然后讨论了如何用深度神经网络学习来稳定学习过程及特征提取、如何利用宽度学习结构跟强化学习结合。最后讨论了深度、宽度强化学习带来的机遇与挑战。...观察 R 矩阵的第六行，有 3 个可能的动作，到达状态 1,4 或者 5。...DQN 利用经验回放对强化学习过程进行训练, 通过设置目标网络来单独处理时间差分算法中的 TD 偏差。...，并将该动作作用于环境，Critic 则根据环境给予的立即奖赏，根据该立即奖赏来更新值函数，并同时计算值函数的时间差分误差 TD-error，通过将 TDerror 反馈给行动者 actor，指导 actor...另一方面，为了在应用中获得更高的精度，深度模型不得不持续地增加网络层数或者调整参数个数。
它找出两个测量点云之间的仿射、刚性或非刚性变换，从而可以有效地合并多个 3-D 视图。这些点云测量通常来自激光扫描仪、RGB-D 相机、结构光等。...这允许一组新的改进配准方程。这些方程在存在多种条件时非常有用。 2) 根据提出的新方程导出解析解的结果，这允许实时计算高效计算。 3）我们建立多个k-D树对不同时刻的点进行同时对应匹配。...建立 (3) 的另一个核心任务是获得 ∆R 和 ∆T 的准确估计，以便可以适当地改进配准。将超低成本 IMU 集成到 LIDAR 中已成为一种普遍做法。...与 IMU 结合时，可以直接使用惯性导航机制计算 ∆R 和 ∆T： 平移增量ΔT可以通过IMU预积分获得[14]： 然而，由于 IMU 中的偏差，(4) 和 (5) 中的积分将受到长期漂移的影响。...然后它能够进行视觉-激光里程计以进行连续的自我运动估计。 将这种时间差分信息添加到 3-D 配准中可以使测量点数增加一倍，从而在一定程度上提高成功率。
」，可以用程序状态来标识，同时网络状态的连续性与程序流对应。...假设唯一的非零指令节点 在时间k---这对应于程序计数器在程序代码中第i行。 若程序中第i行是 ，则网络向前一步的行为可表示为（只显示受影响的节点） 事实证明，新的网络状态再次合法。...与程序代码相比，这对应于程序计数器被转移到第i+1行。 另一方面，如果程序中的第i行是 ，则向前一步的行为是 这样，除了将程序计数器转移到下一行之外，变量V的值也会递减。...第i行的条件分支操作（IF GOTO j）激活更复杂的操作序列： 最后， 事实证明，在这些步骤之后，网络状态可以再次被解释为另一个程序快照。...例如， 第i行的无条件分支（GOTO j）可以实现为 将常量c添加到第i行的变量（ ）可以实现为 行i上的另一种条件分支（IF V=0 GOTO j ）可以实现为 此外，可以同时评估各种递增
简单是最好的策略。 数据服务公司如何构建数据仓库？我曾担任一家平台的实时计算工程师，该平台旨在允许用户搜索公司的业务数据、财务和法律详细信息。已采集300多个维度、3亿+实体信息。...同时，Elasticsearch 会根据任务条件执行查询；结果产生后，会更新任务列表中的状态，并将用户组位图包写入PostgreSQL。（ PostgreSQL 插件可以计算位图的交集、并集、差集。）...对于首次分段，Apache Doris 将根据任务条件执行即席查询。在后续的分段任务中，Apache Doris 将进行微批量滚动并计算与之前生成的用户组数据包相比的差异集，并将任何更新通知下游平台。...（这是通过 Apache Doris 中的位图函数实现的。） 在这个以Doris为中心的用户细分过程中，我们不需要预先定义新的标签。相反，标签可以根据任务条件自动生成。...他们的响应时间差距很大： 非连续用户 ID：1843ms 连续用户 ID：543ms 结论 我们在 Apache Doris 中有 2 个集群，可容纳数十个 TB 的数据，每天有近 10 亿新行流入。
