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深度强化学习(DRL)
1068
2020-01-07
《简单粗暴 TensorFlow 2.0》
深度强化学习(DRL) 深度强化学习(DRL) 强化学习 (Reinforcement learning,RL)强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。结合了深度学习技术后的强化学习更是如虎添翼。这两年广为人知的 AlphaGo 即是深度强化学习的典型应用。 基础知识和原理 Demystifying Deep Reinforcement L...
安全与加密
1067
2020-01-09
《Go Web 编程》
9 安全与加密目录 links 9 安全与加密 无论是开发Web应用的开发者还是企图利用Web应用漏洞的攻击者,对于Web程序安全这个话题都给予了越来越多的关注。特别是最近CSDN密码泄露事件,更是让我们对Web安全这个话题更加重视,所有人都谈密码色变,都开始检测自己的系统是否存在漏洞。那么我们作为一名Go程序的开发者,一定也需要知道我们的应用程序随时...
泛型
1056
2020-01-05
《Typescript 手册》
泛型泛型的Hello World 泛型类型变量 泛型类型 泛型类 限制泛型在泛型限制中使用类型参数 在泛型中使用类 泛型 软件开发的一个主要部分就是不仅仅只构建具有一成不变API的组件,更是具有可复用性的组件。不仅仅兼容当前数据类型,还兼容日后数据类型的组件,将使构建大型系统更为轻松。 在C# 和Java 中,构建可复用组件的主要武器就是“泛型”,...
练习 13:文档:Google
1056
2020-01-09
《笨办法学 Linux 中文版》
练习 13:文档:Google文档搜索简介 实用资源的列表 搜索小提示 练习 13:文档:Google 原文:Exercise 13. Documentation: Google 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 文档搜索简介 现在你知道了如何使用 Linux 在线文档,我会告诉你:“Linux 在线...
附录A
1050
2020-01-09
《Python Cookbook 中文版第三版(《Python Cookbook》 3rd Edition 翻译)》
附录A在线资源 Python学习书籍 高级书籍 附录A 在线资源 http://docs.python.org 如果你需要深入了解探究语言和模块的细节,那么不必说,Python自家的在线文档是一个卓越的资源。只要保证你查看的是python 3 的文档而不是以前的老版本 http://www.python.org/dev/peps 如果你向理解为...
5.4 语义相似度
1041
2020-01-09
《Python 自然语言处理 第二版》
5.4 语义相似度 5.4 语义相似度 我们已经看到同义词集之间构成复杂的词汇关系网络。给定一个同义词集,我们可以遍历 WordNet 网络来查找相关含义的同义词集。知道哪些词是语义相关的,对索引文本集合非常有用,当搜索一个一般性的用语例如车辆时,就可以匹配包含具体用语例如豪华轿车的文档。 回想一下每个同义词集都有一个或多个上位词路径连接到一个根上位词...
5.314 使用子查询
1036
2020-01-07
《Unity 从入门到精通》
第14章 使用子查询一、子查询 二、利用子查询进行过滤 三、作为计算字段使用子查询 第14章 使用子查询 子查询 利用子查询进行过滤 作为计算字段使用子查询 一、子查询 select 语句是SQL的查询。迄今为止我们所看到的所有select 语句都是简单查询,即从单个数据库表中检索数据的单条...
10.6 方法
1019
2020-01-09
《Go入门指南》
10.6 方法10.6.1 方法是什么 10.6.2 函数和方法的区别 10.6.3 指针或值作为接收者 10.6.4 方法和未导出字段 10.6.5 内嵌类型的方法和继承 10.6.6 如何在类型中嵌入功能 10.6.7 多重继承 10.6.8 通用方法和方法命名 10.6.9 和其他面向对象语言比较 Go 的类型和方法 链接 10.6 方法 10...
20. 碧水蓝天
1017
2020-01-09
《每个程序员上辈纸都是法力无边的巫师》
碧水蓝天LittleMaster-20 碧水蓝天 LittleMaster-20 遥远的天际线中出现两个黑点,慢慢扩大后,依稀是两个人,哦,两名魔导师他们的飞行速度极快,而支持这样的速度,可见俩人的魔力之高 只听魔导师 α 对 β 说,这样加速,即使赶上 Deadline,魔力也所剩无几,不如我们压抑魔力值,走 Stargate 吧β 看了...
为什么我们需要贝叶斯法则?
998
2020-01-06
《面向程序员的数据挖掘指南》
为什么我们需要贝叶斯法则?朴素贝叶斯 为什么我们需要贝叶斯法则? 首先回顾一下贝叶斯公式: 再看看微软购物车的数据: 比如,我们为居住在邮编为88005地区的客户设置两个事件:买或不买Sencha绿茶,即: P(h1|D) = P(买绿茶|88005) P(h2|D) = P(┐买绿茶|88005) 你也许会问,这两个概率我们都可以直...
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