学习资料： http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching.html https://www.youtube.com/watch? v=2pWv7GOvuf0 http://www0.cs.ucl.ac.uk/staff/d.silver/web/Teaching_files/intro_RL.pdf
David Silver在2013年加入Google DeepMind，是小组中AlphaGo项目的主程序员，也是University College London的讲师。
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AI科技评论按：乌镇围棋峰会第二天，在《AlphaGo研发介绍，AlphaGo意味着什么》主题演讲上，Demis Hassabis＋David Silver针对昨天与柯洁鏖战的AlphaGo研发做了公开介绍 ，其中AlphaGo主程序员David Silver在演讲中讲到AlphaGo研发的关键介绍，AI科技评论根据现场原话整理出下文。 主题演讲过后，Demis Hassabis＋David Silver接受了AI科技评论在内的多家媒体采访，对一些大家比较感兴趣的地方，这里一并附上： ? 1. 来自David Silver先生，AlphaGo首席研究员的声明： 新版本的AlphaGo, 已经过几百万次的自我训练，并在检测旧版本弱点方面表现出色。 - David Silver, lead researcher for AlphaGo
其中，David Silver是DeepMind首席研究员（lead researcher），带领DeepMind强化学习研究小组，也是AlphaGo项目的负责人。 David Silver 1997年毕业于剑桥大学，获得了艾迪生威斯利奖（Addison-Wesley award）。 David Silver：AlphaGo Zero没有使用典型的（model-free的）算法，例如策略梯度或Q-learning，而是使用了一种完全不同的方法。 David Silver：Facebook更侧重监督学习，他们的程序在当时是最强大的之一。我们选择更多地关注强化学习，因为我们认为这最终能带领我们超越人类的知识。 David Silver：我们在过去已经开源了许多代码，但这始终是一个复杂的过程。在AlphaGo情况下，不幸的是，它是一个非常非常复杂的代码库。
Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习，为此，专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记，在专知发布推荐给大家 叶博士创作的David Silver的《强化学习》学习笔记包括以下： 笔记序言：【教程】AlphaGo Zero 核心技术 - David Silver深度强化学习课程中文学习笔记 《强化学习》第一讲
在本文中，我要回顾一下 David Silver 的演讲。David Silver 目前任职于 Google DeepMind 团队。 David Silver 的演讲视频可在这里查看：http://techtalks.tv/talks/deep-reinforcement-learning/62360/ 在这个演讲视频中，David 在这个演讲中，David 提供了许多他们自己的实验的实例，最后以对 AlphaGo 的简单讨论结束了演讲。 在这个讲座中，David给出了一张图表明强化学习在不同领域中的复杂地位，如下图所示： ? 尽管我们在机器学习社区中广泛使用强化学习，但强化学习不仅仅是一个人工智能术语。 在解释完前面的东西之后，David Silver 给大家举了一个他们 DeepMind 团队的一个例子：Atari 游戏。他们训练出了一个能够将 Atari 游戏玩的很好的系统。
此外，DeepMind 首席科学家、AlphaGo 之父 David Silver 也入选本年度 AAAI Fellows。 「AlphaGo 之父」David Silver David Silver 是 DeepMind 首席研究科学家和伦敦大学学院教授，他的研究重心是基于强化学习的 AI 智能体。 2013 年，在 NeurIPS 会议上，David Silver 展示了一种算法，玩雅达利游戏（Atari）游戏达到了人类水平，并且开发的智能体通过像素来玩游戏。
Aaronson是德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系David J. Bruton Jr .百年教授。 1 获奖者介绍 Scott Joel Aaronson，1981年5月21日出生，是美国理论计算机科学家，美国德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系David J. Bruton Jr .百年教授。 以下列出了往届获奖者名单，其中Sanjeev Arora、Jeff Dean、David Blei和David Silver也曾获得该奖项。 哥伦比亚大学统计与计算机科学系的教授David Blei（博士期间的导师是Michael Jordan）获得了2013年度的该奖项，获奖理由是“对概率主题建模和贝叶斯机器学习的理论和实践做出贡献。” DeepMind首席研究科学家David Silver获得了2019年度的该奖项，获奖理由是“在计算机游戏方面取得突破性进展。” ?
David Silver 博士是 AlphaGo 的最主要研发人员。众所周知，AlphaGo 是第一个战胜人类顶级围棋高手的计算机围棋程序。 在这门强化学习的课程中，Silver 博士从简介、马尔科夫决策过程（Markov Decision Processes）、免模型预测（Model-free Prediction）、免模型控制（Model-free Silver 博士有一个断言：AI=DL+RL, 就是说深度学习与强化学习的结合，提供了实现强人工智能的途径。 Silver 博士在 University College London 任职后加盟 Deepmind，做出了 AlphaGo 等很有影响的工作。 除了这门课以外，还有一些很好的强化学习资源。 Silver 博士在 2016 年国际机器学习大会 ICML 上做了 Deep Reinforcement Learning 的教程。
Alpha Zero的背后核心技术是深度强化学习，为此，专知有幸邀请到叶强博士根据DeepMind AlphaGo的主要研究人员David Silver《深度强化学习》视频公开课进行创作的中文学习笔记， 早在2015年，DeepMind就在youtube上发布了围棋程序master的主要作者David Silver主讲的一套强化学习视频公开课，较为系统、全面地介绍了强化学习的各种思想、实现算法。 本学习笔记力求尽可能还原David Silver的视频演讲，力求用通俗的语言、丰富的示例讲解来深入浅出的解释强化学习中的各种概念算法。 David Silver的这套视频公开课可以在youtube上找到，其链接地址如下：https://www.youtube.com/watch? 序言就写到这里吧，敬请期待David Silver的《强化学习》学习笔记包括以下： 《强化学习》第一讲 简介 《强化学习》第二讲 马尔科夫决策过程 《强化学习》第三讲 动态规划寻找最优策略 《强化学习》
Silver Ticket 的利用过程是伪造 TGS，通过已知的授权服务密码生成一张可以访问该服务的 TGT。 Silver Ticket（白银票据）依赖于服务账号的密码散列值，这不同于 Golden Ticket 利用需要使用 krbtgt 账号的密码哈希值，因此更加隐蔽。 而 Silver Ticket（白银票据）会通过相应的服务账号来伪造 TGS，例如：LDAP、MSSQL、WinRM、DNS、CIFS 等，范围有限，只能获取对应服务权限。 Golden Ticket 是由 krbtgt 账号加密的，而 Silver Ticket（白银票据）是由特定服务账号加密的。 Silver Ticket 还可以用于伪造其他服务，例如以下： ?
