化学信息学

Rust中奖励函数的实现与应用

Rust中奖励函数的实现与应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：Rust,奖励函数,强化学习,机器学习,状态空间1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习领域
AI天才研究院·2025-01-30 07:45

LLM based Single Agent System

LLM-BasedSingleAgentSystem:ANewEraofIntelligentAutomation关键词：大语言模型，单智能体系统，强化学习，自然语言处理，智能自动化1.背景介绍近年来，
AGI大模型与大数据研究院·2025-01-30 05:03

AI常见的算法

人工智能（AI）中常见的算法分为多个领域，如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。
纠结哥_Shrek·2025-01-30 03:49

【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍（一）

文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型：监督学习（SupervisedLearning）：分类，回归无监督学习（UnsupervisedLearning）：聚类，降维强化学习
MengWoods·2025-01-30 01:01

信息学奥赛一本通：1062：最高的分数

1062：最高的分数时间限制:1000ms内存限制:65536KB提交数:80647通过数:59363【题目描述】孙老师讲授的《计算概论》这门课期中考试刚刚结束，他想知道考试中取得的最高分数。因为人数比较多，他觉得这件事情交给计算机来做比较方便。你能帮孙老师解决这个问题吗？【输入】输入两行，第一行为整数n（1#include#includeusingnamespacestd;intmain(){i
阿耨多羅·2025-01-30 00:25

信息学奥赛一本通-1178-成绩排序 解答

【题目描述】给出班里某门课程的成绩单，请你按成绩从高到低对成绩单排序输出，如果有相同分数则名字字典序小的在前。【输入】第一行为n(0usingnamespacestd;structnode{charname[30];inta;}c[30],b;intmain(){intn;inti,j;cin>>n;for(i=1;
爆炒玛奇玛·2025-01-30 00:25

人口增长（信息学奥赛一本通-1070）

【题目描述】我国现有x亿人口，按照每年0.1%的增长速度，n年后将有多少人？保留小数点后四位。【输入】一行，包含两个整数x和n，分别是人口基数和年数，以单个空格分隔。【输出】输出最后的人口数，以亿为单位，保留到小数点后四位。1usingnamespacestd;intmain(){doublex;intn;cin>>x>>n;for(inti=1;i<=n;i++){x*=1.001;}print
Doopny@·2025-01-30 00:23

提示词设计流程 ——《如何从0开始构建一个基于强化学习的AI智能体》使用场景为例

《如何从0开始构建一个基于强化学习的AI智能体》使用场景提示词设计流程是否识别改进点分析评估结果根据反馈调整提示词细化内容要求增强专业术语调整约束条件验证专业性检查内容准确性评估逻辑连贯性上下文提供角色设定指令描述输入问题设计约束条件设定输出格式定义示例参考提供开始明确目标与需求确定任务类型定义预期结果识别关键问题结构化提示词设计生成初始提示词使用
由数入道·2025-01-29 21:07

【DeepSeek】大模型强化学习训练GRPO算法，你学会了吗？

如果你还不知道GRPO，你可以先看这篇帖子：【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源？看了论文跟没看一样？做两道题练练！曾经最痛恨的应试教育，却能让你深深记住这知识点。由ChatGPTo1pro生成，o1pro的输出token和写作能力比DeepSeekR1强。GRPO原论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.03300GRPO中译文链接：ht
FF-Studio·2025-01-29 21:56

《深度剖析Q-learning中的Q值：解锁智能决策的密码》

在人工智能的飞速发展进程中，强化学习作为一个关键领域，为智能体与环境交互并学习最优行为策略提供了有效框架。
·2025-01-29 19:51

火出圈的DeepSeeK R1详解

强化学习驱动的训练：采用大规模强化学习技术，仅需极少量标注数据，显著提升推理能力。长链推理（CoT）支持：思维链长度可达数万字，能逐步分解复杂问题，通过多步骤逻辑推理解决问题。
清风AI·2025-01-29 17:58

