深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点.它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合,并能够通过端对端的学习方式实现从原始输入到输出的直接控制.自提出以来,在许多需要感知高维度原始输入数据和决策控制的任务中,深度强化学习方法已经取得了实质性的突破.该文首先阐述了三类主要的深度强化学习方法,包括基于值函数的深度强化学习、基于策略梯度的深度强化学习和基于搜索与监督的深度强化学习;其次对深度强化学习领域的一些前沿研究方向进行了综述,包括分层深度强化学习、多任务迁移深度强化学习、多智能体深度强化学习、基于记忆与推理的深度强化学习等.最后总结了深度强化学习在若干领域的成功应用和未来发展趋势.

完整的PDF版　第1章绪论　　1.1从生物神经网络到人工神经网络　　1.2人工神经网络的发展史　　1.3人工神经网络的应用　　1.4生物神经元　　1.5人工神经元模型　　1.6神经网络的结构　　1.7神经网络的特点　　1.8神经网络的学习方式　　第2章MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型　　2.1MATLAB工具箱的神经元模型　　2.2MATLAB工具箱中的神经网络结构　　2.3MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性　　2.3.1网络对象属性　　2.3.2子对象属性　　第3章感知器　　3.1感知器神经元及感知器神经网络模型　　3.2感知器的学习　　3.3感知器的局限性　　3.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计　　3.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真　　3.6感知器应用于线性分类问题的进一步讨论　　第4章线性神经网络　　4.1线性神经网络模型　　4.2线性神经网络的学习　　4.3线性神经网络的MATLAB仿真程序设计　　4.3.1线性神经网络设计的基本方法　　4.3.2线性神经网络的设计例程　　第5章BP网络　　5.1BP神经元及BP网络模型　　5.2BP网络的学习　　5.2.1BP网络学习算法　　5.2.2BP网络学习算法的比较　　5.3BP网络泛化能力的提高　　5.4BP网络的局限性　　5.5BP网络的MATLAB仿真程序设计　　5.5.1BP网络设计的基本方法　　5.5.2BP网络应用实例　　第6章径向基网络　　6.1径向基网络模型　　6.2径向基网络的创建与学习过程　　6.3其他径向基神经网络　　6.4径向基网络的MATLAB仿真程序设计　　第7章竞争型神经网络　　7.1竞争型神经网络模型　　7.2竞争型神经网络的学习　　7.3竞争型神经网络存在的问题　　7.4竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第8章自组织神经网络　　8.1自组织特征映射神经网络模型　　8.2自组织特征映射神经网络的学习　　8.3学习向量量化神经网络模型　　8.4学习向量量化神经网络的学习　　8.5LVQ1学习算法的改进　　8.6LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第9章反馈型神经网络　　9.1Elman神经网络　　9.2Hopfield神经网络　　9.3反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第10章图形用户界面　　10.1图形用户界面简介　　10.2图形用户界面应用示例　　10.3图形用户界面的其他操作　　第11章Simulink　　11.1Simulink神经网络仿真模型库简介　　11.2Simulink应用示例　　第12章自定义网络　　12.1自定义神经网络　　12.1.1自定义神经网络的创建　　12.1.2自定义神经网络的初始化、训练与仿真　　12.2自定义函数　　附录A神经网络工具箱函数　　参考文献

在发展迅速的无线互联网时代，智能手机（平板电脑）等移动设备已逐步进入人们的生活，传统的课堂已经不能满足学生日益提高的学习要求，而网络化的在线学习系统提供大量的资源并打破时间和空间的限制，为学生和教师提供一个良好的互动平台。
移动学习作为一种新的数字化学习方式，满足了学习者随时随地学习的需求。
在市场上成熟的智能手机操作系统中，Android内核基于Linux平台，有着较快的处理速度和较好的系统性能，使用平台无关的Java语言作为其开发语言，可移植性好，可以广泛支持智能手机、平板电脑等移动设备，是移动学习软件研究和开发的首选平台。
设计并实现一个移动学习系统，授课教师通过后台管理系统以Web的形势对服务器端进行数据管理，管理课程学习资料、课程练习，与学生进行在线交流等。
学生通过Android客户端以无线网络的形式查询课程通知、学习课程材料、进行测试和在课程论坛上参与在线交流等，用户在客户端登录后，服务端会根据用户的个人信息为用户返回相应的课程信息，用户可以选择在线学习课程或下载离线学习包，这样在没有网络的情况下用户可以正常使用系统进行学习。

