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◇【论文_20160610】Generative Adversarial Imitation Learning 【主体】
https://arxiv.org/abs/1606.03476
代码 Generative Adversarial Imitation Learning 文章目录 摘要1 引言2 背景预备知识逆强化学习 3 诱导最优策略的表征命题 3.1命题 3.2推论 3.2.1引理 3.1引理 3.2推论 3.2.1 的证明 4 实际占用度量匹配熵正则化的学徒学习 (apprenticeshi…
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2024/11/13 1:14:38
1.存储引擎:深入解析 MySQL 存储引擎与 InnoDB 文件结构
MySQL 提供了多种存储引擎,适用于不同的业务场景。每种引擎在文件结构上设计独特,以便优化性能和功能。本文将详细介绍 MySQL 中常用存储引擎的文件结构,尤其是 InnoDB 引擎的多种文件类型及其作用,以帮助更深入地理解和选择适合的…
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2024/11/23 18:34:51
【如何使用 Python 脚本通过 ADB 命令来检查 Android 文件内容】
在 Android 自动化测试中,有时我们需要通过 ADB(Android Debug Bridge)命令来检查设备上的文件内容,以确保不同文件中的文本是否一致。本文将教你如何编写一个 Python 脚本,通过 ADB 命令对比设备上的两个文件内容并输出检查结果。 目录 前提条件脚本实现代码解读实际应用…
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2024/11/19 17:46:56
Vue 中的定时刷新与自动更新实现
文章目录 Vue 中的定时刷新与自动更新实现定时刷新页面示例:每5秒刷新一次页面优缺点优点:缺点: 性能考虑: 定时更新组件的数据(不刷新页面)示例:每5秒自动更新数据优缺点优点:缺点&…
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2024/11/17 1:50:03
机器学习(五)——支持向量机SVM(支持向量、间隔、正则化参数C、误差容忍度ε、核函数、软间隔、SVR、回归分类源码)
目录 关于1 间隔与支持向量2 对偶问题3 核函数4 软间隔与正则化5 支持向量回归6 核方法X 案例代码X.1 分类任务X.1.1 源码X.1.2 数据集(鸢尾花数据集)X.1.3 模型效果 X.2 回归任务X.2.1 源码X.2.2 数据集(加州房价数据)X.2.3 模型…
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2024/11/16 12:51:09
Swift中的Combine
目录
前言
一、Combine 的核心概念
1.Publisher(发布者)
2.Subscriber(订阅者)
3.Operator(操作符)
4.Cancellable
二、使Combine 的基本用法
1.Publisher(发布者) 1.Just
2.Future
3.Deferred
4.Empty
5.…
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2024/11/21 3:51:35