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where: CenterforMachineLearningResearch,PekingUniversity,independentlyTime:Dec.2023–PresentPainPoint:Inmulti-tasklearning,theschedulingorderofdatasetsduringfine-tuningoflargemodelsisanimportantbutoverlookedpoint,soIprop

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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

英文简历带翻译1PersonalinformationzhanglalaGender:Nationality:hanAge:Maritalstatus:marriedName:pharmaceuticaloperationMajor:medicinePoliticalstatus:themassesGraduatedfrom:Graduationdate:July20xx

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

Task1:basicgraphtask1_1.pyfromturtleimport*defmove(x,y):penup()goto(x,y)pendown()defdraw(n,size=100):foriinrange(n):fd(size)left(360/n)defmain():pensize(2)pencolor('red')mo

发表时间：2021文章要点：这篇文章想说Prioritizedexperiencereplay这类方法通过surprise(themagnitudeofthetemporal-differenceerror)来采样，但是surprise只能量化unexpectedness，experience的重要性还是不清楚(importance)。作者定义experience的重要度在于可以给更新带来

借助VisualComponentsExperience，可以在移动设备和虚拟现实中体验您使用VisualComponents设计的3D模拟。虚拟现实●完全身临其境且引人入胜的体验入了一种处理生产设计和规划的新方法●让观众在完全身临其境的虚拟环境中体验您的布局●我们的虚拟现实应用程序为制造商和

发表时间：2017（DeepReinforcementLearningSymposium,NIPS2017）文章要点：这篇文章主要研究了replaybuffer大小对Q-learning的影响，得出的结论是大的buffer会损害performance，因为采样的样本会更加stale。基于此，文章提出了一个简单的改进combinedexperiencereplay(CER)，就是每次

I.INTRODUCTION解释是人类智能的关键机制，这种机制有可能提高RL代理在复杂环境中的表现实现这一目标的一个核心设计挑战是将解释集成到计算表示中。即使在最小的规则集变化下，将规则集(或部分规则集)编码到智能体的观察空间等方法也可能导致严重的重新训练开销，因为规则的语义被

论文宗旨：由于PER是以TD-error成正比的非均匀概率进行抽样的，但是在AC算法中即连续动作空间中，会表现出低效果。分析结果是：Actor不能有效的从highTD-error的transition中学习，Q网络下近似的policygradient会偏离最优Q下的真实梯度。提出修正方法：Actor从lowTD-error的transiti