DeepSeek：通用人工智能的技术前沿与创新突破

其研发方向覆盖自然语言处理、多模态交互、强化学习等领域，并在模型架构、训练效率及实际应用场景中取得显著成果。二、核心
热爱分享的博士僧·2025-01-29 17:52

python画与x轴平行_少儿编程：python趣味编程第一课

一直以来都是在做scratch，JavaScript以及信息学奥赛C++的讲师，教研等工作，但目前发现python课程非常火爆，为了让小朋友也能更好的学python课
weixin_39762478·2025-01-29 17:49

【人工智能】Python常用库-TensorFlow常用方法教程

TensorFlow是一个广泛应用的开源深度学习框架，支持多种机器学习任务，如深度学习、神经网络、强化学习等。以下是TensorFlow的详细教程，涵盖基础使用方法和示例代码。
IT古董·2025-01-29 15:07

乐学智伴：基于人工智能与大数据的学生个性化学习辅助平台

传统的教学模式以教师为中心，难以满足学生个性化学习的需求。随着人工智能、大数据和云计算等技术的快速发展，教育科技（EdTech）为个性化学习提供了全新的解决方案。
IT源码大师·2025-01-29 14:33

OpenAI的编程语言和框架，给程序员带来了帮助有哪些

OpenAI的研究涉及深度学习、自然语言处理、视觉感知、强化学习等多个领域，并已在各种应用中取得了令人瞩目的成果。例如，在机器人领域，Open
API技术大佬Anzexi58·2025-01-29 07:46

强化学习很多ac架构的算法比如ppo，为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?｜状态价值网络的优势与挑战｜Actor-Critic｜状态价值｜强化学习

目录1.强化学习的基础1.1策略与价值函数2.Actor-Critic架构概述2.1Critic的作用3.为什么选择状态价值网络？
concisedistinct·2025-01-29 01:27

强化学习中，为什么用AC架构

目录强化学习中，为什么用AC架构为什么用AC架构？
资源存储库·2025-01-29 01:25

2024年Python最全用Python制作一个自动抢票脚本_python抢票脚本，Python面试项目全代码

需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！
Android失眠夜·2025-01-28 19:04

NASA锂电池容量增量数据处理

阻抗测量通过电化学阻抗谱(EIS)频率扫描进行，范围从0.1Hz到5kHz。当电池达到寿命结束(EOL)标准时，
Art1st `Sakura·2025-01-28 16:09

人工智能学习框架：深入解析与实战指南

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。
一ge科研小菜鸡·2025-01-28 11:07

IsaacLab从入门到精通（六）真机部署与Sim2real

在之前的教程中，我们已经完成了整个强化学习任务流程，现在我们需要将自己训练的策略迁移到真机上1.1Sim2real简要方法论强化学习的Sim2real问题一直以来是非常难解决的问题，在仿真环境中训练的policy
NathanWu7·2025-01-28 04:47

【llm对话系统】RL强化学习的技术演进与RLHF

一、强化学习基础知识强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法，它通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何行动以最大化累积奖励(Reward
kakaZhui·2025-01-28 00:47

均值（信息学奥赛一本通-1060）

【题目描述】给出一组样本数据，包含n个浮点数，计算其均值，精确到小数点后4位。【输入】输入有两行，第一行包含一个整数n（n小于100），代表样本容量；第二行包含n个绝对值不超过1000的浮点数，代表各个样本数据。【输出】输出一行，包含一个浮点数，表示均值，精确到小数点后4位。【输入样例】21.03.0【输出样例】2.0000【题解代码】#includeusingnamespacestd;intma
Doopny@·2025-01-27 22:05

The Simulation技术浅析（二）：模型技术

物理模型通常用于工程、物理和化学等领域，用于预测系统在不同条件下的表现。2.关键技术力学定律：例如牛顿运动定律，用于模拟物体的运动和受力情况。流体力学：例如纳维-斯托克斯方程，用于模拟流体流动。
爱研究的小牛·2025-01-27 21:00

2025年美赛数学建模F题 为农业再培养腾出空间

为了对抗这种情况，农民们转向了化学品，但土地的平衡被破坏了。随着这种转变，在森林里繁荣起来的错综复杂的生命之网被打破了，一种新的、由人类驱动的农
小驴数模·2025-01-27 17:35

