本文以深度强化学习为基础，设计出一种适用于求解大规模车辆路径问题的模型架
构。采用了预训练模型+基于相对位置的 Transformer网络+A2C强化学习训练框架，为
后续研究大规模车辆路径问题的扩展问题和大规模组合优化问题提供了新的深度强化
学习算法框架。本文中的深度强化学习算法解决了以下问题：
（1） 不同规模算例可以共享并继承其他规模训练完的模型，在这种共享模型的机制下，
避免了算例规模相近的模型的重复训练。
（2） 预训练模型能够继承其他规模训练出的模型经验，相对位置节点提高了在大规模
车辆路径问题中特征抓取的精确性，A2C强化学习训练框架环节采用无监督学习，
在无标签训练集中训练中规避经验回溯问题，这三方面针对大规模车辆路径问题
做出的调整，提高了训练效率和收敛效果。
（3） 通过预训练机制解决了大规模车辆路径问题内存溢出的情况，解决了目前已有算
法在大规模算例训练时，内存溢出训练中断等问题。
（4） 与经典的启发式算法和元启发式算法进行比较，在同等求解速度的算法中，本文
算法的求解质量方面全面超越这些算法。并且在当前已有的深度强化学习解决方
案中，本文设计的算法和效
2022-09-02 19:07:15
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2022-06-25 09:08:22
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Marvin Minsky - The Emotion Machine - Common Sense Thinking, Artificial Intelligence And The Future Of Human Mind (Simon & Schuster, 380, 2006).pdf
2022-05-10 23:53:57
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Of all the riches available to us in life, self-discipline is surely one of, if not the, most valuable. All things worth achieving can be accomplished with the power of self-discipline. With it we are masters of the energy weexpend in life. Without it we are victims of our own unfocused and constantly changing efforts, desires and directions.
2022-04-28 10:06:16
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使用MindAR的示例
这是在React中使用的示例项目
react组件位于src/MindARViewer内部。 其他所有内容都是通过create-react-app ，它们无关紧要。
截屏
它表明：
如何将MindAR导入为npm软件包
如何为MindAR创建一个React组件
跑步
> npm install
> npm run start
2022-03-17 09:38:25
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黑曜石心灵地图
该存储库包含一个用于的插件，可使用将Markdown注释作为思维导图。
提供了类似的插件。
特征
将您当前的笔记预览为思维导图
当您选择其他窗格时，思维导图预览会更新，类似于“ ，“和“窗格
用法
您可以使用命令打开当前注释的思维导图预览。
预览更多选项菜单
思维导图预览视图具有“更多选项”菜单中的2个选项：
别针
允许您将“思维导图”预览窗格固定到当前注释，以便您可以选择其他注释，并保留当前的思维导图。 图钉图标将出现在“思维导图”预览窗格的标题中。 点击固定图标以取消固定。
复制屏幕截图
将“思维导图” SVG副本放置在剪贴板上，使您可以将其粘贴到“黑曜石”中的注释或您选择的图像编辑器中。
兼容性
自定义插件仅适用于黑曜石v0.9.7 +。
此仓库的当前API以Obsidian v0.9.20为目标。
正在安装
从Obsidian的0.9.7版本开始，可
2022-02-06 17:31:03
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