图 github直达地址 https://github.com/fanshyiis/...
虽然每年 RL 方向的 paper 满天飞，但真正具有普遍实用价值的突破性工作实在不多，大多数还是在经典框架基础上的改进和扩展。DRL 常规武器库里的存货主要还是老三样：DQN，DDPG 和 A3C，它们是深度学习时代最成熟、最能体现智慧结晶的三个 DRL 框架，你可以在 GitHub 上找到无数相关代码，有 OpenAI，DeepMind 和 Nvidia 这些大公司的，也有个人爱好者的。对于 DRL 初学者，它们是最佳的敲门砖；对于算法研究者，它们是最厚实的 “巨人肩膀”；对于算法工程师，它们是最顺手的试金石。你完全可以把三个框架都放到项目模拟器上跑一跑，看哪个效果好就用哪个。当然，这三个算法框架都有各自的特点和适用 domain，结合对项目的分析，是可以提前评估最合适的算法的。
选自arXiv 作者：Deepak Pathak等 机器之心编译 参与：李泽南 无监督学习一直被认为是让人工智能在真实世界中有效工作的研究方向，此前大多数研究都会在训练时为人工智能加入奖励机制以明确目标。UC Berkeley 最近发表的论文提出了一种更为先进的方式，研究人员称这种「好奇心驱动」的人工智能算法不需要奖励机制就能学会如何进行《超级马里奥兄弟》和《Doom》两种游戏，并能达到超越以前方法的表现。该论文已被将于 8 月 6 日召开的 ICML 2017 大会接收。 论文链接：https://arx
系统工程的生命周期阶段是指一个系统从概念提出到退役的全过程中所经历的各个阶段。下面我将通过表格的形式，对每个阶段进行详细的讲解，并给出相应的例子。
我们的生信入门班和数据挖掘线上直播课程已经有了三年多的历史，培养了一波又一波优秀的生信人才，前面我们也发了不少学生的笔记和感悟，这一次想给大家展示一个优秀的“后浪”在老师的启发下自行思考和探索求知的例子，我们的“授人以渔”从来不是说说而已，希望大家都能学到解决问题的思维。
思想：对于最新发现的顶点v，如果它还有以此为起点而还未探索的边，沿此边探索。如果v的所有边已经探索完了，再回溯到发现v有起始点的那些边。一直到已经探索了从源起点可到的所有顶点为止。如果还有没探索的顶点，将它定义为一个新的源顶点，继续上述过程。
Jump Point Search算法的核心思想就是寻找到规划中的对称性Path并打破他们，从而避免扩展大量无用节点。
据估计，可合成的类药化合物的化学空间中存在1023-1060个分子，面对如此巨大的化学空间，即使高通量虚拟筛选技术也难以应对，不过人工智能技术的发展为更加快速有效地探索该化学空间提供了希望。目前，不少基于深度学习的分子生成模型备受关注，它们可以从头设计新分子，有效拓展了可探索的化学空间大小。但是，这些模型往往只是输出类药分子，并不考虑这些分子对于蛋白靶标的活性，而可以直接针对靶标蛋白结构优化输出分子对靶点的亲和性的分子生成模型报道仍非常少见。
前段日子出去玩了，游山玩水的，网太差，就下了个单机耍耍。水墨风，打斗效果挺不错的（那么，请问哪里能够下载到呢？）
在传统的policy optimization强化学习中，通常会手加一个动作熵作为探索项，然后对该项的权重因子调参以达到增加探索的目的。然而“In practice, moreover, policy gradient methods typically employ carefully tuned entropy regularization in order to prevent policy collapse.”，更严重的是动作熵的引入破坏了PG（policy gradient ）理论的自洽性，而对于一个理论来说自洽性重于泰山。
一、什么是.Net Micro Framework 它是一个.Net框架（微型框架），也是一个嵌入式系统OS，可以裸奔在ARM单片机上，也可以运行在别的嵌入式系统上。我们可以用VisualStudio C#开发代码，调用对应各种硬件的类库方法，实现对硬件的控制。 Microsoft® .NET Micro Framework简介 .Net Micro Framework_百度百科 【C#改变世界】谈谈自动化的软硬件及技术选型 .Net Micro Framework可以做什么？在单片机上有什么优势？ MF开发板-用途简介 .Net Micro Framework结构和特性【英文】 .Net Micro Framework硬件要求和功用【英文】 二、学习.Net Micro Framework需要准备些什么 学习MF，可以买我们准备好的套装；也可以自己买别家的板子（购买总目录里面有推荐），然后买我们的无限制固件；如果有一定技术，对MF移植有贡献，我们还可以赠送板子；如果兴趣很低，不想掏钱，那就申请试用吧（推广计划）！ .Net Micro Framework学习推广及赠送计划 .Net Micro Framework购买总目录（最低46元MF学习板） .Net Micro Framework固件（支持STM32F103ZET6/VET6开发板） 三、拿到开发板后如何下手 MF开发板都是STM32单片机开发板，一般出厂内置的是单片机C程序，我们当然是需要刷入MF系统！ 每一块开发板的三个地方是一定要找到的：用于刷固件的COM1、设为系统启动的Boot跳线、用于供电的USB口 不同开发板的这三个位置都不同，特别是探索者二号，COM1是由USB转的，同时具备供电能力。 因为驱动的问题，在64位系统特别是Win8x64上，绝大部分同学都无法刷机成功！ 开发板通用刷机教程 老树系列--.NET MF固件部署 MF前传——探索者二号简介 MF前传——雅典娜二号简介 MF前传——探索者一号简介 MF前传——探索者一号液晶屏接线 四、教程与例子程序 开发环境就是Visual Studio 2010 + .Net Micro Framework SDK，据说vs2008也可以，但vs2012不可以！ C#工程师学MF不建议学太多单片机知识，知道怎么找针脚接线就好。 老树系列--.NET MF环境的安装 MF干活——点灯神话 MF干活——C#数码管与跑马灯之舞（视频） 老树系列--2.Hello World 你懂的 老树系列--3.LED灯控制 老树系列--数码管显示 MF—探索者二号测试心得—UART MF—探索者二号测试心得—ADC12 五、.Net Micro Framework移植 MF是一座大宝库，还有许多宝藏没有挖掘，我们需要更多人加入移植，让大家可以使用更多的MF功能！ .Net Micro Framework移植环境准备 六、更多资料 QQ群：1600838 论坛：http://www.NewLifeX.com/MF/list.aspx 叶帆
快速的业务迭代要求快速的App发版节奏，随之而来的是质量保障压力的增大。而增大自动化程度，提升QA效率就是一种非常重要的手段，以适应快速发版的要求。
图是一组由边连接的顶点。任何二元关系都可以用图来表示。社交网络、道路等都可以用图来表示。
昨天刚刚教大家 如何更快地访问 GitHub，按照惯例，今天不得来一个 GitHub 教程？
https://blog.csdn.net/xyk_hust/article/details/86702700
Wildcard Matching Given an input string (s) and a pattern (p), implement wildcard pattern matching w
最近这波疫情，重现当年初中非典时期，甚至愈演愈烈，与之前初中时的封校住宿学习不同，已经工作的今天和太多的互联网信息大爆炸让我们有些焦虑，特别是，作为学习生物的人，我们也感到无能为力。官方媒体的科普，已经让大家对这个病毒的具体情况有所了解。我注意到，NJEM也已经把许多文章翻译成了中文版，以正视听。在这个时候，我们不能听信谣言！那么作为有些生物学素养的我们，也应该以自己的知识，学习下这个病毒的信息，以我们自己的理解！
【产生原因】序贯探索决策中有些动作频繁被执行，而有些动作几乎从不会被采样。由于训练分布完全依赖于序贯决策样本，导致训练出的数据分布局部化，即与完整状态-动作空间分布不同
作者 Kenneth O. Stanley & Jeff Clune 夏乙 编译自 Uber Engineering Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在深度学习领域，目前训练有很多层
阅读源码的工具很多，今天给大家推荐一款别具一格的源码阅读神器。它就是 Sourcetrail，一个免费开源、跨平台的可视化源码探索项目。
在监督学习中，训练数据带有来自神一般的“监督者”的答案。如果生活可以这样，该多好！
