编译器信息最新动态推荐关注hellogcc公众号 本周更新 2022-05-04 第148期
量子计算利用量子比特(不像比特只能处于0或1的状态，量子比特也可以处于两者的叠加状态)来执行对于传统计算机来说更加困难或者根本不可行的计算。
Consider static factory methods instead of constructors
Mid-Level Visual Representations Improve Generalization and Sample Efficiency for Learning Active Tasks
跟着李宏毅老师的视频，复习了下AC算法，新学习了下A2C算法和A3C算法，本文就跟大家一起分享下这三个算法的原理及tensorflow的简单实现。
Selenium 本是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。而这一特性为爬虫开发提供了一个选择及方向，由于其本身依赖于浏览器，所以使用Python的selenium库的前提是：需要下载相应的浏览器驱动程序，这里附上Chromedriver的下载地址：chromedriver；（64位的向下兼容，）
#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import json import re import time import lxml.html from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait from selenium.webdriver.supp
Amazon is on track to lose $10B on its devices group, which includes Alexa, and massive layoffs have been announced targeting the Alexa team. Google Assistant Actions and Driving Mode have been shut down amidst rumors of layoffs and re-prioritizing the Google Assistant and AI functions to make their in-house hardware better.
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1511.06581.pdf 代码地址：https://github.com/princewen/tensorflow_practice/tree
在强化学习中，多智能体系统涉及到多个智能体相互作用的情况。在本篇博客中，我们将介绍如何在 OpenAI Gym 中构建和训练多智能体系统，并使用 Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradients（MADDPG）算法进行协同训练。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
* 此修改方案为临时方案（/etc/resolv.conf文件系统重启后会自动还原），最终方案待定，下方为腾讯云原装Ubuntu 18.04.1 LTS系统镜像 systemd-resolve --status执行结果，仅供参考。
找到宿主机的用户目录下面的.ssh目录，我的是在这里C:\Users\Administrator\.ssh，新建config.txt文件,把vagrant ssh-config输入的配置复制粘贴到config.txt,修改Host为一个自己喜欢的名称。
原文地址：https://blog.openai.com/baselines-acktr-a2c/
3. 基于分批历史数据的指数加权模仿学习方法 Exponentially Weighted Imitation Learning for Batched Historical Data 这项研究由腾讯 AI Lab 独立完成，主要研究了仅使用成批量的历史数据的深度策略学习。这篇文章中我们主要考虑的是只使用历史数据的深度策略学习。这个问题的主要挑战在于，与大部分强化学习问题不同，我们不再有一个环境的模拟器来进行学习。为了解决这个问题，研究者提出一个单调优势加权的模仿学习算法来从历史数据中学习，并且可以应用到复杂非线性函数近似以及混合动作空间的问题中。这个方法并不依赖用来生成数据的行为策略的知识，所以可以被用来从一个未知的策略生成的数据中进行学习。在一些条件下，该算法（尽管非常简单）可以证明策略提升的下界，并且在实验中的效果超过了其它方法，并有望为复杂游戏 AI 提供更好的模仿学习。论文中也提供了详尽的数值实验来展示所提出的算法的有效性。
注：其中，最后17个小节标题尚未译完，其余译完的标题尚未定稿，会与正式版有出入。仅供参考。
Mandiant 在一份新闻稿中表示，此次收购将补充 Google Cloud 现有的安全服务，两家公司将共同提供安全运营套件和咨询服务，帮助客户应对关键的安全挑战并在安全生命周期的每个阶段保持受到保护。
ubuntu@192.168.2.107's password: You are required to change your password immediately (administrator enforced) Welcome to Ubuntu 20.04.2 LTS (GNU/Linux 5.4.0-1028-raspi aarch64) * Documentation: https://help.ubuntu.com * Management: https://landsca
在RPA实施过程中，经常会遇到与数据库交互的场景。通过与数据库交互，可以更方便的取到结构化的数据，以便在之后使用。本篇文章主要讲解在UiPath中使用MySQL的情景。 1. 安装MySQL ODBC驱动 mysql-connector-odbc下载地址： https://dev.mysql.com/get/Downloads/Connector-ODBC/3.51/mysql-connector-odbc-3.51.30-win32.msi 安装好MySQL 2. 在UiPath中配置MySQL ODBC
来源：Deephub Imba 本文约4500字，建议阅读5分钟 本文介绍了流行的强化学习算法的发展和改进。 目前流行的强化学习算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。这些算法已被用于在游戏、机器人和决策制定等各种应用中，并且这些流行的算法还在不断发展和改进，本文我们将对其做一个简单的介绍。 1、Q-learning Q-learning：Q-learning 是一种无模型、非策略的强化学习算法。它使用 Bellman 方程估计最佳动作值函数，该方程
