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

导读：Python是目前数据科学领域的王者语言，众多科学家、工程师、分析师都使用它来完成数据相关的工作。由于Python具有简单易学、语法灵活的特点，很多需要处理数据的人士想要学习，主要有两大类：财经类、统计类背景人员，他们的日常工作有大量数据需要处理、分析，但对于学习使用计算机领域的编程语言Python又感到无从下手。一些想要学习

在开发Python项目时，首先要确定使用的Python版本，目前默认是3.7（Python2.7已经在2020年停止支持了，但是需要维护的项目中肯定有不少基于Python2.x版本的），其次会根据项目的需求来选择特定版本的第三方库（一般都会选择最新版本的，除非不同库之间有冲突）。但是使用pip安装第三方库时默认都会安装到Py

学习RNN时原理理解起来不难，但是用TensorFlow去实现时被它各种数据的shape弄得晕头转向。现在就结合一个情感分析的案例来了解一下LSTM的操作流程。一、深度学习在自然语言处理中的应用自然语言处理是教会机器如何去处理或者读懂人类语言的系统，主要应用领域：对话系统聊天机器人（小冰）情感分析对一段文本进

原文链接: Python3新特性(https://my.oschina.net/ahaoboy/blog/1622034)系统文件路径处理库：pathlib  使用Python2的同学，应该都用过os.path这个库，来处理各种各样的路径问题，比如拼接文件路径的函数：os.path.join()，用Python3，你可以使用path

第一周学习总结教材学习内容总结java的特点语法简单，面向对象，稳定，与平台无关，多线程，动态。平台是由操作系统和处理器（CPU）所构成，每个平台都会形成自己独特的机器指令，相同的CPU和不同的操作系统所形成的的平台的机器指令可能是不同的。引用视频中老师的一句话：“操作系统是硬件的第一层虚拟机

学习爬虫中，从最近自己写的爬虫小程序中抓截一点代码。加深下记忆。1.因为我已经安装了Python3,所以使用了urllib3库。2.要根据对应网页的数据格式进行解码，有的是utf8，有的是GB2312，当然可能还有其它。否则会报错。import urllib3import time因为我使用了Python3，所以使用urlli

第一周学习总结教材学习内容总结java的特点语法简单，面向对象，稳定，与平台无关，多线程，动态。平台是由操作系统和处理器（CPU）所构成，每个平台都会形成自己独特的机器指令，相同的CPU和不同的操作系统所形成的的平台的机器指令可能是不同的。引用视频中老师的一句话：“操作系统是硬件的第一层虚拟机

Python没有内置支持数组，但可以使用Python列表来代替。数组本页将向您展示如何使用列表作为数组，但要在Python中使用数组，您需要导入一个库，比如NumPy库。数组用于在一个变量中存储多个值：示例，创建一个包含汽车名称的数组：Pythoncars