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1. 知乎上关于DQN入门的系列文章 1.1 DQN 从入门到放弃 DQN 从入门到放弃1 DQN与增强学习 DQN 从入门到放弃2 增强学习与MDP DQN 从入门到放弃3 价值函数与Bellman方程 DQN 从入门到放弃4 动态规划与Q-Learning DQN从入门到放弃5 深度解读DQN算法 DQN从入门到放弃6 DQN的各种改进 DQN从入门到放弃7 连续控制DQN算法-NAF 12/29/2016 看完1和2: 1.2 Deep Reinforcement Learning 深度增…

[网站] 1.Java Web Application Tutorial for Beginners - JournalDev Google top1 除Java Web还有很多其他教程 2.Introduction to Java Web development - Tutorial - Vogella 大纲式教程 3.Getting Started with Web Applications - The Java EE 6 Tutorial 官方教程 介绍web java EE 4.Serv…

     Office Web Apps Server runs on one or more servers and provides browser-based Office file viewing and editing to multiple hosts throughout your organization.      In SharePoint2013,Office Web Apps Server is a seprated function,it is a indepedent…

.NET .NET on Mac for the OS X n00b without Mono via Visual Studio Code Microsoft frameworks deprecation When everything you know is wrong, part one - two A Look at the Open Source JustDecompile Engine ASP.NET 5 On OS X : Getting Started ASP.NET 5: Ho…

网络的层次模型:Core layer (核心层):高速转发,不建议做策略  Distribution layer (分布层,汇聚层):基于策略连接(路由控制,安全策略)Access layer (接入层):本地,远程接入(catalyst  500  |   2950/2960  | 3550/3560 | 3750(E)| 4500 (E) |  6500(E) )节点: 网络工程中指路由器     点:在工程中指PC机  IT Certification and Career Paths:<…

Deep Learning Papers Reading Roadmap https://github.com/songrotek/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap.git Courses: Data Science: Deep Learning in Python https://www.udemy.com/data-science-deep-learning-in-python/#instructor Bay Area Deep Learning Sc…

[Web前端开发] 自学转行roadmap: ● html/css ● 京东项目实操 ● javascript 基础 ● webapi ● javascrip高级 ● jquery基础 ● Ajax ● 阿里百秀项目实践 ● html5/css3 ● canvas ● 移动web实操 ● 电商项目实操 ● node.js ● vue.js ● react.js拓展…

2019/11/2 1.    表现层状态转换(REST, representational state transfer.)一种万维网软件架构风格,目的是便于不同软件/程序在网络(例如互联网)中互相传递信息.表现层状态转换是根基于超文本传输协议(HTTP)之上而确定的一组约束和属性,是一种设计提供万维网络服务的软件构建风格.符合或兼容于这种架构风格(简称为 REST 或 RESTful)的网络服务,允许客户端发出以统一资源标识符访问和操作网络资源的请求,而与预先定义好的无状态操作集一致化.因此…

总结 1.这篇论文的思路基于一个简单的假设:专业摄影师拍出来的图片一般具备比较好的构图,而如果从他们的图片中随机抠出一块,那抠出的图片大概率就毁了.也就是说,原图在构图方面的分数应该高于抠出来的图片.而这种比较的方式,可以很方便地用 Siamese Network 和 hinge loss 实现,如下图所示. 2.另外,这篇论文另一个讨人喜欢的地方在于,它几乎不需要标注数据,只需要在网上爬取很多专业图片,再随机抠图就可以快速构造大量训练样本,因此成本近乎为零,即使精度不高也可以接受,其中作者将数…