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实际上，绝大部分的企业，包括我们许多熟悉的互联网企业，花费在广告营销上的费用，是远远高于产品技术研发的。它们也可能是微信这样的东西，是抖音这样的东西，是拼多多这样的东西，具有一定的技术门槛，但让它们真正超越竞争对手的，是它们创新的产品形态或者对某一空白市场的填补。现在我发现，这个梦想关键的卡点，不是我不知道做什么东西，也不是我做不出来这个东西，而是做出来的东西没有什么人用。在今天，各种汽车都满足"

大家好，我是农村程序员，独立开发者，行业观察家，算法之虎，前端之兔，一个有毅力的吃货。最近我在trae的帮助下开发的一个小程序，颜值水晶球。可以召唤美丽女神维纳斯♀测量和点评✨颜值✨。希望能够给你们带来快乐????????????一，体验小程序大家可以点击上述小程序，也可以搜索微信小程序“颜值水晶球”，还可以扫描下面的二维码来体验。我个人对这个小程序的效果还是比较满意的，产品的完成度可以打9分。下

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一般pytorch需要用户自定义训练循环，可以说有1000个pytorch用户就有1000种训练代码风格。从实用角度讲，一个优秀的训练循环应当具备以下特点。代码简洁易懂 【模块化、易修改、short-enough】支持常用功能 【进度条、评估指标、early-stopping】经过反复斟酌测试，我精心设计了仿照keras风格的pytorch训练循环，完全满足以上条件。该方案在知乎受到许多读者喜爱，

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Xlearn是你面对结构化数据分类/回归任务时，除了xgboost/lightgbm/catboost之外，又不想搞训练很慢的深度学习模型时，可以尝试考虑的一个能够快速落地的机器学习baseline基准。你可以将它单独使用 (在某些场景中可能会好于GBDT类模型)，也可以尝试将它和GBDT类模型进行模型融合(基本在所有场景中都会有所提升)。它常常在广告点击率预测、推荐系统等存在大规模稀疏特征，并且

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Q-learning是一个经典的强化学习算法，是一种基于价值(Value-based)的算法，通过维护和更新一个价值表格(Q表格)进行学习和预测。Q-learning是一种off-policy的策略，也就是说，它的行动策略和Q表格的更新策略是不一样的。行动时，Q-learning会采用epsilon-greedy的方式尝试多种可能动作。更新时，Q-learning会采用潜在收益最大化的动作进行价值