Linux经典实例（第二版）

图书标准信息

• 作者 [美]卡拉·施罗德（Carla Schroder）
• 出版社 中国电力出版社
• 出版时间 2023-03
• 版次 1
• ISBN 9787519869724
• 定价 168.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 铜版纸
• 页数 580页
• 字数 747.000千字

【内容简介】

本书针对各种具体问题，提出解决方案，并详细解释了涉及到的技术原理，最z后还给出了参考资料以供深入学习。本书的主要内容有：学习使用全新的通用服务管理器systemd。利用firewalld构建简单或复杂的防火墙。保证Linux系统与移动设备间网络连接的安全。抢救无法引导的系统。重置Linux与Windows的用户密码。利用dnsmasq管理局域网名称服务。管理用户与组，控制文件的访问。探测计算机硬件，监控硬件健康。管理GRUB引导加载程序，设置Linux与Windows双启动。通过最z新的工具同步网络上所有系统的时间。在树莓派上构建互联网路由器与防火墙。管理文件系统与分区。

【作者简介】

Carla Schroder是一名科技记者与作家，拥有系统与网络管理员的经验，曾负责管理Linux-微软-苹果混合网络。她撰写过1000多篇Linux操作指南，目前就职于一家Linux企业软件公司，负责编写和维护产品手册。出版的书籍有《Linux Networking Cookbook》《The Book of Audacity》等。

