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摘要： 一 简介 与 Dijkstra 不同的是，A*算法是source 到 target 的最短路径，Dijkstra 是source 到所有点的最短路径。A*算法的核心是评估函数 f(n) = g(n) + h(n)。 g(n) 从起点到节点 n 的实际代价 h(n) 从节点 n 到终点的估计代价（启发 阅读全文

摘要： 一、作用 求源点到终点的最短路径，k条。无环无负权 根路径：最短路径 偏离路径：计算从偏离节点（即根路径的最后一个节点）到汇点的最短路径，这就是偏离路径。 算法的基本思路是： 首先找到最短路径（使用 Dijkstra 等算法） 然后系统地生成第 2、3、...、k 条最短路径 通过 "偏移路径"（d 阅读全文

摘要： 1 概念 state 状态 action 行动 reward function 奖励 policy 策略 discount rate 衡量当前奖励与未来奖励 2、 Q 与 V 动作的价值 Q：代表智能体选择这个动作A后，一直到最终状态奖励总和的期望。告诉你在这个状态下执行某个具体动作有多好。Q，告诉 阅读全文

摘要： 1 一些概念 Query, 当前元素 Key，序列中的其他元素 Value，求的加权结果和 2 Attention $$\displaystyle{\displaylines{Attention(Q,K,V)=Softmax(\frac{QK}{\sqrt{d_{k}}})V}}$$ dk 是k的维 阅读全文

摘要： 一、流程 求函数的导数 更新x，x_new = x - learning_rate * gradient （如果是求最大值则要变为 x_new = x + learning_rate * gradient） 检查收敛性： |gradient| < tolerance 二、为什么沿着梯度方向就一定能达 阅读全文

摘要： 最近开始学习 pytroch，照着kaggle 简单实现优化了一个 DNN 需要搭建网络、把数据放入dataset，然后定义前向传播 搭建net 手写 l2正则 loss 手写 early_stop import matplotlib.pyplot as plt import torch from 阅读全文

摘要： 一、F检验 假设X1，X2分别服从以下高斯分布： 从总体中抽取样本X1i, X2j，然后计算样本均值和样本方差 F分布的构造定义，一般取较大的方差做分母，较小的方差做分子，那么F > 1可以缩小范围方便查表 原假设和备择假设，再根据假设检验方法（p值或者拒绝域）进行假设检验。 二、特征选择和F检验 阅读全文

摘要： Complain this incident the last minute change I am writing to express my profound disappointment regarding the sudden cancellation of my flight this m 阅读全文

摘要： Task2 1. The necessity of ... is a defining feature of contemporary globalized society. 2. I am firmly of the conviction （be + of ... 后面的 of 相当于形容词）th 阅读全文

摘要： Fisrt sentence I hope you are well I hope this letter finds you well I hope you enjoyed I am just writing to let you know that I am just writing to th 阅读全文