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www.d886.net:香港购物:STAYREAL推出全新闪耀信念T恤

文章来源:www.d886.net    发布时间:2018年07月21日 17:58  【字号:      】

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他出了膳堂,却见不少玄都观的弟子往一个方向跑去。看他们的表情,兴奋中带着好奇,似乎是去看热闹的。

杨殊抓住一个玄都观少年:“发生什么事了?”

那少年很不耐烦,一扭头,认出杨殊,按捺下来,答道:“听说玄非师兄和玉阳师兄吵架了。”

杨殊差点以为自己听错了:“吵架?”

“是啊!好像吵得很厉害,说不定会打起来。”

回头向她要这个方子,回去自己也泡一泡?嗯,那样连味道都是一样的了……

夜幕已经完全降临了,周围静得仿佛连时间也停滞了。

安静中,枯枝断裂的声音传过来。

有两个人正往这边走。

杨殊一下子警觉起来。

明微听着这话,怎么有点不对劲呢?

“这里头有什么玄机?贵妃和惠妃去,和我们有关吗?还有皇子……”

魏晓安拍了下她的头,急死了:“哎呀,你怎么这么不开窍呢!太子要定下继妃了啊……”

“嗯嗯,还有三皇子,他的年纪也到了呢!”

“……”明微终于听懂了,“你们是说,要借着这次秋猎选妃?这是不是有点儿奇怪啊……”

“……”宁休悚然,惊道,“那你还叫他去查卷宗?他在皇城司的一举一动,岂不是一直被监视着?”

明微笑道:“先生有没有想过,一个人从来不做出格的事,是多么可怕的事情?你学艺的时候,总开过小差,受过罚吧?”

“没有。”

“……”明微只好换个方式来说,“譬如我,平时在书院处处循规蹈矩,但我私下做的事,您看到的。”

宁休点点头:“书院里那些大家闺秀,再怎么规矩,多少也有出格的时候。”

可见她是真的热爱唱歌,才会这么大年纪,还坚持四处奔走,珍惜每一次唱歌的机会。

从小被亲生父母抛弃,经历过爆红到无人问津,事业一度停滞,如今依然能充满自信阳光的站在台上,为大家唱歌。

小8衷心的希望这位已经年近50岁的“苦命天后”,能够带来更多好歌曲~

裴贵妃轻笑:“都这么多年了,陛下怎么还这样?”

皇帝继续说道:“朕每回想起来,都觉得不可思议。原以为我们不可能有交集了,碰面的时候,能对个眼神就已经是上天恩赐,结果现在陪在你身边的,竟然是朕。有时候想起来,都觉得罪过,就好像那些惨事,都是为了成全我们。”

裴贵妃听着,目光说不出的温柔,也说不出的悲伤。

皇帝的声音低下来:“阿容,这些年,朕总想问你一句话。”

“陛下想问什么?”

第三节3次关键不吹偏向勇士,库里打出一波流,火箭球员大骂裁判

5分24秒,库里跑到底角三分线外接到贝尔的传球,稳稳三分命中。这的确显示出了库里的个人能力,跑位精准,队友传球默契。但是,贝尔给他做的掩护却有问题,移动挡拆,将哈登死死的托在身后,并顶出去三步,导致哈登无法补防。

如果是正常的掩护,贝尔应该在原地不动,但是他硬生生把哈登拽出去两米。气的火箭替补席全站起来,保罗更是指着贝尔的拉人动作朝裁判吼,德安东尼和教练组也大声抗议,但就在哈登身后的裁判却并没有吹罚。库里三分命中,勇士将比分拉近到58-61.

正是这3次吹罚,导致勇士士气大振。火箭这边屡次受到不公正吹罚,情绪低落,被追近比分后心态失衡,才是第三节大溃败的原因。

当然,火箭在第三节输球,的确是因为库里的神奇14分,以及杜兰特的死神之跳投,让火箭捉襟见肘,三巨头同时发威,联盟中最会打第三节的球队,的确有过人之处。但是,如果没有裁判如此不公正的判罚,火箭很可能会一直压制着勇士的锋芒。

玄非死死盯着她。

第一次见到这姑娘,他的注意力都放在宁休和杨殊身上,以为她就是皇城司的密探。

今天再次见到她,初时还不敢认,直到第四关她出手,玄非才肯定,她就是那天晚上驾驭蛇灵的蒙面女子。

京城地界,竟然有这样一个高手,自己这个名门之后,未来的国师,在她面前毫无招架之力,真叫人寒毛直竖。

“你到底想做什么?”玄非不记得自己第几次问这句话了,含义也与之前有所不同。

骂完了文如,文莹狠狠地瞪了他们表兄妹两眼,便离开了。

明微与纪凌对视一眼,两人都是一脸莫名其妙。

纪凌问:“表妹,这是你书院的同窗?”

明微点点头:“承恩侯府的文三小姐。”

“哦……”纪凌了然。

学界|北京大学提出注意力通信模型ATOC,助力多智能体协作

近日,来自北京大学的研究者在 arXiv 上发布论文,提出一种新型注意力通信模型 ATOC,使智能体在大型多智能体强化学习的部分可观测分布式环境下能够进行高效的通信,帮助智能体开发出更协调复杂的策略。

从生物学角度来看,通信与合作关系密切,并可能起源于合作。例如,长尾黑颚猴可以发出不同的声音来警示群体中的其他成员有不同的捕食者 [2]。类似地,在多智能体强化学习(multi-agent reinforcement learning,MARL)中,通信对于合作尤为重要,特别是在大量智能体协同工作的场景下,诸如自动车辆规划 [1]、智能电网控制 [20] 和多机器人控制 [14]。

深度强化学习(RL)在一系列具有挑战性的问题中取得了显著成功,如游戏 [16] [22] [8] 和机器人 [12] [11] [5]。我们可以把 MARL 看作是独立的 RL,其中每个学习器都将其他智能体看成是环境的一部分。然而,随着训练进行,其他智能体的策略是会变动的,所以从任意单个智能体的角度来看,环境变得不稳定,智能体间难以合作。此外,使用独立 RL 学习到的策略很容易与其他智能体的策略产生过拟合 [9]。




(责任编辑:冯世斌)

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