动不仅会影响当前的rewards,还会影响之后的状态和一系列的rewards.RL最重要的3个特定在于: 基本是以一种闭环的形式: 不会直接指示选择哪种行动(actions): 一系列的actions和奖励信号(reward signals)都会影响之后较长的时间. 强化学习(…

认识 sklearn 官网地址: https://scikit-learn.gor/stable/ 从2007年发布以来, scikit-learn已成为重要的Python机器学习库, 简称sklearn, 支持包括分类, 回归, 降维和聚类等机器学习算法, 还包括了特征提取, 数据处理, 模型评估三大模块. sklearn是Scipy的扩展, 建立在Numpy, Matplotlib..等库的基础上. 拥有完善的文档, 上手容易, API丰富, 同时封装了大量的机器学习算法, 且内置了大量数据…

在这里: http://tech.meituan.com/java-memory-reordering.html 指令重排和内存可见性(缓存不一致)是两个不同的问题. volatile关键字太强,即阻挡指令重排,又保证内存一致性. unsafe.putOrderedXXX()只阻挡指令重排,不保证内存一致性.但是性能比volatile好.本文介绍了一种它的适用场景——需要确保写入B之前A一定已经写入完成了,但是不需要写A和B的结果立即被另一线程看见,则适用它.…

原文链接 LONG-TERM PREDICTION by: Adit Aviv       Kfir Grichman introduction: The speech signal has been studied for various reasons and applications by many researchers for many years. Some studies broke down the speech signal into its smallest portions…

Camera定义 游戏中,Camera用来向用户展示场景,Camera就像一个摄像机,摄像机里面的景象就是Camera的展示范围,如下图所示: 在3D空间中Camera被定义为一个位置,有一个单位“方向”向量和一个“向上”的单位向量组成,方向和向上向量告诉OpenGL 当前Camera如何定向. 视景体 Camera的另一个重要特性是视觉平截体(View Frustrum),在上面的图片中可以看到一个被砍去顶尖的角锥体,这就是一个视觉平截体,所以视觉平截体内部的东西都可以在屏幕上看到,视觉平截体…

一般我们在Linux下执行某些外部程序的时候可能会提示找不到共享库的错误, 比如: tmux: error while loading shared libraries: libevent-1.4.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory 原因一般有两个, 一个是操作系统里确实没有包含该共享库(lib*.so.*文件)或者共享库版本不对, 遇到这种情况那就去网上下载并安装上即可. 另外一个原因就是已经安装了该共…

原文链接:https://my.oschina.net/leejun2005/blog/1524687   摘要: 本文主要针对 Java 服务而言 0.背景 经常做后端服务开发的同学,或多或少都遇到过 CPU 负载特别高的问题.尤其是在周末或大半夜,突然群里有人反馈线上机器负载特别高,不熟悉定位流程和思路的同学可能登上服务器一通手忙脚乱,定位过程百转千回. 对此,也有不少同学曾经整理过相关流程或方法论,类似把大象放进冰箱要几步,传统的方案一般是4步: top oder by with P:10…

---恢复内容开始--- 欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由腾讯工蜂发表于云+社区专栏 导语 本文从 Git 与 SVN 的对比入手,介绍如何通过 Git-SVN 开始使用 Git,并总结平时工作高频率使用到的 Git 常用命令. 一.Git vs SVN Git 和 SVN 孰优孰好,每个人有不同的体验. Git是分布式的,SVN是集中式的 这是 Git 和 SVN 最大的区别.若能掌握这个概念,两者区别基本搞懂大半.因为 Git 是分布式的,所以 Git 支持…

http://chengxu.org/p/239.html Python 是否是下一个 PHP? 1. PHP胜在最要命的部署上:没有任何其他语言有像 PHP 一样适合大规模部署的方式.基本上装好 Apache/mod_php 之后,PHP 应用的部署就简化为了复制文件. 一旦配置完成,之后的部署都是文件复制.服务器重启后通常会自动启动 apache/nginx,fastcgi manager 负责启动 php-cgi 进程等,而 PHP 应用基于文件的调用方式并不需要操心更多的维护. 2. P…