【目录】

目录

前言 .1

第1 章 强化学习概述 .13

1.1 为什么现在就需要强化学习？ . 14

1.2 机器学习 15

1.3 强化学习 17

1.3.1 什么时候使用强化学习 19

1.3.2 强化学习的应用场景 20

1.4 强化学习的种类 22

1.4.1 免模型学习或有模型学习 . 22

1.4.2 智能体如何使用并更新它们的策略 23

1.4.3 离散或连续的行为 . 25

1.4.4 优化方法. 25

1.4.5 策略评估和改进 . 26

1.5 强化学习的基本概念 . 27

1.5.1 历史上第一个强化学习算法 . 28

1.5.2 强化学习和机器学习是一种东西吗？ . 31

1.5.3 奖励和反馈 32

1.6 强化学习的发展简史 . 35

1.7 本章总结 37

1.8 扩展阅读 38

1.9 参考文献 38

第2 章 马尔可夫决策过程，动态规划，蒙特卡洛方法 44

2.1 多臂老虎机测试 44

2.1.1 奖励工程. 45

2.1.2 策略评估：价值函数 45

2.1.3 策略改进：选择最佳动作 48

2.1.4 模拟环境. 50

2.1.5 运行实验. 50

2.1.6 ε - 贪婪算法的改进. 52

2.2 马尔可夫决策过程 . 54

2.2.1 库存控制. 56

2.2.2 库存控制仿真 . 60

2.3 策略与价值函数 62

2.3.1 打折的奖励 62

2.3.2 用状态?C 价值函数预测奖励 64

2.3.3 用动作值函数预测奖励 . 67

2.3.4 最优策略. 69

2.4 蒙特卡洛策略生成 70

2.5 动态规划的值迭代 72

2.5.1 值迭代的过程 74

2.5.2 数值迭代结果 76

2.6 总结 78

2.7 扩展阅读 79

2.8 参考文献 79

第3 章 时序差分学习，Q 学习和n 步算法 80

3.1 时序差分学习的相关公式 81

3.1.1 Q 学习 . 83

3.1.2 SARSA 85

3.1.3 Q 学习与SARSA 方法的对比 . 87

3.1.4 案例解析：自动扩展应用程序容器以降低成本 . 90

3.2 行业实例：广告中的实时竞价 . 92

3.2.1 MDP 的定义 . 92

3.2.2 实时竞价案例的环境 93

3.2.3 进一步改进 94

3.3 Q 学习的相关扩展 96

3.3.1 双重Q 学习 96

3.3.2 延迟Q 学习 97

3.3.3 各类版本的Q 学习之间的对比 98

3.3.4 对抗学习. 98

3.4 n 步算法 99

3.5 有效跟踪 104

3.6 有效跟踪算法的扩展 107

3.6.1 沃特金斯的Q(λ) 107

3.6.2 沃特金斯Q(λ) 的模糊擦除 . 108

3.6.3 快速Q 学习 108

3.6.4 积累式有效跟踪与取代式有效跟踪 108

3.7 总结 . 109

3.8 扩展阅读 110

3.9 参考文献 110

第4 章 深度Q 网络 . 112

4.1 深度学习的体系结构 113

4.1.1 基础知识 113

4.1.2 深度学习架构 114

4.1.3 深度学习库 . 115

4.1.4 深度强化学习 117

4.2 深度Q 学习 . 117

4.2.1 经验重放 118

4.2.2 克隆Q 网络 118

4.2.3 神经网络结构 119

4.2.4 DQN 的实现 119

4.2.5 实际案例：倒立摆环境中的DQN 120

4.2.6 案例研究：减少建筑物的能源使用 125

4.3 彩虹DQN 126

4.3.1 分配强化学习 126

4.3.2 优先经验重放 129

4.3.3 噪声网络 129

4.3.4 决斗网络 129

4.4 实际案例：雅达利的彩虹DQN 130

4.4.1 结果 131

4.4.2 讨论 132

4.5 其他DQN 改进 134

4.5.1 改进探索过程 135

4.5.2 改进奖励过程 136

4.5.3 从离线数据中进行学习 137

4.6 总结 . 139

4.7 扩展阅读 140

4.8 参考文献 140

第5 章 梯度策略 144

5.1 直接学习策略的优势 144

5.2 如何计算策略的梯度 145

5.3 策略梯度理论 . 146

5.4 策略函数 149

5.4 1 线性策略 149

5.4.2 其他策略 151

5.5 基本实现 152

5.5.1 蒙特卡洛算法（强化算法） 152

5.5.2 带基线的强化算法 153

5.5.3 梯度方差的减小 157

5.5.4 n 步演员评论家和优势演员评论家（A2C） . 159

5.5.5 基于资格迹的演员评论家算法 . 164

5.5.6 基本策略梯度算法的比较 165

5.6 行业研究：为客户自动提供产品 . 166

5.6.1 行业实例：Gym 环境中的购物车实验 . 167

5.6.2 预设期望 168

5.6.3 购物车实验环境的结果展示 169

5.7 总结 . 173

5.8 扩展阅读 174

5.9 参考文献 174

第6 章 超越策略梯度 176

6.1 离线算法 177

6.1.1 重要性抽样 177

6.1.2 行为和目标策略 179

6.1.3 离线 Q 学习 180

6.1.4 梯度时差学习 180

6.1.5 Greedy-GQ 算法 181

6.1.6 离线演员评论家算法 . 182

6.2 决定性策略梯度 183

6.2.1 决定性策略梯度 183

6.2.2 深度确定性策略梯度 . 185

6.2.3 双延迟DDPG 189

6.2.4 案例研究：利用到用户评论的推荐算法 193

6.2.5 改进DPG. 194

6.3 信赖域方法 195

6.3.1 Kullback-Leibler 散度 197

6.3.2 自然策略梯度与信任区域策略优化 198

6.3.3 近端策略优化 201

