比如，同样的一只猫，可能因为背景的不同，网络就识别不好了，全连接网络不能较好地提取图像特征。这个特征域是可以根据你要求解的图像分类问题的特性任意设定的，比如你要求解的图像分类问题的图像中的特征位于图片的左上角和右上角，那接受域你也大可不用设置为正方形，可以设置成两个正方形分开的一种特殊接受域。如图所示，假设我们想知道图片的类别是鸟，作为人类，我们要想分辨图中有没有鸟，我们会着重分别图中有没有鸟的某

把数据变成(０，１)或者（1,1）之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的，把数据映射到0～1范围之内处理，更加便捷快速。归一化是一种简化计算的方式，即将有量纲的表达式，经过变换，化为无量纲的表达式，成为纯量。在机器学习中，我们可能要处理不同种类的资料，例如，音讯和图片上的像素值，这些资料可能是高维度的，资料标准化后会使每个特征中的数值平均变为0(将每个特征的值都减掉原始资料中该特征的平均)、标

Agent 必须在两个动作之间做出决定 - 向左或向右移动推车 - 以使连接到它的杆保持直立。深度 Q\mathrm{Q}Q 网络算法是这样的，我们初始化两个网络 ：估计网络 QQQ 和 目标网络 Q^，Q^\hat{Q} ， \hat{Q}Q^​，Q^​ 就等于 QQQ ，一开始 目标网络 Q^\hat{Q}Q^​ 与原来的 QQQ 网络是一样的。在每一个回合中，我们用演员与环境交互，在每一次交

下面仅对Q-Learning算法对简单介绍Q学习是一种异策略（off-policy）算法。目标策略（target policy）和行为策略（behavior policy）。目标策略就是我们需要去学习的策略，相当于后方指挥的军师，它不需要直接与环境进行交互行为策略是探索环境的策略，负责与环境交互，然后将采集的轨迹数据送给目标策略进行学习，而且为送给目标策略的数据中不需要at+1a_{t+1}at+

文章目录1 加权总完工时间问题1.1 本节概要图1.2 问题一1.3 问题二1.4 问题三2 最大延误问题2.1 本节概要图2.2 问题一2.3 问题二2.4 问题三2.5 问题四2.6 问题五3 误工任务数问题3.1 本节概要图3.2 问题一3.3 问题二4 总误工问题4.1 本节概要图4.2 问题一5 成组加工问题5.1 本节概要图5.2 问题一5.3 问题二6 课后习题1 加权总完工时间问题

GJK 算法是由 Gilbert，Johnson，Keerthi 三位前辈发明的，用来计算两个凸多面体之间的碰撞检测，以及最近距离。GJK 算法可以在OMNO(M+N)OMN的时间复杂度内，检测出碰撞，算法在每次迭代的过程中，都会优先选择靠近原点的方向，因此收敛速度会很快。算法的证明过程比较复杂，但是原理还是比较容易理解的。GJK的初衷是确定两个凸包之间的距离。GJK还可以用于在小距离穿透情况下获

Agent 必须在两个动作之间做出决定 - 向左或向右移动推车 - 以使连接到它的杆保持直立。如下式所示，假设我们有两个Q函数： QQQ 和 Q′Q^{\prime}Q′ ，如果 QQQ 高估了它选出来的动作 aaa ，只要 Q′Q^{\prime}Q′ 没有高估动作 aaa 的值，算出来的就还是正常的值。假设 Q′Q^{\prime}Q′ 高估了某一个动作的值，也 是没问题的，因为只要 QQQ

相信大多数小伙伴应该和我一样，之前在学习强化学习的时候，一直用的是Python，但奈何只会用java写后端，对Python的一些后端框架还不太熟悉，（以后要集成到网站上就惨了），于是就想用Java实现一下强化学习中的Q-Learning算法，来搜索求解人工智能领域较热门的问题—迷宫寻路问题。（避免以后要用的时候来不及写）。下面仅对Q-Learning算法对简单介绍Q学习是一种异策略（off-pol

如果一个事务中调用了外部服务，这就是分布式事务。

关联规则中的数据集结构一般如下所示：{ 牛奶 } 是 1-项集{ 牛奶，果冻 } 是 2-项集；{ 啤酒，面包，牛奶 } 是 3-项集X和Y是项集X称为规则前项Y称为规则后项事务：即样本，一个样本称为一个事务。事务仅包含其涉及到的项目，而不包含项目的具体信息在超级市场的关联规则挖掘问题中事务是顾客一次购物所购买的商品，但事务中并不包括这些商品的具体信息，如商品的数量、价格等# 自定义一份数据集 d