考研真题笔记专业课资料

南京大学计算机系统基础第二章作业答案

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南京大学计算机考研408+845科目资料合集 使用本仓库请完整的阅读本文档 如果内容显示异常，可以查看 资料包括： 数学一、英语一、政治、数据结构、计算机网络、计算机组成原理、操作系统、计算机系统基础 包括真题、期末考试、PPT、模拟题、专业课参考书及课后答案、报录比、经验等等 845真题 408真题及参考答案 录取信息（报录比、录取人数、官方发布信息） 初试复试经验 公共课资料 专业课复习资料和思维导图 参考书目配套PPT 参考书目课后习题参考答案 期末考试文档 模拟题文档 PS:只是整合，所以有的资料上面会有其他机构、论坛、公众号的广告。 1.1. 友情链接 1.1.1. 计算机考研，这样选学校才是正解 扫盲：正式复习之前可以看看 1.1.2. 刷了几千道算法题，这些我私藏的刷题网站都在这里了！ 算法、上机等等可以看看这个 1.1.3. CS AI 仓库 1.1.4. 复试经验贴 1.

南京大学软件工程842专业课_计算机网络操作系统软件工程数据结构专业课

南京大学俞扬副教授在第二期《人工智能前沿讲习班》的报告完整PPT，内容包括强化学习的概念、主要算法类型和应用等，值得反复精读，目录如下： 一、介绍（Introduction） 二、马尔可夫决策过程（Markov Decision Process） 三、从马尔可夫决策过程到强化学习（from Markov Decision Process to Reinforce Learning） 四、值函数估计（Value function approximation） 五、策略搜索（Policy Search） 六、游戏中的强化学习（Reinforcement Learning in Games） 七、强化学习总结 八、强化学习资源推荐 第一，强化学习到底是什么？ 第二，强化学习有哪几类算法？这几类算法的思路是什么？ 第三，强化学习能用在什么地方？应用时会遇到什么限制？

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