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强化学习之确定性策略网络和随机策略网络1 确定性策略2 随机策略2.1 分类策略2.2 对角高斯策略

强化学习之确定性策略网络和随机策略网络1 确定性策略2 随机策略2.1 分类策略2.2 对角高斯策略

强化学习当中策略可以分为随机策略和确定性策略两类。1 确定性策略确定性策略是输入一个状态s，策略会给出一个确定的动作a，可以用以下形式表示。u表示的是确定性策略。t时刻的状态写作st。t时刻在st状态下采取的动作为at。实现时，只需要建立一个神经网络，输入状态，输出一个确定的动作就行。使用了确定性策略的算法有：DDPG、TD3。DQN中的目标策略一般也是贪婪的确定性策略。2 随机策略随机策略是输入一个状态s，输出的是动作分布。随机策略通常用π表示。对于st条件下，每一个动作都是以概率被选取
强化学习 2024-09-17
记录下关于qt使用windeployqt.exe打包程序之后运行报错无法定位程序输入点

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在网上有很多的教程，如果是在编译器中运行程序，包错无法定位程序输入点，可以将编译器的bin路径配置进入环境变量。使用windeployqt.exe打包完成之后，发现自己把所有的dll文件都加入进去了，还是报错无法定位程序输入点。网上基本就是配置环境变量。解决方案：1.查看自己编译程序所使用的编译器2.查看自己环境变量配置的是哪一个编译器的路径，环境变量中尽量只配置一个编译器的目录。3.编译器的版本和配置在环境变量中的路径对应上，在使用打包工具进行打包，然后添加缺少的dll文件，基本上就能直接运
Qt 2024-05-09
easypoi 大数据 百万_【springboot+easypoi】大数据量excel导出

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01上次写了一行代码解决导出导入，没看的小伙伴建议先看下《一行代码做Excel导入导出》,但是实际业务中遇到一个问题，如果数据里比较大的时候，例如10w+数据一次导出，就会出现卡死情况，继续看官方文档，有大数据量导出方法，实现如下@RequestMapping("export")public void export(HttpServletResponse response) {Map param...
easypoi 大数据 百万 2024-01-17
金额 输入校验 正则表达式

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<br /> <br />写个金额的正则表达式 校验金额的格式<br /> <br />  Pattern pattern = Pattern.compile("^((([1-9]{1}//d{0,9}))|([0]{1}))((//.(//d){2}))?$");<br />  Matcher matcher = pattern.matcher("3333333333.99");<br /
Java 技术 2023-11-18
xavs中子像素差值汇编实现的坑

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编码器功能实现之后，一般都需要进行效率优化。其他手段用完之后，最终避免不了还需要汇编优化。用oprofile或者vtune等工具进行分析，把耗时大头揪出来改写汇编，收益比较大。下面记录的是xavs汇编改写过程中，子像素差值部分改写汇编遇到的问题。将mc_luma调用的pixel_avg用汇编代码实现。（十几年前还是MMX、SSE指令集）其中有两种情况：（1）idx为1，3，4，12和5,7,13,15这两种情况每次处理8组数据，这些情况最大值为255552=0x31CE不会有溢出问题；（2）id
视频压缩标准 2023-11-09
java求小数高精度运算

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java求小数高精度在实际编码中，会遇到很多高精度的事例，比如，在计算金钱的时候就需要保留高精度小数，这样计算才不会有太大误差有以下实现可以得证：当两个float型的数字相加，得到的结果和我们的预期结果是有误差的float x = 2.01f;float y = 124.01f;System.out.println(x + y);//预期输出：126.02 实际输入：126.020004System.out.println(x);System.out.println(y);//预期输出：2
java工具类 2023-06-16

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