有一个图，我们想访问它的所有顶点，就称为图的遍历。遍历图有两种方法：广度优先搜索和深度优先搜索。 图遍历可以用来寻找特定的顶点或寻找两个顶点之间的路径，检查图是否连通。本文将详解图的两种遍历并用TypeScript将其实现，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
Spatial and Temporal Hierarchy for Autonomous Navigation using Active Inference in Minigrid Environment
其中MSKCC的就是cBioPortal，主页在：https://www.cbioportal.org/
选自Uber 作者：Kenneth O. Stanley、Jeff Clune 机器之心编译 参与：陈韵竹、刘晓坤 在深度学习领域，对于具有上百万个连接的多层深度神经网络（DNN），现在往往通过随机梯
深度优先搜索（DFS）是一种用于图或树的遍历算法，它沿着路径直到无法继续前进，然后回退到前一个节点，继续探索其他路径。
ps: 邻接矩阵的意思是： 用一个二数组表示个顶点间的关系，来确定各顶点间的关系，因为图为有向图，所以上图的邻接矩阵如上
i) mainPop 一旦进入可行区域，在整个演化过程中几乎不会保留任何不可行的解决方案。相比之下，auxPop 可以在整个进化过程中保持不可行的解决方案。即mainPop是以可行性为导向的，主要侧重于探索可行区域。另一方面，auxPop 可以广泛保留不可行的解决方案，从而探索不可行的区域。就搜索空间的探索而言，这两个种群在本质上是互补的。ii) auxPop 中可行解决方案的数量随迭代次数而变化，并且因问题而异，具体取决于可行和不可行区域的几何形状。对于图 7 中的所有问题，我们可以观察到，在切换点之前 auxPop 中可行解的数量变化很小。这是因为当检测到 auxPop 中解的收敛稳定性时，搜索阶段会发生变化。iii) 切换后 auxPop 中可行解的数量有所增加。这是因为 auxPop 开始从不受约束的 PF 向真正的 PF 移动。尽管如此，对于 Type-II、III 和 IV 问题，即图 7(b)-(d) 中的 CTP7、MW7 和 LIRCMOP1，auxPop 即使在演化的后期仍然有许多不可行的解决方案，旨在利用接近真实 PF 的不可行解所携带的有用信息。
Given an m x n grid of characters board and a string word, return true if word exists in the grid.
安妮 编译自 ArXiv 量子位出品 | 公众号 QbitAI 近日，谷歌DeepMind团队的Meire Fortunato、Mohammad Gheshlaghi Azar、Bilal Piot等12人在ArXiv上发表了一篇新论文，主要探索了嘈杂网络(Noisy Networks, NoisyNet)以及在游戏中应用的表现。 量子位将论文中部分内容整理编译，与大家分享。 论文摘要 本文提出了NoisyNet，一种权重中增加了参数噪声的深度强化学习智能体，也证明了这种智能体策略的诱导随机性可被用来辅助有
牛客 Verilog 刷题入门篇1~24 + 进阶篇1~34 题解代码，所有代码均能通过测试，配合视频讲解效果更佳。本文给出代码，部分题目给出必要说明。 很多题目本身出题有些问题，着重理解题目，没必要钻牛角尖。
上一篇文章我们简单介绍了一下什么是图，以及用JS来实现一个可以添加顶点和边的图。按照惯例，任何数据结构都不可或缺的一个point就是遍历。也就是获取到数据结构中的所有元素。那么图当然也不例外。这篇文章我们就来看看如何遍历以及用js来实现图的遍历。 首先，有两种算法可以对图进行遍历：广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。图的遍历可以用来寻找特定的顶点，可以寻找两个顶点之间有哪些路径，检查图是否是联通的，也可以检查图是否含有环等等。 在开始代码之前，我们需要了解一下图遍历的思想，也就是说，
腾讯云官网作为用户接触腾讯云的第一阵地，官网的气质和第一印象对用户至关重要，这次的图形重塑和技术探索也是对腾讯云的深入的改头换面，我们也把这次看得见的设计和看不见的思考呈现给大家。
