关注我们，一起学习~ 导读 上一次分享了十个问题认识MDP，强化学习的目的是要找到一个策略π，使得累积回报的期望最大。这次和大家分享如何在MDP下做决策以及如何得到各个状态对应不同动作下的v值。...策略迭代 策略迭代的想法是分两步： 第一步：策略评估遍历每一个状态，计算该状态下根据现有策略执行不同动作的累积回报的期望，重复上述计算直到收敛，即在第t次遍历完所有状态后的值函数和第t-1次的遍历完所有的状态后的值函数没有变化或者变化小于阈值...以下为策略迭代的伪代码，可以参考上述的文字描述进行理解 值迭代 因为策略迭代每次都需要等到每个状态对应的值函数收敛后，再进行策略的更新与提升，但有时候即使状态对应的值函数没有收敛，也可以进行策略的改善...值迭代就是从这个想法出发提出的方法，他与策略迭代不同的是策略迭代每次都需要等到值函数收敛后在进行策略提升，值迭代是在计算该状态下不同动作的值函数后，寻找最大的值函数对应的动作，进行保留，当不同状态的值函数收敛后...代码 本文对应的方法已经上传到了github上面，并对代码进行了注释，希望对大家理解策略迭代和值迭代有帮助。
本案例中我们将使用强化学习方法解决迷宫寻宝问题，将其形式化为一个MDP问题，然后分别使用策略迭代和值迭代两种动态规划方法进行求解，得到问题的最佳策略。...，记为 截屏2020-04-22 下午2.31.41.png 2.Bellman方程 可以利用动态规划的方法求解策略下状态价值，动态规划的思想是将一个问题拆成几个子问题，分别求解这些子问题，即可推断出大问题的解...某一阶段最优决策的问题，通过Bellman方程转化为下一阶段最优决策的子问题，从而初始状态的最优决策可以由终状态的最优决策(一般易解)问题逐步迭代求解。...6.总结 在本案例中，我们将迷宫寻宝问题形式化为一个MDP问题，并使用策略迭代和值迭代两种方法得到问题的最佳策略。从结果可以看到，策略迭代和值迭代得到的最佳策略是一致的。...由最佳策略得到的行动路线不仅移动步数最少，而且执行动作的个数也是最少的，可以说是一个最佳的选择。策略迭代比值迭代用了更少的迭代次数。 强化利用策略迭代和值迭代求解迷宫寻宝问题 .jpg
前言 —— 基于动态规划的强化学习 一、策略迭代 1.1 伪代码 1.2 基于冰湖环境的代码 实验环境及介绍：FrozenLake8x8-v0 import gym import time import...-随机策略 (16个状态下的[0,4)策略) policy = np.random.randint(low=0, high=env.nA, size=env.nS) # 初始化value...) env.render() break # 创建冰湖环境 env = gym.make('FrozenLake8x8-v0') # 策略迭代...value_table, policy = policy_iteration(env, iterations=100000, gamma=0.9) # 使用迭代计算得到的策略打游戏 play_game...value_table, policy = value_iteration(env, gamma=0.9) # 使用迭代计算得到的策略打游戏 play_game(env, policy, episodes
你好，我是zhenguo（郭震） 今天，介绍强化学习第6篇：策略迭代 策略迭代是马尔可夫决策过程（MDP）中的一种求解方法，当然也是强化学习常用求解方法。...策略改进 接下来，策略迭代第二步，「策略改进」。 ❝在策略改进阶段，根据已经计算得到的值函数，更新策略，以便在每个状态下选择更好的行动。...new_policy 总结 策略迭代的过程是循环进行策略评估和策略改进，直到策略收敛到最优策略为止。...在每次迭代中，我们都会根据当前的策略评估值函数，并根据评估得到的值函数改进策略，然后再次进行策略评估，不断循环迭代，直到最终找到最优策略。...策略迭代是一种通过反复评估和改进策略的方法来求解马尔可夫决策过程的算法。它通过不断优化策略和值函数来找到最优策略，并帮助我们在迷宫游戏等问题中做出最佳的决策。
因为reserve是不会缩容的，缩容和扩容是需要代价的，而扩容是不可避免的，但是缩容就不必要了，采用空间换时间的策略。 在最初状态，_start是指向空指针的，因此在扩容的时候需要判断一下。...void insert(iterator pos, const T& val)； 这部分很重要，因为涉及了迭代器失效问题！...我们都知道，在插入数据前，我们需要进行一次判断，判断容器的容量是否满了，如果满了，则需要扩容，而问题也就发生在这里，扩容会导致迭代器失效的问题！...（当然，迭代器失效的问题不仅仅会出现在这） 在扩容的时候，是重新开辟一块大的空间，然后释放原来的空间，看下图： 这样就导致了插入数据失败。...其实迭代器失效，也就是野指针的问题。 解决迭代器哦失效，便是 3.实现迭代器 普通对象迭代器： 刚好，迭代器的begin刚好就是_start,end也刚好是_finish。
