系统学习

Linux 系统，不知大家是否了解。接触计算机不多或对计算机不感冒的人可能对其比较陌生，曾经的我也是。上大学前的我的确对Linux一无所知，那时候接触面窄，都没有听说过此名字，上了大学后，身边的人有学习或者用此系统的才知道Linux的存在。那今天我就聊聊我学习Linux的过程。 首先，从我认识Linux说起，记得上大学时，无论是上课听讲还是做作业几乎都会应用到多媒体网络，电脑好像成为了必需品。因此同学几乎人手一个电脑，于是我也买了一台属于自己的电脑，有了新电脑是高兴，但同时新的问题也出现了，那就是我不会使啊，虽然高中时也接触过电脑，但只限于最基础的操作，比如拼音，打字等，对于一些稍复杂的操作真是一窍不通。现在要求没那么简单了，最起码要知道一些办公软件的操作方法，比如最常用的word、excel、ppt等。迫于学习的需要，我就去请教对电脑操作熟练的同学，希望能快速学成，减少不必要的时间浪费，俗话说一份耕耘一份收获，努力学习的我很快就学会了平时较常用的一些操作。学习所需操作之余同学强力向我安利Linux操作系统，他说他是Linux系统的超级粉丝，和我讲述了颇多它的优点，说现在linux服务器挺火热，各企业政府部门都要使用服务器，为了提高服务器的安全性，好多企业都开始使用linux操作系统作为服务器，而且它是一款免费的操作系统，用户可以通过网络或其他途径免费获得，并可以任意修改其源代码

我的 微信公众号名称 ：深度学习与先进智能决策 微信公众号ID ：MultiAgent1024 公众号介绍 ：主要研究强化学习、计算机视觉、深度学习、机器学习等相关内容，分享学习过程中的学习笔记和心得！期待您的关注，欢迎一起学习交流进步！   本文将之前的一篇 基于强化学习的倒立摆控制策略Matlab实现 文章再次进行了扩充。 问题描述   大多数先进控制技术都需要对过程及其环境有较深的了解，一般用拉普拉斯变换或动态微分方程来描述过程动态特性。然而在过程控制领域，许多系统过于复杂，或者其内在规律难以了解，因此很难得到过程的定量知识，也即无法建立起精确的数学模型，但是我们能够获得这些系统的一些输入输出数据。   在被控对象的模型未知，只有数据可用的情况下，设计一个控制器，依据系统的输入输出数据进行自我学习调节，最终实现对控制对象的控制。为了使得设计的自我学习控制算法具有一般性，控制对象需是复杂的、不稳定的、非线性系统。 摘要   针对模型未知只有数据可用的复杂非线性偏微分系统，本文设计了一种基于强化学习的数据驱动学习算法，从与控制对象的交互中学习优化策略。首先建立倒立摆的数学模型，但是只是利用其产生输入输出数据。基于输入输出数据，在未知倒立摆数学模型情况下，实现对倒立摆的控制。 1.引言   作为人工智能的核心，机器学习的根本目的是使计算机能够具备模拟甚至实现人类学习活动的能力

DevOps之路（DevOps RoadMap） 1.学习语言：java，python，js，node.js，go，ruby，rust，c/c++ 2.学习系统的相关知识：进程，并发，sockets，I/O，内存，存储，文件系统，虚拟化 3.学习linux命令 文本操作：awk，sed，grep，sort，uniq，cat，echo，fgrep，egrep，wc，tr，fmt，cur等 进程管理：top，htop，atop，ps，lsof等 网络：iptable，ping，nmap，tcpdump，mtr，traceroute等 系统：iostat，sar，vmstat，nmon等 其他：uname，history，df，systemtop等 4.网络与安全：tcp/ip，http，https，dns，ftp，ssl/tsl等 5.IIS，Apache，Tomcat，缓存服务器，负载平衡器，反向代理，防火墙 6.学习基础架构 容器：Docker，RKT，LXC 配置管理工具：Ansible，Chef，Salt，Puppet 基础设施配置：Terraform和Cloud Formation 7.CI/DI工具（持续集成和交付）：Jenkins，TeamCity，Drone 8.监控软件和基础架构：Nagios，Icing，Datadog，Zabbix，Monit，AppDynanic

原文作者：aihorizon.com 原文链接： Machine Learning, Part I: Supervised and Unsupervised Learning 译者： commondata 监督学习是指我们来教计算机如何“学习”，非监督学习是指让计算机自己学习。监督学习又有两个大的分支，一个是 regression，另一个是 classification。 既然是我们来教计算机如何学习，那就必定有一个“标准答案”。regression 是说，这个标准答案是连续的。 比如说，对三个月销售量的估计。classification 是说，这个标准答案是离散的。比如说，对是否患有cancer的判断。非监督学习就没有标准答案了。比如说，给你一堆数据，让你来分析这堆数据的结构。 上次我们讨论了基于结果的两类学习。这篇文章我们将关注一些其他方面的学习：监督还是无监督。当训练用例被标记了正确结果的时候，监督学习方式为怎样改进学习给出一个反馈。这类似于教官教导某个Agent，它的行为是否正确。对无监督学习来说这个目标很难实现，因为缺乏事先确定的分类。 ·监督学习 监督学习是最常见的分类问题，因为目标往往是让计算机去学习我们已经创建好的分类系统。数字识别再一次成为分类学习的常见样本。更一般地说，对于那些有用的分类系统，和容易判断的分类系统，分类学习都适用。在某些情况下

