[背景]     这是我发的多少道模拟题了......     本道题表面和善，内在虚伪，因为，如果用纯模拟，你的程序将一塌糊涂.. [#188][USACO 3.1 Shaping Regions] 题目描述N个不同的颜色的不透明的长方形(1 <= N <= 1000)被放置在一张宽为A长为B的白纸上。这些长方形被放置时，保证了它们的边与白纸的边缘平行。所有的长方形都放置在白纸内，所以我

有作者在ECOC上讲的视频 https://www.youtube.com/watch?v=8pLfItf_yws&t=271s 一种针对相位噪声的端到端学习模型，在autoencoder中加入了卷积层，模型有2dB的增益。 背景： 相位噪声是相干光通信系统中很大的问题，有很多关于载波相位估计和相位噪声增强技术。比如，log-likelihood ratio (LLR)用来处理参与相位噪声

【题目大意】： A*B的矩阵，按上下顺序给出N个小矩形，每个小矩形都有一种颜色，求最后所有颜色的覆盖面积。 【题目分析】： 很经典的线段树的题目，我以前用的就是线段树的方法，但是还有更好的做法，那就是传说中的矩形切割。 其实矩形切割并不是很难理解，实际上他还有一个名字叫做冰块上浮法，怎么理解呢。 这道题无非好像是在墙上糊纸，在最上面的肯定不会受到其他的遮挡，所以说应该全能看到。然后下面的

原文链接：https://www.jianshu.com/p/30320be9d3ca jp@gc Throughput Shaping Timer。翻译过来就是吞吐量整形定时器。如下图： 它可以设计梯度的并发请求，并且每种并发请求量(RPS)都可以设定执行的时间。 压测完成后，可以通过Jmeter的聚合报告查看压测结果。如下图： 但是这里存在一个问题。就是如果我想要知道每一种RPS下

摘要 ------事实证明，塑形是提高强化学习表现的一种有力但不稳定的手段。Ng，Harada 和 Russell (1999)提出了一种基于势能的塑形算法，通过增加塑形奖励来保证学习器学会最佳行为。 ------在这篇文章中，我们证明了这个塑形算法和几个强化学习算法所需的初始化步骤之间的某些相似之处。更具体地说，我们证明了一个基于塑形算法的势能函数的初始 Q Q Q 值的强化学习器在整个学