文章 2025-04-11 来自:开发者社区

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 ├── ...

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
文章 2025-03-14 来自:开发者社区

JavaScript 中通过Array.sort() 实现多字段排序、排序稳定性、随机排序洗牌算法、优化排序性能,JS中排序算法的使用详解(附实际应用代码)

作者:watermelo37 涉及领域:Vue、SpingBoot、Docker、LLM、python等 --------------------------------------------------------------------- 温柔地对待温柔的人,包容的三观就是最大的温柔。 --------------------------------...

JavaScript 中通过Array.sort() 实现多字段排序、排序稳定性、随机排序洗牌算法、优化排序性能,JS中排序算法的使用详解(附实际应用代码)
文章 2025-02-12 来自:开发者社区

近端策略优化(PPO)算法的理论基础与PyTorch代码详解

近端策略优化(Proximal Policy Optimization, PPO)算法作为一种高效的策略优化方法,在深度强化学习领域获得了广泛应用。特别是在大语言模型(LLM)的人类反馈强化学习(RLHF)过程中,PPO扮演着核心角色。本文将深入探讨PPO的基本原理和实现细节。 PPO属于在线策略梯度方法的范畴。其基础形式可以用带有优势函数的策略梯度表达式来描述: 策略梯度的基础表达式(包含优.....

近端策略优化(PPO)算法的理论基础与PyTorch代码详解
文章 2024-12-01 来自:开发者社区

C 语言递归算法:以简洁代码驾驭复杂逻辑

在C语言编程的广袤天地里,递归算法恰似一颗璀璨而独特的明珠,凭借其精妙绝伦的自我调用机制,能够以一种简洁、优雅且富有层次的方式处理诸多复杂棘手的问题。相较于迭代算法沿着线性路径逐步推进,递归宛如在程序逻辑的“迷宫”中巧妙穿梭,通过不断拆解问题为同类子问题,直至触及最简基石情形,再层层回溯整合答案&#...

文章 2024-11-30 来自:开发者社区

C语言因高效灵活被广泛应用于软件开发。本文探讨了优化C语言程序性能的策略,涵盖算法优化、代码结构优化、内存管理优化、编译器优化、数据结构优化、并行计算优化及性能测试与分析七个方面

在软件开发中,C 语言因其高效性和灵活性被广泛应用。然而,为了获得更好的性能,我们需要采取一些策略来优化 C 语言程序。本文将探讨一些优化 C 语言程序性能的策略。 一、算法优化 算法是程序的核心,选择合适的算法对性能有着至关重要的影响。在优化算法时,我们需要考虑算法的时间复杂度和空间复杂度。一些常见的优化算法的方法包括&#x...

文章 2024-11-22 来自:开发者社区

通过优化算法和代码结构来提升易语言程序的执行效率

要通过优化算法和代码结构来提升易语言程序的执行效率,可以考虑以下几个方面: 代码清晰性与可读性: 使用有意义的变量名和函数名,避免使用无意义的命名。保持函数单一职责,每个函数或方法应当只负责一件事情。使用空格和缩进使代码结构更加清晰,符合编程语言的编码规范。利用注释来解释复杂逻辑或代码段的意图。对于可重用的代码块...

文章 2024-11-15 来自:开发者社区

分享一些提高二叉树遍历算法效率的代码示例

以下是使用递归和非递归方式实现二叉树先序遍历的代码示例: 使用递归实现先序遍历: class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode right; TreeNode(int val) { this.val = val; } } public class ...

文章 2024-11-05 来自:开发者社区

阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析

1. XGBoost简介 XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,旨在实现高效,灵活和便携。它在GBDT框架的基础上实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升(也称为GBDT,GBM),可以快速准确地解决许多数据科学问题。XGBoost最初是一个研究项目,孵化于Distributed (Deep) Machine Learning Community (DMLC) ,由陈天奇博...

阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
文章 2024-10-30 来自:开发者社区

优化算法和代码需要注意什么

在优化算法和代码时,需要注意以下几个方面: 一、明确优化目标 需求分析:首先要明确算法需要解决的问题,分析问题的规模和复杂性,以及算法需要满足的性能要求。这有助于确定优化的方向和重点。性能评估:在优化之前,需要对现有算法和代码的性能进行评估,了解其优缺点和性能瓶颈。这可以通过性能测试和...

文章 2024-10-23 来自:开发者社区

如何通过优化算法和代码结构来提升易语言程序的执行效率?

要通过优化算法和代码结构来提升易语言程序的执行效率,可以考虑以下几个方面: 代码清晰性与可读性: 使用有意义的变量名和函数名,避免使用无意义的命名。保持函数单一职责,每个函数或方法应当只负责一件事情。使用空格和缩进使代码结构更加清晰,符合编程语言的编码规范。利用注释来解释复杂逻辑或代码段的意图。对于可重用的代码块...

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