保證人：某某某 2015年5月17日

尊敬的領(lǐng)導(dǎo)，此致敬禮！

員工xx 尊敬的領(lǐng)導(dǎo)你好

己的行為感到了深深的內(nèi)疚和不安，在此，我謹(jǐn)向領(lǐng)導(dǎo)做出了深刻的檢討。

通過這件事，我感到這雖然是一件偶然發(fā)生的事，但同時，也是我對自己工作的放松，帶來的結(jié)果，經(jīng)反思我覺得自己在工作責(zé)任心上仍舊非常欠缺，更為重要的是我感到對不起領(lǐng)導(dǎo)對我的信任，愧對領(lǐng)導(dǎo)的關(guān)心，這次的事使我不僅感到是自己恥辱。總之我的行為給公司帶來了不好的影響，做出了這樣的行為，我的心情非常沉重和羞愧。

我 對于這一切我還將進一步深入總結(jié)，深刻反省，懇請領(lǐng)導(dǎo)相信我能夠記取教訓(xùn)、改正錯誤!敬的xx老師： 1 這樣有事沒請假，讓老師擔(dān)心我的安全。本應(yīng)按時出現(xiàn)的我未能按時出現(xiàn)，試問怎么不會讓平時十分關(guān)心愛護每一個學(xué)生的老師擔(dān)心。而這樣的擔(dān)心很可能讓老師整天工作分心，造成更為嚴(yán)重的后果。2 在同學(xué)們中間造成了不良的影響。由于我一個人的曠課，有可能造成別的同學(xué)的效仿，影響班級紀(jì)律性，也是對別的同學(xué)的父母的不負責(zé)。3影響個人綜合水平的提高，使自身在本能提高的條件下未能得到提高 如今，錯以鑄成，我深感懊悔，深刻檢討自己的錯誤。

以上承諾我將自覺遵守，如有違反我將自愿接受依法依規(guī)最嚴(yán)厲的處罰。禁賭承諾書

七、如有違反，本人愿接受有關(guān)法律法規(guī)和相關(guān)規(guī)定的懲治。

十、本承諾書自簽定之日起生效。xx-x力局

承諾人：

年月日

二、積極弘揚健康向上的文明娛樂風(fēng)尚，不參與任何以營利為目的的打麻將、打撲克牌、下棋等活動。

七、如有違反承諾，一經(jīng)查實，本人自愿接受任何處理。

八、本承諾書自簽訂之日起生效。

承諾人：

2016年3月10日篇四：2016戒賭保證書樣本 2016戒賭保證書樣本

戒賭保證書樣本

本人ｘｘ。為了挽救這個原本幸福的家，本人保證做到以下幾點：

一、工資卡交老婆保管

三、如若發(fā)現(xiàn)我再有復(fù)賭行為，本人將放棄財產(chǎn)繼承權(quán)。

四、保證今后事事聽眾妻子，不在家中借酒行兇。ｘｘ，對不起，我錯了，我以后再也不賭了，請你再給我一次機會，我們的兒子這么可愛，我不想兒子才三歲就沒了媽媽，請你再給我一次機會，今后我一定努力工作，好好照顧你和兒子。

保證人：

日期：

戒賭保證書

尊敬的各位領(lǐng)導(dǎo)：

經(jīng)過這次事件，我已經(jīng)深深認(rèn)識到了我的錯誤，感覺各位領(lǐng)導(dǎo)能讓我懸崖勒馬，給我改過自新的機會，我向各位如師如父的領(lǐng)導(dǎo)表示最崇高的敬意（n鞠躬）！

保證人：

日期：篇五：大家常說的職業(yè)賭徒的秘訣

大家常說的職業(yè)賭徒的秘訣

我是天天在賭場超過10個小時的賭客，別誤會我并不是10小時都在賭，只是有時看別人賭，有時我半個小時就完成上午的任務(wù)（就是贏夠數(shù)，我就看別人賭，什么樣的賭法都有，但是大膽的說沒有一個可以長期贏錢，沒有一個方法可以長期（請注意是長期?。┦褂迷谀硞€一倍一的賭游戲之中，更別說是機會少于50%的高賠率賭戲了。

你問我有沒有更好的方法對付賭場，哈哈，賭場是我的衣食父母，我們不應(yīng)該想對付它，應(yīng)該和它做朋友！

永遠只賭一倍一的游戲，記住下面三個訣竅！

1、下注方法

2、注碼法

3、時間觀念 1+2+3=贏

1、下注方法

例如賭大小，你根據(jù)什么去下注，下一把是買大還是買小。先定下下注方案，比如是只賭4把，4把內(nèi)贏一把就行，只賭大，大，小，小，這條路，看見前面開出小，小，大，可以開始下注，為什么？因為前面3口你要是下注已經(jīng)輸了3把，現(xiàn)在開始下注你已經(jīng)在心理上占優(yōu)勢。大，大，小，小。贏一把就停。4把不中也停。方案你自己定，定下來就執(zhí)行，就這么簡單，不要管開出幾點，只管大小，不要讓其它的因素影響你下一把的投注方向，遇圍骰算輸，即停不追。

