Weakly Dominant Strategy Equilibrium(均衡). 先说弱占优.一个策略弱占优就是说,无论其他人采取什么样的策略,这个策略的回报都大于等于其他策略的回报.如果所有人都使用他们的弱占优策略 ,那么这就是一个弱占优策略均衡 严格占优策略就是,无论其他人采取什么策略,这个策略的回报都严格大于其他策略.严占优均衡就是大家都使用严占优策略. 可以参考这个wiki: http://en.wikipedia.org/wiki/Dominant_strategy

CVPR2020:点云弱监督三维语义分割的多路径区域挖掘 Multi-Path Region Mining for Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation on Point Clouds 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wei_Multi-Path_Region_Mining_for_Weakly_Supervised_3D_Semantic_Segmentat

简介 最近AlphaGo Zero又火了一把,paper和各种分析文章都有了,有人看到了说不就是普通的Reinforcement learning吗,有人还没理解估值网络.快速下子网络的作用就放弃了. 实际上,围棋是一种零和.信息对称的combinatorial game,因此AlphaGo用的是蒙特卡罗树搜索算法的一种,在计算树节点Q值时使用了ResNet等神经网络模型,只是在论文中也归类为增强学习而已. 如果你想真正了解AlphaGo的原理(或者不被其他AI将统治人类的文章所忽悠),理解蒙特

MyBatis? archetypeCatalog = internal 本文档单独出现的_parameter都标识为变量名 一．三个基本要素: 核心接口和类 MyBatis 核心配置文件 SQL映射文件 二．核心接口和类: 结构图: (1)每个MyBatis的哟ing有都以一个SqlSessionFactory对象的实例为核心 (2)首先获取SqlSessionFactoryBuilder对象,可以根据XML配置文件或Configuration类的实例构建该对象 (3)然后获取SqlSessi

数据库中数据虽多,但访问频率却不同,有的数据1s内就会有多次访问,而有些数据几天都没人查询,这时候就可以将访问频率高的数据放到缓存中,就不用去数据库里取了,提高了效率还节约了数据库资源 MyBatis有两种缓存,分为一级和二级缓存. 一级缓存作用域为SqlSession,同一个SqlSession才能访问到,采用HashMap存储数据,当该SqlSession进行了DML操作或者调用close()方法,其中的一级缓存就会清空.一级缓存默认开启. 二级缓存的作用域是mapper映射配置文件,多个S

算法思想 二分查找 贪心思想 双指针 排序 快速选择 堆排序 桶排序 搜索 BFS DFS Backtracking 分治 动态规划 分割整数 矩阵路径 斐波那契数列 最长递增子序列 最长公共子系列 0-1 背包 数组区间 字符串编辑 其它问题 数学 素数 最大公约数 进制转换 阶乘 字符串加法减法 相遇问题 多数投票问题 其它 数据结构相关 栈和队列 哈希表 字符串 数组与矩阵 1-n 分布 有序矩阵 链表 树 递归 层次遍历 前中后序遍历 BST Trie 图 位运算 参考资料 算法思想 二

在实际的项目开发中,通常对数据库的查询性能要求很高,而mybatis提供了查询缓存来缓存数据,从而达到提高查询性能的要求. mybatis的查询缓存分为一级缓存和二级缓存,一级缓存是SqlSession级别的缓存,二级缓存时mapper级别的缓存,二级缓存是多个SqlSession共享的. mybatis通过缓存机制减轻数据压力,提高数据库性能. 前言: mybatis的查询缓存分为一级缓存和二级缓存,一级缓存是SqlSession级别的缓存,二级缓存时mapper级别的缓存,二级缓存是多个Sq

论缓存机制: 1):mybatis 提供了缓存机制减轻数据库压力,提高数据库性能. 2):mybatis 的缓存分为两级:一级缓存.二级缓存 3):一级缓存是SqlSession级别的缓存,缓存的数据只在SqlSession内有效. 4):二级缓存是mapper级别的缓存,同一个namespace公用这一个缓存,所以对SqlSession是共享的 一级缓存: mybatis 的一级缓存是SqlSession级别的缓存,在操作数据库的时候需要先创建SqlSession会话对象,在对象中有一个Has

前言: 被动学习Agent由固定的策略决定其行为.主动学习Agent必须自己决定采取什么行动. 具体方法是: Agent将要学习一个包含所有行动结果概率的完整模型,而不仅仅是固定策略的模型: 接下来,Agent自身要对行动做出选择( 它需要学习的函数是由最优策略所决定的,这些效用遵循 Berman方程 ): 最后的问题是每一步要做什么(在获得了对于学习到的模型而言最优的效用函数U之后,Agent能够通过使期望最大化的单步前瞻提取一个最优行动:或者它使用迭代策略,最优策略已经得到,所以它应该简单的

360百科定义: 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法.20世纪50年代初美国数学家R.E.Bellman等人在研究多阶段决策过程(multistep decision process)的优化问题时,提出了著名的最优化原理(principle of optimality),把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,利用各阶段之间的关系,逐个求解,创立了解决这类过程优化问题的新方法–动态规划.1957年出

