RL

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E10——Sharedata 使用

通过ActiveObject.RL_[关联实体名].字段名来获取访问界面上的实体关联的字段如下例子，大概就是通过已经设好的ShareData关系，通过关系名称取到对应实体表的字段；

RL 视频讲什么训练效果是好的

https://www.bilibili.com/video/BV1ca41187qB?p=3 17分55秒什么效果比较好无论是奖励还是步数都是缓缓的上升如果奖励不是一直向上升，例如是先上升再下降，那拿最高点的模型就好

awesome-exploration-rl 前沿追踪——如何高效地探索未知的奥秘

引言探索和利用的平衡 (The banlance between exploration and exploitation) 是强化学习中最核心的问题之一。一般来说，利用指的是利用当前已知知识做出最优动作，探索指的是探索未知的环境以获取新的知识，从而潜在地可能得到回报更大的动作。探索与利用如何平衡的问题即是

css实现文本从上到下

eg: <!DOCTYPE html > <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>test</title> <style > .box{ writing-mode: tb-rl;/*决定文字排版方向*/ width: 120px; hei

文本处理三剑客 - grep

一剑客 grep grep：Global search REgular expression and Print out the line 作用：文本搜索工具，根据用户指定的“模式”对目标文本逐行进行匹配检查；打印匹配到的行模式：由正则表达式字符及文本字符所编写的过滤条件 # 格式 grep [OPTION]... PATTERN [FILE]... # 选项 --color=aut

Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving: A Survey

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！ IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 23(6): 4909-4926 (2022) Abstract 　　随着深度表示学习的发展，强化学习(RL)领域已经成为一个强大的学习框架，现在能够在高维环境中学习复杂的策略。本综述总结了深度强化学习(DRL)

【BZOJ3513-MUTC2013】idiots[生成函数+容斥]

题意：给一些长度的木棍，问你构成三角形的方案数。$n<=10^5$ 思路：计数问题。三角形构成条件中：两短边和大于第三边即可。可以用生成函数（fft乘法）统计出所有由两条（不同）边构成的长度和及其方案数。然后乘上比该和小的总个数。会发现，对于三条边（三元组），如果构成三角形会被算$3$次，否

在强化学习中使用网络地形进行渗透测试

目录一、介绍二、RL渗透测试三、实验结果四、结论一、介绍 RL应用于渗透测试的攻击图之中，但是训练有素的代理并不能反映现实情况，因为攻击图缺乏对于网络地形的描述。目前通常使用CVSS及其组件构建攻击图，但是通过完全依赖抽象化，网络表示可能偏向于漏洞，而不是攻击者如何计划或执行

使用攻击图的强化学习发现渗透路径

目录一、介绍二、RL三、MDP构建攻击图四、实验评估五、总结一、介绍文章提出了一种在攻击图中发现渗透路径的RL方法，在攻击图的动态模型中对基于服务的防御性网络结构进行建模，发现最优的N条攻击路径。二、RL RL通过与环境交互来学习，描述了一组近似动态规划的求解方法，环境通常通

[学习笔记]多项式开根

思路：推柿子跟求逆一样，分治（倍增）的思想：不想写了推出$(F-G)^2 \equiv0\pmod{x^n}$ 所以$G=\dfrac{F^2+A}{2F}$ 边界处要用二次剩余的Cipolla算法。因此只要会多项式求逆、乘法，二次剩余即可。 code #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; const

《痞子衡嵌入式半月刊》第 56 期

痞子衡嵌入式半月刊：第 56 期这里分享嵌入式领域有用有趣的项目/工具以及一些热点新闻，农历年分二十四节气，希望在每个交节之日准时发布一期。本期刊是开源项目（GitHub: JayHeng/pzh-mcu-bi-weekly），欢迎提交 issue，投稿或推荐你知道的嵌入式那些事儿。上期回顾：《痞子衡嵌入式半月

CF1368D题解

原题 CF1368D AND, OR and square sum 思路概述题意分析给定一个长度为 $n$ 的数列，对于其中两个数 $a_i,a_j(1≤i,j≤n)$ 每次可以执行操作 $a_i\text{ AND }a_j→a_i,a_i\text{ OR }a_j→a_j$ ，求不限次数的操作后能得到的最大数列平方和。思路分析首先对这两种运算方