来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25239682
2. Memory and storage optimization-This will be more helpful to entry level devices(i.e.Android Go devices with less memory and storage) to perform smoothly. CompactDex(new dex format)-To reduce the amount of space and memory consumption by app we have to reduce dex files size by shrinking dex codes. Major part of Dex files consist code item instructions and StringData, so by reducing these sections we can optimize dex size. When 64k Class methods crossed in android code multiple dex file is created that have duplication of some data(i.e.StringData) so in Android P Runtime “Shared data section ” is introduced inside Vdex Container. Dex layout optimizations are also done to improve locality in code.Because During application usage only required parts is loaded into memory so improved locality provide startup time benefits and reduction in memory usage.
链接：https://distill.pub/2018/differentiable-parameterizations/#section-aligned-interpolation
https://github.com/18605973470/rl-with-carla/blob/master/gym_carla.py
仍旧是玩平衡杆游戏，不过这次用了更为强大的PPO2，看完之后不经感叹里面的思想真的是太奇妙了！相较于朴素的策略网络，多了好多新的trick，不敢想象发明这个算法的人是有多聪明。
本文介绍了统计学习中的重采样方法，包括交叉验证、自助法等，以及它们在机器学习模型中的应用。
选自OpenAI Blog 作者：YUHUAI WU、ELMAN MANSIMOV、SHUN LIAO、ALEC RADFORD、JOHN SCHULMAN 近日，OpenAI 在其官方博客上发布了两个算法实现：ACKTR 和 A2C。A2C 是 A3C（Asynchronous Advantage Actor Critic）的一个同步变体，两者具有相同的性能。而 ACKTR 是一个比 A2C 和 TRPO 样本效率更高的强化学习算法，且每次更新仅比 A2C 略慢。 代码：https://github.co
Hello everyone, I’m roc, from the Tencent Kubernetes Engine (TKE) team. Today I will introduce a new feature of kubernetes in v1.17 that I am involved in: topology-aware service routing.
Lecture 15-16: Blockchain and data processing
之前的策略优化，用的基本都是\(\epsilon\)-greedy的policy improve方法，这里介绍policy gradient法，不基于v、q函数
Layouts, configurations, and applications
需求描述 其实作为项目代码的maintainer，一直习惯于mailing list + git的代码评审及管理，无奈公司主推敏捷+devops，老板让改用gerrit。硬着头皮切换到gerrit，在这里记录下安装配置的过程及踩过的许多坑，以便网友们以后配置gerrit留作参考。 需求其实很简单，我们项目一直使用公司内部一个类似于github的代码托管网站来托管项目代码，使用邮件列表来评审代码。代码通过评审通过后，我再将patch push到代码托管服务器上去。整个开发流程如下图所示： 📷
原文地址：https://rllab.readthedocs.io/en/latest/user/implement_algo_basic.html 本节，我们将学习一下经典 REINFORCE 算法
Deep neural networks have been shown to be very successful at learning feature hierarchies in supervised learning tasks. Generative models, on the other hand, have benefited less from hi- erarchical models with multiple layers of latent variables. In this paper, we prove that certain classes of hierarchical latent variable models do not take advantage of the hierarchical structure when trained with existing variational methods, and provide some limitations on the kind of fea- tures existing models can learn. Finally we pro- pose an alternative flat architecture that learns meaningful and disentangled features on natural images.
