当点击事件drawer==true时，抽匣回打开 这时抽匣的标题会出现一个难看的蓝色边框，一会就会消失，但是好丑，所以要去掉它 解决方法 /deep/ :focus { outline: 0; } vue组件中，在style设置为scoped的时候，里面在写样式对子组件是不生效的，如果想让某些样式对 ...
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2020-11-18 12:39:43
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1.使用v-if改变节点状态时，有时会因为两个节点高度相似而不能更新，改变方法：给v-if绑定的节点绑定一个单独的key值，便于Vue在渲染区分这些节点。 2.vue使用/deep/标签作用组件内部时，必须将 /deep/写在该组件或该组件的直接父元素才会直接生效，写在祖先元素上不会生效。 3.要使 ...
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2020-11-18 12:23:54
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PEP 8 -- Style Guide for Python Code Tabs or Spaces? Spaces are the preferred indentation method. Tabs should be used solely to remain consistent with ...
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2020-11-17 13:01:45
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论文理解：https://blog.csdn.net/muyiyushan/article/details/89197083 https://blog.csdn.net/GracePro/article/details/100637822?utm_medium=distribute.pc_relev ...
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2020-11-06 02:08:42
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C51算法理论上用Wasserstein度量衡量两个累积分布函数间的距离证明了价值分布的可行性，但在实际算法中用KL散度对离散支持的概率进行拟合，不能作用于累积分布函数，不能保证Bellman更新收敛；且C51算法使用价值分布的若干个固定离散支持，通过调整它们的概率来构建价值分布。 而分位数回归(q ...
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2020-11-06 01:13:28
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传统的强化学习算法具有很强的决策能力，但难以用于高维空间任务中，需要结合深度学习的高感知能力，因此延展出深度强化学习，最经典的就是DQN(Deep Q-Learning)。 DQN 2013 DQN的主要思想是训练CNN拟合出Q-Learning算法，以此让智能体在复杂的RL环境中从原始视频数据学到 ...
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2020-11-06 01:12:42
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本文主要研究了分布式强化学习，利用价值分布(value distribution)的思想，求出回报$Z$的概率分布，从而取代期望值(即$Q$值)。 Q-Learning Q-Learning的目标是近似Q函数，即在策略$\pi$下回报$Z_t$的期望值： \(Q^{\pi}(s,a)=\mathbb ...
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2020-11-06 01:12:19
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推荐系统遇上深度学习(九十八)-[微信]推荐系统中更好地学习用户-标签偏好 2020.11.01 21:29:24 本文介绍CIKM20上微信发表的一篇文章《Learning to Build User-tag Profile in Recommendation System》，主要介绍了微信看一看 ...
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微信 时间：
2020-11-02 10:43:24
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作者：夏初 点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 “一眼就能学会动作”，或许对人而言，这样的要求有点过高，然而，在机器人的身上，这个想法正在逐步实现中。马斯克（Elon Musk）创立的人工智能公司Open AI研究通过One-Shot Imitation Learning算法 ...
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2020-11-02 10:37:49
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Online learning involves courses offered by postsecondary institutions that are 100% virtual, excluding massively open online courses (MOOCs). Online ...
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2020-11-01 22:20:40
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