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强化学习之和价值(gym)

前言 —— 基于动态规划的强化学习一、1.1 伪码1.2 基于冰湖环境的码实验环境及介绍:FrozenLake8x8-v0import gymimport timeimport numpy steps.format(episode+1, reward, t+1)) env.render() break # 创建冰湖环境env = gym.make(FrozenLake8x8-v0)# value_table, policy = policy_iteration(env, iterations=100000, gamma=0.9)# 使用计算得到的打游戏play_game(env 二、价值2.1 伪码2.2 基于冰湖的码实验环境及介绍:FrozenLake8x8-v0import gymimport timeimport numpy as np def value_iteration value_table, policy = value_iteration(env, gamma=0.9)# 使用计算得到的打游戏play_game(env, policy, episodes=

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强化学习系列案例 | 利用和值求解迷宫寻宝

本案例中我们将使用强化学习方法解决迷宫寻宝,将其形式化为一个MDP,然后分别使用和值两种动态规划方法进行求解,得到的最佳。 某一阶段最优决,通过Bellman方程转化为下一阶段最优决的子,从而初始状态的最优决可以由终状态的最优决(一般易解)逐步求解。  22, 0))               # 其它状态选择向右动作以概率1转移到下一状态        else:            return ((1, state+1, -1))5.使用进行求解是一种动态规划算法 png重复评估(计算出对应V的)和提升(用V()更新),直到算法收敛,其流程如下:我们根据上述方法实现,首先初始化一个,所有状态都选择向下动作。 首先初始化每个状态的下价值为0,并设定一个阈值,用于判断下价值的更新程度,以便在收敛时及时停止循环,然后建立一个列表保存每次中更新的下价值,最后遍历所有状态,根据下价值的计算公式求解

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    贪心 || 0605 种花

    No.1目?No.2分析1、这只要判定下标为i,i-1,i+1对应的值同时为0就能在位置i插入花朵, 并且将flowerbed的值变为1。 No.3码class Solution {public: bool canPlaceFlowers(vector& flowerbed, int n) { int count=0; for(int i

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    nginx keepalive_timeout 设置分析

    ;网站后台管理 3.重现流程: 3.1 配置好tomcat后,直接加上nginx前段理(仅配置了http理) 3.2 一:当管理员后台上传文件时,大文件无法上传成功,出现time-out,经重复测试 ) while connecting to upstream),发现来源与nginx的连接数(设置的默认值为1024)达到上限 3.5发现这个后,我就想应该把nginx的连接数调大点,于是设置 4.那么这个应该如何解决呢? 将keepalive_timeout时间调小会导致上传操作可能无法完成;调大点的话,许多无效的http连接占据着nginx的连接数 这貌似是一个两难的! 我当时解决这个时候不确定Nginx有配置TCP keepAlive的选项,于是我打开Ngnix的源码,在源码里面搜索TCP_KEEPIDLE,相关的码如下:? 在商用负载设备上如果遇到类似的同样也可以通过这种方式解决。

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    解决win10没有组

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    安全码 | Conjur简介

    MAML(机器授权标记语言)是Conjur操作人员用来交流组织如何授予访权限和维护控制权的主要工具。它就是安全码(security policyas code)。 user aliceAlice加载表其用户的此。目前,用户无权访任何内容,并且该没有定义可以授予其访权限的任何内容。但以后会有。 用层(layers)、组(groups)、权限(entitlements)来解决单调乏味的。 赋予更大的权力随着Conjur的采用,Alice正在管理越来越多的团队的,需要将权力委托给每个团队的安全运营表。Conjur通过分支(policy branches)支持这一点。 从单个用户到一个完整的树,Conjur MAML使得建模基础设施、授予访权限、维护控制变得容易,所有这些都使用人类可读和机器可执行的码。

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    通过近似解决共同收益博弈(cs,AI)

    不幸的是,分散控制很困难——即使计算ε-最佳联合也完全是是NEXP。然而,最近重新发现的角度——一组理商可以通过常识进行配合——已经具有了能够在小型共同收益游戏中找到最佳联合的算法能力。 然而,它这样做的相似方式阻止它发现最佳联合,即使在足够小的游戏中也足以强制最优解。这项工作提出了CAPI,这是一种新型算法,与BAD一样,将常识与深度强化学习相结合。 然而,与BAD不同,CAPI优先考虑发现最佳联合而不是可扩展性。 虽然这种选择将CAPI从扩展到像Hanabi这样大的游戏中,但经验结果表明,在CAPI可以扩展的游戏中可以发现最佳的联合,即使其他现化多理强化学习算法无法发现。码可在此链接获取。 通过近似解决共同收益博弈(cs,AI).pdf

