亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

本書分為三個部分。第一部分介紹了分布式強化學習的構建模塊。我們首先介紹了我們的基本研究對象，收益分布和分布Bellman方程(第二章)。第三章介紹了分類時間差分學習，一種簡單的學習收益分布的算法。在第三章結束時，讀者應該理解分布式強化學習的基本原則，并且應該能夠在簡單的實際設置中使用它。

第二部分是對分布式強化學習理論的發展。第4章介紹了一種用于測量返回分布之間距離的語言，以及與這些分布交互的操作符。第5章介紹了實現分布式強化學習所需的概率表示的概念;在此基礎上，研究了用這種表示來計算和近似收益分布的問題，并引入了分布動態規劃的框架。第6章研究了如何從樣本中以增量的方式學習返回分布，給出了類別時間差分學習的正式結構，以及其他算法，如分位數時間差異學習。第7章將這些思想擴展到最優決策的設置(也稱為控制設置)。最后，第8章介紹了基于統計泛函概念的分布強化學習的不同視角。在第二部分結束時，讀者應該理解在設計分布式強化學習算法時出現的挑戰，以及解決這些挑戰的可用工具。

第三部分和最后一部分為實際場景ios開發了分布式強化學習。第九章回顧了線性值函數逼近的原理，并將這些思想推廣到分布環境中。第10章討論了如何將分布方法與深度神經網絡相結合來獲得深度強化學習的算法，并提出了一個模型來研究這種結合所產生的現象。第11章討論了分布式強化學習在兩個進一步研究領域(多主體學習和神經科學)的新興應用，并得出結論。

//www.distributional-rl.org/

這本書的第三版繼續演示如何應用概率論，以獲得洞察到真實的，日常統計問題和情況。這種方法最終導致了對統計程序和策略的直觀理解，最常用的是實踐工程師和科學家。這本書是為統計學或概率和統計的入門課程而寫的，為工程、計算機科學、數學、統計學和自然科學的學生而寫。因此，它假定你有初等微積分知識。

第一章簡要介紹統計學，介紹它的兩個分支，描述性統計和推理統計學，并簡要介紹該學科的歷史和一些人的早期工作為今天所做的工作奠定了基礎。描述性統計的主題將在第二章中討論。描述數據集的圖和表在本章中給出，以及用于總結數據集某些關鍵屬性的數量。要想從數據中得出結論，就必須了解數據的來源。例如，通常假設數據是來自某些總體的“隨機樣本”。為了準確理解這意味著什么，以及將樣本數據屬性與總體屬性相關聯的結果是什么，有必要對概率有一些了解，這是第三章的主題。本章介紹了概率實驗的思想，解釋了事件概率的概念，并給出了概率的公理。我們的概率研究將在第四章繼續，這一章涉及隨機變量和期望的重要概念，在第五章，考慮一些在應用中經常出現的特殊類型的隨機變量。給出了二項式、泊松、超幾何、正態、均勻、伽馬、卡方、t和F等隨機變量。在第6章中，我們研究了樣本均值和樣本方差等抽樣統計量的概率分布。我們將展示如何使用一個著名的概率理論結果，即中心極限定理，來近似樣本均值的概率分布。此外，我們還介紹了關節基礎數據來自正態分布總體的重要特殊情況下的樣本均值和樣本方差的概率分布。第7章展示了如何使用數據來估計感興趣的參數。第8章介紹了統計假設檢驗的重要主題，它涉及到使用數據來檢驗特定假設的可信性。第9章討論回歸的重要課題。簡單線性回歸(包括回歸到均值、殘差分析和加權最小二乘等子主題)和多元線性回歸都被考慮在內。第10章是方差分析。考慮了單向和雙向(有或沒有交互的可能性)問題。第11章是關于擬合優度檢驗，它可以用來檢驗所提出的模型是否與數據一致。文中給出了經典的卡方擬合優度檢驗，并將其應用于列聯表的獨立性檢驗。本章的最后一節介紹了Kolmogorov-Smirnov程序，用于測試數據是否來自特定的連續概率分布。第12章討論了非參數假設檢驗，當人們無法假設潛在的分布具有某些特定的參數形式(如正態分布)時，可以使用非參數假設檢驗。第13章考慮質量控制的主題，一個關鍵的統計技術在制造和生產過程。我們考慮了各種控制圖，不僅包括休哈特控制圖，還包括基于移動平均線和累積總和的更復雜的控制圖。第14章討論與壽命試驗有關的問題。在本章中，指數分布，而不是正態分布，起著關鍵作用。

