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

大家好，在之前我们讲过如何用Python构建一个带有GUI的爬虫小程序，很多本文将迎合热点，延续上次的NBA爬虫GUI，探讨如何爬取虎扑NBA官网数据。 并且将数据写入Excel中同时自动生成折线图，主要有以下几个步骤。本文将分为以下两个部分进行讲解在虎扑NBA官网球员页面中进行爬虫，获取球员数据。清洗整理爬取的球员数据，对其进行可视化。

一.内存四驱模型不知我们是否有读过《深入理解java虚拟机》这本书，强烈推荐读一下。在java中我们将运行时数据，分为五个区域分别是：程序计数器，java虚拟机栈，本地方法栈，java堆，方法区。在c/c中我们将运行时数据，分为四个区域分别是：栈区，堆区，数据区，代码区。我们详细来介绍下：1.栈区：由编译器自动分配释放，存放函数的

我们先来大致看看这个webshell长什么样下面的就是用base64进行编码后的样子，因为太长我就不给图了这里就是这个脚本余下的内容了，最下面的那个函数也就是解开这个加密whellshell的秘钥了，进过观察后我们发现了两个可以点，第一个就是那一大段的base64编码，然后就是那下面的一段，查了一下说是ECMAScript既然这样，我们先按照常规思路将被b

高斯噪声高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。常见的高斯噪声包括起伏噪声、宇宙噪声、热噪声和散粒噪声等等。这类噪声主要来源于电子电路噪声和低照明度或高温带来的传感器噪声，也成为正态噪声，是在实践中经常用到的噪声模型。区别于椒盐噪声随机出现在图像中的任意位置，高斯噪声出现在图像中的所有位置。且概率密度函

对于final域，编译器和处理器要遵守两个重排序规则。1）在构造函数内对一个final域的写入，与随后把这个被构造对象的引用赋值给一个引用变量，这两个操作之间不能重排序。2）初次读一个包含final域的对象的引用，与随后初次读这个final域，这两个操作之间不能重排序。下面通过一些示例性的代码来分别说明这两个规则。 !(ht

对于很多只会C语言的初学者而言，面对java基础语法学习，反而感觉很难，其实其中最大的问题不是语法难，而是一种编程思想的转变。面向过程就是把你的代码封装成函数，然后依次去做一件事情，面向过程是把你要做的事情抽象成对象，告诉对象去做。所以要想学好java入门，必须知道类和对象的概念。类是对生活中事物的抽象描述，比如人类，动物类，交通工具类；对象即是对类的具

一、接口的定义   有时候，我们得提供一些接口给别人使用。接口的作用，就是提供一个与其他系统交互的方法。其他系统无需了解你内部细节，并且也无法了解内部细节，只能通过你提供给外部的接口来与你进行通信。根据c的特点，我们可以采用纯虚函数的方式来实现。这样做的好处是能够实现封装和多态。现举一实例，供大家参考。（不想做过多说明，大家一看就应该能够明白）

最近身边有几个做房产销售的朋友经常在诉苦，找不到客户，没有业绩，所以就比较好奇他们现在的行情，所以今天我们就使用python获取下安居客的一些房源数据。之前分享过很多关于爬虫的实践示例，今天这个也算是实践内容。我们就以户型结构、装修情况、水肥情况进行房源数据获取。爬取数据的通用流程：1、根据url请求页面，获取页面响应对象2、将页面响应对象转化为对象3、定

二项分布是描述固定次数独立试验中成功次数的概率分布，常用于分析二元结果的事件，如抛硬币。分布由参数n（试验次数）、p（单次成功概率）和k（成功次数）定义。概率质量函数P(k)C(n,k)p^k(1p)^(nk)。NumPy的random.binomial()可生成二项分布数据，Seaborn可用于可视化。当n大且p接近0.5时，二项分布近似正态分布。练习包括模拟不同条件下的二项分布和应用到考试场景。