围棋网站优化建议新上映_小孩学围棋的弊端(2024年12月抢先看)
如何让你的复盘变得高效且有价值? 很多人以为复盘就是回顾一下自己做过的事,列个清单,写点心得体会。但实际上,这样的复盘往往低效甚至徒劳。因为他们没有理解复盘的核心。真正的复盘不只是回顾,更是深度反思、总结和制定行动计划。今天,我们来聊聊如何让复盘变得更有价值。 什么是复盘? 复盘原本是围棋术语,指在对局结束后,重新推演每一步的优劣得失。引用到日常生活中,就是对过去事情的回顾和反思,提炼出有价值的经验和教训,避免重复犯错。 为什么你的复盘没有效果? 只是罗列事件,没有深度分析:缺少深度分析就无法找到问题根源,提供不了实质性的改进建议。 没有明确的目标:复盘是为了找出问题、提升能力,还是优化流程?如果没有清晰的目标,复盘就很容易变成走过场,浪费时间还没效果。 忽略行动计划:很多人复盘完之后没有进一步制定行动计划,导致复盘的结果无法落地。那复盘就成了纸上谈兵,对实际毫无帮助。 如何高效复盘? 明确复盘目标:复盘前先问问自己:这次复盘是要解决问题、提升能力,还是优化流程? 深入分析问题:深挖每个问题背后的原因。用“5Why”法找出问题的根本原因。比如,项目失败了,为什么?因为资源不够。为什么资源不够?因为没有提前预估……如此反复,直到找出核心问题。 总结经验教训:总结成功经验和失败教训,形成可复制的方法论。 制定详细的行动计划:根据复盘结果,制定具体的行动计划。计划要明确、可执行,并设定好时间节点和责任人。 持续跟进与反馈:复盘不是一次性的,实施计划后,要定期跟进,及时反馈和调整策略,确保复盘结果真正落地。 复盘小技巧 使用复盘模型:制作复盘模型表格,将问题、原因、解决方案逐条列出,便于梳理总结。 定期复盘:养成定期复盘的习惯,如每周一次,及时发现问题并改进。 互相监督与反馈:和团队一起复盘,相互监督,共同进步。 复盘是一个持续优化的过程,它不是结束,而是新的开始。不要再浪费时间在无效复盘上了,开始用正确的方法来提升自己吧!真正有效的复盘,能让你少走弯路,快速成长。
时序差分学习:强化学习的关键技术 𖥺差分学习(TD Learning)是强化学习中的一项核心技术,它结合了动态规划和蒙特卡洛方法的优点,主要用于估计状态值函数。通过时间差分方式更新值函数,TD 学习支持在线学习,无需完整的环境模型,是许多强化学习算法的基础。 核心概念 定义 TD 学习是一种增量学习方法,通过比较当前估计和未来估计来调整值函数,特别适合基于经验的数据更新。 公式 TD 更新公式如下: 其中: Q(s) 表示当前状态值函数 r 表示即时奖励 表示折扣因子 表示学习率 TD 误差 当 Q(s) ≠ Q'(s) 时,调整 Q(s)。 优点 增量更新:无需等待完整序列结束,适合在线学习。 平衡偏差与方差:结合动态规划和蒙特卡洛方法优点,具备稳定性和高效性。 模型无关:基于经验数据,适用于无环境模型的情况。 计算效率高:只需当前状态和下一个状态的信息,节省计算资源。 常见算法 TD(0) 最基础的 TD 算法,仅使用当前状态和下一个状态更新值函数。 TD( 引入迹衰减机制,结合多步回报。更新公式为: SARSA 基于 TD 的策略更新算法,用于求解控制问题: Q-Learning 无策略 TD 算法,基于最大化目标更新: 应用场景 游戏 AI 通过 TD 学习优化状态值或动作值,应用于围棋、象棋等策略学习。 