关键点1.强化学习的发展历程2.马尔可夫决策过程3.动态规划4.无模型预测学习5.无模型控制学习6.价值函数逼近7.策略梯度方法8.深度强化学习DQN算法系列9.深度策略梯度DDPG,PPO等第一天9:0012:0014:0017:00一、强化学习概述1.强化学习介绍2.强化学习与其它机器学习的不同3.强化学习发展历史4.强化学习典

灵活性是指让系统能够选择最有价值的广告展示机会和最有可能表现最好的素材，及时的传递给适合的人。在看来，提升ROI的核心在于广告效率，而：广告效率灵活性X信号而信号是机器学习模型用来做出决策是否会有转化的行为模型。两个关键词，转化（用户是否跟广告做了互动）、事件（优化的行为及频率）如果让我们的系统有适当的灵活性去学习你们最在意的结果信号数据，我们才能根

近年来，笔者在国内外CTF竞赛中见到不少与AI相关的题目。有一些是需要选手自行实现一个AI，来自动化某些操作；有些是给出了一个目标AI模型，要求选手进行破解。本文主要谈论后者——在CTF竞赛中，我们如何欺骗题目给出的AI？CTF中的欺骗AI问题一般分成两类：基于神经网络的和基于统计模型的。如果题目要求选手欺骗神经网络，一般会给出白盒

自GoogleDataflow模型被提出以来，流批一体就成为分布式计算引擎最为主流的发展趋势。流批一体意味着计算引擎同时具备流计算的低延迟和批计算的高吞吐高稳定性，提供统一编程接口开发两种场景的应用并保证它们的底层执行逻辑是一致的。对用户来说流批一体很大程度上减少了开发维护的成本，但同时这对计算引擎来说是一个很大的挑战。作为Dataflow模型

SQL改写是数据库产品中使用比较频繁的一个技术，在大多数产品中的调用频率也非常高，通常对性能的需求需要接近对应数据库产品的上限。例如在天翼云关系型数据库中的Mysql语法兼容组件，其性能测试标准需要达到接近30万TPS，也意味着SQL改写环节的性能标准需要支持至少每秒30万次以上，否则会成为系统的性能瓶颈。

一问题重现夜黑风高的某一晚，突然收到一条运营后台数据库慢sql的报警，耗时竟然达到了60s。看了一下，还好不是很频繁，内心会更加从容排查问题，应该是特定条件下没有走到索引导致，如果频繁出现慢查询，可能会将数据库连接池打满，导致数据库不可用，从而导致应用不可

一数据库发展史起初，数据的管理方式是文件系统，数据存储在文件中，数据管理和维护都由程序员完成。后来发展出树形结构和网状结构的数据库，但都存在着难以扩展和维护的问题。直到七十年代，关系数据库理论的提出，以表格形式组织数据，数据之间存在关联关系，具有了良好的结

递归神经网络（RNN）RNN是最强大的模型之一，它使我们能够开发如分类、序列数据标注、生成文本序列（例如预测下一输入词的SwiftKeykeyboard应用程序），以及将一个序列转换为另一个序列（比如从法语翻译成英语的语言翻译）等应用程序。大多数模型架构（如前馈神经网络）都没有利用数据的序列特性。例如，我们需要数据呈现出向量中每个样例的特征，如表示句子、段

卷积神经网络表征可视化研究综述（1）转载自：人工智能技术与咨询源自：自动化学报作者：司念文张文林屈丹罗向阳常禾雨牛铜摘要近年来,深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展,这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型,训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预测性能,能够为用户提供“输入–输出”形式的端到端解决方案.然而,

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