，如何取判断用户是连续登陆。...1、对用户的登陆时间进行排序； 2、计算每两个时间的时间差，如果对应的时间差为1天，那么就是连续登陆，如果大于1，则为非连续； 3、统计时间差对应数组中连续为1的最大长度就是最大的连续登陆天数。...那么数据量大的情况下，如何解决呢： 1、可以按照分钟进行存储，数据的主键就是时间戳到分钟级别的，然后统计每分钟第一次访问的用户量，那么一天的数据也就是1440行，每一行存的就是第一次访问时间在这个分钟内的用户量...不过这个场景没有验证过，但是在用户画像的需求中是通过这个逻辑来实现秒级别的查询的。...所以这个模式可以利用递归进行调用解析，最后的判定条件是children的值是否为空为止。
第21章 TCP的超时与重传 21.2 超时与重传的简单例子 首先观察T C P所使用的重传机制，我们将建立一个连接，发送一些分组来证明一切正常，然后拔掉电缆，发送更多的数据，再观察 T C P的行为。...接着我们从 s v r 4拔掉了以太网电缆，第 6行表示“and hi”将被发送。...现在检查连续重传之间不同的时间差，它们取整后分别为 1、3、6、1 2、2 4、4 8和多个6 4秒。...首次分组传输（第6行，2 4 . 4 8 0秒）与复位信号传输（第 1 9行，5 6 6 . 4 8 8秒）之间的时间差约为9分钟，该时间在目前的T C P实现中是不可变的。...Solaris 2.2允许管理者改变这个时间（E . 4节中的t c p _ i p _ a b o r t _ i n t e r v a l变量），且其默认值为2分钟，而不是最常用的9分钟。
在表格中，每一行独立存在，上一行的内容和下一行没有交集，中间有一根看不见的线把每一行隔离开来。 但今天介绍的这一个技巧突破了这一限制，表格的上下行之间产生了关联，这就是纵向折线图。...实现的原理是DAX+SVG组合。上图展示了表格中的显示效果，使用Power BI内置的折线图画个横排效果，大家可以看到形状是一样的。 每一行的折线形状由上一行数据、本行数据和下一行数据共同决定。...比如，上一行数据50，本行数据20，下一行数据80，我们大体可以判断本行的折线走向大致如下图所示： 如何在计算本行折线的时候，让图表度量值知道上一行数据和下一行数据分别是多少？...如下是上一行和下一行的计算结果： 上一行 = CALCULATE([Value],OFFSET(-1,ALLSELECTED('日期表'[Date]),ORDERBY('日期表'[Date]))) 下一行...这条折线还有第二种用法，放入条件格式的图标，下图右侧是条件格式模式： 有读者可能会有疑问，日期具有连续的特性，非连续的维度是否也可以同样操作？答案是可以的。
差异点： 由于该模型只关注时段T内的交易数量和最终交易日期，所以不能表示具有周期性的客户，根据t的设置周期性的客户可能在预期的交易数和实际的交易数之间有很大的差异。...，我们可以根据我们训练的模型计算其存活的历史概率。...实际上，Gamma-Gamma子模型假设货币价值和购买频率之间没有关系。 在实践中，我们需要检查两个向量之间的Pearson相关性是否接近于0，才能使用这个模型。...接下来建立交易率λ和流失率p的联立似然函数，使用Nelder-Mead的单纯形算法求解gamma分布和beta分布中的参数(r，α，a，b)，这是一种启发式的，非梯度搜索方法来最小化负对数似然代价函数。...2.2.4 [微观] 每个用户交易次数的条件预测 为预测每个用户在未来一段时间内的交易次数，这里推导出条件期望， #根据用户历史的交易次数和交易时间数据，并根据上面得到的分布函数参数值，条件期望的最终计算公式如下所示
