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最新推荐文章于 2025-06-24 16:15:29 发布
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分类专栏： myself 文章标签： Tomcat Flash Adobe SVN Spring
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/iteye_13072/article/details/81790373
本文档概述了Adobe和Flash技术的学习路径，包括在线应用程序、Flash Player新特性、3D效果绘制API、GPU加速等内容，并介绍了Tomcat配置、版本控制系统SVN、查询语言HQL和SQL等知识点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. Learn to use some Adobe Online Applications such as "Adobe BUZZWORD " and "Online Photoshop "


2. Learn to use Flash Build Beta 2


3. Learn to use Flash Catalyst Beta 2


4. Learn to know and how to use some Flash Player 10' s new features especially on 3D effects and Drawing API


5. Learn to know and how to use some Flash Player 10.1 's new features especially on GPU acceleration


6. Learn to use Pixel Bender


7. Learn to know Flash PlatForm


8. Learn to know Tomcat configuration and arrange these points

9. Learn to use SVN including creating a repository


10. Learn to use HQL and SQL


11. Arrange Alchemy points and get some Adobe Alchemy examples


12. Learn to know and use Spring


13. Read book - "Papervision3D Essentials "


14. Learn to use AWAY3D , SANDY3D and ALTERNATIVA3D


15. Learn to use haXe


16. Learn to know Security Sandbox


17. Learn to use Messaging Service in LCDS

强化学习的基础概念和算法 Reinforcement Learning: An Introduction
AI天才研究院
08-03 968
1）什么是强化学习？在日常生活中，经常会遇到一些决策需要由智能体在不断的交互过程中进行学习、修正，直至达到最佳状态或策略，称之为强化学习（Reinforcement Learning）。强化学习可以定义为一个机器能够通过与环境的交互，学会按照某种奖赏机制作出环境反馈的动作，并不断改善自身行为，从而实现自我完善的过程。同时，强化学习也具有人类学习新知识、解决新问题等能力的特点。2）强化学习特点非模型驱动型：强化学习不需要对环境建模，因此其能够处理复杂的变化。
Adapter Tuning：详细解读Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP
沉迷单车的追风少年
06-04 1847
大语言模型实在是太火了，各种技术日新月异，研究diffusion models的从LLMs中找一些研究灵感已经是基操了。当模型比较小的时候，微调全部参数还是可以的。但是现在的大预训练模型时代，微调所有参数不仅效果堪忧，对资源的消耗也非常恐怖，所以这就是做有效微调的初衷。为了研究清楚如何进行有效的大模型微调，我打算沿着Adapter Tuning——Prefix Tuning——Prompt Tuning——P-Tuning——lora的路线详细讲解一下，希望可以对做diffusion models的同学有所
Learning List
Echolivia的专栏
02-06 438
1. JavaScript && front-end framework Angular.js Bootstrap 2.Java && Framework Java JDK文档 JVM ClassLoader Spring MVC 3. Database Mongodb（Client:Robomongo） Oracle MySQL 存储过程 索引 事务处理 4.OS
Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations
yifu0121
01-19 2440
论文题目：多个item一起进行推荐的深度强化学习方法 摘要： 推荐系统通过给用户推荐个性化商品，在缓解信息超载或服务这些问题方面起着至关重要的作用。绝大多数传统推荐系统将推荐算法视为静态过程，并且根据固定策略提出建议。在本文中，我们提出一种新颖的推荐系统，该系统具有在与用户互动期间不断改进其策略的能力。我们将用户和推荐系统之间的顺序交互建模为马尔可夫决策过程（MDP），并且用强化学习（RL），......
论文阅读：(LIRD)Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations
weixin_45459911的博客
04-20 2646
文章目录摘要一、Introduction1、基本介绍2、List-wise Recommendations3、Architecture Selection（结构选择）4、Online Environment Simulator（在线环境模拟器）5、简单总结二、THE PROPOSED FRAMEWORK（系统框架）1、问题建模2、User-Agent交互环境模拟器3、模型结构1、Actor部分2、...
论文解析：Deep Reinforcement Learning for Page-wise Recommendations
da_kao_la的博客
09-26 1555
论文解析：Deep Reinforcement Learning for Page-wise Recommendations 简介 京东在强化学习推荐系统方面的工作，发表在RecSys 2019. 本文与京东几乎同时的另一篇工作Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations在整体架构上非常相似 背景 除了现有的推荐系统无法建模系统...
大模型微调实战之 Transformer 强化学习（TRL Reinforcement Learning）（四） Direct Preference Optimization