推荐系统 通过优化用户的长期回报策略,实现个性化推荐。 机器人控制 利用 SARSA 或 Q-Learning 优化机器人路径规划和动态避障。 自动驾驶 结合深度学习,优化实时驾驶决策。 优势与局限性 优势 高效增量更新:无需完整轨迹即可学习,适合实时任务。 广泛适用性:无环境模型限制,支持多样化强化学习场景。 低存储需求:只需记录当前状态信息。 局限性 探索依赖:需要足够探索以全面了解环境。 参数敏感:折扣因子和学习率设置不当可能导致不稳定。 样本效率低:相比蒙特卡洛方法,需要更多样本以达到相同精度。 总结 时序差分学习(TD Learning)通过增量更新值函数,平衡动态规划的精确性与蒙特卡洛方法的灵活性,是强化学习中的高效技术,广泛应用于游戏 AI、机器人控制等领域,展现出强大潜力和实用性。
公务员考试上岸秘籍 ᠦ升阅读速度 在考试中,时间非常宝贵。对于那些题干较长的题目,建议先浏览选项,再根据选项有选择性地阅读题干。这样可以节省时间,提高答题效率。 ♂️ 控制做题速度 每道题的做题时间应控制在2分钟以内,最好在1分钟内完成。如果2分钟内没有思路,就凭第一感觉选择一个顺眼的选项,并在题目序号上做个标记。这样可以保证总体分数,而不是每一道题的分数。 选择地放弃 类似于围棋中的弃子战术,放弃那些分值低、把握小、提高幅度有限的题目。例如,“数量关系题”和“判断推理”中的“图形推理”。把精力集中在其他更有把握的题目上。 ⏰ 充分利用阅卷时间 在正式考试前,有5分钟阅卷时间。首先检查考卷是否有问题,这个过程一般1分钟就足够了。剩下的时间可以用来答题。从第一部分“常识判断”开始做题,并在卷子上留下痕迹,稍后在动笔后写下答案。 优化答题顺序 建议先做最后的资料分析题,这部分题目不费脑子,丢分实在可惜。做题技巧是:先看选项,再从题干中找答案。 ️ 答题时不要在选项前打勾 这样做可以方便你涂答题卡和完卷后检查。看着打完的勾再涂答题卡效率很低,还容易错。写个字母也花不到一秒,这笔账很好算。 𞠦30-40道题或一类大题后,就涂一次答题卡 这样可以有效休息,避免疲劳。在紧张的考试中,适时休息可以提高效率。 答题优先使用“排除法” 行测题目全是选择题,排除错误选项、缩小选择范围能大大提高做题的准确率。所以,一旦看到明显错误的选项,立即划掉。 平时训练有重点 重点训练“语言理解与表达”和“判断推理”这两大题型。从应试的角度来看,这两大题型的分数最高,最需要理解和分析。
强化学习在五大领域的应用场景 强化学习在各个领域的应用越来越广泛,以下是五个主要的应用场景: 机器人学和动作控制 强化学习在机器人领域取得了显著成就,使机器人能够学习执行复杂任务,如抓取物体、行走和飞行。研究人员利用强化学习教机器人适应新环境或从损坏中自主恢复。其他应用包括机器人手臂的优化控制和多机器人合作系统,多个机器人共同完成任务。 𘦈 强化学习在开发能够以超人水平玩游戏的玩家方面发挥了重要作用。AlphaGo和DeepMind的后续版本展示了强化学习在掌握围棋游戏方面的强大能力,这在以前被认为是人工智能不可能做到的。强化学习还被用于训练能玩雅达利游戏、国际象棋、扑克和其他复杂游戏的玩家。 自动驾驶 强化学习在开发自动驾驶汽车方面具有广阔的前景。强化学习主体可以学习导航复杂的交通场景,做出智能决定以避免碰撞,并优化燃料消耗。研究人员还在探索多主体强化学习,以模拟多辆车之间的互动,并改善交通流量。 金融量化交易 强化学习已被用于优化交易策略,管理投资组合,以及预测股票价格。考虑到交易成本和市场波动,强化学习智能体可以学习通过对购买和出售股票做出明智的决定来实现利润最大化。此外,强化学习可用于算法交易,智能体学习有效地执行订单,以尽量减少市场影响和降低交易成本。 堥保健 在医疗保健方面,强化学习可以应用于个性化医疗,其目标是根据个别病人的独特特征,为他们找到最佳的治疗方案。强化学习还可以用来优化手术的安排,管理资源的分配,并提高医疗程序的效率。
