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Large-Scale Order Dispatch in On-Demand Ride-Hailing Platforms: A Learning and Planning Approach论文来源：滴滴，KDD CUP2018主要涉及方法：马尔科夫决策过程（MDP）、KM算法。本篇也是出行领域非常经典的一篇派单算法，有必要精读！参考解读https://mp.weixin.qq.com/s/rR

在imshow()或者imagesc()画图语句的后面添加下面两句：set(gcf,'Position',[300 300 500 500]);set(gca,'Position',[0 0 1 1]);‘position‘表示图像位置：对于gcf，position后面指定的位置[nums1 nums2 nums3 nums4]中，(nums1,nums2)表示figure对象(画出来的整个展示界

贝尔曼方程详细推导，抽丝剥茧，讲清楚为什么这么证明

在测试模型时遇到Bug:No module named ‘pytest’我的场景：pycharm下运行一个测试深度学习模型的python代码。我的代码名称为test_exp.py出现bug的原因：.py文件的开头出现了test这个单词。之所以是强调开头，是因为我重新尝试了一下model_test的文件名，是可以通过运行的注意是test这个整体，如果是testr,testpp等等都是不会报...

图解LSTM——一文吃透LSTMv0版(20210817)：本版本将通过图解LSTM的方式，逐步剖析LSTM的内部结构，力求把LSTM的结构和公式刻在大家的脑海中。当前版本并不会对LSTM的有效机制原因和反向传播进行分析，重点在于LSTM的结构展现上，也不会牵扯别的太多，就一个目的，让大家看透“LSTM”。一、理解第一步：宏观认识LSTM能干什么？简单说，就是将一串向量序列，转换为另一串含有更多特

专门记一篇它们之间的关系，自己都老忘记。这篇主要针对想要安装tensorflow但又搞不清楚它们之间的关系的童鞋们。先来简单区分一下它们：显卡：一块硬件，真正干活的劳动力，GPU显卡驱动（Driver）：首先显卡驱动是每个人的电脑上只要有显卡就有的东西，也就是你不搞深度学习，你的电脑也会用到，比如游戏啊之类。简单来说就是，你电脑上有个显卡，这玩意就是让这显卡动起来的东西，没这玩意，显卡不知...

应当注意的点矩阵、向量应该加粗，上下标应该不用跟着加粗对应元素相乘应该用⊙\odot⊙。这一点深受网上的博客误导，比如一次写LSTM相关的论文时，百度发现最火的图基本都长下面的样子：这样其实时很容易引起别人误解的。不仅如此，很多公式也出现了不好的表达，博客里有许多这种表达：Ct=ft∗Ct−1+it∗C~tC_{t}=f_{t} * C_{t-1}+i_{t} * \tilde{C}_{t}Ct​

最强方案1、本地端关掉wifi，手机开个4G热点，电脑连上即可（建议先把wifi可以快速下载的附加包下载完，下载过慢或者无法下载的方法再用手机流量来下）手机流量少的慎用！！！！！！！！！！！！！！！！！！2、远程连接的服务器这个时候如果关掉wifi，就和服务器断开了。这时候建议先用4G下载好离线安装包，采用离线安装的方式。...