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baselines示例程序train_cartpole.py的ImportError_python_腳本之家
1 from baselines import deepq 而在我們導(dǎo)入deepq的時候,將會執(zhí)行deepq文件夾下的__init__.py文件,于是我們打開這一文件: 1 2 3 4 5 6 7 from baselines.deepq import models # noqa from baselines.deepq.build_graph import build_act, build_tr
www.dbjr.com.cn/article/2487...htm 2025-5-27
Oracle中基于hint的3種執(zhí)行計劃控制方法詳細(xì)介紹_oracle_腳本之家
3,基線保存了hint和執(zhí)行計劃的hash_value,因此優(yōu)化器在判定是否采用基線時還需要驗證是否有對應(yīng)的計劃存在。 4,可以通過設(shè)置OPTIMIZER_CAPTURE_SQL_PLAN_BASELINES為true來為每一條執(zhí)行過的SQL語句自動創(chuàng)建基線,默認(rèn)情況下不會創(chuàng)建基線。 5,通過查詢視圖DBA_SQL_PLAN_BASELINES可以獲得已經(jīng)創(chuàng)建的基線。 6,使用dbms_spm...
www.dbjr.com.cn/article/522...htm 2025-6-11
OpenAI Function Calling特性示例詳解_python_腳本之家
我認(rèn)為這是一種比Plugin更優(yōu)雅的方式,給開發(fā)者提供了更多的自由度,一方面識別出何時需要調(diào)用函數(shù)來對輸出格式化,一方面設(shè)定具體的格式化數(shù)據(jù)有助于接入后續(xù)業(yè)務(wù)邏輯。達(dá)到盡可能保證(注意這里,是根據(jù)你的函數(shù)描述最大可能保證,不能100%)LLM輸出可控的基礎(chǔ)上,來增強自己業(yè)務(wù)的目的。
www.dbjr.com.cn/python/291574v...htm 2025-6-3
176萬!GPT-4發(fā)布詳解如何查看OpenAI的下載量_python_腳本之家
在OpenAI的官網(wǎng),也公開了GPT的Python調(diào)用第三方庫:openai。 今天我們就來看看,這個Python智能接口~ 1、代碼說明 開發(fā)過Python項目的同學(xué)都知道,在開發(fā)過程中,我們需要調(diào)用不同的第三方庫。例如我自己開發(fā)了一個自動化辦公的專用第三方庫:python-office,我想看一下這個庫在全網(wǎng)的下載量,有2個辦法: ...
www.dbjr.com.cn/article/2782...htm 2025-6-7
導(dǎo)入tensorflow:ImportError: libcublas.so.9.0 報錯_python_腳本之家
問題:找不到cuda9.0的版本。 出現(xiàn)該錯誤的主要原因:cuda未安裝或者cuda的版本有問題 這個錯誤在安裝tensorflow時經(jīng)常會出現(xiàn),但是在官方的常見問題中沒有提到, 如果你使用下面的方法沒有解決的話,可以在評論中留言。 對于tensorflow 1.7版本,只接受cuda 9.0(9.1也不可以!),和cudnn 7.0,所以如果你安裝了cuda9.1和cu...
www.dbjr.com.cn/article/1778...htm 2025-5-30
Oracle DBA手記2 數(shù)據(jù)庫診斷案例與內(nèi)部恢復(fù)實踐 (蓋國強,崔華) pdf...
使用sql plan baselines影響已加入hints的sql執(zhí)行計劃 探究oracle的列長度統(tǒng)計 part 3 開發(fā)基礎(chǔ) 5 深入解析回滾段107 回滾段基礎(chǔ)知識107 細(xì)看回滾段111 回滾段的使用114 seq(序列值)、wrap(環(huán)繞)和extend(擴展)119 回滾和提交123 自己動手構(gòu)造cr塊124 第6章 connect by可以做什么?133 connect by是什么?133 conne...
www.dbjr.com.cn/books/1052...html 2025-4-28
強化學(xué)習(xí)精要:核心算法與TensorFlow實現(xiàn) (馮超著) pdf高清版[87MB...
5 Gym 與Baselines 130 6 強化學(xué)習(xí)基本算法145 第二部分最優(yōu)價值算法 7 Q-Learning 基礎(chǔ)173 8 DQN 的改進算法203 第三部分基于策略梯度的算法 9 基于策略梯度的算法229 10 使策略單調(diào)提升的優(yōu)化算法244 11 Off-Policy 策略梯度法265 第四部分其他強化學(xué)習(xí)算法 12 稀疏回報的求解方法291 13 Model-based 方法305...
www.dbjr.com.cn/books/6766...html 2025-5-25