摘要 ：这几天临近过年，事情有点多，学习总是段段续续的，今天总算完成了CSS的基本知识学习。 学习笔记 ： 西瓜学习javaweb 1.css简述。 1.1 css是什么？有什么作用？ HTML-------》 页面的结构 ------》人的面部（素颜） CSS--------》 美化页面 ------》给人化妆 CSS （Cascading Style Sheets）：层叠样式表 层叠：一层一层叠加 样式表：存储样式的地方，多个样式 就好像：给一个人的面部化妆， 画口红， 画眼影， 打粉底。 HTML标签， 样式1， 样式2， 样式3。 CSS通常称为CSS样表或层叠样式表，主要用于设置HTML页面的文本内容（字体、大小、对其方式等）、图片的外形（高度、宽度、边框样式、边距等）以及版面的布局等外观显示样式。 CSS可以使HTML页面更加好看，CSS色系的搭配可以让用户更舒服，CSS+DIV布局更加灵活，更容易绘制出用户需要的结构。 CSS作用： 修饰HTML页面，更加丰富多彩地展示超文本信息。 1.2 CSS入门案例 <font size= "7" >今天天气好晴朗</font><br/> <font style="font-size: 120px ;">今天天气好晴朗</font> 1.3为什么实用CSS代替HTML属性设置样式 因为HTML属性在单独使用时有一定的局限性

2010年5月21日，下雨了。 天气很凉快。 早上睡到9点，起来出去吃了些早点，然后回来洗个澡，在洗洗衣服，就做在电脑前浪费青春了。 前天把系统换成了win 7 64bit的。 因为之前买了根内存，但是win xp 只能识别出3G。换了win7， 内存是显示了4G,但是系统本身的开销也很大。 而且是64bit的系统，很多软件都不兼容。哥哥就先凑合着用几天，等哪天些实在不爽了，就换成win 2003. 这周都是晚班，下午3点到晚上10点。 加上明天要上12个小时班，今天有4个小时的调休，所以今天只需要上4个小时，即下午6点到晚上10点。 这突然一闲下来到有点不习惯。因为一直都在不停的忙碌，工作，学习，做实验。 因为换系统的原因，很多事情都停了下来，显的非常清闲，有种空虚感，虽然只有2天的时间，但感觉有很长时间没有学习东西了。 朋友对我说，只要我坚持下来，一定很有所建树。 是呀，转眼间就过去2年了，在过个3，5年，也就熬出头了。 干一行爱一行，我是歪打正着的混进了DBA(Database Administrator) 这个行业，而且运气还不差，自入行以来，一直都比较顺利。 电影《阿甘正传》里，Forest Gump 是个传奇人物，他的一生也经历了很多， 同学欺负他时，Jannie 对他说：Run!Forest.Run！ 这句话也影响了Forest Gump 的一生。在Forest

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2010年5月21日，下雨了。 天气很凉快。 早上睡到9点，起来出去吃了些早点，然后回来洗个澡，在洗洗衣服，就做在电脑前浪费青春了。 前天把系统换成了win 7 64bit的。 因为之前买了根内存，但是win xp 只能识别出3G。换了win7， 内存是显示了4G,但是系统本身的开销也很大。 而且是64bit的系统，很多软件都不兼容。哥哥就先凑合着用几天，等哪天些实在不爽了，就换成win 2003. 这周都是晚班，下午3点到晚上10点。 加上明天要上12个小时班，今天有4个小时的调休，所以今天只需要上4个小时，即下午6点到晚上10点。 这突然一闲下来到有点不习惯。因为一直都在不停的忙碌，工作，学习，做实验。 因为换系统的原因，很多事情都停了下来，显的非常清闲，有种空虚感，虽然只有2天的时间，但感觉有很长时间没有学习东西了。 朋友对我说，只要我坚持下来，一定很有所建树。 是呀，转眼间就过去2年了，在过个3，5年，也就熬出头了。 干一行爱一行，我是歪打正着的混进了DBA(Database Administrator) 这个行业，而且运气还不差，自入行以来，一直都比较顺利。 电影《阿甘正传》里，Forest Gump 是个传奇人物，他的一生也经历了很多， 同学欺负他时，Jannie 对他说：Run!Forest.Run！ 这句话也影响了Forest Gump 的一生。在Forest

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论文题目：多个item一起进行推荐的深度强化学习方法 摘要： 推荐系统通过给用户推荐个性化商品，在缓解信息超载或服务这些问题方面起着至关重要的作用。绝大多数传统推荐系统将推荐算法视为静态过程，并且根据固定策略提出建议。在本文中，我们提出一种新颖的推荐系统，该系统具有在与用户互动期间不断改进其策略的能力。我们将用户和推荐系统之间的顺序交互建模为马尔可夫决策过程（MDP），并且用强化学习（RL），在通过推荐一些尝试的item并从用户的反馈中获得对这些item的补充策略。特别是，我们介绍一个在线的用户代理交互环境模拟器，可以在离线预先训练和评估模型参数，然后再上线。此外，我们验证了用户交互期间的用户和智能体之间的关系，并开发出一种新颖的方法将其纳入LIRD框架以获取一段推荐列表的建议。实验结果是基于一个真实的数据，并且显示了我们提出来的框架的有效性。 关键词： 推荐列表的推荐系统，深度强化学习，Actor-Crtic在线环境模拟器。 1：介绍 京东的推荐系统是智能的电子商务应用程序。他们通过建议用户帮助他们完成信息搜索任务，并推荐给他们最适合其需求和偏好的Item（产品，服务或信息）。 推荐系统越来越多近年来很流行，并且已被广泛用于电影，音乐，书籍，兴趣点和社交等领域事件[5，21，22，32–36]。 大多数现有的推荐系统都将推荐过程看做一种如果有固定模型