课程概览 其他人的概览 2019-BUAA-Wander的概览 2019-tongtao的概览 2018-aptx1231的概览 2018-wancong3的概览 Pre-study 能力要求 Learning basics of the circuit, the Verilog HDL, and ...
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2020-11-19 12:32:38
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ApacheRanger简介ApacheRanger提供一个集中式安全管理框架,并解决授权和审计。它可以对Hadoop生态的组件如HDFS、Yarn、Hive、Hbase等进行细粒度的数据访问控制。通过操作Ranger控制台，管理员可以轻松的通过配置策略来控制用户访问权限。Ranger优点：丰富的组件支持（HDFS，HBASE，HIVE，YARN，KAFKA，STORM）提供了细粒度级权限控制（h
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2020-11-18 13:10:32
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PEP 8 -- Style Guide for Python Code Tabs or Spaces? Spaces are the preferred indentation method. Tabs should be used solely to remain consistent with ...
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2020-11-17 13:01:45
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12个行业月均阅读超100亿，看Spark如何助力微博Feed算法提升活跃度#编者按：本文由高可用架构向黄波约稿，介绍黄波在SparkSummitChina2016中的演讲精华，并侧重对微博系统和Feed系统进行了更多的介绍。黄波，2010年加入新浪微博，微博研发中心Feed技术专家，负责微博Feed流排序和推荐相关项目。目前专注于基于Spark、Storm等计算平台的大数据处理，致力于将分布式计
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2020-11-16 13:06:48
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论文理解：https://blog.csdn.net/muyiyushan/article/details/89197083 https://blog.csdn.net/GracePro/article/details/100637822?utm_medium=distribute.pc_relev ...
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2020-11-06 02:08:42
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C51算法理论上用Wasserstein度量衡量两个累积分布函数间的距离证明了价值分布的可行性，但在实际算法中用KL散度对离散支持的概率进行拟合，不能作用于累积分布函数，不能保证Bellman更新收敛；且C51算法使用价值分布的若干个固定离散支持，通过调整它们的概率来构建价值分布。 而分位数回归(q ...
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2020-11-06 01:13:28
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传统的强化学习算法具有很强的决策能力，但难以用于高维空间任务中，需要结合深度学习的高感知能力，因此延展出深度强化学习，最经典的就是DQN(Deep Q-Learning)。 DQN 2013 DQN的主要思想是训练CNN拟合出Q-Learning算法，以此让智能体在复杂的RL环境中从原始视频数据学到 ...
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2020-11-06 01:12:42
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本文主要研究了分布式强化学习，利用价值分布(value distribution)的思想，求出回报$Z$的概率分布，从而取代期望值(即$Q$值)。 Q-Learning Q-Learning的目标是近似Q函数，即在策略$\pi$下回报$Z_t$的期望值： \(Q^{\pi}(s,a)=\mathbb ...
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2020-11-06 01:12:19
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推荐系统遇上深度学习(九十八)-[微信]推荐系统中更好地学习用户-标签偏好 2020.11.01 21:29:24 本文介绍CIKM20上微信发表的一篇文章《Learning to Build User-tag Profile in Recommendation System》，主要介绍了微信看一看 ...
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2020-11-02 10:43:24
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作者：夏初 点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 “一眼就能学会动作”，或许对人而言，这样的要求有点过高，然而，在机器人的身上，这个想法正在逐步实现中。马斯克（Elon Musk）创立的人工智能公司Open AI研究通过One-Shot Imitation Learning算法 ...
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2020-11-02 10:37:49
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