https://avatars.githubusercontent.com/u/103393591

Deep Q-Network (DQN) (Value-Based learning)

寻找最佳的Q值函数

实际并不知道最佳的Q值函数,需要使用神经网络 Q(s,a;w) 来近似最佳的Q值函数。

实际流程大致为当前状态转换为矩阵后,通过卷积层提取特征向量,再通过全连接层得到Q值向量,此时的Q值向量每一个元素代表某一个动作的得分。

为Docker配置启用IPV6网络并配置给容器自动分配IPV6地址(2023最新)

前言

观望了全网的Docker启用IPV6的方法,要么是Docker版本更替法子不通了,要么是没说明一些前置条件的细节,导致方法也用不了,所以这里记录一下我走通的方法,一个兼容高低版本Docker和不同网络环境的方法

高效探索学习解决组合图分区问题(基于强化学习的优化算法)

前言

老板下指示复现两篇文章,这是其中一篇

https://arxiv.org/pdf/2205.14105v1.pdf

文章的原理什么的已经大部分明白了但仍然有部分懂,故而做下记录,以备后续复现或深入了解

原始数据

ER40/BA40到ER500/BA500

https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/download/5723/5579

https://journals.aps.org/rmp/abstract/10.1103/RevModPhys.74.47

分别命名为ER和BA数据集

Python加速科学运算的一些小技巧

原地操作

使用

1
2
3
4
a = 1
b = 1
a += b
print(a) # 结果是2

而不是使用

1
a = a + b

好处是内存不会复制扩展,只使用a和b的内存运算

1
2
3
4
import numpy as np
X = np.arange(12).reshape(3, 4)
Y = np.array([[2, 1, 4, 3], [1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]])
np.concatenate([X, Y], axis=0), np.concatenate([X, Y], axis=1)

检测内存是否一致,在下面的例子中,用Python的id()函数演示了这一点, 它提供了内存中引用对象的确切地址。 运行Y = Y + X后,会发现id(Y)指向另一个位置。 这是因为Python首先计算Y + X,为结果分配新的内存,然后使Y指向内存中的这个新位置。

通过GCN生成概率图引导树搜索解决图的组合优化问题

前言

老板下指示复现两篇文章,这是其中一篇

https://arxiv.org/pdf/1810.10659.pdf

文章的原理什么的已经大致明白了但仍然有小部分不懂,故而做下记录,以备后续复现或深入了解

原始数据

Training Data

https://www.cs.ubc.ca/~hoos/SATLIB/benchm.html

Testing Data

SAT Competition 2017

https://helda.helsinki.fi/bitstream/handle/10138/224324/sc2017-proceedings.pdf

深度学习环境安装(李沐老师相关)

由于之前有写过一键安装jupyter的shell脚本,所以这里只需要找一个服务器就够了

https://github.com/spiritLHLS/one-click-installation-script#%E4%B8%80%E9%94%AE%E5%AE%89%E8%A3%85jupyter%E7%8E%AF%E5%A2%83

1
curl -L https://raw.githubusercontent.com/spiritLHLS/one-click-installation-script/main/install_scripts/jupyter.sh -o jupyter.sh && chmod +x jupyter.sh && bash jupyter.sh

又由于之前玩Linux积攒了很多机器,找了一台腾讯云广州的4C3C80G和OVH法国的4C2C25G的机器测试了一下

共享D盘给同一局域网下的其他电脑(WiFi)

要通过WiFi共享D盘给其他电脑,可以使用以下方法:

1.创建共享文件夹:首先,需要在D盘上创建一个共享文件夹。右键单击D盘上的文件夹,选择"属性",然后切换到"共享"选项卡。点击"高级共享",勾选"共享此文件夹"选项,并为文件夹指定一个共享名称。(或者直接就右键D盘,打开属性)