零阶学习分类元系统ZCS（Zeroth-level Classifier System）作为一种基于遗传的机器学习技术（Genetics-Based Machine Learning），在解决多步学习问题上，已展现出应用价值。然而标准的ZCS系统采用折扣奖赏强化学习技术，难于适应更为广泛的应用领域。基于ZCS的现有框架，提出了一种采用平均奖赏强化学习技术（R-学习算法）的分类元系统，将ZCS中的折扣奖赏强化学习方法替换为R-学习算法，从而使ZCS一方面可应用于需要优化平均奖赏的问题领域，另一方面则可求解规模较大、需要动作长链支持的多步学习问题。实验显示，在多步学习问题中，该系统可给出满意解，且在维持动作长链，以及克服过泛化问题方面，具有更优的特性。

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目录网盘文件永久链接 第1章 基本概念清晰版 第2章 软件包安装和环境配置总述 第3章 环境配置分部详解 第4章 环境配置分部详解下 第5章 手写数字识别 第6章 神经网络基本结构及梯度下降算法 第7章 随机梯度下降算法 第8章 梯度下降算法实现上 第9章 梯度下降算法实现下 第10章 神经网络手写数字演示 第11章 Backpropagation算法上 第12章 Backpropagation算法下 第13章 Backpropagation算法实现 第14章 cross-entropy函数 第15章 Softmax和Overfitting 第16章 Regulization 第17章 Regulazition和Dropout 第18章 正态分布和初始化(修正版) 第19章 提高版本的手写数字识别实现 第20章 神经网络参数hyper-parameters选择 第21章 深度神经网络中的难点 第22章 用ReL解决VanishingGradient问题 第23章 ConvolutionNerualNetwork算法 第24章 ConvolutionNeuralNetwork实现....

网关是微服务中不可或缺的部分，Kong是目前非常火的网关层组件，有着极好的口碑和潜力。市面上还没有书籍对其进行系统性的完整介绍。本书文字简练，章节难度由浅入深、层层递进，通过四大模块介绍了Kong网关的由来、如何快速使用、与其他系统的协作和在不同应用场景下的解决方案，是一本非常实用的技术参考教材。 本书的推荐读者对象包含但不限于： ·网关研发工程师、Kong网关插件开发工程师 ·系统架构师、DevOps工程师 ·对网关技术感兴趣，并希望快速入门、进阶的IT工程师 ·对系统架构设计、微服务治理、云原生环境等前沿技术感兴趣的技术爱好者

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在数值分析中，Runge-Kutta 方法是一类用于求解常微分方程近似解的迭代方法。 在这里，对于 e = 0.1 的偏心率，实现了从 t0 = 0 到 t = 86400(s) 的归一化二体问题的积分。