文章目录强化学习简介gym简介不踩悬崖走到终点实战强化学习简介我们知道，强化学习广泛应用于玩一些较为简单的游戏，其思想就是：过一段时间（例如0.1秒）拍一张（游戏）图片，然后机器看一下，看完之后做出决定，下一步应该干些什么，例如是往左移动还是往右移动，还是射击。执行完这一步动作之后，机器会读取游戏的分数，如果分数高机器就会记住，以后遇到那个图片的时候就走这一步，相反，如果分数低或者直接被敌人杀了，

     搞深度学习的人，两大必备日常除了读论文之外就是读代码。     深度学习项目代码，小到几百行的测试demo，大到成千万行的开源项目，读起来方法肯定各有不同。如下图Mask R-CNN项目代码和PyTorch源码的对比：     可以看到，Mask R-CNN作为一个经典

关联规则(Association Rules)是反映一个事物与其他事物之间的相互依存性和关联性，是数据挖掘的一个重要技术，用于从大量数据中挖掘出有价值的数据项之间的相关关系。常见的购物篮分析该过程通过发现顾客放人其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购

CCF学术评价的官方网址： https://www.ccf.org.cn/Academic_Evaluation/By_category/。这个网址太难找了，从CCF的官网去找学术评价，愣是找不到。对于人工智能方向，CCF的A类会议有：EMNLP竟然在B类中。计算机下其他方向的期刊和会议评级见：CCF评级（一个70多页的pdf)。其将计算机分为很多个子方向，每个子方向分为期刊和会议，然后又根据期刊

AdaFactor 是一种用于训练深度学习模型的优化器，由谷歌在 2018 年提出，来自论文：它旨在解决传统自适应优化器（如 Adam）在训练大型模型时面临的一些问题，特别是内存消耗大和泛化能力可能受限的问题。AdaFactor 优化器通过低秩近似的方法降低了内存消耗，同时保留了自适应优化器的优点，能够自适应地调整学习率，避免学习率过早衰减。在训练大型深度学习模型时，AdaFactor 是一种非常

higher是一个用于和的 Python 库，专为设计。它扩展了 PyTorch 的自动微分机制，使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新，并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。

类别内容定义模拟生物进化机制的一种随机搜索优化方法关键词种群、适应度、选择、交叉、变异优势全局搜索、无需梯度、适合复杂问题劣势收敛慢、参数敏感应用机器学习、路径规划、组合优化、金融建模等。

这是不是就意味着我选择这两个远程解释器的任意一个，就可以完事了？点击上图的那个➖号，删除这个配置，重新配置一下解释器，然后使用这个解释器，一般来说一定会成功。首先可以肯定的是，是你没有配置好Python解释器。不能只看下面这里，因为这里的编辑配置可能会显示一切正常。如果显示连接成功，那么说明这个解释器可以用，也就是说你正确配置了解释器。在使用PyCharm运行一个远程服务器上的程序的时候，报如下的

关键就是，根据我们之前写的分析，你要得到tokenizers/punkt_tab/english这个文件夹，并且要将其放置在任意一个之前提到过的目录下，比如我将其放置在第一个目录。然后会发现当前目录下有一个nltk_data文件夹，这个文件和github目录保持了一致。使用nltk的时候报错（吐槽一句，nltk这玩意经常报错，为啥还这么多人用，无语），我们要的就是那两个zip文件夹，需要解压缩，然

但是使用mobaxterm进行SSH连接是正常的，百思不得其解。删除，然后重新连接即可成功。