Linux部署git与Nodejs
安装git
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根据不同的分列方法可以将强化学习算法分成不同的种类:
1.基于概率(policy-based)和基于价值(value-based)
基于概率是强化学习中最直接的一种, 他能通过感官分析所处的环境, 直接输出下一步要采取的各种动作的概率, 然后根据概率采取行动, 所以每种动作都有可能被选中, 只是可能性不同. 而基于价值的方法输出则是所有动作的价值, 我们会根据最高价值来选着动作, 相比基于概率的方法, 基于价值的决策部分更为铁定, 毫不留情, 就选价值最高的, 而基于概率的, 即使某个动作的概率最高, 但是还是不一定会选到他.

其中policy-based中的典型算法有Policy Gradients,value-based的典型算法有Q-learning、SARSA、DQN,两者重合的典型模型有AC、A2C、A3C
今天这一期给大家带来小米手机刷机入门指北
原文来自酷安@米粥酱
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本文主要是写给那些想刷机却不知该如何下手的小白用户,大佬们可以先跳过主要写卡刷,线刷部分我会简写。
文章内容都是一些比较基础的刷机知识,容易理解和快速上手,希望可以帮到各位,好了,我们上正文
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