强化学习心得4

从SARSA到Q-learning接下来介绍SARSA与Q-learning算法，算法步骤如下所示：引用《introduction to reinforcement learning》一书中的伪代码如下所示：两者的区别在于而Sarsa在每一步中以e-greedy的策略选取下一个状

【转载】机器学习的性能评估-回归

关于幂等性的学习笔记

最基础的概念，什么是幂等性？幂等性：提交多次的情况下，结果都一样。比如数据库查询，可称为天然幂等性，即查询多次结果都一样，无需人为去做幂等性操作。但是update table set value=value+1 where id=1,每次执行的结构都会发生变化，不是幂等。inter

在学习的路上永远不算晚

最早15年接触物联网，但是当时还在校园的我还对物联网没有太多的感知，直到后面进入运营商才有点后悔，在以销售主导的运营商里技术感知总是后知后觉，知道这两年开始转型才发现物联网的海洋如此广阔。现在开始在老套的运营商中做物联网还不算太晚。

关于幂等性的学习笔记

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事件中心学习之——阿里云

事件中心将云产品所生成的事件数据进行统一管理、存储、分析和展示，已接入EDAS的变更事件、ARMS的报警事件、0-1事件（如死锁、OOM和应用启动等）、MSE的微服务管控事件和K8s集群事件。当您的应用使用了相关的产品，对应的事件会自动接入事件中心进行统一的分析展示，方便您查看与

关于幂等性的学习笔记

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【转载】机器学习的性能评估-分类

【话题交流】存储知识学习书屋讨论

随着IT技术的不断发展，知识的不断更新迭代，大家讨论讨论有没有推荐的有关IT知识方面的书籍或者资料的，欢迎大家一起来讨论案例

【AI开发平台ModelArts】ModelArts训练出的模型如何本地化部署？

问题现象：ModelArts训练出的模型如何本地化部署？ 解决办法：ModelArts支持部署边缘服务，具体可参考如下链接：https://support.huaweicloud.com/inference-modelarts/inference-modelarts-0046.h

【求助】基于Ascend910的MindSpore训练无法复现GPU上的模型效果

【网络结构】很简单的卷积下采样模型，两层卷积+ReLU【训练环境】1、Ascend9102、MindSpore1.1.1【问题描述】使用相同的训练数据和训练流程，在Ascend上训练卷积下采样模型，一直无法复现在GPU上训练出的模型效果，在同一个测试集上的测试MS-SSIM有0.15的差距（0

华为云原生之KubeEdge深度使用体验与Kubeflow应用开发实践【与云原生的故事】

构建，旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势，让用户更快速、方便的部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前 Kubeflow 1.0 版本已经发布，包含开发、构建、训练、部署四个环节，可全

创建训练作业界面无云存储名称和挂载路径排查思路

问题现象创建训练作业界面没有云存储名称和挂载路径这两个选项。原因分析用户的专属资源池没有进行网络打通，或者用户没有创建过SFS。问题现象创建训练作业界面没有云存储名称和挂载路径这两个选项。原因分析用户的专属资源池没有进行网络打通，或者用户没有创建过SFS。

mindspore0.5的GPU版本下训练loss不发生变化

如图，在mindspore 0.5版本下，使用GPU尝试训练lenet和alexnet（来自官方的代码），训练后loss不发生变化，且有时候以负值开始。环境：ubuntu 18.04cuda 10.1cudnn 7.6.5python 3.7.5GPU: GTX Titan X另

学习笔记|线性支持向量机学习的对偶算法

线性支持向量机学习的原始问题是 则其拉格朗日函数是 （拉格朗日函数的构造方法可参见学习笔记|广义拉格朗日函数与KKT条件的应用 中的广义拉格朗日函数） 对偶问题是拉格朗日函数的极大极小问题。首先求L(ω,b,η,α,μ)对ω

《Spark机器学习进阶实战》——2.2.4　特征处理

而数据集中学生的ID、年级、成绩等则是学生的特征。1. 特征向量化除了基本的统计分析之外，机器学习模型要求输入特征向量，原始特征需要转化为特征向量，才能用于机器学习模型的训练，下面介绍各类特征向量化的方法。常用特征包括数值特征、类别特征、文本特征、统计特征等。1）数值特征：数值