最近在开发过程中，定位一个问题的时候，发现多线程场景下大量创建和销毁某个C:\Windows\System32\reg.exe时出现了383个进程创建消息处理的接口，和384个进程销毁处理消息的接口都在等待锁...为了上述模拟多线程访问死锁的问题，我简单写了个demo示例，在main函数中创建了两个线程，其中一个线程对std::map g_cityMap数据做删除操作，另外一个线程对...map迭代器失效问题 下面来看一下错误的map迭代器失效写法，代码如下： #include #include #include #include...erase迭代器只是被删元素的迭代器失效，但是返回值为void， 所以要采用erase(iter++)的方式删除迭代器。...STL容器迭代器失效情况分析、总结 迭代器失效的几种情况总结
上篇《常见技术类缺陷及解决方案》发布后，有小伙伴留言说团队中有部分测试人员，对业务缺陷也不敏感，经常在迭代测试中发现不了问题，等到UAT环境业务验收时，会发现大量的缺陷，导致业务团队对IT团队的交付质量失去信心...结合迭代测试中的具体业务测试场景，了解业务的流转规则、约束条件及数据流向。业务时序图可以帮助我们更好的了解场景细节，这也是测试用例设计中场景法的基础。...02 制定明确地测试策略 在迭代开始前，测试负责人应该明确知道本次迭代的测试策略是什么，即明确两个问题：测什么？怎么测？设计测试策略的目标是“减少缺陷的出现和发布”。...迭代测试没有测试报告？你能想象吗？这些笔者都经历过。如果没有严格地执行测试流程，那么就无法保障测试活动的下限。...在复盘活动中，有一项比较重要的内容，就是缺陷分析，在某个迭代或者版本的周期内（或者更长时间），对BUG产生的原因、修复周期、累积趋势进行分析。
你好，我是郭震(zhenguo) 今天介绍强化学习第7篇：强化学习策略迭代代码实现 首先，我们导入包： import numpy as np 其次，定义迷宫状态空间大小，在这里是9个空格，所以状态数...： policy = np.ones((num_states, num_actions)) / num_actions values = np.zeros(num_states) 策略迭代两步： 1）...策略评估函数 2）策略改进 迭代第一步：策略评估 主要就是更新values，核心一行代码下面： v += policy[s][a] * (rewards[s][a] + values[next_state...np.zeros(num_actions) new_policy[best_action] = 1 policy[s] = new_policy 联合以上两步就得到策略迭代算法...# 策略迭代算法 def policy_iteration(): max_iterations = 30 # 最大迭代次数 for _ in range(max_iterations)
考虑迭代解法。考虑将问题分解为树结构。非常显然， 将A B C看成一个圈， 则左右子树具有某种对称。即顺时针或逆时针旋转。 这样。...我们全然能够通过左树求得右树， 问题变成为了线性递归， 这个非常easy转换为迭代。 原理知道了， 写这个代码，还是比較费劲， 花了1个小时才调好。
一般使用for循环的顺序： 先创建一个迭代器：列表，并且列表内已存在数据 接着使用 for循环遍历列表 但这样存在一个问题，假如列表内的数据量很大，这样还未使用for循环便已经被列表占用很大的资源...这时我们就可以将这个迭代器做成一个生成数据的迭代器，而非只是占用大资源的数据，从而减少资源占用 python2里有range和xrange，而前者和后者区别是，range就像是那个占用大资源的数据，xrange...则是生产数据的迭代器 python3并没有xrange，它的range就是一个生产数据的迭代器 同理，list()，和tuple(),之间并非简单的转换，而是创建了一个空列表/元组，然后不断将原列表/元组的数据添加到空列表.../元组中，也就是生产数据的迭代器 例子中 for循环遍历的nums是已经存在需要遍历的所有数据 # 未使用迭代器的斐波那契数列例子 nums = list() a = 0 b = 1 i = 0 while...i += 1 for num in nums: print(num) 例子中 for循环遍历的nums需要用几个到才去生产几个（即每遍历获取一个num，才生产一个数据） # 使用了迭代器的斐波那契数列的例子
本篇专题写作思路，由几个问题，逐步讨论迭代器存在的价值、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。 第一个问题：什么是迭代器？...迭代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__. 第二个问题：为什么要有迭代器？ 迭代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。...第三个问题：迭代器怎么节省内存了？ 只知道使用迭代器能节省内存，但却不知道怎么使用才能节省内存，下面就来回答这个问题。...结论：迭代器更加节省空间！ 第四个问题：如何自定义一个迭代器？ 上面说过，迭代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迭代器。...最后总结： 第一个问题：什么是迭代器？ 第二个问题：为什么要有迭代器？ 第三个问题：迭代器怎么节省内存了？ 第四个问题：如何自定义一个迭代器？ 第五个问题：迭代器使用有哪些注意事项？
