在REINFORCE算法中，每次需要根据一个策略采集一条完整的轨迹，并计算这条轨迹上的回报。这种采样方式的方差比较大，学习效率也比较低。我们可以借鉴时序差分学习的思想，使用动态规划方法来提高采样效率，即从状态
1948 年，香农提出了“信息熵”(Shannon entropy/Information entropy) 的概念，才解决了对信息的量化度量问题。一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系。比如说，我们要搞清楚一件非常非常不确定的事，或是我们一无所知的事情，就需要了解大量的信息。相反，如果我们对某件事已经有了较多的了解，我们不需要太多的信息就能把它搞清楚。所以，从这个角度，我们可以认为，信息量的度量就等于不确定性的多少。
当你开始编写应用程序时，几乎可以确定会出错。导致大多数错误的原因是我们心里的 Shiny 设计模型与 Shiny 实际的运行情况的不匹配。当你阅读本文时，你的思维模式将得到改善，从而减少犯错，而一旦犯错，就更容易发现问题。但是，要想首次使用代码就可以可靠地解决复杂的问题，就需要使用多种语言的多年经验。这意味着你需要构建一个强大的工作流来识别和修复错误。
叶汉说的只是心理层面，现代赌场程序方面的设计比叶汉当年要缜密得多，赌场集中了概率学、统计学的数学知识。一个普通赌徒，只要长久赌下去，最终一定会血本无归。所谓的各种致胜绝技，除了《赌圣》电影里的周星星，现实世界里的周星驰都不信。
在这篇文章中，我们将探讨一种比较两个概率分布的方法，称为Kullback-Leibler散度(通常简称为KL散度)。通常在概率和统计中，我们会用更简单的近似分布来代替观察到的数据或复杂的分布。KL散度帮助我们衡量在选择近似值时损失了多少信息。
导读：上一期学习了人工智能的相关介绍，今天我们来了解一下关于语音营销的相关介绍（文末更多往期译文推荐） 嘿，Alexa，放点音乐。 好的，谷歌，打开灯。 五年前，这些语音指令毫无意义。但在过去的两年半
翻译：孙沁(Kiki) 校对：孙强 作者：JennLonzer 摘自：http://nuviun.com 导读 脑显像数据交换等大数据技术使全大脑研究成为可能。 华威大学(University of Warwick)的大数据研究将自闭症患者和非自闭症患者人群的大脑差异区分开来。 我女儿9岁的时候被诊断患有自闭症谱系障碍(autism spectrum disorder)。这么多年来，她一直被当作是一个古怪的，敏感的和天赋异秉的孩子。她的老师喜爱她。每个人都认她是快乐之源，除了和她亲近的人。 拿到女儿诊断书
提起薪资，我们作为求职者都想多要点，但怎么巧妙的要到手，这有时需要聊天技巧： 面试官： 在我们这儿工作，您希望有什么样的薪资待遇？提示：了解该公司所在地区、所属行业、公司规模等信息，你的薪水要求应该在该公司所在地 区、行业、公司规模相应的薪水范围之内。尽可能提供一个你期望的薪水范围，而不是具体的薪金数。 求职者：其实工资并不是我决定工作机会的唯一因素，如果您一定要我回答这个问题，只能说我希望以我所受的教育背景及工作经验，我希望我的工资不低于年薪 50,000 元。 面试官： 你认为每年加薪的幅
提起薪资，我们作为求职者都想多要点，作为程序开发者 更需要一个好的敲门，身怀绝技， 如果不会谈薪 ，那就不就亏大了吗？ 原文来自程序人生： http://gad.qq.com/article/detail/39366，希望能在程序的道路上给大家一些帮助。 正文 怎么巧妙的要到手，需要聊天技巧，今天这篇文希望能给大家带来一些启发。 面试官： 在我们这儿工作，您希望有什么样的薪资待遇？ 提示：了解该公司所在地区、所属行业、公司规模等信息，你的薪水要求应该在该公司所在地 区、行业、公司规模相应的薪水范围之内
R方由协变量X解释的结果Y的变化比例通常被描述为拟合优度的度量。这当然看起来非常合理，因为R平方测量观察到的Y值与模型的预测（拟合）值的接近程度。
机器学习算法背后的数学知识你了解吗？在构建模型的过程中，如果想超越其基准性能，那么熟悉基本细节可能会大有帮助，尤其是在想要打破 SOTA 性能时，尤其如此。
