<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[qq_44852767的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; qq_44852767]]></copyright><item><title><![CDATA[类型、泛型和Traits]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/122251022</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/122251022</guid><author>qq_44852767</author><pubDate>Fri, 31 Dec 2021 10:26:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[什么是类型系统，又为什么需要它呢？
学过计算机基础的小伙伴们都知道，我们用计算机编写的程序在最底层是以 0 和 1 的二进制组合表示的。实际上，最早的计算机系统也是大佬们通过手动编写机器码实现的，当时的大佬们肯定发现了，这太没意思了，又耗时间、还容易出错。于是在上世纪50年代的时候，有了汇编码。紧接着，编程语言出现了，它们能被编译为汇编码，允许程序员编写人类可读但易于计算机编译的代码，但是呢，我们人类说的语言总是模棱两可的，所以又需要设置一套规则和约束，这就有了类型和类型系统的概念。
类型为我们提供了一种表]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大数据数据仓库实战项目-电商数仓教程V3.0---快速建表]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/108667709</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/108667709</guid><author>qq_44852767</author><pubDate>Fri, 18 Sep 2020 16:21:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[建表ods层用户行为数据业务数据
数据加载脚本见	https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/108666556
ods层
用户行为数据
业务数据
一次性创建23张表
-- 1 订单表（增量及更新）
drop table if exists ods_order_info;
create external table ods_order_info ( 
    `id` string COMMENT '订单号', 
    `final_total_am]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大数据数据仓库实战项目-电商数仓教程V3.0---脚本集合]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/108666556</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/108666556</guid><author>qq_44852767</author><pubDate>Fri, 18 Sep 2020 15:47:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[-电商数仓脚本HadoopZookeeper日志生成Flume采集KafkaFlume消费采集通道业务数据到HDFS
视频：https://www.bilibili.com/video/BV1dD4y1d7wL?
Hadoop
hdp.sh
#!/bin/bash

case $1 in
    "start" )
        /opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh

        ssh hadoop103 /opt/module/hadoop-3.1.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[有趣的人工智能项目合集，如老婆生成器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/107430120</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/107430120</guid><author>qq_44852767</author><pubDate>Sat, 18 Jul 2020 15:45:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[有趣的人工智能项目合集

老婆生成器1：https://waifulabs.com/
老婆生成器2：https://make.girls.moe/
二次元角色故事背景生成器：https://www.thiswaifudoesnotexist.net/
面部动态论文：https://arxiv.org/abs/1905.08233v1
陶瓷瓶生成：https://thisvesseldoesnotexist.com/
室内设计生成：https://thisrentaldoesnotexist.com/
照片去]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大数据相关论文]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/107330527</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/107330527</guid><author>qq_44852767</author><pubDate>Tue, 14 Jul 2020 09:11:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[这里写目录标题大数据相关论文谷歌三剑客HadoopSparkpig
大数据相关论文
谷歌三剑客
The Google File System
Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data
MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters
Hadoop
The Hadoop Distributed File System
Spark
Resilient distributed ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[强化学习的简单介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/106320525</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/106320525</guid><author>qq_44852767</author><pubDate>Sun, 24 May 2020 20:39:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[强化学习
学习资源
强化学习是机器学习的三大分支之一，与其他两个分支不同的是，监督学习与无监督学习专注于预测(辅助医生诊断)，而强化学习专注于决策(直接提出治疗方案)。换句话说，强化学习是让AI做完一切事情，而不只是一个辅助！
学习强化学习的过程就是强化学习，因为要不断试错。
引言
序列决策
只要是序列决策问题，都可以用强化学习来解决。如果是单步决策问题，那么和预测问题没什么区别，可直接使用监督学习或无监督学习解决。
定义
智能体通过与环境进行交互学习来实现目标的计算方法
目标
智能体找到一个最优策略来使得]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[《多智能体学习：强化学习方法》——代码实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/105903845</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/105903845</guid><author>qq_44852767</author><pubDate>Sun, 03 May 2020 15:12:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录Nash-QLearning智能体创建一个矩阵环境策略训练Minimax-QLearning¶WoLF-PHC(Policy hill-climbing algorithm)
Nash-QLearning
论文：Nash Q-learning for general-sum stochastic games
链接：http://www.jmlr.org/papers/volume4/hu0...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Retro-用于强化学习智能体训练的各种有趣的游戏环境集合]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/105843960</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/105843960</guid><author>qq_44852767</author><pubDate>Wed, 29 Apr 2020 17:00:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[https://openai.com/blog/gym-retro/

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[多智能体强化学习的相关论文]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/105603093</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/105603093</guid><author>qq_44852767</author><pubDate>Sat, 18 Apr 2020 18:58:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[书籍
2018-Deep Multi-Agent Reinforcement Learning
2014-Multi-Agent Machine Learning: A Reinforcement Approach
综述
2008-A comprehensive survey of multiagent reinforcement learning
2019-A survey and critiq...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[强化学习与深度学习资源]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/105182004</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/105182004</guid><author>qq_44852767</author><pubDate>Sun, 29 Mar 2020 17:25:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[书籍推荐
《Reinforcement Learning：An introduction》——圣经，有中文版
《Algorithms for RL》
《深入浅出强化学习：原理入门》
OpenAI
深度强化学习 Spinning Up 项目中文版
Gym环境
入门视频
莫烦
周博磊
David Silver
李宏毅
进阶视频
伯克利大学CS 294-112 《深度强化学习课程》

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[基于图注意力神经网络的多智能体博弈抽象]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/105181522</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/105181522</guid><author>qq_44852767</author><pubDate>Sun, 29 Mar 2020 16:56:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[G2ANet
《Multi-Agent Game Abstraction via Graph Attention Neural Network》
关键词：大规模，博弈抽象，2级（硬+软皆有）注意力机制，图神经网络
通过简化策略学习过程解决了大规模智能体的问题。
贡献
1.用完全图来建模（构建）智能体之间的关系。因为大规模的智能体场景中不是每个智能体都相互作用的，我们需要确定关系（交互还是不交互？）...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[多智能体强化学习环境]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/104999581</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/qq_44852767/article/details/104999581</guid><author>qq_44852767</author><pubDate>Fri, 20 Mar 2020 21:54:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[多智能体强化学习环境
环境是强化学习的核心要素之一。不同的环境一直是研究新的强化学习算法的动力。但是让智能体和真实环境交互的代价是很大的，不但费时费力，甚至有的时候根本不可能进行交互。
现在的多智能体强化学习和强化学习早期境遇很像，只有较少的环境可用。另外在不同的智能体之间分享信息的设置范围可能很广，有些环境涉及通信，有些共享联合奖励，有些共享全局状态。
StarCraft
作为一款复杂的即时战略...]]></description><category></category></item></channel></rss>