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确定最佳变量以获得最高回报的最快方法

可以通过以下步骤进行：

确定目标：首先，明确你想要达到的目标。这可以是提高系统性能、减少成本、优化用户体验等。
收集数据：收集与你的目标相关的数据，包括系统性能指标、资源利用率、用户反馈等。
数据分析：使用合适的统计分析方法，对收集到的数据进行分析，找出变量与目标之间的关联性。
设计实验：基于数据分析的结果，设计一系列实验，来测试不同变量对目标的影响。确保实验设计符合科学原则，例如使用对照组、随机分组等。
实施实验：在实验环境中，逐步改变不同的变量，并记录下实验结果。
数据验证：对实验结果进行验证和分析，确定最佳变量的组合以获得最高回报。
应用场景：根据确定的最佳变量，将其应用于实际生产环境。确保在实际应用中持续监测和优化变量，以保持最佳回报。

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第一篇证明离线RL中使用TPMs的可能性的论文，即使NP-hard

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NVIDIA 联合创始人回报母校，捐款 4 亿建学界最快超算

投 7000 万美金，力求高校最快 AI 超算此次合作，佛罗里达大学共获得了 7000 万美元（约合人民币 4.88 亿元）的投资。...佛罗里达大学将用这些资金，创建一个以 AI 为中心的数据中心，力争成为全球高等教育院校中，速度最快的 AI 超级计算机。佛罗里达大学也自此成为美国第一所采用 DGX A100 的高等院校。...在工程学领域，他收获了非凡的成绩，一路成为集成电路设计和方法学的公认权威，至今已拥有近 40 项专利。 ?...除了他的技术成就外，他还很有艺术细胞。2009 年，他凭借自己协助制作的影片《Inheritance》（《继承》）获得了艾美奖，该影片还获得 2009 年最佳纪录片奖。...如今，62 岁的 Chris 事业有成，但不忘母校昔日培养之恩，大方回报母校，不愧为杰出校友。

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增长黑客3-快节奏试验

现将一些重点记录下来方便以后温习为什么要进行快节奏试验通过快速学习学到更多也是快节奏增长黑客过程的目标和一大优点。增长最快的公司正是那些学习最快的公司。开展试验越多，学习到的东西也就越多。...团队应缓慢起步，在这一新的试验过程站稳脚跟之后再逐渐提速。以下是这一套方法的详细介绍： ---- 增长黑客循环 ?...首先要将经常性消费用户和几乎不使用／从未使用的用户分离开来，通常制定以下问题指导分析过程： 1、我们的最佳客户有哪些行为？ 2、我们的最佳客户有哪些特征？ 3、导致用户弃用的原因？...step3:排定优先级在一个想法提交到团队讨论之前，必须给它打分，打分能帮助团队在不同想法间进行比较，以确定在什么时间开展哪一项试验。...简易性——衡量进行一项试验所需投入的时间和资源提交者应该以10分为满分进行评分，评分结束后，团队可以根据得分排序，在核心关注领域选择得分最高的想法进行试验。

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强化学习之蒙特卡洛方法介绍

虽然两者有轻微不同，但同样的，如果visit次数够大，它们最后会收敛到相似值。蒙特卡洛动作值如果我们有一个完整的模型，我们只需知道当前状态值，就能选择一个可以获得最高回报的动作。...如果原来G的空间维数是S，现在就成了S×A，这是个很大的空间，但我们还是得继续对其抽样，以找出每个状态动作元组（state−action pair）的预期回报。...Off-policy：重要性抽样 Off-policy注释我们先来看一些定义： π：目标策略，我们希望能优化这些策略已获得最高回报； b：动作策略，我们正在用b生成π之后会用到的各种数据； π(a|s...重要性采样则是统计学中估计某一分布性质时使用的一种方法。它在这里充当的角色是回答“给定Eb[G]，Eπ[G]是什么”？换句话说，就是我们如何使用从b抽样得到的信息来确定π的预期回报？...总而言之，蒙特卡洛方法利用episode的采样学习最佳值函数和最佳策略，它无需建立对环境的充分认知，在不符合马尔可夫性时性能稳定，是一种值得尝试的好方法，也是新人接触强化学习的一块良好基石。

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