在上文指出：“基于policy optimization的强化学习算法的数学基础都是policy gradient 定理（PGT），比如PG, A2C, A3C, TRPO, PPO, IMPALA等等。现在我们有了soft policy gradient 定理，对应地可以演化出一系列新算法，比如SPG, SA2C, SA3C, STRPO, SPPO, SIMPALA等等。”
腾讯、阿里、百度产业巨头布局、基金资本涌现、连续创业者陆续入场，2018年的区块链行业可谓是百花齐放。在资本的助力下，银行、审计、游戏、供应链、医疗等各领域的先行者纷纷角力区块链，谁也不想错失分取蛋糕的机会。 📷 然而，区块链作为一种新兴技术，自身处在快速地迭代发展中，项目的落地面临着技术、人才和认知层面的诸多挑战。例如，一个区块链项目从需求分析、产品设计、编码，到测试的过程中，开发者需要掌握架构层面的技术细节，还要掌握底层链的编码，熟知性能瓶颈，并能够灵活处理去中心化和性能的关系。其过程存在许多不可预
Virtual Friends Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 5491 Accepted Submission(s): 1519 Problem Description These days, you can do all sorts of things online. For example, you can use
删除表空间语句：`DROP TABLESPACE SAC INCLUDING CONTENTS AND DATAFILES;` 根据MOS文档： How To Resolve ORA-29857 During a Drop Tablespace although No Domain Index exists in This Tablespace (文档 ID 1610456.1) 对于ORA-29857这个错误，文档说的很清楚：
Just a Hook Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 17124 Accepted Submission(s): 8547 Problem Description In the game of DotA, Pudge’s meat hook is actually the most horrible thing for
A Corrupt Mayor's Performance Art Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 100000/100000 K (Java/Others) Total Submission(s): 33 Accepted Submission(s): 11 Problem Description Corrupt governors always find ways to get dirty money.
红枣炖鸡汤，此汤可补脾益气补血。食材：三黄鸡1只，红枣数个，葱末少许，盐。方法：1. 鸡冼净切大块，放进开水里过开水去浮末，2. 加入红枣……哎，我是不是走错了公众号？
本文介绍利用requests和pandas将API接口返回的数据分别导入Oracle和MySQL数据库以便使用。
设置读取配置文件的方法 AutoFacConfig.cs： 需要安装引用 Autofac3.5.2 Autofac.Configuration3.3.0 =>ConfigurationSettingsReader Autofac.Owin4.0.0 Autofac.WebApi24.1.0 Autofac.WebApi2.Owin4.0.0 代码
由于业务需求，在Google Cloud Platform （GCP）上面开了一台Windows的Computer Engine。跑了一段时间之后，远程桌面无法链接了，但是http等其他服务还是可以正常访问。
Boring count Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 228 Accepted Submission(s): 90 Problem Description You are given a string S consisting of lowercase letters, and your task is coun
PCL（Point Cloud Library）是在吸收了前人点云相关研究基础上建立起来的大型跨平台开源C++编程库，它实现了大量点云相关的通用算法和高效数据结构，涉及到点云获取、滤波、分割、配准、检索、特征提取、识别、追踪、曲面重建、可视化等。支持多种操作系统平台，可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。如果说OpenCV是2D信息获取与处理的结晶，那么PCL就在3D信息获取与处理上具有同等地位，PCL是BSD授权方式，可以免费进行商业和学术应用
AI 研习社按：对于智能体来说，从零开始，通过最少的知识学习复杂的控制问题是一个众所周知的挑战。日前，DeepMind 提出全新强化学习算法「调度辅助控制」（Scheduled Auxiliary Control (SAC-X)），教智能体从零开始学会控制，他们试图通过这种学习范式来克服智能体的控制问题。 AI 研习社将原文编译整理如下： 不管你让小孩还是大人整理物品，他们很大可能都不会乖乖听你的话，如果想要让 AI 智能体进行整理收拾，那就更难了。如果想成功，需要掌握如下几个核心视觉运动技能：接近物体，抓
AI 科技评论按：不管你让小孩还是大人整理物品，他们很大可能都不会乖乖听你的话，如果想要让 AI 智能体进行整理收拾，那就更难了。如果想成功，需要掌握如下几个核心视觉运动技能：接近物体，抓住并举起它，打开盒子，把物体放进去。而更复杂的是，执行这些技能时，必须按照正确的顺序。 对于一些控制类的任务，比如整理桌面或堆叠物体，智能体需要在协调它的模拟手臂和手指的九个关节时，做到三个 W，即如何（how），何时（when）以及在哪里（where），以便正确地移动，最终完成任务。 在任何给定的时间内，需要明确各种可能
