我们能像估算Big O一样估算Big Omega吗？ - 腾讯云开发者社区

由于在 DQN 算法中将训练网络的参数记为 \omega ，将目标网络的参数记为 \omega^{-} ，这与本节中 Double DQN 的两套神经网络的参数是统一的，因此，我们可以直接写出如下 Double...由于 DQN 只能处理离散动作环境，因此我们无法直接用 DQN 来处理倒立摆环境，但倒立摆环境可以比较方便地验证 DQN 对 Q 值的过高估计：倒立摆环境下 Q 值的最大估计应为 0 （倒立摆向上保持直立时能选取的最大...假设在状态 s 下所有动作的期望回报均无差异，即 Q^{*}(s,a)=V^{*}(s) （此设置是为了定量分析所简化的情形，实际上不同动作的期望回报通常会存在差异）；假设神经网络估算误差 Q_{\omega...那么，对于任意状态 s ，有： \mathbb{E} \Big[ \max_a Q_{\omega^{-}}(s,a) - \max_{a'}Q_{*}(s,a') \Big] = \dfrac{m-1...证明：将估算误差记为 \epsilon_a = Q_{\omega^{-}}(s,a) - \max\limits_{a'}Q^{*}(s,a') ，由于估算误差对于不同的动作是独立的，因此有： P(\

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算法时空复杂度分析实用指南

Big O 表示法首先看一下 Big O 记号的数学定义： O(g(n))= {f(n): 存在正常量c和n_0，使得对所有n ≥ n_0，有0 ≤ f(n) ≤ c*g(n)} 我们常用的这个符号O...都按最坏情况来处理，高度为N的一棵满K叉树，其节点总数为K^N - 1，用 Big O 表示就是O(K^N)。当然，我们知道这棵树上的节点数其实没有这么多，但用O(K^N)表示一个上界是没问题的。...但当底层数组扩容时会分配新内存并把原来的数据搬移到新数组中，这个时间复杂度就是O(N)了，那我们能说在数组尾部添加元素的时间复杂度就是O(N)吗？...N) * O(K) = O(NK) 像「状态」「子问题」属于动态规划类型问题特有的词汇，但时间复杂度本质上还是递归次数 x 函数本身复杂度，换汤不换药罢了。...最后总结本文篇幅较大，我简单总结下重点： 1、Big O 标记代表一个函数的集合，用它表示时空复杂度时代表一个上界，所以如果你和别人算的复杂度不一样，可能你们都是对的，只是精确度不同罢了。

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大规模敏捷之Big Room Planning

你希望在big room planning上有足够的了解和授权。掌握所有总体规划的史诗故事，包括估算和优先事项。...开始估算时，从寻找一个人一周或两个人在2天半内能完成的功能开始。算它5个点，然后以其为标准，估算其他功能。...不断尝试反思big room planning那两天记得在big room planning的开场白中提到的可能出现的状况吗？这就是你该为下次做得更好而收集信息的时候。...最后，与任何敏捷实践一样，暂停一下以反思什么顺利进行了，什么在下次big room planning中需要改善是极有价值的。行动号召下次你如果有超过2-3个团队的项目，可以试试。...也许你最终像Martin一样也说不定，Martin是我目前参与的一家银行的CRM项目的负责人。在总体规划和big room planning之后的几个星期，他说：“我爱上这规模化计划了。

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Hands on Reinforcement Learning Advanced Chapter

要让智能体和人一样玩游戏，我们需要让智能体学会以图像作为状态时的决策。我们可以利用 7.4 节的 DQN 算法，将卷积层加入其网络结构以提取图像特征，最终实现以图像为输入的强化学习。...证明：将估算误差记为ϵa=Qω−(s,a)−max⁡a′Q∗(s,a′)\epsilon_a = Q_{\omega^{-}}(s,a) - \max\limits_{a'}Q^{*}(s,a')ϵa...DQN 中一样，我们采取类似于目标网络的方法，将上式中r+γVω(st+1)r + \gamma V_{\omega}(s_{t+1})r+γVω(st+1)作为时序差分目标，不会产生梯度来更新价值函数...并且大量的实验结果表明，与 TRPO 相比，PPO 能学习得一样好（甚至更快），这使得 PPO 成为非常流行的强化学习算法。...如果动作个数是无限的，虽然我们可以像 8.3 节一样，将动作空间离散化，但这比较粗糙，无法精细控制。那有没有办法可以用类似的思想来处理动作空间无限的环境并且使用的是离线策略算法呢？

