Zhiqing (48 Ergebnisse)
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Softcover. Zustand: Bon. Ancien livre de bibliothèque avec équipements. Edition 2007. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Good. Former library book. Edition 2007. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organi…zations.
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Softcover. Zustand: Très bon. Ancien livre de bibliothèque avec équipements. Tome 3. Ammareal reverse jusqu'à 15% du prix net de cet article à des organisations caritatives. ENGLISH DESCRIPTION Book Condition: Used, Very good. Former library book. Volume 3. Ammareal gives back up to 15% of this item's net price to charity organi…zations.
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Zustand: Gut. 344 Seiten Gut bis sehr gut. 134 Sprache: Französisch Gewicht in Gramm: 690 Taschenbuch, Größe: 17.1 x 2.5 x 23.9 cm. Li Zhiqing (illustrator).
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Verlag: Hong Kong, Xinya Cultural Industry, 1982, 1982
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Harness the Power of Nature with Essential OilsDrawing on over 20 years of experience, three authors guide readers through the world of essential oils, empowering them to manage their health and well-being.This book blends the wisdom of essential oil theory in the West with traditional Chines…e medicine practices to provide a collection of essential oil recipes for men's various ailments in all life stages. By reading this book, you'll gain insights into the natural world's potential to promote health and discover practical tips for incorporating essential oils into your life.
Chengdu Plain Archaeological Survey
Flad, Rowan; Wright, Joshua; Lin, Kuei-Chen; Zhou, Zhiqing; Jiang, Zhanghu
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Chengdu Plain Archaeological Survey
Flad, Rowan; Wright, Joshua; Lin, Kuei-Chen; Zhou, Zhiqing; Jiang, Zhanghu
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation is a tutorial book on reinforcement learning, with explanations of both theory and applications. Starting from a uniform mathematical framework, this book derives the theory of modern reinforce…ment learning systematically and introduces all mainstream reinforcement learning algorithms such as PPO, SAC, and MuZero. It also covers key technologies of GPT training such as RLHF, IRL, and PbRL. Every chapter is accompanied by high-quality implementations, and all implementations of deep reinforcement learning algorithms are with both TensorFlow and PyTorch. Codes can be found on GitHub along with their results and are runnable on a conventional laptop with either Windows, macOS, or Linux.This book is intended for readers who want to learn reinforcement learning systematically and apply reinforcement learning to practical applications. It is also ideal to academical researchers who seek theoretical foundation or algorithm enhancement in their cutting-edge AI research.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Reinforcement Learning | Theory and Python Implementation | Zhiqing Xiao | Taschenbuch | xxii | Englisch | 2025 | Springer | EAN 9789811949357 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes KönigreichMajestic Books
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Zustand: Used.
Chengdu Plain Archaeological Survey: Results From 2005-2010
Flad, Rowan; Wright, Joshua; Lin, Kuei-Chen; Zhou, Zhiqing; Jiang, Zhanghu
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Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes KönigreichRevaluation Books
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Buch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation is a tutorial book on reinforcement learning, with explanations of both theory and applications. Starting from a uniform mathematical framework, this book derives the theory of modern reinforcement le…arning systematically and introduces all mainstream reinforcement learning algorithms such as PPO, SAC, and MuZero. It also covers key technologies of GPT training such as RLHF, IRL, and PbRL. Every chapter is accompanied by high-quality implementations, and all implementations of deep reinforcement learning algorithms are with both TensorFlow and PyTorch. Codes can be found on GitHub along with their results and are runnable on a conventional laptop with either Windows, macOS, or Linux.This book is intended for readers who want to learn reinforcement learning systematically and apply reinforcement learning to practical applications. It is also ideal to academical researchers who seek theoretical foundation or algorithm enhancement in their cutting-edge AI research.
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