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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

【STC15】定时器/计数器的相关寄存器解读 说明:资料来源于STC官方STC15手册。 STC15定时器相关寄存器 定时器/计数器0/1控制寄存器:TCON TCON为定时器/计数器T0、T1的控制寄存器,同时也锁存T0、T1溢出中断源和外部请求中断源等,TCON格式如下: TF1:T1溢出中断标志。T1被允

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