张士玉小黑屋

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神经网络之手写数字文章目录神经网络之手写数字00.写在之前01.代码框架02.开始做一些准备工作03.框架的开始04.训练模型构建05.手写数字的识别06.想看源码的同学戳这里07.思考首先鼓掌，又是一个有收获的五一小假期，想前年五一出门旅游，去年五一疫情在家写了爬虫【就是我博客里的那个口袋妖怪】，这个五一就写了一个神经网络。代码参考学习于python神经网络编程这本书。实话实说，这本书看了好几次

发布人：Google机器人团队高级研究员KarolHausman和研究员YevgenChebotar 通用机器人要想发挥最大的作用，就需要能够完成一系列的任务，如清洁、维护和运送。但是，使用离线强化学习 (RL)（智能体使用以前收集的数据开展训练，在试验和错误中学习的一种方法）来训练，即使是一个单一任务（例如抓取），也可能需要花费成千上万个机器人小时，此外还需要大量的工程来大规模实现机器人系统的自主操作。因此，随着任务数量的增加，使用

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之前的《疑难杂症,面试遇到根本不懂的题目怎么办》中留了一下问题，“如果想完全确定第10列缺失的数到底是什么，那么至少需要多少检验位？其实解决这个问题要从帽子问题来入手，帽子问题的基本规则就是玩家只能看到别人头上的帽子，而无法知道自己头上的帽子颜色。这其实是典型的”只错一位“情况下的纠错问题。帽子问题帽子问题的经典表述如下：个监狱关押着N个死囚。一天监狱长找到他们,并交给他们一个看起来很残酷的任务。规则是:一会给你们每人随机戴1顶帽子,而帽子要么是黑色要么是白色,概率相等，而且发的帽子当中必然有红有黑。你们看不到自己帽子的颜色,但是可以看到其他人的