TF ဖြန့်ဝေမှုများ မရရှိနိုင်သော ပြဿနာများကို ရှောင်ရှားရန် TensorFlow ကို ထည့်သွင်းရန်အတွက် Python ၏ မည်သည့်ဗားရှင်းသည် အကောင်းဆုံးဖြစ်မည်နည်း။

အထူးသဖြင့် ရိုးရှင်းပြီး ရိုးရှင်းသော ခန့်မှန်းချက်များကို အသုံးပြုရန်အတွက် Python ၏ အကောင်းဆုံးဗားရှင်းကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့်အခါ၊ ချောမွေ့သောလုပ်ဆောင်ချက်ကိုသေချာစေရန်နှင့် မရရှိနိုင်သော TensorFlow ဖြန့်ဝေမှုများနှင့်ပတ်သက်သော ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသောပြဿနာများကို ရှောင်ရှားရန် Python ဗားရှင်းကို TensorFlow ၏ တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်မှုလိုအပ်ချက်များနှင့် ချိန်ညှိရန် အရေးကြီးပါသည်။ အများအပြားကဲ့သို့ TensorFlow ကြောင့် Python ဗားရှင်းရွေးချယ်မှုသည် အရေးကြီးပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

ဘာသာစကားတစ်ခုသည် အခြားဘာသာစကားတစ်ခုထက်ပို၍ အစွမ်းထက်သည်ဟု ဆိုလိုခြင်းဖြစ်သည်။

အထူးသဖြင့် Chomsky hierarchy နှင့် context-sensitive languages ​​များ၏ ဆက်စပ်မှုအတွင်း အခြားဘာသာစကားတစ်ခုထက်ပို၍ "အားကောင်း" သည်ဟူသော အယူအဆသည် တရားဝင်ဘာသာစကားများ၏ ဖော်ပြနိုင်စွမ်းနှင့် ၎င်းတို့ကို အသိအမှတ်ပြုသည့် တွက်ချက်မှုပုံစံများနှင့် သက်ဆိုင်ပါသည်။ ဤအယူအဆသည် မတူညီသောတရားဝင်အတွင်း တွက်ချက်နိုင်သော သို့မဟုတ် ဖော်ပြနိုင်သည့် သီအိုရီဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များကို နားလည်ရန် အခြေခံကျပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

OpenAI Gym ရှိ `action_space.sample()` သည် ဂိမ်းပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခု၏ ကနဦးစမ်းသပ်မှုတွင် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း၊ လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုလုပ်ဆောင်ပြီးနောက် ပတ်ဝန်းကျင်မှ မည်သည့်အချက်အလက်များကို ပြန်ပေးသနည်း။

OpenAI Gym ရှိ `action_space.sample()` လုပ်ဆောင်ချက်သည် ဂိမ်းပတ်ဝန်းကျင်ကို ကနဦးစမ်းသပ်ခြင်းနှင့် စူးစမ်းရှာဖွေခြင်းအတွက် အဓိကကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ OpenAI Gym သည် အားဖြည့်သင်ကြားမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို ဖန်တီးခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းအတွက် ကိရိယာတန်ဆာပလာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မတူညီသောပတ်ဝန်းကျင်များနှင့် အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်ရန် စံသတ်မှတ်ထားသော API ကို ထောက်ပံ့ပေးပြီး အားဖြည့်သင်ကြားမှုပုံစံများကို စမ်းသပ်ရန်နှင့် တီထွင်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။ `action_space.sample()` လုပ်ဆောင်ချက်

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

CartPole လုပ်ငန်းဆောင်တာအတွက် အေးဂျင့်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် အသုံးပြုသည့် အာရုံကြောကွန်ရက်မော်ဒယ်၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများကား အဘယ်နည်း၊ ၎င်းတို့သည် မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မည်သို့ အထောက်အကူပြုသနည်း။

CartPole အလုပ်သည် အားဖြည့်သင်ကြားမှုတွင် ဂန္ထဝင်ပြဿနာဖြစ်ပြီး algorithms ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် စံအမှတ်အဖြစ် မကြာခဏအသုံးပြုသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ လှည်းပေါ်တွင် တိုင်တစ်လုံးကို ဘယ်ဘက် သို့မဟုတ် ညာသို့ တွန်းလှန်ခြင်းဖြင့် ဟန်ချက်ညီစေရန်ဖြစ်သည်။ ဤတာဝန်ကို ပြီးမြောက်စေရန်၊ လုပ်ငန်းဆောင်တာအဖြစ် ဆောင်ရွက်ရန်အတွက် အာရုံကြောကွန်ရက်ပုံစံကို မကြာခဏ အသုံးပြုလေ့ရှိသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , , , ,

အထူးသဖြင့် သင်္ချာနှင့် ရူပဗေဒကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများထုတ်ပေးရန်အတွက် သရုပ်ဖော်ပတ်ဝန်းကျင်များကို အသုံးပြုခြင်းသည် အဘယ်ကြောင့် အကျိုးရှိသနည်း။

အားဖြည့်သင်ကြားမှု (RL) တွင် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာထုတ်ပေးရန်အတွက် သရုပ်တူပတ်ဝန်းကျင်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အထူးသဖြင့် သင်္ချာနှင့် ရူပဗေဒကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် အကျိုးကျေးဇူးများစွာကို ပေးဆောင်သည်။ ဤအကျိုးကျေးဇူးများသည် ထိရောက်သော RL အယ်လဂိုရီသမ်များ ပြုစုပျိုးထောင်ရန်အတွက် အရေးကြီးသော လေ့ကျင့်ရေးအေးဂျင့်များအတွက် ထိန်းချုပ်နိုင်သော၊ အရွယ်တင်နိုင်သော၊ လိုက်လျောညီထွေရှိသော ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပေးဆောင်နိုင်မှုစွမ်းရည်များမှ ထွက်ပေါ်လာခြင်းဖြစ်သည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် အထူးအကျိုးရှိသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , , , ,