原文: https://segmentfault.com/a/1190000000402555 ------------------------------------------------------ 方法简介 $q service 四个方法函数 , 按照个人理解划分为三类. 非链式调用 $q.when(value) Returns a promise of the passed value or promise传递变量值,promise.then()执行成功回调 $q.all(promis…

http://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html…

skleran-处理流程 获取数据 以用sklearn的内置数据集, 先导入datasets模块. 最经典的iris数据集作为例子. from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() # 导入数据集, json格式 X = iris.data # 获取特征向量 y = iris.target # 获取样本标签 print('特征向量:', X[:3]) print("样本标签:", y[40:60]) 特征向量: [[5.…

目录 数组 1.定义数组 2.使用数组 3.定义并赋值 4.数组的大小是类型的一部分 5.数组是值类型(当参数传递到函数中,修改不会改变原来的值) 6.数组长度 7.循环数组 8.多维数组 切片 1.创建切片 2.使用切片 3.切片的修改会影响底层数组,数组的修个也会影响切片.相互影响 4.切片的长度和容量 5.追加值 6.通过make创建切片(底层也依附于数组) 7.切片定义并赋初值 8.切片是引用类型,当参数传递,会修改掉原来的值 9.多维切片 10.切片的copy 11.切片越界 Maps…

集合框架 为什么要用集合而非数组: 虽然数组是保存一组对象最有效的方式,但是数组具有固定尺寸,但在写程序时并不知道将需要多少个对象.而集合能够自动地调整自己的尺寸. 打印数组时,必须使用Arrays.toString(),但是打印集合可以直接打印. 创建集合对象如果不使用泛型,那么默认可以存放所有Object对象 使用泛型可以应用向上转型机制. Collection:一个独立元素的序列 ​ Collection接口包括以下方法: boolean add(E a); boolean addAll(…

github地址,点这里. 项目效展示,点这里.账号:admin 密码:123456 下一篇文章开始,所有的项目源码都是与maven整合后的代码了,所以这一篇讲一讲maven. 1.简单介绍 我们看一下github上一些开源项目的目录结构,下图中有mybatis.netty.dubbo这些比较有影响的项目,在每个项目中都可以看到一个pom.xml文件,这就是maven的配置文件. 那么maven是什么呢? 百度百科中是这么说的,"Maven项目对象模型(POM),可以通过一小段描述信息来管理项目…

总共写了11篇博客了,7篇讲html的,4篇讲网络的.不敢说写的多么好吧,最起码的是我迈出了写作的第一步,写作的过程中了解了一些其他的知识,比如SEO.几种重定向等,由于个人能力和见识有限,写出来的东西并是不是太好. 像html的那些标签,说出来大家都知道,但是具体设计网页的时候,使用哪种标签是最好的?怎么和CSS搭配最完美?写网页的时候,有没有什么艺术性的指导?对我这个初级的程序员来说,确实太难了,没有见识过大牛的技术,没有经历过高山流水,怎么可能写出绝对的干货. 有个大师说,50岁之前不写东…

相信,在学习数据库知识时,大家都会碰到这个概念问题:数据三大泛式,同时,在面试过程中,可能大部分面试官也会提及这个问题. 首先,看看维基百科对于三大泛式的定义: 数据库规范化,又称数据库或资料库的正规化.标准化,是数据库设计中的一系列原理和技术,以减少数据库中数据冗余,增进数据的一致性.关系模型的发明者埃德加·科德最早提出这一概念,并于1970年代初定义了第一范式.第二范式和第三范式的概念,还与Raymond F. Boyce于1974年共同定义了第三范式的改进范式——BC范式. 除外还包括针对…

在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性.但是还是有其他值得优化的点,文本就关注于Nature DQN的一个改进版本: Double DQN算法(以下简称DDQN). 本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和DDQN的论文<Deep Reinforcement Learning with Double Q-learning…

原文地址: https://www.cnblogs.com/pinard/p/9778063.html ----------------------------------------------------------------------------------------------- 在强化学习(九)Deep Q-Learning进阶之Nature DQN中,我们讨论了Nature DQN的算法流程,它通过使用两个相同的神经网络,以解决数据样本和网络训练之前的相关性.但是还是有其他值得…

