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2023-01-12 15:19:56

课时名称课时知识点
Q&A在本次课程中刘俊辉将从Kubernetes的主要组成部分和主要资源类型出发，简要讲解Kubernetes的基本技术原理。同时全面分析POD、Deployment、Service等主要组成资源，并且结合案例展现其基本应用方法。此外，刘俊辉还会分析京东智联云的Kubernetes集群服务。
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深度强化学习研究笔记（2）——Q-learning（Q-learning问题描述，Q-table方法，一个Python小例子）
本文深入探讨Q-learning，一种基于价值函数的强化学习方法。通过Q-table学习，阐述Q-value的更新过程，展示了一个使用Python实现Q-learning解决路径规划问题的示例，最终得出能够指导agent自主行动的Q-table。
Q-function Q函数 （维基百科）
本文深入探讨了Q函数的定义、性质及应用，包括其与正态分布、误差函数的关系，以及在统计学、通信理论中的重要角色。同时，文章对比了高斯Q函数与Marcum Q函数的区别与联系。
强化学习：Q-learning与DQN（Deep Q Network）
本文介绍了强化学习中的Q-learning方法，详细阐述了Q值表、ε-greedy策略及其算法流程。接着讲解了DQN（Deep Q Network），通过引入神经网络解决大规模状态和动作空间的问题，并解释了Experience replay和Fixed Q-target策略，帮助理解DQN的收敛机制。
[Q(√2,√3,√5) : Q]的一种计算方法
该博客详细介绍了如何计算域扩张Q(2,3,5)相对于有理数Q的维数，并通过分解扩域塔Q(2,3,5)/Q(2,3)/Q(2)/Q来求解。通过分析Q(2)/Q，Q(2,3)/Q(2)和Q(2,3,5)/Q(2,3)的过程，确定了基的构造方式，最终得出[Q(2,3,5):Q]=8，并给出了一组基G={1, 2, 3, 5, 23, 25, 35, 235}。 81053699,5638881,QTP到UFT的迁移：执行Web功能测试,['自动化测试', 'QTP', 'UFT', '功能测试', 'Web测试']
【Attention系列】3. 答读者问，为什么没有Q Cache却要计算Q
本文续接上篇，回答读者关于加速LLM推断有KV Cache而无Q Cache，以及无Q Cache却计算Q的问题。回顾基于KV Cache的自回归解码算法流程，分析得出在该算法的prefill阶段，Q、K、V都要计算，但只需缓存K、V，Q不参与计算，缓存无意义。
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