SEED Labs是一套完整的信息安全实验，涵盖本科信息安全教学中的大部分基本原理，可用于提高学生体验式学习的实验室练习。

C#爬虫项目 CSharpCrawler :spider: 关于项目 C#开发爬虫的知识总结，目前还在更新中。这并不是一个完整的爬虫程序，只是一些示例。 为什么要拿C#开发爬虫项目，因为个人还是比较喜欢C#。C#虽然库少一点，但想要的功能基本还是能实现的。 总结的知识点如果什么错误之处，还恳请大家提个issue指正，一起学习进步:male_sign:（￣▽￣）/ 功能介绍 基础知识 网页抓取原理 使用套接字来获取网页源码 法律与道德约束 爬虫协议 C#如何获取网站的爬虫协议; C#中如何解析爬虫协议; 抓取网页 HttpWebRequest类的使用 HttpClient类的使用 获取指定url的IP地址 获取指定url的网页头信息 如何从网页源码中提取页面的编码 抓取动态网页 使用来抓取动态网页 使用WebBrowser(IE)来抓取动态网页 使用来抓取动态网页 使用来抓取动态网页 WebAPI调用 获取实时天气 调用中

基于CPLD、STM32的CCD驱动、后续处理原理图；CPLD负责驱动CCD，STM32负责CCD输出信号的后续处理。

此程序可以在视频中用鼠标画一个矩形框，把他视为要跟踪的 目标对象，为后续的单目标跟踪打下基础

与抽象状态相关联．这种关联性信息可以产生对应 问题的学习 技 巧（也 称 为 Ｏｐｔｉｏｎ）．例 如，在 著 名 的 出租车问题中［８７］，其中的一组抽象状态是出租车起 始和乘客所处的位置，那么此时Ｏｐｔｉｏｎ就是从出租 车起始位置到乘客所处位置的一系列动作组合．很 明显，生成的Ｏｐｔｉｏｎ相当于ｈ－ＤＱＮ模型中设定的 中间目标，省去了复杂的人工设定中间目标的过程， 并使得学习到的Ｏｐｔｉｏｎ与具体的学习任务无关．因 此在相同的状态空间下，该模型具有很强的泛化性． ６．３　深度后续强化学习 一般地，在 只 给 定 原 始 输 入 观 察 和 奖 赏 值 的 情况下，通 过 基 于 模 型（ｍｏｄｅｌ－ｂａｓｅｄ）或 者 模 型 无 关（ｍｏｄｅｌ－ｆｒｅｅ）的ＤＲＬ算 法 可 以 学 习 到 鲁 棒 的 值 函数．后 续 状 态 表 示 法（Ｓｕｃｃｅｓｓｏｒ　Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ， ＳＲ）为学习值函数提供了第３种选择．ＳＲ将值函数 分解为两个部分：后续状态映射图（ｓｕｃｃｅｓｓｏｒ　ｍａｐ） 和立即奖赏指示器（ｒｅｗａｒｄ　ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ）．后续状态映 射图表示在给定当前状态下到达未来某一状态占有 率的期望．立即奖赏指示器表示从状态到奖赏值的 映射．在ＳＲ中，这两个部分以内积的形式构成值函 数．基于上述理论知识，Ｋｕｌｋａｒｎｉ等人［８８］将ＳＲ的应 用范围扩展到大规模状态空间的ＤＲＬ问题中，提出 了深度后续强化学习（Ｄｅｅｐ　Ｓｕｃｃｅｓｓｏｒ　Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＤＳＲＬ）． ２１ 计　　算　　机　　学　　报 ２０１８年

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