本篇文档主要讲述kwin绘制模糊特效的流程，和相关函数的理解注释。 相关文件和函数 src/plugins/windowsystem/windoweffects.cpp 主要进行窗口的查询和窗口属性的设置。 // 启用或禁用窗口模糊效果，根据给定的窗口ID、启用标志和区域，启用…

序言 最近在研究libdrm、DRM以及KWin，发现要真正理解Linux图形栈从上到下的机制，最好的、最易于理解的方法是将KWin、libdrm和DRM由上到下的调用过程暨代码统一进行研究，这样才能更好地理清其中的关系，把握总体全貌，因…

KWin事件总结和相关类介绍 目录 KWin事件总结和相关类介绍 1、事件相关模块 1.1 事件类型 1.2 事件管理 1.3 事件过滤器 2、KWin其他模块整理 2.1 窗口 2.2 Item 2.3 scene 3、事件传递流程 3.1 事件整体流程 3.2 事件传递时序图 4、事件流程样例 4.1 鼠标拖动修…

转http://www.cnblogs.com/kenkofox/archive/2010/04/23/1719009.html ！！！Java要转换字符编码：就一个String.getBytes("charsetName")解决，返回的字节数组已经是新编码的了~~至于后边是new String组装还是网…

跟着莫烦老师的强化学习教程时做的笔记，原贴：https://mofanpy.com/tutorials/machine-learning/reinforcement-learning/ A3C Asynchronous Advantage Actor-Critic 一句话概括 A3C: Google DeepMind 提出的一种解决 Actor-Critic 不收敛问题的算法. …

先解释一下什么叫异步、什么叫并发： **异步：**和同步相对，同步是顺序执行，而异步是彼此独立，在等待某个事件的过程中继续做自己的事，不要等待这一事件完成后再工作。线程是实现异步的一个方式，异…

上一篇对Actor-Critic算法的学习，了解Actor-Critic的流程，但由于普通的Actor-Critic难以收敛，需要一些其他的优化。而Asynchronous Advantage Actor-Critic（A3C）就是其中较好的优化算法。 A3C Introduction 为了打破…

阅读本文可参考我以前的文章《强化学习实践教学》https://tianjuewudi.gitee.io/2021/07/16/qiang-hua-xue-xi-shi-jian-jiao-xue/#toc-heading-29，其中的连续动作空间上求解RL章节是本文的基础，其中的DDPG和Actor-Critic除了Target网络外其余都一致。 …

A3C 源码解析 标签（空格分隔）： 增强学习算法 源码 该代码实现连续空间的策略控制 """ Asynchronous Advantage Actor Critic (A3C) with continuous action space, Reinforcement Learning. Using: tensorflow r1.3 gym 0.8…

A2C Advantage Actor-Critic 是一个随机变量，在采样数据不非常充足的情况下，方差会很大，如何提高训练的稳定性呢？直接估算G的期望值， 让期望值去代替采样到的值。 在Q-learning中有两种Critic 用MC会更精确但TD会更稳…

基本概念 Actor-Critic（AC） AC全称Actor-Critic，中文名演员-评论家算法。AC算法是一种既基于值函数、又基于策略函数的算法。这里所说的基于值函数的算法，主要指的是算法本身输出的所有动作的价值，根据最高价值来选择…

1 A3C简介 A3C全称Asynchronous Advantage Actor-Critic，顾名思义，它采用的是Actor-Critic的形式（需要回顾Actor-Critic的，可以点击这里【强化学习】Actor-Critic（演员-评论家）算法详解）。为了…

跟着李宏毅老师的视频，复习了下AC算法，新学习了下A2C算法和A3C算法，本文就跟大家一起分享下这三个算法的原理及tensorflow的简单实现。 视频地址：https://www.bilibili.com/video/av24724071/?p4 1、PG算法回顾 在PG算法中&#…

文章目录 一、动机二、A3C算法 一、动机 基于AC框架的算法很难收敛，因此可以采用DQN的经验回放的方法降低数据间的相关性，基于这种思想A3C算法采用异步的思想降低数据间的差异性，具体做法：在多个线程里与环境进行交互&#xff0c…

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1602.01783v1.pdf A3C（异步优势演员评论家）算法，设计该算法的目的是找到能够可靠的训练深度神经网络，且不需要大量资源的RL算法。 在DQN算法中，为了方便收敛使用了经验回放…

A2C是一个很好的policy-based框架，是一种on-policy算法。但是由于其Critic部分是一个输入信号连续的nn，有神经网络基础的应该知道，这样的网络是学不到东西的。根据A2C中Actor的更新公式，既然Advantage Function估计不准确&#xf…

由AC到A3C Actor-Critic(AC)参考 Actor-Critic(AC) Actor-Critic是基于Policy-Gradient的。 在AC基础上有了A2C和A3C，具体介绍： 强化学习AC、A2C、A3C算法原理与实现！ A3C策略参数的梯度更新和Actor-Critic相比，增加了策略 π \…

Asynchronous Advantage Actor-Critic A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) 是一种多线程并行化的强化学习算法，它在强化学习任务中使用多线程异步执行多个智能体，以加快训练过程并提高策略的稳定性。A3C 是在传统的 Advantage Actor-Critic (A2…

1. A3C的引入 上一篇Actor-Critic算法的代码，其实很难收敛，无论怎么调参，最后的CartPole都很难稳定在200分，这是Actor-Critic算法的问题。但是我们还是有办法去有优化这个难以收敛的问题的。 回忆下之前的DQN算法，为了…

强化学习: A3C算法原理 深度强化学习框架使用异步梯度下降来优化深度神经网络控制器。提出了四种标准强化学习算法的异步变体，并证明并行actor-learners在训练中具有稳定作用，使得四种方法都能成功地训练神经网络控制器。首先明确什么是A3C？…