选自DeepMind 机器之心编译 参与：机器之心编辑部 设想一个每天乘坐列车来回跋涉的通勤者。大多数早上列车准时运行，她可以轻松愉快地参加第一个早会。但是她知道，一旦出乎意料的事情发生：机械故障，信号失灵，或者仅仅是碰到一个雨天，这些事情总会打乱她的模式，使她迟到以及慌张。 随机性是我们日常生活中经常遇到的现象，并且对我们的生活经验有十分深远的影响。但随机性同样在强化学习应用中极其重要，因为强化学习系统需要从试验和错误中学习，并且由奖励驱动。通常，强化学习算法从一个任务的多次尝试中预测它可能收到的奖励期望
断言的主要目的是验证应用程序在插入的检查点处以及整体上是否正常工作。这是告诉测试脚本“我期望此时应用程序状态/行为的值为 X”的一种方式。“我的期望与实际结果相符吗？告诉我是真是假。
Data Science （数据科学）作为现如今最炙手可热的领域之一，越来越受到人们的关注。而数据分析背后充满了概率统计的知识。因此，打下良好的概率论基础是必须的。
是一位名副其实的狂热开发者，为社区做了很多贡献。看了一下他的 projects （有些是自己的，有些是参与的。），多到恐怖（截取一部分）：
选自towardsdatascience 作者：Tivadar Danka 机器之心编译 编辑：小舟、陈萍 大学时期学的数学现在可能派上用场了，机器学习背后的原理涉及许多数学知识。深入挖掘一下，你会发现，线性代数、微积分和概率论等都和机器学习背后的算法息息相关。 机器学习算法背后的数学知识你了解吗？在构建模型的过程中，如果想超越其基准性能，那么熟悉基本细节可能会大有帮助，尤其是在想要打破 SOTA 性能时，尤其如此。 机器学习背后的原理往往涉及高等数学。例如，随机梯度下降算法建立在多变量微积分和概率论的基
CDN(内容分发网络)属于边缘应用程序,后者则是CDN 服务的一个超集。我们正生活在一个超级连接的世界当中,所有的东西都可以被推至云端。将内容放在一个地方,站在管理层的角度这种想法可能是有用的,但是现在可以说是多余的。如今用户和数据已经变得无处不在。
所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最优解。也就是说，不 从整体最优上加以考虑，它所做出的仅仅是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是贪心策略的选择。必须注意的是， 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，选择的贪心策略必须具备无后效性 （即某个状态以后的过程不会影响以前的状态，只与当前状态有关。） 所以，对所采用的贪心策略一定要仔细分析其是否满足无后效性。
在上一章中，我们讨论了如何使用数据来检验假设。这些方法提供了一个二元答案：我们要么拒绝要么未能拒绝零假设。然而，这种决定忽略了一些重要的问题。首先，我们想知道答案有多大的不确定性（无论结果如何）。此外，有时我们没有一个明确的零假设，因此我们想看到与数据一致的估计范围。其次，我们想知道效应实际上有多大，因为正如我们在上一章中的减重示例中看到的，统计上显著的效应未必是实际上重要的效应。
我们开发一个网站，需要对访问量进行统计，用户每发送一次请求，访问量+1，如何实现？
最近我研究了微服务的一些事，因为我已经感觉到这块话题正被引导到关联数据、REST以及其他超媒体数据讨论的部分。这意味着这条路上有无数的优胜者，它们坚持着告诉我该如何做，以及其他人是在如何错误的线路上行进，而不是帮助我们理解究竟什么是微服务，以及如何做好它。 对我来说，当我遇到这些高科技层面时感觉就如同，它们是非常高科技含量的，并且通常由一群“高科技兄弟”（高科技公司销售人员、营销人员和初创公司创始人）为骨干领导负责，往往代表了某个特定的供应商，或特定的一系列的供应商解决方案。即使现实如此，在过去的一年中我也
一程序员去面试，面试官问：“你毕业才两年，这三年工作经验是怎么来的？！”程序员答：“加班。” emmm...
