Продолжаю погружаться в Reinforcement Learning. Здесь продолжение статьи Intro Reinforcement Learning. Если предыдущая часть помогла вам понять, что такое среда, агент, награды и функции ценности, то здесь мы сделаем шаг дальше: мы переходим к model-free алгоритмам и Deep Reinforcement Learning, где агент учится оптимальной стратегии, не имея прямого доступа к модели среды. Читать далее
admin.php?page=notification_by_mail in Piwigo 2.9.5 has XSS via the nbm_send_html_mail, nbm_send_mail_as, nbm_send_detailed_content, nbm_complementary_mail_content, nbm_send_recent_post_dates, or param_submit parameter. This is exploitable via CSRF.
Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) делится на два больших класса: Model-Free и Model-Based. В первом случае действия оптимизируются напрямую по сигналу награды, а во втором нейросеть является только моделью реальности, а оптимальные действия выбираются с помощью внешнего…
PESCMS Team 2.3.2 has multiple reflected XSS via the id parameter:?g=Team&m=Task&a=my&status=3&id=,?g=Team&m=Task&a=my&status=0&id=,?g=Team&m=Task&a=my&status=1&id=,?g=Team&m=Task&a=my&status=10&id=