Actor-Critic方法中的地址函数逼近误差 双延迟深度确定性策略梯度（TD3）的PyTorch实现。 如果您使用我们的代码或数据，请引用。 在连续控制任务上进行了测试。 使用和Python 3.7训练网络。 用法 可以通过运行以下操作来重现论文结果： ./experiments.sh 可以通过调用以下命令来运行单个环境的实验： python main.py --env HalfCheetah-v2 可以使用main.py的不同参数修改超参数。 我们包括了DDPG（DDPG.py）的实现，本文不使用该实现，以便于将超参数与TD3轻松进行比较。 这不是本文中使用的“ Our DDPG”的实现（请参阅OurDDPG.py）。 可以在找到TD3与之比较的算法（PPO，TRPO，ACKTR，DDPG）。 结果 代码不再完全代表本文中使用的代码。 对超参数等进行细微调整，以提高性能。 学

1、首页 广告位，消息，发布任务，搜索任务，任务分类，好物圈，邀请好友，平台任务（我的任务，榜单，任务列表，规则，任务详情，接单任务，任务筛选，），我的钱包，推广，任务推荐，精选好物，商品详情，海报生成 2、任务大厅 发布任务，派单任务，审核任务，任务详情，任务分类，我的维权，任务筛选 3、优选好物 商品分类，商品子类，商品类别，商品搜索，商品过滤，商品详情 4、邀请赚钱 会员激活，会员描述，权限描述，等级介绍，我邀请的人，我的排名，我邀请的会员，我的奖金 5、我的 提现、消息中心、反馈、帮助中心、指导中心、提现明细、浏览历史、提现设置、充值，钱包明细，充值明细，排行榜中心，

您好，这是一个用 Swift 编写并使用 CloudKit 的待办事项列表应用程序。 什么是 CloudKit？ 请参阅 Cloud Kit 框架提供了用于在应用程序和 iCloud 容器之间移动数据的接口。 您使用 Cloud Kit 获取应用程序的现有数据并将其存储在云中，以便用户可以在多个设备上访问它。 您还可以将数据存储在所有用户都可以访问的公共区域中。 用法 前往 General 并签署您的申请。 转到功能并将 iCloud + CloudKit 添加到您的应用程序。 确保您在模拟器中拥有一个处于活动状态的 iCloud 帐户。 免责声明：请注意，这只是我在 WWDC 工作时的一个副项目。 在发布后大约 3 小时内编写，而 Swift 对每个人来说都还很陌生。 虽然事情可能并不完美，但它们可以工作，随着我对 Swift 和 CloudKit 的了解更多，我将相应地更新 r

maze_dqn 使用深度强化学习（DQN）解决迷宫任务

托管服务网核 Marcos Soares通过.NET Core 3.1使用IHostedService在微服务中实现后台任务，然后在Docker上托管应用程序。 细节 ASP.NET Core 1.x和2.x支持IWebHost用于Web应用程序中的后台进程。 .NET Core 2.1和更高版本支持IHost使用简单的控制台应用程序进行后台进程。 注意WebHost和Host之间的区别。 ASP.NET Core 2.0中的WebHost（实现IWebHost的基类）是用于向流程提供HTTP服务器功能的基础结构构件，例如，当您实现MVC Web应用程序或Web API服务时。 它提供了ASP.NET Core中所有新的基础结构优点，使您能够使用依赖项注入，在请求管道中插入中间件等。 WebHost使用这些非常相同的IHostedServices进行后台任务。 .NET Core 2.

Classic-Stroop：CMU认知发展实验室的Exergame研究的Stroop任务

IDMWaker与Java Java调用IDM的api添加任务 功能描述 通过com4j将链接批量发送给IDM进行下载 实现方式 1. 2.通过使用com4j中的TlbImp.jar将IDManTypeInfo.tlb文件转换为ClassFactory，ICIDMLinkTransmitter。 3.关键调用方法 IDMLinkTransfer(String URL,//URL String Referer, //Referer String Cookies, //Cookies String Data, //Data String Username, //Username String Userpassword, //Userpassword String LocalPath, //LocalPath Stri

复制粘贴 复制粘贴增强的非官方实现。 构建增强功能可轻松与白蛋白整合。 为COCO提供了创建兼容火炬视觉数据集的示例。 图像，遮罩和边框的核心功能已完成； 关键点尚不支持。 通常，您可以像使用其他任何专辑增强功能一样使用CopyPaste增强功能。 注意一些用法限制。 使用说明 BboxParams不能具有label_fields。 要将类标签附加到边界框，请将其直接附加到边界框坐标。 （即（x1，y1，x2，y2，class_id））。 传递给CopyPaste增强的边界框还必须在“遮罩”列表中包含相应遮罩的索引。 （即边界框看起来像（x1，y1，x2，y2，class_id，mask_index））。 举了一个COCO的例子。 CopyPaste增强功能期望使用6个关键字参数，而不是3个： output = transforms ( image = image , masks

NER的BERT-BILSTM-GCN-CRF 在原本BERT-BILSTM-CRF上融合GCN和词性标签等做NER任务 数据格式 高B-剧种B-名词腔I-剧种I-名词：OO马B-人名B-名词平I-人名I-名词所OO着O B动词扶O B动词贫O I动词小O B -名词I O-名词 运行

使用内置摄像头分散驾驶员注意力 在此任务中，我使用了一个深层神经网络（ResNet50模型）（内置 ）如果司机从道路分心走来检测。 用于训练网络的数据集来自 ，它由代表驾驶员行为的十个类别的图像组成。 管道架构： 数据加载和可视化。 火车验证拆分。 加载并微调ResNet50。 模型训练。 测试我们的最终模型。 我将在下面详细解释每个步骤。 步骤1：数据加载和可视化。 如前所述，在此任务中，我使用Kaggle状态农场分散驾驶员检测，它包括10个类别，代表驾驶员在监控道路时的行为，这些类别是（安全驾驶，发短信-正确，电话交谈-正确，发短信-左侧，电话交谈-左，操作收音机，喝酒，伸手去后，头发和化妆，与乘客交谈），共收录近22424张图像，每个班级均收录近2000张图像，分布如下： 第2步：火车验证拆分。 将十个类别的所有图像加载到一个列表中后，我将它们进行混洗并按照0.8：0