中庚基金:2900点震荡调整 自下而上挖掘结构性机会

记者 郑菁菁 

“能行,你不让我试一试,咋知道我不行!”张艳冉执拗地说。营长知道,张艳冉的“犟脾气”又发作了。上次营里组织50公里高强度拉练,准备翻越香港大帽山时突降暴雨,此时已拉练6小时,看着崎岖山路和倾盆大雨,营长决定女子特战排降低拉练强度。班长张艳冉不干了,跳出来找他理论:“翻过这座山,就到终点了,没有一个女兵愿意放弃,男兵行我们也行。”大帽山一层接一层的台阶,抬头只见战友脚后跟。张艳冉双脚磨出水泡,雨水模糊双眼,她忍着疼痛一路鼓励战友。越南鞋厂百人中毒

近日,在吉林省延边州珲春市浦项物流园区,负责人李春日告诉记者,这个韩资背景的园区正式投入运营,两辆俄罗斯籍集装箱货车带来的125吨进口面粉成为存放在园区的第一批物品。欧冠

中消协法律与理论研究部主任陈剑表示,法律的一般原则是“谁主张谁举证”。新消法引入的“举证责任倒置”,可帮助减轻消费者举证责任,对机动车、计算机、电视机、电冰箱等耐用商品或装饰装修服务,6个月内出现瑕疵产生纠纷,得由经营者承担举证责任。游轮爆发诺如病毒

其中Policy Network用来在Selection和Expansion阶段,衡量为每一个子节点打分,找出最有希望、最最需要预先展开的那个子节点。Policy Network网络的训练,是通过观察其他人类之间对弈的棋局来学习的,主要学习的目标是:“给定一个棋局,我接下来的一步应该怎么走”?(这是一个静态的过程,不用继续深入搜索更深层的子节点)为此,AlphaGo先读取KGS(一个网络围棋对战平台)上面近16万局共3000多万步的人类走法,通过Supervised Learning的方法,学习出来一个简单的SL Policy Network(同时还顺便训练出来Simulation阶段用来一路算到决胜局使用的Rollout Policy)。然后基于这个在人类棋局上学习出来的SL Policy Network, 使用强化学习(Reinforcement Learning)的方法通过自己跟自己对弈,来进一步优化Policy Network。这么做的原因,一个可能的原因是通过人类棋局学出来的SL Policy Network,受到了人类自身能力的局限性的影响(KGS棋局中包含了很多非专业棋手,实力层次不齐),学不出特别好的策略来。那不如在此基础上,自己跟自己打,在此过程中不断学习不断优化自己的策略。这就体现了计算机的优势,只要不断电,计算机可以不分昼夜不断自己跟自己下棋来磨练棋艺。RL Policy Network初始参数就是SL Policy Network的参数,但青出于蓝而胜于蓝,实验指出RL跟SL策略对弈,RL胜率超过80%。RL Policy Network也是最终应用在实际对战过程中MCTS Selection阶段的策略。window10

硬件配置方面,Optimus G Pro搭载了的高通骁龙Snapdragon 600四核处理器,并具备2GB RAM+32GB ROM,内置Android 智能操作系统。机身背后搭载了1300万像素摄像头,也可以支持 1080P视频录制;正面也配备了210万像素前置摄像头。此外这款手机还搭载3140mAh超大容量电池,续航表现更为给力。奥特曼加入漫威

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