164-百战程序员-AI算法工程师就业班2022 - 猎人搜索 轻松搜寻全网资源

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• file:9：栈与双端队列_ev.mp4
• file:27：二叉树获取最小值_ev.mp4
• file:8：Linux_常用命令_cd命令_ev.mp4
• file:25：Linux_文件的压缩与解压缩处理_ev.mp4
• file:67：代码实战_DPPO_GlobalPPO和Workers交替执行_ev.mp4
• file:65：DPPO分布式PPO_ev.mp4
• file:64：代码实战_剖析PPO代码中如何体现Off-Policy的学习方式_效果展示_ev.mp4
• file:63：代码实战_定义PPO1和PPO2不同版本Actor的Loss计算逻辑_ev.mp4
• file:62：代码实战_PPO与环境整体交互_Actor与Critic网络构建_ev.mp4
• file:61：PPO_PPO1、TRPO、PPO2三种不同的方式解决两个分布不同的问题_ev.mp4
• file:60：PPO_重要性采样的问题_期望矫正但是方差还是不同带来的问题_ev.mp4
• file:59：PPO_通过重要性采样使得PPO可以做Off-Policy学习_ev.mp4
• file:58：PPO_强调AC如何输出连续型动作_区分On-Policy与Off-Policy_ev.mp4
• file:57：TD3_使用DoubleNetwork优化DDPG_ev.mp4
• file:52：代码实战_A3C_讲解线程中worker和GlobalNet交互_代码运行效果展示_ev.mp4
• file:50：代码实战_A3C_结合流程图分三点总结前面讲的代码_ev.mp4
• file:49：代码实战_A3C_定义AC网络结构_定义worker拉取参数和更新全局网络参数的逻辑_ev.mp4
• file:48：代码实战_A3C_增加actor探索性用到熵_定义worker正太分布抽样和求梯度的逻辑_ev.mp4
• file:47：代码实战_A3C_定义Worker计算loss的逻辑_针对连续型的action提高actor探索性_ev.mp4
• file:46：代码实战_A3C_讲解Coordinator调度多线程运算_ev.mp4
• file:45：Pendulum环境_根据网络预测的μ和σ得到连续型的action值_ev.mp4
• file:44：A3C架构和训练流程_ev.mp4
• file:43：代码实战_详解Critic网络构建及训练_ev.mp4