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Cocos2d-x 3.x游戏开发之旅 钟迪龙 著   ISBN 978-7-121-24276-2 2014年10月出版 定价:79.00元 516页 16开 内容提要 <Cocos2d-x 3.x游戏开发之旅>是<Cocos2d-x游戏开发之旅>的升级版,修改了Cocos2d-x 2.0版进阶到3.0版后的一些内容,新增了对CocoStudio.UI编辑器.Cocos2d-x 3.x新特性以及网络方面的知识点.主要介绍常用的API使用方式:如何通过官方Demo获取更多关于Coc

Web中的AJAX技术: 1.介绍:全称:Asnchronous JavaScript and XML,即异步的JavaScript和XML功能:它不是某种编程语言,是一种无需加载整个网页的情况下能够更新部分网页的技术.扩展: a.传统的网页(即不用ajax技术的网页),想要更新内容或者提交一个表单,都需要重新加载整个网页. b.使用ajax技术的网页,通过在后台服务器进行少量的数据交换,就可以实现异步局部更新. 2.学习AJAX技术需要的基础知识:HTML+CSS+JavaScript 3.A

<汇编语言程序设计> ——计算器程序设计 目录 一.     题目与目标 1.      题目 2.      学习目的 二.     分析与设计 1.      系统分析 2.      系统设计 3.      功能分析 4.      功能设计 5.      界面设计 6.      文件设计 三.     程序系统说明书 1.      创建计算器界面 2.      引入头文件及库 3.      定义常量 4.      函数声明 5.      程序说明 Ø      工具子程

参考资料: https://morvanzhou.github.io/ 非常感谢莫烦老师的教程 http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm http://www.cnblogs.com/dragonir/p/6224313.html 这篇文章也是用非常简单的说明将 Q-Learning 的过程给讲解清楚了 http://www.cnblogs.com/jinxulin/tag/%E5%A2%9E%E5%BC%BA%E5%A

FROM:http://www.veryhuo.com/a/view/80444.html Windows 远程桌面连接几乎每天都用,所以使用的方便性非常重要.如果你经常用,也许会发现在某些系统中,每次连接都需要输入密码,即使已经保存了密码,并且密码是正确的也是如此. 这个问题是策略设置的缘故. 直接看结果吧,该选项可以通过运行 gpedit.msc 打开组策略编辑器,进行设置,路径为 计算机配置 > 管理模板 > 系统 > 凭据分配 > 允许分配保存的凭据用于仅 NTLM 服务器

这篇同样是完全没看懂 Orz,这里只做实现记录.. 要改动的地方只是在神经网络的最后一层做下调整即可. def create(self): neuro_layer_1 = 3 w_init = tf.random_normal_initializer(0, 0.3) b_init = tf.constant_initializer(0.1) # -------------- 创建 eval 神经网络, 及时提升参数 -------------- # self.q_eval_input = tf.

也就是优先采样,这里的推导部分完全没看懂 Orz,这里也只是记录实现代码. 也就是看了以下两篇文章对应做了实现. 莫烦老师的教程: https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/4-6-prioritized-replay/ 还有这位大神的: https://jaromiru.com/2016/11/07/lets-make-a-dqn-double-learning-and-prio

这篇没搞懂...这里只对实现做记录. 修改的地方也只是在上一篇的基础上,在“记忆回放”函数里,计算 target Q 时取值做下调整即可. def experience_replay(self): """ 记忆回放. :return: """ # 检查是否替换 target_net 参数 if self.learn_step_counter % self.network.replace_target_stepper == 0: self.netw

由于 Q 值与 next Q 使用同一个网络时,是在一边更新一边学习,会不稳定. 所以,这个算法其实就是将神经网络拆分成 2 个,一个 Q 网络,用于同步更新 Q 值,另一个是 target 网络,用于计算目标 Q 值,并且每隔一段时间,自动将最新的 Q 网络的权值同步给 target 网络即可. 其实也就是在上一篇的基础上做以下修改即可: 1.增加一个 target 网络. 2.在记忆回放的时候,取 max Q 的值时将原本使用的 Q 网络修改成使用 target 网络. 3.在训练一定次数后

1 数学符号(Notation) $ x^{<1>}, x^{<2>}, ..., x^{<t>}, ..., x^{<q>} $ 表示一段输入序列x,比如一句文字 $ y^{<1>}, y^{<2>}, ..., y^{<t>}, ..., y^{<q>} $ 表示输出序列y $ T_{x} = T_{y} = q, $ 表示长度,x和y在长度可以不相等 $ x^{(i)<t>}, y^{(i)&

Area Learning区域学习 How it works它是如何工作的 With Motion Tracking alone, the device tracks its movement and orientation through 3D space and tells you where it is and which way it’s facing, but it retains no memory of what it sees. Area Learning gives the d