---- 新智元报道 来源：DeepMind 编译：Marvin 【新智元导读】DeepMind今天发表博客文章，提出一种称为SAC-X（计划辅助控制）的新学习范式，旨在解决让AI以最少的先验知识，从头开始学习复杂控制问题的挑战。这在真实环境中成功让机械臂从头开始学习拾放物体。研究者认为，SAC-X是一种通用的强化学习方法，未来可以应用于机器人以外的更广泛领域。 让孩子（甚至成年人）在使用物品之后自己收拾可能是颇有挑战性的事情，但我们面临一个更大的挑战：试图让我们的AI也这样做。成功与否取决于
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.02334v1.pdf
【导读】今天我们来聊一聊在COCO数据集上成功刷榜的两大模型-CBNet和DetectoRS。它们先后刷新了COCO 数据集上的单模型目标检测精度的最高记录：单尺度测试CBNet—50.7AP和DetectoRS—53.3AP，多尺度测试CBNet—53.3AP和DetectoRS—54.7AP。
Arbitrage Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 15640 Accepted: 6563 Description Arbitrage is the use of discrepancies in currency exchange rates to transform one unit of a currency into more than one unit of the same cur
Portal Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 931 Accepted Submission(s): 466 Problem Description ZLGG found a magic theory that the bigger banana the bigger banana peel .This importan
Pseudoforest Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 1844 Accepted Submission(s): 704 Problem Description In graph theory, a pseudoforest is an undirected graph in which every connecte
让孩子们（成人也一样）收拾、整理自己的东西不是件容易的事，但如果让智能机器来做同样的事，则更具挑战性。我们通过让智能机器掌握一系列的视觉运动（Visuo-motor）技能成功的解决了这个问题。这些基本的技能包括：靠近物体、抓住并抬起物体、打开箱子并将物体放入其中，当然这些技能要按正确的顺序应用，才能应对复杂的问题。
本文通过 Spring Boot + MyBatis 实现一个用户管理的例子，来带大家入门 MyBatis。本教程适合小白入手，文中如有差错还请各位不吝赐教，大家一起学习，共同进步。
本文介绍了关于多视图几何、Python语言以及深度学习的相关资料。首先，介绍了多视图几何的相关概念和常用算法，包括旋转矩阵、平移矩阵、投影映射和点云处理等。接着，介绍了Python语言中PCL库的安装方式和示例代码，以及该库在点云处理中的应用。最后，分享了关于深度学习的一些学习资料，包括视频课程和书籍等。希望通过本文的分享，能够对读者在多视图几何、Python语言以及深度学习方面的学习有所帮助。
Qin Shi Huang's National Road System Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 3843 Accepted Submission(s): 1336 Problem Description During the Warring States Period of ancient China(476
Constructing Roads In JGShining's Kingdom Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 16047 Accepted Submission(s): 4580 Problem Description JGShining's kingdom consists of 2n(n is no more
Expressions Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 253 Accepted Submission(s): 121 Problem Description Arithmetic expressions are usually written with the operators in between the two
computeSurfaceNormals() has finished in 0 s
近期，谷歌 AI 与 UC 伯克利大学合作研发了一种新的强化学习算法 Soft Actor-Critic（SAC）。这是一种稳定、高效的深度强化学习算法，它高度符合机器人实验的需求，也就非常适合真实世界中的机器人技能学习。重点是，SAC 的学习效率足够高，可以在数个小时内学会解决真实世界的机器人问题，而且同一套超参数可以在多种不同的环境中工作。
The more, The Better Time Limit: 6000/2000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 5516 Accepted Submission(s): 3280 Problem Description ACboy很喜欢玩一种战略游戏，在一个地图上，有N座城堡，每座城堡都有一定的宝物，在每次游戏中ACboy允许攻克M个城堡并获得里面的宝物。但
