网易暴力裁员事件:这位开国将军辞去职务 当起了农民(图)

发布时间:2019年12月07日 05:10 编辑:丁琼
乔布斯1997年重返苹果时做的最重要决定就是精简产品线,在他大刀阔斧的改革下,苹果的产品型号从350款直接缩减到10款。这样的强力改革也为苹果后来的复兴打下了坚实基础,2010年该公司股价一举超越微软,成为全世界最值钱的科技公司,这一神话在1997年简直是不可想象的。邓超孙俪家添新丁

张旭豪表示,必须承认,在食品安全管理上,饿了么确实存在失职之处。“我和管理层也应对此承担责任。我们要感谢媒体的监督,诚恳地向信任、支持饿了么的用户表示歉意,向由此受到困扰的商户表示歉意。”英国发生捅人事件

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。美国新奥尔良枪击

“校园网贷看中的是大学生旺盛的购买能力,却忽略了他们有限的资金来源。购买能力与资金来源的严重不匹配,极易引发盲目攀比,面子消费。校园网贷原则上只发放小额贷款,但无节制的利益驱动,使得网贷公司有贷就放,反正最后有父母兜底。”李涛表示。欧冠

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