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。

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。较于原来的 深度 Q\mathrm{Q}Q 网络，它唯一的差别是改 变了网络的架构。 QQQ 网络输入状态，输出的是每一个动作的 QQQ 值。如下图所示，原来的深度 QQQ 网络直接输出 QQQ 值，竞争深度 QQQ 网络不直接输出 QQQ 值，而是分成两条路径运算。第一条路径会 输出一个标量 V(s)V

极大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）原理：通过找到使得观测数据的似然函数（即样本观测值的联合概率分布函数）达到最大值的参数估计值。应用：适用于广泛的概率模型，包括正态分布、泊松分布等。优点：具有一致性、渐进正态性和渐进有效性等良好的统计性质。缺点：计算复杂度高，在某些复杂模型下可能难以计算。最小二乘估计（Least Squares Estimatio

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