The topic of this book is Reinforcement Learning—which is a subfield of Machine Learning—focusing on the general and challenging problem of learning optimal behavior in complex environment. The learning process is driven only by reward value and observations obtained from the environment. This model is very general and can be applied to many practical situations from playing games to optimizing complex manufacture processes. Due to flexibility and generality, the field of Reinforcement Learning is developing very quickly and attracts lots of attention both from researchers trying to improve existing or create new methods, as well as from practitioners interested in solving their problems in the most efficient way. This book was written as an attempt to fill the obvious lack of practical and structured information about Reinforcement Learning methods and approaches. On one hand, there are lots of research activity all around the world, new research papers are being published almost every day, and a large portion of Deep Learning conferences such as NIPS or ICLR is dedicated to RL methods. There are several large research groups focusing on RL methods application in Robotics, Medicine, multi-agent systems, and others. The information about the recent research is widely available, but is too specialized and abstract to be understandable without serious efforts. Even worse is the situation with the practical aspect of RL application, as it is not always obvious how to make a step from the abstract method described in the mathematical-heavy form in a research paper to a working implementation solving actual problem. This makes it hard for somebody interested in the field to get an intuitive understanding of methods and ideas behind papers and conference talks. There are some very good blog posts about various RL aspects illustrated with working examples,

有的时候PCAN会出现加载进来的DBC文件却Apply不了的情况，这个文档帮你解决这个问题

bbb优化 这里有一些优化和平稳运行BigBlueButton服务器的技术，包括提高记录处理速度，动态视频配置文件，分页，提高音频质量，修复1007/1020错误和使用apply-config.sh。 进行这些更改后，请不要忘记重新启动BigBlueButton服务器 bbb-conf --restart 管理自定义 将BigBlueButton服务器的所有自定义项保留在apply-config.sh中，以使（1）所有BBB服务器都具有相同的自定义项而没有任何错误，并且（2）升级时不会丢失它们。 我们使用XMLStarlet更新xml文件，并使用sed更新文本文件。 sudo apt-get update -y sudo apt-get install -y xmlstarlet git clone https://github.com/manishkatyan/bbb-optimi

关于JS中的apply,call,bind的深入解析.docx

1.单列运算 在Pandas中，DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作： df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2) 其中lambda函数中的x代表当前元素。可以使用另外的函数来代替lambda函数，例如： define square(x): return (x ** 2) df['col2'] = df['col1'].map(square) 2.多列运算  apply()会将待处理的对象拆分成多个片段，然后对各片段调用传入的函数，最后尝试将各片段组合到一起。 要对DataFrame的多个列同时进

中文版Apple官方Swift教程《The Swift Programming Language》 中文Swift社区Swiftist，新社区，正在建设中，感兴趣的朋友可以一起参与进来。 如果想帮忙翻译或者校对，请加QQ群：364279588，谢谢！ ------------------------------------------ pdf格式

07-call、apply、bind三者的异同

流浪者-java-box 使用chef-apply 使用Java、Tomcat 和MySQL 配置Ubuntu VM。 在你可以使用这个脚本之前，你必须安装 vagrant-chef-apply 插件。 运行以下命令进行安装 $ vagrant plugin install vagrant-chef-apply 现在您可以通过运行以下命令来创建一个新的 Ubuntu Java 框。 $ vagrant up 您可以使用$ vagrant ssh命令通过 SSH 连接到您的盒子。 要从本地计算机查看 Apache Tomcat 7 服务器，您可以在您喜欢的浏览器中打开 。

java毕业项目源码轻松申请 为什么容易申请？ 为了说明为什么任何人都应该使用easy apply，我们举了一个真实用户的例子，他是一个名叫John Doe的男性。 John Doe 是名牌大学计算机科学专业的学生，​​在学术上表现异常出色，并在多位教授的指导下进行了大量研究项目。 所有的教授都对他很满意，如果他决定进一步进行研究，都会给他写出色的推荐信。 约翰大四了，他决定离开研究领域，因为他想尝试一些不同的东西。 他决定申请该行业的工作。 由于他在大学期间曾在各个领域工作过，因此他拥有软件工程、数据科学、系统工程和 DevOps 等各个领域所需的知识。 他决定为他感兴趣的不同简历制作不同的简历，他无法选择最喜欢的，因为他不知道该行业的领域如何。 他之前没有申请工作的经验，最近才知道，一个典型的高级职位在招聘季节会申请近 150-200 个职位。 他意识到他的努力必须高于平均水平，因为他没有申请固定的个人资料。 他才意识到，他不仅要为不同的个人资料准备不同的简历，还要有相关的申请信息，为什么？ 和其他问题必须以不同的方式回答。 他非常希望有一个工具，以便作为用户，他应该能够创建由他定

thisthis 指向看看箭头函数的案例call、apply和bind方法的用法以及区别来几个面试题试试 this 指向 1.普通函数的this：指向它的调用者，如果没有调用者则默认指向window. 2.箭头函数的this: 指向箭头函数定义时所处的对象，而不是箭头函数使用时所在的对象，默认使用父级的this 箭头函数的父级还箭头还是 就从父级开始 向上查找 直到有（实际上箭头函数里并没有 this，如果你在箭头函数里看到 this，你直接把它当作箭头函数外面的 this 即可。外面的 this 是什么，箭头函数里面的 this 就还是什么，因为箭头函数本身不支持 this。就默认看成使用