这一节我们继续对鞅相关内容的介绍。包括可选停时定理的应用，鞅的收敛性质等等。当然最开始，我们自然是要把上一节留下的一个遗留问题给解决了。
如果一个函数h，我们可以找到它在[a,b]之间的概率密度函数f (w = h / f)，则该积分等同于w的期望值。
本文描述了一个基于计划的、独立于任务的对话管理框架RavenClaw。该框架的一个关键特点是，它将对话控制逻辑的特定领域方面与独立于领域的对话技巧隔离开来，并在这个过程中促进了在复杂的、面向任务的领域中运行的混合主动系统的快速发展。系统开发人员可以专注于描述对话框任务控制逻辑，而RavenClaw对话框引擎则透明地支持和执行大量与领域无关的会话技能，如错误处理、计时和轮流。
本论文提出一种Hessian-Hamiltonian MC Rendering算法，简称H2MC，该算法基于Metropolis Light Transport，引入了Hamiltonian力学的思路，将光路贡献和转移概率类比为重力和势能，很好的提高了MLT中的accept rate，意味着有更高的收敛效率，但本身因为需要计算光路的一阶导，以及二阶导（Hessian Matrix），计算量比较大，因此，适用于渲染复杂场景，比如caustics，多次反弹的glossy材质以及运动效果（时间维度的求导）。
上一节笔记：随机过程（A）——连续时间马尔科夫链的离出分布，到达时间。排队论模型与排队网络举例
TensorFlow是谷歌研发的开源框架。本讲座介绍了如何使用TensorFlow创建深度学习应用程序，以及与其他Python机器学习库进行比较。 我叫Ian Lewis，我是谷歌云平台团队的开发者大
机器学习实战读书笔记 - 03 - 决策树 解决的问题 一个经典的例子是猜人游戏。参与游戏的一方默想一个人名，另一方向他提问题，最终猜出这个人名。 决策树属于监督学习，可以处理上面的分类问题。这个问题的特点是： 训练数据全面，计算数据被训练数据覆盖了。 训练数据是标称型数据，数值型数据必须离散化。 决策树算法是找到一个优化的决策路径（决策树），使得每次分类尽可能过滤更多的数据，或者说问的问题尽量少。 决策树算法可以用来优化一些知识系统，帮助用户快速找到答案。 优势 使用决策树可以更好地理解数据的内在含义
在强化学习中，智能体（agent）在环境中进行一些随机的抉择，并从很多选择中选择最优的一个来达到目标，实现优于人类的水平。在强化学习中，策略网络和数值网络通常一起使用，比如蒙特卡洛树搜索。这两个网络是探索蒙特卡洛树搜索算法中的一个整体部分。
当我去年写欢迎辞的时候，世界正处于一个非常不同的状态。我们决不是回到了正常状态。我们仍然在处理很多不确定因素。但是，随着世界慢慢开始重新开放，我们更加好奇看到它如何影响视频流媒体行业。
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今天为大家介绍可应用于Tensorflow代码的VeriTensor代码方法，以使调试起来更加有效。
AiTechYun 编辑：xiaoshan 要创建通用人工智能，必须首先掌握逻辑回归 从基础开始 在试图发展对世界的科学认识的时候，大多数的领域在探索重要的细节之前都要先进行广泛的尝试。在物理学中，我
* 标准库中的并发元素：任务，期望，线程，互斥量，条件变量和原子对象，为期望提供了两个模板：std::future和std::shared_future
单元测试是指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证，通过单元测试可以检测出潜在的bug，还可以快速反馈功能输出，验证代码是否达到预期，也可以保证代码重构的安全性。
举个简单的例子，如果你有1万元资金，投资时间为5年，年化收益率为10%。五年后，你一共能拿回多少呢？按照上面的公式，结果就是：
每当我们遇到任何概率实验，我们谈论的是随机变量，它只不过是获取实验预期结果的变量。例如，当我们掷骰子时，我们期望从集合{1,2,3,4,5,6}中得到一个值。所以我们定义了一个随机变量X，它在每次掷骰时取这些值。
