如果动作状态的空间是连续的，则使用Q表可能无法对这种空间进行表述，（连续状态的可能取值是无限多的），感性认识：表达了模型对规则的理解，（同时将reward函数进行可导化）；Sarsa：使得sample()行为的reward的平均水平达到最大；其实Q-Learning的思想很简单，就跟把大象放进冰箱是差不多的，Q-Learning：使得maxQ()行为的reward的达到最大；量化Q的方法我们采用T

2.9 关联搜索（上下文相关的赌博机） …2.7 基于置信度上界的动作选择 …1.7 强化学习的早期历史 …2.1 一个k臂赌博机问题 …2.5 跟踪一个非平稳问题 …1.4 局限性与适用范围 …1.5 扩展实例：井字棋 …2.2 动作-价值方法 …2.3 10臂测试平台 …2.8 梯度赌博机算法 …1.3 强化学习要素 …2.4 增量式实现 …2.6 乐观初始值 …2.10 本章小结 …1.6

1 致谢感谢赵老师的教导！

Keywords: ADB

Keywords: Win, PowerShell, dir

在安装网络中心提供的EasyConnect安装包后，提示“客户端版本与服务器不匹配”，但是在官网下载安装后还是提示“客户端版本与服务器不匹配”；

1 数据集收集DOTA数据集：遥感目标检测数据集https://captain-whu.github.io/DOTA/dataset.html

1 模型选择可以选择简单的模型来降低计算量；2 剪枝

1 输出信息的格式化——str.format()函数对于输出信息的格式化，我们使用的是.format()函数；

2 备注2.1 聚类算法中的outliers是怎么定义的呀，是按照一定半径画出决策边界，然后不属于任何一个类的点吗？我在优图交流群中进行了提问，记录如下：我：请问一下，聚类算法中的outliers是怎么定义的呀，是按照一定半径画出决策边界，然后不属于任何一个类的点吗？程昊老师：outlier的定义是由聚类算法确定的，不同的聚类方法对outlier的定义有所不同。ppt里用的是DB...