赌徒情感散文

保证人：某某某 2015年5月17日

尊敬的领导，此致敬礼！

员工xx 尊敬的领导你好

己的行为感到了深深的内疚和不安，在此，我谨向领导做出了深刻的检讨。

通过这件事，我感到这虽然是一件偶然发生的事，但同时，也是我对自己工作的放松，带来的结果，经反思我觉得自己在工作责任心上仍旧非常欠缺，更为重要的是我感到对不起领导对我的信任，愧对领导的关心，这次的事使我不仅感到是自己耻辱。总之我的行为给公司带来了不好的影响，做出了这样的行为，我的心情非常沉重和羞愧。

我 对于这一切我还将进一步深入总结，深刻反省，恳请领导相信我能够记取教训、改正错误!敬的xx老师： 1 这样有事没请假，让老师担心我的安全。本应按时出现的我未能按时出现，试问怎么不会让平时十分关心爱护每一个学生的老师担心。而这样的担心很可能让老师整天工作分心，造成更为严重的后果。2 在同学们中间造成了不良的影响。由于我一个人的旷课，有可能造成别的同学的效仿，影响班级纪律性，也是对别的同学的父母的不负责。3影响个人综合水平的提高，使自身在本能提高的条件下未能得到提高 如今，错以铸成，我深感懊悔，深刻检讨自己的错误。

以上承诺我将自觉遵守，如有违反我将自愿接受依法依规最严厉的处罚。禁赌承诺书

七、如有违反，本人愿接受有关法律法规和相关规定的惩治。

十、本承诺书自签定之日起生效。xx-x力局

承诺人：

年月日

二、积极弘扬健康向上的文明娱乐风尚，不参与任何以营利为目的的打麻将、打扑克牌、下棋等活动。

七、如有违反承诺，一经查实，本人自愿接受任何处理。

八、本承诺书自签订之日起生效。

承诺人：

2016年3月10日篇四：2016戒赌保证书样本 2016戒赌保证书样本

戒赌保证书样本

本人ｘｘ。为了挽救这个原本幸福的家，本人保证做到以下几点：

一、工资卡交老婆保管

三、如若发现我再有复赌行为，本人将放弃财产继承权。

四、保证今后事事听众妻子，不在家中借酒行凶。ｘｘ，对不起，我错了，我以后再也不赌了，请你再给我一次机会，我们的儿子这么可爱，我不想儿子才三岁就没了妈妈，请你再给我一次机会，今后我一定努力工作，好好照顾你和儿子。

保证人：

日期：

戒赌保证书

尊敬的各位领导：

经过这次事件，我已经深深认识到了我的错误，感觉各位领导能让我悬崖勒马，给我改过自新的机会，我向各位如师如父的领导表示最崇高的敬意（n鞠躬）！

保证人：

日期：篇五：大家常说的职业赌徒的秘诀

大家常说的职业赌徒的秘诀

我是天天在赌场超过10个小时的赌客，别误会我并不是10小时都在赌，只是有时看别人赌，有时我半个小时就完成上午的任务（就是赢够数，我就看别人赌，什么样的赌法都有，但是大胆的说没有一个可以长期赢钱，没有一个方法可以长期（请注意是长期！）使用在某个一倍一的赌游戏之中，更别说是机会少于50%的高赔率赌戏了。

你问我有没有更好的方法对付赌场，哈哈，赌场是我的衣食父母，我们不应该想对付它，应该和它做朋友！

永远只赌一倍一的游戏，记住下面三个诀窍！

1、下注方法

2、注码法

3、时间观念 1+2+3=赢

1、下注方法

例如赌大小，你根据什么去下注，下一把是买大还是买小。先定下下注方案，比如是只赌4把，4把内赢一把就行，只赌大，大，小，小，这条路，看见前面开出小，小，大，可以开始下注，为什么？因为前面3口你要是下注已经输了3把，现在开始下注你已经在心理上占优势。大，大，小，小。赢一把就停。4把不中也停。方案你自己定，定下来就执行，就这么简单，不要管开出几点，只管大小，不要让其它的因素影响你下一把的投注方向，遇围骰算输，即停不追。

2、注码法

因为赌场的所有赌戏都是对赌客不利（百家乐只买闲除外）。平注法无法保证长期在赌场赢利，只有适当加注才能战胜赌场设下的不公平游戏规则。在这里我只能说 1、3、7、15和1、2、4、8，这种强攻自杀式的注码法还是少用为妙（除非特别原因），我只提供3种稳中求胜的注码法供你参考1、2、3或者1、1、3、5和1、1、3、6，这3种都是稳中求胜的。两赢一平或者2赢2平或者三赢一平，所用注码最多11注，哪怕断缆以后也容易追回来，切记切记！

3、时间观念

以上是本人在赌场这几年来的一些心得，只希望能帮到一些经常赌运不佳的朋友。

第五篇：赌徒问题实验报告

赌徒问题实验报告

一、引言

赌徒问题是针对第四章动态规划的练习，同时也是对第三章介绍的贝尔曼方程和强化学习的基本知识的实际应用。两者紧密结合只有充分了解相关内容才能了解实验经过，才能对强化学习的基本问题有所了解。