2、注碼法

因為賭場的所有賭戲都是對賭客不利（百家樂只買閑除外）。平注法無法保證長期在賭場贏利，只有適當(dāng)加注才能戰(zhàn)勝賭場設(shè)下的不公平游戲規(guī)則。在這里我只能說 1、3、7、15和1、2、4、8，這種強攻自殺式的注碼法還是少用為妙（除非特別原因），我只提供3種穩(wěn)中求勝的注碼法供你參考1、2、3或者1、1、3、5和1、1、3、6，這3種都是穩(wěn)中求勝的。兩贏一平或者2贏2平或者三贏一平，所用注碼最多11注，哪怕斷纜以后也容易追回來，切記切記！

3、時間觀念

以上是本人在賭場這幾年來的一些心得，只希望能幫到一些經(jīng)常賭運不佳的朋友。

第五篇：賭徒問題實驗報告

賭徒問題實驗報告

一、引言

賭徒問題是針對第四章動態(tài)規(guī)劃的練習(xí)，同時也是對第三章介紹的貝爾曼方程和強化學(xué)習(xí)的基本知識的實際應(yīng)用。兩者緊密結(jié)合只有充分了解相關(guān)內(nèi)容才能了解實驗經(jīng)過，才能對強化學(xué)習(xí)的基本問題有所了解。

二、相關(guān)知識介紹

1、馬爾科夫性：能夠保存此狀態(tài)的來歷的方式，稱此方式是馬爾科夫的。

也就是s',r，和歷史的st,at,rt,st?1,at?1,...,r1,s0,a0來說，st?1?s',rt?1?r|st,at,rt,st?1,at?1,...r1，s0,a0}=Pr{st?1?s',rt?1?r|st,at}

Pr{在這種情況下，環(huán)境和任務(wù)是一體的，也都稱為具有馬爾可夫性質(zhì)。

PS：每個狀態(tài)都是有前一個可能的狀態(tài)動作對和發(fā)生的各個概率計算得來的。

2、值函數(shù)：一個策略?是每個狀態(tài)s?S以及動作a?A(s)到狀態(tài)s下采取動作a的概率?(s,a)的一個映射。通俗地說，在策略?下狀態(tài)s的值記為V?(s)，它是從狀態(tài)s開始并遵循策略?的期望回報。對MDP而言，我們可以形式化地定義V?(s)為：

??k?V(s)?E?{Rt|st?s}?E????rt?k?1|st?s?，（3.8）

?k?0??其中E?{}表示了agent在遵循策略?之后的期望值。而終止?fàn)顟B(tài)的值總是0。我們把函數(shù)V?稱為策略?的狀態(tài)值函數(shù)（state－value function for policy π）。

類似地，我們定義在策略?下狀態(tài)s中采取動作a的值，記為Q(s,a)，作為在策略?從狀態(tài)s開始，采取動作a的期望回報:

??k?Q(s,a)?E?{Rt|st?s,at?a}?E????rt?k?1|st?s,at?a?

（3.9）

?k?0???我們將Q稱為策略?的動作值函數(shù)（action－value function for policy π）。

在強化學(xué)習(xí)和動態(tài)規(guī)劃中，值函數(shù)的基本性質(zhì)是它們滿足一定的遞歸關(guān)系。對任意策略??和狀態(tài)s，在s的值和它可能的后繼狀態(tài)值之間，（3.10）的一致條件成立：

V(s)?E?{Rt|st?s} ???k?

?E????rt?k?1|st?s?

?k?0??

?E??rt?1?????k?0?rt?k?2|st?s?

?k?

?

???(s,a)?as'as'?a??k?? P?Rss'??E????rt?k?2|st?1?s'??，（3.10）

?k?0???ass'ass'ass'??(s,a)?P?R???V(s')

?其中，動作a是從集合A(s)中得到的，下一狀態(tài)s'從集合S中得到的，或者是從情節(jié)式任務(wù)中的S?中得到的。等式（3.10）是V?的Bellman方程。它表達了一個狀態(tài)的值和它的后繼狀態(tài)值之間的關(guān)系。

公式（3.10）就是貝爾曼方程，而V值就是貝爾曼方程的唯一解。

3、計算值函數(shù)：利用動態(tài)規(guī)劃去計算值函數(shù)。找到符合Bellman最優(yōu)方程

?的最優(yōu)值函數(shù)V*或Q*，從而得到最優(yōu)策略。對于所有s?S，a?A(s)，且s'?S，Bellman最優(yōu)方程如下：

V(s)?maxE{rt?1??V(st?1)|st?s,at?a}

a**

?maxa?s'Pss'[Rss'??V(s')]