在时间差学习中，我们将状态 s 中的每个动作 a 的 Q（s，a）更新为估计的返回 R（t + 1）+γQ（s（t + 1），a（t + 1））（等式3））。 返回估计也称为TD-目标。...Q（s_（t + 1），a（t + 1）） 使用Q（s_（t + 1），a（t + 1））和立即奖励R（t + 1）用于最后状态s_t中的动作a_t来计算TD目标 通过将Q（s_t，a_t）添加到TD目标和...在TD学习中，我们考虑Q（s，a）的“时间差异” - Q（s，a）的两个“版本”之间的差异，在我们在状态 s 中执行动作 a 之前和之后的时间之间分隔一次。 采取动作之前： 图2....该信息是针对最后状态中的最后一个动作接收的直接奖励 R 以及主体将在该新状态中采取的动作 a' 的Q（s'，a'）。 Q（s，a_1）的新值可以根据图3中的等式计算。...a' 导致Q值最高并计算Q（s_（t + 1），a'） 使用Q（s_（t + 1），a'）和最后状态 s_t 中的动作 a_t 的立即奖励R来计算TD目标 通过将Q（s_t，a_t）添加到TD目标和Q
r = A(2,[1 3]) r = 1×2 5 7 要访问某个行范围或列范围内的元素，请使用 colon。例如，访问 A 中第一到三行、第二到四列中的元素。...r = A(1:3,2:4) r = 3×3 2 3 4 6 7 8 10 11 12 计算 r 的另一种方法是使用关键字 end...r = A(:,3) r = 4×1 3 7 11 15 通常，可以使用索引来访问 MATLAB 中任何数组的元素，而不管其数据类型或维度如何。...虽然 MATLAB 根据定义的大小和形状显示数组，但实际上数组在内存中都存储为单列元素。我们可以使用矩阵来直观地理解这一概念。...s = sum(A(:)) s = 330 sub2ind 和 ind2sub 函数可用于在数组的原始索引和线性索引之间进行转换。例如，计算 A 的第 3,2 个元素的线性索引。
SQL 运算 理解了 SQL 到 KV 的映射方案之后，我们可以理解关系数据是如何保存的，接下来我们要理解如何使用这些数据来满足用户的查询需求，也就是一个查询语句是如何操作底层存储的数据。...编码规则，就能构造出一个 [StartKey, EndKey) 的左闭右开区间 扫描 Key Range：根据上面构造出的 Key Range，读取 TiKV 中的数据 过滤数据：对于读到的每一行数据...，计算 name="TiDB" 这个表达式，如果为真，则向上返回这一行，否则丢弃这一行数据 计算 Count：对符合要求的每一行，累计到 Count 值上面 这个方案肯定是可以 Work 的，但是并不能...，如果不满足条件，其实可以不读取出来 符合要求的行的值并没有什么意义，实际上这里只需要有几行数据这个信息就行 分布式 SQL 运算 如何避免上述缺陷也是显而易见的，首先我们需要将计算尽量靠近存储节点，以避免大量的...小结 到这里，我们已经从 SQL 的角度了解了数据是如何存储，如何用于计算。SQL 层更详细的介绍会在今后的文章中给出，比如优化器的工作原理，分布式执行框架的细节。
对于那些熟悉强化学习的人来说，事实证明时间差分模型可以被看做有限期马尔科夫决策过程（Finite-horizon Markov Decision Process）中的目标条件 Q 函数。...因为时间差分模型只是另一个 Q 函数，所以我们可以使用无模型（试错法）算法对其进行训练。...通过时间差分模型进行规划 如果我们完成了时间差分模型的训练之后，我们要如何使用它来进行规划呢？事实证明，我们可以通过以下优化来进行规划： ?...随着 K 值的增大，我们将得到在时间上越来越抽象的规划。在 K 个时间步之间，我们使用无模型方法来采取动作，从而允许无模型策略「抽象出」 达到目标过程中的实现细节。...实验 我们在五个模拟连续控制的任务和一个真实世界的机器人任务上测试了时间差分模型。其中一项模拟任务是训练机器人手臂将气缸推送到目标位置。
