保證人：某某某 2015年5月17日

尊敬的領導，此致敬禮！

員工xx 尊敬的領導你好

己的行為感到了深深的內疚和不安，在此，我謹向領導做出了深刻的檢討。

通過這件事，我感到這雖然是一件偶然發生的事，但同時，也是我對自己工作的放松，帶來的結果，經反思我覺得自己在工作責任心上仍舊非常欠缺，更為重要的是我感到對不起領導對我的信任，愧對領導的關心，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，深刻反省，懇請領導相信我能夠記取教訓、改正錯誤!敬的xx老師： 1 這樣有事沒請假，讓老師擔心我的安全。本應按時出現的我未能按時出現，試問怎么不會讓平時十分關心愛護每一個學生的老師擔心。而這樣的擔心很可能讓老師整天工作分心，造成更為嚴重的后果。2 在同學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的效仿，影響班級紀律性，也是對別的同學的父母的不負責。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最嚴厲的處罰。禁賭承諾書

七、如有違反，本人愿接受有關法律法規和相關規定的懲治。

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、如若發現我再有復賭行為，本人將放棄財產繼承權。

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

尊敬的各位領導：

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

保證人：

日期：篇五：大家常說的職業賭徒的秘訣

大家常說的職業賭徒的秘訣

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（就是贏夠數，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！）使用在某個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，我們不應該想對付它，應該和它做朋友！

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口你要是下注已經輸了3把，現在開始下注你已經在心理上占優勢。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，只有適當加注才能戰勝賭場設下的不公平游戲規則。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規劃的練習，同時也是對第三章介紹的貝爾曼方程和強化學習的基本知識的實際應用。兩者緊密結合只有充分了解相關內容才能了解實驗經過，才能對強化學習的基本問題有所了解。

二、相關知識介紹

1、馬爾科夫性：能夠保存此狀態的來歷的方式，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，環境和任務是一體的，也都稱為具有馬爾可夫性質。

PS：每個狀態都是有前一個可能的狀態動作對和發生的各個概率計算得來的。

2、值函數：一個策略?是每個狀態s?S以及動作a?A(s)到狀態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s的值記為V?(s)，它是從狀態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。而終止狀態的值總是0。我們把函數V?稱為策略?的狀態值函數（state－value function for policy π）。

類似地，我們定義在策略?下狀態s中采取動作a的值，記為Q(s,a)，作為在策略?從狀態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（action－value function for policy π）。

在強化學習和動態規劃中，值函數的基本性質是它們滿足一定的遞歸關系。對任意策略??和狀態s，在s的值和它可能的后繼狀態值之間，（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s'從集合S中得到的，或者是從情節式任務中的S?中得到的。等式（3.10）是V?的Bellman方程。它表達了一個狀態的值和它的后繼狀態值之間的關系。

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：利用動態規劃去計算值函數。找到符合Bellman最優方程

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

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。

將貝爾曼最優方程轉換成更新規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。當每次掃描過后V的改動很小的時候就可以停止算法。認為V值已經解出。

以下是題目：

一個賭徒利用硬幣投擲的反正面結果來賭博。假如投擲結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，那么他輸掉他的賭注。當這個賭徒贏滿100美元或者他輸掉他所有的錢時，賭博結束。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。這個問題可以表述為一個無折扣的、情節式的有窮馬爾可夫決策過程。狀態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美元的目標而獎賞為＋1以外，其他獎賞均為0。狀態－值函數給出每個狀態能夠獲勝的概率。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p?0.4時，值迭代每一輪后值函數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）

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

aa根據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

{

} 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);

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

//計算△

} while(Delta

//當V的變化一定小的時候結束

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[”<

//最優解，賭徒問題的最優解。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這個公式，我暈啊檢查了幾遍

maxa?s'還沒發現問題，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：

通過實驗讓我更加理解貝爾曼方程，對值函數的計算有了進一步的認識。同時學會了用值迭代的方法求出貝爾曼方程的最優解，對V與Q的關系理解更加深刻。V[S]=S狀態下對應不同動作a的所有Q的和。