在我刚开始学机器学习的时候也是闹不懂这三者的区别，当然，嘿嘿，初学者的你们是不是也有那么一丢丢迷茫呢？那么今天咱们就把这样的问题解决了！
我肯定你说对了。对于我们这些早期数学发烧友来说，电影《美丽心灵》(A Beautiful Mind)已经深深地印在了我们的记忆中。Russell Crowe在电影中扮演John Nash，一位诺贝尔经济学奖得主(上图左侧)。
不管企业在什么阶段，老板都喜欢给员工讲远期利益，比如你好好干，以后绝对不会亏待你；年轻人就应该多学点经验，早期钱多点少点并不重要，能力上去了之后，自然会给你涨薪。更高级地给你期权/股权，你不是给公司打工，你是给自己打工。（一般我们这里说的老板，指的是你上级）
强化学习是一个非常有用的工具，可以在任何机器学习工具包中使用。为了能使你能够尽可能快地实现最新的模型，本系列的两篇文章是作为基础知识来设计的。这两篇文章中将分享强化学习中最重要的知识点。在文章的最后，你将了解所有的基本理论，以理解强化学习算法是如何工作的。首先我们看看本系列的上半部分内容。 监督学习 VS 评估学习 对于许多感兴趣的问题，监督学习的范例并没有给我们带来我们所需要的灵活性。监督学习与强化学习之间的主要区别在于，所获得的反馈是否具有评估性（evaluative）或启发性（instructive）
欢迎来到《Python技术周刊》这是第8期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。
在4月30日举行的Facebook开发者大会上，最重要的一个收获是该公司将新推“匿名登录”（Anonymous Logins）功能，马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg ）其实是在用词上玩花样，因为从技术上来说，这项功能并不是完全“匿名”的。 有了这项功能，用户的Facebook数据将保留在扎克伯格的庞大数据库中（活跃移动用户超过10亿），意味着匿名登录实际上有可能帮助这个全球最大的社交网络在今后几年成为全球最强大的数据经纪商，为广告商和应用程序开发人员提供便利。“匿名登录”功能将让你我这样的普通
这里是不是直接写“发红包”而不是“请求微信发红包”？业务序列图时，箭头表示A请求B, 分析序列图是否也有这个意思？
Neal Sample 的职业生涯跨越了 Yahoo 和 eBay 等数字原生公司，以及 American Express、Express Scripts 和最近的 Northwestern Mutual 等大型知名品牌，其独特的优势和兴趣组合脱颖而出。他在斯坦福大学获得了计算机科学博士学位，因此作为一名技术专家，他很自在地潜入深渊。但他同样关注 IT 方程式中人性化的一面。事实上，他说他在当前职位上最大的成就之一就是他为营造一个有回报和包容性的工作场所所做的工作。
4 月 23 日起，「WeGeek 微信小程序职业开发大赛」正式进入「线上初赛」阶段，大赛赛题与细则也已全部公布。 大赛有电商、金融、时尚、快消、企业应用、小游戏等 8 个赛题，将开发者、商户和用户的场景需求紧密联系在一起，同时考研参赛者的系统开发能力和运营思维、商业服务意识。 初赛截至 5 月 7 日，参赛的开发者可以选择一个选题提交参赛作品，优胜作品可进入 5 月 26 日的线下决赛，瓜分百万现金大奖！ 那么如何在有限的时间内完成一个功能完整的小程序，获得奖金呢？ 本期我们邀请到爱范儿 CTO 何世友和
一、课文： JULIE: Are you doing the football pools, Brain? BRIAN: Yes, I've nearly finished, Julie. Juli
在本文中，作者通过一个简化的强化学习框架来介绍强化学习的基本概念和问题。首先，作者介绍了马尔可夫决策过程（MDP），这是一个有向图，描述了状态、动作和奖励之间的关系。然后，作者详细讨论了强化学习中的基本概念，如代理、环境和奖励。最后，作者探讨了强化学习问题的求解方法，包括动态规划和蒙特卡罗方法。
作者 | Joshua Greaves 编译 | 刘畅，林椿眄 本文是强化学习名作——“Reinforcement Learning: an Introduction”一书中最为重要的内容，旨在介绍学习强化学习最基础的概念及其原理，让读者能够尽快的实现最新模型。毕竟，对任何机器学习实践者来说，RL（强化学习，即Reinforcement Learning）都是一种十分有用的工具，特别是在AlphaGo的盛名之下。 第一部分，我们将具体了解了MDPs (马尔可夫决策过程)以及强化学习框架的主要组成部分；第二部