上一篇讲 Git 的文章发出来没想到效果特别好,很多读者都要求继续深入的写. 那今天齐姐简单讲下 Git 的实现原理,知其所以然才能知其然:并且梳理了日常最常用的 12 个命令,分为三大类分享给你. 本文的结构如下: 作者和开发原由 Git 的数据模型 常用命令 资源推荐 作者和开发原由 Talk is cheap. Show me the code. 这句话就出自 Linux 和 Git 的作者 Linus Torvalds. 原本 Linux 内核的版本控制系统是用的 BitKeeper,然…

转载请注明出处为KlayGE游戏引擎,本文的永久链接为http://www.klayge.org/?p=2774 本系列的上一篇提到了KlayGE 4.4将会出现的高质量地形渲染.本篇仍讲一个新功能,Screen Space Sub Surface Scattering(SSSSS)和Translucency.这两个效果都是由团队成员石裕隆实现的. Sub Surface Scattering(SSS)对渲染效果的提升有很明显的左右,尤其是皮肤和植被之类物体.早在GPU Gems 1里就有在te…

转载请注明出处为KlayGE游戏引擎,本文的永久链接为http://www.klayge.org/?p=2761   本系列的上一篇讲了DR中的一些改进.本篇开始将描述这个版本加入的新功能,高质量地形. 原有的地形 以前的地形实现和水面的方法一样,都是从Crytek在2008年的老方法改进而来.虽然比projected grid的好得多,并且速度很快,但有一些很明显的缺点: 视点移动的时候会抖动.水面比较平,而且有波浪看不出抖动.如果用来做静态地形抖动就会非常明显.尤其是far plane变大之…

转载请注明出处为KlayGE游戏引擎,本文的永久链接为http://www.klayge.org/?p=2749   上一篇讲了TBDR的实现,本篇继续讲解deferred rendering层的一些重要改进. 切换到ESM 原先deferred系统用的是VSM,现在切换到开销更小的ESM.具体参见我之前的一篇文章.用ESM之后只需要一个通道,空间占用减少,性能也有所提升.下个版本会进一步改成支持打包到RGBA8的纹理,让不支持浮点纹理的硬件也可以使用ESM. Multi-resolution层…

转载请注明出处为KlayGE游戏引擎,本文的永久链接为http://www.klayge.org/?p=2736 KlayGE从4.0开始引入deferred rendering层(DR),并且这几个版本都在持续地改进,以提高性能和降低使用难度.在即将发布的4.4里,deferred rendering更是往前跨了一大步,实现了一个初步的Tile-based Deferred Rendering(TBDR).和常见的TBDR不同之处在于,这里的方法只需要SM3.(其实SM2也没问题,只是如果光源…

“身为一个初学者,时常能体味到初学者入门的艰辛,所以总是想抽空作点什么来尽我所能的帮助那些需要帮助的人.我也希望大家能把自己的所学和他人一起分享,不要去鄙视别人索取时的贪婪,因为最应该被鄙视的是不肯付出时的吝啬.” ----- 题记  By PiggyXP(小猪) 前   言   其实我首先应该道歉,因为7月份的时候曾信誓旦旦的说要写一套关于SOCKET所有模型的入门文章以及配套代码,不过没想到后天竟然被美女所迷出去度假了,刚刚回来不久......-_-b其实那些模型的配套代码我已经基本写完了,…

本文提要 最近写的几篇文章都是关于数据层优化方面的,这几天也在想还有哪些地方可以优化改进,结合日志和项目代码发现,关于数据层的优化,还是有几个方面可以继续修改的,代码方面,整合了druid数据源也开启了sql监控等,修改和规范了变量的命名方式,建表时的命名方式也做了修改,不过做的这些还不够,优化这件事真是一个长期和自觉的过程,mapper文件中的sql语句,依然不是十分的符合规范,有继续优化的必要,数据库中表的结构也需要继续优化. 前一篇文章主要讲了慢sql的整理,以及explain关键字在优化…