需要知道的一些概念马尔科夫决策过程马尔科夫链马尔科夫奖励过程马尔科夫中的价值函数马尔科夫决策过程的控制：policy iteration value iteration基于价值函数的agent：不使用决策函数，在价值函数中推测police基于police的agent：不使用价值函数两个都用通过模型使用不同分类：看会否有环境转移模型马尔科夫决策过程是强化学习的基本框架，环境是全部可以观测如果说状态转

目录深度学习每次结果不一致深度学习每次结果不一致使用定值随机种子比较好随机数种子设置？一共有三个随机数种子，random，numpy和深度学习库的gpu种子，不过我三个都设置了，在gpu上还是会结果不一样，cpu每次都一样的，我用的dynet。可以直接取最好值进行汇报，更严谨的话做10次取平均的。...

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这些软件都是只能作为模型图的辅助，更常见的模型组合型的图还是要ppt来画了，或许还有visio

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torch.Size括号中有几个数字就是几维第一层（最外层）中括号里面包含了两个中括号（以逗号进行分割），这就是（2，3，4）中的2第二层中括号里面包含了三个中括号（以逗号进行分割），这就是（2，3，4）中的3第三层中括号里面包含了四个数（以逗号进行分割），这就是（2，3，4）中的4...

数据集ExpW表情数据集备用数据集，爬虫爬取的，原数据集并没有将人脸提取出来数据预处理：人脸倾斜（对齐）无关数据（不是人脸）表情识别/情绪识别：ExpW表情数据集表情识别/情绪识别：ExpW表情数据集《Deep Facial Expression Recognition：A Survey》论文笔记人脸表情数据集-fer2013由35886张人脸表情图片组成：测试：28708张公共验证图：3589私

以上只是简要列举了一些常见方法，实际上每个组件提供的方法非常丰富，覆盖了网络通信的各种需求，包括但不限于连接管理、数据读写、错误处理、定时任务调度等。Dubbo、zk、RocketMQ、ElasticSearch、Spring5(对HTTP协议的实现)、GRPC、Spark等大型开源项目都在使用Netty作为底层通讯框架。（感觉只要知道他是提高通讯效率的就行了）总之，任何需要进行高效网络通信、处理

问题为什么 知识蒸馏 和 源目标对准 可以弥补在诸如神经计算机翻译（NMT），自动语音识别（ASR）以及语音文字（TTS）等任务中的 AR 和 NAR 准确率的差距（AR 准确率大于NAR 准确率），但是其他任务中不行？解决对策AR 和 NAR 模型之间的主要区别是 NAR 模型不使用目标标记之间的依赖性，知识蒸馏减少了在目标序列中目标标记的依赖性，所以提高了 NAR 模型的准确性。源目标对齐约束