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【斯坦福算法分析和设计02】渐进分析

Big-Oh Notation 2.1 文本定义 2.2 图形定义 2.3 数学定义 3. 2个例子 3.1 k阶多项式是O(n^k) 3.2 k阶多项式不是O(n^(k-1)) 4....Big Omega and Theta 4.1 Big-Omega表示法 4.2 Big-theta表示法 4.3 Little-O表示法 4.4 渐进性表示法的来源 5....Algorithm 1 数组A中包含整数t吗？...Big-Oh Notation 2.1 文本定义大O表示法关注的是定义在正整数n = 1,2,3..上的函数T(n)，T(n)总是表示某个算法的最坏情况运行时间的上界，那么当我们说T(n)=O(f(n...Big Omega and Theta 4.1 Big-Omega表示法文字表示法就是，当且仅当T(n)的下界是由f(n)的一个常数积所确定，那么T(n)就是另一个函数f(n)的大。

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算法复杂度分析与最大子串问题算法复杂度分析最大子序列问题

(N))$ 如果存在常数c与$n_{0}$使$N \geq n_{0} $时，有$T(N) \geq cf(N)$，则记 $T(N) = \Omega(f(N))$ 当且仅当$T(N) = O(f(N)...= o(f(N))$ 若使用比较简单（不甚准确）的表达：当T(N)增长的比f(N)慢的时候，认为$T(N) = O(f(N))$ 当T(N)增长的比f(N)快的时候，认为$T(N) = \Omega(...f(N))$ 当T(N)和f(N)一样快的时候，认为$T(N) = \Theta(f(N))$ 算法复杂度分析运算加法：T1(N)=O(f(x))，T2(N)=O(g(x))，则T1(N) + T2(...N) = max{O(f(x)),O(g(x))} 乘法：同上假设，T1(N)* T2(N) = O(f(x) * g(x)) 算法时间估算时间估算中，认为每个操作花费时间为1，跳转，判断等所消耗时间可以忽略...，该算法花费时间$O(N^{2})$，由以上可以得出一些结论：顺序语句：时间估算为语句中耗时最多的一条判断语句：时间估算为不超过所有分支运算时间之和（与选择最耗时的一个分支相同）循环语句：时间估算为循环次数的乘积

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详解 Redis 中 big keys 发现和解决

big keys 是如何产生的一般来说,big keys 的产生都是由于程序的设计不当，或者对数据的规模没有一个大体的估算。...变成了 big keys。社交类：例如某个大V微博粉丝量很大,如果不做合理的设计，也是 big keys。...除了查询 big keys 比较耗时，删除 big keys 也会导致一样的问题。...big keys 处理异步删除 big keys 找到 big keys 之后，首先需要删除对应的big keys，但是使用 del 命令删除 big keys 是比较耗时的。...big keys 的产生可能由于设计不合理或者对数据大小估算错误，导致数据偏大。解决 big keys 先紧急使用异步删除 unlink 命令删除缓存。然后将单个 key 拆分成多个小 key。

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【机器学习】有趣的机器学习：最简明入门指南

但最重要的是，你写下了最终的成交价：这是我们的“训练数据”。 ? 我们要利用这些训练数据来编写一个程序来估算该地区其他房屋的价值： ? 这就称为监督式学习。...看了这些题，你能明白这些测验里面是什么样的数学问题吗？你知道，你应该对算式左边的数字“做些什么”以得出算式右边的答案。在监督式学习中，你是让计算机为你算出数字间的关系。...如果我们能找出对每栋房子都适用的完美权重，我们的函数就能预测所有的房价！...图中蓝色的最低点就是代价最低的地方——即我们的程序偏离最小。最高点意味着偏离最大。所以，如果我们能找到一组权重值带领我们到达图中的最低点，我们就找到了答案！ ?...因此，我们只需要调整权重值使我们在图上能向着最低点“走下坡路”。如果对于权重的细小调节能一直使我们保持向最低点移动，那么最终我们不用尝试太多权重值就能到达那里。

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Hands on Reinforcement Learning 10 Actor-Critic Algorithm

我们将 Critic 价值网络表示为 V_\omega ，参数为 \omega 。...于是，我们可以采取时序差分残差的学习方式，对于单个数据定义如下价值函数的损失函数： \mathcal{L}(\omega) = \dfrac{1}{2} \Big(r + \gamma V_{\omega...}(s_{t+1}) - V_{\omega}(s_t)\Big)^2 与 DQN 中一样，我们采取类似于目标网络的方法，将上式中 r + \gamma V_{\omega}(s_{t+1}) 作为时序差分目标...因此，价值函数的梯度为： \nabla_{\omega}\mathcal{L}(\omega) = - \Big( r + \gamma V_{\omega}(s_{t+1}) - V_{\omega...}(s_t) \Big) \nabla_{\omega} V_{\omega}(s_t) 然后使用梯度下降方法来更新 Critic 价值网络参数即可。