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    C++(STL):09---vector器失效

    在vector中,我们经常会使用器iterator对vector中的元素进行索引,也经常需要将器作为参数传递到vector的成员函数中,器使用非常方便,但使用不当也会给我们带来巨大的麻烦,下面就深入分析 vector器失效的场景 push_back导致器失效Release模式下能正常运行,是因为 器 it指向的内存虽然被释放了,但是it保存的内存地址依然是有效的, 这时候如果没有往这个地址对应的内存进行写操作的话 ,得到的结果自然是正确的,而C++并不会对这种情况做判断Debug模式下,会抛异常,是由于VC实现的stl中,对debug模式下的器操作做了更为严格的处理,扩容时将器赋值为了nullptr,自然会抛异常

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    dubbo 负载均衡、集群容错及动态

    dubbo 负载均衡random loadbalance 默认情况下,dubbo 是 random load balance 随机调用实现负载均衡,可以对 provider 不同实例设置不同的权重, 如果你需要的不是随机负载均衡,是要一类请求都到一个节点,那就走这个一致性 Hash 。 dubbo 集群容错 failover cluster 模式 失败自动切换,自动重试其他机器,默认就是这个,常见于读操作。 (调用失败就立即失败)failsafe cluster 模式 出现异常时忽掉,常用于不重要的接口调用,比如记录日志。 dubbo动态 默认使用 javassist 动态字节码生成,创建理类。但是可以通过 spi 扩展机制配置自己的动态

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    码 —— Open Policy Agent(开放理 OPA)简介

    它试图解决什么?事实上,API 和微服务的执行就如同微服务本身一样古老。没有一个生产级别的应用程序不执行访控制、授权和。 然而,由于你不希望所有有网络访权限的人都能够访支付 API,看到这样的敏感数据,你需要执行一个授权。OPA 以如下方式解决这个:1. 支付 API 向 OPA 查询一个 decision。 它使定义和解决以下变得非常容易:Bob 是否被允许对 apiv1products 执行 GET 请求?他实际上被允许查看哪些记录? 初试 OPA 到现在为止,你应该对 OPA 诞生的原因,它试图解决的,以及它的设计和管理方式有了相当清晰的认识。现在是试水的时候了,看看用 Rego 语言创建一个是什么样子。 • 由于缺乏一个可以在不同系统和平台之间使用的中央授权系统,导致了许多。例如,API 可能有自己的授权逻辑内置于码中,其他微服务可能依赖于一个或多个外部授权系统。

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    git分支管理的和冲突

    你需要的是一个能让你访、询并取得某应用IP地址的服务,就像DNS服务器。所以说搭建一个有许多应用的分布式系统比较难。Koding的Kite库旨在以一种简单快捷轻便的方式搭建分布式微服务应用。 但是你也用其他的替(当前支持PostgreSQL),只要它实现了 kontrol.Storage接口。Kontrol同时也有许多认证用户的方式。这是可定制的所以人们能用自己方式使用Kontrol。 首先,介绍一个最简单的形式(原谅我忽了错误处理,你不应该像我这样:))package main import github.comkodingkite func main() { k := kite.New 它可以被完全禁用,可以询用户密码(通过kite cli),可以获取令牌并验证用户提供的内容等等。kitectl是一个方便的CLI程序,可用于通过命令行轻松管理kites。 它包含开箱即用的通道理和反向理,可用于在单个端口应用后面多路复用kite。Koding正在实际生产中使用它,因此默认情况下它具有许多基于性能的修复和改进。编写Kite并使用它是最重要的部分。

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    SEO常见解决有哪些?

    对于SEO而言,我们在全年的工作中,会遇到各种千奇百怪的,我有一个小的习惯,就是记录各种解决,这样我在下次遇到类似情况的时候,就可以快速的找到解决方案,而无需花费大量的时间精力与资金成本。 50.jpg 那么,SEO常见的解决有哪些? 根据以往收集整理SEO解决的相关经验,我们将通过如下内容阐述: 1.内容写作 ①一篇文章的最优字数是多少? 答:围绕seo文章解决的展开思维,从各个角度分析事实,并利用解决,将这些点总结成小标,就成为文章的框架。 ③网站面临恶意采集的时候,该怎么办? ③修改文章时间戳,这个,算违规吗? 答:不要随意修改时间戳,容易被搜索引擎识别并遭算法打击,搜索引擎推出极光算法就是针对利用时间戳进行作弊的算法。 答:如果你总是遇到http500错误,你可能需要审查程序码,以及服务器的配置,看看是不是web.config等相关文件配置错误。 总结:以上有关于而导致的seo仅是一家之言,仅供参考。

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    GBDT树入门教程

    GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种的决树算法,该算法由多棵决树组成 二、 GB:梯度 Gradient Boosting好吧,我起了一个很大的标,但事实上我并不想多讲Gradient Boosting的原理,因为不明白原理并无碍于理解GBDT中的Gradient ,,即通过多棵树来共同决。 :A: 14岁高一学生,购物较少,经常学长;预测年龄A = 15 – 1 = 14B: 16岁高三学生;购物较少,经常被学弟;预测年龄B = 15 + 1 = 16C: 24岁应届毕业生;购物较多 ,经常师兄;预测年龄C = 25 – 1 = 24D: 26岁工作两年员工;购物较多,经常被师弟;预测年龄D = 25 + 1 = 26 那么哪里体现了Gradient呢?