什么是SQL中的连接？ JOIN子句用于根据两个或多个表之间的相关列来组合它们。它用于合并两个表或从中检索数据。...列出不同类型的联接？ 有多种类型的联接用于检索表之间的数据。有四种类型的联接，即： 内部联接：MySQL中的内部联接是最常见的联接类型。它用于从满足联接条件的多个表中返回所有行。...左连接： MySQL中的左连接用于返回左表中的所有行，但仅返回右表中满足连接条件的匹配行。 右连接： MySQL中的右连接用于返回右表中的所有行，但仅返回满足连接条件的左表中的匹配行。...BETWEEN”和” IN”条件运算符之间的主要区别是什么？ BETWEEN运算符用于根据一行中的值范围显示行，而IN条件运算符用于检查特定值集中包含的值。...聚合函数用于评估数学计算并返回单个值。这些计算是从表中的列进行的。例如-max（），count（）是针对数字计算的。 标量函数根据输入值返回单个值。
另一个涉及两个值违反约束的情况是在一个外键和它的目标之间。读斜也会把它弄得一团糟。例如，T1可以读取表a指向表B的一行，然后T2可以从B中删除该行并提交。现在A认为这行存在于B中，但将无法读取。...对于大型（或频繁重复的）聚合报告，当它们可以容忍阅读短暂的约束违规时，这可能是有用的。 幻读 事务重新执行查询，返回满足搜索条件的一组行，并发现满足条件的行集由于最近提交的另一个事务而发生了变化。...写偏 两个并发事务，每个都根据读取另一个事务正在写的数据中重叠部分的数据集来决定写什么。 ? 模式 # ? 注意，如果b=a，那么我们就有一个丢失的更新。 危险 写偏创建非可序列化的事务。...由于情绪上的重要性，这通常是根据银行帐户来设定的，只要总共持有的余额总和为非负数，账户余额就可以变为负数。...例如，我们可以通过在读取和更新之间的行上获取一个锁来防止丢失的更新。只需在select语句中添加“更新”。
NHWC和NCHW之间的选择会影响内存访问、计算效率吗？本文将从模型性能和硬件利用率来尝试说明这个问题。...但是：fft是内存密集型的，因为它们需要额外的内存来存储转换后的矩阵。并且fft的计算成本很高，特别是在时域和频域之间来回转换数据时，涉及操作开销。 而卷积运算的一般矩阵乘法是这样的。...张量通常以跨行格式存储在GPU中，其中元素在内存布局中以非连续的方式存储。这种跨行存储方法提供了以各种模式(如NCHW或NHWC格式)排列张量的灵活性，优化了内存访问和计算效率。...根据GPU配置，每个事务访问32/128字节的信息。访问的信息保留在缓存中。当另一个GPU线程请求内存访问时，它首先检查缓存。如果数据在缓存中不可用，那么请求将被转发到DRAM。...如果GPU需要读取连续存储在内存中的32字节数据，它将执行单个合并内存事务来一次检索所有32字节。非合并内存事务发生在GPU需要访问未连续存储在内存中的数据时。
下面讲述对R、F、M三个维度下的度量如何进行汇总。 1.R代表最近一次消费，是计算最近一次消费时间点和当前时间点的时间差。...在对得到RFM模型中的指标值后最重要的一步就是分层，根据我们在课堂上学到的内容，大部分的用户分层是根据经验来分层的，本文在追求数据的客观性下采取统计学中的等距分箱方法来进行分层，对R、F、M三个维度分成两类...具体代码如下： # 统计没条数据与当前日期的时间差 ## 计算相差天数 data['R'] = (pd.datetime.now() - data['time']) ## 将时间差timedelta格式转化为需要的日格式...统计R值 在上面我们已经创建了名为data_rfm的表结构的数据框，因此，将下面统计的R值放入其中。R值得统计是找客户最近发生交易行为日期与当前日期的差。换一种思路就是找所有时间差中的最小值。...，如图下： 利用pandas库中的·terrows()函数循环遍历每个用户行为记录，将符合上述条件的划分对应的类，具体代码如下： for i,j in data_rfm.iterrows():
