multiband和replay是两种不同的训练策略，通常用在处理连续学习或者增量学习的场景中。这些策略旨在解决新知识学习导致旧知识遗忘的问题，即所谓的灾难性遗忘。以下是multiband和replay两种策略的基本区别： Multiband: 定义: multiband通常是指一种训练过程，其中模型被设计为可以同时学习和保持对多个任务或数据集的知识（同时学习新旧知识）。这种方法的目标是在整个

为什么使用数据库重演 大型业务关键应用程序不但复杂，而且负载模式和使用模式也相当多。与此同时，这些业务系统要在响应时间、吞吐量、运行时间和可用性方面提供特定服务级别的保证。对系统的任何更改（如升级数据库或修改配置）通常都需要进行全面的测试和验证，然后才能在生产系统中实施这些更改。在移到生产系统之前为了保证安全，数据库管理员(DBA) 需要让测试系统承受与生产环境中的工作量很近似的工作量。DBA

目录结构 注：提前言明 本文借鉴了以下博主、书籍或网站的内容，其列表如下： 1、参考书籍：《Oracle Database SQL Language Reference》 2、参考书籍：《PostgreSQL中文手册》 3、EDB Postgres Advanced Server User Guides，点击前往 4、PostgreSQL数据库仓库链接，点击前往 5、Postgr

prioritized experience replay 思路 优先经验回放出自ICLR 2016的论文《prioritized experience replay》。 prioritized experience replay的作者们认为，按照一定的优先级来对经验回放池中的样本采样，相比于随机均匀的从经验回放池中采样的效率更高，可以让模型更快的收敛。其基本思想是RL agent在一些转移样

experience replay 论文调研 一 论文概要 1 Hindsight Experience Replay(2017 NeurIPS) 在奖励稀疏的情况下,要用强化学习算法训练是很困难的. 本文提出一种通过增设不同的目标, 增加状态转移中获得奖励的次数,从而使得原本不能或者难以训练的稀疏奖励问题变得可训练,易训练. 具体是现实 在每个transaction项中增加一项目标项g,在后

Database Replay将生产系统上的负荷进行采集后还原到测试系统上进行重放，这个特性有助于我们在数据库升级、主机参数修改、数据库参数修改等重大变更实施前在测试系统上完全仿照生产系统的负荷进行全面的测试，量化评估出变更实施后对现有的性能的影响程度。 Database Replay实施的流程是workload_capture->workload preprocess->repl

我们与环境进行互动并且在每个时间步，获得一个动作，状态，奖励，下个状态的元组，学完之后就丢弃，在下个时间步移到下个元组 我们将每个经验元组储存在这个缓冲区中，然后从中抽取一小批元组进行学习，因此我们能够从单个元组中多次学习规律。回顾罕见的状态并充分地利用经验；另一个改善是，过往的经验中每个动作A都以某种方式影响下个状态S，意味着一系列经验元组可能关系非常紧密，如果按照顺序学习会面临受到这种联系影