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强化学习1:基本概念
一般机器学习分为有监督学习和无监督学习,它们的区分依据是用于训练的数据集中是否提供预期输出来指导学习。而强化学习不属于这两种里面的任何一个,因为他不需要事先准备数据集,而是通过与环境交互获取训练数据,然后通过一种称为奖励的概念来指导学习。

强化学习2:Q-learning 算法
Q-learning是一种基于强化学习的算法,用于解决智能体在未知环境中做出决策的问题。在Q-learning中,智能体通过不断地与环境交互,学习到一个值函数Q,该值函数表示在某个状态下采取某个动作所能获得的长期回报。通过不断地更新Q值,智能体能够逐步优化其策略,最终实现在未知环境中做出最优决策的目标。

支持向量机(SVM):算法讲解与原理推导
本文介绍支持向量机(SVM)推导过程。

智能优化算法之粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)
粒子群优化算法是一种基于群体智能的优化算法,通过模拟生物群体的行为来实现全局最优解的搜索。其简单易实现、全局搜索能力强等特点使得它在许多领域都得到了广泛的应用。

VSCode 配置 C/C++ 环境
该文章详细介绍了如何在 VSCode 中安装必要的插件、配置编译器和调试器,以及如何创建和管理 C/C++ 项目。通过阅读这篇文章,读者可以快速地搭建起适合 C/C++ 开发的工作环境,提高开发效率和代码质量。

VSCode 配置 CMake
CMake是一个跨平台的开源构建工具,用于自动化构建过程。它可以生成标准的构建文件,从而简化了项目的构建和管理过程。

Flink 配置3:kubernetes(K8S) 部署 Flink 集群环境
基于 kubernetes(K8S) 部署 Flink 集群环境。

kubernetes(k8s) 安装与部署
kubernetes(k8s) v1.28.2 安装与部属(手把手教程)。

VSCode 配置 CMake
CMake是一个跨平台的开源构建工具,用于自动化构建过程。它可以生成标准的构建文件,从而简化了项目的构建和管理过程。