大模型与Agent智能体
04-28 496
大模型微调实战之 Transformer 强化学习（TRL Reinforcement Learning）（四） Direct Preference Optimization 直接偏好优化（DPO）已成为微调新基础模型的方式。著名的 Mixtral 8x7B 是 Mistral 创建的稀疏专家混合模型，通过使用 DPO，能够以明显更少的参数达到 LLaMa 70B 的性能水平。当然，这种成功促使社区中的许多人开始使用 DPO 微调他们自己的模型。让我们深入了解 DPO 到底是什么以及 如何走到这一步的首先
Visualizing Transformer Layers for Deep Learning
AI天才研究院
10-09 739
Transformer是一种用于序列到序列(sequence to sequence, seq2seq)学习任务的最新网络结构。它借鉴了自注意力机制(self attention mechanism)，并在编码器-解码器结构上进行修改。Transformer的优点是通过关注每个位置的上下文来捕获长期依赖关系，因此能够处理序列中出现的复杂模式，同时保持计算效率。此外，Transformer也被证明可以有效地学习序列特征并生成新序列。
90、Symmetry Axioms in Machine Learning
最新发布
ol7890123的博客
06-24 12
这篇博文深入探讨了对称性公理在机器学习中的重要作用，涵盖了数据分布、损失函数和神经网络架构中的对称性原理。文章还讨论了如何利用对称性优化模型性能，并通过案例研究展示了其在医疗影像、自动驾驶等现实应用中的价值。此外，文中分析了实现对称性所带来的挑战以及未来研究方向，为读者提供了一个全面理解对称性在机器学习中应用的视角。
Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning
02-01
增强学习 经典算法 A3C 论文摘要： We propose a conceptually simple and lightweight framework for deep reinforcement learning that uses asynchronous gradient descent for optimization of deep neural network controllers. We present asynchronous variants of four standard reinforcement learning algorithms and show that parallel actor-learners have a stabilizing effect on training allowing all four methods to successfully train neural network controllers. The best performing method, an asynchronous variant of actor-critic, surpasses the current state-of-the-art on the Atari domain while training for half the time on a single multi-core CPU instead of a GPU. Furthermore, we show that asynchronous actor-critic succeeds on a wide variety of continuous motor control problems as well as on a new task of navigating random 3D mazes using a visual input.
Deep Reinforcement Learning for Wireless networks
05-14
2019年新书，介绍深度强化学习在无线网络中的应用，特别是无线资源分配和无线社交网络中的应用。
论文解析：Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations
da_kao_la的博客
09-26 3029
论文解析：Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations 简介 京东在强化学习推荐系统方面的工作，发表在KDD 2019 背景 推荐系统存在的问题： 无法通过与用户的交互建模用户的动态兴趣变化 最大化单次ranking的最大收益，未必是长期的全局最大收益 ranking过程忽略了item之间的关联 方法 强化学习 强化学习基于...
Actor-Cric推荐算法
ZJKL_Silence的博客
02-22 482
Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations List-wise推荐 本文提的主要方法是捕获推荐物品之间的关系并产生一系列补充物品增强性能。 结构的选择 常见的DQN网络结构（a）（b）。 （a）DQN输入为状态空间，输出所有动作的Q值。该结构适合于较多的动作空间而又较小的动作空间。缺点：不能处理大的动态空间的场景。 （b）D...
【论文阅读】Learning List-wise Representation for Ads Allocation with Multiple Auxiliary Tasks
Junewang0614的博客
07-16 1057
美团22年cikm中的一篇关于浮动广告位的paper。核心思路是在offline的强化学习训练中引入辅助任务来帮助模型学习到更有效的表示。
LIRD(Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations)论文算法解读
白水的博客
07-24 2587
Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations 1. 构建了一个在线的用户-Agent交互环境模拟器，该模拟器适用于模拟在线推荐系统，以在离线的情况下对参数进行预训练和评估； 2. 提出了一个基于深度强化学习推荐框架：LIRD（LIst-wise Recommendation framework based on Deep reinforcement learning），该框架适用于具有大型动态项空间的推荐场景，并可显著地降低计算量；
论文阅读6-----基于强化学习的推荐系统 Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations
qq_37227782的博客
01-18 1065
论文阅读6-----基于强化学习的推荐系统 Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations ABSTRACT Recommender systems play a crucial role in mitigating the problem of information overload by suggesting users’ personalized items or services. 推荐系统的用处在于减轻信息过载的问题通过.
