1. 问题描述 机场拥有巨大的旅客吞吐量，与巨大的人员流动相对应的则是巨大的服务压力。安防、安检、突发事件应急、值机、行李追踪等机场服务都希望能够预测未来的旅客吞吐量，并据此提前调配人力物力，更好的为
https://sites.google.com/view/one-shot-imitation
有爬虫，自然就有反爬虫，就像病毒和杀毒软件一样，有攻就有防，两者彼此推进发展。而目前最流行的反爬技术验证码，为了防止爬虫自动注册，批量生成垃圾账号，几乎所有网站的注册页面都会用到验证码技术。其实验证码的英文为 CAPTCHA（Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart），翻译成中文就是全自动区分计算机和人类的公开图灵测试，它是一种可以区分用户是计算机还是人的测试，只要能通过 CAPTCHA 测试，该用户就可以被认为是人类。由此也可知道激活成功教程滑块验证码的关键即是让计算机更好的模拟人的行为，这也是激活成功教程的难点所在。（注：本文18年所作，仅作参考）
关于人类的认知能力，很少有概念像“多任务处理”一样引起如此多的争议。多任务处理需要大量的认知处理，并允许人类同时利用记忆储备并投射到未来。然而，多任务处理的想法引发了争议，其中一种观点认为这是一项人类的壮举，使我们与所有其他动物分开，而另一种观点则认为人脑无法同时执行多个高级脑功能。
https://sermanet.github.io/imitate/
https://sites.google.com/site/imitationfromobservation/
Felipe Codevilla, Matthias Müller, Alexey Dosovitskiy, Antonio López, Vladlen Koltun
Applying reinforcement learning (RL) in recommender systems is attractive but costly due to the constraint of the interaction with
给定一张或者多张人物 A 的图像，和一段人物 B 的视频，就可以通过动作迁移算法自动合成一段人物 A 做任务 B 动作的视频。
继承是一种创建新的类的方式，新创建的叫子类，继承的叫父类、超类、基类。继承的特点就是子类可以使用父类的属性（特征、技能）。继承是类与类之间的关系。
Drastically reduce the amount of boilerplate code
There are great interests as well as many challenges in applying reinforcement learning (RL) to recommendation systems. In this setting, an online user is the environment; neither the reward function nor the environment dynamics are clearly defined, making the application of RL challenging.
在旧的业务流程加入一个“拦截”，原来从前端表单提交到后台的处理逻辑延后处理，本质上是一个异步化的处理过程。 此时将表单参数存储到数据库，在适当的时刻“拦截”结束通过时调用原来的处理逻辑。 F代表表单参数，A代表控制器参数，
Excel can sort records according to any column. Now you are supposed to imitate this function.
rdma The RDMA I/O engine supports both RDMA memory semantics (RDMA_WRITE/RDMA_READ) and channel semantics (Send/Recv) for the InfiniBand, RoCE and iWARP protocols. falloc IO engine that does regular fallocate to simulate data transfer as fio ioengine. DDIR_READ does fallocate(,mode = keep_size,) DDIR_WRITE does fallocate(,mode = 0) DDIR_TRIM does fallocate(,mode = punch_hole) e4defrag IO engine that does regular EXT4_IOC_MOVE_EXT ioctls to simulate defragment activity in request to DDIR_WRITE event rbd IO engine supporting direct access to Ceph Rados Block Devices (RBD) via librbd without the need to use the kernel rbd driver. This ioengine defines engine specific options. gfapi Using Glusterfs libgfapi sync interface to direct access to Glusterfs volumes without options. gfapi_async Using Glusterfs libgfapi async interface to direct access to Glusterfs volumes without having to go through FUSE. This ioengine defines engine specific options. libhdfs Read and write through Hadoop (HDFS). The 'filename' option is used to specify host, port of the hdfs name-node to connect. This engine interprets offsets a little differently. In HDFS, files once created cannot be modified. So random writes are not possible. To imitate this, libhdfs engine expects bunch of small files to be created over HDFS, and engine will randomly pick a file out of those files based on the offset generated by fio backend. (see the example job file to create such files, use rw=write option). Please note, you might want to set necessary environment variables to work with hdfs/libhdfs properly. mtd Read, write and erase an MTD character device (e.g., /dev/mtd0). Discards are treated as erases. Depending on the underlying device type, the I/O may have to go in a certain pattern, e.g., on NAND, writing sequentially to erase blocks and discarding before overwriting. The w
