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

好买网（www.goodmai.com）IT技术交易平台前言大家好，我是bigsai，好久不见！今天就给各位小伙伴分享我自己刷题力扣的一些小方法，不一定很有用但是可以参考，祝你更高效的变强！最近在一些群聊、私聊中遇到很多的一个问题就是：刷题，大家也都重视到算法刷题对冲击大厂的重要性，越来越多的人开始卷起来了！BA321C5AFE6864CE60465A0E7

　　写代码这么多年了，在涉及RSA跨语言的功能时，总会让人经历一番折磨。所以有必要把现在我掌握的这些零碎的知识总结一下公布出来，免得组内同事再走弯路。由于RSA实在太复杂，还有很多内容没弄懂，也没精力全了解，暂且把问题留下，未来也许能回答。所以这篇文章的标题为“经验之谈”　　本质上是数字运算　　RSA算法的本质是找到几个非常大的数，然后做运算

分库分表理解　　　分库分表应用于互联网的两个场景;大量数据和高并发，通常策略有两种：垂直分库，水平拆分　　垂直拆分：是根据业务将一个库拆分为多个库，将一个表拆分为多个表，例如：将不常用的字段和经常访问的字段分开存放，在实际开发由于跟业务关系紧密，所以一般采用水平拆分。　　水平拆分：则是根据分片算法讲一个库拆分为多个库，来进行维护，

算法描述：快速排序一般是选择数组的第一个数据为对称轴参考值pivot。按照大小数组分割成左右两个区间。然后对左右两个区间再进行递归排序，知道结束为止。例子演示：数组：43251，长度：5，对称轴参考值选择第一个数据4。比它小的我们放到它的右边，比它大的我们放到左边。设置左右两个工作位置。指向开头和末尾。第一轮：4325

这几天一直在学习基于Python的OpenCV，开发环境是在Ubuntu16.04下，学习的心得就是基于Python的OpenCV开发基本上就属于函数式编程了，OpenCV提供了大多数的功能函数，以及大多数的算法封装，并不需要从头开发，不需要重复的造轮子，需要的仅仅是将各个零部件进行组装。所以学习起来相对容易一些。但是这是建立在对于Python有一定的基础

21世纪的第二个10年，虎哥已经在存储引擎一线奋战近10年，由于强大的兴趣驱动，这么多年来几乎不放过arXiv上与存储相关的每一篇paper。尤其是看到带有draft的paper时，有一种乞丐听到“叮当”响时的愉悦。看paper这玩意就像鉴宝，多数是“赝品”，需要你有“鉴真”的本领，否则今天是张三的算法超越xx，明儿又是王二的硬件提升

函数递归：　　定义：程序调用自身的编程技巧称为递归（recursion）。递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量

PC端车牌识别SDK在智能交通系统、出入口管理系统、公安图帧系统、移动警务系统等多种行业都已实现成功运用。易泊车牌识别SDK融合了车牌定位、车牌字符切分、车牌字符识别等算法，使该系统具有识别效率高、速度快、适应性强、使用方便等优势，技术处于国际先进水平，在相关行业领域得到用户的广泛好评。PC版车牌识别SDK优点1、整车车牌识别率高：白天识别率≥99.

问题引起基于分布式计算框架Spark的室内防盗预警系统首先用摄像头录一段视频，存在电脑里，下载一个ffmpeg的软件对视频进行处理，处理成一张张图片，然后通过hadoop里边的一个文件系统叫做hdfs进行储存，之后进行分析。用spark将hdfs中存储的图片进行读取，调用opencv的人形识别算法将图片中有人形的图片识别出来，然后就代表屋子里进人了，