化学器材第2页

HTML/CSS中兄弟选择器

语文才会变色.因为兄弟指的是向下紧紧挨着的兄弟*/color:red;}/*选中div后面所有的兄弟元素(谁在我下铺的所有兄弟)--通用兄弟选择器*/div~p{color:aqua;}课程语文数学英语化学

~废弃回忆 �༄·2025-02-21 20:19

什么是语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全；什么是megatron，deepspeed，vllm推理加速框架

什么是语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全目录什么是语料清洗、预训练、指令微调、强化学习、内容安全语料清洗预训练指令微调强化学习内容安全什么是megatron，deepspeed，vllm推理加速框架语料清洗语料清洗是对原始文本数据进行处理的过程

ZhangJiQun&MXP·2025-02-21 19:45

机器学习课程的常见章节结构

以下是机器学习课程的常见章节结构，结合了搜索结果中的信息：1.机器学习基础知识机器学习的定义与分类监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习机器学习的产生与发展机器学习的历史与现代应用经验误差与过拟合过拟合与欠拟合的概念及解决方案评估方法与性能度量交叉验证

zhangfeng1133·2025-02-21 14:24

全氟和多氟烷基物质（PFASs）

2、特性由于C-F具有460KJ/mol(薛欢欢2018)，属于高键能共价键，使该类物质具有超热稳定性和化学稳定性(Zhongetal.,2023)。

生态笔记·2025-02-21 14:51

PFAS（全氟烷基和多氟烷基物质）测试多少项目？费用是多少。

PFAS是全称为全氟和多氟烷基物质，是一类具有独特化学结构的化学物质，具有防水、防油、防污等特性，因此在纺织品、包装材料等领域被广泛使用。

nx13144450251·2025-02-21 12:40

机器学习(一) 本文(3万字) | 机器学习概述 |

机器学习）1.1特点1.2对象1.3目的1.4方法1.5步骤2.基本分类2.1监督学习2.1.1输入空间、特征空间和输出空间2.1.2概率分布2.1.3假设空间2.1.4问题的形式化2.2无监督学习2.3强化学习

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:05

课外补充InnoDB知识：InnoDB表的优势

MySQL优化学习大纲1.InnoDB存储引擎在实际应用中拥有诸多优势，比如操作便利、提高了数据库的性能、维护成本低等。

1.01^1000·2025-02-21 02:59

SMT贴片加工_锡膏的作用

锡膏及其在SMT中的作用锡膏是一种由微细金属粒子（通常为锡和铅或无铅合金）、助焊剂和少量其他化学品组成的浆料。在SMT生产线上，

CIT_PCBA·2025-02-20 20:16

python爬虫Selenium库详细教程_python爬虫之selenium库的使用详解

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！

嘻嘻哈哈学编程·2025-02-20 19:33

（九万字）面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析

面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习（ML）理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论，包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。

快撑死的鱼·2025-02-20 17:15

大模型如何改变教育？典型应用场景的探究与展望！

目前，大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。

AGI大模型学习·2025-02-20 13:09

DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决

为不同需求场景提供选择参考：一、核心技术对比维度DeepSeekChatGPT架构设计混合专家系统（MoE）+自研深度优化架构Transformer架构（GPT-3.5/4系列）训练策略万亿token中文语料预训练+领域强化学习多语言混合训练

金枝玉叶9·2025-02-20 12:01

muzero 算法原理

Muzero算法是一种通用的强化学习算法，它可以在没有预先设定策略的情况下进行学习。它通过模拟整个游戏进程来自我学习，并通过回报函数来评估每一步的决策。

战神哥·2025-02-20 11:45

AI服务器散热黑科技：让芯片“冷静”提速

小深ai硬件分享·2025-02-20 09:29

DeepSeek技术跟踪和本地部署实践

春节期间，我也紧跟技术潮流，跟踪学习了并部署了一下DeepSeek，应该说DeepSeek是中国人在AI领域一次技术创新，甚至超越，给各大AI公司提供了一条全新的赛道，其推出的强化学习等技术提醒大家AI

一望无际的大草原·2025-02-19 16:46

AI架构师必知必会系列：强化学习在金融领域的应用

文章目录AI架构师必知必会系列：强化学习在金融领域的应用1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系1.强化学习交易系统的总体架构2.强化学习模型训练流程3.

AI天才研究院·2025-02-19 09:45

基于基于强化学习(Q-Learning)用于底层动态频谱接入(DSA)认知无线电网络的资源分配研究（Matlab代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、动态频谱接入（DSA）的基本原理与挑战1.DSA的核心机制2.关键挑战二、Q-Learning在DSA资源分配中的应用框架1.算法原理2.典型应用场景三、关键参数与模型设计1.状态空间定义2.动作空间设计3.奖励函数设计四、研究进展与优化方法1.

