通过ActiveObject.RL_[关联实体名].字段名来获取访问 界面上的实体关联的字段 如下例子，大概就是通过已经设好的ShareData关系，通过关系名称取到对应实体表的字段；
https://www.bilibili.com/video/BV1ca41187qB?p=3 17分55秒 什么效果比较好 无论是奖励还是步数都是缓缓的上升 如果奖励不是一直向上升，例如是先上升再下降，那拿最高点的模型就好
引言 探索和利用的平衡 (The banlance between exploration and exploitation) 是强化学习中最核心的问题之一。 一般来说，利用指的是利用当前已知知识做出最优动作，探索指的是探索未知的环境以获取新的知识，从而潜在地可能得到回报更大的动作。探索与利用如何平衡的问题即是
eg: <!DOCTYPE html > <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>test</title> <style > .box{ writing-mode: tb-rl;/*决定文字排版方向*/ width: 120px; hei
一剑客 grep grep：Global search REgular expression and Print out the line 作用：文本搜索工具，根据用户指定的“模式”对目标文本逐行进行匹配检查；打印匹配到的行 模式：由正则表达式字符及文本字符所编写的过滤条件 # 格式 grep [OPTION]... PATTERN [FILE]... # 选项 --color=aut
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 23(6): 4909-4926 (2022) Abstract 随着深度表示学习的发展，强化学习(RL)领域已经成为一个强大的学习框架，现在能够在高维环境中学习复杂的策略。本综述总结了深度强化学习(DRL)
题意： 给一些长度的木棍，问你构成三角形的方案数。\(n<=10^5\) 思路： 计数问题。三角形构成条件中：两短边和大于第三边即可。 可以用生成函数（fft乘法）统计出所有由两条（不同）边构成的长度和及其方案数。 然后乘上比该和小的总个数。 会发现，对于三条边（三元组），如果构成三角形会被算\(3\)次，否
目录一、介绍二、RL渗透测试三、实验结果四、结论 一、介绍 RL应用于渗透测试的攻击图之中，但是训练有素的代理并不能反映现实情况，因为攻击图缺乏对于网络地形的描述。目前通常使用CVSS及其组件构建攻击图，但是通过完全依赖抽象化，网络表示可能偏向于漏洞，而不是攻击者如何计划或执行
目录一、介绍二、RL三、MDP构建攻击图四、实验评估五、总结 一、介绍 文章提出了一种在攻击图中发现渗透路径的RL方法，在攻击图的动态模型中对基于服务的防御性网络结构进行建模，发现最优的N条攻击路径。 二、RL RL通过与环境交互来学习，描述了一组近似动态规划的求解方法，环境通常通
思路： 推柿子跟求逆一样，分治（倍增）的思想：不想写了 推出\((F-G)^2 \equiv0\pmod{x^n}\) 所以\(G=\dfrac{F^2+A}{2F}\) 边界处要用二次剩余的Cipolla算法。 因此只要会多项式求逆、乘法，二次剩余即可。 code #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; const
痞子衡嵌入式半月刊： 第 56 期 这里分享嵌入式领域有用有趣的项目/工具以及一些热点新闻，农历年分二十四节气，希望在每个交节之日准时发布一期。 本期刊是开源项目（GitHub: JayHeng/pzh-mcu-bi-weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐你知道的嵌入式那些事儿。 上期回顾 ：《痞子衡嵌入式半月
原题 CF1368D AND, OR and square sum 思路概述 题意分析 给定一个长度为 \(n\) 的数列，对于其中两个数 \(a_i,a_j(1≤i,j≤n)\) 每次可以执行操作 \(a_i\text{ AND }a_j→a_i,a_i\text{ OR }a_j→a_j\) ，求不限次数的操作后能得到的最大数列平方和。 思路分析 首先对这两种运算方
发表时间：2020（ICML 2020） 文章要点：这篇文章提出了一个Plan2Explore的model based方法，通过self-supervised方法来做Task-agnostic的探索，在这个过程中有效学习了world model，然后可以迁移到下游的具体任务上，实现zero or few-shot RL。具体的，world model包含encoder，dynamics，reward，decod
What is RL 基于学习的决策的数学形式 从经验中学习决策和控制的方法 Why should we study this now 深度神经网络特征方法 强化学习的提升 计算能力的提升 我们还需要解决哪些其他问题才能实现现实世界的顺序决策? 1.如何学习 Learning from reward 基本的强化学习处理的是最大