GitHub地址：https://github.com/Panuon/PanuonUI.Silver 码云地址： https://gitee.com/panuon/PanuonUI.Silver 中文学习文档 切换到Visual Studio，右击你的解决方案，点击“添加” -> “现有项目”，定位到刚刚复制的Panuon.UI.Silver文件夹内，选择“Panuon.UI.Silver.csproj”，并点击 在你要使用PanuonUI.Silver的项目下的“引用”条目上右击，并选择“添加引用”。选择“项目”选项卡，勾选“Panuon.UI.Silver”项目，并点击“确定”。 在代码中使用PanuonUI.Silver 要在页面或控件中使用Panuon.UI.Silver，首先要在目标页面中添加命名空间引用。 对于xaml代码，需要添加引用： xmlns:pu="clr-namespace:Panuon.UI.Silver;assembly=Panuon.UI.Silver" 以WindowX为例，添加pu
英语原题：http://usaco.org/index.php?page=viewproblem2&cpid=966
大家下午好！我是为华为工作的，但是今天，我是作为ONOS推广大师来为大家谈一下ONOS的社区以及它的平台。ONOS是一个开放的网络操作系统，我想，它可能就是像一...
DAVID（https://david.ncifcrf.gov/home.jsp）是一个生物信息数据库，整合了生物学数据和分析工具，为大规模的基因或蛋白列表（成百上千个基因ID或者蛋白ID列表）提供系统综合的生物功能注释信息 DAVID目前的工具可以实现以下功能 1.识别富集的生物条目，尤其是GO条目 2.发现功能相关的基因集合 3.聚类冗余的注释条目 4.寻找其他功能相关的但是不在列表中的基因 5.列出互作的蛋白质 此外， DAVID还可以进行基因ID的转换 DAVID最常用的功能就是进行基因功能富集分析。
DAVID DAVID地址 以前我会首选DAVID，原因是方便简单。 但是DAVID没有可视化结果，临时看一看还行。 Metascape Meatascape地址 Metascape是Cytoscape的一个插件，其数据更新快，覆盖面广泛。 以上工具中，DAVID和Metascape甚至clusterProfiler等R包的结果我都只作为参考，真正做分析的时候还是需要用最新的数据库。
△ 左：Julian Schrittwieser 右：David Silver 比较关注AlphaGo的朋友对其中一位应该不会陌生，David Silver是AlphaGo团队负责人，也是上一代AlphaGo David Silver：我想这是一个人力和资源优先级的问题。 David Silver：在某种意义上，AlphaGo的自我对弈训练已经有了对抗：每次迭代都试图找到上一代版本的“反策略”。 ? David Silver：这项工作一直在推进，敬请期待 :) 提问：AlphaGo Zero还在训练么？未来还会有突破么？ David Silver：AlphaGo已经退役了！ David Silver：很难在公开发表的论文中找到真实世界的金融算法！
David Silver 视频介绍 AlphaGo Zero 以下为 David Silver 与 Julian Schrittwieser 代表 AlphaGo 创造团队在 Reddit 上的问答： David Silver：相较于典型的（无模型）算法，如策略梯度或者 Q 学习，AlphaGo Zero 采用了一种相当不同的深度强化学习方法。 David Silver：实际上，表征也很可能在其他选择上表现良好。 David Silver：我们之前已经开源了大量的代码，但过程一直非常复杂。不幸的是，AlphaGo 项目的代码库更加复杂，甚至有点过分。 9. David Silver：创建利用自我对弈来学习的系统在强化学习领域一直是一个开放性问题。我们最初尝试了文章提到的很多类似算法，发现都不稳定。
David Laube，充满热情的互联网基础设施构建者，工作涉及托管服务、基础设施自动化和可扩展平台的部署。目前担任packet.net主管平台系统的副总裁。
【教程实战】Google DeepMind David Silver《深度强化学习》公开课教程学习笔记以及实战代码完整版 [http://mp.weixin.qq.com/s/y1aa_nIimSv4wlprGFHR7g ] David Silver ICML2016 Tutorial: Deep Reinforcement Learning 中文讲稿 [https://mp.weixin.qq.com/s/sq5_ v=2pWv7GOvuf0&ampampamplist=PL7-jPKtc4r78-wCZcQn5IqyuWhBZ8fOxT;] 2.David Silver的这套视频公开课（Youku） 3.David Silver的这套视频公开课（Bilibili） [http://www.bilibili.com/video/av9831889/? 4.强化学习课程 by David Silver [https://www.bilibili.com/video/av8912293/?
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