这类方法可以适用于 如同语音这样的非平稳宽带信源，但是在只有单个信源时能较好地工作，定位的精度与到 达时间差(TDOA)的估计精度有关。...以下，参照附图来详细说明本发明的原理以及实施例。在本发明中，采用由三个麦 克风构成的麦克风阵列来对声源定位，三个麦克风被布置为正三角形，即，三个麦克风分别 位于正三角形的三个顶点上。...在步骤203，将计算的时间差乘以声音在空气中传播的速度(音速)，得到声源P 分别到达第一麦克风a、第二麦克风b、第三麦克风c的距离差。 在计算所述时间差的步骤中，可采用准Ll算法估计所述时间差。...、第二麦克风、第三麦克风的时间差； 将计算的时间差乘以音速，得到声源到第二麦克风的距离与声源到第一麦克风的距离 之间的第一距离差以及声源到第三麦克风的距离与声源到第一麦克风的距离之间的第二 距离差；根据第一距离差和第二距离差的符号以及第一距离差...之间；如果I error3-error4 I大于所 述另一预定阈值，并且error3 R的范围在上限S3乘以(1-0. 618)与 上限S3之间；(b8)根据再次确定的距离
实践中的关键点在于如何设计网络结构和合成训练数据。对于网络结构，我们可以借鉴手写识别领域相关网络结构，也可采用OCR领域取得出色效果的Maxout网络结构，如图4所示。...考虑到这两类场景的特点不同，我们借鉴不同的检测框架。由于受控场景文字诸多约束条件可将问题简化，因此利用在通用目标检测领域广泛应用的Faster R-CNN框架进行检测。...根据关键字或关键条目的宽高比范围来适配RPN层Anchor的宽高比。 Faster R-CNN框架由RPN（候选区域生成网络）和RCN（区域分类网络）两个子网络组成。...非受控场景的文字检测 对于菜单、门头图等非受控场景，由于文字行本身的多角度且字符的笔画宽度变化大，该场景下的文字行定位任务挑战很大。...方向只能向下和向右 相同的字符之间要有一个空字符 非空字符不能被跳过 起点必须从前两个字符开始 终点必须在结尾两个字符结束 CTC loss == 求的是所有可能路径的概率的对数之和最大 会用到动态规划思想
连续收益方程描绘了 当前时刻 与的一对【状态，动作】(s, a) 的收益 与 下一时刻的一对【状态，动作】(s’, a’) 的收益 之间的关系： Q^{\pi} (s, a) = r + \gamma~...因此计算期望收益时，下一时刻的动作 a’也是根据π 策略在下一时刻的状态 s’ 下得到的。...（本章节不对对公式中于字母符号的解释进行翻译） 译者注：下面的一段文字与图片是译者自己提供的，我认为原文没有说清楚，既然这样，就由我来帮原文解释**「 函数的近似误差是如何导致高估偏差的？」...**吧 4.2「函数的近似误差是如何导致高估偏差的？」见下图 第一行，不同的动作 a1，a2，a3 在不同状态下的动作真实值。...如果估值是独立的，那么通过使用另一个估值网络的估值（opposite value estimate）来选择动作，这使得这些独立的估值可以被用做无偏估计。
以上为进行此次分析的缘由。下面逐条介绍本次分析项目 分析逻辑：从 APP 用户从激活到支付的所有点击行为中，找到结果为“支付”的行为路径，从中筛选出发生数量最大的路径，并优化该路径，进而促进支付。...（注：本方法与用户行为漏斗正好是反向的，应该用在漏斗行为之前，请思考为什么） 样本要求： 非羊毛党用户，即 APP 使用行为出于对 APP 本身的兴趣。...\datamining\\appkick\\" file<-paste(root,"kick-tab.txt",sep="") # 文件中有些行的产品名是包括“#”符号的，在R中，”#“是默认注释符号，...\datamining\\appkick\\" file<-paste(root,"kick-tab.txt",sep="") # 文件中有些行的产品名是包括“#”符号的，在R中，”#“是默认注释符号，...#去掉一列中重复的行，'duplicated'返回一个逻辑值，判断一个数是不是会与它前面的数重复， #这里用index建立一个索引 index<-duplicated(t.read2$用户姓名) #注意利用索引去掉重复值
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