我们可以把策略迭代和值迭代看成是一种表格型的方法， Q \in \mathbb{R}^{status\_num \times action\_num} ，即设置一个状态数和动作数构成的矩阵， Q[i,j...策略迭代 策略迭代的想法是分两步： 第一步：策略评估遍历每一个状态，计算该状态下根据现有策略执行不同动作的累积回报的期望，重复上述计算直到收敛，即在第t次遍历完所有状态后的值函数和第t-1次的遍历完所有的状态后的值函数没有变化或者变化小于阈值...以下为策略迭代的伪代码，可以参考上述的文字描述进行理解 值迭代 因为策略迭代每次都需要等到每个状态对应的值函数收敛后，再进行策略的更新与提升，但有时候即使状态对应的值函数没有收敛，也可以进行策略的改善...值迭代就是从这个想法出发提出的方法，他与策略迭代不同的是策略迭代每次都需要等到值函数收敛后在进行策略提升，值迭代是在计算该状态下不同动作的值函数后，寻找最大的值函数对应的动作，进行保留，当不同状态的值函数收敛后...代码 本文对应的方法已经上传到了github上面，并对代码进行了注释，希望对大家理解策略迭代和值迭代有帮助。
对于数组，和Python列表一样进行索引、切片和迭代 arr[n:m] arr[n:m:s]：s为步长 索引下标从0开始 取出某个元素的两种形式：arr[m,n]==arr[m][n] 如果索引中使用三个点......]相当于x[1,2,:,:,:] x[1,2,...]相当于x[1,2,:,:,:] x[...,3]相当于x[:,:,:,:,3] x[4,...,5,:]相当于x[4,:,:,5,:] 关于迭代问题...： 默认是对第一轴进行迭代 如果想迭代所有的元素，使用arr.flat方法 切片 import numpy as np x = np.arange(10)**3 # 0-9每个数的3次方 x array...array([4, 5, 6, 7]) 迭代 for row in a: # for遍历打印的是每行数据 print(row) [0 1 2 3] [4 5 6 7] [10 11 12...13] [15 16 17 18] for element in a.flat: # 通过数组的flat属性进行迭代，打印每个元素 print(element) 0 1 2 3 4 5 6
除了将二值图中的局部处理结果直接加起来以外，我们还可以用这些局部处理结果来生成一张新的二值图。本文记录生成二值图的原则和一种并行策略。...迭代修正 除了将二值图中的局部处理结果直接加起来以外，我们还可以用这些局部处理结果来生成一张新的二值图。根据原图中的对应图像单元的局部计算结果，我们可以确定：新的二值图中相应图像单元的值。...新的二值图可以被作为：另一个计算周期的输入。这个操作被称为：迭代修正。...迭代修正方法非常有用，因为它使得我们可以将：那些很难直接使用局部计数法来进行处理的图像，逐步地转化为：可以使用局部计数法来进行处理的图像。...通过类似迭代腐蚀的操作，我们有可能“蚀刻”出物体的边界，从而，最终得到一张“骨架”图。所谓“骨架”图是指：经过蚀刻以后，一幅图中所剩下的部分。
RL实践1——值迭代求解随机策略 参考自叶强《强化学习》第三讲，方格世界—— 使用 动态规划 求解随机策略 动态规划的使用条件时MDP已知，在简单游戏中，这个条件时显然成立的 使用Value iteration...的方法求解每个状态的价值函数，迭代收敛之后，对应最优策略生成。...从方格状态走到终止状态（灰色标记） Python代码及注释 值得注意的是，知乎原版的注释是错误的，采用的是同步更新 有三个trick可以加快运算速度（对于大规模问题） in-place DP：新值直接替换旧值...，只存储一个v(s)， 异步更新，提高效率 缺点：更新顺序影响收敛性 Prioritised sweeping：state的影响力排序 比较贝尔曼误差绝对值，大的更新，小的忽略 Real-time...>6.2f}'.format(v[i]), end=" ") if (i + 1) % 4 == 0: print("") print() # 一次迭代
根据XPATH批量替换XML节点中的值 by: 授客 测试环境 JDK 1.8.0_25 代码实操 message.xml文件 <Request service="SALE_ORDER_SERVICE"...; import javax.xml.xpath.XPathConstants; import javax.xml.xpath.XPathExpressionException; import javax.xml.xpath.XPathFactory...指定的XML节点值 public static void replaceXmlNodeValue(Document doc, String nodePath, String value) throws...xpath = factory.newXPath(); // 匹配需替换的节点 NodeList nodeList = (NodeList) xpath.evaluate...指定的XML节点值 public static void replaceXmlNodesValue(Document doc, List nodesPath, String value
