课程 中级 11382
课程介绍：《自学IT网Linux负载均衡视频教程》主要通过对web,lvs以及在nagin下对Linux进行脚本操作来实现Linux负载均衡。
解决问题2003（HY000）：无法连接到MySQL服务器' db_mysql：3306'（111）的方法
2023-09-05 11:18:47 0 1 884
2023-09-05 14:46:42 0 1 769
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2023-09-05 15:06:32 0 1 620
课程介绍：深度强化学习（DeepReinforcementLearning）是一种结合了深度学习和强化学习的先进技术，被广泛应用于语音识别、图像识别、自然语言处理等领域。Go语言作为一门快速、高效、可靠的编程语言，可以为深度强化学习研究提供帮助。本文将介绍如何使用Go语言进行深度强化学习研究。一、安装Go语言和相关库在开始使用Go语言进行深度强化学习
2023-06-10 评论 0 1220
课程介绍：01 前言该论文是关于深度强化学习对抗攻击的工作。在该论文中，作者从鲁棒优化的角度研究了深度强化学习策略对对抗攻击的鲁棒性。在鲁棒优化的框架下，通过最小化策略的预期回报来给出最优的对抗攻击，相应地，通过提高策略应对最坏情况的性能来实现良好的防御机制。考虑到攻击者通常无法 在训练环境中 攻击，作者提出了一种贪婪攻击算法，该算法试图在不与环境交互的情况下最小化策略的预期回报；另外作者还提出一种防御算法，该算法以最大-最小的博弈来对深度强化学习算法进行对抗训练。在Atari游戏环境中的实验结果表明，作
2023-04-08 评论 0 1326
课程介绍：这篇《FastCounterfactualInferenceforHistory-BasedReinforcementLearning》提出一种快速因果推理算法，使得因果推理的计算复杂度大幅降低——降低到可以和online强化学习相结合的程度。本文理论贡献主要有两点：1、提出了时间平均因果效应的概念；2、将著名的后门准则从单变量干预效应估计推广到多变量干预效应估计，称之为步进后门准则。背景需要准备关于部分可观测强化学习和因果推理的基础知识。这里不做过多介绍，给几个传送门吧：部分可观测强化
2023-04-15 评论 0 1081
课程介绍：逆向强化学习（IRL）是一种机器学习技术，通过观察到的行为来推断其背后的潜在动机。与传统的强化学习不同，IRL无需明确的奖励信号，而是通过行为来推断潜在奖励函数。这种方法为理解和模拟人类行为提供了一种有效的途径。IRL的工作原理基于马尔可夫决策过程（MDP）的框架。在MDP中，智能体通过选择不同的行动与环境进行交互。环境会根据智能体的行动给予一个奖励信号。IRL的目标是从观察到的智能体行为中推断出一个未知的奖励函数，以解释智能体的行为。通过分析智能体在不同状态下选择的行动，IRL可以建模智能体的
2024-01-22 评论 0 885
课程介绍：AB测试是在在线实验中广泛应用的一种技术。它的主要目的是比较两个或多个版本的页面或应用程序，以确定哪个版本能够实现更好的业务目标。这些目标可以是点击率、转化率等。与此相反，强化学习是一种机器学习方法，通过试错学习来优化决策策略。策略梯度强化学习是一种特殊的强化学习方法，旨在通过学习最优策略来最大化累积奖励。两者在优化业务目标方面有着不同的应用。在AB测试中，我们将不同的页面版本看作是不同的行动，而业务目标则可以被视为奖励信号的重要指标。为了实现最大化的业务目标，我们需要设计一种策略，该策略可以选
2024-01-24 评论 0 995
