Sequence

题目描述 Welcome to Innopolis city. Throughout the whole year, Innopolis citizens suffer from everlasting city construction. From the window in your room, you see the sequence of n hills, where i -th of them has height a i . The Innopolis administration wants to build some houses on the hills. However, for the sake of city appearance, a house can be only built on the hill, which is strictly higher than neighbouring hills (if they are present). For example, if the sequence of heights is 5, 4, 6, 2, then houses could be built on hills with heights 5 and 6 only. The Innopolis administration has an

和P9.4思路一样，只是D=5，这里只放第1小题。 代码： %% ------------------------------------------------------------------------ %% Output Info about this m-file fprintf('\n***********************************************************\n'); fprintf(' <DSP using MATLAB> Problem 9.5.1 \n\n'); banner(); %% ------------------------------------------------------------------------ % ------------------------------------------------------------ % PART 1 % ------------------------------------------------------------ % Discrete time signal n1_start = 0; n1_end = 100; n1 = [n1_start:1:n1_end]; xn1 = cos(0.15*pi*n1); % digital

来源：深度强化学习实验室 本文 约15000字 ，建议 阅读10+分钟 本文为你深入浅出、全面系统总结强化学习的发展及未来展望。 深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了端到端学习。深度强化学习的出现使得强化学习技术真正走向实用，得以解决现实场景中的复杂问题。从2013年DQN（深度Q网络，deep Q network）出现到目前为止，深度强化学习领域出现了大量的算法，以及解决实际应用问题的论文， 本文将阐述深度强化学习的发展现状，并对未来进行展望。 一、深度强化学习的泡沫 2015 年，DeepMind 的 Volodymyr Mnih 等研究员在《自然》杂志上发表论文 Human-level control through deep reinforcement learning[1]，该论文提出了一个结合深度学习（DL）技术和强化学习（RL）思想的模型 Deep Q-Network（DQN），在 Atari 游戏平台上展示出超越人类水平的表现。自此以后，结合 DL 与 RL 的深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）迅速成为人工智能界的焦点。 过去三年间，DRL 算法在不同领域大显神通：在视频游戏 [1]、棋类游戏上打败人类顶尖高手 [2,3]

作者 | Jay Alammar 译者 | 香槟超新星，责编 | 夕颜 来源 | CSDN（ID:CSDNnews） 注意力机制是一种在现代深度学习模型中无处不在的方法，它有助于提高神经机器翻译应用程序性能的概念。在本文中，我们将介绍Transformer这种模型，它可以通过注意力机制来提高训练模型的速度。在特定任务中，Transformer的表现优于Google神经机器翻译模型。但是，最大的好处来自于Transformer如何适用于并行化。实际上，Google Cloud建议使用Transformer作为参考模型来使用其Cloud TPU产品。因此，我们试试将模型分解开吧，看看它是如何工作的。 Attention is All You Need一文中提出了Transformer。它的TensorFlow实现是Tensor2Tensor包的一部分。哈佛大学的NLP团队创建了一份指南，用PyTorch实现对这篇文章进行注释。在本文中，我们将试着尽可能地简化讲解，并逐一介绍概念，希望能让那些对这方面没有深入知识的人们更容易理解Transformer。 Transformer概览 首先，让我们先将模型视为一个黑盒。在机器翻译应用程序中，这个模型将拿一种语言中的一个句子，然后以另一种语言输出其翻译。 打开擎天柱的引擎盖（Optimus Prime，Transformer与变形金刚是同一个词

Mybatis-Plus 一、特性 二、使用步骤 1、创建数据库 mybatis_plus，创建表 2、创建SpringBoot项目！ 3、导入依赖 4、配置 5、建实体类 6、mapper接口 7、入口类扫描dao 三、配置日志 四、CRUD扩展 1、插入操作 2、主键生成策略 3、更新操作 4、自动填充 1. 方式一：数据库级别（工作中不允许你修改数据库） 2. 方式二：代码级别 5、乐观锁 测试一下MP的乐观锁插件 6、查询操作 7、分页查询 8、删除操作 9、逻辑删除 10、性能分析插件 11、条件构造器 12、代码自动生成器 感谢B站up主【狂神说Java】原文，有学习的伙伴可以看这位up主！ 一、特性 无侵入：只做增强不做改变，引入它不会对现有工程产生影响，如丝般顺滑 损耗小：启动即会自动注入基本 CURD，性能基本无损耗，直接面向对象操作， BaseMapper 强大的 CRUD 操作：内置通用 Mapper、通用 Service，仅仅通过少量配置即可实现单表大部分 CRUD 操作，更有强大的条件构造器，满足各类使用需求, 以后简单的CRUD操作，它不用自己编写 了！ 支持 Lambda 形式调用：通过 Lambda 表达式，方便的编写各类查询条件，无需再担心字段写错 支持主键自动生成：支持多达 4 种主键策略（内含分布式唯一 ID 生成器 - Sequence）

往期文章链接目录 文章目录 往期文章链接目录 BERT Recap Overview BERT Specifics There are two steps to the BERT framework: pre-training and fine-tuning Input Output Representations Tasks results Ablation studies Effect of Pre-training Tasks Effect of Model Sizes Replication study of BERT pre training that includes the specific Modifications Training Procedure Analysis RoBERTA tests and results Results 往期文章链接目录 BERT Recap Overview Bert (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) uses a “masked language model” to randomly mask some tokens from the input and predict the original vocabulary id of the