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强化学习的数学原理学习笔记 - 蒙特卡洛方法(Monte Carlo)

强化学习的数学原理课程学习笔记:蒙特卡洛方法(Monte Carlo,MC),包括对ε-Greedy的介绍。

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#机器学习#人工智能#深度学习
强化学习的数学原理学习笔记 - 时序差分学习(Temporal Difference)

强化学习的数学原理学习笔记:时序差分学习(Temporal Difference,TD),包括对基础TD、Sarsa和Q-learning等算法的介绍。

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#人工智能#机器学习#深度学习
强化学习的数学原理学习笔记 - 基于模型(Model-based)

强化学习的数学原理学习笔记:基于模型(Model-based)的强化学习方法,包括对值迭代和策略迭代算法的介绍。

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#机器学习#人工智能#深度学习
强化学习的数学原理学习笔记 - Actor-Critic

强化学习的数学原理学习笔记: Actor-Critic,包括对A2C、DPG等算法和重要性采样等概念的介绍。

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#机器学习#人工智能#深度学习
FFmpeg的GOP(I帧)对齐问题

起因在DSAH视频系统(服务器&播放器)搭建中,当使用mp4dash对多个分辨率的视频进行切片时,遇到了一个错误:Parsing media file 1: f1080p.mp4Parsing media file 2: f720p.mp4Parsing media file 3: f480p.mp4Parsing media file 4: f360p.mp4Parsing ...

Ubuntu下Bento4(mp4info、mp4fragment、mp4dash)的安装及使用

操作系统:Ubuntu 16.04下载:在Downloads | Bento4中下载编译好的zip包,如:Bento4-SDK-1-5-1-629.x86_64-unknown-linux.zip解压:unzip Bento4-SDK-1-5-1-629.x86_64-unknown-linux.zip添加环境变量,便于直接输入命令:编辑/etc/profile,将bento4目...

Ubuntu下FFmpeg的安装(支持libfdk_acc)

FFmpeg及libfdk-aac编译与安装

#ubuntu
经典ABR算法介绍:Pensieve (SIGCOMM ‘17) 原理及训练指南

Pensieve是DASH点播视频中最经典的ABR算法之一,也是机器学习类(Learning-based)ABR算法的代表性工作。本文简要介绍Pensieve的基本原理,并提供Pensieve模型的训练指南。

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#算法#论文阅读
ABR算法研究综述 | A Survey on Bitrate Adaptation Schemes for Streaming Media Over HTTP(IEEE COMST‘18)阅读笔记

关于视频的研究越来越多,其中ABR(自适应码率)算法是一个极为热门的领域。本文作为综述,介绍了基于HTTP的视频传输架构,并对近些年来各式各样的ABR算法进行了梳理、对比和总结,值得ABR的领域研究者仔细阅读。

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#计算机网络#论文阅读
经典ABR算法介绍:BBA (SIGCOMM ‘14) 设计与代码实现

BBA是DASH点播视频中最经典的ABR算法之一,也是基于缓冲区的(Buffer-based)ABR算法的代表作。本文介绍BBA的算法设计和实现逻辑。

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#论文阅读#算法
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