bootstrapped exploration deep dqn
BootStrap
2021年8月10日 1.响应式所具有的特点 （1）网页的宽度自动调整 （2）尽量少用绝对宽度 （3）字体要使用rem、em做为单位 （4）布局要使用浮动、弹性布局 2.规则 @chartset 定义编码 @import 引入css文件(css模块化） @font-face 自定义字体 @keyfr ......
Deep Learning入门
深度学习入门(更新中) 概述 前置知识: 线性代数 微积分 概率论 python基础语法(包含面向对象的知识) 深度学习框架pytorch的基本api调用 学习资料: PyTorch深度学习快速入门教程 跟李沐学AI 《动手学深度学习》 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation ( ......
Aveva Marine VBNET 编程系列====>读取drawing explorer的第2层级 Sub views
接上期的内容,此次读取view的下一层几subview 主要用到下面的方法获取view的第一个子级 一个封装的函数 ''' <summary> ''' 获取当前视图的全部的子视图的句柄 ''' </summary> ''' <param name="draftApp">MarDrafting对象</ ......
Aveva Marine VBNET 编程系列===>读取drawing explorer的第一层级 view
今天我们研究下读取drawing expolrer的第一层级：view 下面的图纸的层级目录示意图，我们今天需要获取所有的view 主要用到2个方法： 1# 获取第一个元素 MarDrafting.ElementChildFirstGet Method (） 2# 获取相邻的元素 MarDrafti ......
Pink Noise Is All You Need: Colored Noise Exploration in Deep Reinforcement Learning
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Published as a conference paper at ICLR 2023 ABSTRACT ......
VScode中下载了插件但是无法找到SSH Target连接服务器的解决方法（CANNOT find SSH Target in remote explorer）
VSCode版本vscode version：(version 1.82) 已下载扩展installed extensions： Remote - SSH v0.106.4 Remote - SSH: Editing Configuration Files v0.86.0 Remote Develo ......
华为云API Explorer重磅推出API编排，开发者0代码高效构建工作流
本文分享自华为云社区《华为云API Explorer重磅推出API编排，开发者0代码高效构建工作流（体验用户招募中）》，作者：华为云PaaS服务小智。 打破传统开发模式，API编排应运而生 在传统的开发模式中，开发者经常会遇到这些场景： 服务A向服务B和服务C发送消息推送，当服务A传递的参数发生变化 ......
Deep Exploration via Bootstrapped DQN
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ NIPS 2016 Abstract 有效的探索仍然是强化学习（RL）的主要挑战。常见的探索抖动策略，如ε-贪婪，不进行时间扩展（或深度）探索；这可能导致数据需求呈指数级增长。然而，在复杂的环境中，大多数用于统计有效RL的算法在计算上是不 ......
Kali使用zsteg出现"stack level too deep (SystemStackError)"报错！
前段时间用VM虚拟机直接安装在kali官网下载的虚拟机镜像系统之后，安装完zsteg使用的时候出现"stack level too deep (SystemStackError)" 报错。 在百度搜索许久也没有找到具体的解决方法，后来在Github里面发现也有人遇到了这个情况，并且提交了Issues ......
bootstrap_datetimepicker插件的使用
datetimepicker是一款非常优秀的日历插件。基于bs框架使用 依赖导入 <%--引入jQuery--%> <script type="text/javascript" src="jquery/jquery-1.11.1-min.js"></script> <%--引入bootstrap框架 ......
Meta-Reinforcement Learning of Structured Exploration Strategies
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ NeurIPS 2018 ......
聚焦企业开放OpenAPI痛难点，华为云API Explorer助力构建API门户
目前业界有70%到90%的业务是通过开源代码和第三方API来实现的，因此在现代软件系统项目开发中，API接口成为了不可或缺的组成部分。 ......
Varibad：A very good method for bayes-adaptive deep rl via meta-learning
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Published as a conference paper at ICLR 2020 ABSTRACT 1 INTRODUCTION 2 BACKGROUND 2.1 TRAINING SETUP 2.2 BAYESIAN REINF ......
