来源：机器之心本文约2400字，建议阅读5分钟用强化学习控制核聚变反应堆内过热的等离子体。 过去三年，DeepMind 和瑞士洛桑联邦理工学院 EPFL 一直在进行一个神秘的项目:用强化学习控制核聚变反应堆内过热的等离子体，如今它已宣告成功。 传统的系统是由计算机控制的，基于模型和模拟，但 Fasoli 表示传统方法「复杂且不一定能起到优化的作用」。 该奖励函数还惩罚控制策略，让其不会达到终端状态。至关重要的是，精心设计的奖励函数将被最低限度地指定，从而为学习算法提供最大的灵活性以达到预期的结果。 在第二阶段，高性能 RL 算法通过与环境交互来收集数据并找到控制策略，如图 1a、b 所示。该研究使用的模拟器具有足够的物理保真度来描述等离子体形状和电流的演变，同时保持足够低的计算成本来学习。
最近，EPFL 和 DeepMind 使用深度强化学习控制托卡马克装置等离子体的研究登上了《自然》杂志。 传统的系统是由计算机控制的，基于模型和模拟，但 Fasoli 表示传统方法「复杂且不一定能起到优化的作用」。 该奖励函数还惩罚控制策略，让其不会达到终端状态。至关重要的是，精心设计的奖励函数将被最低限度地指定，从而为学习算法提供最大的灵活性以达到预期的结果。 在第二阶段，高性能 RL 算法通过与环境交互来收集数据并找到控制策略，如图 1a、b 所示。该研究使用的模拟器具有足够的物理保真度来描述等离子体形状和电流的演变，同时保持足够低的计算成本来学习。 AI 控制的托卡马克装置可以通过优化，以控制热量从反应中转移到容器壁上，并防止破坏性的「等离子体不稳定性」。反应堆本身可以重新设计，以利用强化学习所提供的更严格控制。
Vite学习指南，基于腾讯云Webify部署项目。
PID控制算法是一个在工业控制应用中常见的反馈回路算法，它把收集到的数据和一个参考值进行比较，然后把这个差别用于计算新的输入值，从而使得整个系统更加准确而稳定。 图片来源[1] 下面我们主要了解PID控制算法的细节及其在机器人/自动驾驶领域的应用。在机器人/自动驾驶领域，一个常见的任务就是使得机器人/自动驾驶车辆移动到目标轨迹上。 如下图所示，控制指令要求车辆转向为0度，但实际上它转了0.5度，这种误差对于人类司机来讲，会自动校正；但是对于自动驾驶系统，需要消除这种误差。
---- 使用密钥认证机制远程登录linux SSH 为 Secure Shell 的缩写，由 IETF 的网络工作小组（Network Working Group）所制定。 3）打开刚才生成的public key 文件，建议使用写字板打开，这样看着舒服一些，复制从AAAA开头至 "---- END SSH2 PUBLIC KEY ----" 该行上的所有内容，粘贴到/root （可以先把复制的内容拷贝至记事本，然后编辑成一行载粘贴到该文件中）。 在这里要简单介绍一下，如何粘贴，用vim打开那个文件后，该文件不存在，所以vim会自动创建。 按一下字母"i"然后同时按shift + Insert 进行粘贴（或者单击鼠标右键即可），前提是已经复制到剪切板中了。粘贴好后，然后把光标移动到该行最前面输入 ssh-rsa ，然后按空格。
在强化学习（五）用时序差分法（TD）求解中，我们讨论了用时序差分来求解强化学习预测问题的方法，但是对控制算法的求解过程没有深入，本文我们就对时序差分的在线控制算法SARSA做详细的讨论。 SARSA算法的引入 SARSA算法是一种使用时序差分求解强化学习控制问题的方法，回顾下此时我们的控制问题可以表示为：给定强化学习的5个要素：状态集$S$, 动作集$A$, 即时奖励$R$，衰减因子 这个价值函数更新的贝尔曼公式我们在强化学习（五）用时序差分法（TD）求解第2节有详细讲到。 除了收获$G_t$的表达式不同，SARSA算法和蒙特卡罗在线控制算法基本类似。 3. 在控制问题的求解时，基于反向认识的 $SARSA(\lambda)$算法将可以有效地在线学习，数据学习完即可丢弃。 当然，对于不是特别复杂的问题，使用SARSA还是很不错的一种强化学习问题求解方法。 下一篇我们讨论SARSA的姊妹算法，时序差分离线控制算法Q-Learning。 （欢迎转载，转载请注明出处。
在强化学习（六）时序差分在线控制算法SARSA中我们讨论了时序差分的在线控制算法SARSA，而另一类时序差分的离线控制算法还没有讨论，因此本文我们关注于时序差分离线控制算法，主要是经典的Q-Learning Q-Learning算法的引入 Q-Learning算法是一种使用时序差分求解强化学习控制问题的方法，回顾下此时我们的控制问题可以表示为：给定强化学习的5个要素：状态集$S$, 动作集$ 再回顾下时序差分法的控制问题，可以分为两类，一类是在线控制，即一直使用一个策略来更新价值函数和选择新的动作，比如我们上一篇讲到的SARSA, 而另一类是离线控制，会使用两个控制策略，一个策略用于选择新的动作 如果对windy gridworld的问题还不熟悉，可以复习强化学习（六）时序差分在线控制算法SARSA第4节的第二段。 SARSA vs Q-Learning 现在SARSA和Q-Learning算法我们都讲完了，那么作为时序差分控制算法的两种经典方法吗，他们都有说明特点，各自适用于什么样的场景呢？
