《Learning

强化学习入门指南 - Python实现

强化学习入门指南-Python实现强化学习（ReinforcementLearning）是一种解决机器智能问题的方法，通过智能体与环境的交互学习最优策略，最终使得智能体能够在环境中获得最大的回报。
CodeWG·2025-04-30 14:33

Python[问题处理] django-admin.py startproject learning_log .

django-admin.pystartprojectlearning_log.最近在学习Django，在创建工程文件夹的过程中遇到了一些问题django-admin.pystartprojectlearning_log
weixin_30470857·2025-04-30 03:20

【arXiv 2024】HiFiVFS: High Fidelity Video Face Swapping

详细地介绍Fine-grainedAttributesLearning的整个流程。详细地介绍DetailedIdentityLearning的整
旋转的油纸伞·2025-04-30 01:33

matlab实现文字识别

在MATLAB中实现文字识别通常涉及图像处理技术和机器学习算法，特别是使用MATLAB内置的ImageProcessingToolbox和MachineLearningToolbox。
孺子牛 for world·2025-04-29 21:36

MATLAB实现神经网络的OCR识别

使用说明：‌运行要求‌：MATLABR2020b或更新版本已安装DeepLearningToolbox推荐使用GPU加速（训练时在代码开头添加gpuDevice(1)）‌代码特点‌：使用MATLAB自带的
potato_potato_123·2025-04-29 20:59

图神经网络实战（3）——基于DeepWalk创建节点表示

构建skip-gram模型1.3skip-gram模型1.4实现Word2Vec模型2.DeepWalk和随机行走3.实现DeepWalk小结系列链接0.前言DeepWalk是机器学习(machinelearning
盼小辉丶·2025-04-29 12:57

2025 AI产品经理必知的100个专业术语

一、机器学习与数据科学1、监督学习（SupervisedLearning）监督学习是机器学习的一种形式，其中模型通过带标签的数据集进行训练。
AI劳模·2025-04-29 10:40

强化学习(Q-Learning)与路径搜索(A*)的联系

A*算法作为路径搜索的一种典型算法，是在广度优先搜索(BFS)的基础上扩展的。从A点到B点，BFS算法的思路属于路径穷举了：从A点开始，遍历相邻节点放入队列尾部，然后从队头拿出一个节点，搜寻其邻域放入队列尾部，直到找到B点A*算法是在BFS的基础上，加入一个启发值，这个启发值又被称为代价函数：f（n）=g（n）+h（n）代价函数有两个部分构成，g是当前位置n的代价值，h是到目标的预估代价值，当然这
qq_43133135·2025-04-28 06:10

MGF5020 responsible sustainable

sustainablebusinesspracticesMGF5020S21,2025Presentationtitle1Questioningproductionpatternstoensureresponsibleconsumption.2Learningo
·2025-04-28 03:25

深度强化学习实战：探索与行动的交响曲

深度强化学习实战：探索与行动的交响曲DeepReinforcementLearningInActionCodefromtheDeepReinforcementLearninginActionbookfromManning
宗津易Philip·2025-04-28 02:15

Scikit-learn工具介绍与数据集

语言机器学习工具Scikit-learn包括许多智能的机器学习算法的实现Scikit-learn文档完善，容易上手，丰富的API接口函数Scikit-learn官网：scikit-learn:machinelearninginPython—sc
慕婉0307·2025-04-27 23:23

【模型复现】零样本预测文本分类模型——ESM 快速复现模型

ESM快速复现教程01镜像详情镜像简介：这篇论文《Biologicalstructureandfunctionemergefromscalingunsupervisedlearningto250millionproteinsequences
极链AI云·2025-04-27 22:51

【人工智能的数学基础】寻找多目标优化问题的帕累托最优解

求解多目标优化问题⚪无约束的梯度下降⚪带约束的梯度下降3.优化求解过程⚪梯度内积⚪共享编码4.主次型多目标优化⚪主次型多目标优化的应用寻找多目标优化问题的帕累托最优解.paper：Multi-TaskLearningasMulti-ObjectiveOptimization
AI天才研究院·2025-04-27 08:21

1）强化学习入门

GitHub-XinJingHao/DRL-Pytorch:Clean,Robust,andUnifiedPyTorchimplementationofpopularDeepReinforcementLearning
SLAM必须dunk·2025-04-27 05:27

【JVM】—G1中的Young GC、Mixed GC、Full GC详解

YoungGC、MixedGC、FullGC详解⭐⭐⭐⭐⭐⭐Github主页https://github.com/A-BigTree笔记链接https://github.com/A-BigTree/Code_Learning
一棵___大树·2025-04-27 00:29

【KWDB 创作者计划】_深度学习篇---数据获取

https://www.kaggle.com/datasets)GoogleDatasetSearch(https://datasetsearch.research.google.com)UCIMachineLearningRepository
Ronin-Lotus·2025-04-26 23:22