ThinkPHP5.0+小程序商城构建全栈应用....第1章前言：不同的时代，不同的Web我们说，做一个产品，真的只是做一个产品吗？恐怕不是。
现代的Web产品是一个产品矩阵，需要有良好的服务器端架构来支撑整个产品体系。
本小节，我们将对现代Web体系做一个介绍，并对课程所需要学习的知识点有一个初步的了解。
...1-1前言与导语1-2产品所使用的技术1-3课程流程与体系1-4扩展课程：1-5项目特点1-6TP5技术点简介1-7微信技术点简介1-8MySQL技术点简介1-9学习方式1-10前置知识需求1-11扩展课程《理解Web与前端》1-12扩展课程《第三方组件应该合理选择，特别是在学习阶段》1-13维护与提问第2章环境、工具与准备工作工欲善其事必先利器。
我们要做一个全栈项目，那么就必须先将环境搭建好。
此小节中，我们将搭建产品开发、运行所需要的必须环境，并对常见工具的使用技巧进行详细的介绍。
2-1环境与开发工具2-2安装xampp2-3下载ThinkPHP52-4三端命名与运行ThinkPHP52-5PHPStorm安装及常见使用技巧2-6TP5层次结构2-7扩展：TP5自带的WebServer2-8在PHPStorm下断点调试代码2-9PATH_INFOURL路径模式解析第3章模块、路由与获取请求参数本小节中我们将对TP5的入口文件、三种URL访问模式、虚拟域名配置、路由定义等知识做详细的讲解。
3-1来编写一个简单的模块（多模块与模块命名空间）3-2配置虚拟域名简化URL路径3-3安装PostMan3-4三种URL访问模式3-5定义路由3-6获取请求参数3-7产品功能讲解与分析3-8Navicat安装以及数据库设计初步分析。
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一组Java学习方式的文档大家学习java可以看看哦~

在中国管理学界和企业界，罗宾斯博士的《管理学》毫无疑问是最受欢迎和采用量最大的教材，且连续数年畅销不衰。
但管理是一个动态的学科，关于管理的教科书也必须不断适应环境的巨大变化。
本书第7版在成功地保持了管理学四个基本功能的思路、内容和特征的基础上，增加了与经济全球化和信息有关的电子商务、工作场所的精神、利益相关者关系管理、虚拟团队、团队建设、高绩效组织、价值链管理、工作与生活的平衡等大量现实世界的新专题和新特征，以便更好地反映管理领域中实践和研究的新发展，体现21世纪激动人心的管理。
本书是一本公认的优秀管理学教科书，被美国800多所大学和学院选作教材，并在世界许多国家和地区受到欢迎。
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博采众长，荟萃了90年代以来管理学各个领域所有重要的和最新的研究成果。
尤其是对管理的社会责任和道德、战略管理和企业家精神、组织和职务的设计、组织行为的基础、领导理论和沟通，以及人际关系技能的讨论，更是取材丰富、分析透彻、见解独到而精辟。
不仅如此，作者还颇具匠心地设计了多种管理两难问题主题框，引入了自我测评和快速反应练习等多种学习方式，并编入了大量的精彩案例。
从而使本书既适用于教学和培训，又适用于各类管理人员自学。
　　作者简介　　斯蒂芬·P·罗宾斯博士，曾经就职于壳牌石油公司和雷诺金属公司，他先后任教于布拉斯加大学、康科迪亚大学、巴尔的摩大学、南伊利诺伊大学，以及圣迭戈州立大学。
教学之余，罗宾斯博士还积极参加世界教师田径比赛。
在1993年中，他打破并平了室内55米、60米和200米跑的世界记录。
他目前是美国50岁～54岁年龄段的全国短跑冠军。

数据科学正在快速发展成所有行业开发人员和管理人员的关键技能，它看起来也十分有趣。
但是，它非常复杂，虽有许多工程和分析工具助力，却也难清楚掌握现在做得对不对，哪里是不是有陷阱。
在本文中，我们解释了如何发挥数据科学的作用，理解哪里需要它，哪里不需要它，以及如何令它为你产生价值，如何从先行者那里获得有用的经验。
这是“GettingAHandleOnDataScience”系统文章中的一部分，你可以通过此RSS予以订阅。
大多数类型的机器学习项目归根结底通常是使用监督式学习方式进行分类或回归。
特征工程是大多数机器学习过程中的一个关键组成部分。
像K均值（K-means）之类无人监督式的学习算法能用于你事前

迩来在做一个对于繁杂场景下车牌识另外名目，对于字符识别举行了钻研。
目前OCR的阻滞主若是基于模板匹配，TESSERACT库以及普通流行的深度学习方式举行识别。
收缩包里有两个工程文件，一个是基于模板匹配的字符识别（尺度模板库已经做好放进去了，不需要自己在做，直接运行就能够了），另一个是使用google开源TESSERACT库的字符识别，能够实现手写字母（大小写均可）识别，准确率抵达92%以上。

该段代码可在matlab软件上可实施，实现LLE降维，为学习方式识别及其余流形的降维方式提供参考

实现为了线性代数的机械学习方式。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。