강의 중급  11360

코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.

강의 고급의  17663

코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.

강의 고급의  11377

코스소개："Band of Brothers 프런트엔드 예제 디스플레이 비디오 튜토리얼"은 HTML5 및 CSS3 기술의 예를 모든 사람에게 소개하여 모든 사람이 HTML5 및 CSS3 사용에 더욱 능숙해질 수 있도록 합니다.

코스소개：Vue 컴포넌트 통신을 위한 강화학습 방법 Vue 개발에 있어서 컴포넌트 통신은 매우 중요한 주제입니다. 여기에는 여러 구성 요소, 트리거 이벤트 등 간에 데이터를 공유하는 방법이 포함됩니다. 일반적인 접근 방식은 상위 구성 요소와 하위 구성 요소 간의 통신을 위해 props 및 $emit 메서드를 사용하는 것입니다. 그러나 이 간단한 통신 방법은 응용 프로그램의 크기가 커지고 구성 요소 간의 관계가 복잡해지면 유지 관리가 번거롭고 어려워질 수 있습니다. 강화 학습은 시행착오와 보상 메커니즘을 통해 문제 해결을 최적화하는 알고리즘입니다. 컴포넌트 통신에서는

2023-07-17 논평 0  1269

코스소개：PHP를 사용하여 강화 학습 알고리즘을 구축하는 방법 소개: 강화 학습은 환경과 상호 작용하여 최적의 결정을 내리는 방법을 배우는 기계 학습 방법입니다. 본 글에서는 PHP 프로그래밍 언어를 사용하여 강화학습 알고리즘을 구축하는 방법을 소개하고 독자의 이해를 돕기 위해 코드 예제를 제공합니다. 1. 강화학습 알고리즘이란? 강화학습 알고리즘은 환경의 피드백을 관찰하여 의사결정 방법을 학습하는 기계학습 방법입니다. 강화학습 알고리즘은 다른 머신러닝 알고리즘과 달리 기존 데이터에만 기반을 두지 않습니다.

2023-07-31 논평 0  702

코스소개：이제 로봇은 정밀한 공장 제어 작업을 배울 수 있습니다. 최근 몇 년간 네 발 걷기, 잡기, 손재주 조작 등 로봇 강화학습 기술 분야에서 상당한 진전이 있었지만 대부분은 실험실 실증 단계에 국한되어 있다. 로봇 강화 학습 기술을 실제 생산 환경에 광범위하게 적용하는 것은 여전히 ​​많은 과제에 직면해 있으며, 이로 인해 실제 시나리오에서 적용 범위가 어느 정도 제한됩니다. 강화학습 기술을 실제 적용하는 과정에서는 보상 메커니즘 설정, 환경 재설정, 표본 효율성 향상, 행동 안전성 보장 등 여러 가지 복잡한 문제를 극복해야 합니다. 업계 전문가들은 강화학습 기술의 실제 구현에 있어서 많은 문제를 해결하는 것이 알고리즘 자체의 지속적인 혁신만큼 중요하다고 강조한다. 이러한 도전에 직면한 캘리포니아 대학, 버클리 대학, 스탠포드 대학, 워싱턴 대학의 연구자들은

2024-02-21 논평 0  1192

코스소개：Q-Learning: 과도한 상태-행동 값 다루기 강화학습 기법인 Q-Learning은 다음을 통해 최적의 정책을 도출하는 것을 목표로 합니다.

2024-10-25 논평 0  738

코스소개：OpenRL은 Fourth Paradigm 강화학습 팀이 개발한 PyTorch 기반 강화학습 연구 프레임워크로 단일 에이전트, 다중 에이전트, 자연어 및 기타 작업의 훈련을 지원합니다. OpenRL은 강화 학습 연구 커뮤니티에 사용하기 쉽고 유연하며 효율적이며 지속 가능하게 확장 가능한 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 PyTorch를 기반으로 개발되었습니다. 현재 OpenRL이 지원하는 기능은 다음과 같습니다: 사용하기 쉽고 단일 에이전트 및 다중 에이전트 교육을 지원하는 공통 인터페이스, 자연어 작업(예: 대화 작업)에 대한 강화 학습 지원, HuggingFace에서 데이터 가져오기 지원 LSTM, GRU, Transformer와 같은 모델 지원: 자동 혼합 정밀 훈련,

2023-05-11 논평 0  1063