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Q-学习：强化学习「建议收藏」原文地址：http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm这篇教程通过简单且易于理解的实例介绍了Q-学习的概念知识，例子描述了一个智能体通过非监督学习的方法对未知的环境进行学习。假设我们的楼层内共有5个房间，房间之间通过一道门相连，正如下图所示。我们将房间编号为房间0到房间4，楼层的外部可以被看作是一间大房间，编号为5。注

Oracle数据库学习的小结-1Oracle数据库监听配置 一、监听器(LISTENER)　　监听器是Oracle基于服务器端的一种网络服务，主要用于监听客户端向数据库服务器端提出的连接请求。既然是基于服务器端的服务，那么它也只存在于数据库服务器端，进行监听器的设置也是在数据库服务器端完成的。 二、本地服务名(Tnsname)　　Oracle客户端与服务器端的连接是通过客户端发出连接请求，由服务器

Java 8 Stream常用方法学习StreamStream流是Java8API新增的一个处理集合的关键抽象概念，是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作。以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用StreamAPI对集合数据进行操作，就类似于使用SQL执行的数据库查询。也可以使用StreamAPI来并行执行操作。简而言之，StreamAPI提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。相关名词描述元素对象形成的一个队列。Java中的Stream并不会存储元

『迷你教程』机器学习的Bootstrap及Python实现[通俗易懂]文章目录引导法引导程序的配置引导程序APIBootstrap方法是一种重采样技术，用于通过对数据集进行替换采样来估计总体统计数据。它可用于估计汇总统计数据，例如均值或标准差。它在应用机器学习中用于在对未包含在训练数据中的数据进行预测时估计机器学习模型的技能。估计机器学习模型技能的结果的一个理想特性是可以用置信区间表示估计的技能，这是其他方法（例如交叉验证）不容易获得的特征。在本文中您将发现用于估计机器学习模型对未知数据的技能的引导重采样方法。bootstrap方法涉及对数据集进行迭代重采样

STM32 的 “位带”操作Bit-banding–学习笔记利用2个32MB大小的“虚拟”内存空间实现对2个1MB大小的物理内存空间进行“位”的置位和清除操作。这样就可以有效地对设备寄存器和位于SRAM中的数据变量进行位操作，而不再需要冗长的布尔逻辑运算过程。…

Harris角点学习[通俗易懂]人们普遍认为角点是二维图像亮度变化剧烈的点或图像边缘曲线上曲率极大值的点。这些点在保留图像图形重要特征的同时,可以有效地减少信息的数据量,使其信息的含量很高,有效地提高了计算的速度,有利于图像的可靠匹配,使得实时处理成为可能。其在三维场景重建、运动估计、目标跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。  角点的检测主要有两类基于图像边缘的方法和基于图像灰度的方法。前者很

地理加权回归的学习（地理加权回归用来量化空间异质性）[通俗易懂]1、地理加权回归解决空间异质性问题白话空间统计二十四：地理加权回归（一）2、Arcgis的GWR操作白话空间统计二十四：地理加权回归（六）ArcGIS的GWR工具参数说明一白话空间统计二十四：地理加权回归（七）ArcGIS的GWR工具扩展参数说明白话空间统计二十四：地理加权回归（八）结果解读（一）白话空间统计二十四：地理加权回归（十）完结篇…

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