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python中使用马尔可夫决策过程(MDP)动态编程来解决最短路径强化学习问题

过渡概率: 从一种状态过渡到另一种状态的概率 奖励功能: 代理状态之间转换获得的奖励 状态值函数 给定策略ππ,状态值函数Vπ(s)Vπ(s)将每个状态ss映射到代理在此状态下可获得的预期收益...动作值函数 给定策略ππ,动作值函数Qπ(s,a)Qπ(s,a)确定在状态ss中执行动作aa预期奖励: 转移概率 状态ss中执行动作aa可以将代理转换为状态s's'。...该函数遍历网格中的所有单元并确定状态的新值. 请注意,该 ignoreCellIndices 参数表示后续扫描更改值函数的像元索引。这些单元进一步的迭代中将被忽略以提高性能。...此函数的重要思想是,计算状态ss的值函数,我们不想扫描所有状态s's'。这就是为什么 状态生成器 仅生成可能实际发生的状态(即,转换概率大于零)的原因。...策略迭代 现在我们已经能够计算状态值函数,我们应该能够 改进现有的策略。一种简单的策略是贪婪算法,该算法遍历网格中的所有单元格,然后根据值函数选择使预期奖励最大化的操作。

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python中使用马尔可夫决策过程(MDP)动态编程来解决最短路径强化学习问题

过渡概率:  从一种状态过渡到另一种状态的概率 奖励功能:  代理状态之间转换获得的奖励 状态值函数 给定策略ππ,状态值函数Vπ(s)Vπ(s)将每个状态ss映射到代理在此状态下可获得的预期收益...动作值函数 给定策略ππ,动作值函数Qπ(s,a)Qπ(s,a)确定在状态ss中执行动作aa预期奖励: 转移概率 状态ss中执行动作aa可以将代理转换为状态s's'。...该函数遍历网格中的所有单元并确定状态的新值. 请注意,该  ignoreCellIndices 参数表示后续扫描更改值函数的像元索引。这些单元进一步的迭代中将被忽略以提高性能。...此函数的重要思想是,计算状态ss的值函数,我们不想扫描所有状态s's'。这就是为什么  状态生成器  仅生成可能实际发生的状态(即,转换概率大于零)的原因。  ...策略迭代 现在我们已经能够计算状态值函数,我们应该能够  改进现有的策略。一种简单的策略是贪婪算法,该算法遍历网格中的所有单元格,然后根据值函数选择使预期奖励最大化的操作。

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python中使用马尔可夫决策过程(MDP)动态编程来解决最短路径强化学习问题|附代码数据

:  从一种状态过渡到另一种状态的概率奖励功能:  代理状态之间转换获得的奖励状态值函数给定策略ππ,状态值函数Vπ(s)Vπ(s)将每个状态ss映射到代理在此状态下可获得的预期收益:式中,stst...动作值函数给定策略ππ,动作值函数Qπ(s,a)Qπ(s,a)确定在状态ss中执行动作aa预期奖励:转移概率状态ss中执行动作aa可以将代理转换为状态s's'。...该函数遍历网格中的所有单元并确定状态的新值.请注意,该  ignoreCellIndices 参数表示后续扫描更改值函数的像元索引。这些单元进一步的迭代中将被忽略以提高性能。...此函数的重要思想是,计算状态ss的值函数,我们不想扫描所有状态s's'。这就是为什么  状态生成器  仅生成可能实际发生的状态(即,转换概率大于零)的原因。 ...一种简单的策略是贪婪算法,该算法遍历网格中的所有单元格,然后根据值函数选择使预期奖励最大化的操作。

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2020-java中级面试题

,且在此基础上知道获取数据不加锁,通过volatile实现 B.熟练:任意2个及以上 C.了解:① D.涉及:①②③回答不上来,没用过 B.熟练:达到预期覆盖度,阐述技术概念、作用,有运用经验 4...:不了解 B.熟练:达到预期覆盖度,阐述技术概念、作用,有运用经验 24 Mysql数据库 举例说明什么是最左前缀原则 当创建(a,b,c)复合索引,想要索引生效的话,只能使用 a 和...(3)byType:通过参数的数据类型进行自动装配。 (4)constructor:利用构造函数进行装配,并且构造函数的参数通过byType进行装配。...(5)观察者模式:定义对象键一种一对多的依赖关系,当一个对象的状态发生改变所有依赖于它的对象都会得到通知被制动更新,如Spring中listener的实现–ApplicationListener。...当你的应用部署Portlet容器中工作,它包含很多portlet。如果你想要声明让所有的portlet共用全局的存储变量的话,那么这全局变量需要存储global-session中。

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python中使用马尔可夫决策过程(MDP)动态编程来解决最短路径强化学习问题

