Kurs Dazwischenliegend  11268

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  17593

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  11305

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：MySQL-Optimierung (2) Strategie zur Indexoptimierung

2016-12-29 Kommentar 0  1299

Kurseinführung：Proximal Policy Optimization (PPO) ist ein Reinforcement-Learning-Algorithmus, der die Probleme des instabilen Trainings und der geringen Stichprobeneffizienz beim Deep Reinforcement Learning lösen soll. Der PPO-Algorithmus basiert auf dem Richtliniengradienten und schult den Agenten, indem er die Richtlinie optimiert, um die langfristigen Erträge zu maximieren. Im Vergleich zu anderen Algorithmen bietet PPO die Vorteile der Einfachheit, Effizienz und Stabilität und wird daher häufig in Wissenschaft und Industrie eingesetzt. PPO verbessert den Trainingsprozess durch zwei Schlüsselkonzepte: proximale Richtlinienoptimierung und Scherung der Zielfunktion. Die Optimierung der proximalen Richtlinien gewährleistet die Trainingsstabilität, indem sie die Größe der Richtlinienaktualisierungen begrenzt, um sicherzustellen, dass jede Aktualisierung innerhalb eines akzeptablen Bereichs liegt. Die Scherzielfunktion ist die Kernidee des PPO-Algorithmus. Sie aktualisiert die Strategie, wenn

2024-01-24 Kommentar 0  814

Kurseinführung：Später in diesem Abschnitt werden praktische und leicht verständliche Beispiele verwendet, um die tatsächliche Auslösung des Index zu veranschaulichen und so die Strategie beim Hinzufügen von Indizes zu optimieren.

2017-01-20 Kommentar 1  1727

Kurseinführung：Die Leistung von Java-Funktionen auf der Cloud-Plattform kann durch die Einführung von Cloud-Optimierungsstrategien verbessert werden: Erstellen Sie Java-Funktionen und stellen Sie sie bereit. Erstellen Sie Cloud-Optimierungsstrategien. Legen Sie die Heap-Größe fest und aktivieren Sie Strategien zur mehrstufigen Kompilierung und Optimierung der Startzeiten, wodurch die Funktionsleistung verbessert und die Kosten gesenkt werden.

2024-04-30 Kommentar 0  393

Kurseinführung：Evolution Strategies (ES) ist ein Optimierungsalgorithmus, der auf der Idee der Evolution in der Natur basiert und zur Optimierung mathematischer Funktionen durch iterative Suche verwendet wird. Es wurde erstmals in den 1960er Jahren von den deutschen Wissenschaftlern Rechenberg und Schwefel vorgeschlagen. Dieser Algorithmus behandelt die Funktionsoptimierung als einen Prozess der Suche nach der optimalen Lösung im Parameterraum. Es wählt zufällig einige Lösungen aus und generiert durch Mutations- und Auswahloperationen neue Lösungen. Im Gegensatz zu anderen evolutionären Algorithmen verwenden evolutionäre Strategiealgorithmen keine Crossover-Operationen. Durch wiederholte Iterationen kann der evolutionäre Strategiealgorithmus die Qualität der Lösung schrittweise optimieren, bis die optimale Lösung gefunden wird. Es bietet bestimmte Vorteile bei der Lösung komplexer Probleme, hochdimensionaler Optimierung und Situationen ohne Gradienteninformationen. Evolutionäre Strategiealgorithmen bei Optimierungsproblemen

2024-01-24 Kommentar 0  771