不开longlong见祖宗！当题目中一个数字很大时，我们可以枚举另一个值域较小的变量。有些状态对于某种情况下是一样的，例如，比中位数大的可以看做同一个数；除元音外的都看做同一辅音……多次修改加一次查询可以使用差分来解决，对于需要翻转区间的我们可以使用链表进行存储。

机器学习简介定义ArthurSamuel(1959): Fieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed. 将机器学习定义为  赋予计算机在没有明确编程的情况下进行学习的能力的研究领域。omMitchell(1998): Well-posedLearningPro

目录题目分析代码题目项目表 Project： +-------------+---------+|ColumnName|Type|+-------------+---------+|project_id|int||employee_id|int|+-------------+---------+主键为(project_id,employee_id)。employee_id是员工表

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发表时间：2016（ICLR2016）文章要点：这篇文章提出了很经典的experiencereplay的方法PER，通过temporal-difference(TD)error来给采样赋权重（Sequencesassociatedwithrewardsappeartobereplayedmorefrequently,ExperienceswithhighmagnitudeTDerroralsoappeartobe

考虑到这一条链肯定是单调递增或者单调递减更优。因为若不是单调的可以考虑把这个链拆成多个单调的链。因为若最大最小值不在链的两端，明显把两端不需要的可以拆出去；否则例如链的顶比底大，则肯定存在\(x>x'<y'>y\)，\(x,y\)为链的两端，那么\(x-x'+y-y'\)的收益明显

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作为售后服务的核心部分，工单管理模块占据了重要地位，而工单管理是否可以取得数字化成功，也在一定程度上决定了售后服务的数字化是否成功。那么如果想建立智慧工单，应该从哪些方面进行衡量和设计考虑？一起来看看作者的总结分析。我在前一篇文章《B2C基础服务创新》中介绍了售后服务主要

AdobeXD是一个直观、强大的UI/UX开发工具，旨在设计、原型设计、用户之间共享材料，以及通过数字技术设计交互。AdobeXD为您提供开发网站、应用程序、语音界面、游戏界面、电子邮件模板等所需的一切。无限制地创建设计各种互动，创建看起来和感觉真实的互动原型。感谢你的时间使用基于

实际效果：点击全选按钮，选择数据，点击获取选中行数据，自动赋值给明细表 因为利用layui生成按钮以及表格，所以需要引入layui。表格内容为固定数据，如需要实现动态分页数据，自行实现，或者查看我另一篇博客文章：https://www.cnblogs.com/stfzhuang/p/17676056.html实现JS：<script>

1）利用逻辑判断的短路运算来实现&&和 ||（&&中第一个表达式为假就不会去处理第二个表达式，||则相反）//if为真if(bool){value=getYes();}//&&改版bool&&(value=getYes());//if为假if(!bool){value=getNo();}bool||(value=getNo());2）三元运算

发表时间：2016（IROS2016）文章要点：这篇文章提出了experiencereplay方法的改进，让experience的分布介于当前policy和均匀分布之间，作者做实验发现这个时候的效果是最好的（theidealdistributionislikelytobesomewherebetweenthedistributionthatresultsfromsimplyfollow

发表时间：2015（DeepReinforcementLearningWorkshop,NIPS2015）文章要点：这篇文章基于DDPG探索了buffer里面experience的组成对性能的影响。一个重要的观点是，次优的经验也是有利于训练的，少了这些experience会很大程度影响性能（theimportanceofnegativeexperiencesthatareno

发表时间：2018（AAAI2018）文章要点：这篇文章想解决强化学习在学多个任务时候的遗忘问题。作者提出了一种对通常的experiencereplay增广的方式，就是在保持之前的buffer的同时，再维持一个buffer用来存少部分有代表性的experience作为long-termmemory。作者研究了四种挑选experience的

发表时间：2021文章要点：这篇文章主要是设计了一个用来做experiencereplay的框架Reverb，主要是把experiencereplay扩展到了分布式和多台机器上（Reverbisdesignedtoworkefficientlyindistributedconfigurationswithuptothousandsofconcurrentclients.）。大概的思路就

发表时间：2022（ICLR2022）文章要点：这篇文章指出根据TDerror来采样是低效的，因为估计TDerror的targetQ就不准（sinceastate'scorrectQ-valuepreconditionsontheaccuratesuccessorstates'Q-value.）。为了解决这个问题，文章提出TopologicalExperienceReplay(TER)，将experie

发表时间：2019（ICML2019）文章要点：这篇文章想说如果replay的经验和当前的policy差别很大的话，对更新是有害的。然后提出了RememberandForgetExperienceReplay(ReF-ER)算法，（1）跳过那些和当前policy差别很大的experience的更新（2）用trustregion来约束更新步长。作者把experience分为

发表时间：2021（ICLR2021）文章要点：这篇文章想说，之前的experiencereplay的priority比如PER，都是单个transition独立设置的，并没有考虑transition之间的关系。这篇文章提出了一个叫NeuralExperienceReplaySampler(NERS)的learning-basedsamplingmethod。这个方法用强化的方式来

发表时间：2020文章要点：这篇文章提出了PrioritizedSequenceExperienceReplay(PSER)，一个新的经验回放机制来提升训练速度和效果。主要的出发点就是不仅要给重要的transition高的priority，对于到达这个重要的transition的之前的那些transitions,也要增加它们的priority（alsoincre

问题描述2383.赢得比赛需要的最少训练时长(Easy)你正在参加一场比赛，给你两个正整数initialEnergy和initialExperience分别表示你的初始精力和初始经验。另给你两个下标从0开始的整数数组energy和experience，长度均为n。你将会依次对上n个对手。第i个对手

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