分享精品深度强化学习讲座 Berkeley Deep RL Bootcamp 2017
Berkeley 2017年联合了DeepMind 以及 OpenAI 举办了一个大咖云集的深度强化学习训练营,是难得的前沿深度强化学习佳品,本公众号 MyEncyclopedia 用代码实现了权威教材 Sutton & Barto 第二版强化学习的基础部分之后,会大致沿着这个训练营的思路,从原理到代码逐步揭示强化深度学习面纱,并结合各种有意思的游戏环境来演示。 如果没有耐心的同学可以直接…
Berkeley 2017年联合了DeepMind 以及 OpenAI 举办了一个大咖云集的深度强化学习训练营,是难得的前沿深度强化学习佳品,本公众号 MyEncyclopedia 用代码实现了权威教材 Sutton & Barto 第二版强化学习的基础部分之后,会大致沿着这个训练营的思路,从原理到代码逐步揭示强化深度学习面纱,并结合各种有意思的游戏环境来演示。 如果没有耐心的同学可以直接…
作者: JowayYoung 转发链接:https://mp.weixin.qq.com/s/eqsZwZPCX-GZyB-EOm3TwQ 前言 曾经发表过一篇性能优化的文章《「实践」细聊前端性能优化总结 》,笔者总结了一些在项目开发过程中使用过的性能优化经验。说句真话,性能优化可能在面试过程中会有用,实际在项目开发过程中可能没几个同学会注意这些性能优化的细节。 若经常关注性能优化的话题,可能会发…
延迟队列 延迟队列存储的对象肯定是对应的延时消息,所谓”延时消息”是指当消息被发送以后,并不想让消费者立即拿到消息,而是等待指定时间后,消费者才拿到这个消息进行消费 RabbitMQ本身没有直接支持延迟队列功能,但是可以通过以下特性模拟出延迟队列的功能。 但是我们可以通过RabbitMQ的两个特性来曲线实现延迟队列:Time To Live(TTL) 和 Dead Letter Exchanges…
实现的效果: 代码: 父页面 <template> <a-row :gutter="24"> <a-col :md="24"> <a-card title="递归实验"> <a-steps :current="current"> <a-step v-for="(item, index) in dataSteps" :key="ind…
SpringApplication.run 前言 SpringApplication.run() 方法 看注释 configureHeadlessProperty() getRunListeners() prepareEnvironment() & configureIgnoreBeanInfo() printBanner() createApplicationContext(); get…
Qt 实现温度计,数字时钟,示波器,汽油表盘,机油表盘,时间进度,速度表控件大集合。 这种控件没有前面几个那种复杂的交互,所以用Qt C++写起来非常简单,所以就不一一列举了。直接上图,干脆来个控件大集合。 要点: 利用Qt 的paintEvent绘图函数。 利用QPainter 的drawLine drawPie drawPixmap等函数 利用QPen QBrush画笔,填充 QPainter…
1. 需求分析 通过L2TP ***(***不做过多介绍)实现远程终端用户访问企业内部服务器资源。 2. L2TP 配置说明 2.1 软硬件信息 硬件平台 软件版本 SG-6000-C1200W SG-6000-M-3-5.5R8P5-v6 拨号端PC Windows 10 专业版 2.2 组网拓扑 2.3 环境说明 PC(Windows 10)的地址为100.0.0.9/24; 防火墙的外网出…
大家好,我是雄雄。欢迎关注微信公众号:雄雄的小课堂 前言 在平时的项目过程中,我们可能经常会遇到这样的场景。 上传资源,比如图片或者视频到服务器中,上传上去后,我们给数据库中存的是文件所在路径,然后在前端使用的时候直接通过路径的方式来获取上传的文件。 那么,在 vue 项目中,我们上传的文件至服务器中后,我们如何通过域名的方式,来获取到上传的文件呢?今天我们就来看一下。 解决过程 在遇到问题的时候…
select a1.* from users a1 inner join (select a.username,a.rowno from users a left join users b on a.username=b.username and a.rowno<=b.rowno group by a.username,a.rowno having count(b.rowno)<=2 …
梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着三种不同的形式: 批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent) 以及 小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent) 。其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中进行模型的训练。接下来,我们将对这三种不同的梯度下降法进行理解。 为了便于理解…