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# 结构 # 第一层结构 强化学习是玩家与环境的互动中为了达成一个目标而进行的学习过程。 # 第二层结构 玩家和环境会处于某种状态 state，状态的含义很广泛，可以说包括了所有的信息，如围棋的落子点的所有状态，3^ 在一个状态之下，玩家需要做出某种行动，也就是 action。比如黑棋先手，当前状态是棋盘上没有棋子，黑棋则可以采取 361 种落子方法。当发生行动之后，状态就会发生变化。 state 和 action，状态和行动的往复就构成了强化学习的主体部分。 reward 是指 agent 在一个状态之下采取了特定的行动之后所得到的及时的反馈。在强化学习中，reward...

https://poloclub.github.io/ganlab/ 向 G 中传入的噪声是什么意思 输入噪声可以产生随机性，从来带来生成的多样性。 分类问题使用交叉熵 当 D (x) 接近 1 的时候，上式接近 0；而当 D (x) 接近 0 时，上式为绝对值很大的负数 对于 G，V 越小越好；对于 D，V 越大越好 生成器生成的数据集大小和使用的真实样本的数据集大小相同

# 文件上传 - Django # 1. 知识点复习 # 1.1 基础入门 编码 编码基础知识点：utf-8、unicode、gbk、ascii 默认解释器编码： - Python2：ascii（ # -*- coding:utf-8 -*- ) - Python3：utf-8（重要） 输入和输出 print input，用户输入的永远是字符串类型。 data = input("请输入序号：") # 1 print(data) #...

# day16 Django 开发 主题：员工管理系统 # 1. 新建项目 # 2. 创建 app python manage.py startapp app01 注册 app： # 3. 设计表结构（django） from django.db import modelsclass Department(models.Model): """ 部门表 """ title = models.CharField(verbose_name='标题', max_length=32)class...

# websocket django 今日概要： websocket & 聊天室的案例。 websocket & gojs & 审批流的案例 django 核心的组件 # websocket 相关 请帮助我实现一个系统：20 个用户同时打开网站，呈现出来的就是群聊。 我，你好 张坤 付乐乐 贾文龙 .. # 轮询 访问 /home/ 显示的聊天室界面。 点击发送内容，数据也可以发送到后台。 定时获取消息，然后再界面上展示。 # 长轮询 访问 /home/ 显示的聊天室界面。 +...

# vbs 教程 使用 ' 或 Rem 开头的行为注释行 '注释行 Rem 注释行 Dim name, msg msg = "请输入你的名字" name = InputBox(msg, "名称","默认值") MsgBox(name) Dim 用来声明一个变量，在 vbs 中，变量类型并不是那么重要，因为 vbs...

# vector 向量，变长数组（长度根据需要而自动改变的数组） # 使用前 添加 #include <vector> using namespace std; # 定义 # 一维 vector <typename> name; vector<int> name; vector<double> name; vector<char> name; vector<node> name;//node是结构体类型 vector...

# vue 简介 # 1. 什么是 vue 官方给出的概念：Vue (读音 /vjuː/，类似于 view) 是一套用于构建用户界面的前端框架。 # 1.1 解读核心关键词：构建用户界面 # 1.2 构建用户界面的传统方式 # 1.3 使用 vue 构建用户界面 # 1.4 解读核心关键词：框架 官方给 vue 的定位是前端框架，因为它提供了构建用户界面的一整套解决方案（俗称 vue 全家桶）： vue（核心库） vue-router（路由方案） vuex（状态管理方案） vue 组件库（快速搭建页面 UI 效果的方案） 以及辅助 vue...

1. 非 debug 模式看到的报错 2.settings 打开 debug 模式，才能把报错信息看的详细 3. 去 settings.py 中，找到 CsrfViewMiddleware 中间件，点击进入 4. 搜索匹配报错信息 5. 往下看看用到这个关键字的地方 6. 从源码第一行开始看 '' 7.settings.py，添加这句代码 CSRF_TRUSTED_ORIGINS = ['http://192.168.1.200'] 8. 重新启动项目，然后访问后台，可以了

当要对图片数据集进行归一化时，需要计算它的均值和方差。 步骤如下： 先导入图片数据集，用 ImageFolder () 导入，再把图片转换为张量，用 ToTenser () 转换，遍历每一张图片，接着遍历每一张图片的 RGB 通道，计算每个通道的均值和方差，最后使每一通道的均值和方差除以图片总数，就得出所要的归一化均值和方差。 注：在使用 ToTensor () 转换时会自动对图像进行归一化了，得到的 tensor 的数据范围为 [0, 1] 代码如下： from torchvision.transforms import ToTensor#用于把图片转化为张量import numpy...