闭包 this 执行上下文决定了变量作用域 而闭包,它其实是一种决策,是一种模式,让我们可以灵活的改变变量作用域. 按惯例,上栗子 var global = 'global';function outer(){ var out = 'outer'; function middle(){ var mid = 'middle'; function inner(){ var in = 'inner'; console.log('globa : '+global, ',outer : '+out, ',

上体育课的时候,小蛮的老师经常带着同学们一起做游戏.这次,老师带着同学们一起做传球游戏. 游戏规则是这样的:nn个同学站成一个圆圈,其中的一个同学手里拿着一个球,当老师吹哨子时开始传球,每个同学可以把球传给自己左右的两个同学中的一个(左右任意),当老师再次吹哨子时,传球停止,此时,拿着球没有传出去的那个同学就是败者,要给大家表演一个节目. 聪明的小蛮提出一个有趣的问题:有多少种不同的传球方法可以使得从小蛮手里开始传的球,传了mm次以后,又回到小蛮手里.两种传球方法被视作不同的方法,当且仅当这两种

我假设已经成功编译caffe,如果没有,请参考http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html 在本教程中,我假设你的caffe安装目录是CAFFE_ROOT 一.数据准备 首先,你需要从MNIST网站下载mnist数据,并转换数据格式.可以通过执行以下命令来实现 cd $CAFFE_ROOT ./data/mnist/get_mnist.sh ./examples/mnist/create_mnist.sh 如果显示没有安装wget或者gunz

解惑:如何使得寝室的电脑和实验室的电脑远程相互访问 一.前言 自从接触计算机网络之后就一直想着把实验室的电脑和自己寝室的电脑远程连接起来,结果总是郁郁不能成功,网上这样的教材也少的可怜,于是总是搁置下去,但是总是在脑中挥之不去,直到最近才有了一些思路和理解. 二.解决办法 2.1 前置条件 首先就是需要准备的环境,这里为了保密,将一些关键数据做了某些处理: 登录路由器:登陆的方法就是首先在自己的电脑上ipconfig/ifconfig出当前的网关,这个地址就是路由器的地址. 路由器中的“端口转发

http://www.sohu.com/a/259957763_610300此篇文章绕开了数学公式,对LSTM与GRU采用图文并茂的方式进行说明,尤其是里面的动图,让人一目了然.https://zybuluo.com/hanbingtao/note/581764此篇文章对代码部分给予了充分说明.LSTM的详细推倒http://blog.csdn.net/u011414416/article/details/46724699,此便文章估计是展式中文推导过程最详细的吧. 在RNN训练期间,信息不断地

原文地址 http://www.2cto.com/kf/201611/569080.html 基本请求 初始化一个请求可以通过调用request模块中适当的方法,然后使用.end()来发送请求,例如一个简单的GET请求: request .get('/search') .end(function(err, res){ }): 一个方法字符串也是允许的: request('GET', '/search').end(callback); 支持ES6,可以使用.then()来代替.end() requ

JSON: JavaScript Object Notation,  JavaScript 对象标记 JSON 本质:是一种轻量级的数据交换格式 1. 轻量级 是 和 XML作比较 2. 数据交换格式 :JSON 是一种数据交换格式, 它的载体是字符串(字符串是JSON的表现形式.) Ps. JSON 对象  和 JSON 字符串的区别 符合JSON格式的字符串叫做JSON字符串, i.e { "name":"John"} Ps. JSON VS XML , JSO

过去的4年时间里,RPA(机器人流程自动化)一词,在Gartner的搜索引擎中一直排名前五.去年Gartner发表的调查数据中显示,RPA行业在2018年保持了60%以上的增长速度,从而成为全球增长最快的智能软件. 接下来让我们深入了解一下RPA发展所衍生出的独特优势. RPA VS 传统自动化 01 不改变原有IT系统 RPA运行在更高的软件层级,这决定了它不会侵入已有的软件系统,而是在表现层对系统进行操作.而传统自动化依赖技术基础设施,需要基础设施做出相应的改变来匹配自动化的过程.     

Dropout 是一类用于神经网络训练或推理的随机化技术,这类技术已经引起了研究者们的广泛兴趣,并且被广泛地应用于神经网络正则化.模型压缩等任务.虽然 Dropout 最初是为密集的神经网络层量身定制的,但是最近的一些进展使得 Dropout 也适用于卷积和循环神经网络层.本文总结了 Dropout 方法的发展历史.应用以及当下的研究热点,还详细介绍了研究者们提出的重要方法. 图 1:一些目前提出的 Dropout方法,以及 2012 到 2019 年间 Dropout 方法的理论进展. 标准的