人工智能技术的应用前景及未来发展

随着深度学习、强化学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术的飞速进展，AI不再仅仅是学术研究中的一个热点，而是渗透到各个行业，成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。
键盘上的蚂蚁-·2025-01-27 16:24

AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用

AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用关键词：人工智能、深度学习、生物信息学、基因组学、蛋白质结构预测、药物发现、个性化医疗文章目录AI人工智能深度学习算法：在生物信息学中的应用1.背景介绍2.
AI大模型应用之禅·2025-01-27 16:52

开源进校园，开放原子校源行 Meetup（中南大学站）圆满结束

12月4日，由开放原子校源行联合龙蜥社区主办，中南大学信息与网络中心、电子信息学院联合浪潮信息承办的开放原子校源行Meetup活动（中南大学站）暨龙蜥社区操作系统动手实践课堂圆满举行。
·2025-01-27 01:50

基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)

食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习
矩阵猫咪·2025-01-26 16:34

信息学奥赛一本通 1346：【例4-7】亲戚(relation)

【题目描述】或许你并不知道，你的某个朋友是你的亲戚。他可能是你的曾祖父的外公的女婿的外甥女的表姐的孙子。如果能得到完整的家谱，判断两个人是否是亲戚应该是可行的，但如果两个人的最近公共祖先与他们相隔好几代，使得家谱十分庞大，那么检验亲戚关系实非人力所能及。在这种情况下，最好的帮手就是计算机。为了将问题简化，你将得到一些亲戚关系的信息，如Marry和Tom是亲戚，Tom和Ben是亲戚，等等。从这些信息
GXLZGBCDS·2025-01-26 14:49

现代卓越认证指南：PMP项目管理专业学习秘籍

南京卓尔越的微信图片等资源可帮助考生高效复习和练习，通过定制化学习支持和模拟考试来提高备考效率。1.PMP认证的重要性1.1PMP认证的行业认可度项目管理专业认
大苏牙·2025-01-26 13:44

Direct Preference Optimization (DPO): 一种无需强化学习的语言模型偏好优化方法

现有的方法通常通过**强化学习从人类反馈（RLHF）**来引导模型行为，但RLHF存在以下问题：复杂性高：RLHF需要先训练一个奖励模型来反映人类偏好，然后使用强化学习来微调语言模型，使其在最大化奖励的
Yuleave·2025-01-26 09:12

深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升

文章目录1.高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络（DQN）的高频交易策略设计2.1状态空间构建：从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计
二进制独立开发·2025-01-26 04:36

智能推理的革命：DeepSeek-R1 深度解析其算法与实现

DeepSeek-R1的出现，正是为了解决这一问题，通过强化学习（ReinforcementLearning,RL）赋予语言模型更强大的推理能力，开创了LLMs
步子哥·2025-01-26 04:26

信息学奥赛c++语言:求分数序列和

题目描述有一个分数序列q1/p1，q2/p2，q3/p3，q4/p4，q5/p5，....,其中q(i+1)=qi+pi，p(i+1)=qi，p1=1，q1=2。比如这个序列前6项分别是2/1,3/2,5/3,8/5,13/8,21/13,求这个分数序列的前n项之和。输入输入有一行，包含一个正整数n(n≤30)。输出输出有一行，包含一个浮点数，表示分数序列前n项的和，精确到小数点后4位。样例输入2
敲代码的八戒·2025-01-26 00:28

C++练习(5道)

今天来练习一下C++（有错请指出）1.练50.1查分程序题目描述尼克，格莱尔等5位同学进行了一次信息学测试，试编一程序，实现查分功能。先输入成绩，然后输入学号输入相应的成绩。
c++初学者ABC·2025-01-25 23:15

游戏AI 技术方案部分解析 |用 AI 技术，练就 FPS 游戏中的刚枪王！

在这个过程中，我们用到了强化学习，让AI通过自我在游戏中学习探索，最终成为超越或比肩人类顶尖玩家水平的强大AI。
游戏智眼·2025-01-25 21:31

HarmonyOS快速入门，点亮LED灯

快速入门，点亮LED灯目录作者介绍添加点亮LED源码文件添加点亮LED灯源码编写业务编译构建文件BUILD.gn编写模块编译构建文件BUILD.gn调试LED程序往期回顾作者介绍刘懿宵，男，西安工程大学电子信息学院
懿傕·2025-01-25 20:29