本篇专题写作思路，由几个问题，逐步讨论迭代器存在的价值、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。 第一个问题：什么是迭代器？...迭代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__. 第二个问题：为什么要有迭代器？ 迭代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。...第三个问题：迭代器怎么节省内存了？ 只知道使用迭代器能节省内存，但却不知道怎么使用才能节省内存，下面就来回答这个问题。...结论：迭代器更加节省空间！ 第四个问题：如何自定义一个迭代器？ 上面说过，迭代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迭代器。...') 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 第五个问题
按照施工计划，该到迭代器部分。 本篇专题写作思路，由几个问题，逐步讨论迭代器存在的价值、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。 第一个问题：什么是迭代器？...迭代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__. 第二个问题：为什么要有迭代器？ 迭代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。...第三个问题：迭代器怎么节省内存了？ 只知道使用迭代器能节省内存，但却不知道怎么使用才能节省内存，下面就来回答这个问题。...结论：迭代器更加节省空间！ 第四个问题：如何自定义一个迭代器？ 上面说过，迭代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迭代器。...最后总结： 第一个问题：什么是迭代器？ 第二个问题：为什么要有迭代器？ 第三个问题：迭代器怎么节省内存了？ 第四个问题：如何自定义一个迭代器？ 第五个问题：迭代器使用有哪些注意事项？
当锁竞争激烈的时候，使用lock，搭配tryLock更灵活控制加锁的行为，而不是死等 需要使用公平锁的时候使用lock，lock默认是非公平的锁，但可以通过构造方法传入true开启公平模式（后面在锁策略中介绍...常见的锁策略 1. ...读写锁 多个线程在数据读取时不会存在线程安全问题，但多个线程的写与读和写需要进行加锁，如果这两种场景下都用同一个锁就会产生很大的性能损耗，所以就要使用读写锁 读写锁就是对读和写操作区分对待，Java...CAS中的ABA问题 在没有引入版本号的情况下，CAS是基于变量的值，在读和写的时候比较的，但这个时候会存在下面的一个问题： 从中发现，如果在当前线程写入值进行比较的时候，如果有其他线程对主存中的的值进行修改...，修改为当前线程从主存读取的值的时候，当前线程仍然能写入成功，但是存在线程安全问题 ABA问题的解决？
由于机器人寻找宝藏的问题是一个马尔可夫决策过程问题，而马尔可夫决策过程问题符合使用动态规划求解问题的两个条件： 1、整个优化问题可以分解为多个子优化问题：在MDP中，最优策略可以分解为一组最优动作； 2...、子优化问题的解可以被存储和重复利用：在MDP中，最优动作的解为最优状态动作值函数，而最优状态动作值函数等于当前状态下的最优值函数； 因此，可以使用动态规划求解MDP问题，而动态规划有两种方法： 1.策略迭代算法...在策略评估中，迭代计算每个状态的状态值函数直到达到当前策略的真实状态值函数，目的是为了更好的评估当前策略的价值； 在策略改善中，在每个状态下采用贪婪策略(确定性策略)以更新当前策略。...策略评估和策略改善交替进行，直到策略不变为止。 2.值迭代算法：包含策略评估和策略改善。 在策略评估中只迭代一次，计算初始策略下每个状态的状态值函数。...值迭代算法策略评估和策略改善没有交替进行，只是循环策略改善部分迭代状态值函数。 由于策略迭代算法比值迭代算法迭代收敛速度更快，因此本例采用策略迭代算法寻找最优策略。
如果给定一个list或tuple，可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代(Iteration) 在Python中，迭代是通过for ... in来完成的 Python...的for循环抽象程度要高于C的for循环，因为Python的for循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他可迭代对象上 当使用for循环时，只要作用于一个可迭代对象，for循环就可以正常运行...，而无需太关心该对象究竟是list还是其他数据类型 任何可迭代对象都可以作用于for循环，包括自定义的数据类型，只要符合迭代条件，就可以使用for循环 迭代list 迭代list是通过下标完成的... for x in range(5): print(x) 迭代dict list这种数据类型虽然有下标，但很多其他数据类型是没有下标的，但只要是可迭代对象，无论有无下标，都可以迭代，比如...，整数是否可迭代 输出下标并迭代 Python内置的enumerate函数可把list变成索引-元素对，这样就可以在for循环中同时迭代索引和元素本身 for i, value in enumerate