對機器學習優化和無約束凸優化進行簡明導論介紹。

掌握使用PyTorch實現深度學習解決方案的實踐方面，使用實踐方法理解理論和實踐。Facebook的人工智能研究小組開發了一個名為PyTorch的平臺，該平臺擁有良好的理論基礎和實用技能，為你在現實世界中應用深度學習做好了準備。

首先，您將了解PyTorch的深度學習是如何以及為什么成為一種具有開創性的框架，它帶有一組工具和技術來解決現實世界中的問題。接下來，這本書將為你打下線性代數、向量微積分、概率和最優化的數學基礎。在建立了這個基礎之后，您將繼續討論PyTorch的關鍵組件和功能，包括層、損失函數和優化算法。

您還將了解基于圖形處理單元(GPU)的計算，這對訓練深度學習模型是必不可少的。介紹了深度學習的前饋網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、長短時記憶網絡、自動編碼器網絡和生成對抗網絡等關鍵網絡結構。在許多訓練和優化深度學習模型的技巧的支持下，這個版本的Python深度學習解釋了使用PyTorch將這些模型帶到生產中的最佳實踐。

你會: 回顧機器學習的基本原理，如過擬合、欠擬合和正則化。 了解深度學習的基本原理，如前饋網絡，卷積神經網絡，遞歸神經網絡，自動微分和隨機梯度下降。 使用PyTorch深入應用線性代數 探索PyTorch的基本原理及其構建塊 使用調優和優化模型

統計學是關于可觀測現象的數學建模，使用隨機模型，以及分析數據:估計模型的參數和檢驗假設。在這些注釋中，我們研究了各種評估和測試程序。我們考慮它們的理論性質，并研究各種最優化的概念。

C++17是現代 C++編程中的下一個版本，最新版本的gcc、clang和 Visual C++ 都至少已經部分支持它。盡管 遷移到 C++17 并不像遷移到 C++11一樣是一個巨大的變化，但 C++17也包含了非常多很小但卻很有價值的語言 和庫特性。它們再一次改變了我們使用 C++編程的方式，無論是對應用程序員還是提供基礎庫的程序員來說都 是如此。這本書將會展現出 C++17 中所有的新的語言和庫特性。除了用例子展示這些特性的使用之外，本書還將覆 蓋這些特性的動機和背景信息。像我的其他書一樣，這本書也將專注于這些新特性在實踐中的應用，并演示這 些特性如何影響我們的日常編程和如何在項目中受益于這些特性。

//github.com/MeouSker77/Cpp17

本書的整體結構

這本書覆蓋了 C++17 引入的所有變化。既包括影響應用程序員日常編程的那些語言和庫特性，也包括那些 用于編寫復雜的（基礎）庫實現的特性。然而，更一般的情況和相關示例會放在前面。

不同的章節被分成若干組，除了最先介紹的語言特性可能會被后面的庫特性使用之外，這樣分組并沒有什么 深層的原因。理論上，你可以以任意順序閱讀這些章節。如果會用到其他章節的特性，那么將會有相應的交叉 引用。結果是，這本書包括以下部分：

? Part I覆蓋了新的非模板語言特性。

? Part II 覆蓋了用于模板泛型編程的新的語言特性。

? Part III 介紹了新的標準庫組件。

? Part IV 覆蓋了現有標準庫組件的擴展和修改。

? Part V覆蓋了為專家例如基礎庫程序員設計的語言和庫特性。

? Part VI 包含了有關 C++17的一些通用的提示

目錄內容： 第一部分 基本語言特性

第一章 結構化綁定

第二章 帶初始化的 if 和 switch 語句

第三章 內聯變量

第四章 聚合體擴展

第五章 強制省略拷貝或傳遞未實質化的對象

第六章 lambda 表達式擴展

第七章 新屬性和屬性特性

第八章 其他語言特性

第二部分 模板特性

第九章 類模板參數推導

第十章 編譯期 if 語句

第十一章 折疊表達式

第十二章 處理字符串字面量模板參數

第十三章 占位符類型作為模板參數

第十四章 擴展的 using 聲明

第三部分 新的標準庫組件

第十五章 std::optional<>

第十六章 std::variant<>

第十七章 std::any

第十八章 std::byte

第十九章 字符串視圖

第二十章 文件系統庫

第四部分 已有標準庫的擴展和修改

第二十一章 類型特征擴展

第二十二章 并行 STL 算法

第二十三章 新的 STL 算法詳解

第二十四章 子串和子序列搜索器

第二十五章 其他工具函數和算法

第二十六章 容器和字符串擴展

第二十七章 多線程和并發

第二十八章 標準庫的其他微小特性和修改

第五部分 專家的工具

第二十九章 多態內存資源 (PMR)

第三十章 使用 new 和 delete 管理超對齊數據

第三十一章 std::to_chars() 和 std::from_chars()

第三十二章 std::launder()

