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强化学习实践:Policy Gradient-Cart pole游戏展示

摘要:智能体agent在环境environment中学习,根据环境的状态state(或观测到的observation),执行动作action,并根据环境的反馈reward(奖励)来指导更好的动作。 本文分享自华为云社区《强化学习从基础到进阶-案例与实践[5.1]:Policy Gradient-Cart pole游戏展示》,作者:汀丶 。 强化学习(Reinforcement learning,简称RL)是机器学习中的一个领域,区别与监督学习和无监督学习,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。 基本操作步骤:智能体agent在环境environment中学习,根据环境的状态state(或观测到的observation),执行动作action,并根据环境的反馈reward(奖励)来指导更好的动作。 比如本项目的Cart pole小游戏中,agent就是动图中的杆子,杆子有向左向右两种action。 1.Policy Gradient简介 在强化学习中,有两大类方法,一种基于值(Value-based),一种基于策略(Policy-based) Value-based的算法的典型...

分布式事务的几种实现方式 | 京东云技术团队

基础理论 CAP理论 一致性(Consistency) :在分布式系统中所有的数据备份,在同一时刻都保持一致状态,如无法保证状态一致,直接返回错误; 可用性(Availability):在集群中一部分节点故障,也能保证客户端访问系统并得到正确响应,允许一定时间内数据状态不一致; 分区容错性(Partition tolerance):分布式系统在遇到任何网络分区故障时,仍然能保证对外提供满足一致性和可用性的服务,除非整个网络环境都发生故障; 本地事务四大特性(ACID) 事务应该是具备原子性、一致性、隔离性和持久性,简称 ACID。 原子性(Atomicity) ,可以理解为一个事务内的所有操作要么都执行,要么都不执行。 一致性(Consistency) ,可以理解为数据是满足完整性约束的,也就是不会存在中间状态的数据,事务前后数据的完整性必须保持一致。。 隔离性(Isolation) ,指的是多个事务并发执行的时候不会互相干扰,即一个事务内部的数据对于其他事务来说是隔离的。 持久性(Durability) ,指的是一个事务完成了之后数据就被永远保存下来,之后的其他操作或故障都不会对事务...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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