分布式强化学习基础概念(Distributional RL) from: https://mtomassoli.github.io/2017/12/08/distributional_rl/ 1. Q-learning 在 Q-learning 中,我们想要优化如下的 loss: Distributional RL 的主要思想是:to work directly with the full distribution of the return rather than with its expec…

Docker虚拟化实战学习——基础篇 2018年05月26日 02:17:24 北纬34度停留 阅读数:773更多 个人分类: Docker   Docker虚拟化实战和企业案例演练 深入剖析虚拟化技术概念和应用场景 虚拟化,一是项技术--,是一种资源解决方案. 虚拟化技术是将物理资源转变为逻辑上可以管理的资源,以打破物理结构之间的壁垒,使计算元件运行在虚拟的基础上,而不是真实的物理资源上. 通过虚拟化技术,可以将物理资源转变为逻辑资源(虚拟机),应用程序服务运行在虚拟资源上,而不是真实的物理机…

C++入门 语言技巧,性能优化 底层硬货 STL Boost 设计模式 算法篇 算起来,用C++已经有七八年时间,也有点可以分享的东西: 以下推荐的书籍大多有电子版.对于技术类书籍,电子版并不会带来一个好的阅读体验.如果喜欢,最好找纸版(图书馆是个好去处):电子版更适合作为一个参考书籍常备电脑.   我将分为基础篇.Windows篇.和Linux/Unix篇 三个部分来介绍这些经典书籍:   C++入门 <C++ Primer> 我的C++入门读物是<C++大学教程>,这本书800…

引言: 最近和实验室的老师做项目要用到强化学习的有关内容,就开始学习强化学习的相关内容了.也不想让自己学习的内容荒废掉,所以想在博客里面记载下来,方便后面复习,也方便和大家交流. 一.强化学习是什么? 定义 首先先看一段定义:Reinforcement learning is learning what to do—how to map situations to actions—so as to maximize a numerical reward signal.感觉看英文的定义很容易可以了…

tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用. 代码集:https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1)决策树(Decision Tree)和随机森林 决策树: 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问题,它通过树形结构将各种情况组合都表示出来,每个分支表示一次选择(选择yes还是no),直到所有选择都进行完毕,最终给出正确答案. 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二…

[转]Bat 脚本学习 2015-01-05 14:13 115人阅读 评论(0) 收藏 举报 基础部分: ====================================================================== 一.基础语法: 1.批处理文件是一个“.bat”结尾的文本文件,这个文件的每一行都是一条DOS命令.可以使用任何文本文件编辑工具创建和修改. 2.批处理是一种简单的程序,可以用 if 和 goto 来控制流程,也可以使用 for 循环. 3.批处理的…

搜集的不错的oc学习资料 大概总结: http://my.oschina.net/luoguankun/blog/208526 详细教程: http://www.w3cschool.cc/ios/ios-objective-c.html ios不同于java平台下的一些细节: . id: Objective-C有一种比较特殊的数据类型是id.你可以把它理解为“随便”. 在Objective-C里,一切东西都是指针形式保存,你获取到的就是这个对象在内存的位置.那么id就是你知道这个位置,但是不知道…

终于还是决定再多学一门重量级框架,当然首选必备还是被称为最优雅的Web开发框架--Laravel 对于框架的入门,首先了解它的路由规则是先前必备的,以下是laravel 中几种常见的基础路由规则 //基础路由//GETRoute::get('basic',function (){ return 'Im,GET'; }); //POSTRoute::post('basic2',function (){ return 'Im,Post'; }); //多请求路由(两种方式:match & any m…

作者:Yann LeCun,Leon Botton, Yoshua Bengio,and Patrick Haffner 这篇论文内容较多,这里只对部分内容进行记录: 以下是对论文原文的翻译: 在传统的模式识别模型中,往往会使用手动设计的特征提取器从输入中提取相关信息并去除不相关的可变性,然后一个可训练的分类器对这些提取到的特征进行分类.在本论文的方案中,标准的全连接多层网络就相当于分类器,并且该方案尽可能多地依赖特征提取器本身的学习.在字符识别任务中,一个网络可以将几乎未经过处理的数据作为输入…

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