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3.2.3 策略迭代策略迭代是一种综合利用策略评估和策略改进求解最优策略的迭代方法。见图3-1和算法3-5，策略迭代从一个任意的确定性策略开始，交替进行策略评估和策略改进。这里的策略改进是严格的策略改进，即改进后的策略和改进前的策略是不同的。对于状态空间和动作空间均有限的Mark
3.2.2 策略改进对于给定的策略，如果得到该策略的价值函数，则可以用策略改进定理得到一个改进的策略。策略改进定理的内容如下：对于两个确定性的策略和，如果（3-1）则，即（3-2）在此基础上，如果存在状态使得（3-1）式的不等号是严格小于号，那么就存在状态使得（3-2）式中的不等号也是严格小于号。（证明：考虑到
docker的介绍和安装一.docker 介绍 docker 可以粗糙的理解为虚拟机，但是确实不是真正的虚拟机，通常形容它是一个开挂的chroot二.在linux下安装 docker 第二句命令的含义是修改
arguments对象 arguments对象是传递给函数参数的类数组对象 先看个例子： function fun(a, b, c){ console.log(arguments) } fun(1, 2, 3) 可以看到，arguments像数组一样，有从0开始的索引，也有length属性
引言 《任务取消》由于篇幅较多，拆分了两篇来介绍各种实现取消和中断的机制，以及如何编写任务和服务，使它们能对取消请求做出响应。 如何理解任务是可取消的 ？ 如果外部代码能在某个任务正常完成之前将其置入 “完成” 状态，那么这个任务就被认为是可取消的。 大多数任务，我们都希望让它们
1.变量定义在for循环中，在c99和c++中才支持： gcc $^ -o $@ -std=c99 2.命令行也是一个进程，它的父进程都是shell。 3.对于父子进程，对于父进程只读的数据，不会修改的数据，不会拷贝一份，但是子进程可以看到。 4.编译器，加载器，操作系统表示互相割裂的，彼此有联系。
当前ModelArts各功能都只支持有限的框架版本，如果想要使用一个预置框架没有的版本应该如何处理？下面以pytorch 1.5和tensorflow 1.14为例，如何在模型导入中进行配置pytorch 1.5和tensorflow 1.14。Pytorch 1.5要基于cuda
一、安装Maven插件 下载下来的maven插件如下图所示：，插件存放的路径是：E:/MavenProject/Maven2EclipsePlugin 进入到eclipse中的dropins目录下，新建三个txt文件（zest.txt,m2e.txt,m2e-extras
MybatisPlus在Mybatis的基础上只做增强不做改变，为简化而生会根据条件自动拼接动态sql1.配置mysql 1.1 mybatis5配置 驱动为com.mysql.jdbc.Driver spring.datasource.url=jdbc:mysql:/
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非监督学习 概述 概述 从本书开始, 将正式进入到监督学习 (Unsupervised Learning) 部分. 无监督学习, 顾名思义, 就是不受监督学习, 一种自由的学习方式. 该学习式不需要先验知识进行指导, 而是不断地自我认识
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