Cours Intermédiaire  11268

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17593

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  11305

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：optimisation mysql (2) stratégie d'optimisation d'index

2016-12-29 commentaire 0  1299

Introduction au cours：Proximal Policy Optimization (PPO) est un algorithme d'apprentissage par renforcement conçu pour résoudre les problèmes d'entraînement instable et de faible efficacité des échantillons dans l'apprentissage par renforcement profond. L'algorithme PPO est basé sur le gradient de politique et forme l'agent en optimisant la politique pour maximiser les rendements à long terme. Par rapport à d’autres algorithmes, PPO présente les avantages de simplicité, d’efficacité et de stabilité, il est donc largement utilisé dans le monde universitaire et industriel. PPO améliore le processus de formation à travers deux concepts clés : l'optimisation de la politique proximale et le cisaillement de la fonction objectif. L'optimisation proximale des politiques maintient la stabilité de la formation en limitant la taille des mises à jour des politiques afin de garantir que chaque mise à jour se situe dans une plage acceptable. La fonction objectif de cisaillement est l'idée centrale de l'algorithme PPO. Elle met à jour la stratégie lorsque.

2024-01-24 commentaire 0  814

Introduction au cours：Plus loin dans cette section, des exemples pratiques et faciles à comprendre seront utilisés pour illustrer le déclenchement réel de l'index, optimisant ainsi la stratégie utilisée lors de l'ajout d'index.

2017-01-20 commentaire 1  1727

Introduction au cours：Les performances des fonctions Java sur la plate-forme cloud peuvent être améliorées en adoptant des stratégies d'optimisation du cloud : créer des fonctions Java et les déployer ; créer des stratégies d'optimisation du cloud : définir la taille du tas et activer la compilation à plusieurs niveaux ; attribuer des stratégies aux fonctions peuvent réduire la latence et l'utilisation de la mémoire ; et optimisez les temps de démarrage, améliorant ainsi les performances des fonctions et réduisant les coûts.

2024-04-30 commentaire 0  393

Introduction au cours：Evolution Strategies (ES) est un algorithme d'optimisation basé sur l'idée d'évolution dans la nature, utilisé pour optimiser les fonctions mathématiques grâce à une recherche itérative. Elle a été proposée pour la première fois par les chercheurs allemands Rechenberg et Schwefel dans les années 1960. Cet algorithme traite l'optimisation des fonctions comme un processus de recherche de la solution optimale dans l'espace des paramètres. Il sélectionne aléatoirement certaines solutions et génère de nouvelles solutions grâce à des opérations de mutation et de sélection. Contrairement à d’autres algorithmes évolutionnaires, les algorithmes de stratégie évolutive n’utilisent pas d’opérations de croisement. Grâce à des itérations répétées, l'algorithme de stratégie évolutive peut progressivement optimiser la qualité de la solution jusqu'à ce que la solution optimale soit trouvée. Il présente certains avantages dans la résolution de problèmes complexes, l'optimisation de grande dimension et les situations sans informations de gradient. Algorithmes de stratégie évolutive dans les problèmes d'optimisation

2024-01-24 commentaire 0  771