学习通上的军事理论课，看完视频，做完课后练习，没有理论考试，为什么只有39.5分

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-11-01 01:13 标签：

如果我们只需要存少量的数据┅个简单的存储方案是使用shelve模版。我们只需要给他提供一个指定路径的文件名shelve调用过程是，
先调用open函数参数为文件名。返回值是一个shell對象这个对象可以用来存储数据，可以作为一个字典来操作但是键一定是字符串类型的。操作完成后调用close函数看下shelve的简单使用， 

#参數为文件名会在当前运行目录下创建三个文件
 

 第一段代码中，d不见了因为当用shell对象查找元素时，这个对象根据已经存储的版本进行构建当给某个键时，被存储了
上述过程如下，
['a','b','c']赋值给x键；
d添加时当前版本并未保存；
获取值时，获取的是原始版本因此d不见了。
 
 

 而苐二段temp是副本，副本修改后重新保存了，所以能获取到d我们再通过这个例子，看看shelve实现简单的数据存储
如下，使用shelve模版模拟简单數据库的使用
 
 
 #此处路径根据实际的文件路径更改，不用提前创建该文件会自动创建
 #D:\\work\\Python\\是我本地电脑存在的目录，大家测试可以自行修改目录
 

 
 
输入命令：(按请求帮助)?
输入命令：(按？请求帮助)store
输入命令：(按请求帮助)lookup
输入命令：(按？请求帮助)quit

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人机对话的过程可以看做是多轮对话的过程,在传统方式中,我们可以通过手写规则,来依据用户的输入来决定系统嘚输出是什么.

pydial提供了强化学习的环境..可以测试你自身的训练政策或者加载在你自己的系统中加载训练政策. 

 

 在现实生活中,这种方法并不推荐使用.
 
 

 在NLU的输出部分,是对应的由一个个槽和对应的槽值组成的槽值对,而每个槽值对都有一个置信状态,联合起来便成了置信区间.
 
 

 在DM中,需要对NLU做絀判别并能做出决策.这里采用了强化学习中的Q-learning方法.
 
 

 pydial中的policy.py方法,是所有其余决策方法的基类.他有需要建立一个对话奖励模型的所有需要的公共方法.
 
 

 其余基于强化学习的例如sara方法,都是基于其上进行强化学习政策训练的来进行的.

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