强化学习(一)- 强化学习基础
定义 强化学习(Reinforcement Learning,RL)是智能体(Agent)为了最大化长期回报(Return)的期望,通过观察系统环境,不断试错(Trial-and-Error)进行学习的过程。 从强化学习的定义可以看出,强化学习具有两个最主要的特征: 通过不断试错来学习; 追求长期回报的最大化。 强化学习的框架一般包含5个构成要素,包括: 环境(Environment); 智能体(…
定义 强化学习(Reinforcement Learning,RL)是智能体(Agent)为了最大化长期回报(Return)的期望,通过观察系统环境,不断试错(Trial-and-Error)进行学习的过程。 从强化学习的定义可以看出,强化学习具有两个最主要的特征: 通过不断试错来学习; 追求长期回报的最大化。 强化学习的框架一般包含5个构成要素,包括: 环境(Environment); 智能体(…
网站服务器大小 内容精选 换一换 网站的访问与域名的状态、域名实名认证状态、网站备案状态、解析是否生效、网站网络环境等多个环节有关系。在这些环节中,任意一个环节出现问题,都会导致网站无法访问。查询域名注册信息:检查域名是否过期、状态是否正常、是否通过华为云DNS解析查看域名解析是否生效:检查域名解析是否生效查看域名解析配置:检查域名解析配置是否正确查看域名备案状态:对于部 备案是中国大陆的一项法规…
解题思路 参考 组合总和 该解题思路来自代码随想录 如果 used[i-1] 为真,说明我还在取 i-1 这一支上的树,还没到同层 如果 used[i-1] 为假,说明 i-1 这一支已经结束了,现在开始同层的另一支 代码 class Solution { private: vector<vector<int>> result; vector<int> path…
01 引言 Apache DolphinScheduler官方文档地址: https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/index.html Apache DolphinScheduler是一个分布式去中心化,易扩展的可视化DAG工作流任务调度平台 。致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。 其原理图如下: 接下来,本文…
目录 一、实现原理 二、具体实现 三、例子 一、实现原理 数码管的驱动方式很简单,图中的A B C D E F G Dp (8个段 含点)分别代表的数码管的每个段(笔画),需要显示什么就把相应的段点亮即可。 例如: 数码管为共阴数码管 显示数字 1 A 并口驱动 :P0 =0x06 ; COM =0;//单片机并口 B C 段置1,位选端口置 0 即可显示1 ,数码管的位数比较多的话就只需要采用动…
如下图所示 原因是和 保留字 冲突了,换个名字就好了 版权声明:本文为qq_26398495原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_26398495/article/details/55804497
摄像头的基本工作原理: 景物通过镜头(LENS)生成的光学图像投射到图像传感器表面上,然后转换为电信号,经过A/D(模拟信号)转换后为数字图像信号,再送到数字图像处理器(DSP)中加工,就可以在显示器上看到图像。 摄像头的基本架构有3个主要部件:镜头、图像传感器、DSP。 图像传感器可以分为:CCD(电荷耦合器件)和CMOS(互补金属氧化物半导体)两类。 CCD:灵敏度高,噪音小,信噪比大;但是生…
程序中能搜到flag字符串,跟到主函数。加密分几部分 1,输入的数据位置交换。怎么换的函数都太复杂了,ida跟进去后输入0123...得到一个顺序变化的串,并没有加密内容只是交换位置 v1 = sub_13F5F1280(&v13); v2 = name; if ( v1 ) { sub_13F5F15C0((unsigned __int8 *)v1[1]); sub_13F5F15C0(…