深度学习技术开发与应用
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
不是海碗 不是海碗
2年前
不花钱体验最近火出圈的 ChatGPT!是真的!
ChatGPT是一款由OpenAl开发的语言模型产品,它能够模拟人类的语言行为,与用户进行自然的交互。ChatGPT基于GPT3.5(GenerativePretrainedTransformer3.5)的语言模型建造,通过使用大量的训练数据来模拟人类的语言行为,并通过语法和语义分析,生成人类可以理解的文本。它可以根据上下文的语境,提供准确和恰当的回答,并模拟多种情绪和语气,可以让用户在与视器交互时,感受到更加真实和自然的对话体验。
艾木酱 艾木酱
3年前
Golang使用gopg访问MemFireDB数据库
本篇介绍如何使用Golang访问MemFireDB数据库。如果大家有个人项目或者公司内部测试项目,推荐大家尝试MemFireCloud,不用自己搭建数据库,在家或者公司随时可以访问。gopg是Golang中最常用的访问数据库的ORM库,MemFireDB兼容Postgres接口,所以可以直接把MemFireDB当Postgres使用。在memfiredb
还在为图虫开屏广告效率烦恼?看这篇就够了!
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
Stella981 Stella981
3年前
Flink 流批一体的实践与探索
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
Easter79 Easter79
3年前
SpringBoot2.1整合finereport10(帆软报表)
最近,公司采购了帆软的系统,领导安排要与公司的SpringBoot框架进行整合。费了一番牛劲,终于整合成功,下面分享一下我的经验。首先,我的开发环境是IntellijIDEA,使用的SpringBoot版本是2.1.1,整合的finereport版本是10.0。一、根据帆软官方教程 http://help.finereport.com/(
Stella981 Stella981
3年前
SpringBoot2.1整合finereport10(帆软报表)
最近,公司采购了帆软的系统,领导安排要与公司的SpringBoot框架进行整合。费了一番牛劲,终于整合成功,下面分享一下我的经验。首先,我的开发环境是IntellijIDEA,使用的SpringBoot版本是2.1.1,整合的finereport版本是10.0。一、根据帆软官方教程 http://help.finereport.com/(
Stella981 Stella981
3年前
SequoiaDB监控与开发实践分析
使用背景公司近期上线了一个新应用,底层数据库采用了国产的分布式数据库–SequoiaDB(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.sequoiadb.com%2Fcn%2F)。因为需要将SequoiaDB集群纳入到公司的整个监控体系中
Easter79 Easter79
3年前
TiDB 在 Mobikok 广告系统中的应用和实践
公司介绍Mobikok(可可网络)成立于2013年,是一家快速成长的移动互联网营销公司,专注于移动eCPM营销。总部在中国深圳,聚焦于订阅offer的海外流量变现业务。Mobikok提供的接口方式支持各类手机端流量(API、SDK、Smartlink),RTB(实时竞价系统)对接海外的DSP(DemandSidePlatfo
递归神经网络(RNN)
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