在上一篇博客:DQN(Deep Q-learning)入门教程(一)之强化学习介绍中有三个很重要的函数: 策略:\(\pi(a|s) = P(A_t=a | S_t=s)\) 状态价值函数:\(v_\pi(s)=\mathbb{E}\left[R_{t+1}+\gamma \left(S_{t+1}\right) | S_{t}=s\right]\) 动作价值函数:\(q_{\pi}(s,a) = \mathbb{E}_{\pi}(R_{t+1} + \gamma q_{\pi}(S_{t+1}

/** 题目:hdu2255 奔小康赚大钱 km算法 链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2255 题意:lv 思路:最优匹配(最大权完美匹配) km算法 模板来自:http://www.cnblogs.com/wenruo/p/5264235.html 如果是求最小权完美匹配,那么将所有权值取相反数,然后求得最大权,输出最大权的相反数即可. */ #include <iostream> #include <cstring> #

题目: 给定一个大小为 N×M 的迷宫.迷宫由通道和墙壁组成,每一步可以向邻接的上下左右四格 的通道移动.请求出从起点到终点所需的最小步数.请注意,本题假定从起点一定可以移动 到终点. 限制条件;N, M ≤ 100 测试样例: N=10, M=10(迷宫如下图所示. '#', '.', 'S', 'G'分别表示墙壁.通道.起点和终点) #S######.# ......#..# .#.##.##.# .#........ ##.##.#### ....#....# .#######.# ...

libsvm中有进行参数调优的工具grid.py和easy.py可以使用,这些工具可以帮助我们选择更好的参数,减少自己参数选优带来的烦扰. 所需工具:libsvm.gnuplot 本机环境:Windows7(64 bit) ,Python3.5 1.相关程序的下载和安装: 1.1.下载libsvm,我用的是libsvm-3.18.zip,下载后直接解压到任意位置,我解压到C:\libsvm-3.18下. 1.2.下载python,我下的是python-3.5.msi,双击该文件安装到默认位置,我

试题编号:201412-4试题名称:最优灌溉时间限制: 1.0s内存限制: 256.0MB 问题描述 雷雷承包了很多片麦田,为了灌溉这些麦田,雷雷在第一个麦田挖了一口很深的水井,所有的麦田都从这口井来引水灌溉. 为了灌溉,雷雷需要建立一些水渠,以连接水井和麦田,雷雷也可以利用部分麦田作为“中转站”,利用水渠连接不同的麦田,这样只要一片麦田能被灌溉,则与其连接的麦田也能被灌溉. 现在雷雷知道哪些麦田之间可以建设水渠和建设每个水渠所需要的费用(注意不是所有麦田之间都可以建立水渠).请问灌溉所有麦田最

UX2内核是本人负责主要开发的浏览服务项目,其主要目的是为开发者提供一个简单好用.轻便的网络浏览服务.UX2内核的安卓端是基于WebView进行深度优化的,同时欢迎大家使用这个内核用于app页面或浏览器,UX2正式版将于2017年6月发布,详情请关注我们,联系方式在文章下面.   1.缓存加速  UX2内核通过判断网络类型.网络速度.设备情况来分配使用缓存,UX2内核不仅仅是直接设置WebSettings的缓存设置,还重写了WebView缓存管理的部分功能,能够比WebView更好的使用缓存.

DQN的第一次尝试 在本篇博客中将为大家形象地介绍一下我对DQN的理解,以及我和我的队友如何利用DQN进行黄金点游戏.最后我会总结一下基于我在游戏中看到的结果,得到的dqn使用的注意事项和这次游戏中我们应该改正的错误和改进的不足之处(可能只对黄金点有用,如果理解有误的话,可以指出,我立马改正) 问题定义 我的描述可能不太准确,这里直接使用参赛网站上对黄金点比赛的规则定义问题: 规则:N个玩家,每人写一个或两个0~100之间的有理数 (不包括0或100),提交给服务器,服务器在当前回合结束时算出所

  首先申明,本文根据微博博友 @JC向北 微博日志 整理得到,本文在这转载已经受作者授权!   1.概念   回溯算法 就是 如果这个节点不满足条件 (比如说已经被访问过了),就回到上一个节点尝试别的路径   也就是说 走到死胡同里边就往回走,直到找到出口. 回溯 是一种 选优搜索 .许多复杂规模较大的问题都可以用 回溯 解决 ,因此回溯法有 "通用解题方法"的美称.       2.思想    若用回溯法求问题的所有解时,要回溯到根,且根结点的所有可行的子树都要已被搜索遍才结束.而

Atitit.软件中见算法 程序设计五大种类算法 1. 算法的定义1 2. 算法的复杂度1 2.1. Algo cate2 3. 分治法2 4. 动态规划法2 5. 贪心算法3 6. 回溯法3 7. 分支限界法3 1. 算法的定义  算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空

英文出自:Streamcomputing 转自:http://www.csdn.net/article/2013-10-29/2817319-the-application-areas-opencl-can-be-used 摘要:个经典案例.有人将其称之为OpenCL计算领域的13个"小巨人". 一.Dense Linear Algebra(稠密线性代数) 级(矢量/矢量vector/vector),2级(矩阵/矢量),3级(矩阵/矩阵),应用范围极其广泛. 应用范围: 线性代数:LA

