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目录 1. 认识Docker 5 1.1 什么是Docker 5 1.2 Docker能做什么 5 1.3 与虚拟的区别 5 2. 搭建Docker 6 2.1 环境准备 6 2.2 安装 6 2.3 启动 6 2.4 查看状态 7 2.5 停止 8 2.6 安装一个官方镜像 8 2.7 切换镜像仓库地址 8 3. 使用Docker 9 3.1 Hello world 9 3.2 可视化管理Docker UI 11 3.3 安装本地私服仓库 13 4. 使用Dockerfile 14 4.1 制作一个Dockerfile 16 4.2 启动容器 17 5. Maven与Docker集成 17 5.1 插件docker-maven-plugin 18 5.2 插件dockerfile-maven 19 6. 容器编排与调度 20 6.1 容器编排 20 6.2 容器调度 21 7. Docker常用命令 21 8. 常见问题 22 8.1 连不上docker官方仓库 22 8.2 启动mysql容器后，使用客户端连不上，报ERROR 2059 (HY000) 23 9. 参考资料及下载 24

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强化学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。 在强化学习的世界里， 算法称之为Agent， 它与环境发生交互，Agent从环境中获取状态（state），并决定自己要做出的动作（action）.环境会根据自身的逻辑给Agent予以奖励（reward）。奖励有正向和反向之分。比如在游戏中，每击中一个敌人就是正向的奖励，掉血或者游戏结束就是反向的奖励。 课程内容】 强化学习简介 强化学习基本概念 马尔科夫决策过程 Bellman方程 值迭代求解 代码实战求解过程 QLearning基本原理 QLearning迭代计算实例 QLearning迭代效果 求解流程详解 DeepQnetwork原理 DQN网络细节 DQN网络参数配置 搭建DQN网络模型 DQN卷积操作定义 数据预处理 实验阶段数据存储 实现训练模块 Debug解读训练代码 完整代码流程分析 DQN效果演示

兄弟们好呀，这里是肆十二，这转眼间寒假就要过完了，相信大家的毕设也要准备动手了吧，作为一名大作业区的UP主，也该蹭波热度了，之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程，所以这期内容我们搞波新的，我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范，训练一个皮肤病分割的模型出来，用户输入图像，模型可以自动分割去皮肤病的区域和正常的区域。

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