DQN (Deep Q-Network) Algorithm 算法 DQN is based on Q-Learning, it changes the estimate of the Q function from “grid search” to “network search”. It’s an off-policy algorithm, which allow us to store

概述 SAC算法可以简单理解为一种将Q-Learning用于策略 πθ(a∣s)\pi_{\theta}(a|s)πθ​(a∣s) 估计的算法，由于使用了策略网络，所以可以用于解决连续问题，与梯度策略定理(A2C)或策略迭代定理(TRPO,PPO)不同，SAC策略网路的更新目标浅显易赅，就是要近似 Qπ∗(s,⋅)Q_{\pi^*}(s,\cdot)Qπ∗​(s,⋅) 对应的 softmax 分

参考 CSDN - SSH 端口转发实现 Jupyter Notebook 远程连接服务器 Jupyter Notebook在启动后会默认在服务器中的 localhost:8888 端口启动，所以我们只需要将其映射回本机即可，可以使用 ssh 中的端口转发实现，在使用 ssh 连接服务器前使用 -L 命令： ssh -L 本地地址:[本地端口,可选]:目标地址:目标端口 用户名@你的服务器地址

由于CVPR大作业需要，学校给我们申请了一些服务器账号，这里记录下服务器基本配置方法及操作流程. 登录服务器 我使用的是最简单的方法登录的服务器，直接使用ssh进行连接. （还可以使用vscode连接服务器方法，也比较方便，且可以编辑代码） Windows，可以使cmd或者PowerShell，这里推荐在Windows Store中下载Windows Terminal，集成了上述两个，而

参考文献 [1] 周越.人工智能基础与进阶（Python编程）[M].上海：上海交通大学出版社,2020. Python入门基础 数学运算 5/2 = 2.5 # 直接做除法 5//2 = 2 # 整除 2**10 = 1024 # 幂次 # 下面这三个都返回的是str bin() # 转二进制 oct() # 转八进制 hex() # 转十六进制 判断 if 逻辑表示 pytho

这里列一些使用pandas包做数据处理的例子. 数据格式: 填报规则: 请在对应姓名后面按照志愿优先次序按数字1~5进行填写. | 姓名 | 数学 | 人工智能 | 计算机 | 软件工程 | 大数据管理 | ----------------------------------------------------------- | 名称1 | 1 | 2 | 3

最近尝试使用Python打下算法题，记录下需要注意的地方吧。 使用main()函数 这样的习惯就和c++一样了，这样的好处在于如果其他文件中 import ，使用该文件中的函数，不会运行其主函数部分。 def main(): pass if __name__ == "__main__": main() 全局变量的问题 ans = 0 def main(): ans += 1 这样

代码：KataCR，图像数据集（切片图像，分类图像）：Clash-Royale-Detection-Dataset，离线数据集：Clash-Royale-Replay-Dataset 本文主要对我的本科毕设流程、算法细节进行简要介绍，首先给出本科毕设论文作为参考（有非常多冗余内容）： 英文论文（投稿到 ICIRA 2024）： 结题答辩P

比赛链接 C. Divan and bitwise operations 题意 存在一个长度为 nnn 的正整数序列 {ai}\{a_i\}{ai​}，mmm 个限制条件，每个限制条件由 l,r,xl, r, xl,r,x 构成，表示 {ai}\{a_i\}{ai​} 在区间 [l,r][l,r][l,r] 中的元素或运算值为 xxx。对于任意一个满足该条件的序列，求该序列的所有子序列的异或值

题意 python整理代码 由于是第一次使用pandas进行数据分析，有很多不熟悉的地方，首先记录一下. 使用的是Jupyter Notebook完成，这个做数据分析确实非常好用，效果可以直接从网页中打开： 完整代码（颜色不清楚，请使用白色背景）：数据处理，回归分析-改进 使用的头文件，和绘图所用的参数 import numpy as np import panda