Planning to Explore via Self-Supervised World Models

发表时间：2020（ICML 2020）文章要点：这篇文章提出了一个Plan2Explore的model based方法，通过self-supervised方法来做Task-agnostic的探索，在这个过程中有效学习了world model，然后可以迁移到下游的具体任务上，实现zero or few-shot RL。具体的，world model包含encoder，dynamics，reward，decod

lec-1-Deep Reinforcement Learning, Decision Making, and Control

What is RL 基于学习的决策的数学形式从经验中学习决策和控制的方法 Why should we study this now 深度神经网络特征方法强化学习的提升计算能力的提升我们还需要解决哪些其他问题才能实现现实世界的顺序决策? 1.如何学习 Learning from reward 基本的强化学习处理的是最大

log_prob (custom used in RL)

def log_prob(self, value, pre_tanh_value=None): """ :param value: some value, x :param pre_tanh_value: arctanh(x) :return: """ if pre_tanh_value is None: pre_tanh_value = self.atanh(value) return s

王者荣耀第一弹

1 当前使用 AI 玩对抗性游戏的主要分两种：以星际为首的 RTS 游戏，和以 DOTA为首的 MOBA 游戏。两种游戏侧重的学习难点不同：对于星际类的游戏来说，单个 unit 的行为较为简单，主要学习的是如何进行兵力组选择和进攻策略；而对于 DOTA 类的游戏来说，对于一个英雄的操作来说是相当复

《Easy RL》面试题汇总

《Easy RL》面试题汇总作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本博客汇总了蘑菇书《Easy RL》每一章的面试题。更多强化学习内容，请看：随笔分类 - Reinforcement Learning。 - 高冷的面试官: 看来你对于RL还是有一定了解的,那么可以用一句话谈一下你对于

TEMPORAL DIFFERENCE MODELS: MODEL-FREE DEEP RL FOR MODEL-BASED CONTROL

发表时间：2018（ICLR 2018）文章要点：这篇文提出了temporal difference models(TDMs)算法，把goal-conditioned value functions和dynamics model联系起来，建立了model-free和model-based RL的关系，结合了各自的优点，既利用dynamics里丰富的信息，也超过了直接model based RL的效果。具体的，

rocky linux 8.5 gurb2 修改启动顺序（ dual boot )

https://wiki.centos.org/HowTos/Grub2#head-535f476a61e62f24bc150c73f7e0816f85345f46 https://www.cnblogs.com/hugetong/p/8126375.html [grub2] grub2修改启动顺序编写于：2022.3.11 1, 查看所有的entry [root@dpdk grub2]# awk -F \' '$1=="menuentry " {prin

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

Model-based Reinforcement Learning: A Survey

发表时间：2021 文章要点：一篇综述，主要从dynamics model learning，planning-learning integration和implicit model-based RL三个方面介绍。dynamics model learning包括stochasticity, uncertainty, partial observability, non-stationarity, state abstraction, and temporal abst

【STC15】定时器/计数器的相关寄存器解读

从服务端生成Excel电子表格（Node.js+SpreadJS）

Node.js是一个基于Chrome V8引擎的JavaScript运行环境，通常用于创建网络应用程序。它可以同时处理多个连接，并且不像其他大多数模型那样依赖线程。对于 Web 开发者来说，从数据库或Web服务器获取数据，然后输出到Excel文件以进行进一步分析的场景时有发生。我们的技术团队在跟国内外各

牛客网 JavaScript Node ACM 模式

--------------------------------------个人笔记-------------------------------------- const readline = require('readline'); const rl = readline.createInterface({ 　　input: process.stdin, 　　output: process.stdout}); const arr = [];rl.on('lin

【论文阅读】GRI: General Reinforced Imitation and its Application to Vision-Based Autonomous Driving

Column: December 30, 2021 11:01 PM Last edited time: January 10, 2022 4:45 PM Sensor/组织: 3 RGB; 曾经短暂的第一名 Status: 正在套娃 Summary: RL; carla leaderboard Type: arXiv Year: 2021 参考与前言论文地址：https://arxiv.org/abs/2111.08575 模块化思想有点意