在NULL值与索引(一)中讲述了null值与索引的一些基本情况。...其主要的内容为，基于允许存在null值的索引列，其索引值不会被存储；其次 是由于这个特性导致了我们在使用is null时索引失效的情形；最后则是描述的通过为null值列添加not null约束来使得is...值，即11620 + null值 = 11621 -->使用伪列创建的索引依然属于函数索引，其耗用的叶节点块数最多，因为多出了一个值(-1)来存储 -->尽管使用NVL创建的函数占用的磁盘空间小于使用伪列创建的索引...三、NULL值与索引衍生特性 -->由前面的种种事例再次说明NULL值不会被存储到索引中，因此基于这个特性可以使用decode函数来压缩索引列。...-->注意此处decode的使用，当obj_id非0值时，其值被赋予为null值，由于该null值不会存储到索引，因此大部分obj_id列值为1的不会被索引 scott@ORCL> create index
正是基于这样一个特性，对于NULL值列上的B 树索引导致了is null/is not null不走索引的情形，下面描述了NULL值与索引以及索引NULL列上的执行计划，如何使得NULL值走索引的情形。...注：本文仅仅讨论的是B树索引上的NULL值，位图索引不在此范围之内。...，可以多次插入null值，但其索引上并不存储null值。...-->基于多列的复合索引，对于全为null值的索引值也不会被存储。如上面的情形，尽管插入了5条记录，复合索引中只存储了3条。...，对于可以为null的列或复合null值，Oracle不会为其存储索引值。
本案例中我们将使用强化学习方法解决迷宫寻宝问题，将其形式化为一个MDP问题，然后分别使用策略迭代和值迭代两种动态规划方法进行求解，得到问题的最佳策略。...6.使用值迭代进行求解 在上述的策略迭代中需要维护策略的更新，并且需要一个单独的循环迭代处理策略评估，这会产生很大的计算量，下边我们尝试另一种求解方法那就是值迭代方法，它同样是一种动态规划算法，核心思想是迭代过程中只更新值函数...，迭代次数为%d'%(i+1)) break return policy 进行值迭代并输出最佳策略。...6.总结 在本案例中，我们将迷宫寻宝问题形式化为一个MDP问题，并使用策略迭代和值迭代两种方法得到问题的最佳策略。从结果可以看到，策略迭代和值迭代得到的最佳策略是一致的。...策略迭代比值迭代用了更少的迭代次数。 强化利用策略迭代和值迭代求解迷宫寻宝问题 .jpg
前面提到，幂迭代法用于求矩阵的主特征值以及对应的特征向量。如果把幂迭代用于这个矩阵的逆矩阵，那么就能求得最小的特征值。来看下面的定理： 设n阶矩阵A的特征值用λ1，λ2，...,λm表示。...（1）、若A的逆矩阵存在，则逆矩阵的特征值为1/λ1，1/λ2，...,1/λm; （2）、矩阵A的移位A-sE的特征值是λ1-s，λ2-s，...,λm-s，且特征向量与A的特征向量相同。...（E是n阶单位矩阵） 根据以上理论，把幂迭代推广到逆矩阵，再把得到的逆矩阵的特征值倒过来，就得到A的最小特征值了。 ? 此外，如果2是A-5E的最小特征值，则逆迭代将确定之。...也就是说，逆迭代将收敛于2的倒数1/2，再把它倒过来成为2，并且加上移位s就得到矩阵A的最小特征值7。 ?
降序 print (sorted_df) sorted_df = unsorted_df.sort_index(ascending=True) # 升序 print (sorted_df) # 按值排序
据我所知，在oracle里索引是不存储null值的，所以is null走不了索引，在pg里is null可以走索引，说明null值在索引里面也进行了存储。下面分别对pg和oracle进行测试验证。...从上面执行计划对比可以看到pg走了索引，oracle没走索引，因此也验证了pg的btree索引是可以存储空值的。笔者也验证过mysql的btree索引也是存储空值的。...其实这引出来一个问题：索引到底应不应该存储空值？其实我个人觉得不应该存储，oracle里索引不存储null值应该也是经过考虑后做的优化。...因为在实际业务场景下，某个字段is null这一类的查询基本不会出现，没有实际意义，而且null值在实际场景里面会很多，很多字段都可能是null，如果这些null值都在索引键里面都进行存储，那么大大增加了索引的大小...，降低了索引扫描的效率，所以把null值排除在索引之外是一个优化，也希望未来pg能将这个功能引入。
在使用python3时，有【并行迭代】与【按索引迭代】，并行迭代相对来说好理解，现在介绍下【按索引迭代】。...废话不多，直接上实例 # Demo：并行迭代 zip函数names = ["anne","beth","george","damon","bob"]ages = [12,45,32,102,101,103...按索引迭代案例按索引迭代方式一strings = ["Alice","Bob","Nick"]# strings[1] = "leo" #测试给列表添加元素后，的效果# print(strings)index... if "ob" in string: strings[index] = "Tom" # 将含有“ob”的元素，替换为Tom index += 1print(strings)按索引迭代方式二
var list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] var index = list.map(item => item).index...