6.4 实际案例：在现实生活中使用伺服器 206

6.4.1 实验设置 . 206

6.4.2 强化学习算法实现 207

6.4.3 增加算法的复杂度 210

6.4.4 模拟中的超参数调优 . 211

6.4.5 产生的策略 212

6.5 其他策略梯度算法 214

6.5.1 回溯（λ） 214

6.5.2 有经验重放的演员评论家（ACER） 214

6.5.3 使用Kronecker 因子信任区域的演员评论家算法（ACKTR） 215

6.5.4 更多相关方法 216

6.6 策略梯度算法的扩展 216

6.7 总结 . 217

6.7.1 应该使用哪种算法？ . 217

6.7.2 关于异步方法的注意事项 218

6.8 扩展阅读 218

6.9 参考文献 219

第7 章 用熵方法学习所有可能的策略 225

7.1 什么是熵？ 225

7.2 最大熵强化学习 226

7.3 弱演员评论家算法 227

7.3.1 SAC 的实现细节与离散动作空间 228

7.3.2 自动调整温度 229

7.3.3 案例研究：有助于减少交通拥堵的自动化交通管理系统 229

7.4 最大熵方法的推广 231

7.4.1 熵的其他度量（以及策略集） . 231

7.4.2 基于双重Q 学习上限的优化探索 231

7.4.3 通过历史经验重放改进结果 232

7.4.4 软策略梯度 . 232

7.4.5 软Q 学习（及其扩展） 232

7.4.6 路径一致性学习 233

7.5 性能比较：SAC 与PPO 233

7.6 熵是如何激励智能体进行探索的？ . 235

7.7 行业实例：通过遥控车学习自动驾驶 240

7.7.1 问题描述 241

7.7.2 减少训练时间 241

7.7.3 夸张的动作 . 244

7.7.4 超参数探索 . 246

7.7.5 最终策略 246

7.7.6 进一步改进 . 247

7.8 本章总结 248

7.8.1 策略梯度与软Q 学习的等价性 249

7.8.2 这对今后的发展意味着什么？ . 249

7.8.3 这对目前来说意味着什么？ 249

7.9 参考文献 250

第8 章 改进智能体的学习方式 253

8.1 关于MDP 的思考 . 254

8.1.1 部分可观察马尔可夫决策过程 . 254

8.1.2 案例研究：POMDP 在自动驾驶汽车中的应用 256

8.1.3 上下文马尔可夫决策过程 . 257

8.1.4 动作不断变化的MDPs 257

8.1.5 正则化MDP 258

8.2 层次强化学习 . 259

8.2.1 初级层次强化学习 . 259

8.2.2 具有内在奖励的层次强化学习（HIRO） 260

8.2.3 学习技巧和无监督学习 262

8.2.4 在HRL 中使用技能 263

8.2.5 HRL 研究结论 264

8.3 多智能体强化学习 265

8.3.1 MARL 的框架 265

8.3.2 集中式或分布式 267

8.3.3 单智能体算法 268

8.3.4 案例研究：单智能体分散学习在无人机中的应用 . 269

8.3.5 集中学习，分散执行 . 270

8.3.6 分散的学习 . 272

8.3.7 其他的组合 . 273

8.3.8 MARL 的挑战 274

8.3.9 MARL 的结论 275

8.4 专家的指导 276

8.4.1 克隆行为 276

8.4.2 模拟强化学习 276

8.4.3 反向强化学习 277

8.4.4 课程学习 279

8.5 其他案例 281

8.5.1 元学习 281

8.5.2 迁移学习 281

8.6 总结 . 282

8.7 扩展阅读 283

8.8 参考文献 285

第9 章 强化学习实践 293

9.1 强化学习的生命周期 293

9.2 问题定义：一个真正的强化学习项目到底包括什么？ . 299

9.2.1 强化学习问题是连续性问题 299

9.2.2 强化学习问题是战略性问题 300

9.2.3 强化学习中的基础指标 302

9.2.4 学习类型 304

9.3 强化学习工程和改进 309

9.3.1 项目过程 309

9.3.2 环境工程 310

9.3.3 状态工程或状态表示学习 313

9.3.4 策略工程 316

9.3.5 将策略映射到操作空间 322

9.3.6 探索 326

9.3.7 奖励工程 333

9.4 总结 . 337

9.5 扩展阅读 338

9.6 参考文献 339

第10 章 强化学习的生产部署 348

10.1 实现阶段 . 349

10.1.1 框架 . 349

10.1.2 大规模强化学习 353

10.1.3 评价 . 361

10.2 部署 370

10.2.1 目标 . 371

10.2.2 体系架构 374

10.2.3 辅助工具 376

10.2.4 安全、保障和道德 382

10.3 总结 389

10.4 扩展阅读 . 390

10.5 参考文献 . 392

第11 章 结论与展望 . 400

11.1 提示和技巧 400

11.1.1 框架问题 400

11.1.2 你的数据 402

11.1.3 训练 . 403

11.1.4 评价 . 404

11.1.5 部署 . 404

11.2 调试 405

11.2.1 ${ALGORITHM_NAME} 不能解决${ENVIRONMENT}! 406

11.2.2 监测调试 407

11.3 强化学习的未来 408

11.3.1 强化学习市场机会 409

11.3.2 强化学习的研究方向 410

11.4 结束语 416

11.4.1 未来下一步 417

11.4.2 现在轮到你了！ . 418

11.5 扩展阅读 . 418

11.6 参考文献 . 419

附录A 两种动作的Logistic 策略梯度 423

附录B Softmax 的策略梯度 . 427