小道消息's notes

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iOS 抖动动画

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Posted by He Zongjiang on 2018-09-28

iOS开发

SpringBoot 之 JPA 详解

一、什么是JPA？什么是Mybatis？ ORM 框架的本质是简化编程中操作数据库的编码，发展到现在基本上就剩两家了，一个是宣称可以不用写一句 SQL 的 Hibernate，一个是可以灵活调试动态 SQL 的 Mybatis，两者各有特点，在企业级系统开发中可以根据需求灵活使用。 Hibernate 特点就是所有的 SQL 都用 Java 代码来生成......

Posted by He Zongjiang on 2018-09-19

服务端开发

医院是检验人性最真实的地方

医院像一面镜子，照尽世间的人情冷暖，缩影着众生的疾苦，在距离死亡最近的地方，人间最极致的悲欢离合，最艰难的选择，随时都在上演。 ...

Posted by He Zongjiang on 2018-06-20

天方夜谭

强化学习——Policy Gradients

一、与其他强化学习方法不同 强化学习是一个通过奖惩来学习正确行为的机制。 家族中有很多种不一样的成员，有学习奖惩值，根据自己认为的高价值选行为，比如 Q-learning，Deep-Q-Network，也有不通过分析奖励值，直接输出行为的方法，这就是 Policy Gradients 了。 甚至我们可以为 Policy Gradients 加上一个神经......

Posted by He Zongjiang on 2018-05-25

机器学习

AlphaGo 的“前世今生”

浅谈AlphaGo

一、AlphaGo 的“前世”——深蓝——蛮算的“硬汉” 1996 年 2 月，在美国费城举行了一项别开生面的国际象棋比赛，报名参加比赛者包括了 “深蓝”计算机 和 当时世界棋王 卡斯帕罗夫。 比赛最后一天，世界棋王卡斯帕罗夫对垒“深蓝”计算机。在这场人机对弈的6局比赛中，棋王卡斯帕罗夫以 4：2 战胜计算机“深蓝”，获得 40 万美元高额奖金。人胜计......

Posted by He Zongjiang on 2018-05-21

机器学习 天方夜谭

强化学习——Deep Q Network

一、什么是Deep Q Network 这次我们来说说强化学习中的 Deep Q Network 简称为 DQN。Google Deep mind 团队就是靠着这 DQN 使计算机玩电动玩得比我们还厉害。 DQN 是一种融合了 神经网络 和 Q_learning 的方法，如果你还不了解 Q_learning，可以看看这篇文章。 传统的 Q 表格形式的强......

Posted by He Zongjiang on 2018-04-16

机器学习

强化学习——Q-learning

一、什么是Q-learning Q_learning是强化学习中的一个决策算法，如果你还不知道什么是强化学习，可以参看强化学习这篇文章。 二、Q-Learning 决策 假设我们的行为准则已经学习好了，现在我们处于状态 s(tate) 1，有两个行为 a(ction) 1、a(ction) 2，在这种 s1 状态下，a2 带来的潜在奖励要比 a1 高（......

Posted by He Zongjiang on 2018-04-15

机器学习

强化学习——Sarsa

一、什么是Sarsa 在强化学习中 Sarsa 和 Q learning及其类似，这节内容会基于之前所讲的 Q learning。如果还不熟悉 Q learning 可以去看看。我们会对比 Q learning，来看看 Sarsa 是特殊在哪些方面。 Sarsa 的决策部分和 Q learning 一模一样，因为我们使用的是 Q 表的形式决策，所以我们......

Posted by He Zongjiang on 2018-04-15

机器学习

“循环神经网络RNN”与“LSTM”

一、为什么需要 RNN（Recurrent Neural Network）？ 普通的神经网络，都只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。 比如，当我们在理解一句话意思时，孤立的理解这句话的每个词是不够的，我们需要处理这些词连接起来的整个序列； ......

Posted by He Zongjiang on 2018-03-29

机器学习

强化学习

一、什么是强化学习 强化学习是一类算法，是让计算机实现从一开始完全随机的进行操作，通过不断地尝试，从错误中学习，最后找到规律，学会了达到目的的方法。这就是一个完整的强化学习过程。让计算机在不断的尝试中更新自己的行为，从而一步步学习如何操自己的行为得到高分。 它主要包含四个元素，Agent、环境状态、行动、奖励，强化学习的目标就是获得最多的累计奖励。 让......

Posted by He Zongjiang on 2018-03-22

机器学习
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