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最新推荐文章于 2024-07-16 16:00:00 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
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。

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

论文阅读：(LIRD)Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations
weixin_45459911的博客
04-20 2696
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 1566
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...
Learning List
ABUF的博客
06-09 407
Learning List打卡列表BOOKSTOOLS…… 打卡列表 学一些东东~ BOOKS 1.LPMM（Low Power Methodology Manual） TOOLS ……
Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations
yifu0121
01-19 2464
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），......
论文解析：Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations
da_kao_la的博客
09-26 3043
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
02-22 492
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 1083
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 2628
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；
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 1076
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.
【学习排序】 Learning to Rank 中Listwise关于ListNet算法讲解及实现
weixin_33810006的博客
02-05 1140
前一篇文章"Learning to Rank中Pointwise关于PRank算法源码实现"讲述了基于点的学习排序PRank算法的实现.该篇文章主要讲述Listwise Approach和基于神经网络的ListNet算法及Java实现.包括： 1.基于列的学习排序(Listwise)介绍 2.ListNet算法介绍 3...
【论文笔记】Deep Reinforcement Learning for Page-wise Recommendations
*晴儿*的博客
07-12 1040
1、Introduction 这里主要介绍了：强化学习是可以根据用户实时的反馈，捕捉用户的动态喜好，，实时更新策略（policy），还能实现长期收益的最大化。与其他不同的是，这里是生成一个网页的物品（网页版商城），是2D的，而不是1D的流式推荐（手机版商城）。 （ps：对于手机用户来说，一般用户最关注的是第一个商品，把他最感兴趣的放在第一个就好了，但是对于页面来说，很难说用户最喜欢关注哪个地方，每个人的关注点可能不太一样，第一行第一个不一定是最好的，所以需要学习。） 2、模型结构 2...
论文阅读14：Reinforcement learning approach towards effective content recommendation in MOOC environments
uuummmimiii的博客
08-09 655
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...
Deep Reinforcement Learning 基础知识（DQN方面）
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## Introduction 深度增强学习Deep Reinforcement Learning是将深度学习与增强学习结合起来从而实现从Perception感知到Action动作的端对端学习的一种全新的算法。简单的说，就是和人类一样，输入感知信息比如视觉，然后通过深度神经网络，直接输出动作，中间没有hand-crafted工作。深度增强学习具备使机器人实现完全自主的学习一种甚至多种技能的潜力。
强化学习推荐入门-Deep Reinforcement Learning for List-wise Recommendations
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强化学习推荐-欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdo
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