开始 我实际上是那种总是会问出愚蠢问题或“不好”问题的大信徒。我一直在问人们一些愚蠢并且完全可以通过谷歌搜索或搜索代码库解决的问题。大多数时候我都不愿意自己去搜索解决，但有的时候我又会无论如何都自己去
提出好的问题是在编写软件时的一个非常重要的技能。这么多年来我对此也算略有小成。这里有一些我用着觉得很棒的指导方针！
这个想法是让组织将其外部客户服务的战略方法应用于其内部基于服务的交互。从这个意义上说，“客户”是需要帮助的团队成员，而“客户服务提供者”是提供该帮助的团队成员。
一马行千里(759***22) 09:44:41 大家好，有两个关于序列图的问题咨询下。谢谢各位的时间。 一马行千里(759***22) 09:44:49
我们的技术社区陷入了困境。 Meetups 正在消失。 社区举办的会议正在取消。 开源项目失去了维护者。 社区组织者是我们社区的基石，他们正在疲惫不堪。
本次介绍的是卡普兰教授所著《理性选民的神话》一书中的第五章主要思想。第五章标题为：理性的胡闹。
网站SEO优化的推行通常是一个循序渐进的过程。长期以来，作为一名SEO初学者，我们总是会碰到一些看上去十分简单的方式方法，蒙蔽了自己的双眼，还浑然不知。在SEO工作中，我们总是试图一味地追求快速“感觉”，而往往忽视了事物的本质，始终存在着从量变到质变的过程，这是唯物辩证法，我们早就知道了是什么，而在面对利益的诱惑时候，许多人早已忘了我们知道的最简单的常识。
熟悉所使用的语言的语法特性，知道如何用一两行代码代替初级开发者十几行甚至上百行代码。
Unix 最初的希望之一是，让计算机的日常用户能够微调其计算机，以适应其独特的工作风格。几十年来，人们对计算机定制的期望已经降低，许多用户认为他们的应用程序和网站的集合就是他们的 “定制环境”。原因之一是许多操作系统的组件未不开源，普通用户无法使用其源代码。
最近的几篇文章，无论是在哪个平台，反响都很热烈，超乎跃哥的想象，更激发了我持续创作的动力。
MDN的解释： Promise 对象是一个代理对象（代理一个值），被代理的值在Promise对象创建时可能是未知的。它允许你为异步操作的成功和失败分别绑定相应的处理方法（handlers）。 这让异步方法可以像同步方法那样返回值，但并不是立即返回最终执行结果，而是一个能代表未来出现的结果的promise对象。
一位medium博主最近正在阅读James Gleick撰写的《天才：理查德·费曼的生活与科学》（Genius: The Life and Science of Richard Feynman），从中学到了费曼独特的科学方法。
哎，终于发现错误了，感觉有点可笑，自己居然犯这样的错误，原来是那次急于提交代码造成的。
观察者模式(Observer) 对象间的一种一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都得到通知并被自动更新。 类图： 1.抽象主题(Subject)角色：把所有对观察者对象的引
在已知的马尔可夫决策过程（MDP）中，无论是策略迭代（policy iteration）还是价值迭代(value iteration)，都假定已知环境（Environment）的动态和奖励（dynamics and reward），然而在许多的真实世界的问题中，MDP模型或者是未知的，或者是已知的但计算太复杂。本文讲述无模型的预测与控制Model-free Prediction and Control 中的前半部分，无模型的预测 （Model-free Prediction）通过与环境的交互迭代来求解问题。
在机器学习技能自学成才的过程中，我们必须对自身的教育和启蒙负责。本文列出了十条不应掉以轻心的戒律。前车之鉴，后车之师。
据相关报道，5月29日，菲律宾的警方在马尼拉南部甲米地省发现多名中国公民没有做任何防护聚集在租用的民房内附近，这个行为触犯了菲律宾的防治新冠肺炎相关规定，然后菲律宾警方逮捕了违反防疫规定相关人士，当地地方官员称，他们见势不妙逃到了公寓，当地警方同时在公寓内找到了一些非法的网络上的赌博活动。
身为程序员的你，不知道在你身上曾经有没有发生过，因为种种原因，导致项目延期的情况？（约定某个时间点上线，结果拖到几天时间后）
