文章目录DQNDQNq-learning存在一个问题，真实情况的state可能无穷多，这样q-table就会无限大，解决这个问题的办法是通过神经网络实现q-table。输入state，输出不同action的q-value。q-leaning的执行过程:输出state,根据Q-Table输出不同action的q-value,根据探索利用策略,获取当前状态下采取的动作a.DQN的执行过...

会议期刊修改核心一、对论文的表述进行修改二、motivation进行新增三、实验部分修改cover letter核心查重率低于40%算法尽量别改，这个一但改动，就会导致实验部分极大的改动，但可以更加详细，精准的描述。尽可能达到3点以上的改动。一、对论文的表述进行修改将描述不清楚的句子和表达进行全面修改，使句子更加明确、精准。将introction和related worked进行重写，降低查重。对

期刊投稿的基本流程关键名词审稿的状态审稿结果Cover letterResponse关键名词EIC: Editors in Chief，主编，权力最大AE: Associated Editor 副编辑（就是文章发表后在首页第一栏下方的contributing editor）。此人非常重要，他会在审稿人意见的基础上对文章作个综合评价后，给主编一个recommendation。一般主编都会按照...

刚刚投了一篇论文,从头学习了Latex的使用,收获良多,尤其图片处理,我将遇到的问题总结如下,希望可以对新手有帮助字体更改- \textit 斜体 {\it }- \textbf 加粗 {\bf }- \texttt 计算机代码- \verb|acmart| 使用专有名词数学公式文本内公式:\begin ... \end$ ... $下标 _上标^...

pcap数据包解析及数据特征提取#include#include#include#include#include#pragma pack(1)#define BUFSIZE 1526#define STRSIZE 1024typedef int bpf_int32;typedef unsigned int bpf_u_int32;typedef unsigned sh

>来源：决赛视频【1】>来源：决赛分享【2】人工智能与数据挖掘比赛流程：赛题分析、特征工程、模型选择、模型优化、评估一、赛题分析：训练集，测试集，数据总量，X，Y，正负样本比例，评价指标，最终目标，特征缺失率优势：根据数据量的大小，判定其适合的方法，深度学习，机器学习，判定其主要是提高泛化能力还是精准度二、特征工程1.特征分析1.1 特征基本信息分析...

论文分析---APP流量分类亮点1.1APP分类1.2模糊数据处理1.3提高可靠性（训练集和测试集数据来自一次提取还是不同时间提取）1.4对比时间，版本，设备改变，操作系统版本改变的影响1.数据获取方法：一个模拟服务器，一个安卓虚拟机，脚本在服务器模拟数据输入，用ADB命令发送给安卓虚拟机，进而在服务器捕获流量（这种方法称为UIfuzing），一次一个应用程序...