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3-2 队列
3-2 队列 1、基本概念 队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。
61340发布于 2019-07-02 3-2配置系统
.Net Core配置系统支持文件（Json、XML、INI）、注册表、环境变量、命令行、AZure Key Vault等。
19110编辑于 2026-06-17- 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-2 zookeeper 笔记
分布式系统的协调工作就是通过某种方式，让每个节点的信息能够同步和共享。这依赖于服务进程之间的通信。通信方式有两种：
64210编辑于 2022-05-17 - 来自专栏Hank’s Blog
3-2 矩阵的子集
> x <- matrix(1:6,nrow=2,ncol=3) > x [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6
80920发布于 2020-09-16 - 来自专栏破晓之歌
JAVA入门3-2（未完，待续） 原
List（序列）、Queue（队列）可重复排列有序的，Set（集）不可重复无序。list和set常用。
51350发布于 2018-08-15 - 来自专栏刷题笔记
3-2 数组元素的区间删除 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101225075 3-2 数组元素的区间删除 (20 分) 给定一个顺序存储的线性表，请设计一个函数删除所有值大于
1.1K30发布于 2019-11-08 - 来自专栏万能的小草
pandas入门3-2:识别异常值以及lambda 函数
假设每个月的客户数量保持相对稳定，将从数据集中删除该月中特定范围之外的任何数据。最终结果应该是没有尖峰的平滑图形。
1.5K10发布于 2020-02-17 - 来自专栏帮你学MatLab
MATLAB智能算法30个案例分析(3-2)
神经网路部分 function err=Bpfun(x,P,T,hiddennum,P_test,T_test) %% 训练&测试BP网络 %% 输入 % x：一个个体的初始权值和阈值 % P：训练样
1.1K50发布于 2018-04-18 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-2 jupyter notebook中的魔法命令
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍jupyter Notebook中的两个魔法命令%run和%time。
1.8K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏WebJ2EE
React：Table 那些事（3-2）—— 斑马纹、固定表头
《React：Table 那些事》系列文章，会逐渐给大家呈现一个基于 React 的 Table 组件的定义、设计、开发过程。每篇文章都会针对 Table 的某个具体功能展开分析：
4.6K10发布于 2019-07-19 - 来自专栏技术让梦想更伟大
C语言中3-2=？3%-2=？你确定答案吗
抛砖引玉 C语言负数除以正数，与正数除以负数或者负数除以负数的余数和商，正负有谁定呢？ -3 / 2 = ？; -3 % 2 = ?; 3 / (-2) = ?; 3 % (-2) = ?; (-3)
1.5K61发布于 2020-07-03 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-2)
代码清单3-2 char c[10][10] = { "", //0 "", //1 "ABC", //2 "DEF", //3
33840编辑于 2022-11-30 - 来自专栏c语言与cpp编程
C语言中3-2=？3%-2=？你确定答案吗
抛砖引玉 C语言负数除以正数，与正数除以负数或者负数除以负数的余数和商，正负有谁定呢？ -3 / 2 = ？; -3 % 2 = ?; 3 / (-2) = ?; 3 % (-2) = ?; (-3)
72800发布于 2020-12-02 - 来自专栏Soul Joy Hub
【大模型AIGC系列课程 3-2】国产开源大模型：ChatGLM
https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf GLM是General Language Model的缩写，是一种通用的语言模型预训练框架。它的主要目标是通过自回归的空白填充来进行预训练，以解决现有预训练框架在自然语言理解（NLU）、无条件生成和有条件生成等任务中表现不佳的问题。 具体来说，GLM通过随机遮盖文本中连续的标记，并训练模型按顺序重新生成这些遮盖的部分。这种自回归的空白填充目标使得GLM能够更好地捕捉上下文中标记之间的依赖关系，并且能够处理可变长度的空白。通过添加二维位置编码和允许任意顺序预测空白，GLM改进了空白填充预训练的性能。
99720编辑于 2023-08-28 - 来自专栏京程一灯
JavaScript数据结构(3-2)：单向链表与双向链表——双向链表篇
我们已经完整的实现了单链表，这真是极好的。现在可以在一个占用费连续的空间的链表结构中，进行添加、删除和查找节点的操作了。