在 TiDB Hackathon 2020 赛事中，TiGraph 项目在 TiDB 中实现了一套新的 Key-Value 编码来引入图模式，处理传统关系型数据库难以覆盖的图数据分析场景，实现了 TiDB 在四度人脉的计算性能大幅提升，夺得了二等奖。
EE是推荐系统中不变的话题，我们需要通过探索用户的兴趣来避免进入闭环，增加推荐系统的多样性和个性化，因此需要在探索和利用之间做权衡。
假设有一个函数 f(x)。其计算成本很高，它不一定是分析表达式，而且你不知道它的导数。
上一篇文章我们简单介绍了一下什么是图，以及用JS来实现一个可以添加顶点和边的图。按照惯例，任何数据结构都不可或缺的一个point就是遍历。也就是获取到数据结构中的所有元素。那么图当然也不例外。这篇文章我们就来看看如何遍历以及用js来实现图的遍历。
11月25日，京东JDDiscovery-2020京东全球科技探索大会在北京召开，本次会议主题为“数智互联 . 共创未来”，会上，京东集团技术委员会主席、京东智联云总裁、IEEE Fellow周伯文博士在演讲中提出：技术是未来十年最大的确定性，它与企业不断发展壮大的确定性相结合，将预示着，2030年所有的企业都将成为技术企业。
从 2020年11月11日 发布的第一本 《妙笔生花》，到今天 2022年09月14日 发布的第七本 《梦始之地》 。耗时近两年的时光，总算迎来了七剑合璧的时刻。这份对 Flutter 框架探索历程所留下的印记，将成为我人生中为数不多的完整作品。
iOS底层提升方案 下方学习大纲大家可以参考学习《OC底层、核心编程探索》专栏的索引。 OC底层探索 OC对象占用内存原理 OC对象 最少占用 16 个字节内存. 当对象中包含属性, 会按属性占用内存开辟空间. 每一行 16 个字节中, 剩余内存如果可以放下剩余其中一个属性 (参考倒数第二张图) , 则会在行末存储 (注意: 并非一定是按照定义顺序来开辟空间, 放不下就开辟这样). 放不下时会重新开辟一行存储. 最终满足 16 字节对齐标准. Runtime & 环境搭建 objective C语言把能在编
今天，笔者从 百度App Objective-C/Swift 组件化混编之路（二）- 工程化 时，就被灌输了一个”新知识“：module 会供链接器使用 。
在一个排序的链表中，存在重复的节点，如何删除链表中重复的节点并返回删除后的链表头指针？例如：1->2->3->3->4->4->5，处理后为: 1->2->5。
人类的训练过程：当飞盘抛向空中后，如果狗叼住飞盘，此时给予狗一块肉作为奖励；如果狗没有叼住飞盘，就不给肉；狗的目标是希望自己得到更多的肉，于是当飞盘飞出后狗越来越展现叼住飞盘的动作以得到更多的肉；通过这样的过程，狗便学会了叼飞盘的动作
春节仿佛还在昨天，转眼间2023年已经过半。分享和总结一下自己过去的这6个月吧！你可以从以下几个方面展开谈谈。
大家好，猫头虎博主来了！在这篇Go生态洞察专栏文章中，我们将深入研究Go语言声明语法的奥秘。从Google I/O大会上Rob Pike的精彩讲解中，我们会对比C语言传统与Go的不同之处，以及为何Go语言的声明会有如此设计。如果你正在用Go编程或对声明语法感到好奇，那就跟我一起深入探究吧！🔍🚀
今日 @开源中国 一则消息引发热议：微软计划将 Rust 作为 C 和 C++ 的安全替代品。
为了确定我们的分群是否可能是由于细胞周期阶段或线粒体表达等人工因素造成的，可视化探索这些指标以查看是否有任何簇表现出富集或与其他簇不同，这是很有用的。然而，如果观察到特定簇的富集或差异，它可以用细胞类型来解释，那就可以不必担忧。
▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ LiveVideoStackCon 2023上海正在招募讲师，扫码或阅读原文了解信息 上周五，与海蜂法务、海蜂坤行的联合创始人王莹交流了GPT在法律行业的机会。首先行业基本认为大模型加行业小模型的方式可行，但要在法律行业落地需要解决好数据安全和隐私问题。第二，在大模型成熟之前，法律行业就在探索自动化的提供法律服务的可能，比如法务咨询机器人等。直到大模型成熟后，行业开始加速探索。第三，GPT在法律行业的落地需要解决信用和成本问题。知名律所和知名律师更容易取得客户的信任，相比之
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