放arxiv那天看了一下，整篇paper思路读下来还是非常清晰的，实验效果也很不错。
本篇介绍模仿学习，即玩家边玩，代理边学习，主要分为在线学习和离线学习，在线就是跟着师傅一起学，离线就是看是师傅录制的资料学习，我们主要讲在线学习，就是玩家边玩，AI边学习，可以实时观察学习的效果，离线学习只是记录玩家信息，产生生成一个文件，命令行学习文件即可，不多做介绍。
论文 1：Distribution-Independent PAC Learning of Halfspaces with Massart Noise
[vxWorks *]# rtp exec [-s | -c] [-i] [-g | -a | -z] [-x | -X] [-p <priority>] [-u <stacksize>] [-o <rtpOptions>] [-t <taskOptions>] [-v <level>] [-e name=value] <filename> [--] [args] [&]
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基于计算机技术和生物交叉融合技术的高速发展，近些年来推出的一系列复杂机器人在特定环境中已经可以实现越来越高效的操作，而其中许多系统的结构组成是受自然界、动物和人类的启发。尽管这些机器人有类似于人类或其他动物的仿生结构，但它们的运动却不如像模仿的动物那样简单自如，这其中往往依靠复杂的编程控制和结构的不断优化，为了让实现真正的像动物那样移动，通常依靠运动控制器的优化，而这可能占据大量的资源和研发工作。
在上一篇文章最前沿：机器人学习Robot Learning的发展 - 知乎专栏 中，我们介绍了机器人学习Robot Learning这个方向的发展趋势，并介绍了部分基于DRL的方法，那么在本文，我们将继续介绍一下最近发展起来的机器人学习的一个重要分支------模仿学习Imitation Learning。通过深度增强学习Deep Reinforcement Learning，我们可以让机器人实现从0开始学习一个任务，但是我们人类学习新东西有一个重要的方法就模仿学习，通过观察别人的动作从而完成学习。因此，模仿学习Imitation Learning就是这样一个应运而生的方向：希望机器人也能够通过观察模仿来实现学习。
https://github.com/carla-simulator/imitation-learning 使用了 Direct Future Prediction方法
互信息从state action 到 state skill；action到skill就是提升一级抽象
https://arxiv.org/abs/1710.02410 https://github.com/carla-simulator/imitation-learning 使用了 Direct Future Prediction方法 下载carla二进制版本 server: ./CarlaUE4.sh /Game/Maps/Town01 -opengl3 -carla-server -benchmark -fps=15 -windowed -ResX=800 -ResY=600 client:
近日，你应该看到了社交媒体上对于网站 ThisPersonDoesNotExist.com，生成无数不存在人脸的铺天盖地的消息，以及杨幂换朱茵的假脸图像。一方面，这说明，AI 技术的火正从专业人士那里不知不觉发展到了频繁上热搜的时期，但另一方面强势的 AI 技术发展带给了大众更大的恐慌情绪。
川普任上，对人工智能对国家未来经济和安全的战略意义看得非常重，并在2020年2月发布了有史以来首个国家人工智能战略，努力使人工智能研究的投资翻倍。
【导读】专知内容组整理了最近五篇知识图谱（Knowledge Graph）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. DeepPath: A Reinforcement Learning Method for Knowledge Graph Reasoning（DeepPath:一种知识图推理的强化学习方法） ---- 作者：Wenhan Xiong,Thien Hoang,William Yang Wang 摘要：We study the problem of learning to reason in
近日，LSTM 的发明人、著名深度学习专家 Jürgen Schmidhuber 发表的一篇技术报告引起机器学习社区关注，论文题为“颠倒强化学习：不要预测奖励——把它们映射到行为上”。
Anaconda 安装的Python缺少了python3.dll，可以通过去python.org 下载所需版本的python安装包并安装，然后从安装目录中拷贝python3.dll文件，粘贴到Anaconda安装目录下，也就是python36.dll所在的目录下，一般就是第一层目录，具体要看自己的安装情况。
Why-you-should-learn-Python-Programming-Language-in.png
各位读者好， 这篇文章是在我看过 Andres Almiray 的一篇介绍文后，整理出来的。 因为内容非常好，我便将它整理成参考列表分享给大家， 同时附上各个库的特性简介和示例。 请欣赏！ Guice Guice (发音同 ‘juice’) ，是一个 Google 开发的轻量级依赖性注入框架，适合 Java 6 以上的版本。 # Typical dependency injectionpublic class DatabaseTransactionLogProvider implements Provide
由维维安瓦格纳 《电子商务时报 » 》ECT新闻网 2020年9月25日 4：42上午PT
原文地址https://pkhungurn.github.io/talking-head-anime/
Because we often need to optimize the initial design. Because a design that ignores the possibility of later improvement is hard to change.
