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Q学习算法

on-policy version off-policy version 算法实现 Value update 需要使用behaviour进采行采样 每一个episode里面会对所有的样本行采样来计算$y_T$,这个是target网络

简介

概念 原先的动作是没有标签的,强化学习可以对每一个动作进行打分,然后学习,不断的迭代完成算法的学习。 按环境分类 Model-Free RL(不理解所处环境) 环境给到

nvim下混合编译调试Dreamplace源码

安装插件 前置需要安装NvChad 引入插件 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 { lazy = false, "rcarriga/nvim-dap-ui", dependencies = { { "mfussenegger/nvim-dap", config = function() return require("custom.configs.dap.init")  Annotations specify that at most 0 return value(s) are required, found 1 to 2 returned here instead. end, }, }, }, 配

Ubuntu安装VNCServer

Step1 (安装GNOME桌面) 1 2 3 sudo apt-get update sudo apt-get install gnome-session-flashback sudo apt-get install ubuntu-desktop gnome-panel gnome-settings-daemon metacity nautilus gnome-terminal -y Step2 1 sudo apt-get -y install xfonts-100dpi xfonts-100dpi-transcoded xfonts-75dpi xfonts-75dpi-transcoded xfonts-base Step3 1 sudo apt install tigervnc-standalone-server Step4:配置密码 1 vncpasswd Step5:配置X

基于电势的解析布局

基本概念 布局的定义 布局问题可以描述为一个超图问题,可以定义为如下: $$G = (V,E,R)$$ 其中$V$表示元器件(顶点)集合,$E$表示网表(超边)集合,$R$
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