2022年二级建造师《建筑工程管理与实务》考点精编
2022-04-21 19:03:53 1.06MB 二级建造师
2022年二级建造师《市政公用工程管理与实务》考点精编.
2022-04-21 19:03:52 989KB 二级建造师
2022年二级建造师《水利水电工程管理与实务》考点精编
2022-04-21 19:03:51 3.47MB 二级建造师
D3TubeMap 使用 D3 构建的地铁站落脚图
2022-04-20 12:52:40 2.15MB JavaScript
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本文以高速公路梁场为主体,建立智能建造中心(智慧梁场),打造集约化生产的模式,实现预制构件生产的标准化、工业化和智能化,优化资源配置、提高生产效率,实现永临结合和绿色生产
2022-04-08 09:04:38 16.89MB 智能建造 高速公路 智慧梁场
2022年二级建造师--管理-学霸笔记
2022-04-07 14:04:10 2.23MB 二级建造师
2022年二级建造师--水利-学霸笔记
2022-04-07 14:04:10 3.54MB 二级建造师
人类生活中大部分的学习都是通过与环境产生互动进行,从而习得经验 婴儿玩耍、挥动手臂或环顾四周时,他没有明确的知识指导,但却对周围环境有直接的感知,这种感知会产生因果关系、行动后果,如碰到硬东西会疼,碰到热东西会烫等结果反馈,这些反馈就会变成婴儿的经验和知识,从而形成一个人为实现目标而应采取的行动等知识 在生活中此类互动无疑是我们对有关环境认知的主要知识来源,这类互动总结起来就是不停的探索和试错 日常生活中我们会意识到环境对我们所做行为的反馈,并且试图通过采取相应的后续行为来影响发生的事情 与监督学习不同,强化学习不使用标签数据进行训练,智能体是在与环境的交互中不停探索和试错,逐渐获得知识经验(环境反馈),并最终形成自己在环境中的执行策略,从而得到一个训练好的强化学习模型 监督学习算法的主要功能是分类、识别及预测等;而强化学习算法则是在训练中通过探索和试错最终得到最优或近似最优的行为执行决策 近些年来,为了进一步提升强化学习的学习性能,出现了将有监督的深度学习与强化学习的结合,形成了深度强化学习
2022-04-06 02:25:43 5.3MB 算法
整理好的一级建造师建设工程经济重点资料.doc
2022-04-06 01:36:38 71KB 网络 工程 文档
建造师挂靠协议书范本.docx
2022-04-06 00:49:53 19KB 技术