大模型GUI系列论文阅读 DAY4：《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》

摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型，但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战，限制了其适用性。
feifeikon·2025-01-25 15:50

[E题成品文章发布]2025美赛数学建模E题35页成品论文+每小问配套py+matlab代码+完整数据集+高清可视化结果图

基于生态模型的有机农业管理策略研究：除草剂移除与物种引入的生态影响分析摘要随着全球农业可持续性需求的增加，减少化学品使用并提高农业生态系统的稳定性成为关键目标。
2025数学建模资料汇总·2025-01-25 08:00

信息学奥赛c++语言:救援

题目描述救生船从大本营出发，营救若干屋顶上的人回到大本营，屋顶数目以及每个屋顶的坐标和人数都将由输入决定，求出所有人都到达大本营并登陆所用的时间。在直角坐标系的原点是大本营，救生船每次从大本营出发，救了人之后将人送回大本营。坐标系中的点代表屋顶，每个屋顶由其位置坐标和其上的人数表示。救生船每次从大本营出发，以速度50米/分钟驶向下一个屋顶，达到一个屋顶后，救下其上的所有人，每人上船1分钟，船原路返
敲代码的八戒·2025-01-25 02:39

信息学/计算机系各种网站（学习资源、常用工具及其他）

大学指南上海交通大学生存手册中国科学技术大学人工智能与数据科学学院本科进阶指南USTC不完全入学指南大学生活质量指北科研论信息搜集AI信息搜集USTC飞跃网站计算机保研技术新闻HackerNewsTheHackerNewsTechCrunchArsTechnicaMITNews技术博客日更技术雷达学习资源CS清华计算机系学生科协技能引导文档菜鸟教程北大CS自学指南OpenSourceSociety
一只贴代码君·2025-01-24 22:12

想转行到人工智能领域，我该学什么，怎么学？

领域需要系统的学习和实践，以下是详细的路径建议，涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备：一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛，建议先了解细分方向（如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等
张登杰踩·2025-01-24 18:10

自动驾驶中的虚实迁移学习:降低对真实世界数据的依赖

自动驾驶,迁移学习,虚实环境,数据效率,深度学习,强化学习1.背景介绍自动驾驶技术作为人工智能领域的重要应用之一，其发展离不开海量真实世界驾驶数据。
AI架构设计之禅·2025-01-24 06:33

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续2：《使用指令微调基础模型的多模态网页导航》

摘要自主网页导航的进展一直受到以下因素的阻碍：依赖于数十亿次的探索性交互（通常采用在线强化学习），依赖于特定领域的模型设计，难以利用丰富的跨领域数据进行泛化。
feifeikon·2025-01-24 02:33

强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现 Double DQN

强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现DoubleDQN1.导入依赖2.定义Q网络3.创建Agent4.训练过程5.解释6.调整超参数在CartPole游戏中实现DoubleDQN（
洪小帅·2025-01-23 12:58

【AI论文】PaSa：一款用于全面学术论文搜索的大型语言模型（LLM）代理

我们使用强化学习方法和一个合成数据集AutoScholarQuery对PaSa进行了优化，该数据集包含3.5万个细粒度的学术查询以及来自顶级人工智能会议出版物的相应论文。
东临碣石82·2025-01-22 21:27

【强化学习】Unity ML-Agents框架

目录一、UnityML-Agents简介二、安装与配置三、基础使用四、关键技术点五、进阶技巧与案例分析六、学习资源七、常见问题与解决方案八、实战项目与案例研究九、未来展望与发展趋势十、结语一、UnityML-Agents简介UnityML-Agents是一个由UnityTechnologies开发的开源项目，它允许开发者利用机器学习技术来训练虚拟环境中的智能代理（Agent）。无论是希望创建更逼真
大雨淅淅·2025-01-22 11:00

智能体在环境中学习和作出决策

一、概述强化学习是一类通过与环境交互获取反馈并不断优化决策策略的机器学习方法。
由数入道·2025-01-22 08:09
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