迭代 通常意义上的迭代是指：重复执行一系列运算，从前面的量依次推出后面的量的过程，每一次迭代的结果，会作为下一次迭代的初始值。...可迭代对象与迭代器 可迭代对象：使用内置iter函数可以获取迭代器的对象，称为可迭代对象。通常指实现了能返回迭代器的__iter__方法或实现了__getitem__方法且其参数从0开始索引的对象。...通常情况下，迭代器也应该实现__iter__方法，迭代器的__iter__方法应该返回其自身(self)，因为实现了__iter__方法，所以迭代器可迭代。...区别与联系：迭代器可以迭代，但可迭代对象不是迭代器。...可迭代对象一定不能是自身的迭代器，即可迭代对象一定不能实现__next__方法；迭代器应该一直可以迭代，其__iter__方法应该返回自身；可迭代对象可以重复使用（可以不断生成新的迭代器），但迭代器只能用一次
简介： 迭代（iterable） #任何可迭代对象都可以作用于for循环，包括我们自定义的数据类型，只要符合迭代条件，就可以使用for循环 d = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} #对...dict迭代 for k,v in d.迭代（iterable）#任何可迭代对象都可以作用于for循环，包括我们自定义的数据类型，只要符合迭代条件，就可以使用for循环d = {'a': 1, 'b':...2, 'c': 3} #对dict迭代for k,v in d.items(): # 如果要同时迭代key和value，可以用for k, v in d.items()print(k,v)#默认情况下...，dict迭代的是key # 如果要迭代value，可以用for value in d.values()#字符串也是可迭代对象，因此，也可以作用于for循环#如何判断一个对象是可迭代对象呢？...#可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator#生成器都是Iterator对象，但list、dict、str虽然是Iterable，却不是Iterator。
在vector中，我们经常会使用迭代器iterator对vector中的元素进行索引，也经常需要将迭代器作为参数传递到vector的成员函数中，迭代器使用非常方便，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迭代器失效的场景 push_back导致迭代器失效 Release模式下能正常运行，是因为 迭代器 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...再看来一个erase导致的迭代器失效问题： std::vector vec = {1,2,3,4,5}; auto iter = vec.begin(); auto end = vec.end...在Debug模式下，VC++会使用更加严格的检测规则，对传入的迭代器进行处理和监测，但Release模式下是不会对迭代器做过多检测和判断的； 小结 我们应当时刻遵守C++标准，避免使用无效迭代器 同时，...应当好好利用VC++在Debug模式下的迭代器检测功能，帮助我们提前发现可能出错的迭代器操作。
换句话说，它们只不过是解决问题的不同手段和方式，而本质上则都是计算机编程中达成特定目标的途径。 迭代 迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。...利用迭代算法解决问题，需要做好以下三个方面的工作： 确定迭代变量。 在可以用迭代算法解决的问题中，至少存在一个直接或间接地不断由旧值递推出新值的变量，这个变量就是迭代变量。 建立迭代关系式。...所谓迭代关系式，指如何从变量的前一个值推出其下一个值的公式(或关系)。 迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键，通常可以使用递推或倒推的方法来完成。 对迭代过程进行控制。 在什么时候结束迭代过程?...这是编写迭代程序必须考虑的问题。 不能让迭代过程无休止地重复执行下去。 迭代过程的控制通常可分为两种情况： 一种是所需的迭代次数是个确定的值，可以计算出来;另一种是所需的迭代次数无法确定。...迭代与循环 先从字面上看： 迭代： “迭”： 轮流，轮番，替换，交替，更换。 “代”： 代替。 所以迭代的意思是： 变化的循环，这种变化就是轮番代替，轮流代替。 循环： 不变的重复。
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