过渡概率:  从一种状态过渡到另一种状态的概率 奖励功能:  代理状态之间转换获得的奖励 状态值函数 给定策略ππ,状态值函数Vπ(s)Vπ(s)将每个状态ss映射到代理在此状态下可获得的预期收益...动作值函数 给定策略ππ,动作值函数Qπ(s,a)Qπ(s,a)确定在状态ss中执行动作aa预期奖励: 转移概率 状态ss中执行动作aa可以将代理转换为状态s's'。...该函数遍历网格中的所有单元并确定状态的新值. 请注意,该  ignoreCellIndices 参数表示后续扫描更改值函数的像元索引。这些单元进一步的迭代中将被忽略以提高性能。...此函数的重要思想是,计算状态ss的值函数,我们不想扫描所有状态s's'。这就是为什么  状态生成器  仅生成可能实际发生的状态(即,转换概率大于零)的原因。  ...策略迭代 现在我们已经能够计算状态值函数,我们应该能够  改进现有的策略。一种简单的策略是贪婪算法,该算法遍历网格中的所有单元格,然后根据值函数选择使预期奖励最大化的操作。

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Android O 行为变更官方指南

记录捕获的异常 如果某个应用安装的 Thread.UncaughtExceptionHandler 移交给默认的 Thread.UncaughtExceptionHandler,则当出现捕获的异常...正确实现 TLS 协议版本协商的服务器建立 HTTPS 连接,HttpsURLConnection 不再尝试回退到之前的 TLS 协议版本并重试的权宜方法。...下图汇总了新的媒体按钮路由逻辑: 类加载行为 Android O 检查确保类加载加载新类不会违反运行时假设条件。...平台不会拦截 Java 对 loadClass ( ) 函数的直接调用,也不会检查此类调用的结果。此行为不应影响运行良好的类加载器的正常运行。 平台将检查类加载器返回的类描述符是否与预期的描述符一致。... Android 中,所有加载器都被视为支持并行运行。当多个线程争用同一个类加载加载相同的类,第一个完成此操作的线程胜出,而操作结果将用于其他线程。

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App安全测试—Android安全测试规范

预期结果 debuggable关闭 整改建议 AndroidManifest.xml文件设置debuggable属性值,其默认值为false 备注 Debuggable属性配置默认为false 弱加密算法审查...:系统使用包含风险的加密算法 整改建议 使用对称加密算法避免使用DES算法 使用RSA算法加密不使用NoPadding 选择加密模式避免使用ECB模式 使用RSA加密,建议密钥长度大于1024bit...预期结果:文件中存放用户或系统敏感信息 整改建议:如果一定要在客户端存放系统敏感数据,建议加密后再存储。...预期结果:不存在文件遍历漏洞。 整改建议:系统对调用文件参数添加防御。...B应用负责接收intent的组件,解析intent数据,会通过Intent的getXXXExtra()函数,如果解析为空数据、异常、或是畸形数据,就可能会导致程序崩溃。

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代码质量规则

捕捉更具体的异常,或者执行 catch 块中的最后一条语句重新引发一般异常。 CA1032:实现标准异常构造函数 如果不能提供完整的构造函数集,要正确处理异常将变得比较困难。...CA2207:以内联方式初始化值类型的静态字段 某值类型声明了显式静态构造函数。 要修复与该规则的冲突,请在声明它初始化所有静态数据并移除静态构造函数。...CA2301:先设置 BinaryFormatter.Binder 的情况下,请不要调用 BinaryFormatter.Deserialize 反序列化不受信任的数据,会对不安全的反序列化程序造成风险...CA2311:先设置 NetDataContractSerializer.Binder 的情况下,请不要反序列化 反序列化不受信任的数据,会对不安全的反序列化程序造成风险。...CA5372:将 XmlReader 用于 XPathDocument 处理来自不受信任的数据的 XML 可能会加载危险的外部引用,可使用具有安全解析程序或禁用了 DTD 处理的 XmlReader

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内存检测王者之剑—valgrind

(2)初始化数据段(.data)。这里存放的是程序中需要明确赋初始值的变量,例如位于所有函数之外的全局变量:int val=100。...需要强调的是,以上两段都是位于程序的可执行文件中,内核调用exec函数启动该程序时从源程序文件中读入。当然也少不了静态变量。 (3)初始化数据段(.bss)。...位于这一段中的数据,内核执行该程序前,将其初始化为0或者null。例如出现在任何函数之外的全局变量:int sum; (4)堆(Heap)。...这个段用于程序中进行动态内存申请,例如经常用到的malloc,new系列函数就是从这个段中申请内存。 (5)栈(Stack)。函数中的局部变量以及函数调用过程中产生的临时变量都保存在此段中。...内核(core)类似于一个虚拟的 CPU 环境,这样当内存中的某个字节被加载到真实的 CPU 中,该字节对应的 V bit 也被加载到虚拟的 CPU 环境中。

