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接上篇强化学习的前世今生（一），本文主要介绍强化学习中的蒙特卡洛算法，TD算法，策略梯度算法以及Actor-Critic算法 2 蒙特卡洛和TD 2.1 蒙特卡洛方法 在强化学习中，蒙特卡洛(Monte Carl0)方法通过多次实验…

1.接35day作业补充 总体来看，配置 2 和配置 3 在准确率和损失值上表现较好，但配置 3 训练速度更快；配置 1 在各项指标上相对较弱。可以根据实际需求（如对训练时间和准确率的侧重）来选择最终使用的超参数配置。 从训练…

目录 一、环境信息 二、说点什么 三、测试数据生成 四、测试语句 五、获取执行计划方法 1、EXPLAIN （1）样例 （2）优势 （3）劣势 2、ET （1）开启参数 （2&#xff…

目录 完整渲染流程(在屏渲染)创建基本上下文创建 Surface 和 SwapChainWSI 说明创建 RenderPass 和 FrameBuffer创建 GraphicPipeLine创建 CommandPool 和 CommandBuffer录制 Command 命令同步提交渲染到屏幕Fence 和 Semaphore 区别 完整渲染流程(在屏渲染) 初始化流程&#…

边界值问题最简单的例子是定义在区间a ≤ x ≤ b上的二阶常微分方程y′′ f (x, y, y′)，其边界条件为y(a) α和y(b) β，其中α和β是给定的常数。需要注意的是，由于自变量通常表示空间坐标，因此常用x表示（此处符号…

一般方法 -方法适合的特点: 约束条件内,获得最优的目标值的解 约束条件：必须满足的条件 可行解：满足约束条件的子集 目标函数：为了衡量可行解的优劣，预先给定衡量标准，以函数形式给出 最优解：使目标…

文章目录 前言一、单播（Unicast）1.1 定义与工作原理1.2 优点1.3 缺点1.4 典型应用场景 二、广播（Broadcast）2.1 定义与工作原理2.2 优点2.3 缺点2.4 典型应用场景 三、组播（Multicast）3.1 定义与工作原理3.…