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2025年4月19日

摘要: 记录一个未经证实的操作: 主进程与多个子进程共享一个队列,这时如果主进程向这些个子进程中写入数据,而多个子进程同时读这个队列的数据,发现出现数据不同步的问题。 解决方法: 主进程与每个子进程的通信,都使用一个单独的队列,即可解决。 另外: 如果多个子进程与主进程共享同一个队列,此时多个子进程向这个队 阅读全文
posted @ 2025-04-19 23:12 Angry_Panda 阅读(65) 评论(0) 推荐(0)

2025年4月14日

摘要: 相关: https://github.com/tristandeleu/pytorch-maml-rl/issues/46 在MAML的原始论文中只是提到了mutli-gradient steps这个操作,但是并没有给出太详细的描述,然后给出了一个multi-gradient steps操作在 2d 阅读全文
posted @ 2025-04-14 14:54 Angry_Panda 阅读(59) 评论(0) 推荐(0)

2025年4月13日

摘要: 可以说,这两个企业是不相信什么国家大义的,也不相信什么国家利益和民族大义的,那么我想这样的企业早晚是要自找苦吃的。 阅读全文
posted @ 2025-04-13 15:17 Angry_Panda 阅读(23) 评论(0) 推荐(0)

2025年4月12日

摘要: 具体报错信息: 报错 RuntimeError: Cowardly refusing to serialize non-leaf tensor which requires_grad, since autograd does not support crossing process boundari 阅读全文
posted @ 2025-04-12 10:30 Angry_Panda 阅读(177) 评论(0) 推荐(0)

2025年4月6日

摘要: 相关: https://mbd.baidu.com/newspage/data/videolanding?nid=sv_10576487169426550281&sourceFrom=qmj 相关: https://www.cnwnews.com/soceity/2025/0406/22710.ht 阅读全文
posted @ 2025-04-06 12:27 Angry_Panda 阅读(29) 评论(0) 推荐(0)

2025年4月5日

摘要: 地址: https://www.youtube.com/watch?v=CGd4UXjud5I 阅读全文
posted @ 2025-04-05 13:38 Angry_Panda 阅读(128) 评论(0) 推荐(0)

2025年4月4日

摘要: 强化学习(并行强化学习)一般都不会对"terminated"和"truncated"进行区分,可以说默认是不进行区分的,但是也有人提出了不同的观点,也就是认为应该进行区分,本文就对这个问题进行一定的分析。 "terminated",代表着episode的结束,也就是end状态; "truncated 阅读全文
posted @ 2025-04-04 18:34 Angry_Panda 阅读(240) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 在强化学习中(on-line)的算法如果是on-policy的算法都是需要较大的采样样本的,因此采样的效率往往对整个算法运行效率有着自关重要的影响,在deepmind(Google)公司的强化学习的并行采样设计中往往使用带有timeout的带有时间过期的队列(queue)来进行并行采样的多进程间的同 阅读全文
posted @ 2025-04-04 15:09 Angry_Panda 阅读(265) 评论(0) 推荐(0)

2025年4月3日

摘要: 相关: https://stackoverflow.com/questions/31214214/matplotlib-error-latex-was-not-able-to-process-the-following-string-lp Ubuntu系统上修改: sudo apt-get inst 阅读全文
posted @ 2025-04-03 17:28 Angry_Panda 阅读(77) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 思考: 好的,用户问的是跨域学习和跨任务学习的区别。首先,我需要明确这两个概念的定义和各自的应用场景。跨域学习(Cross-Domain Learning)主要关注于不同领域之间的知识迁移,比如从合成数据到真实数据,或者不同分布的数据之间的适应。而跨任务学习(Cross-Task Learning) 阅读全文
posted @ 2025-04-03 12:35 Angry_Panda 阅读(115) 评论(0) 推荐(0)
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