CHC5049 Databases applications

CHC5049DatabasesCoursework2-ResitSemester:1,2024-2025CHC5049DatabaseCoursework2-Resit.LearningOutcomesThetwocourseworksofthismoduleaddressthefollowinglearningoutcomes
·2025-04-26 22:41

从零到前沿：2025年人工智能系统性学习路径与最新技术融合指南

基础学科筑基数学核心能力线性代数：掌握矩阵运算（张量分解在推荐系统的应用）与特征值分析（PCA降维原理）概率统计：贝叶斯网络在医疗诊断中的应用，蒙特卡洛方法在强化学习的采样策略优化理论：2025年主流的元学习（Meta-Learning
小李独爱秋·2025-04-26 18:49

GSAP（GreenSock）：最健全的web动画库之一

|GSAP|Docs&Learning可以添加动画的元素GSAP非常的灵活，几乎可
不喝奶茶#·2025-04-26 17:38

OpenCv高阶（十一）——物体跟踪

OpenCV中的物体跟踪算法1、均值漂移（MeanShift）：2、CamShift：3、KCF（KernelizedCorrelationFilters）：4、MIL（MultipleInstanceLearning
闭月之泪舞·2025-04-26 15:59

25.4.3学习总结【Java】

又是一道错题：1.班级活动https://www.lanqiao.cn/problems/17153/learning/?
The_cute_cat·2025-04-26 15:28

搜广推校招面经八十一

OPPO搜广推一面面经一、介绍一下PLE模型在多任务学习（Multi-TaskLearning,MTL）中，多个任务共享部分模型结构，以提升整体效果。
Y1nhl·2025-04-26 06:59

通过模仿学习实现机器人灵巧操作：综述（下）

25年4月来自天津大学、山东大学、瑞士ETH、南方科技大学、通用AI国家重点实验室、爱丁堡大学和中科院自动化所的论文“DexterousManipulationthroughImitationLearning
三谷秋水·2025-04-26 03:38

Unity3D 基于机器学习的 AI 行为树

结合机器学习（MachineLearning,ML）技术，可以赋予行为树更强的动态学习与自适应能力，从而构建更智能的AI系统。
Thomas_YXQ·2025-04-25 23:14

【研究方向】联邦|自然语言

联邦学习FederatedLearning,FL分布式学习方案。
拾贰_Python·2025-04-25 22:05

Q-Learning算法：从原理到路径搜索代码实现

文章目录一、引言二、强化学习基础三、Q-Learning算法3.1Q-Learning算法概述3.2Q值的定义3.3Q-Learning算法步骤3.4Q-Learning的收敛（Bellman期望方程）
艰默·2025-04-25 10:07

DQN算法：演进、原理推导及代码实现

函数二、DQN的原理推导2.1马尔可夫决策过程2.2Q值函数与Q学习2.3DQN的函数逼近2.4经验回放与目标网络的结合2.4.1经验回放2.4.2目标网络三、DQN的代码实现引言在强化学习领域，传统Q-learning
艰默·2025-04-25 10:07

机器学习 第一章

机器学习第一章一、什么是机器学习(MachineLearning)让计算机自己从数据中学习出规律，无需人手写规则输入:特征x输出:标签y学习目标:学习出f(x)等价于y二、三大类型任务类型英文特点示例回归
小白猿同学·2025-04-24 19:55

【ATU Book-MemryX 系列】MemryX 推出浮点运算 AI 芯片，引领精准运算新时代

过去，图像处理大多依赖像素级别的逐一运算，而现在，通过大数据(BigData)的支撑以及深度学习(DeepLearning)随着AI模型的成熟，它能够通过固定的学习模式从海量数据中快速创造出各种各样的应用
WPG大大通·2025-04-24 01:58

转行指南：Java开发工程师转AI工程师，附大模型学习路线

学习资源包括Coursera的免费课程、DiveintoDeepLearning书和国内平台如PaddlePaddle。技能和学习资料概述所需技能要从Java开发工程师成功转型为AI工程师，
和老莫一起学AI·2025-04-23 20:27

在pytorch下使用tensorboard进行可视化训练

fromtensorboardXimportSummaryWriterwriter=SummaryWriter()tags=["train_loss","train_acc","val_loss","val_acc","learning
左右逢源不是逢源·2025-04-23 10:51

残差连接 residual connection 详解

它首次由He等人在2015年的论文《DeepResidualLearningforImageRecognition》中提出，并迅速成为构建深度网络架构的一个重要组成部分，尤其是在图像识别、语音识别和自然语言处理
晨晨丶·2025-04-23 08:37

深度学习(Deep Learning) 原理与代码实例讲解

深度学习(DeepLearning)-原理与代码实例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来深度学习（DeepLearning
AI天才研究院·2025-04-22 18:41

论文阅读：2023 ICLR Safe RLHF: Safe Reinforcement Learning from Human Feedback

总目录大模型安全相关研究：https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328SafeRLHF:SafeReinforcementLearningfromHumanFeedback
CSPhD-winston-杨帆·2025-04-22 15:51

