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深度强化学习DRL（王树森）笔记
资源 DRL慕课@Bilibili DRL（初稿）2021 DRL@Github 慕课笔记 深度强化学习基础 基本概念 价值学习（Value-Based Reinforcement Learning） todoOptaPlanner将弃用DRL(Drools)评分方式！！！
本来这段时间一直都在加紧我家“三胎”（易排通用智能规划平台）建设，毕竟我们的通用规划平台原定6月初就能上线，但因为其中遇到的各种技术问题及其它项目的突发情况，导致也只能跟随国家的003号航母，只能推迟上线，进度紧迫。经过近两个星期的奋战，终于将我们的【易排通用智能规划平台】drools决策表的简单使用
目录一、背景二、一个简单的决策表1、在同一个决策表中处理多个Sheet页2、RuleSet下方可以有哪些属性3、RuleTable下方可以有哪些属性4、规则属性的编写三、需求四、实现1、项目实现结构图2、引入jar包3、编写kmodule.xml文件4、编写学生实体类5、编写决策表6、将决策表转换成drldrools中使用function
一、背景 当我们在drools中编写规则时，有些时候存在重复的代码，那么我们是否可以将这些重复代码抽取出来，封装成一个function来调用呢？那么在drools中如何自定义function？ 二、需求 1、当我们的工作内存中存在Person对象时，则需要调用drl function来判断用户是否可以玩游戏。当Person#ag金凯旋 学会使用 FinRl --结构【2】
三层结构： 1. 底层，包括yahooFinance [该接口似乎已经失效]，CCXT。。。 2. DRL Agents [ DQN, DDPG, TD3...] 3. Applications [ stockTrading, Portfolio , HF, MarketRegulations...]强化学习入门笔记 | UCL silver RL | UC Berkely cs285 DRL
学习情况： 先后听了两门课程，分别是David Silver的RL和Sergey Levin的DRL。各耗时一周左右，后者更难一些。对RL基本概念、常用算法原理及其伪代码有了大致了解。但是因为时间有点赶，没有敲完整的算法代码。 由于已经有写得比较好的课程笔记 (RL 和 DRL)，就不重复造轮子了。两位博主drl书学习笔记
文章目录 第一部分-基础知识概率论基础和蒙特卡洛 第一部分-基础知识 概率论基础和蒙特卡洛 概率质量函数pmf：变量的取值范围是一个离散的集合 概率密度函数pdf：连续随机变量 性质： ∫ XAOI and DRL
首先给出论文地址和代码， Reinforcement Learning Based Scheduling Algorithm for Optimizing Age of Information in Ultra Reliable Low Latency Networks 从题目可以得知， 这是一篇有关强化学习的论文， 具体的工作是用A3C算法来优化10个sensor的AOI以及保证URLLC，所谓URLLC，即使用深度强化学习提高电动汽车在叫车服务中的性能
叫车服务和联网自动驾驶汽车等新型按需交通方式正在激增，但对电动汽车 (EV) 来说却是一个具有挑战性的用例。 本文探讨了使用深度强化学习 (DRL) 来优化网约车 EV 代理的驾驶和充电政策的可行性，以降低成本和排放，同时增加提供的交通服务。 我们介绍了一个数据驱动的乘车 EV 代理模DRL学习笔记
学习Deep Reinforcement Learning笔记 也不能算是初识了，大二SRP的时候看过一点，还在博客记录了一下，但是现在对DRL的了解和完全不知道其实没差多少。 所以现在系统一点看一些文章，对DRL构建一个大致的了解框架。 Background Machine Learning RL是ML的一种。 ML可以分类为三种：sup详解CNN五大经典模型:Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，DRL
Lenet，1986年 Alexnet，2012年 GoogleNet，2014年 VGG，2014年 Deep Residual Learning，2015年What？100%基于深度强化学习的对冲基金
https://mp.weixin.qq.com/s/oypsy8NjTmuBa8V_3LpS6A 《The Hedge Fund Journal》于近日公布了2021年版（第六版）明日对冲基金巨人50榜单，该榜单强调了投资经理策略的独特性，及具有良好的业绩和增长资产的潜力。提名来自《The Hedge Fund Journal》的读者网络，包括养老基金、家族理财室Drools.D.4：规则语言参考
4.1. DRL (Drools Rule Language)规则 DRL（Drools Rule Language）规则是直接在.drl文本文件中定义的业务规则。这些DRL文件是Business Central中所有其他规则资产最终呈现的源文件。您可以在Business Central界面中创建和管理DRL文件，也可以使用Red Hat CodeReady Studio或其他K8S日常运维中关于“ImagePullBackOff”报错的处理思路分析
故障案例： 发现故障：kubectl get pod -n kube-system -owide|grep -v "Running"NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODEpod-jljz6 0/1 ImagePullBackOff 0 4d 10.222.96.191 paasn5 查询pod详细信息kubectl describe pod pod-jljz6 -n kube-Deep Reinforcement Learning with Population-Coded Spiking Neural Network for Continuous Control
摘要：郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ 4th Conference on Robot Learning (CoRL 2020), Cambridge MA, USA. Abstract 移动机器人的节能控制已变得至关重要，因为它们在现实世界中的应用越来越复杂，涉及到高维观察和动作空间，而这些有限的主板资源CNN五大经典模型:Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，DRL
Lenet，1986年 Alexnet，2012年 GoogleNet，2014年 VGG，2014年 Deep Residual Learning，2015年 Lenet 网址：https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt Alexnet https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_alexnet/deploy.prot复习步骤24-28 规则引擎Drools（3）Activiti整合Drools
规则引擎Drools（3）Activiti整合Drools 制订业务 金卡7折 银卡8折 测试规则 设计流程 Activiti整合Drools，drl文件部署，要注意三点如下： 1在activiti.cxf.xml中加入下标签 2.在JAVA部署时将我们要部署的drl文件进行部署，如下 3. 匹配参数要JAVA 中JUELUdacity DRL DQN
I. DQN要点 A. DQN文章细节要点 Pre-processing: 将原始输入转化为正方形照片，这样可以使用gpu加速训练。 Frames Stacking : 将连续的四帧图片打包成一个输入，即84 * 84 * 4，因此DQN也可以capture time correlation. Frame-Skipping Technique：训练时，每4帧选择一次动作 Experience Re