def log_prob(self, value, pre_tanh_value=None): """ :param value: some value, x :param pre_tanh_value: arctanh(x) :return: """ if pre_tanh_value is None: pre_tanh_value = self.atanh(value) return s
1 当前使用 AI 玩对抗性游戏的主要分两种：以星际为首的 RTS 游戏，和以 DOTA为 首的 MOBA 游戏。两种游戏侧重的学习难点不同：对于星际类的游戏来说，单个 unit 的行为较为简单，主要学习的是如何进行兵力组选择和进攻策略；而对于 DOTA 类的游戏来说，对于一个英雄的操作来说是相当复
《Easy RL》面试题汇总 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本博客汇总了蘑菇书《Easy RL》每一章的面试题。更多强化学习内容，请看：随笔分类 - Reinforcement Learning。 - 高冷的面试官: 看来你对于RL还是有一定了解的,那么可以用一句话谈一下你对于
发表时间：2018（ICLR 2018） 文章要点：这篇文提出了temporal difference models(TDMs)算法，把goal-conditioned value functions和dynamics model联系起来，建立了model-free和model-based RL的关系，结合了各自的优点，既利用dynamics里丰富的信息，也超过了直接model based RL的效果。 具体的，
https://wiki.centos.org/HowTos/Grub2#head-535f476a61e62f24bc150c73f7e0816f85345f46 https://www.cnblogs.com/hugetong/p/8126375.html [grub2] grub2修改启动顺序 编写于：2022.3.11 1, 查看所有的entry [root@dpdk grub2]# awk -F \' '$1=="menuentry " {prin
学习情况： 先后听了两门课程，分别是David Silver的RL和Sergey Levin的DRL。各耗时一周左右，后者更难一些。对RL基本概念、常用算法原理及其伪代码有了大致了解。但是因为时间有点赶，没有敲完整的算法代码。 由于已经有写得比较好的课程笔记 (RL 和 DRL)，就不重复造轮子了。两位博主
发表时间：2021 文章要点：一篇综述，主要从dynamics model learning，planning-learning integration和implicit model-based RL三个方面介绍。dynamics model learning包括stochasticity, uncertainty, partial observability, non-stationarity, state abstraction, and temporal abst
【STC15】定时器/计数器的相关寄存器解读 说明：资料来源于STC官方STC15手册。 STC15定时器相关寄存器 定时器/计数器0/1控制寄存器:TCON TCON为定时器/计数器T0、T1的控制寄存器，同时也锁存T0、T1溢出中断源和外部请求中断源等，TCON格式如下： TF1：T1溢出中断标志。T1被允
Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，通常用于创建网络应用程序。它可以同时处理多个连接，并且不像其他大多数模型那样依赖线程。 对于 Web 开发者来说，从数据库或Web服务器获取数据，然后输出到Excel文件以进行进一步分析的场景时有发生。我们的技术团队在跟国内外各
--------------------------------------个人笔记-------------------------------------- const readline = require('readline'); const rl = readline.createInterface({ input: process.stdin, output: process.stdout}); const arr = [];rl.on('lin
Column: December 30, 2021 11:01 PM Last edited time: January 10, 2022 4:45 PM Sensor/组织: 3 RGB; 曾经短暂的第一名 Status: 正在套娃 Summary: RL; carla leaderboard Type: arXiv Year: 2021 参考与前言 论文地址：https://arxiv.org/abs/2111.08575 模块化思想有点意
