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Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

Kurs Fortschrittlich  17663

Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurs Fortschrittlich  11379

Kurseinführung：„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.

Kurseinführung：Verstärkungslernmethode für die Vue-Komponentenkommunikation In der Vue-Entwicklung ist die Komponentenkommunikation ein sehr wichtiges Thema. Es geht darum, wie man Daten zwischen mehreren Komponenten teilt, Ereignisse auslöst usw. Ein gängiger Ansatz besteht darin, Requisiten und $emit-Methoden für die Kommunikation zwischen übergeordneten und untergeordneten Komponenten zu verwenden. Diese einfache Kommunikationsmethode kann jedoch umständlich und schwierig zu warten sein, wenn Anwendungen größer werden und die Beziehungen zwischen Komponenten komplex werden. Reinforcement Learning ist ein Algorithmus, der Versuch-und-Irrtum- und Belohnungsmechanismen nutzt, um die Problemlösung zu optimieren. In der Komponentenkommunikation I

2023-07-17 Kommentar 0  1269

Kurseinführung：So erstellen Sie einen Reinforcement-Learning-Algorithmus mit PHP. Einführung: Reinforcement Learning ist eine maschinelle Lernmethode, die lernt, durch Interaktion mit der Umgebung optimale Entscheidungen zu treffen. In diesem Artikel stellen wir vor, wie man Reinforcement-Learning-Algorithmen mithilfe der Programmiersprache PHP erstellt, und stellen Codebeispiele bereit, um den Lesern ein besseres Verständnis zu erleichtern. 1. Was ist ein Reinforcement-Learning-Algorithmus? Der Reinforcement-Learning-Algorithmus ist eine maschinelle Lernmethode, die lernt, Entscheidungen zu treffen, indem sie das Feedback aus der Umgebung beobachtet. Im Gegensatz zu anderen Algorithmen für maschinelles Lernen basieren Reinforcement-Learning-Algorithmen nicht nur auf vorhandenen Daten

2023-07-31 Kommentar 0  703

Kurseinführung：Jetzt können Roboter Präzisionsaufgaben in der Fabriksteuerung erlernen. In den letzten Jahren wurden auf dem Gebiet der Lerntechnologie zur Verstärkung von Robotern erhebliche Fortschritte erzielt, z. B. beim Gehen im Vierfüßlerstand, beim Greifen, bei der geschickten Manipulation usw., die meisten davon beschränken sich jedoch auf die Labordemonstrationsphase. Die umfassende Anwendung der Robotic Reinforcement Learning-Technologie in tatsächlichen Produktionsumgebungen steht noch vor vielen Herausforderungen, was ihren Anwendungsbereich in realen Szenarien bis zu einem gewissen Grad einschränkt. Im Prozess der praktischen Anwendung der Reinforcement-Learning-Technologie ist es notwendig, mehrere komplexe Probleme zu überwinden, darunter die Einstellung des Belohnungsmechanismus, das Zurücksetzen der Umgebung, die Verbesserung der Probeneffizienz und die Gewährleistung der Aktionssicherheit. Branchenexperten betonen, dass die Lösung der vielen Probleme bei der tatsächlichen Implementierung der Reinforcement-Learning-Technologie ebenso wichtig ist wie die kontinuierliche Innovation des Algorithmus selbst. Vor dieser Herausforderung standen Forscher der University of California, Berkeley, der Stanford University, der University of Washington und

2024-02-21 Kommentar 0  1192

Kurseinführung：Q-Learning: Umgang mit exorbitanten staatlichen HandlungswertenQ-Learning, eine Technik des verstärkenden Lernens, zielt darauf ab, optimale Richtlinien abzuleiten, indem...

2024-10-25 Kommentar 0  741

Kurseinführung：OpenRL ist ein PyTorch-basiertes Forschungsframework für verstärktes Lernen, das vom Team für verstärktes Lernen von Fourth Paradigm entwickelt wurde. Es unterstützt das Training von Einzelagenten, mehreren Agenten, natürlicher Sprache und anderen Aufgaben. OpenRL wird auf Basis von PyTorch entwickelt, mit dem Ziel, der Forschungsgemeinschaft für Reinforcement Learning eine benutzerfreundliche, flexible, effiziente und nachhaltig skalierbare Plattform bereitzustellen. Zu den derzeit von OpenRL unterstützten Funktionen gehören: eine gemeinsame Schnittstelle, die einfach zu verwenden ist und das Training mit einem oder mehreren Agenten unterstützt; ; unterstützt LSTM, GRU, Modelle wie Transformer unterstützen eine Vielzahl von Trainingsbeschleunigungen, wie zum Beispiel: automatisches gemischtes Präzisionstraining,

2023-05-11 Kommentar 0  1064