OpenAI Gym ရှိ CartPole ပတ်ဝန်းကျင်က အောင်မြင်မှုကို ဘယ်လိုသတ်မှတ်ထားသလဲ၊ ဂိမ်းတစ်ခုရဲ့အဆုံးသတ်ကို ဦးတည်စေတဲ့ အခြေအနေတွေက ဘာတွေလဲ။

OpenAI Gym ရှိ CartPole ပတ်ဝန်းကျင်သည် အားဖြည့်သင်ကြားမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များအတွက် အခြေခံစံနှုန်းတစ်ခုအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည့် ဂန္တဝင်ထိန်းချုပ်မှုပြဿနာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အားဖြည့်သင်ကြားမှု၏ ဒိုင်းနမစ်များကို နားလည်ရန်နှင့် ထိန်းချုပ်မှုဆိုင်ရာပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို နားလည်ရန် ကူညီပေးသည့် ရိုးရှင်းသော်လည်း အားကောင်းသည့်ပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤပတ်ဝန်းကျင်တွင် အေးဂျင့်တစ်ဦးကို တာဝန်ပေးထားသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , ,

ဂိမ်းကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို လေ့ကျင့်ရာတွင် OpenAI ၏ Gym ၏ အခန်းကဏ္ဍက ဘာလဲ၊ အားဖြည့်သင်ကြားမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် မည်သို့ကူညီပေးသနည်း။

အထူးသဖြင့် OpenAI ၏ Gym သည် အားဖြည့်သင်ကြားမှု (RL) နယ်ပယ်တွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေပြီး အထူးသဖြင့် ဂိမ်းကစားရန် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် အားဖြည့်သင်ကြားမှုဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို တီထွင်ခြင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခြင်းအတွက် ပြည့်စုံသောကိရိယာကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ဆောင်ရွက်သည်။ ဤပတ်ဝန်းကျင်သည် ကျယ်ပြန့်သောပတ်ဝန်းကျင်အမျိုးမျိုးအတွက် စံပြုသောအင်တာဖေ့စ်ကိုပေးဆောင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသောကြောင့် အရေးကြီးပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

Open Source ချဉ်းကပ်မှုတွင် MySQL ဒေတာဘေ့စ်ကို လက်တွေ့ကျကျ မည်သို့တပ်ဆင်ရမည်နည်း။

Open-source ချဉ်းကပ်နည်းကို အသုံးပြု၍ MySQL ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတည်ဆောက်ခြင်းသည် ဝဘ်ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများ အထူးသဖြင့် PHP နှင့် MySQL တို့နှင့် လုပ်ဆောင်နေသူများအတွက် အခြေခံကျွမ်းကျင်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် MySQL ဆာဗာကို ထည့်သွင်းခြင်းမှ သင့်အပလီကေးရှင်းများနှင့် အသုံးပြုရန်အတွက် ပြင်ဆင်သတ်မှတ်ခြင်းအထိ အဆင့်များစွာပါဝင်ပါသည်။ ဤလမ်းညွှန်ချက်သည် သင့်တွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ရှိစေရန်အတွက် လုပ်ငန်းစဉ်အဆင့်ဆင့်ကို လမ်းညွှန်ပေးမည်ဖြစ်ပါသည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , , , , , ,

Linux တွင် disk ကိုမည်သို့တပ်ဆင်ရမည်နည်း။

Linux တွင် ဒစ်တစ်ခုကို တပ်ဆင်ခြင်းသည် လည်ပတ်မှုစနစ်အတွက် သိုလှောင်မှုကိရိယာတစ်ခုပေါ်တွင် ဖိုင်စနစ်အား လုပ်ဆောင်ရန် ပါဝင်သော အခြေခံအလုပ်ဖြစ်သည်။ သိုလှောင်မှုကို ထိထိရောက်ရောက်နှင့် လုံခြုံစွာ စီမံခန့်ခွဲရန် စနစ်စီမံခန့်ခွဲသူများအတွက် ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် အရေးကြီးပါသည်။ ဤတွင်၊ လိုအပ်သော command များနှင့် disk တစ်ခုတပ်ဆင်ခြင်းတွင်ပါ ၀ င်သည့်အသေးစိတ်အဆင့်များနှင့်ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများကိုစဉ်းစားပါမည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,

Studio Asset Library အတွင်းရှိ ရှာဖွေမှုအင်္ဂါရပ်သည် Google Web Designer ပရောဂျက်များတွင် အသုံးပြုရန်အတွက် သီးခြားပိုင်ဆိုင်မှုများကို ရှာဖွေခြင်း၏ထိရောက်မှုကို မည်သို့တိုးတက်စေသနည်း။

Studio Asset Library အတွင်းရှိ ရှာဖွေမှုအင်္ဂါရပ်သည် Google Web Designer (GWD) ပရောဂျက်များတွင် အသုံးပြုရန်အတွက် တိကျသောပိုင်ဆိုင်မှုများကို ရှာဖွေခြင်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာ မြှင့်တင်ပေးပါသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်များသည် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများနှင့် ဒီဇိုင်နာများ လိုအပ်သည့် အချိန်နှင့် ကြိုးစားအားထုတ်မှုကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် ပိုင်ဆိုင်မှုပြန်လည်ရယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဤသည်မှာ ထိရောက်မှု အထူးရရှိခြင်းဖြစ်သည်။

အောက်တွင် tag လုပ်ခဲ့သည် , , , , ,