自考生必看!考试攻略大全 考场如战场,学习如博弈,考试更是如此。想要在自考中脱颖而出,除了平时的勤奋,还需要一些考试技巧。今天,我就来分享一些实用的自考考试攻略,助你轻松应对考场挑战! 弃一得九式答卷方略 在考场上,遇到难题是难免的。这时,你可以选择两种策略:跳跃式答题或彻底放弃。跳跃式答题是保留时间,最后集中攻克难题;而彻底放弃则是为了不浪费时间,但试卷不能留白!留白就意味着失去了可能得到的分数。 弃一得九式的答卷方略,就像围棋中的弃子抢先手,目的是为了保住大部分熟悉题型的分数。假设你丢弃的题型分值累计不超过15分,那么在150分钟的考试时间里,你可以通过放弃这些难以解答的题目,来确保其余135分分值的稳操胜券。这样,你就能优化答卷时间分配,增强考试信心,进入超常发挥的最佳状态。 易中难三层筛式答卷方略 在答卷时,按照试题的易、中、难程度进行分层解答。先从容易题型开始,这是为了快速进入状态;然后是中等难度的题目,这些题目需要一定的分析思考;最后再全力攻克剩下的压轴大题。 这种策略可以帮助你合理安排时间,避免在难题上浪费时间,同时也能确保你不会错过任何可能得到的分数。记住,考试不仅仅是答题,更是策略与技巧的较量。 小贴士 在自考考场上,考生们如能有效使用各种答卷策略和技巧,可以优化答卷时间分配,预热启动全脑答题灵智思维,增强考试信心,进入超常发挥的最佳应考状态。这样,你就能最大限度地激发出自己平时厚积的知识,使应考思维、应考能力及考试潜能超水平发挥。 最后,再次提醒大家:试卷不要留白!不要缺考!求求你们啦,听我一句劝吧,真是让人操心。ꊊ希望这些攻略能帮助到你,祝你考试顺利,取得理想的成绩!
#振兴新突破辽宁杠杠滴##新时代六地辽宁杠杠滴#为进一步优化和提升社区的基层治理能力及服务效能,为居民群众提供更加优质、便捷的服务体验。青秀蓝湾社区不断深化“红色集结站”党建品牌,整合辖区内外资源,融合社企力量,通过开展“湾”豆公益课堂拓展基层服务新途径。 据悉,青秀蓝湾社区党总支不断深耕朋友圈,通过挖掘辖区内外资源,聚焦“一老一小”服务,搭建服务平台,签订共建协议,共同开展“湾”豆公益课堂之奥尔夫音乐课堂、体适能课堂、乐高课堂、少儿舞蹈课堂、少儿英语课堂、老年围棋课堂、老年舞蹈课堂等,构建“老”有所乐,“小”有优育服务的新格局。截至目前,已开展活动20余场,深受居民的喜爱。 “一老一小”一头连着夕阳,一头连着“朝阳”,关乎千家万户和民生福祉,做好“一老一小”服务,能有效提升社区居民幸福指数。下一步,青秀蓝湾社区将继续强化统筹,细化措施,以“湾”豆公益课堂为抓手,把暖心服务做到家门口,用精细治理让“朝阳”更蓬勃,“夕阳”更绚烂。
