5G确定性网络产业白皮书_cn.pdf

确定性清洁机器人的基于模型的值迭代算法。 这段代码是值迭代算法的一个非常简单的实现，对于强化学习和动态规划领域的初学者来说，它是一个有用的起点。 确定性清洁机器人 MDP：清洁机器人必须收集用过的罐子，还必须为电池充电。 状态描述了机器人的位置，动作描述了运动的方向。 机器人可以向左或向右移动。 第一个 (1) 和最后 (6) 个状态是终止状态。 目标是找到一种最佳策略，以使任何初始状态的收益最大化。 这里是 Q-iteration（基于模型的值迭代 DP）。 参考：算法 2-1，来自： @book{busoniu2010reinforcement, title={使用函数逼近器的强化学习和动态规划}， 作者={Busoniu，Lucian 和 Babuska，Robert 和 De Schutter，Bart 和 Ernst，Damien}， 年={2010}, 出版商={CRC Pre

这是一个C语言的注释的有限自动机的实现代码。这是一个测试代码，采用的是输入一个字符串，让程序判断是不是一个有效的C语言风格的注释，也就是这种形式：/**/的注释。输入的过程中，不要使用空格。这只是一个简单的测试代码。

司机批评家 OpenAI Gym的CarRacing-v0环境解决方案。它使用DDPG算法（深度确定性策略梯度）。 快速开始 依存关系： 健身房0.18.0 Tensorflow 2.4.0 Matplotlib 3.3.4 当前版本的CarRacing-v0存在内存错误。为了解决这个问题，我们需要从Gym GitHub手动下载最新的“ car_racing.py”脚本。 正在运行的应用程序： 执行“ main_loop.py”以训练新模型。按空格键观看进度 可以通过运行“ evaluate_loop.py”来检查最佳解决方案。 解决方案 DDPG由4个网络组成： 演员-玩游戏 评论家-评估演员 目标演员和目标评论家-产生学习目标值 参考： : 它旨在创建一个基类，它将成为每个连续动作任务的基础。通过继承基类，可以轻松实现更复杂的解决方案。 CarRacing-v0是一种计算机视

20210606-国盛证券-银行业2021年中期策略：把握业绩的确定性，关注北上资金大幅流入.pdf

讲得很好，介绍很详细，共128页 1、概述 2、概率论基础 3、Bayes网络 4、主观Bayes方法 5、确定性方法 6、证据理论

20210601-东方证券-新能源汽车行业：新能源驱动电机，老赛道孕育新确定性，聚焦电机或大有可为.pdf

UC 类重载了基本的 Matlab 操作以允许通过计算传播错误。 主要特点包括： 1. 适当的自相关跟踪。 在以下示例中，x1、x2 和 x3 都将返回相同的值 a = UC(10,4,'a'); b = UC(100,1,'b'); c = UC(95,2,'c'); x1 = a*(b - c); x2 = a*b - a*c； y1 = a*b; y2 = a*c; x3 = y1 - y2; 并且 a/a 将返回 1 +/- 0 ，因为它应该。 2、通过运营完成贡献跟踪。 每个输入对最终不确定度的部分贡献被报告为导出的数量。 可以使用名称创建 UC 对象，该名称将用于此贡献跟踪。 那些没有名字的人会被分配一个随机的名字。 3. 一元函数和二元函数的统一定义，方便向UC类添加新函数。 例如，切线函数的定义是： 函数 y = tan(x) y = UC.UnaryFuncti

20210528-华兴资本-中国创新经济报告2021：在不确定时代寻找确定性.pdf

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