step 1:Neural Network as Actor step 2:goodness of function(训练一些Actor) 是一个序列,包含T个状态s.行为a.奖励s.代表某一次的开始到结束的过程. 是一个奖励和. 是某一设定好的参数获得的总平均奖励 用策略去玩N次游戏获得N个,则从概率中进行采样. step 3:pick the best function(找到最好的一个Actor) 方法:Gradient Ascent 即最大化,用Gradient Ascent方法寻找使最大…

强化学习读书笔记 - 13 - 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 参照 Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 20…

 学过思科交换机的朋友,可能对基于策略划分VLAN的配置方法印象非常深,感觉确实比较复杂,先要配置VMPS以及VMPS数据库,但在华为交换机中,这种现象得到了彻底改变,因为它有了一种特殊的端口类型——Hybrid.说它特殊是因为Hybrid端口既可以像Access类型端口那样在发送数据时不带VLAN标签,又可以像Trunk类型端口那样在发送数据时带上VLAN标签,且同时允许多个VLAN的帧通过.这就为华为在许多方面的配置优化打下了基础,此处介绍的基于策略划分VLAN就是其中一个.通过下面的学习,…

DRL 教材 Chpater 11 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 前面介绍了很多关于 state or state-action pairs 方面的知识,为了将其用于控制,我们学习 state-action pairs 的值,并且将这些值函数直接用于执行策略和选择动作．这种形式的方法称为:action-value methods. 下面要介绍的方法也是计算这些 action (or state) values,但是并非直接用于选择 action, 而是直…

深度学习课程笔记(十三)深度强化学习 --- 策略梯度方法(Policy Gradient Methods) 2018-07-17 16:50:12 Reference:https://www.youtube.com/watch?v=z95ZYgPgXOY&t=512s…

原文链接:这些用来审计 Kubernetes RBAC 策略的方法你都见过吗? 认证与授权对任何安全系统来说都至关重要,Kubernetes 也不例外.即使我们不是安全工作人员,也需要了解我们的 Kubernetes 集群是否具有足够的访问控制权限.Kubernetes 社区也越来越关注容器的安全评估(包括渗透测试,配置审计,模拟攻击),如果你是应用安全工程师,或者是安全感知的 DevOps 工程师,最好了解一下 Kubernetes 的授权模型. Kubernetes 的授权控制原则与大多数系…

注册拦截器旨在解决如何将拦截器应用到目标方法的问题.在我看来,针对拦截器的注册应该是明确而精准的,也就是我们提供的注册方式应该让拦截器准确地应用到期望的目标方法上,不能多也不能少.如果注册的方式过于模糊,很容易将拦截器应用到非目标方法上.按照这个原则,一些AOP框架提供的针对类型命名空间.类型或者成员名称前(后)缀的拦截器映射策略其实都是不严谨的.Dora.Interception只提供两种严谨的拦截器注册方式,一种前面介绍的针对特性标注的方式,另一种就是本篇介绍的针对策略的方式. 一.AddP…

cisco路由基于策略的路由选择 基于策略的路由选择是一种手段,通过它管理员可以在基于目的地的路由选择协议中实现偏离标准路由的路由选择.基于目的地的路由选择协议将根据到一个目的地的最短路径选择路由,基于目的地的路由选择允许管理员决定想要将通信量路由到那里. 基于源的策略 基于源策略的路由选择允许用户根据信息量的始发地做出路由选择决定.参见下图. 我们需要在R1上创建一个策略,在R1的ATM0/0接口允许从网络192.168.200.0/24发送通信量到网络192.168.50.0/24和192.…

3.3 Execution Flow of a DDD Based Application 基于DDD的应用程序执行流程 The figure below shows a typical request flow for a web application that has been developed based on DDD patterns. 一个基于DDD模式开发的Web应用的典型请求交互流程,如下图所示: The request typically begins with a user…

基于密度的方法:DBSCAN 基于密度的方法:DBSCAN DBSCAN=Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise 本算法将有足够高密度的区域划分为簇,并可以发现任何形状的聚类 若干概念 r-邻域:给定点半径r内的区域 核心点:如果一个点的r-邻域至少包含最少数目M个点,则称该点为核心点 直接密度可达:如果点p在核心点q的r-邻域内,则称p是从q出发可以直接密度可达 如果存在点链是从关于r和M直接密度可达 ,则称点p是…