Arrays.asList(numbers)); int max = (int) Collections.max(Arrays.asList(numbers)); System.out.println("最小值:..." + min); System.out.println("最大值: " + max); } } 实例三： import java.util.Arrays public static int MAX(
给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ，返回 nums 中满足 i mod 10 == nums[i] 的最小下标 i ；如果不存在这样的下标，返回 -...
使用 true 和 false 逻辑指示符可以对数组进行索引，在处理条件语句时尤其便利。例如，假设您想知道矩阵 A 中的元素是否小于另一个矩阵 B 中的对应元素。...7 5 ind = A<B ind = 2x3 logical array 0 1 1 0 1 0 现在已经知道满足条件的元素的位置，可以使用 ind 作为索引数组来检查各个值...例如，使用 ismissing 函数检查 string 向量中的哪些元素是缺失值。...missing "D" "E" missing]; ind = ismissing(str) ind = 1x6 logical array 0 0 1 0 0 1 假设要查找非缺失值元素的值...将 ~ 运算符和索引向量 ind 结合使用即可实现此目的。 strvals = str(~ind) strvals = 1x4 string "A" "B" "D" "E"
测试数据量：1000万随机向量，维度64，向量维度的每个值都是0或者1。...nprobe": 10}, } result = hello_milvus.search(vectors_to_search, "embeddings", search_params, limit=10) 二值向量索引...检索性能比较 内存 耗时 二值索引 0.52GB 9.2秒 浮点数索引 2.72GB 45秒 内存计算：向量加载到内存前后的内存占用差值。...（根据这个值也可以计算出我们项目大概在向量的存储上大概需要的内存配置） 这个耗时差距应该并不只是索引类型的差异，很可能跟距离指标有关，一个是使用L2距离，一个是使用汉明距离，显然前者的计算量要大于后者。...可见选择正确的存储及索引方式是非常重要的，有时间可以进行更多的比较。
]快速掌握Series~Series的属性 a Series的索引 Series简单来说就是带有索引的一维数组，很自然的可以通过索引来获取对应的value值，我们有三种方式进行索引： 位置索引。...通过0 ~ n-1[n为Series中索引个数]进行索引； 名称索引。通过传入指定的index名称来进行索引； 获取单个索引值； 获取多个索引值； 点索引。...名称索引 # index名称索引 #获取单个索引值 print(s["a"]) print("*"*6) #获取多个索引值 print(s[["a","b","c"]]) result: 1 ****...** a 1 b 2 c 3 dtype: int64 使用名称索引不仅可以索引单个value值，也可以索引多个value值。...value值 print(s.a) # 会抛出语法错误的异常SyntaxError # print(s.def) result: 1
昨天所发布的迭代法称为正迭代法，用于求矩阵的主特征值，也就是指矩阵的所有特征值中最大的一个。其算法如下： 满足精度要求后停止迭代，xj是特征向量，λj是特征值。...需要注意的是，特征值所对应的特征向量不是唯一的。 后记 正迭代法，用于求矩阵的主特征值，也就是指矩阵的所有特征值中最大的一个。有正迭代法就有逆迭代法，逆迭代法可以求矩阵的最小特征值以及对应的特征向量。...幂迭代法是子空间迭代，Lancos迭代等方法求结构自振频率的基础。 稍后会推出逆迭代法，敬请关注。 对于计算特征值，没有直接的方法。2阶或3阶矩阵可以采用特征多项式来求。...考察一个二阶矩阵A 矩阵有主特征值4与特征向量[1,1],以及另一个特征值-1与特征向量[-3,2]，这里主特征值是指矩阵的所有特征值中最大的一个。...借助于最小二乘，得到： 以上求特征值的方法叫幂迭代法。
你好，我是郭震（zhenguo） 前几天我们学习强化学习策略迭代，今天，强化学习第8篇：强化学习值迭代 值迭代是强化学习另一种求解方法，用于找到马尔可夫决策过程（MDP）中的最优值函数。...值迭代 值迭代可以总结为如下几点： 值迭代通过不断迭代更新值函数来逼近最优值函数，从而确定最优策略。 值迭代的关键是在每次迭代中更新值函数。...对于每个状态，通过考虑所有可能的动作和下一个状态，选择能够使值最大化的动作，并计算更新后的值函数。 迭代更新值函数，更新公式也是贝尔曼方程，和策略迭代值函数更新公式一样。...值迭代需要进行多次迭代，直到值函数收敛为止。收敛时，值函数不再发生显著变化。 可以看到：值迭代是比策略迭代更为简单的一种迭代方法。 代码实现 值迭代，求迷宫问题，完整代码。...然后，通过值迭代算法逐步更新值函数，直到值函数的变化小于收敛阈值为止。最后，打印出最优的值函数。
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