springboot在使用Scheduled做定时任务出现Autowired注入空指针

强化学习

本节课讲的是 model base 的算法，下节课将会介绍 model-free 算法。值迭代和策略迭代和截断策略迭代都是求解最优状态值和最优策略的办法值迭代算法（value iteration algorithm）：第三章的贝尔曼最优公式中，提到了有一个算法能求解贝尔曼最优公式，这个算法实际上就是值迭代算法。策略迭代算法（policy iteration algorithm）：在第五章，不需要模

上节课介绍了 model-base 的方法，这节课将介绍 model-free 的方法，上节课的 policy iteration 的方法是这节课的基础，我们把 policy iteration 当中基于模型的部分替换成不需要模型的部分就得到了今天的算法。在这门课中，把 value iteration 和 policy iteration 统称为 model-base reinforcement

纹理是由于物体表面的物理属性的多样性而造成的，物理属性不同表示某个特定表面特征的灰度或者颜色信息不同，不同的物理表面会产生不同的纹理图像，因而纹理作为图像的一个极为重要的属性，在计算机视觉和图像处理中占有举足轻重的地位。纹理是图像中特征值强度的某种局部重复模式的宏观表现。

神经网络中的超参数、超参数的优化方法、搜索策略

ZFNet是一种基于AlexNet的模型，由Matthew D. Zeiler和Rob Fergus在2013年提出。相对于AlexNet，ZFNet结构与AlexNet网络结构基本一致，进行了一些改进，包括卷积核。

可以使网络自行选择数据分布的均值和方差，γ决定方差，β决定期望。批归一化操作：对这32个输出进行减均值初方差操作；可保证当前神经元的输出值的分布符合0均值1方差。累加训练中每个批次的均值和方差，最后进行平均，用平均后的结果作为预测时的均值和方差。如果每一层的每个神经元进行批归一化，就能解决前向传递过程中的信号消失问题。问题：输出的0均值1方差的正态分布是最有利于网络分类的分布吗？批归一化：对输出值

目标检测的目标是确定图像中存在的目标的类别，并在图像中标记出它们的位置，通常使用边界框来表示目标的位置和大小。

什么是图像边缘？图像中亮度明显而急剧变化的点