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大厂Redis性能优化指南

8 Big Key 那么什么样的Key才算是Big Key呢? 一般key的值大于10KB时可以算是Big Key了。...下面我们看一下如何进行发现与优化查询 Big Key 可以使用脚本进行查询，大概思路就是使用 scan 游标查询 key，然后使用 memory usage key 获取这个 key 与 value...O) 单独的子线程处理中，减少删除 big key 对 redis 主线程的阻塞。...那么如何估算该值呢？...一般我们网络故障时间一般是min级别，所以如下公式：理想值 = 根据当前QPS估算每分钟可写入多少字节 ✖️ 可能发生故障的min 9.2 避免复制风暴 9.2.1 单主节点复制风暴一般发生在 Master

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机器学习爱好者必读的入门指南

从这里，你能得出考试中的数学问题是什么吗？你需要知道你应该用左边的数字“做点什么运算” 来得到右边的每个答案。在监督学习中，就是让计算机为你计算这种关系。...这很酷，但是能够估算房价真的算作“学习”吗？作为一个人，你的大脑几乎可以处理任何情况，并且是在没有任何明确指示的情况下学习如何处理这种情况。...这些是我们的权重。如果能计算出适用于每套房子的完美权重，我们的函数就能预测房价！...我们的成本函数图看起来像一个碗。纵轴代表成本。在这张图中，蓝色的最低点就我们成本最低的地方，即函数误差值最小。最高点是我们错误值越大的地方。...所以，如果我们能找到这个图形最低点的权重，我们就得到答案了！ ? 所以我们只需要调整权重，在这个图上“下山”到最低点。

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机器学习爱好者必读的入门指南

从这里，你能得出考试中的数学问题是什么吗？你需要知道你应该用左边的数字“做点什么运算” 来得到右边的每个答案。在监督学习中，就是让计算机为你计算这种关系。...这很酷，但是能够估算房价真的算作“学习”吗？作为一个人，你的大脑几乎可以处理任何情况，并且是在没有任何明确指示的情况下学习如何处理这种情况。...这些是我们的权重。如果能计算出适用于每套房子的完美权重，我们的函数就能预测房价！...如果我们将 numberofbedroom 和 sqft 的成本函数的所有权重可能值绘制出来，我们会得到这样一个图形: 我们的成本函数图看起来像一个碗。纵轴代表成本。...在这张图中，蓝色的最低点就我们成本最低的地方，即函数误差值最小。最高点是我们错误值越大的地方。所以，如果我们能找到这个图形最低点的权重，我们就得到答案了！

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Hands on Reinforcement Learning 07 Deep Q Network

于是，对于一组数据 \Big\{(s_i,a_i,r_i,s_i')\Big\} ，我们可以很自然地将 Q 网络的损失函数构造为均方误差的形式：图片至此，我们就可以将 Q-learning 扩展到神经网络形式...} Q_{\omega^{-}}(s',a')\Big)\bigg] 中的 Q_\omega(s,a) 项，并且使用正常梯度下降方法来进行更新。...max} Q_{\omega^{-}}(s',a')\Big)\bigg] 中的 \Big(r + \gamma\underset{a'}{\max} Q_{\omega^{-}}(s',a')\Big...max_aQ_{\omega^{-}}(s_{i+1},a) 最小化目标损失 L=\dfrac{1}{N}\underset{i}{\sum}\Big(y_i - Q_\omega(s_i,a_i)\Big...要让智能体和人一样玩游戏，我们需要让智能体学会以图像作为状态时的决策。我们可以利用 7.4 节的 DQN 算法，将卷积层加入其网络结构以提取图像特征，最终实现以图像为输入的强化学习。

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Redis中的Big Key问题：排查与解决思路

这个问题往往被低估，Big Key会对 Redis 的效率和整体性能产生重大影响。在本文中，我们将深入探索 Big Key 问题的源头，讨论它如何影响系统性能，并提供相应的解决策略。...通过了解和解决 Big Key 问题，我们可以更有效地利用 Redis，优化我们的系统并提高性能。...如果当前key存在，则返回key的value实际使用内存估算值，如果key不存在，则返回nil。...Key问题解决思路当发现存在Big Key问题时，我们需要及时采取措施来解决这个问题。...下面列出几种可行的解决思路：分割大key 将Big Key拆分成多个小key。这个方法比较简单，但是需要修改应用程序的代码。就像是把一个大蛋糕切成小蛋糕一样，有点费力，但是可以解决问题。

