介绍　　在涉及GradientCrescent强化学习基础的文章中，我们研究了基于模型和基于样本的强化学习方法。 简而言之，前一类的特征是需要了解所有可能状态转换的完整概率分布，并且可以通过马尔可夫决策过程来举例说明。 相反，基于样本的学习方法只需要通过反复观察即可确定状态值，而无需进行转换动力学。 在这一领域中，我们涵盖了蒙特卡洛和时序差分学习。 简而言之，可以用状态值更新的频率将两者分开：

　　直觉：将节点映射到d维嵌入，以便将图中的相似节点紧密地嵌入在一起　　　　如何学习映射函数f？　　目标：对节点进行映射，以使嵌入空间（例如点积）中的相似度近似于网络中的相似度（例如接近度　　　　需要定义相似度函数　　　　两个主要的组件：　　编码器：将节点映射到低维向量　　相似度函数定义输入网络中的关系如何映射到嵌入空间：　　从“浅”到“深”　　到目前为止，我们主要关注“浅”编码器，即嵌入查找：　

　　　　> Data partitioning is just like organizing a library.　　为什么要分区？　　想象一下，您在市图书馆中正在寻找Fyodor Dostoevsky的《犯罪与惩罚》一书。 您所要做的只是，如果您不在俄罗斯，则只需参加"国际文学"课程，然后寻找那些姓氏都以" D"开头的作家们。 但是，如果由于某些奇怪的原因，图书管理员决定在购书之日划分时

　　本文目的是讲清楚 SAGA 这种分布式事务解决方案的实现思路，不包括具体实现代码，具体实现推荐使用阿里的Seata 框架。　　内容包括：　　分布式事务问题描述SAGA - Choreography 策略SAGA - Orchestration 策略　　补充：　　常用的分布式事务解决方案还包括TCC、 可靠消息模式 。　　1. 分布式事务问题描述　　比如说电商系统中，用户下单了，后端需要调用：　

　　［导读］为了让清华大学大数据能力提升项目的学生在基础学习和科研的基础之上，更好地了解大数据技术行业领域中的应用，清华-青岛数据科学研究院支持开设了金融大数据方向《量化金融信用与风控分析》课程（课号：80470193）。　　本课程由清华大学交叉信息研究院助理院长、清华大数据能力提升项目教育指导委员会委员徐葳老师开设，并且聘任加州大学伯克利分校计算机博士黄铃和美国卡内基·梅隆大学高性能计算研究教学

　　监督学习中的第四个也是最后一个基本分类器！ K个最近的邻居。 在本文中，我们将讨论K最近邻分类器的工作，三种用于选择邻居的不同基础算法以及python sklearn库的一部分代码片段。 如果您尚未阅读以下文章的前一篇：　　朴素贝叶斯SVM（支持向量）决策树　　我建议您在此之前先完成它。 （尽管这与那三个独立）　　　　When a computer gets virus.　　简而言之，　　一个

　　今天，Lyft很高兴宣布Flyte的开源，Flyte是一种结构化的编程和分布式处理平台，用于高度并发，可扩展和可维护的工作流。 Flyte在Lyft从事生产模型培训和数据处理已有三年多了，已成为价格，位置，预计到达时间（ETA），制图，自驾（L5）等团队的实际平台。 。 实际上，Flyte在Lyft管理着7,000多个独特的工作流，每个月总计执行超过100,000次，执行一百万个任务，并处理一

深入了解Python类型提示　　自从Python的类型提示在2014年发布以来，人们一直致力于将它们引入到他们的代码库中。现在，我大胆地估计大约有20-30%的Python 3代码库使用提示(有时也称为注释)。在过去的一年里，我看到他们出现在越来越多的书籍和教程中。　　实际上，现在我很好奇——如果你经常在python3中进行开发，你是否在你的代码中使用类型注释/提示?　　— Vicki Boyki

　　在逛论坛时遇到这样一个问题：　　下列代码中srcdf和desdf都是Pandas的DataFrame对象，需要将srcdf转换为desdf，也就是根据列中的值拓展新的列，关系数据库报表中常见的需求，请问用DataFrame要如何实现？　　print(srcdf) 姓名 性别 科目 分数编号 0 刘玄德 男 语文 981 刘玄德 男 数学 602 刘玄德 男 体育 503 关云长 男 语文 60

　　一直都在说要你们去筛选，鉴别培训机构之后再选择，但是一直没有时间和素材教你们怎么去鉴别，到底怎么鉴别。以前都写的很空泛，今天我就结合一些机构的课程大纲和老师资历和各位老铁鉴别谁是真李逵，谁是假李鬼。　　　　图片来源网络　　对企业和产品包装本来就没什么，哪个明星不是活在PS下的，但是得有个底线。　　　　图片来源网络　　我在贴吧翻到过一个素材，讲的是潭X学院的一个老师，课程宣传内容讲他是百度的大牛