1,Introduction 1.1 What is Dynamic Programming? Dynamic:某个问题是由序列化状态组成,状态step-by-step的改变,从而可以step-by-step的来解这个问题.     Programming:是在已知环境动力学的基础上进行评估和控制,具体来说就是在了解包括状态和行为空间.转移概率矩阵.奖励等信息的基础上判断一个给定策略的价值函数,或判断一个策略的优劣并最终找到最优的策略和最优价值函数.     动态规划算法把求解复杂问题分解为求解

MyBatis的事物 事物的概念 在Java语言数据库框架中,数据库的事务管理都是非常重要的. 每个业务逻辑都是由一系列数据库访问完成的,这些访问可能修改多条数据记录,这一系列修改应该是一个整体,绝对不能只修改其中的某几条数据记录. 多个数据库原子访问应该被绑定成一个整体,这就是事物.事务是一步或几步操作组成的逻辑执行单元,这些基本操作作为一个整体执行单元,它们要么全部执行,要么全部取消执行,绝对不能仅仅执行一部分. 一个用户请求对应一个业务逻辑方法,一个逻辑方法往往具有逻辑上的原子性,此时应使

MyBatis缓存分为一级缓存和二级缓存 一级缓存MyBatis的一级缓存指的是在一个Session域内,session为关闭的时候执行的查询会根据SQL为key被缓存(跟mysql缓存一样,修改任何参数的值都会导致缓存失效) 1.创建表 CREATE TABLE `tb_user` ( `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` VARCHAR(18) DEFAULT NULL, `sex` CHAR(2) DEFAULT NULL, `age`

在实际的项目开发中,通常对数据库的查询性能要求很高,而mybatis提供了查询缓存来缓存数据,从而达到提高查询性能的要求. mybatis的查询缓存分为一级缓存和二级缓存,一级缓存是SqlSession级别的缓存,二级缓存时mapper级别的缓存,二级缓存是多个SqlSession共享的.mybatis通过缓存机制减轻数据压力,提高数据库性能. 一级缓存: mybatis的一级缓存是SQLSession级别的缓存,在操作数据库时需要构造SqlSession对象,在对象中有一个HashMap用于存

目录 @description@ @solution@ @version - 1@ @version - 2@ @accepted code@ @version - 1@ @version - 2@ @details@ @description@ 圆桌上摆放着 n 份食物,围成一圈,第 i 份食物所含热量为 c[i]. 相邻两份食物之间坐着一个人,共有 n 个人.每个人有两种选择,吃自己左边或者右边的食物.如果两个人选择了同一份食物,这两个人会平分这份食物,每人获得一半的热量. 假如某个人改变自

0.关于         动态规划是编程解题的一种重要手段.1951 年美国数学家 R.Bellman 等人,根据一类多阶段问题的特点,把多阶段决策问题变换为一系列互相联系的单阶段问题,然后逐个加以解决.与此同时,他提出了解决这类问题的"最优化原理",从而创建了解决最优化问题的一种新方法:动态规划.         动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题.在这类问题中,可能会有许多可行解.每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解.         我们可以用一个表来记

题目描述 给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格. 设计一个算法来计算你所能获取的最大利润.你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票). 注意:你不能同时参与多笔交易(你必须在再次购买前出售掉之前的股票). 示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 7 解释: 在第 2 天(股票价格 = 1)的时候买入,在第 3 天(股票价格 = 5)的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 .   随后,在第 4 天(股票价格 = 3)的时候买入,在第

Dictum:  Is the true wisdom fortitude ambition. -- Napoleon 马尔可夫决策过程(Markov Decision Processes, MDPs)是一种对序列决策问题的解决工具,在这种问题中,决策者以序列方式与环境交互. "智能体-环境"交互的过程 首先,将MDPs引入强化学习.我们可以将智能体和环境的交互过程看成关于离散情况下时间步长\(t(t=0,1,2,3,\ldots)\)的序列:\(S_0,A_0,R_1,S_1,A_1

[本期推荐]华为云社区6月刊来了,新鲜出炉的Top10技术干货.重磅技术专题分享:还有毕业季闯关大挑战,华为云专家带你做好职业规划. 摘要:本文将会系统地为大家介绍MRS IoTDB的来龙去脉和功能特性,重点为大家介绍MRS IoTDB时序数据库的整体架构设计与实现. 本文分享自华为云社区<MRS IoTDB时序数据库的总体架构设计与实现>,原文作者:cloudsong. MRS IoTDB是华为FusionInsight MRS大数据套件最新推出的时序数据库产品,其领先的设计理念在时序数据库

MRS IoTDB时序数据库的总体架构设计与实现 MRS IoTDB是华为FusionInsight MRS大数据套件最新推出的时序数据库产品,其领先的设计理念在时序数据库领域展现出越来越强大的竞争力,得到了越来越多的用户认可.为了大家更好地了解MRS IoTDB,本文将会系统地为大家介绍MRS IoTDB的来龙去脉和功能特性,重点为大家介绍MRS IoTDB时序数据库的整体架构设计与实现. 什么是时序数据库 时序数据库是时间序列数据库的简称,指的是专门对带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序