论文阅读14：Reinforcement learning approach towards effective content recommendation in MOOC environments
uuummmimiii的博客
08-09 645
参考论文：Reinforcement learning approach towards effective content recommendation in MOOC environments #论文笔记：Reinforcement learning approach towards effective content recommendation in MOOC environmen...
qlearning例题
12-27
### Q-Learning 示例 #### 环境设定 为了更好地理解Q-Learning的工作原理，考虑一个简单的迷宫环境作为示例。在这个环境中，智能体的目标是从起点移动到终点，同时避开障碍物。 #### 初始化参数 初始化过程中设置折扣因子γ (gamma)，学习率α (alpha)，以及探索率ε (epsilon)。这些超参数对于算法性能至关重要[^1]。 ```python import numpy as np import random # 定义环境大小 size = 5 env = np.zeros((size, size)) # 设置目标位置(4,4) goal_position = (4, 4) # 障碍物的位置 obstacle_positions = [(1, 2), (2, 2)] for pos in obstacle_positions: env[pos] = -1 env[goal_position] = 100 # 终点奖励设为正数表示成功到达目的地 print("Environment:") print(env) ``` #### 创建Q表并定义辅助函数 创建一个二维数组来存储各个状态下采取不同行动所获得的预期回报值——即所谓的Q值。此外还需要几个帮助函数来进行状态转换、获取最大Q值的动作等操作[^4]。 ```python q_table = {} def get_q_value(state, action): state_str = str(state) if not q_table.get(state_str): q_table[state_str] = {'up':0,'down':0,'left':0,'right':0} return q_table[state_str][action] def set_q_value(state, action, value): state_str = str(state) q_table[state_str][action] = round(value, 2) actions = ['up', 'down', 'left', 'right'] def choose_action(state, epsilon=0.1): if random.uniform(0, 1) < epsilon: return random.choice(actions) else: max_actions = [] best_reward = float('-inf') for act in actions: reward = get_q_value(state, act) if reward > best_reward: max_actions = [act] best_reward = reward elif reward == best_reward: max_actions.append(act) return random.choice(max_actions) def take_action(current_state, chosen_action): new_state = list(current_state).copy() if chosen_action == "up": new_state[0] -= 1 elif chosen_action == "down": new_state[0] += 1 elif chosen_action == "left": new_state[1] -= 1 elif chosen_action == "right": new_state[1] += 1 new_state = tuple(new_state) if new_state[0]<0 or new_state[0]>=size or \ new_state[1]<0 or new_state[1]>=size or \ new_state in obstacle_positions: return current_state, -1 return new_state, env[new_state] ``` #### 更新规则实现 核心部分在于如何根据当前经历的状态转移序列调整相应的Q值。这里采用贝尔曼方程的形式进行迭代更新。 ```python def update_q_table(old_state, action_taken, reward_received, next_state, alpha=0.1, gamma=0.9): old_q_val = get_q_value(old_state, action_taken) future_rewards = [] for a in actions: future_rewards.append(get_q_value(next_state, a)) max_future_reward = max(future_rewards) td_target = reward_received + gamma * max_future_reward updated_q_val = old_q_val + alpha*(td_target-old_q_val) set_q_value(old_state, action_taken, updated_q_val) ``` #### 训练过程模拟 通过多次尝试让智能体逐渐掌握最优路径的选择方法，在此期间不断优化其内部维护的那个价值评估表格（也就是Q-table）。随着训练次数增加，最终能够形成较为稳定的决策模式[^2]。 ```python episodes = 1000 start_pos = (0, 0) for episode in range(episodes): curr_pos = start_pos while True: selected_action = choose_action(curr_pos) next_pos, received_reward = take_action(curr_pos, selected_action) update_q_table(curr_pos, selected_action, received_reward, next_pos) if next_pos==goal_position or received_reward==-1: break curr_pos = next_pos ```
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