多智能体深度强化学习(MADRL)开源项目安装与使用指南

多智能体深度强化学习(MADRL)开源项目安装与使用指南MADRLRepocontainingcodeformulti-agentdeepreinforcementlearning(MADRL).项目地址
叶展冰Guy·2025-04-22 04:42

强化学习系统学习路径与实践方法

一、学习路径规划1.基础巩固阶段（1-2个月）必读教材：《ReinforcementLearning:AnIntroduction》(Sutton&Barto)第1-6章重点掌握：马尔可夫决策过程（MDP
豆芽819·2025-04-21 23:43

论文阅读：2023 arxiv A Survey of Reinforcement Learning from Human Feedback

ASurveyofReinforcementLearningfromHumanFeedbackhttps://arxiv.org/pdf/2312.14925https://www.doubao.com
CSPhD-winston-杨帆·2025-04-21 12:42

Python 第三方模块 机器学习 Scikit-Learn模块 矩阵分解,核近似

一.decomposition1.简介:该模块用于进行矩阵分解.其中大多数算法都可用于数据降维2.使用(1)类:"字典学习"(Dictionarylearning):classsklearn.decomposition.DictionaryLearning
EdVzAs·2025-04-21 00:00

（论文阅读）RNNoise 基于递归神经网络的噪声抑制库

-M.Valin,AHybridDSP/DeepLearningApproachtoReal-TimeFull-BandSpeechEnhancement,ProceedingsofIEEEMultimediaSignalProcessing
先验·2025-04-20 16:13

LeNet神经网络

LeNet概述1.历史地位开创性模型：首个成功应用的卷积神经网络（1998年）应用场景：手写数字识别（MNIST数据集）、银行支票识别提出者：YannLeCun团队（论文《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition
code 旭·2025-04-20 01:00

用Prompt 技术【提示词】打造自己的大语言智能体

这样的学习方式称为“Instructionlearning”，透过精心设计的叙述与范例来引导机器的行為，使其更像人类。
chenchihwen·2025-04-19 15:56

选择 iOS 按键精灵无根有根越狱辅助工具的理由

新版本不断增加新功能，如支持苹果MachineLearning框架，支持yolo、ddddocr、飞浆等模型（需转换成.mlpackage|.mlmodel格式），还新增了sys.getAppList(
ii_best·2025-04-19 13:09

MIA 2025 | 利用标记数据知识：一种用于半监督3D医学图像分割的协同校正学习网络

论文信息题目：Leveraginglabelleddataknowledge:Acooperativerectificationlearningnetworkforsemi-supervised3Dmedicalimagesegmentation
小白学视觉·2025-04-19 12:30

VTK_Learning_体绘制讨论_光照&阴影、VTKLODProp3D

1.光照与阴影通过VTKVolumeProperty可以设置体绘制阴影效果（Shading）。阴影效果主要受环境光系数、散射光系数、反射光系数和高光强度四个参数影响。vtkVolumeProperty::SetAmbient()设置环境光系数vtkVolumeProperty::SetDiffuse()设置散射光系数vtkVolumeProperty::SetSpecular()设置反射光系数一般
江南又旧雨·2025-04-19 04:13

第九章：强化学习（RL）赋能 AI Agents：潜力、挑战与问题建模

强化学习（ReinforcementLearning,RL）正是这样一条充满希望的道路。
（initial）·2025-04-18 18:08

机器学习：利用Spark MLlib实现分布式机器学习算法训练与预测。

机器学习（MachineLearning）是一门融合了统计、模式识别、计算机科学、数据挖掘等多领域知识而成的交叉学科，其目的是利用已知的数据，对未知的数据进行预测、分类、聚类、降维等任务，从而提高计算机程序的学习能力
AI天才研究院·2025-04-18 12:56

STL_unordered_map_01_基本用法

Hi,I’mliuboI’minterestedinharmonyI’mcurrentlylearningharmony️I’mlookingtocollaborateon…Howtoreachme…sssssdsdsdsdsdsdasddsdsdsdsdsddfsgdgasdjyukyuiyuiyuigkasdfsdfgdsgsdgdgadsa
刘卜卜&嵌入式·2025-04-18 11:18

雅思练习总结（二十七）

文章原文及翻译EDUCATINGPSYCHE翻译：教育心理学EducatingPsychebyBernieNevilleisabookwhichlooksatradicalnewapproachestolearning
空 白II·2025-04-18 09:38

从指令到聊天：LLM社区的重要发展

RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）是一种通过人类反馈进行强化学习的技术，它在提高模型的有用性、诚实性和无害性方面起到了关键作用。
元楼·2025-04-18 06:47

【GNN4Medical】GNN在医疗领域发展和应用

目录1、引入2、方法综述2021SensorsGraph-BasedDeepLearningforMedicalDiagnosisandAnalysis:Past,PresentandFuture图神经网络在智能诊断与预测中应用的指南和测试基准
静静喜欢大白·2025-04-18 00:42
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