Paper reading: Improving Deep Forest by Exploiting High-order Interactions
为了对深度森林设计出信息量更大、计算成本更低的特征表示，本文提出了一种新的深度森林模型——高阶交互深度森林(hiDF)，利用输入特征的稳定高阶交互来生成信息丰富且多样化的特征表示。具体而言，本文设计了一个广义版本的随机交叉树(gRIT)来发现稳定的高阶相互作用，并应用激活线性组合(ALC)将这些相互... ......
VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE
（VGG）VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION 阅读笔记（22.10.05） 摘要：本文研究在大规模图像识别设置中卷积网络深度对其准确性的影响。主要贡献是对使用（3，3）卷积核的体系结构增加深度的网络进行 ......
VDSR-Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks阅读笔记
Accurate Image Super-Resolution Using Very Deep Convolutional Networks（VDSR）阅读笔记（22.10.07）使用深度卷积网络的精确图像超分辨率 摘要：使用一个非常深的卷积神经网络，灵感来源于VGG-Net。本文发现，网络深度增加 ......
PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models
PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models 阅读笔记（11.2） 摘要：优化MSE指标通常会导致模糊，特别是在高方差(详细)区域。我们提出了一种基于创建正确降尺度的 ......
bootstrap_下拉菜单
<div class="form-group"> <label for="inputPassword3" class="col-sm-2 control-label">机台</label> <div class="col-sm-10"> <input type="text" class="form- ......
论文解读（LR2E）《Learning to Reweight Examples for Robust Deep Learning》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Learning to Reweight Examples for Robust Deep Learning论文作者：Mengye Ren、Wenyuan Zeng、Bin Yang、Raquel Urta ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Metamorphic Testing of Deep Learning Compilers
## Abstract 背景：Compiling DNN models into high-efficiency executables is not easy: the compilation procedure often involves converting high-level model ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: A Comprehensive Study of Deep Learning Compiler Bugs
## Abstract 背景：深度学习编译器处理的深度学习模型与命令式程序有根本的不同，因为深度学习模型中的程序逻辑是隐式的。（the DL models processed by DL compilers differ fundamentally from imperative programs ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: DeepMutation: Mutation Testing of Deep Learning Systems
## Abstract 本文：DeepMutation Github: https://github.com/berkuva/mutation-testing-for-DNNs Task: mutation testing framework specialized for DL systems t ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Testing Deep Neural Networks
## Abstract 本文:DeepCover Github: https://github.com/TrustAI/DeepCover Task: propose 4 novel test criteria to test DNNs Method: inspired by MC/DC cover ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: PyTorch: an imperative style, high-performance deep learning library
## Abstract 本文： PyTorch Task: detail the implementation and architecture of PyTorch Github: https://github.com/pytorch/pytorch 特点： 1. PyTorch同时关注可用性和速 ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: PELICAN: Exploiting Backdoors of Naturally Trained Deep Learning Models In Binary Code Analysis
## Abstract 背景： 1. 本文研究的不是被恶意植入的后门，而是products of defects in training 2. 攻击模式: injecting some small fixed input pattern(backdoor) to induce misclassifi ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: Decompiling x86 Deep Neural Network Executables
## Abstract 本文: BTD github: https://github.com/monkbai/DNN-decompiler/ Task: a decompiler for DNN models to output DNN specifications including: opera ......
bootstrap_库
Bootstrat <script src="Scripts/bootstrap/JS/jquery.js"></script> // jquery.js需放在bootstrap.js的上面 <script src="Scripts/bootstrap/JS/bootstrap.js"></scri ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: COMET: Coverage-guided Model Generation For Deep Learning Library Testing
## Abstract 背景：已有的方法(Muffin, Lemon, Cradle) can cover at most 34.1% layer inputs, 25.9% layer parameter values, and 15.6% layer sequences. 本文：COMET Gi ......
Proj CDeepFuzz Paper Reading: IvySyn: Automated Vulnerability Discovery in Deep Learning Frameworks
## Abstract 本文：IvySyn Task: discover memory error vulnerabilities in DL frameworks BugType: memory safety errors, fatal runtime errors Method: 1. 利用na ......