最近听了樊登老师在混沌讲领导力，其中印象最深刻的就是 沟通视窗。后来我发现把它用在沟通方面会更有效。我们常常困惑于如何与他人沟通，也会因彼此不能深入了解而大伤脑筋。今天我就介绍一个好用的思维模型，它涵盖了管理者日常沟通的所有内容，可以指导我们进行高效的人际沟通。
问题：对于数学题跳步骤理由（如果每一步都写，会花很多时间，以至于做不完所有的题）的反驳
沟通视窗，原名乔哈里视窗，是一种关于沟通的技巧和理论， 也被称为“自我意识的发现-反馈模型”。沟通视窗可分为隐私象限、盲点象限、潜能象限和公开象限四大区域，涵盖了管理者日常沟通的所有内容。
本期 Arxiv Insights 将重点介绍机器学习中的子领域“强化学习”，也是机器人最具智能前景的方向之一。
2020 年 5 月，微软在Build 2020 大会上发布并开源了微软官方软件包管理工具WinGet。然而就在发布后不久，另一款开源软件包管理工具AppGet的作者Keivan Beigi （以下称 Keivan）发文宣布 AppGet 项目“死亡”。他同时披露微软在WinGet发布前给他发来了一封邮件：“我想花点时间告诉你，我们非常感谢你的投入和见解。我们一直在构建 Windows 包管理器，第一个预览版将于明天在 Build 上线，我们的包管理器也将是开源的，我们欢迎您的任何贡献。”
假如你在做一个 JavaScript项目，其中你得到了一个字符串格式的日期（比如， ’2014-10-08’），你想要计算下一天的日期是什么。我们可以用 parseInt将字符串转换成文字，所以你就用了这个函数。
传销是指通过拉人头，发展人员数量或者业绩，或要求被发展人员交纳交会员费、代理费为条件获得财富的违法行为。
KPI考核的关键是能够通过数据量化结果，这种思维方式是甭管黑猫白猫，抓住老鼠的就是好猫。比起主观判断，客观数据更精准。在物流学界也有一句话“无法测量，就无法改进”。
AI 科技评论按：喜欢机器学习和人工智能，却发现埋头苦练枯燥乏味还杀时间？油管频道 Arxiv Insights 每周精选，从技术视角出发，带你轻松深度学习。
我过去一看，原来是对canvas画布转成了File文件，用到了一些比如blobToFile方法。
我们知道强化学习是一个状态转移的过程，状态发生变化的原因可能取决于当前状态，也可能取决于先前的许多状态，我们把当前状态设为
据工作人员介绍，录制现场一般能容纳的嘉宾和观众人数在300人左右，但是李彦宏录制当天，现场400多人早早等候，最帅CEO号的号召力果然非同凡响。结果节目录制前十分钟还有100多人没有座位，只能焦急地站在场内，翘首盼望男神开讲。
何为画饼 “画饼充饥”画个饼来解除饥饿。比喻用空想来安慰自己。特别是用来欺骗别人。 出处：选举莫取有名，如画地做饼，不可啖也。 画一张虚无缥缈的饼 大多数创业者都喜欢给员工画饼，画一张改变世界、一步
Q学习（Q-learning）算法是一种与模型无关的强化学习算法，以马尔科夫决策过程（Markov Decision Processes, MDPs）为理论基础。
编者按：最近，国外一名小姐姐分享了自己的编程学习经验，引起了不少关注。她名为Keri Savoca，小时候就学了HTML并开发了网站。之后又学习了SQL语言以及JavaScript和Ruby等。在这个过程中，她也积累了不少感悟与经验，并分享了出来。有人阅读了之后称，文章里面的确有比较扎实的干货。希望能够给你带来启发。
最近在用一个叫 habitica 的工具软件，它提供了一种游戏化的方式，让自我管理变得简单，有趣。
北京很大，大得可以容下所有人的野心和梦想；北京很小，小得容不下一个人的泪水。在这里，繁华与残酷同在，挑战与机遇并存。每天都有无数怀揣梦想的人向这里汇聚，也有无数不堪重负的人从这里逃离，这座天子脚下的城市，像一个巨大的舞台，永远有人刚刚登场，也永远有人刚刚离开。
我是一个倾向于生活在规则下的人。 现在，这些规则大部分是我本人为自己设立的-但它们依然是规则。 我发现为自己创建规则可以让我过得更好，因为这样做可以提前决定一些事情，而不是要在匆忙中做出所有的决定。 我今天早上应该去健身房吗？ 我的规则告诉我说我要在周三前往健身房，今天是周三，因此我要去健身房，就这么办了！ 这周，当我正在思考那些对我施加有影响的规则时，我想到了去制定一系列软件开发者都应该遵守的规则，我认为这可能是一个好主意。 现在，我承认，这里面的大多数规则比那些“指导方针”要求的要多，它们是： 1、技术
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