第三十三章 編寫泛型代碼的改進

第六部分 一些通用的提示

第三十四章 總體性的 C++17 事項

第三十五章 廢棄和移除的特性

這本書的前半部分快速而徹底地概述了Python的所有基礎知識。你不需要任何以前的經驗與編程開始，我們將教你一切你需要知道，一步一步。

第二部分著重于用Python以實用的方式解決有趣的、真實的問題。一旦你掌握了基礎知識，你就會通過跟隨我們的動手編程練習和項目迅速提高。

我們在書中的每一頁都精心安排了漂亮的排版，代碼示例的語法高亮顯示，以及教學截圖，這樣你可以有效地處理和記憶信息:

所有材料都是Python 3.9的最新版本，Python編程語言在2020年發布的最新和最好的版本。簡而言之，以下是你將學到的Python基礎知識:Python 3的實用介紹:

安裝和運行Python:在Windows、macOS或Linux上設置Python 3.9編碼環境

• 核心Python 3概念和約定:解釋器會話、腳本、查找和修復代碼bug、如何組織代碼和構造Python程序、如何有效地學習和實踐

• Python 3.9基本原理:變量、基本數據類型、函數和循環、條件邏輯和控制流、字符串格式、列表/元組/字典、文件輸入和輸出、錯誤處理。

• 中級Python概念:面向對象編程(OOP)、正則表達式、名稱空間和作用域、異常處理、安裝第三方包。

• Python的實際使用:創建和修改PDF文件、使用數據庫、從web下載和抓取內容、數據科學基礎(科學計算和繪圖)、圖形用戶界面和GUI編程。

前言 在這本書中，我們從圖形模型的基礎知識、它們的類型、為什么使用它們以及它們解決了什么類型的問題開始。然后我們在圖形模型的上下文中探索子問題，例如它們的表示、構建它們、學習它們的結構和參數，以及使用它們回答我們的推理查詢。

這本書試圖提供足夠的理論信息，然后使用代碼示例窺視幕后，以了解一些算法是如何實現的。代碼示例還提供了一個方便的模板，用于構建圖形模型和回答概率查詢。在文獻中描述的許多種類的圖形模型中，這本書主要關注離散貝葉斯網絡，偶爾也有來自馬爾科夫網絡的例子。

內容概述

• 第一章：概率論，涵蓋了理解圖形模型所需的概率論的概念。

• 第2章：有向圖形模型，提供了關于貝葉斯網絡的信息，他們的屬性相關的獨立性，條件獨立性，和D分離。本章使用代碼片段加載貝葉斯網絡并理解其獨立性。

• 第三章：無向圖模型，介紹了馬爾可夫網絡的性質，馬爾可夫網絡與貝葉斯網絡的區別，以及馬爾可夫網絡的獨立性。

• 第四章：結構學習，涵蓋了使用數據集來推斷貝葉斯網絡結構的多種方法。我們還學習了結構學習的計算復雜性，并在本章使用代碼片段來學習抽樣數據集中給出的結構。

• 第5章：參數學習，介紹了參數學習的最大似然法和貝葉斯方法。

• 第6章：使用圖形模型的精確推理，解釋了精確推理的變量消除算法，并探索了使用相同算法回答我們的推理查詢的代碼片段。

• 第7章：近似推理方法，探討了網絡太大而無法進行精確推理的近似推理。我們還將通過在馬爾科夫網絡上使用循環信念傳播運行近似推論的代碼樣本。

目錄

這本書向讀者介紹點估計、置信區間和統計檢驗。基于線性模型的一般理論，本文對以下內容進行了深入的概述:固定效應、隨機效應和混合效應模型的方差分析;在擴展到非線性模型之前，回歸分析也首先出現在具有固定、隨機和混合效應的線性模型中;統計多決策問題，如統計選擇程序(Bechhofer和Gupta)和順序測試;從數理統計的角度設計實驗。大多數分析方法都補充了最小樣本量的公式。這些章節還包含了解答的提示練習。

本書涵蓋了這些領域中使用Python模塊演示的概率、統計和機器學習的關鍵思想。整本書包括所有的圖形和數值結果，都可以使用Python代碼及其相關的Jupyter/IPython Notebooks。作者通過使用多種分析方法和Python代碼的有意義的示例，開發了機器學習中的關鍵直覺，從而將理論概念與具體實現聯系起來。現代Python模塊(如panda、y和Scikit-learn)用于模擬和可視化重要的機器學習概念，如偏差/方差權衡、交叉驗證和正則化。許多抽象的數學思想，如概率論中的收斂性，都得到了發展，并用數值例子加以說明。本書適合任何具有概率、統計或機器學習的本科生，以及具有Python編程的基本知識的人。