因为内容非常好，我便将它整理成参考列表分享给大家， 同时附上各个库的特性简介和示例。
【1】 Causal Imitative Model for Autonomous Driving 标题：自动驾驶的因果模拟模型 链接：https://arxiv.org/abs/2112.03908
【导读】专知内容组整理了最近八篇图像描述生成（Image Captioning）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1.Generating Diverse and Accurate Visual Captions by Comparative Adversarial Learning（通过比较级对抗学习产生多样而准确的视觉描述） 作者：Dianqi Li,Qiuyuan Huang,Xiaodong He,Lei Zhang,Ming-Ting Sun 机构：University of Washingt
机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与：杜伟、楚航、罗若天 本周主要论文包括 NeurIPS 2022 获奖论文；英伟达提出的一句话生成 3D 模型等研究。 目录 Is
周博磊《强化学习纲要》 学习笔记 课程资料参见： https://github.com/zhoubolei/introRL. 教材：Sutton and Barton 《 Reinforcement Learning: An Introduction》
Software development companies have been adopting DevOps since it helps automate and streamline their application development life cycle. Not just that, but, DevOps also improves the quality and speed of the project deliveries by making the coordination between development and operations teams better through planning, communication, processes and tools.
多目标优化 An adaptive hybrid MOIA based on uniform distribution selection “参考文献 An adaptive hybrid evolutionary immune multi-objective algorithm based on uniform distribution selection,Information Sciences 512 (2020) 446–470 摘要 In general, for the iteration p
I:\sqlmap>python sqlmap.py -help ___ __H__ ___ ___[,]_____ ___ ___ {1.3.2.20#dev} |_ -| . [,] | .'| . | |___|_ ["]_|_|_|__,| _| |_|V... |_| http://sqlmap.org Usage: sqlmap.py [options] Options: -h, --help
在本文中，我们将了解 monorepo 是什么，以及 monorepos 如何帮助以更好的开发体验更快地开发应用程序。我们将讨论使用Nx开发工具管理 monorepo 的优势，并学习如何使用这些工具构建Next.js应用程序。
【新智元导读】日前，IBM苏黎世研究院研究人员利用相变存储材料，制造出首例随机兴奋人工神经元。《经济学人》评论，这是在人造大脑方面的又一突破。模仿大脑的概念简单，但实际把它做出来却相当难。有了IBM 的这项突破，今后再将随机相变神经元集群与其他纳米计算材料结合在一起，能够成为下一代超密神经形态计算系统的关键。 没有人知道人脑是如何工作的，因此研究人脑的研究员才想出了“模拟”的方法。常见的方法是用神经形态元件制作出一个人造大脑。计算机科学家早就从生物学中汲取灵感，最近被称为“深度学习”的人工智能技术，就是模仿
前文是一些针对IRL，IL综述性的解释，后文是针对《Generative adversarial imitation learning》文章的理解及公式的推导。
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