18个常用的强化学习算法整理：从基础方法到高级模型的理论技术与代码实现
本文系统讲解从基本强化学习方法到高级技术（如PPO、A3C、PlaNet等）的实现原理与编码过程，旨在通过理论结合代码的方式，构建对强化学习算法的全面理解。 为确保内容易于理解和实践，全部代码均在Jupyter Notebook环境中实现，仅依赖基础库进行算法构建。 代码库组织结构如下： ├── 1_simple_rl.ipynb ├── 2_q_learning.ipynb ├── ...
TPP方案代码调用pai-eas遇到的网络问题
本文介绍tpp方案代码调用pai-eas遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提：pai-eas和tpp在同一VPC下，如果不在请咨询aliyun相关同学。公网地址调用TPP不允许调用公网，只能使用VPC地址调用本地测试可以使用公网地址调用VPC地址调用您的pai-eas服务必须和tpp实例在同一r...
TPP方案代码调用redis遇到的网络问题_个性化算法开发平台TPP_智能推荐 AIRec(AIRec)
本文介绍tpp方案代码调用Redis遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提：Redis和tpp在同一VPC下，如果不在请咨询aliyun相关同学。TPP调用时，将TPP实例使用的交换机网段添加到Redis白名单，就能调通本地测试时，开通公网地址，将本地IP添加到Redis白名单，就能调通公网访问T...
TPP方案代码完整的demo
本文提供了遵从TPP规范的多个开源demo，可以直接修改使用，上线前请充分测试。详情请参考https://github.com/aliyun/aliyun-tpp-solution-demohttps://github.com/aliyun/aliyun-tpp-solution-demo
如何使用TPP方案代码SDK
本文介绍TPP方案代码SDK的使用方法。概况这里的SDK只给出了方案开发必须的最小集合，例如：方案执行的入口XXXSolution.java方案执行的上下文XXXContext.java方案执行的结果XXXResult.java方案生命周期配置LifeCycleConfig.java常用的Java类...
【配电网重构】基于SOE算法的多时段随机配电网重构方法【IEEE33节点、IEEE84节点】（Matlab代码实现）
1 概述摘要：配电网重构(DNR)的目的是确定配电网的最优拓扑结构，是降低电网功率损耗的有效措施。电力负荷需求和光伏(PV)输出是不确定的，并随时间变化，将影响最佳网络拓扑结构。单小时确定性DNR无法处理这种不确定性和可变性。为此，本文提出了求解多小时随机DNR (SDNR)的方法。现有的DNR求解方法要么不准确，要么过于耗时，因此无法求解大型配电网的多小时sdnr。为此，提出了一种开关开交换(....
一种基于Harris-Laplace算法的角点检测方法（Matlab代码实现）
1 概述一幅图像通常包含大量几何结构信息，其中角点对描述物体空间结构和基本特征有着重要作用。角点检测( Corner Detection) ［1］也被广泛应用于目标识别与跟踪、影像匹配与拼接、计算机视觉处理等领域。根据检测原理，角点检测可分为两类: 一类是基于结构边缘信息的角点检测［2-6］。这类方法依据图像结构的边缘特征检测角点，检测效果依赖边缘结构的提取和分割，具有很大的不确定性。另一类是基....
语音处理的算法和方法研究（Matlab代码实现）
1 概述语音处理(speech signal processing)用以研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音的自动识别、机器合成以及语音感知等各种处理技术的总称。由于现代的进音处理技术都以数字计算为基础，并借助微处理器、信号处理器或通用计算机加以实现，因此也称数字语音信号处理。本文展示一种语音处理的算法和方法。用于自动语音和说话人识别的声学和语言建模的特征提取、人类语音生成和感知、模式识别....
语音处理的算法和方法（Matlab代码实现）
1 概述语音处理(speech signal processing)用以研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音的自动识别、机器合成以及语音感知等各种处理技术的总称。由于现代的进音处理技术都以数字计算为基础，并借助微处理器、信号处理器或通用计算机加以实现，因此也称数字语音信号处理。本文展示一种语音处理的算法和方法。用于自动语音和说话人识别的声学和语言建模的特征提取、人类语音生成和感知、模式识别....
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