（4.1）

aa*或

Q(s,a)?E{rt?1??maxQ(st?1,a')|st?s,at?a}

a'**

??Ps'ass'[Rss'??maxQ(s',a')]

a'a*（4.2）

PS：此方法就是修改貝爾曼方程從而得到V值的近似解。

三、實驗過程簡介

賭徒問題是一個典型的值迭代問題，值迭代是策略迭代的方法之一。

將貝爾曼最優(yōu)方程轉(zhuǎn)換成更新規(guī)則就可以得到值迭代。除了策略迭備份需要從所有的動作中選出最大動作以外，值迭代更新等同于策略評估更新。當(dāng)每次掃描過后V的改動很小的時候就可以停止算法。認(rèn)為V值已經(jīng)解出。

以下是題目：

一個賭徒利用硬幣投擲的反正面結(jié)果來賭博。假如投擲結(jié)果是硬幣的正面朝上，那么他就贏得他所壓的賭注，如果是反面朝上，那么他輸?shù)羲馁€注。當(dāng)這個賭徒贏滿100美元或者他輸?shù)羲械腻X時，賭博結(jié)束。每一輪投擲，賭徒必須取出他資金的一部分作為賭注，賭注金額必須是整數(shù)。這個問題可以表述為一個無折扣的、情節(jié)式的有窮馬爾可夫決策過程。狀態(tài)就是賭徒所擁有的資金，s?{1,2,?,99}，動作就是下賭注，a?{1,2,?,min(s,100?s)}。除了賭徒達到100美元的目標(biāo)而獎賞為＋1以外，其他獎賞均為0。狀態(tài)－值函數(shù)給出每個狀態(tài)能夠獲勝的概率。策略就是如何決定每輪取出多少錢去下注。最優(yōu)策略就是使取得最后勝利的概率最大化。令p代表硬幣正面朝上的概率。假如p已知，那么整個問題也就知道了，并且可以得解，比如通過值迭代求解。圖4.6就是當(dāng)p?0.4時，值迭代每一輪后值函數(shù)的變化情況和得到的最終策略。

以下是算法：

任意初始化V，比如：V(s)?0，對于所有s?S

Repeat ??0

?

For each s?S

v?V(s)V(s)?maxa?s'Pss'[Rss'??V(s')]aa

??max(?,|v?V(s)|)Until ???（一個極小的正數(shù)）

輸出一個確定的策略? ?(s)?argmaxa?s'Pss'[Rss'??V(s')]

aa根據(jù)算法和題目的具體要求得到的C++代碼如下：

#include //#include

using namespace std;//vector V(99,0);double V[100];

//將V值放在數(shù)組中存放，為了方便起見這里V[0]是不使用的！double AF(double S);

//a值的計算函數(shù)題目中a是a?{1,2,?,min(s,100?s)} double Q(int S,int a);

//Q(S,a)動作值函數(shù)的計算

double RP(double S,double a);//這里P是加法的縮寫M是減法的縮寫賭徒賭錢可能的情況 double RM(double S,double a);// 為贏錢和輸錢兩種，+為贏概率0.4，同樣輸錢為-概率0.6； //=============================== void main(){

for(int i=0;i<100;i++)

//初始化V值為0； { V[i]=0;} double Delta=0.0;

//初始化△=0 double Cta=0.0000000001;

//初始化?=0 double i;double K=0;do { for(int S=1;S<=99;S++)

//對于1~99個狀態(tài)

{

} double v=V[S];

//將V值暫時保存下來

i=AF(S);

//i用來接收計算出來的a值 for(int a=0;a<=i;a++){ K+=Q(S,a);

//貝爾曼最優(yōu)方程 } V[S]=K;Delta=max(Delta,fabs(v-V[S]));

//計算△

} while(Delta

//當(dāng)V的變化一定小的時候結(jié)束

for(int i=1;i<=99;i++)

//輸出最終的V值也就是貝爾曼方程的cout<<“V[”<

//最優(yōu)解，賭徒問題的最優(yōu)解。double AF(double S){

} double T;T=min(S,100-S);return T;

double Q(int S,int a){ double RESULT;RESULT=0.4*(RP(S,a)+V[S+a])+0.6*(RM(S,a)+V[S-a]);return RESULT;} //RP,RM判斷匯報的值是1還是0.double RP(double S,double a){

} double C=S+a;if(C>=100)return 1.0;else return 0;

double RM(double S,double a){

} double C=S-a;if(C>=100)return 1.0;else return 0;結(jié)果顯示:

就一個50是對的，我就無語了。。。

V(s)?maxa?s'Pss'[Rss'??V(s')]aa 其實這個程序就是實現(xiàn)這個公式，我暈啊檢查了幾遍

maxa?s'還沒發(fā)現(xiàn)問題，還麻煩老師幫忙看看。我知道這樣不好，但是真的沒招了，感覺這里可能有問題。。。

總結(jié)：

通過實驗讓我更加理解貝爾曼方程，對值函數(shù)的計算有了進一步的認(rèn)識。同時學(xué)會了用值迭代的方法求出貝爾曼方程的最優(yōu)解，對V與Q的關(guān)系理解更加深刻。V[S]=S狀態(tài)下對應(yīng)不同動作a的所有Q的和。