然而，这些方法依赖于大量与任务相关的知识，而从零开始，通过最少的预先知识学习复杂的控制问题仍然是一个众所周知的挑战。 我们最近的论文提出了一种新的学习范式，叫做「调度辅助控制」（Scheduled Auxiliary Control (SAC-X)），我们试图通过这种学习范式来克服这个问题。 ? 利用元学习算法，调度器会在训练过程中得到改进，该算法试图最大限度地提高主任务的进程，进而显著提高数据效率。 ? 针对真实的机器人手臂， SAC-X 能学习如何举起和移动绿色的立方体，在此之前它从来没有接触过这类任务 我们认为 SAC-X 是通向从零学习控制任务的重要一步，只需定义好整体目标。 从这方面来说，SAC-X 是一种通用的强化学习方法，可以广泛应用于控制和机器人领域之外的一般稀疏强化学习环境。
最近花了些时间在学习TCP/IP协议上，首要原因是由于本人长期以来对TCP/IP的认识就只限于三次握手四次分手上，所以希望深入了解一下。 本文中会出现一些缩写，因为篇幅问题，无法每个都进行解释，如果你不明白它的含义，请自己去搜索了解，做一个主动寻求知识的人。 TCP协议有两个比较重要的控制算法，一个是流量控制，另一个就是阻塞控制。 四大算法 拥塞控制主要是四个算法：1）慢启动，2）拥塞避免，3）拥塞发生，4）快速恢复。这四个算法不是一天都搞出来的，这个四算法的发展经历了很多时间，到今天都还在优化中。 拥塞状态时的算法 一般来说，TCP拥塞控制默认认为网络丢包是由于网络拥塞导致的，所以一般的TCP拥塞控制算法以丢包为网络进入拥塞状态的信号。 后记 本文为大家大致描述了TCP拥塞控制的一些机制，但是这些拥塞控制还是有很多缺陷和待优化的地方，业界也在不断推出新的拥塞控制算法，比如说谷歌的BBR。这些我们后续也会继续探讨，请大家继续关注。
近日，OpenAI 发布了一种新型的强化学习算法：近端策略优化（Proximal Policy Optimization，简称 PPO），这种算法不但在性能上比肩甚至超过当前最先进的方法，而且更容易实现和调试 TRPO 虽然在连续控制任务中非常有用，但它与那些在策略和值函数或辅助损失函数（auxiliary losses）间共享参数的算法不易兼容，此类算法中有些常被用于解决 Atari 和其他视觉输入很重要的领域中的问题 我们先前曾详细介绍了 PPO 的一个变体，该变体使用一个自适应 KL 惩罚项来控制每次迭代中的策略改变。这一新变体使用了一种新的目标函数，该目标函数很少在其他算法中使用： ? 在测试中，该算法在连续控制任务中表现出了最佳性能，并且在 Atari 上几乎比肩 ACER 算法的性能，但是它实现起来却简单的多。 可控制的复杂机器人 ? OpenAI 正在寻找可以帮助他们构建和优化强化学习算法代码库的人员。
Python语言支持以下类型的运算符: - 算术运算符 - 比较（关系）运算符 - 赋值运算符 - 逻辑运算符 - 位运算符 - 成员运算符 - 身份运算符 - 运算符优先级 接下来让我们一个个来学习Python = 代替 ## 二进制 > 二进制（binary）在数学和数字电路中指以2为基数的记数系统，以2为基数代表系统是二进位制的。 > > 该方法的具体步骤是先将二迸制的数写成加权系数展开式，而后根据十进制的加法规则进行求和 例如： ```python # 1 1 1 1 1 0 1 1==> 1*2^6 + 64 1==> 1*2 | a >> 2 输出结果 15 ，二进制解释： 0000 1111 ### Python中的流程控制 1.python语句的分类 2.流程控制相关的分类 3.顺序结构 4.分支结构 5.循环结构 6 ### 2.流程控制的分类 流程控制：对计算机执行代码的管控就是流程控制。
如果用在数字语境中，则返回结果为十进制值、实值或整数值。 expr1 作为一个整数值进行计算，就是说，假如你正在验证浮点值或字符串值， 那么应该使用比较运算进行检验。 IF() (这一点在其被储存到临时表时很重要 ) 的默认返回值类型按照以下方式计算： 表达式 返回值 expr2 或expr3 返回值为一个字符串。
AI 研习社按：对于智能体来说，从零开始，通过最少的知识学习复杂的控制问题是一个众所周知的挑战。 日前，DeepMind 提出全新强化学习算法「调度辅助控制」（Scheduled Auxiliary Control (SAC-X)），教智能体从零开始学会控制，他们试图通过这种学习范式来克服智能体的控制问题 然而，这些方法依赖于大量与任务相关的知识，而从零开始，通过最少的预先知识学习复杂的控制问题仍然是一个众所周知的挑战。 利用元学习算法，调度器会在训练过程中得到改进，该算法试图最大限度地提高主任务的进程，进而显著提高数据效率。 ? 从这方面来说，SAC-X 是一种通用的强化学习方法，可以广泛应用于控制和机器人领域之外的一般稀疏强化学习环境。
