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北京警方通报男子故宫吸烟:对三人分别罚款200元

2019年09月03日 04:28 来源: 人才新干线

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昨天,不少市民发现,暴雨倾盆,除了老城区,像是仙林大道这样的新城也出现了大量积水。“仙林大道路宽,而且是新城,地下网管都是新规划后建设的,怎么也会积水?”相关人员解释说,主要是仙林那一片区是昨天雨量最大的点,下得急而且大。此外,这个地带还和环陵路相通,直接承接了紫金山下来经环陵路而来的水,所以造成了积水。“一起进步,共同担当”,是学习小组(微信号:xuexixiaozu)组员的共同责任。来,让我们梳理一下十八大来,习近平说给青年的话。

其中Policy Network用来在Selection和Expansion阶段,衡量为每一个子节点打分,找出最有希望、最最需要预先展开的那个子节点。Policy Network网络的训练,是通过观察其他人类之间对弈的棋局来学习的,主要学习的目标是:“给定一个棋局,我接下来的一步应该怎么走”?(这是一个静态的过程,不用继续深入搜索更深层的子节点)为此,AlphaGo先读取KGS(一个网络围棋对战平台)上面近16万局共3000多万步的人类走法,通过Supervised Learning的方法,学习出来一个简单的SL Policy Network(同时还顺便训练出来Simulation阶段用来一路算到决胜局使用的Rollout Policy)。然后基于这个在人类棋局上学习出来的SL Policy Network, 使用强化学习(Reinforcement Learning)的方法通过自己跟自己对弈,来进一步优化Policy Network。这么做的原因,一个可能的原因是通过人类棋局学出来的SL Policy Network,受到了人类自身能力的局限性的影响(KGS棋局中包含了很多非专业棋手,实力层次不齐),学不出特别好的策略来。那不如在此基础上,自己跟自己打,在此过程中不断学习不断优化自己的策略。这就体现了计算机的优势,只要不断电,计算机可以不分昼夜不断自己跟自己下棋来磨练棋艺。RL Policy Network初始参数就是SL Policy Network的参数,但青出于蓝而胜于蓝,实验指出RL跟SL策略对弈,RL胜率超过80%。RL Policy Network也是最终应用在实际对战过程中MCTS Selection阶段的策略。10分快3_快3链接_10分快3链接|22270.COM从左到右:皮克斯的数字科学家埃德·卡特穆尔、皮克斯的前任CEO史蒂夫·乔布斯、皮克斯的首席创意官约翰·拉赛特女司机强行并线之后,男司机跟随驶出主干道,两人互相追逐开起斗气车,直至最后失去理智殴打演变成治安事件。在此阶段,两名司机因开斗气车需承担的责任是一样的,面临的处罚也相同。交通法规定,驾驶机动车禁止开斗气车,否则按规定处以100元罚款。“开斗气车,最坏的情况就是像视频里那样你来我往,没有一方礼让一下,最后变成更严重的事件。”一线交警说,其实只要其中有一方礼让一下或者报警处理,都有可能不了了之,不再出现其他问题。。

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