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    【机器学习】树GBRT

    一、决树模型组合 单决树C4.5由于功能太简单,并且非常容易出现过拟合的现象,于是引申出了许多变种决树,就是将单决树进行模型组合,形成多决树,比较典型的就是树GBRT和随机森林RF。 MART (MultipleAdditive Regression Tree) 多决回归树Tree Net决树网络二、GBRT 树算法,在阿里内部用得比较多(所以阿里算法岗位面试时可能会到 0.给定一个初始值1.建立M棵决树(M次)2.对函数估计值F(x)进行Logistic变换3.对于K各分类进行下面的操作(其实这个for循环也可以理解为向量的操作,每个样本点xi都对应了K种可能的分类 ,经常师兄;预测年龄C = 25 – 1 = 24D: 26岁工作两年员工;购物较多,经常被师弟;预测年龄D = 25 + 1 = 26 那么哪里体现了Gradient呢? Lambda在这里充当替残差的计算方法,它使用了一种类似Gradient*步长模拟残差的方法。这里的MART在求解方法上和之前说的残差有不同。

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    【机器学习】树GBRT

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    PHP码安全

    防范文件系统攻击,如下只给php有限的权限用户提交上来的变量要监测和过滤,不能包含文件路径等特殊字符尽量避免使用PHP操作文件(删除),如果有这方面的需求,那用户可删除文件也必须是系统生成的随机名称 ,不可被用户控制数据库安全数据库安全主要防范的是sql injection,即sql注入攻击,提升数据库安全的如下:不用使用root帐号或者数据库所有者帐号连接数据库,连接数据库限定连接用户的ip使用 进行处理,输入url不允许传入非http协议用户身份验证使用令牌 token(csrf)http:htmlpurifier.org HTML Purifier 是开源的防范xss攻击的有效解决方案,其他安全线上环境关闭错误报告 这样有助于发现可能的用户攻击)Register Globals,弃用(移除)的特性,不要使用魔术引号特性,不要开启,在PHP-5.4中已经被移除尽量使用PHP的最新版本,最新版本修复了已知的很多安全漏洞和bug码中严格遵守上述 ,基本能保证码不会有太多的安全漏洞,能防范常见攻击。

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    【AlphaGo核心技术-教程学习笔记03】深度强化学习第三讲 动态规划寻找最优

    和最优 ?评估Iterative Policy Evaluation理论:评估一个给定的π,也就是解决“预测”:评估在这个方格世界里给定的。该等同于:求解该方格世界在给定下的(状态)价值函数,也就是求解在给定下,该方格世界里每一个状态的价值。?法求解(法进行评估)? 价值 value iteration:寻找最优π解决方案:从初始状态价值开始同步计算,最终收敛,整个过程中没有遵循任何。 预测:在给定计算价值函数。 控制寻找最优则先在给定或随机下计算状态价值函数,根据状态函数贪婪更新,多次反复找到最优;单纯使用价值,全程没有参与也可以获得最优,但需要知道状态转移矩阵,即状态

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    算法决兴起:人工智能时的若干伦理|AI观察

    我今天分享的主是《人工智能伦理:》。 人工智能时正在加速到来 算法决开始兴起 我们看到,第三次AI浪潮已经开启。这体现在三个层面。? 在技术层面,有算法的进步。 但是,我们也不能忽视AI背后的伦理。我今天主要讲四个方面的伦理。    第一个是算法歧视。    包括预测性警务、犯罪风险评估等等都存在类似的。所以,算法决其实缺乏对未来的想象力,而人类社会的进步需要这样的想象力。? 第二个是隐私。    在面对类似电车困境的时,功利主义和绝对主义会给出不同的道德选择,这种冲突在人类社会都是没有解决的,在自动化的场景下也会遇到这样的。?    第二个是价值对接的。 这个值得深思。

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    弄懂这 5 个,拿下 Python 器!

    本篇专写作思路,由几个,逐步讨论器存在的价值、使用的方法、以及如何转化为自身武器并真正用到日常Python中。第一个:什么是器? 器,英文 Iterator,它首先是个对象,其次它是访序列(Iterable)的一种方式。通常其从序列的第一个元素开始访,直到所有的元素都被访才结束。 器又是一个特殊的对象,特殊在于它必须实现两个方法:__iter__和__next__.第二个:为什么要有器?器存在的一个最重要价值:节省内存,这在小数据量时无足轻重。 第三个器怎么节省内存了?只知道使用器能节省内存,但却不知道怎么使用才能节省内存,下面就来回答这个。 第四个:如何自定义一个器?上面说过,器对象必须要实现两个方法,为了更加具体,我们演示如何自定义一个器。

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