学习

对话生成的新探索——从模仿学习到逆强化学习论文解读：DialogueGeneration:FromImitationLearningtoInverseReinforcementLearning  对话生成是一个常见的自然语言处理任务，其在工业界广泛应用与智能客服，闲聊机器人等。现如今主要研究于如何提高对话的质量，多样性。本文则采用先进的技术试图解决这个问题。一、简要信息序号属性值1模型名称DG-AIRL2所属领域自然语言处理3研究内容对话生成4核心内容DialogueG

拉姆达表达式学习(1)我曾经遇到一个项目,项目里面需要经常对一系列的同类型集合进行操作,如对集合进行增加元素,删除集合的指定索引的元素等等.　　我们可以使用ArrayList来进行.如1ArrayListstringList=newArrayList();2stringList.Add(“大家好”);3stringList.Add(“你们好”);4stringList.Add(“同志们…

模仿学习对比强化学习「建议收藏」模仿学习介绍模仿学习是将专家经验作为样本进行强监督学习的一种方法。模仿学习对比强化学系模仿学习优点：1.简单、稳定的监督学习过程缺点：1.需要提供榜样行为数据2.需要处理多解型行为（例如绕过障碍物，可以从左边或者右边，但是专家数据不一定覆盖所有行为，可以用多元高斯分布去等方法去处理）3.不能超越人类水平强化学习优点：1.可以超越人类水平缺点：1.需要设置奖励函数2.必须解决策略探索性问题3.训练可能不收敛、不稳定结合模仿学习和强化学习：Pretrain＆Finetune

8. 强化学习之——模仿学习课程大纲注：本文所有内容源自于B站周博磊老师更新完的强化学习纲要课程，听完之后获益很多，本文也是分享我的听课笔记。周老师Bilibili视频个人主页：https://space.bilibili.com/511221970?spm_id_from=333.788.b_765f7570696e666f.2感谢周老师:)…

Shift 后门 简单学习https://www.cnblogs.com/BOHB-yunying/p/11695140.html过程参考上文链接提出问题：整个过程并不复杂，但要实现攻击的前提条件，是已经打入目标主机，将C:\windows\system32\sethc.exe替换成C:\windows\system32\cmd.exe，所以这一步到底要如何做到？明白shift后门是如何产生的就是windows系统自带的5次shift键强制打开C:\windows\system32\sethc.exe，为了..

神器 Nginx 的学习手册 ( 建议收藏 )转载：DevOps技术栈Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，特点是占用内存少，并发能力强，事实上Nginx的并发能力确实在同类型的网页服务器中表现较好。Nginx…

Fisher Information学习笔记FisherInfomation的意义FisherInformation顾名思义，就是用来衡量样本数据的信息量的，通常我们有一组样本，我们在机器学习中需要估计出样本的分布，我们是利用样本所具有的信息量来估计参数的，样本中具有的信息量越多，估计的参数越准，样本的分布估计的就越接近真实分布，这里的信息量就是用FisherInformation来表示的。什么样本信息量比较大？我们用样本发生的概率来

2.5D RGBD 图像 深度学习RGBD=RGB+DepthMapRGB：RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红®、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色，这个标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，是目前运用最广的颜色系统之一。DepthMap：在3D计算机图形中，DepthMap（深度图）是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道。其中，DepthMap类似于灰度图像，只是它的每个像素值是传感器

【收藏】神器 Nginx 的学习手册点击上方阿拉奇学Java，选择设为星标优质文章，及时送达来源：blog.csdn.net/yujing1314/article/details/107000737Nginx是一个高性…

Java学习路线从入门到入土Java 学习路线从入门到入土简介一门永不过时的编程语言 Java 编程开发 Java 编程语言占比 据官方数据统计 在全球编程语言工程师的数量上 Java 编程语言以 900 万的程序员数量位居首位 而且很多软件的开发都离不开 Java 编程 因此其程序员的数量最多 而在以 Java 编程为核心的开发领域中 javaEE 程序员的需求量 10 年来一直居于首位 Java 工程师人才缺口 根据 IDC 的统计数字 就 2017 年来说 我国 Java 人才的缺口已达 42 5 万 并且以每年 20 左右的速度增长 在未来 5 年内 合格软件人才