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2018年10月20日 13:37来源于:网赌大平台
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网赌大平台Facebook正在努力让10亿用户成为“有意义”的群组,最近公布的消息显示,目前已经达到了2亿用户的里程碑。群组可以帮助人们加强与所在城市或利益团体的关系,这可以让他们感到不那么孤单。

WhatsApp重构群组功能以应对Telegram

通过群组描述,管理员可以解释群组的目的和规则。当人们退出该群组并出现在聊天窗口上时,群组描述就会出现。新的管理控制让管理员可以限制谁能够改变组的主题、图标和描述。WhatsApp也使得将某人重新添加到他们离开的群组变得更加困难,因此您无法“群组添加垃圾邮件人员”。这些可以共同确保人们找到相关的群体,自然地适应他们的文化,并且不会招惹所有人。

,在Replay Memory中存储经验

Chrome暗藏的恐龙跳一跳,已经被AI轻松掌握了

训练阶段,从Replay Memory里随机选择一组,用它来训练模型

如果game over了,就重开一局

更详细的,可以看这段自带注释的代码:

'''Parameters:* model => Keras Model to be trained* game_state => Game State module with access to game environment and dino* observe => flag to indicate wherther the model is to be trained(weight updates), else just play'''def trainNetwork(model,game_state): # store the previous observations in replay memory D = deque() #load from file system # get the first state by doing nothing do_nothing = np.zeros(ACTIONS) do_nothing[0] =1 #0 => do nothing, #1=> jump x_t, r_0, terminal = game_state.get_state(do_nothing) # get next step after performing the action s_t = np.stack((x_t, x_t, x_t, x_t), axis=2).reshape(1,20,40,4) # stack 4 images to create placeholder input reshaped 1*20*40*4 OBSERVE = OBSERVATION epsilon = INITIAL_EPSILON t = 0 while (True): #endless running loss = 0 Q_sa = 0 action_index = 0 r_t = 0 #reward at t a_t = np.zeros([ACTIONS]) # action at t #choose an action epsilon greedy if random.random() <= epsilon: #randomly explore an action print("----------Random Action----------") action_index = random.randrange(ACTIONS) a_t[action_index] = 1 else: # predict the output q = model.predict(s_t) #input a stack of 4 images, get the prediction max_Q = np.argmax(q) # chosing index with maximum q value action_index = max_Q a_t[action_index] = 1 # o=> do nothing, 1=> jump #We reduced the epsilon (exploration parameter) gradually if epsilon > FINAL_EPSILON and t > OBSERVE: epsilon -= (INITIAL_EPSILON - FINAL_EPSILON) / EXPLORE #run the selected action and observed next state and reward x_t1, r_t, terminal = game_state.get_state(a_t) last_time = time.time() x_t1 = x_t1.reshape(1, x_t1.shape[0], x_t1.shape[1], 1) #1x20x40x1 s_t1 = np.append(x_t1, s_t[:, :, :, :3], axis=3) # append the new image to input stack and remove the first one # store the transition in D D.append((s_t, action_index, r_t, s_t1, terminal)) D.popleft() if len(D) > REPLAY_MEMORY #only train if done observing; sample a minibatch to train on trainBatch(random.sample(D, BATCH)) if t > OBSERVE s_t = s_t1 t = t + 1 print("TIMESTEP", t, "/ EPSILON", epsilon, "/ ACTION", action_index, "/ REWARD", r_t,"/ Q_MAX " , np.max(Q_sa), "/ Loss ", loss)

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2、空间、规划等虚的同质化。

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为何怎样说,在业界好几家曾经做的不错的企业,现在老板的思想是只守不攻,只求安稳,不求开展。

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