94220发布于 2019-03-28 - 来自专栏云计算行业
强化学习
阅读本文大约需要5分钟 一、强化学习的模型 强化学习能够实现很多的任务，这些任务目标往往可以归纳化为最大化长期奖励、最小化长期惩罚。 三、深度学习给强化学习带来的新机会 最近几年的强化学习非常的热门，出现了一些脍炙人口的应用，他们都是深度学习和强化学习强强联合的产物，无论是基于价值的强化数据算法，还是基于策略梯度的强化学习算法，都可以脱离于深度学习存在 2013年，深度学习和强化学习结合起来，结合成了的深度强化学习算法。那么深度强化学习算法诞生以后，在强化训练领域马上就有突飞猛进的发展，解决问题的困难程度大大超过之前的非深度强化算法。 深度强化学习算法为什么常常能够比非深度强化学习算法更厉害呢，这是因为用了深度学习的强化学习方法可以求得更加复杂的解，能在更加困难的问题上得到更好的性能。 接下来推荐下我的新书《强化学习原理与Python实现》，这里面的既包括了经典的非深度强化学习算法，也包括深度强化学习算法。
75320编辑于 2023-05-29 - 来自专栏有三AI
【强化学习】从强化学习基础概念开始
在开始探索强化学习的诸多算法之前，我们先来了解一下它所涉及到的具体概念。这些概念将作为基石，一直陪伴着我们的学习之旅。 为了能够将这些概念熟记在心，我们这一期做成强化学习概念小卡片，一张一张给大家展示和帮助大家理解。 在强化学习中，环境指排除智能体之外的所有组成。 (3) 智能体 智能体是强化学习中的主要研究对象，我们希望智能体能够通过环境的检验来实现系统的目标。 (4) 交互 交互专指智能体与环境的交互。 (8) 试错 试错是早期强化学习的主要方向。通过试错来探索最优策略。目前强化学习研究的方向转为奖励函数的优化。 (9) 记忆 智能体对过往经验的总结归纳和采用的方式。 3 强化学习中的六类问题 虽然强化学习给出了一个非常通用的解决问题的思路，但是面对具体问题，在不同场景下，强化学习又会有不同的侧重。
90820发布于 2019-07-27 - 来自专栏深度学习
【深度学习】强化学习（五）深度强化学习
一、强化学习问题 强化学习的基本任务是通过智能体与环境的交互学习一个策略，使得智能体能够在不同的状态下做出最优的动作，以最大化累积奖励。 上述概念可详细参照：【深度学习】强化学习（一）强化学习定义 4、马尔可夫决策过程 为了简化描述，将智能体与环境的交互看作离散的时间序列。 关于马尔可夫决策过程可详细参照：【深度学习】强化学习（二）马尔可夫决策过程 5、强化学习的目标函数 强化学习的目标是通过学习一个良好的策略来使智能体在与环境的交互中获得尽可能多的平均回报。 关于目标函数可详细参照：【深度学习】强化学习（三）强化学习的目标函数 6、值函数 在强化学习中，为了评估策略 \pi 的期望回报，引入了值函数的概念，包括状态值函数和状态-动作值函数。 关于值函数可详细参照：【深度学习】强化学习（四）强化学习的值函数 7、深度强化学习 深度强化学习是将强化学习和深度学习结合在一起，用强化学习来定义问题和优化目标，用深度学习来解决状态表示、策略表示和值函数建模等问题
1.7K10编辑于 2024-07-30 - 来自专栏WOLFRAM
Wolfram|Alpha 化学分步解答方案：化学反应
如果您正在学习化学，或者正在学习要求化学先修课程的学科，那么您就会知道所需教科书的价格是多少。为了解决这个问题，化学教育界已经开发了开放的教育资源，以提供免费的化学教科书。 在接下来的几周中，我们将探索中学生、高中生和大学生在化学课程和期末考试中遇到的一些热门主题：化学反应、结构和键合、化学溶液，最后是量子化学。阅读例如化学反应中的问题及其分步解决方案！ 平衡化学方程式 化学的基本方面是平衡化学方程式。如果化学方程式是表达化学过程的语言，那么平衡化学方程式就是相应的语法。分步解决方案将带您逐步了解强大的代数方法，以识别化学计量系数。 化学转化 在几乎所有的化学作业或研究问题中，都会出现化学转化。这样，逐步解决方案可用于在摩尔、质量、体积、分子和原子之间转换。提供了单位转换和尺寸分析的详细信息。 还有更多化学反应 无论您是为即将来临的期末考试而学习，为家庭作业困惑还是只是想复习一下，化学反应都是Wolfram | Alpha知识库涵盖的许多化学主题之一。
87620发布于 2020-05-21 - 来自专栏NowlNowl_AI
强化学习第1天：强化学习概述
介绍 强化学习是机器学习中一种独特的存在，以其独特的思想逐渐发展为一门独立的学科，强化学习适用的场景是：一个学习主体根据环境做出不同的决策，得到相应的奖励与惩罚来改进决策 它既不是监督学习也不是无监督学习 ，从这段描述中也可以看出，它不适合用来进行回归或者聚类等任务 强化学习要素 强化学习中有一些重要的概念，我们接下来一一介绍他们，如果有些不理解不要着急，我们会举一个具体例子来解释 智能体：智能体是强化学习中的主体 环境搭建：gym gym是一个集成了一些常用环境的库，我们可以通过调用这个环境库来快速入门强化学习，在python命令行中执行命令安装 ! plt.imshow(image) plt.show() 这段代码完成了一些初始设置，具体作用见代码注释，运行结果如下图 环境信息查看 我们导入环境后要查看一些环境的信息，还记得我们最开始说的强化学习要素吗 学习了强化学习的基本概念 通过一个简单示例直观感受了强化学习的基本流程 学习了将图片动画化的技术
83920编辑于 2024-01-18
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