超过1000本的计算机经典书籍、个人笔记资料以及本人在各平台发表文章中所涉及的资源等。书籍资源包括C/C++、Java、Python、Go语言、数据结构与算法、操作系统、后端架构、计算机系统知识、数据库、计算机网络、设计模式、前端、汇编以及校招社招各种面经~
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本课程主要介绍强化学习的基础知识,其目标是帮助同学们快速、顺利地进入强化学习及其应用领域的研究工作。课程主要内容包含有限马尔可夫决策过程,动态规划,无模型预测与控制(SASA,Q-Learning),价值函数逼近(DQN),策略梯度方法(REINFORCE),执行者/评论者方法(AC,TRPO,PPO),连续动作空间的确定性策略(DDPG)。
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贡献度的统计数据包括代码提交、创建任务 / Pull Request、合并 Pull Request,其中代码提交的次数需本地配置的 git 邮箱是 Gitee 帐号已确认绑定的才会被统计。