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABZ4AAAHUCAYAAAC6Zj2HAAAMFGlDQ1BJQ0MgUHJvZmlsZQAASImVlw

参考列表 Selective Search for Object Recognition Selective Search for Object Recognition(菜菜鸟小Q的专栏) Selective Search for Object Recognition(Surge) Selective Search for Object Recognition(原始论文) Efficient Graph-Based Image Segmentation(快速图像分割) Homepage of K

八皇后问题是十九世纪著名的数学家高斯1850年提出 .以下为python语句的八皇后代码,摘自<Python基础教程>,代码相对于其他语言,来得短小且一次性可以打印出92种结果.同时可以扩展为九皇后,十皇后问题. 问题:在一个8*8棋盘上,每一行放置一个皇后旗子,且它们不冲突.冲突定义:同一列不能有两个皇后,每一个对角线也不能有两个皇后.当然,三个皇后也是不行的,四个也是不行的,凭你的智商应该可以理解吧.    解决方案:回溯与递归 介绍: 1.回溯法 回溯法是一种选优搜索法,按选优条件向前搜

SVM软件包 LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines(本项目所用到的SVM包)(目前最新版:libsvm-3.21,2016年7月8日) C-SVC(C-support vector classification), nu-SVC(nu-support vector classification), one-class SVM(distribution estimation), epsilon-SVR(epsilon-support vec

回溯法 百度百科:回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达到目标.但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步又一次选择,这样的走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为"回溯点". 在包括问题的全部解的解空间树中,依照深度优先搜索的策略,从根结点出发深度探索解空间树.当探索到某一结点时,要先推断该结点是否包括问题的解,假设包括,就从该结点出发继续探索下去,假设该结点不包括问题的解,则逐层向其祖先结点回溯.(事实上回溯法就

在LeetCode上面有一组非常经典的题型--Combination Sum,从1到4.其实就是类似于给定一个数组和一个整数,然后求数组里面哪几个数的组合相加结果为给定的整数.在这个题型系列中,1.2.3都可以通过回溯法来解决,其实4也可以,不过由于递归地比较深,采用回溯法会出现TLE.因此本文只讨论前三题. 什么是回溯法?回溯法是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索以达到目标.当探索到某一步时,发现原先的选择并不优或达不到目标,就退回异步重新选择.回溯法是深度优先搜索的一种,但回溯法在求解过程不

题目描述 请设计一个函数,用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径.路径可以从矩阵中的任意一个格子开始,每一步可以在矩阵中向左,向右,向上,向下移动一个格子.如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子,则该路径不能再进入该格子. 例如 a b c e s f c s a d e e 矩阵中包含一条字符串"bcced"的路径,但是矩阵中不包含"abcb"路径,因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后,路径不能再次进入该格子. 题目分析 分

去掉敏感信息后的不完整版 ==========================================================================2018年12月29日 记录: 目前在维护的最低PHP版本只有5.6了:1.5.6.39版本convert.quoted-printable-encode过滤器时核心的segfault错误imap扩展的错误phar扩展的错误,PharData类提供了一个访问和创建不可执行的tar和zip存档的高级接口5.6.38版本apac

对TensorFlow深度学习中常见参数的总结分析 神经网络中常见的参数有:初始学习率.学习率衰减率.隐藏层节点数量.迭代轮数.正则化系数.滑动平均衰减率.批训练数量七个参数. 对这七个参数,大部分情况下,神经网络的参数选优是通过实验来调整的. 一个想法是,通过测试数据来评判参数的效果,但是这种方法会导致过拟合测试数据,失去评判未知数据的意义.而我们训练神经网络的目的,恰恰是为了预测未知数据. 所以,为了评判各种参数的效果,一般会从训练数据中抽取一部分作为验证数据. 验证数据的选取方法也是非常重

 源码的github链接: https://github.com/luhan420/test/tree/master 1．需求分析 在本次的课程设计中,用到的知识点主要有:类.函数.选择结构里的条件语句.循环结构里的while语句以及for循环语句.控制语句里的break语句.以及字符串函数的运用等等,并且应用到递归.回溯及穷举等比较经典的算法. 2．概要设计 类定义 类就是用户自定义的数据类型. 类定义的一般形式如下: class 类名 { 细节:(数据成员,成员函数) }; 类函数定义 类成

监督学习: 为CharityML寻找捐献者   开始 在这个项目中,你将使用1994年美国人口普查收集的数据,选用几个监督学习算法以准确地建模被调查者的收入.然后,你将根据初步结果从中选择出最佳的候选算法,并进一步优化该算法以最好地建模这些数据.你的目标是建立一个能够准确地预测被调查者年收入是否超过50000美元的模型.这种类型的任务会出现在那些依赖于捐款而存在的非营利性组织.了解人群的收入情况可以帮助一个非营利性的机构更好地了解他们要多大的捐赠,或是否他们应该接触这些人.虽然我们很难直接从公开