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H.264/MPEG-4 AVC学习转自：https://www.freehacker.cn/media/codec-h264/简述H.264，又称为MPEG-4第10部分，高级视频编码（英语：MPEG-4Part10,AdvancedVideoCoding，缩写为MPEG-4AVC）是一种面向块的基于运动补偿的视频编码标准。对于视频序列样本来说，使用H.264编码器能够比使用有运动补偿的MPEG-…

2021最强Python学习教程，从零基础入门到精通你准备好了吗？？？areyouready？？？前言01.python介绍02.项目开发完整流程（详解版）03.项目开发流程（精简版）第一篇计算机核心基础01计算机组成原理第二篇编程语言01编程语言介绍第三篇python入门01python介绍及IDE集成开发环境02python是解释型的强类型动态语言03python语法之变量、常量04python语法之注释05python垃圾回收机制GC06Python语法入门之基本数据类型07Python语法

（十一）模仿学习  从之前的讨论看，都是有奖励的。哪怕是上一章的稀疏奖励，其实也有奖励。==假如任何奖励都没有怎么办？==本章介绍的就是这种情况的解决办法。什么时候任何奖励都没有。其实还挺常见的，以聊天机器人为例，聊的好不好很难定义奖励。解决这种情况的方法就是模仿学习  模仿学习(imitationlearning)，有时也叫示范学习或者学徒学习。指有一些专家的示范，通过模仿这些专家来达到目的。专家的示范含义很广，比如在自动驾驶中，一个司机的行为就可以被称为专家的示范。  模仿学习中主要有两个方法：行为克隆和逆强化

强化学习之模仿学习原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_37895339/article/details/82863379前文是一些针对IRL，IL综述性的解释，后文是针对《Generativeadversarialimitationlearning》文章的理解及公式的推导。通过深度强化学习，我们能够让机器人针对一个任务实现从0到1的学习，但是需要我们定义出reward函数，在很多复杂任务，例如无人驾驶中，很难根据状态特征来建立一个科学合理的reward。人类学习新东西有一个重要的

模仿学习与强化学习的结合（原理讲解与ML-Agents实现）「建议收藏」模仿学习与强化学习结合能产生超级强悍的训练效果，是训练困难任务的必备框架

【学习强化学习】十三、模仿学习介绍[通俗易懂]文章目录参考资料1.模仿学习概述2.行为克隆2.1行为克隆缺点缺点1：观测非常有限缺点2：机器会完全模仿专家的行为缺点3：训练数据跟测试数据不匹配2.逆强化学习2.1概述2.2奖励函数2.2IRLvsGAN3.第三人称视角模仿学习4.练习4.1keywords参考资料https://datawhalechina.github.io/easy-rl/#/chapter11/chapter111.模仿学习概述模仿学习（imitationlearning，IL）又叫做示范学习（

redux-saga学习如果redux需要用到sideeffect异步操作,redux-thunk和redux-saga绝对是目前两个最受欢迎的中间件插件。redux-saga是一个用于管理redux应用异步操作的中间件，redux-saga通过创建sagas将所有异步操作逻辑收集在一个地方集中处理，可以用来代替redux-thunk中间件。

Google Earth Engine学习笔记——介绍和入门   最近接触GoogleEarthEngine，觉得很好玩，也很有应用前景，关键是免费的地理计算云平台。所以想认真学习下，学习过程中作些小的总结和记录，资料来源均为网络或GoogleEarthEngineAPI指南，今天先讲讲入门的知识。1、GoogleEarthEngine介绍   GoogleEarthEngine是Google提供的对大量全球尺度地球科学资料（尤其是…

【强化学习】GAIL生成对抗模仿学习详解《Generative adversarial imitation learning》通过深度强化学习，我们能够让机器人针对一个任务实现从0到1的学习，但是需要我们定义出reward函数，在很多复杂任务，例如无人驾驶中，很难根据状态特征来建立一个科学合理的reward。人类学习新东西有一个重要的方法就是模仿学习，通过观察别人的动作来模仿学习，不需要知道任务的reward函数。模仿学习就是希望机器能够通过观察模仿专家的行为来进行学习。OpenAI，DeepMind，Google…

模仿学习（Imitation Learning）入门在游戏中，我们往往有一个计分板准确定义事情的好坏程度。但现实中，定义Reward有可能是非常困难的，并且人定的reward也有可能存在许多意想不到的缺陷。在没有reward的情况下，让AI跟环境互动的一个方法叫做Imitation-Learning。在没有reward的前提下，我们可以找人类进行示范，AI可以凭借这些示范以及跟环境的互动进行学习。这种模仿学习使得智能体自身不必从零学起，不必去尝试探索和收集众多的无用数据，能大大加快训练进程。这跟supervised-learning有类似之处，如果采用这种