Linux中tar的参数zxf,tar命令

压缩、解压 Ubuntu解压rar格式文件 $ sudo apt-get install rar $ sudo unrar x aa.rar 压缩归档为.tar格式：# tar cf

Unity 如何加载OBJ文件

Unity 支持导入 OBJ 文件，可以通过以下步骤加载 OBJ 文件： 将 OBJ 文件复制到 Unity 项目中的 Assets 文件夹下，或者通过 Unity 的菜单栏选择“Import

随机给出大乐透五组号码，要求前区号码1-35之间，后区号码1-12之间，不可以重复:...

好的，请见下面随机生成的五组大乐透号码： 第一组：4、7、12、18、27，后区号码为9。 第二组：2、9、14、23、33，后区号码为6。 第三组：5、8、15、22、30，后区号

vue+element使用upload组件，`http-request`属性重写上传的方法

因为上传文件的同时，还要把文件在大小一起请求到服务端，而element原生的data(上传时附带的额外参数)做不到这个需求，所以只能使用http-request重写了。 使用`http-requ

Linux第一课：c语言 学习记录day04

三、语句 1、分支语句 1.1、if 分支语句里的if语句请参考day03 1.2、switch switch(变量或表达式) {         case

马尔科夫状态转移矩阵

状态转移矩阵是俄国数学家马尔科夫提出的，他在20世纪初发现：一个系统的某些因素在转移过程中，第n次结果只受第n-1的结果影响，即只与上一时刻所处状态有关，而与过去状态无关。 在马尔科夫分析中，引入状态

动态规划解决马尔可夫决策过程

马尔可夫决策过程是强化学习中的基本问题模型之一，而解决马尔可夫决策过程的方法我们统称为强化学习算法。 动态规划（ dynamic programming, DP ）具体指的是在某些复杂问题中，将问题

动态规划及马尔可夫特性最佳调度策略（Matlab完整代码实现）

💥💥💥💞💞💞欢迎来到本博客❤️❤️❤️💥💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者 📝目前更新：🌟🌟🌟电力系统相关知识，期刊论文，算法，机器学习和人工智能学习。🚀支持：🎁🎁

马尔科夫决策过程原理和求解（MDP之一）

在学习强化学习之前，首先介绍一个概念叫马尔科夫决策过英文全称为Markov decision process（MDP）。理解该概念对于强化学习的理解具有重要帮助。好了，下面开始。 一、Markov

第6章 Dyna-Q算法

6.1简介 在强化学习中，“模型”通常指与智能体交互的环境模型，即对环境的状态转移概率和奖励函数进行建模。根据是否具有环境模型，强化学习分为两种：基于模型的强化学习和无模型的强化学习。无模型的强化学

【无人机通信】【SCI复现】无人机辅助NOMA无线网络中生成资源协调研究（Matlab代码实现）

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 📋📋📋本文目录如下

马尔可夫决策过程

马尔可夫决策过程 一、马尔科夫决策过程：**马尔科夫决策过程****最优决策**值迭代策略迭代MDP中的参数估计 二、代码实战：A、马尔可夫决策过程值迭代B、马尔可夫决策过程策略迭代C、马尔

马尔可夫决策过程 (2)

本章接上文，所以标题直接从4.4开始。 4.4 马尔可夫决策过程（MDP） 4.2和4.3所讲的马尔可夫过程和马尔科夫奖励过程都是自发改变的随机过程，如果有一个来自外界的“刺激”来共同改变这个随机

强化学习-动态规划

5.1简介 动态规划(Dynamic Programming DP)是一类优化方法，在给定一个用马尔可夫决策过程描述的完备环境模型的情况下，其可以计算最优的策略。对于强化学习问题，传统的DP算法的作

第7章 DQN算法

7.1简介 Q-learning算法，是以矩阵的方式建立一张存储每个状态下所有动作Q值的表格。表格中的每一个动作Q(s,a)表示在状态s下选择动作a然后继续遵循某一策略预期能够得到的期望回报。但是，