最近花了些时间在学习TCP/IP协议上，首要原因是由于本人长期以来对TCP/IP的认识就只限于三次握手四次分手上，所以希望深入了解一下。 本文中会出现一些缩写，因为篇幅问题，无法每个都进行解释，如果你不明白它的含义，请自己去搜索了解，做一个主动寻求知识的人。 TCP协议有两个比较重要的控制算法，一个是流量控制，另一个就是阻塞控制。 四大算法 拥塞控制主要是四个算法：1）慢启动，2）拥塞避免，3）拥塞发生，4）快速恢复。这四个算法不是一天都搞出来的，这个四算法的发展经历了很多时间，到今天都还在优化中。 ? 拥塞状态时的算法 一般来说，TCP拥塞控制默认认为网络丢包是由于网络拥塞导致的，所以一般的TCP拥塞控制算法以丢包为网络进入拥塞状态的信号。 后记 本文为大家大致描述了TCP拥塞控制的一些机制，但是这些拥塞控制还是有很多缺陷和待优化的地方，业界也在不断推出新的拥塞控制算法，比如说谷歌的BBR。
最近花了些时间在学习TCP/IP协议上，首要原因是由于本人长期以来对TCP/IP的认识就只限于三次握手四次分手上，所以希望深入了解一下。 本文中会出现一些缩写，因为篇幅问题，无法每个都进行解释，如果你不明白它的含义，请自己去搜索了解，做一个主动寻求知识的人。 TCP协议有两个比较重要的控制算法，一个是流量控制，另一个就是阻塞控制。 四大算法 拥塞控制主要是四个算法：1）慢启动，2）拥塞避免，3）拥塞发生，4）快速恢复。这四个算法不是一天都搞出来的，这个四算法的发展经历了很多时间，到今天都还在优化中。 ? 拥塞状态时的算法 一般来说，TCP拥塞控制默认认为网络丢包是由于网络拥塞导致的，所以一般的TCP拥塞控制算法以丢包为网络进入拥塞状态的信号。 后记 本文为大家大致描述了TCP拥塞控制的一些机制，但是这些拥塞控制还是有很多缺陷和待优化的地方，业界也在不断推出新的拥塞控制算法，比如说谷歌的BBR。这些我们后续也会继续探讨，请大家继续关注。
目录 1、PID算法概念 2、PID算法参数调试 ---- 1、PID算法概念 PID算法是工业应用中最广泛算法之一，在闭环系统的控制中，可自动对控制系统进行准确且迅速的校正。 PID算法：就是“比例（proportional）、积分（integral）、微分（derivative）”，是一种常见的“保持稳定”控制算法。 常规的模拟PID控制系统原理框图如下所示： ? 数学公式可能比较枯燥，通过以下例子，了解PID算法的应用。 例如，使用控制器使一锅水的温度保持在50℃，小于50℃就让它加热，大于50度就断电不就行了？ ? 2、PID算法参数调试 PID算法的参数调试是指通过调整控制参数（比例增益、积分增益/时间、微分增益/时间）让系统达到最佳的控制效果。 ---- 拓展学习： 一文搞懂I2C通信 一文看懂Modbus协议 一文搞懂TCP的三次握手和四次挥手 一文搞懂三级管和场效应管驱动电路设计及使用 参考资料： PID原理和参数调试 谁曾想，听了个故事秒懂了
hehe --是注释单行的写法 /* ….. */可以注释多行 四：顺序控制goto 看例子： declare v_flag number := 1; begin while v_flag<16 loop v_flag := v_flag >> dbms_output.put_line('跳出来了'); end; mod(v,n)是取余数的意思， 这里写这个函数其实没意义 还不如直接判断变量是否等六 另外需要注意的是goto语句有很多限制
Demos： https://github.com/jiangheyan/JavaScriptBase 运算符 一、模% i % num ---> 0、1、2……num-1（i比num小取 style.background = arr[i%arr.length]; //[i%arr.length]会遍历0~arr.length，例如：0、1、2、0、1、2、0、1、2…… 5 6 //以上写法等同于 aInp.cheched){ aInp.checked = false; }else{ aInp.checked = true; } // 简单写法： aInp[i].checked; } 8、三元运算 x ? y : z; 流程控制 一、判断 1、if 2、switch switch(str){ case 'js': alert('js');
i = 0 //无限循环 for { if i == 500 { break } i++ } 推迟语句（Defer） Golang官方教程把这个推迟语句也放到了控制流里面
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