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测试自动化中使用Java枚举

决定用于存储测试数据数据类型,您可能需要满足以下条件: 允许声明多个属性 无行为或行为极少 允许轻松创建多个相似实体 对象几乎可以满足这些要求。...本文中,我想举例说明Enums的用法,该枚举具有多个属性和一个表示国家的构造函数。您可以本文末尾找到GitHub链接,以链接到此处示例的所有代码。有关枚举是什么的信息,请参考官方文档。...此示例中的下拉列表的工作方式如下:打开(单击它们),“国家/地区”下拉列表显示为空选择,而“城市”下拉列表则完全为空。此时的城市下拉列表已禁用,您无法从中选择任何选项。 ?...请记住,此下拉菜单还具有空文本选项,用于显示。 ? 我们要编写的测试需要检查我们想要并已存储Enum中的所有国家和城市是否存在于其相应的下拉列表中。还要记住,每个下拉列表中都有空条目。...我们将首先构建“预期”内容。我们知道我们已经将期望值存储为Enum中的“ label ”参数,但是我们还需要处理下拉菜单中显示的空文本选项。

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测试自动化中使用Java枚举

决定用于存储测试数据数据类型,您可能需要满足以下条件: 允许声明多个属性 无行为或行为极少 允许轻松创建多个相似实体 对象几乎可以满足这些要求。...本文中,我想举例说明Enums的用法,该枚举具有多个属性和一个表示国家的构造函数。您可以本文末尾找到GitHub链接,以链接到此处示例的所有代码。有关枚举是什么的信息,请参考官方文档。...此示例中的下拉列表的工作方式如下:打开(单击它们),“国家/地区”下拉列表显示为空选择,而“城市”下拉列表则完全为空。此时的城市下拉列表已禁用,您无法从中选择任何选项。...请记住,此下拉菜单还具有空文本选项,用于显示。 我们要编写的测试需要检查我们想要并已存储Enum中的所有国家和城市是否存在于其相应的下拉列表中。还要记住,每个下拉列表中都有空条目。...我们将首先构建“预期”内容。我们知道我们已经将期望值存储为Enum中的“ label ”参数,但是我们还需要处理下拉菜单中显示的空文本选项。

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AI 技术讲座精选:「Python」LSTM时序预测状态种子初始化

这是通过使用model.reset_states()函数实现的。 当训练时有状态的LSTM,清空训练epoch之间的模型状态很重要。...下方示例代码加载并生成已加载数据集的视图。 ? 运行该示例,以Pandas序列的形式加载数据集,并打印出头5行。 ? 然后就可生成显示明显增长趋势的序列线图。 ?...使用模型对时间步作出预测,然后收集测试组生成的实际预期值,模型将利用这些预期值预测下一间步。 这模拟了现实生活中的场景,新的洗发水销量观察值会在月底公布,然后被用于预测下月的销量。...训练数据集和测试数据集的结构将对此进行模拟。我们将一步生成所有的预测。 最后,收集所有测试数据集的预测,计算误差值总结该模型的预测能力。...初始化和初始化的LSTM的盒须图 结果很令人意外。 它们表明,预测测试数据集之前初始化LSTM状态种子的方案得出的结果更好。

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离开页面前,如何防止表单数据丢失?

向用户添加一个确认对话框,询问他们具有保存表单更改的情况下是否确认重定向是一种良好的用户体验实践。通过显示此提示,用户将意识到他们有保存的更改,并允许继续重定向之前保存或丢弃它们的工作。...URL,浏览器将显示确认对话框。...使用 Prompt ,导航到主页路由时行为正确,但是当用户输入表单数据并进入下一步,确认对话框也会出现。这是不希望的,因为我们导航到下一步保存表单数据。...如果函数返回 true ,则允许转换到下一个 URL;否则,它可以返回一个字符串来显示提示。...请注意, Stepper 没有单独的路径,所有其他路由都是它的子路由。它作为布局组件,每个页面上呈现。每个页面的内容显示特殊的 Outlet 组件的位置。

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modern php 笔记(第一次阅读)

> 标签中 编码 所有的php文件都必须使用UTF-8字符集编码,且不能有字节顺序标记 目的 一个php文件可以定义符号(类、性状、函数和常量等),或者执行有副作用的操作(例:生成结果或处理数据),...自动记载 php命名空间和类必须遵守PSR-4自动加载器标准。我们只需为php符号选择合适的名称并把定义符号的文件放在预期的位置 类的名称 使用驼峰式。...php组件 composer 下载php组件还为项目的所有依赖创建一个符合PSR标准的自动加载器,需要在入口文件或者php文件的顶部引入即可 <?...库,缺点:速度慢,而且可能难以配置 ==不要使用正则表达式过滤html,正则表达式很复杂吗,可能导致html无效且出错的几率高== sql查询 sql查询中一定不能使用过滤的输入数据。...: 一定要让php报告错误 开发环境中要显示错误 在生产环境中不能显示错误 开发环境和生产环境中都要记录错误 whoopse组件 开发环境中显示错误和异常 monolog 组件 在生产环境中 记录日志

