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本文主要对于交叉熵的手动计算和PyTorch中的CrossEntropyLoss模块计算结果不一致的问题展开讨论，查阅了PyTorch的官方文档，最终发现是CrossEntropyLoss在计算交叉熵之前会对输入的概率分布进行一次SoftMax操作导致的。 在强化学习中，策略学习常用到一个损失函数为l=−ln⁡πθ(a∣s)⋅gl=-\ln\pi_\theta(a|s)\cdot gl=−lnπθ​(a∣s)⋅g，其中πθ\pi_\thetaπθ​在状态sss下是关于动作的一个概率分布，而动作aaa是经验中记录的，在状态sss下选择的确定动作。因此有： 因此，该损失函数便被转换为了计算两个概率分布之间交叉熵的计算形式

Hall 定理是一个用于判定二分图是否具有完美匹配的定理。 Hall 定理则在此基础上给出了一个更强的条件。 Hall 条件用于判断一个二分图是否存在完美匹配

丹佛国际机场又添新玩意了，在本月底或下月初，在通往机场的潘亚大道（Pena Boulevard）上会装设一排色彩夺目极有代表性的新型LED欢迎看板，这一个由丹佛国际机场和松下实业（Panasonic Enterprise Solutions）合作的项目耗资一千四百万，将由在机场旁开设北美智慧城市研发中心的松下实业设计和操作，让进入机场的车子和机场快线上的乘客可以已经为之一亮。除了这个看板外松下实业今年年初也宣布将和科州交通管理局（CDOT）合作，计划把70号州际公路（I-70）的一条行车线做为自动车试验专用道，尝试结合互联网和自动车科技，实现零塞车，零事故的未来交通方式。

我们知道，平面区域的面积可以用二重积分来求 \(\displaystyle A=\iint_D1\cdot dA\)。格林公式告诉我们闭曲线上的积分可以用二重积分来计算，反之亦然。所以我们也可以用区域边界上的曲线积分来计算区域的面积