前言 今天巡检遇到数据库报错 ORA-2730x 错误，数据库版本为Oracle 11204 (x86_64)，错误日志如下： ORA-00603: ORACLE server session terminated by fatal error ORA-27504: IPC error creating OSD context ORA-27300: OS system dependent…

今天在oracle12c上导数据，出现了错误。导库脚本久经考验，不应该有什么问题，但就是报错了。错误开头2句是： ORA-39002: 操作无效 ORA-39070: 无法打开日志文件 网上搜来的结果，是存放导出文件的路径不对，就…

现在,移动应用中集成地图已经成为一种趋势。导航 - 作为地图中不可或缺的一项功能,被很多移动应用所青睐,然而,导航方式选择上,为了减少不必要的资源和apk容量,一般应用都选择通过调用第三方的地图应用来实现导航功能。在介绍之前,先看一下最终效果: 本文主要提供几种常用的调…

闲置了 这天看着旧电脑，4G的内存已经进入了被嫌弃的范畴，还带着个固态硬盘。 寻思算了吧，就装个linux系统折腾一下吧。 只是没想到，这一折腾就折腾了好几天。 下载安装fedora32 安装kde桌面环境 直接去fedora官网下载就行了&am…

本篇文档主要讲述kwin绘制模糊特效的流程，和相关函数的理解注释。 相关文件和函数 src/plugins/windowsystem/windoweffects.cpp 主要进行窗口的查询和窗口属性的设置。 // 启用或禁用窗口模糊效果，根据给定的窗口ID、启用标志和区域，启用…

序言 最近在研究libdrm、DRM以及KWin，发现要真正理解Linux图形栈从上到下的机制，最好的、最易于理解的方法是将KWin、libdrm和DRM由上到下的调用过程暨代码统一进行研究，这样才能更好地理清其中的关系，把握总体全貌，因…

KWin事件总结和相关类介绍 目录 KWin事件总结和相关类介绍 1、事件相关模块 1.1 事件类型 1.2 事件管理 1.3 事件过滤器 2、KWin其他模块整理 2.1 窗口 2.2 Item 2.3 scene 3、事件传递流程 3.1 事件整体流程 3.2 事件传递时序图 4、事件流程样例 4.1 鼠标拖动修…

转http://www.cnblogs.com/kenkofox/archive/2010/04/23/1719009.html ！！！Java要转换字符编码：就一个String.getBytes("charsetName")解决，返回的字节数组已经是新编码的了~~至于后边是new String组装还是网…

跟着莫烦老师的强化学习教程时做的笔记，原贴：https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/ A3C Asynchronous Advantage Actor-Critic 一句话概括 A3C: Google DeepMind 提出的一种解决 Actor-Critic 不收敛问题的算法. …

阅读本文可参考我以前的文章《强化学习实践教学》https://tianjuewudi.gitee.io/2021/07/16/qiang-hua-xue-xi-shi-jian-jiao-xue/#toc-heading-29，其中的连续动作空间上求解RL章节是本文的基础，其中的DDPG和Actor-Critic除了Target网络外其余都一致。 …

A3C 源码解析 标签（空格分隔）： 增强学习算法 源码 该代码实现连续空间的策略控制 """ Asynchronous Advantage Actor Critic (A3C) with continuous action space, Reinforcement Learning. Using: tensorflow r1.3 gym 0.8…

A2C Advantage Actor-Critic 是一个随机变量，在采样数据不非常充足的情况下，方差会很大，如何提高训练的稳定性呢？直接估算G的期望值， 让期望值去代替采样到的值。 在Q-learning中有两种Critic 用MC会更精确但TD会更稳…

基本概念 Actor-Critic（AC） AC全称Actor-Critic，中文名演员-评论家算法。AC算法是一种既基于值函数、又基于策略函数的算法。这里所说的基于值函数的算法，主要指的是算法本身输出的所有动作的价值，根据最高价值来选择…

1 A3C简介 A3C全称Asynchronous Advantage Actor-Critic，顾名思义，它采用的是Actor-Critic的形式（需要回顾Actor-Critic的，可以点击这里【强化学习】Actor-Critic（演员-评论家）算法详解）。为了…

跟着李宏毅老师的视频，复习了下AC算法，新学习了下A2C算法和A3C算法，本文就跟大家一起分享下这三个算法的原理及tensorflow的简单实现。 视频地址：https://www.bilibili.com/video/av24724071/?p4 1、PG算法回顾 在PG算法中&#…

文章目录 一、动机二、A3C算法 一、动机 基于AC框架的算法很难收敛，因此可以采用DQN的经验回放的方法降低数据间的相关性，基于这种思想A3C算法采用异步的思想降低数据间的差异性，具体做法：在多个线程里与环境进行交互&#xff0c…

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1602.01783v1.pdf A3C（异步优势演员评论家）算法，设计该算法的目的是找到能够可靠的训练深度神经网络，且不需要大量资源的RL算法。 在DQN算法中，为了方便收敛使用了经验回放…

系列文章目录 强化学习 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 系列文章目录前言一、强化学习是什么？二、核心算法(A3C) Asynchronous Advantage Actor-critic 前言 强化学习（Rei…

A2C是一个很好的policy-based框架，是一种on-policy算法。但是由于其Critic部分是一个输入信号连续的nn，有神经网络基础的应该知道，这样的网络是学不到东西的。根据A2C中Actor的更新公式，既然Advantage Function估计不准确&#xf…

由AC到A3C Actor-Critic(AC)参考 Actor-Critic(AC) Actor-Critic是基于Policy-Gradient的。 在AC基础上有了A2C和A3C，具体介绍： 强化学习AC、A2C、A3C算法原理与实现！ A3C策略参数的梯度更新和Actor-Critic相比，增加了策略 π \…