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技术 | 如何在Python下生成用于时间序列预测的LSTM状态

运行该示例,以Pandas序列的形式加载数据集,并打印出头5行。 然后就可生成显示明显增长趋势的序列线图。 洗发水销量线图 接下来,我们将看一下本试验中使用的LSTM配置和测试工具。 3....使用模型对时间步作出预测,然后收集测试组生成的实际预期值,模型将利用这些预期值预测下一间步。 这模拟了现实生活中的场景,新的洗发水销量观察值会在月底公布,然后被用于预测下月的销量。...训练数据集和测试数据集的结构将对此进行模拟。我们将一步生成所有的预测。 最后,收集所有测试数据集的预测,计算误差值总结该模型的预测能力。...每次试验结束,计算并打印每种方案的总结数据,包括均值偏差和标准偏差。 完整的输出结果如下所示: 另外生成一个盒须图并保存至文件夹,如下所示: 初始化和初始化的LSTM的盒须图 结果很令人意外。...它们表明,预测测试数据集之前初始化LSTM状态种子的方案得出的结果更好。

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活字格性能优化技巧(2)-如何在大规模数据量的场景下提升数据访问效率

这样做的缺点是无法设计器中查看到数据表中全部的数据。 (2)浏览器性能 如果将数据表格绑定到页面浏览器中进行访问的时候,浏览器会默认将所有数据显示出来。...或在下图中表格2中的 A 列填入数据,然后B列显示通过A列关联出来数据数据就是文中所说的1000W行数据表中的值。...右键【表格设置】->【设置默认不加载数据】,如下图所示: (表格设置示例) (设置为默认不加载数据) 为了完成上述的示例,可以设置一个textjoin函数,将用户正在录入的表格中的数据串起来...当单元格为空的时候,右侧的表格会显示全部数据。为了避免数据为空,可以函数外侧进行判断,当为空,结果显示-1。...(设置关联函数) 最后,再使用Vlookup函数就可以达到预期的效果。 (数据查询) 点击加载数据,页面会快速打开,并且能够正常加载数据

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如何在Python中用LSTM网络进行时间序列预测

运行该示例,以 Pandas 序列的形式加载数据集,并打印出头5行。 然后生成显示增长持续性的序列线图。 洗发水月度销量数据集线图 试验测试设置 我们将把洗发水销量数据集分为两组:训练组和测试组。...以每次一个的形式运行测试数据集的每个时间步。使用模型对时间步作出预测,然后收集测试组生成的实际预期值,模型将利用这些预期值预测下一间步。...完整的例子如下所示: 运行示例,打印测试数据集12个月份中每一月份的预期和预测销量。 示例还打印了所有预测值得均方根误差。...该模型显示洗发水月度销量的均方根误差为71.721,好于持续性模型得出的对应结果136.761。 构建LSTM模型中使用了随机数字,因此,你在运行该模型可能得到不同的结果。...我认为,仅仅通过调试神经元数和训练epoch就能获得更好的结果,我还认为测试中通过回调函数来提前终止运行可能有用。 初始状态实验。通过预测所有训练数据进行预测之前初建系统是否有用还不得而知。

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AI 技术讲座精选:Python中使用LSTM网络进行时间序列预测

将该数据集下载至您当前的工作目录,并保存为“shampoo-sales.csv”。注意您可能需要删除 DataMarket 添加的脚注信息。 下方例子加载并生成已加载数据集的视图。 ?...运行该示例,以 Pandas 序列的形式加载数据集,并打印出头5行。 ? 然后生成显示增长持续性的序列线图。 ?...运行示例,打印测试数据集12个月份中每一月份的预期和预测销量。 示例还打印了所有预测值得均方根误差。该模型显示洗发水月度销量的均方根误差为71.721,好于持续性模型得出的对应结果136.761。...这会构建出一个拥有完美预测技能的模型(例如预测出的预期结果和模型输出一致)。 结果应如下所示,显示LSTM模型是否能够完美预测序列,逆向转换和错误计算能正确显示。 ?...我认为,仅仅通过调试神经元数和训练epoch就能获得更好的结果,我还认为测试中通过回调函数来提前终止运行可能有用。 初始状态实验。通过预测所有训练数据进行预测之前初建系统是否有用还不得而知。

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