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本文给出基于蒙特卡洛的强化学习方法（随机策略计算状态值函数）和基于蒙特卡洛的强化学习方法（ε−greedy策略计算状态行为值函数）两种方法的编程实现。问题模型是迷宫问题。基于蒙特卡洛的强化学习方法（随机策略计算状态值函数）#!/usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#import gymimport random#import...

http://www.cnblogs.com/coderzh/archive/2009/04/06/1426755.html前段时间学习和了解了下Google的开源C++单元测试框架Google Test，简称gtest，非常的不错。 我们原来使用的是自己实现的一套单元测试框架，在使用过程中，发现越来越多使用不便之处，而这样不便之处，gtest恰恰很好的解决了。其实gtest本身的实现并不复杂，我

品牌广告是小米商业化的重大战略方向，在小米视频、音乐、浏览器等多个媒体广泛投放，广告样式也越来越多样，开屏、视频、信息流等。品牌广告主对投放的需求也日益复杂和多样化，精准定向、频控、跨媒体投放、预算平滑等使得品牌广告投放引擎和算法面临着诸多挑战，包括流量预估、库存分配和在线投放算法等。本次分享重点介绍了小米品牌广告引擎与算法实践，包括系统架构和各种离线和在线算法。小米品牌广告业务简介小米大概是从2

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