请问：9点上班，几点出门 答：(30+4*45+150)/6=60 再问：想把现有50%概率提高到85%需要多长时间出来？
1 个月前和另外二位小伙伴一起参加了一个 AI 的比赛。虽然比赛结果不理想，至少我享受到了编程过程中的乐趣。从这次比赛中让我认识到 Go 除了写服务端，写游戏模拟器，写 AI 都是拿手好戏。最近微信跳一跳的辅助，冲顶大会的辅助基本也都是 Go 写的。于是我更坐不住了，也写一个来纪念我们那次比赛。
Assert关键字是在JDK1.4之后出现，使用Java中的 assert 语句实现,配合布尔表达式一起使用，达到调试程序开发过程中的判断、调试程序的作用。 在执行断言时，它被认为是正确的。 如果失败，JVM会抛出一个名为 AssertionError 的错误。 断言是默认关闭的，如果想使用断言进行判断，需要手动打开断言功能。如果要开启断言检查，则需使用-enableassertions 或 -ea JVM参数来开启；如果要手动忽略断言检查，则可以通过使用 -disableassertions 或 -da JVM参数来忽略断言语句。
2021 年到来了，有时会感叹时间过得真快。在 2020 年，对于大部分人来说都增加了两个额外的东西：口罩和健康码。一些事情的发生，悄然改变了我们的生活，推动着我们向前。
Fast R-CNN的区域建议生成算法SS(Selective Search)还是一个独立的东西，Faster R-CNN引入了RPN使得区域建议也由第五个卷积层来确定，这样相当于将区域建议的生成算法直接集成到网络里，集成RPN后能进一步共享卷积层，因为RPN是基于第五个卷积层的。RPN通过Attention引导Fast R-CNN关注一些特定区域。可将区域建议由SS输出的2000降低为300。
通常在写简历的时候，对于某项技术而言，我们可以用“精通”，“熟悉”和”了解“三种词汇来描述你对它的掌握情况，在写这篇文章的时候，是笔者阅读完《JSON必知必会》后，认为自己熟悉JSON而写下的基于Javascript范畴的技术成长文章(PS:关于自己实现JSON序列化和反序列化的方法暂时还没有完全掌握，遂称为熟悉)，不足之处，请多包涵。
对于一阶近似，所有现代的深度学习模型都是使用梯度下降训练的。在梯度下降的每一步，您的参数值开始于某个起点，并将它们移动到最大的损失减少的方向。通过对损失对整个参数向量求导，也就是雅可比矩阵。然而，这只是损失的一阶导数，它没有告诉你曲率的任何信息，或者说，一阶导数变化的有多快。由于您所处的区域中，您对一阶导数的局部近似可能不会从该估计值点(例如，就在一座大山前面的一条向下的曲线)推广到很远的地方，所以您通常希望谨慎，不要迈出太大的一步。因此，为了谨慎起见，我们用步长控制前进的速度，即α（alpha），如下式所示。
B站视频：https://www.bilibili.com/video/av67224054
今日资料： 《Tensorflow 实战》－策略网络 代码： https://github.com/awjuliani/DeepRL-Agents/blob/master/Policy-Network.ipynb 强化学习是机器学习的一个重要分支，可以解决连续决策的问题。 一个强化学习问题，主要包含三个概念，环境状态,行动,奖励, 强化学习的目标就是获得最多的累计奖励。 它有很多应用，比如控制机器人，无人驾驶，商品定价，库存管理，玩游戏，例如AlphaGo。 例如在围棋这个游戏中，环境状态指的是已经出
存在问题：（1）需要修改main函数，如果程序正在运行，则需要停止程序；（2）需要测试多个函数时，步骤较为繁琐；
在日常邮件、笔记、与上司的沟通等，一切都贯彻“先讲结论原则”，能够清晰明了的讲清楚问题，在短时间内讲信息传达给对方。
这是一个典型的概率问题。首先，我们可以通过简单的计算来理解问题的背景。假设我们有n个球和n个箱子，每个球被投人到箱子里的概率是相等的，即每个箱子有1/n的概率被选中。
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