围棋之路:坎坷与收获并存 今天升到11k后,第一次和9k的选手对线,本来胜券在握,却因为接了两个电话和一堆微信消息,头晕目眩之下下了一手严重的臭棋,结果被超时判负。真是心累,烦透了!烦透了!作为一个野路子中年妇女,感觉自己的围棋之路真是漫长且充满阻碍。 回顾最近一个月突然对围棋产生的兴趣,总结一下近两周的提升: 大局观的提升 看了《棋经十三篇》,虽然似懂非懂,但对格局和围棋有了新的理解。围棋不仅仅是打架,更是在发展和斗争中权衡。 感觉与理性 感觉很重要,但也不能只看感觉。人的感觉会随着经验和思考的变化而变化。在实战、读书、经历的事情中,积累的经验会让感觉不断迭代优化。第一感觉不一定对,但随着实战积累,正确率会缓慢提升。 腾讯App的形势功能 𑊠 腾讯App的形势功能让我更直观、感性地感受到每一手的势,对“宁输数子、不失一先”的理解也更生动了。 心态的调整 ♀️ 在敌强我弱的大局已定时,虽然难受,但也要认真下完这必输之棋。不为争一子半子,而是为了练自己。在所剩不多的地盘里收官,也是训练;在必输无疑的人生中,认真下完每一步棋,或许有转机,即便没有,也是对黑白方圆的尊重、对自己人生的尊重。 围棋之路虽然充满挑战和阻碍,但每一次的失败和提升都是宝贵的经验。希望在未来的日子里,我能更加冷静和专注,走好每一步棋,享受这段充满挑战和乐趣的棋路。
如何通过复盘持续精进? ### 复盘:事后反思的智慧 䍧,原本是围棋术语,指的是对弈后重新推演,找出错误,研究更好的走法。简单来说,就是对做过的事情进行回顾,总结成功的经验,发现失败的教训。 志将复盘思想引入企业管理,使其广为人知。通过复盘,企业可以不断优化流程,提升效率。 复盘的四个步骤: 回顾目标:回想一下,你做这件事的初衷是什么?目标设定得是否合理?有没有“目标损耗”?团队是否还记得这个目标? 评估结果:给自己打个分,满分100分的话,你给自己多少分?差在哪里?如果能再提高10分,你最希望在哪方面提升? 分析原因:情景再现,回顾事情的整个流程,找出成功或失败的关键原因。可控的因素有哪些?需要合作的部分是否做好了?不可控的因素是否充分沟通了? 总结经验:哪些事情应该坚持做,哪些应该停止?哪些人、行为的价值值得重新评估?哪些事可以做得更好?对整个事情背后的规律,你有什么新的认识? 复盘的时机:越即时越好。最好在事情发生后立即进行复盘。团队复盘时,可以指定一个人记录所有人的观点和思考,记得记录“感受词”。思考需要空间,即时记录感受,不要当场得出结论。第二天早上再看这些信息,会有新的思考。团队复盘时,尽量不要一开始就说,让大家先单独整理思考10分钟,再开始。 个人复盘的习惯:写“反思日记”或“三件事+回顾”,都是很好的复盘方法。今日事今日“复”,不断积累经验。 创造三次:一次在脑子里构思,一次真实地做出来,一次是复盘,理解过去,酝酿未来。 复盘的痛苦与价值:复盘可能很痛苦,但它是值得的。通过反思,我们可以不断成长,优化自己和团队的表现。
复盘思维:如何从失败中学习? 什么是复盘思维? 复盘思维源于围棋对弈后的分析,现在已广泛应用于各个领域,如股市、研究、球赛和销售等。它强调对经历过的事情进行自我总结,思考哪些地方做得好,哪些地方可以优化,以便下次更好地行动。 复盘模型 一个完整的复盘模型包括:经历、回顾、反省、分析、总结、行动和再次经历。通过这个闭环思考方式,我们可以不断进步。 如何进行高效复盘? 客观立体的回顾经历: 当局者迷,旁观者清。在回顾整体事件时,需要尽可能多地列举细节,抛开个人主观偏见,以便更好地换位思考。 反思目标与结果的匹配度: 如果事件目标与结果匹配,我们可以总结所拥有的优势;如果不匹配,则需要不断发问,找出原因,直到发现本质问题。 制定计划表: 复盘最重要的是发现问题并寻求解决方法。制定计划表,逐步攻坚克难,实现突破。 复盘的意义 复盘思维是一种成长型思维,帮助我们发现自身的长短板,有针对性地思考和进步。它也是跳出舒适圈的工具,避免再次入坑。此外,及时复盘和阶段性复盘有助于拓宽我们的眼界和格局。
