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www.18759902348.com谷溪说,1975年7月,他给时任梁家河大队党支部书记的习近平在延安报刊上写过长篇通讯《取火记》。他清楚地记得,进村采访时,因路陡不平,他乘坐的吉普车因打滑无法上坡,是习近平和几个后生一起用力,才将车推进了知青们居住的大院里。在《取火记》中,他记录了习近平为交通不便、缺煤缺柴的延川山区设法用沼气进行煮饭、点灯的生动事迹。他说,建沼气池需要沙子,是习近平带领几个青年到七八公里外的前马沟去挖的;建池时水泥运不进山沟,是习近平带头从很远的公社所在地把沉重水泥给背了回来;当发现沼气池漏气时,也是习近平为紧急抢修,和技术员刘春合跳入了沾满粪浆、又脏又臭的沼气池中清洗池壁,那炎热的夏天把人烤得喘不过气来……习近平为民办实事不辞辛劳,当年是他在梁家河点燃了陕西第一个沼气池。

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。

3月20日晚上八点左右,民警在这家店开门的情况下,将店主冯某控制,随后在店内查获一千余张光碟,后经公安机关鉴定,其中六百多张为淫秽光碟。

说明:本文系中共中央政治局常委、中央书记处书记、中央党校校长刘云山2015年3月1日在中央党校2015年春季学期开学典礼上的讲话,发表时有删节

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