二、相关知识介绍

1、马尔科夫性：能够保存此状态的来历的方式，称此方式是马尔科夫的。

也就是s',r，和历史的st,at,rt,st1,at1,...,r1,s0,a0来说，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{在这种情况下，环境和任务是一体的，也都称为具有马尔可夫性质。

PS：每个状态都是有前一个可能的状态动作对和发生的各个概率计算得来的。

2、值函数：一个策略是每个状态sS以及动作aA(s)到状态s下采取动作a的概率(s,a)的一个映射。通俗地说，在策略下状态s的值记为V(s)，它是从状态s开始并遵循策略的期望回报。对MDP而言，我们可以形式化地定义V(s)为：

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。而终止状态的值总是0。我们把函数V称为策略的状态值函数（state－value function for policy π）。

类似地，我们定义在策略下状态s中采取动作a的值，记为Q(s,a)，作为在策略从状态s开始，采取动作a的期望回报:

kQ(s,a)E{Rt|sts,ata}Ertk1|sts,ata

（3.9）

k0我们将Q称为策略的动作值函数（action－value function for policy π）。

在强化学习和动态规划中，值函数的基本性质是它们满足一定的递归关系。对任意策略和状态s，在s的值和它可能的后继状态值之间，（3.10）的一致条件成立：

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，动作a是从集合A(s)中得到的，下一状态s'从集合S中得到的，或者是从情节式任务中的S中得到的。等式（3.10）是V的Bellman方程。它表达了一个状态的值和它的后继状态值之间的关系。

公式（3.10）就是贝尔曼方程，而V值就是贝尔曼方程的唯一解。

3、计算值函数：利用动态规划去计算值函数。找到符合Bellman最优方程

的最优值函数V*或Q*，从而得到最优策略。对于所有sS，aA(s)，且s'S，Bellman最优方程如下：

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：此方法就是修改贝尔曼方程从而得到V值的近似解。

三、实验过程简介

赌徒问题是一个典型的值迭代问题，值迭代是策略迭代的方法之一。

将贝尔曼最优方程转换成更新规则就可以得到值迭代。除了策略迭备份需要从所有的动作中选出最大动作以外，值迭代更新等同于策略评估更新。当每次扫描过后V的改动很小的时候就可以停止算法。认为V值已经解出。

以下是题目：

一个赌徒利用硬币投掷的反正面结果来赌博。假如投掷结果是硬币的正面朝上，那么他就赢得他所压的赌注，如果是反面朝上，那么他输掉他的赌注。当这个赌徒赢满100美元或者他输掉他所有的钱时，赌博结束。每一轮投掷，赌徒必须取出他资金的一部分作为赌注，赌注金额必须是整数。这个问题可以表述为一个无折扣的、情节式的有穷马尔可夫决策过程。状态就是赌徒所拥有的资金，s{1,2,,99}，动作就是下赌注，a{1,2,,min(s,100s)}。除了赌徒达到100美元的目标而奖赏为＋1以外，其他奖赏均为0。状态－值函数给出每个状态能够获胜的概率。策略就是如何决定每轮取出多少钱去下注。最优策略就是使取得最后胜利的概率最大化。令p代表硬币正面朝上的概率。假如p已知，那么整个问题也就知道了，并且可以得解，比如通过值迭代求解。图4.6就是当p0.4时，值迭代每一轮后值函数的变化情况和得到的最终策略。

以下是算法：

任意初始化V，比如：V(s)0，对于所有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 （一个极小的正数）

输出一个确定的策略 (s)argmaxas'Pss'[Rss'V(s')]

aa根据算法和题目的具体要求得到的C++代码如下：

#include //#include

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

//将V值放在数组中存放，为了方便起见这里V[0]是不使用的！double AF(double S);

//a值的计算函数题目中a是a{1,2,,min(s,100s)} double Q(int S,int a);

//Q(S,a)动作值函数的计算

double RP(double S,double a);//这里P是加法的缩写M是减法的缩写赌徒赌钱可能的情况 double RM(double S,double a);// 为赢钱和输钱两种，+为赢概率0.4，同样输钱为-概率0.6； //=============================== void main(){

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

//初始化V值为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++)

//对于1~99个状态

{

} double v=V[S];

//将V值暂时保存下来

i=AF(S);

//i用来接收计算出来的a值 for(int a=0;a<=i;a++){ K+=Q(S,a);

//贝尔曼最优方程 } V[S]=K;Delta=max(Delta,fabs(v-V[S]));

//计算△

} while(Delta

//当V的变化一定小的时候结束

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

//输出最终的V值也就是贝尔曼方程的cout<<“V[”<

//最优解，赌徒问题的最优解。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判断汇报的值是1还是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;结果显示:

就一个50是对的，我就无语了。。。

V(s)maxas'Pss'[Rss'V(s')]aa 其实这个程序就是实现这个公式，我晕啊检查了几遍

maxas'还没发现问题，还麻烦老师帮忙看看。我知道这样不好，但是真的没招了，感觉这里可能有问题。。。

总结：

通过实验让我更加理解贝尔曼方程，对值函数的计算有了进一步的认识。同时学会了用值迭代的方法求出贝尔曼方程的最优解，对V与Q的关系理解更加深刻。V[S]=S状态下对应不同动作a的所有Q的和。