#科学趣事# 数学建模, 这一融合了数学智慧与实际应用的领域, 自其诞生以来, 便以其独特的魅力, 吸引了无数探索者投身其中。 数学建模的渊源可追溯至古代文明时期。 尽管当时并未明确提出“数学建模”这一概念, 但古人已在实际生活中不自觉地运用数学方法解决问题。 例如, 古埃及人利用几何知识设计金字塔, 古巴比伦人则通过代数方程解决土地分配问题。 这些实践活动, 虽未形成系统的理论体系, 却为数学建模的发展奠定了坚实的基础。 进入近代, 随着科学技术的飞速发展, 数学建模逐渐从实践经验中提炼出来, 成为一门独立的学科。 20世纪60和70年代, 数学建模在西方国家的大学中开始兴起, 成为培养学生运用数学方法解决实际问题的重要工具。 而在中国, 数学建模的引入则稍晚一些, 但同样受到了广泛的关注和重视。 自80年代初, 中国的几所大学率先将数学建模引入课堂, 经过20多年的发展, 绝大多数本科院校和许多专科学校都开设了数学建模课程和讲座,为培养具有创新精神和实践能力的人才开辟了有效途径。 数学建模的趣事, 如同其渊源一样丰富多彩。 趣事之一, 是乌鸦喝水问题的数学建模。 这个古老的寓言故事, 通过数学建模得到了全新的解读。 当乌鸦面对一个瓶口小、水量少的瓶子时, 它能否通过放入石子来提高水位, 从而喝到水呢? 通过建立数学模型, 我们可以精确地计算出乌鸦需要放入多少石子, 以及这些石子的体积和重量等参数, 从而得出乌鸦是否真的可以喝到水的结论。 这一建模过程, 不仅让我们对乌鸦的智慧有了更深的认识, 也让我们感受到了数学建模在解决实际问题中的魅力。 趣事之二, 是人工神经网络与AlphaGo的故事。 AlphaGo作为人工智能领域的佼佼者, 其背后依托的核心技术便是人工神经网络。 这一技术, 作为一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型,通过学习和训练,能够预测选手在任何位置高概率进行的一切可能。 在围棋这一古老而复杂的游戏中, AlphaGo凭借其强大的神经网络模型, 成功击败了人类世界冠军李世石, 成为人工智能发展史上的一个重要里程碑。 这一趣事, 不仅让我们看到了数学建模在人工智能领域的广泛应用,也让我们对未来科技的发展充满了期待。 此外, 数学建模还在传染病传播、城市交通信号灯优化、股票走势分析、消防员救援路线确定以及天气预测等领域发挥着重要作用。 这些趣事, 不仅让我们感受到了数学建模的实用性和创新性,也让我们更加深刻地认识到了数学与现实世界的紧密联系。 综上所述, 数学建模作为一门融合了数学智慧与实际应用的学科,其渊源深远、趣事丰富。 它既是人类智慧的结晶, 也是数学与现实世界联系的桥梁。 在未来的发展中, 数学建模将继续发挥其独特的作用, 为人类社会的进步和发展贡献更多的智慧和力量。 …… …… …… 【文本源于“文心一言”】#优质作者榜# —————————————————— 欢迎点击下方专栏,并加入书架。
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