Eddy's picture Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 6821 Accepted Submission(s): 3444 Problem Description Eddy begins to like painting pictures recently ,he is sure of himself to bec
spinningup给新手提供了几个重要算法的实现，具有很好的参考价值。除了SAC外，其他on policy算法都使用MPI进行并行化，唯独SAC没有并行实现。所以，我们使用Ray来完成SAC的并行实现。
原先设计的取Ｏ1...Ｏ49 和Ｏ2.....Ｏ50的方式有一个问题，永远sample不到done = true的情况。 所以我让env在done了之后还能继续运行一步，我收集收据时候，done了就设置一个stop标记，下一次根据stop标记作为停止，而不是done的那一步停止。总之：若done的一步是O99,episode会收集到Ｏ100．总而言之，就是要收集到done之后的下一个为止。
别小看这个笨拙地抓起、移动着物体的机器人，它可是DeepMind的最新研究成果。 有什么特别之处呢？这个机械臂可是在现实世界中直接训练的，没有搞现在模拟器里训练一个智能体，再迁移出来那一套。 这项研究
https://github.com/HugoCMU/pySACQ https://zhuanlan.zhihu.com/p/34222231 PySACX This repo contains a Pytorch implementation of the SAC-X RL Algorithm [1]. It uses the Lunar Lander v2 environment from OpenAI gym. The SAC-X algorithm enables learning of comp
Bob is a strategy game programming specialist. In his new city building game the gaming environment is as follows: a city is built up by areas, in which there are streets, trees, factories and buildings. There is still some space in the area that is unoccu
作者：Martin Riedmiller 、 Roland Hafner 、 Thomas Lampe等
此次研究的本质在于回答一个问题—使用图像作为观测值（pixel-based）的 RL 是否能够和以坐标状态作为观测值的 RL 一样有效？传统意义上，大家普遍认为以图像为观测值的 RL 数据效率较低，通常需要一亿个交互的 step 来解决 Atari 游戏那样的基准测试任务。
最近出了真的很多很多论文，各种SOTA。比如今天po的多目标跟踪方向的论文，明天应该会po一篇人群密度估计或者目标检测方向的SOTA论文。最新的论文，Amusi就不详细解读了（可能自己也不会）。
作者：Xiyu Zhang Jiaqi Yang* Shikun Zhang Yanning Zhang
本文是对前两篇文章：点云配准（一 两两配准）以及3D点云（二 多福点云配准）的补充，希望可以在一定程度上帮助大家对点云配准理解地更为深刻。
Problem C CALCULATOR CONUNDRUM Alice got a hold of an old calculator that can display n digits. She was bored enough to come up with the following time waster. She enters a number k then repeatedly squares it until the result overflows. When the result
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者” 机构投资者发布的2021年全球对冲基金经理年度收入榜单在昨日揭晓，让我们都有谁在TOP10！ 同时，我们也看看截止最新全球对冲基金的AUM情况，方便大家进一步了解每家公司的情况： --- James Simons 西蒙
COCO 数据集上的目标检测精度的最高纪录已经有将近一年时间停留在53.3 mAP，曾经报告达到过这一高度的算法有：
近日，国家标准化管理委员会通过官方网站发布《中华人民共和国国家标准公告（2017年第32号）》（http://www.sac.gov.cn/gzfw/ggcx/gjbzgg/201732/），中国科学院计算机网络信息中心主持研制的《信息技术 科学数据引用》（GB/T 35294-2017）正式发布，自2018年7月1日起正式实施。
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 棒球与对冲基金 Point72最近在寻找名叫“新兴技术侦察员”的人选，以帮助它在学术界和供应商生态系统中跟进新技术的发展。同时，Point72还在寻找一名应用计算机视觉的人工智能研究员，研究与计算机视觉、情感计算和其他
【导读】从视觉观察中学习是强化学习（RL）中的一个基本但具有挑战性的问题。尽管算法与卷积神经网络相结合已被证明是成功的秘诀，但当前的方法仍在两个方面缺乏：
标准化在AI的发展中扮演着支撑和主导的角色。它不仅对促进行业创新至关重要，而且对提高AI产品和服务的质量、确保用户安全并创建公平开放的行业生态系统也至关重要。
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