如果關(guān)注這個(gè)領(lǐng)域的同學(xué)可能知道绰播，Ray其實(shí)在去年就已經(jīng)在開(kāi)源社區(qū)正式發(fā)布了愕够，只不過(guò)后來(lái)就一直沒(méi)有什么太大動(dòng)靜船老，前段時(shí)間也是因?yàn)闄C(jī)緣巧合，我又回頭學(xué)習(xí)了解了一下蠕搜，順便總結(jié)如下：...
IP屬地：甘肅
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Ray - 面向增強(qiáng)學(xué)習(xí)場(chǎng)景的分布式計(jì)算框架
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增強(qiáng)學(xué)習(xí) Q-learning對(duì)于小白菜來(lái)說(shuō)岗照，首先是了解Q-learning的基本原理摆尝，最好是像學(xué)習(xí)bp多艇，學(xué)習(xí)CNN一樣可以將一條計(jì)算走通逻恐，這里分享比較好理解的兩個(gè)博客像吻，英文原版：http://mnems...
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確實(shí)Q[5,5]=0峻黍，樓上的看成R[5,5]=100了。
另外樓主的第二次episode公式有誤拨匆，結(jié)果倒是正確的姆涩，應(yīng)該是手誤寫錯(cuò)了，應(yīng)該是Q（3,1） = R（3,1）+ 0.8 * max(Q（1,3）惭每，Q(1,5))=0 + 0.8 * max(0,100) = 80 -
優(yōu)化算法-梯度下降骨饿，反向傳播，學(xué)習(xí)率梯度下降 梯度下降法主要用于單個(gè)參數(shù)的取值台腥。假如損失函數(shù)是一座山宏赘，我們從山上一個(gè)任意點(diǎn)開(kāi)始往山下走，山坡的坡度越大黎侈，我們的垂直高度下降的越快察署。當(dāng)我們到達(dá)某一個(gè)點(diǎn)是，我們往任意...
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關(guān)于第7點(diǎn)峻汉，我這邊改過(guò)來(lái)之后出現(xiàn)了新問(wèn)題贴汪，請(qǐng)問(wèn)博主遇見(jiàn)過(guò)嗎？
File "/home/windy/Faster-RCNN_TF/tools/../lib/networks/network.py", line 246, in fc
feed_in, dim = (input, int(input_shape[-1]))
TypeError: __int__ returned non-int (type NoneType)Faster-RCNN_TF運(yùn)行記錄（Python2轉(zhuǎn)Python3）
一. 項(xiàng)目地址：GitHub Official的Faster RCNN是caffe的休吠，懶得再配環(huán)境扳埂，于是想找一個(gè)tensorflow版本（上面地址）。原項(xiàng)目是python2的...
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Faster-RCNN_TF運(yùn)行記錄（Python2轉(zhuǎn)Python3）一. 項(xiàng)目地址：GitHub Official的Faster RCNN是caffe的瘤礁，懶得再配環(huán)境阳懂，于是想找一個(gè)tensorflow版本（上面地址）。原項(xiàng)目是python2的...
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Faster R-CNN for Tensorflow研究背景 根據(jù)老師要求，采用Faster-RCNN算法岩调，使用VOC2007數(shù)據(jù)集和比賽數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型克饶，測(cè)試圖片并進(jìn)行驗(yàn)證。論文解讀整體架構(gòu)faster-rcnn原理及相應(yīng)概念...
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1.兩數(shù)之和/15. 三數(shù)之和/16. 最接近的三數(shù)之和
1.兩數(shù)之和 給定一個(gè)整數(shù)數(shù)組和一個(gè)目標(biāo)值誊辉，找出數(shù)組中和為目標(biāo)值的兩個(gè)數(shù)矾湃。你可以假設(shè)每個(gè)輸入只對(duì)應(yīng)一種答案，且同樣的元素不能被重復(fù)利用堕澄。 給定 nums = [2, 7, 1...
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貴有恒蛙紫，何必三更起五更睡拍屑；最無(wú)益，只怕一曝十寒坑傅。<br>為了以后不用介紹自己而努力僵驰。
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2.兩數(shù)相加 [c++ and python]題目：給定兩個(gè)非空鏈表來(lái)表示兩個(gè)非負(fù)整數(shù)。位數(shù)按照逆序方式存儲(chǔ)唁毒，它們的每個(gè)節(jié)點(diǎn)只存儲(chǔ)單個(gè)數(shù)字蒜茴。將兩數(shù)相加返回一個(gè)新的鏈表。你可以假設(shè)除了數(shù)字 0 之外浆西，這兩個(gè)數(shù)字都不會(huì)以零開(kāi)...
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