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Redis中的Big Key问题：排查与解决思路

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初学者福利！无需编码，使用KNIME构建你的第一个机器学习模型

作为一个示例，我们在本教程中要解决的问题是在Datahack中可以访问的“Big Mart Sales（大商场销售）”实践问题。...使用这个模型，Big Mart将尝试了解产品和商店的属性，这些特性在增加销售中起着关键的作用。 2.1导入数据文件让我们从第一步开始，导入我们的数据。 ?...在像显示的那样拖放之后，我们将把文件阅读器的输出连接到节点的“Linear Correlation”的输入。点击顶部面板上的绿色按钮“Execute”。...拖放它，并将我们的文件阅读器的输出连接到节点。 ? 3.2虚拟估算值（Imputations）要虚拟估算值时，选择节点Missing Values，然后单击configure。...现在，当我们执行它时，带有估算值的完整数据集将在节点的输出端口“Missing Values”中准备好。

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关于执行计划中的%CPU的含义 (r7笔记第25天)

statements that use the rule-based approach, this column is NULL User-defined CPU cost IO_COST I/O...User-defined CPU cost 对于%CPU的计算方式，还是根据CBO模型估算的值，我就不按照这位大师的方式了。自己准备了一些数据也来简单模拟一下。...from test_big big,test_small small where big.object_id=small.object_id order by big.object_id; 查看执行计划信息如下...我们来看看plan_table中的结果。...再来看一个例子，我们开启一个并行查询。 SQL> explain plan for select /*+parallel*/ *from test_big ; Explained.

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怎么计算我们自己程序的时间复杂度

Big O Notations 如何计算程序的时间复杂度呢？最常用的度量方式叫做 Big O Notations 翻译过来叫大O标记法。...< O(n^n) 在写程序时，我们要注意时间复杂度增量的问题，尽量避免爆炸级增长。了解完时间复杂度的大O标记法后，接下来我们看下怎么把我们平时接触的代码转化为其对应的时间复杂度。...固定次数循环 for (let i = 0; i < 4; i++) { statement1; statement2; } 针对固定条件的循环，像上面这个程序一样，无聊时固定循环4次还是 100...2n) ，所以在平时写代码时在你不确定程序能执行多少次的时候，最好不要轻易使用递归调用。...总结这篇内容我们梳理了一下不同的时间复杂对大概对应什么样的代码，让我们能更正确地估算自己写的程序的时间复杂度。在写程序时，我们要注意时间复杂度增量的问题，尽量避免爆炸级增长。

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Latex 公式速查

例如有下面公式 \begin{equation} \label{eq:eps} \epsilon > 0 \end{equation} 引用的方式需要使用 \ref ，从公式 (\ref{eq:eps}), 我们可以知道的德熙是逗比...), we can know lindexi is doubi \end{document} 希腊字母 \alpha,\beta, \gamma,\lambda,\xi,\pi,\mu,\Phi,\Omega...\alpha,\beta, \gamma,\lambda,\xi,\pi,\mu,\Phi,\Omega 大写字符就是把第一个字符大写 \Alpha,\Beta, \Gamma,\Lambda \Alpha...,\Beta,Γ,Λ 小写希腊字母 α \alpha θ \theta o o υ \upsilon β \beta ϑ \vartheta π \pi φ \phi γ \gamma..., \Big, \bigg 及 \Bigg 表示不同的大小，后面可以添加不同的括号和| \big(\Big(\bigg(\Bigg( 点在输入省略号就经常需要使用点，\ldots使用的是对其下方，\

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数据结构之时间复杂度和空间复杂度

那么我们该如何衡量一个算法的运行快慢呢？我们注意到算法的运行时间与算法中语句的执行次数是成正比例的，因此我们就把算法中基本操作的执行次数作为算法的时间复杂度。 2.时间复杂度是算具体的执行次数吗？...因此实际计算时，我们不一定要计算精确的执行次数，只需要一个大概的估算即可表示算法的时间复杂度即可。 3.如何估算时间复杂度？...（大O的渐进表示法） 1.大O符号（Big O notation）：是用于描述函数渐进行为的数学符号。...2.空间复杂度是算具体的变量数吗？空间复杂度计算规则基本跟时间复杂度类似，也是使用大O渐进表示法，只需要计算出它大概属于哪个量级即可。...（时间复杂度中已经介绍过大O的渐进表示法，这里就不再赘述了）实际上，目前我们更关注时间复杂度，不太关注空间复杂度，原因可以参考摩尔定律。

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Hands on Reinforcement Learning 08 Deep Q Network Advanced

算法时空复杂度分析实用指南

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【斯坦福算法分析和设计02】渐进分析

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