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DeepMind发布强化学习库 RLax

强化学习主要用于研究学习系统(智能体)的问题,该学习系统必须学习与环境进行交互的信息。智能体和环境在不连续的步骤上进行交互。在每个步骤中,智能体都会选择一个动作,并会提供一个返回的环境状态(观察)状态(部分)和标量反馈信号(奖励)。智能体的行为以行为的概率分布为特征,该分布取决于对环境(策略)的过去观察。智能体寻求一种策略,该策略将从任何给定步骤中最大化从该点开始(返回)将收集的折扣累积奖励。智能体策略或环境动态本身通常是随机的。在这种情况下,回报是一个随机变量,并且通常将更精确的智能体策略指定为在智能体和环境的随机性下最大化回报期望(值)的策略。

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[红日安全]Web安全Day7 - 越权/非授权访问实战攻防

大家好,我们是红日安全-Web安全攻防小组。此项目是关于Web安全的系列文章分享,还包含一个HTB靶场供大家练习,我们给这个项目起了一个名字叫 Web安全实战 ,希望对想要学习Web安全的朋友们有所帮助。每一篇文章都是于基于漏洞简介-漏洞原理-漏洞危害-测试方法(手工测试,工具测试)-靶场测试(分为PHP靶场、JAVA靶场、Python靶场基本上三种靶场全部涵盖)-实战演练(主要选择相应CMS或者是Vulnhub进行实战演练),如果对大家有帮助请Star鼓励我们创作更好文章。如果你愿意加入我们,一起完善这个项目,欢迎通过邮件形式(sec-redclub@qq.com)联系我们。

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