Javascript学习-简单测试环境 在<JavaScript忍者秘籍>2.4测试条件基础知识中,作者给出了一个精简版的assert和assert组的实现,对于初学者而言,这无疑是一个很好的例子,既让我们得到了一个好用的小工具,又让我们看到了用javascript实现这个工具是如此的简单. 这里主要是从代码角度最2.4章节做一些补充和说明,包括原有代码中的一些bug及其修正.当然了,既然涉及到了代码解析,这就不能说是初学者的范畴了,至少要多javascript中的函数声明,函数实现,函数闭包…

Sutton 出版论文的主页: http://incompleteideas.net/publications.html Phd  论文:   temporal credit assignment in reinforcement learning http://incompleteideas.net/publications.html#PhDthesis 最近在做强化学习方面的课题, 发现在强化学习方面被称作强化学习之父的  Sutton  确实很厉害, TD算法和策略梯度策略算法都是他所提出…

Django测试环境搭建 ps: 1.pycharm连接数据库都需要提前下载对应的驱动 2.自带的sqlite3对日期格式数据不敏感 如果后续业务需要使用日期辅助筛选数据那么不推荐使用sqlite3 方式1: 任意创建一个py文件,在该文件内书写固定的配置 import os if __name__ == '__main__': os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'djangoProject2.settings') import dj…

使用  mujoco环境  运行代码,报错 ERROR: GLEW initalization error: Missing GL version 一直无法解决,发现网址: https://blog.csdn.net/gsww404/article/details/80636676 上面的解决方法很不错,于是照着修改. 运行成功: 参考博客: https://blog.csdn.net/gsww404/article/details/80636676…

随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux,根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉:不知从何处开始学起.这里介绍学习Linux测试环境搭建的一些建议. 一.Linux测试环境搭建从基础开始 常常有些朋友在Linux论坛问一些问题,不过,其中大多数的问题都是很基础的.例如:为什么我使用一个命令的时候,系统告诉我找不到该目录,我要如何限制使用者的权限等问题,这些问题其实都不是很难的,只要了解了 Linux 的基础之后,应该就可以很轻易的解决掉这方面的问题.而有些朋友们常常一接触Li…

https://blog.csdn.net/Mbx8X9u/article/details/80780459 课程主页:http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/ 所有视频的链接:https://www.youtube.com/playlist?list=PLkFD6_40KJIznC9CDbVTjAF2oyt8_VAe3 由于文章较长,且有较多外链接,建议下载PDF版进行阅读 方式一 点击阅读原文即可下载 方式二 返回菜单栏,回复“20180622” 知识背景…

引入 智能 人工智能 强化学习初印象 强化学习的相关资料 经典书籍推荐:<Reinforcement Learning:An Introduction(强化学习导论)>(强化学习教父Richard Sutton 的经典教材) 经典理论课程推荐: 2015 David Silver经典强化学习公开课. UC Berkeley CS285 .斯坦福 CS234 伯克利2018 Deep RL课程:http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/ 强化学习经典论…

在<JavaScript忍者秘籍>2.4测试条件基础知识中,作者给出了一个精简版的assert和assert组的实现,对于初学者而言,这无疑是一个很好的例子,既让我们得到了一个好用的小工具,又让我们看到了用javascript实现这个工具是如此的简单. 这里主要是从代码角度最2.4章节做一些补充和说明,包括原有代码中的一些bug及其修正.当然了,既然涉及到了代码解析,这就不能说是初学者的范畴了,至少要多javascript中的函数声明,函数实现,函数闭包等内容有了基本的了解后,才能看懂这篇文章…

课件:Lecture 2: Markov Decision Processes 视频:David Silver深度强化学习第2课 - 简介 (中文字幕) 马尔可夫过程 马尔可夫决策过程简介 马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)形式上用来描述强化学习中的环境. 其中,环境是完全可观测的(fully observable),即当前状态可以完全表征过程. 几乎所有的强化学习问题都能用MDPs来描述: 最优控制问题可以描述成连续MDPs; 部分观测环境可以转…

强化学习概况 正如在前面所提到的,强化学习是指一种计算机以“试错”的方式进行学习,通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为,目标是使程序获得最大的奖赏,强化学习不同于连督学习,区别主要表现在强化信号上,强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号),而不是告诉强化学习系统如何去产生正确的动作.唯一的目的是最大化效率和/或性能.算法对正确的决策给予奖励,对错误的决策给予惩罚,如下图所示: 持续的训练是为了不断提高效率.这里的重点是性能,这意味着我们需要,在看不见的数据和算…