Lectures 12 and 13: Classification and regression techniques: decision tree and k-nearest neighbor
本公众号MyEncyclopedia定期发布AI，算法，工程类深度和前沿文章。欢迎关注，收藏和点赞。本系列将从原理和代码来循序渐进讲解强化深度学习。
所有的实现都能够快速解决 Cart Pole (离散动作)、 Mountain Car (连续动作)、 Bit Flipping(动态目标的离散动作) 或 Fetch Reach (动态目标的连续动作) 等任务。本 repo 还会添加更多的分层 RL 算法。
机器之心专栏 作者：腾讯AI Lab 「绝艺」又有了新成果：在1v1麻将（二人雀神）测试中战胜职业冠军选手。 对于 AI 领域的研究者和从业者来说，腾讯 AI Lab 研发的围棋 AI「绝艺」的名字并不陌生。自 2016 年面世后，它已四次夺得世界顶级赛事冠军，包括 UEC 杯、AI 龙星战、腾讯世界人工智能围棋大赛、世界智能围棋公开赛等，并自 2018 年起无偿担任中国国家围棋队训练专用 AI。 在围棋以外，腾讯 AI Lab 绝艺团队持续深入研究大规模二人零和博弈问题，从完美信息游戏（围棋）逐步拓展至非
深度强化学习已经在许多领域取得了瞩目的成就，并且仍是各大领域受热捧的方向之一。本文推荐一个包含了 17 种深度强化学习算法实现的 PyTorch 代码库。
所有的实现都能够快速解决 Cart Pole (离散动作)、 Mountain Car (连续动作)、 Bit Flipping (动态目标的离散动作) 或 Fetch Reach (动态目标的连续动作) 等任务。本 repo 还会添加更多的分层 RL 算法。
AWS S3 is an object-based serverless storage service by Amazon web services which is much faster than hard drive file systems and block storage approaches to save data. Serverless means the storage is hosted on the cloud where you don’t have to configure the server with storage space restriction, it gets expanded dynamically with usage.
https://book.douban.com/subject/35470134/
第 11 章介绍的 TRPO 算法在很多场景上的应用都很成功，但是我们也发现它的计算过程非常复杂，每一步更新的运算量非常大。于是，TRPO 算法的改进版——PPO 算法在 2017 年被提出，PPO 基于 TRPO 的思想，但是其算法实现更加简单。并且大量的实验结果表明，与 TRPO 相比，PPO 能学习得一样好（甚至更快），这使得 PPO 成为非常流行的强化学习算法。如果我们想要尝试在一个新的环境中使用强化学习算法，那么 PPO 就属于可以首先尝试的算法。
ICOM6045 Fundamentals of E-Commerce Security Topic 1 Cryptography Definition Process of transforming information to make it unreadable to anyone except those possessing the key Purpose Data confidentiality Transpositions/Permutations An encryption in which
原文链接：Some possible reasons for 8-bit bytes
loss由两部分组成，计算方式和第二篇其实大同小异，那篇文章里其实已经引入了Actor-Critic的思想。Actor就是策略网络（估计某个状态下每个动作的概率），Critic就是值函数网络（估计某个状态下的期望回报，也就是基准线），过程进行中得到的实际回报可以用MC或者TD计算得到。这些之前都有提到过了。
gfx-rs is a Rust project aiming to make low-level GPU programming portable with low overhead. It’s a single Vulkan-like Rust API with multiple backends that implement it: Direct3D 12/11, Metal, Vulkan, and even OpenGL.
https://github.com/ray-project/ray A high-performance distributed execution engine Ray is a flexible, high-performance distributed execution framework. Ray comes with libraries that accelerate deep learning and reinforcement learning development: Ray Tune:
论文：Quantum advantage with shallow circuits
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