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强化学习——股票预测项目复现

1.背景介绍之前学习百度强化学习7日打卡营-世界冠军带你从零实践时候,最后留下的一个大作业是股票预测环境:https://github.com/kh-kim/stock_market_reinforcement_learning,由于给出的一个推荐github项目是四年前,时间太久远,所以找了另一个,还是中文的,而且步骤看起来很详细。❤github项目地址:https://github.com/w

知识图谱/关系可视化

关系/知识图谱使用js等进行可视化

#知识图谱#echarts#人工智能
sublime text搜索相关功能

下面由sublime入门教程栏目给大家介绍Sublime Text3 六种 查找&替换 方法,希望对需要的朋友有所帮助!查找&替换(Finding&Replacing)Sublime Text 提供了强大的查找(和替换)功能,为了提供一个清晰的介绍,我将 Sublime Text 的查找功能分为快速查找、标准查找和多文件查找三种类型。快速查找&替换多数情况下,我们需

#sublime text#编辑器
强化学习PARL——3. 基于神经网络方法求解RL

1. 背景知识由于Q表格无法应对状态过多的问题,所以这里提出值函数近似这一方式DQN两大创新点:经验回放:充分列用off-policy(样本所带来的经验不是立马更新到Q表格的,而是经过一个策略,所以像离线更新一样,)每隔一段时间,更新一下2. DQN算法DQN的算法其实很简单,引入神经网络来得到Q3. DQN代码Parl实现可以看到,这里输入一个 obs(状态/观测值)经过一个简单的3层全连接网络

PaddleOCR数字仪表识别——4. pipeline

有一个数字仪表识别的问题,所以要自己先造一些数据,要收集的素材包括字体文件和背景图片文件1. 字体、背景删选1.1 字体1.1.1 标准字体图片业务场景的字体图片:1.1.2 删选字体使用 百度字体编辑器网页版:百度还是有良心的地方的,(这个字体编辑器也可以对ttf文件中不想要的字形进行删除,good)收集了28种晶体管/数码管字体,为了贴合业务需求,要进一步根据项目中仪表的数字表上的数字类型进行

surface windows系统报错NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.

启动nvidia-smi的时候,报错报错的完整信息:NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Makesure that the latest NVIDIA driver is installed and running. This can also behappening if no

#windows
vscode使用合集——python,C++

重度推荐阅读文章:VS Code」Visual Studio Code 菜鸟教程:从入门到精通1. 添加python文件头模板参考:vscode添加python文件头模板正规的叫法是 自定义snippet(代码段) /用户自定义代码段点击 用户->首选项->用户片段,选择对应的语言,例如python,然后会自动打开一个python.json文件,在其中写入以下大致内容即可:{"HEAD

#vscode#python
PaddleOCR数字仪表识别——图像预处理(python)

主要是针对 数字仪表图片进行预处理,所以这里只关注 二值化/去噪(可以不关注文档矫正,因为会限制用户摄像头行为)主要参考:深度实践OCR 基于深度学习的文字识别(第二章 图像预处理)1. 二值化参考:Opencv document Image Thresholding图像二值化(Image Binarization)是指将像素点的灰度值设为0或255,使图像呈现出明显的黑白效果。区别于灰度图,灰度

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