https://github.com/sweetice/Deep-reinforcement-learning-with-pytorch/blob/master/Char4%20A2C/A2C.py 另外这个里面有a2c,a3c的区别的示意图 https://github.com/MG2033/A2C http://www.dataguru.cn/article-14078-1.html

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原文:在论坛中出现的比较难的sql问题:34(递归 获取连续值问题) 所以,觉得有必要记录下来,这样以后再次碰到这类问题,也能从中获取解答的思路.

2019-11-09 20:11:26为方便自己收藏学习,转载博文from:https://blog.csdn.net/llhwx/article/details/102652798 knn算法是指对预测集中的每一个图像与训练集中的所有图像比较,寻找出在训练集中与这一张预测图片最接近的图像,将该图像的标签给这张预测图片.实施的方法为图像矩阵相减并取绝对值,然后将得到的像素矩阵各元素相加,找到结果中的最小值,我们说产生这个最小值的图像与该预测图像最接近. 上面所说的是knn算法中当k值等于1的一种

.NET中的类型分为值类型和引用类型,他们在内存布局,分配,相等性,赋值,存储以及一些其他的特性上有很多不同,这些不同将会直接影响到我们应用程序 的效率.本文视图对.NET 基础类型中的值类型和引用类型在内存中的布局,方法的调用,值类型如何实现接口,以及其他一些细节问题进行一些简要的讨论,文章主要参考<Pro .NET Performance> 和 <Advanced .NET Debugging> ,希望给大家一点儿帮助. 一 简单例子 举一个简单的例子,我们有一个名为Point

关于可变部件模型的描写叙述在作者[2010 PAMI]Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models的论文中已经有说明: 含有n个部件的目标模型能够形式上定义为一个(n+2)元组:(F0,P1,..., Pn, b),F0是根滤波器,Pi是第i个部件的模型,b是表示偏差的实数值.每一个部件模型用一个三元组定义:(Fi,vi, di),Fi是第i个部件的滤波器:vi是一个二维向量,指定第i个滤波器的锚点位置(anch

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价

本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,怎样选取初始的超參数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时.权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η. 以下讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率. 假设学习速率太小,则会使收敛过慢.假设学习速率太大.则会导致代价函数振荡,例如以下图所看到的.就下图来说.一个比較好的策略是先将学习速率设置为

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我们知道,如果直接对密码进行散列,那么黑客可以对通过获得这个密码散列值,然后通过查散列值字典(例如MD5密码破解网站),得到某用户的密码. 加Salt可以一定程度上解决这一问题.所谓加Salt方法,就是加点“佐料”.其基本想法是这样的:当用户首次提供密码时(通常是注册时),由系统自动往这个密码里撒一些“佐料”,然后再散列.而当用户登录时,系统为用户提供的代码撒上同样的“佐料”,然后散列,再比较散列值,已确定密码是否正确. 这里的“佐料”被称作“Salt值”,这个值是由系统随机生成的,并且只有系统

转自:http://blog.csdn.net/blade2001/article/details/6341078 我们知道,如果直接对密码进行散列,那么黑客可以对通过获得这个密码散列值,然后通过查散列值字典(例如MD5密码破解网站),得到某用户的密码. 加Salt可以一定程度上解决这一问题.所谓加Salt方法,就是加点“佐料”.其基本想法是这样的:当用户首次提供密码时(通常是注册时),由系统自动往这个密码里撒一些“佐料”,然后再散列.而当用户登录时,系统为用户提供的代码撒上同样的“佐料”,然后

首先要感谢http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827以及http://blog.chinaunix.net/uid-27164517-id-3280128.html两篇博文的作者,参考这两篇博文才对KMP算法有了初步认识,本文的一些内容也是来自于这两篇之中.KMP算法与BF算法的优略.回溯不回溯这些问题本文不作说明,而主要说明next函数(通常保存为一个next数组)的意义.这正是KMP算法难于理解的地方. 为了方便起见,在不会起歧

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank [1]. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代

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写本文的目的是今天恰好有一个之前做SEO的同事问我怎样把一篇文章中多个连续的br标签替换成两个连续的br标签,这里就牵涉到SEO层面的问题了. 在做SEO优化的时候,其中有一个需要注意的地方就是尽量减少文章中br标签强制换行的使用,如果换行请尽量使用p标签,p标签严格意义上来说就是段落标签,是专门用在文章的段落中的.br标签对SEO不够友好,我想很大程度上还是搜索引擎想要写代码的人的尽量把代码写的规范,什么时候该用什么标签突出强调,什么时候该用什么标签换行,什么时候该用什么标签包裹标题等等.当然

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2

STL 算法中函数对象和谓词 函数对象和谓词定义 函数对象: 重载函数调用操作符的类,其对象常称为函数对象(function object),即它们是行为类似函数的对象.一个类对象,表现出一个函数的特征,就是通过“对象名+(参数列表)”的方式使用一个类对象,如果没有上下文,完全可以把它看作一个函数对待.          这是通过重载类的operator()来实现的.          “在标准库中,函数对象被广泛地使用以获得弹性”,标准库中的很多算法都可以使用函数对象或者函数来作为自定的回调行

我们知道,如果直接对密码进行散列,那么黑客可以对通过获得这个密码散列值,然后通过查散列值字典(例如MD5密码破解网站),得到某用户的密码. 加Salt可以一定程度上解决这一问题.所谓加Salt方法,就是加点“佐料”.其基本想法是这样的:当用户首次提供密码时(通常是注册时),由系统自动往这个密码里撒一些“佐料”,然后再散列.而当用户登录时,系统为用户提供的代码撒上同样的“佐料”,然后散列,再比较散列值,已确定密码是否正确. 这里的“佐料”被称作“Salt值”,这个值是由系统随机生成的,并且只有系统

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