长安程序猿·2025-02-19 07:01

【自学笔记】机器学习基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录机器学习重点知识点总览一、机器学习基础概念二、机器学习理论基础三、机器学习算法1.监督学习2.无监督学习3.强化学习四、机器学习处理流程五

Long_poem·2025-02-19 02:23

强化学习：原理、概念与代码实践

一、引言强化学习（ReinforcementLearning）作为机器学习的一个重要分支，旨在通过智能体（agent）与环境的交互，学习到最优的行为策略，以最大化长期累积奖励。

AndrewHZ·2025-02-19 01:07

如何训练LLM“思考”（像o1和DeepSeek-R1一样, 高级推理模型解析

2024年9月，OpenAI发布了它的o1模型，该模型基于大规模强化学习训练，赋予了它“高级推理”能力。不幸的是，他们是如何做到这一点的细节从未被公开披露。

果冻人工智能·2025-02-18 22:06

SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别

SFT（监督微调）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的区别STF（SupervisedFine-Tuning）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）

钟小宇·2025-02-18 18:11

评测系统的神经架构搜索优化

评测系统的神经架构搜索优化关键词评测系统神经架构搜索优化强化学习人工智能摘要本文将探讨评测系统的神经架构搜索优化这一主题。

AI天才研究院·2025-02-18 13:50

AI赋能教育：深度解析大模型在教育场景中的应用与架构设计【无标题】

教学模式的变革、个性化学习的深化、教育管理的智能化，大模型正以不可忽视的力量推动着教育的数字化升级。

和老莫一起学AI·2025-02-18 11:33

强化学习原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1什么是强化学习？强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，它关注的是智能体（Agent）如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。

AI天才研究院·2025-02-18 05:53

强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3

1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态

AI天才研究院·2025-02-18 00:02

翻译Deep Learning and the Game of Go（14）第十二章采用actor-critic方法的强化学习

本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋，最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。

idol_watch·2025-02-17 22:16

【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源？

GRPO，一种新的强化学习方法，是DeepSeekR1使用到的训练方法。

FF-Studio·2025-02-17 20:19

区块链前线@2019.2.16

期望通过区块链技术提高药品供应链的安全；3.计划于今年夏季启动的莫斯科区块链创新基地目前需要一个知识产权评估机制；4.一份新的报告指出到2024年，基于区块链的全球能源公用事业市场将增长60%；5.阿根廷向巴拉圭出口农用化学品

CryptoZen·2025-02-17 11:30

揭秘DeepSeek内幕：清华教授剖析AI模型技术原理

在本文中，清华大学长聘副教授将深入剖析DeepSeekR1背后的大规模强化学习技术及其基本原理，并进一步展望大模型技术未来的发展方向。

大模型.·2025-02-16 19:23

DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道！

2024年1月20日，公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1

Robot251·2025-02-16 17:12

matlab等距离差值,科学网—等距点插值法向牛顿前插值matlab程序 - 殷春武的博文...

%%%程序编写者西北工业大学自动化学院Email：[email protected]%%Allrightsreservedclearclcx0=input('输入起始节点坐标x0=

老李校长·2025-02-16 15:30

机器学习-33-机理模型和非机理模型

1建模方法机理模型、经验模型和智能模型是在不同领域中使用的建模方法，它们具有以下特点：1.1机理模型(1)特点：机理模型是基于物理、化学或其他科学原理建立的模型。

皮皮冰燃·2025-02-16 06:20

DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析

DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法：两者均基于强化学习（RL），采用GroupRelativePolicyOptimization（GRPO）

AI生成曾小健·2025-02-16 04:34

《深度Q网络优化：突破高维连续状态空间的束缚》

在人工智能的发展历程中，深度Q网络（DQN）作为强化学习与深度学习融合的关键成果，为解决复杂决策问题开辟了新路径。

·2025-02-15 18:22

不坑盒子Office插件：全能助手，办公效率的革命性提升

化学公式编辑：自动排版化学方程式，让科学文档更专业。表格智能填充：一键编号填充，

不坑老师·2025-02-15 16:01

DQN的原理和代码实现

文章目录1.概述2.DQN的训练步骤2.1初始化2.2训练循环2.3终止条件2.4评估3.代码示例1.概述深度Q网络（DeepQ-Network,DQN）是强化学习中的一种重要算法，由GoogleDeepMind

SmallerFL·2025-02-15 15:23

DQN原理和代码实现

参考：王树森《强化学习》书籍、课程、代码1、基本概念折扣回报：Ut=Rt+γ⋅Rt+1+γ2⋅Rt+2+⋯+γn−t⋅Rn.U_t=R_t+\gamma\cdotR_{t+1}+\gamma^2\cdotR

KPer_Yang·2025-02-15 14:20

强化学习在机器人控制中的应用：从理论到实践

强化学习在机器人控制中的应用：从理论到实践大家好，我是你们熟悉的人工智能与Python领域自媒体创作者Echo_Wish。今天我们来聊聊一个炙手可热的话题——强化学习在机器人控制中的应用。

Echo_Wish·2025-02-15 13:08

X-R1 项目代码文件的详细剖析并精读rewards、grpo、x_grpo_trainer（src/x_r1）

这个项目名为[X-R1](https://github.com/dhcode-cpp/X-R1)，是一个基于强化学习的训练框架，旨在构建一个易于使用、低成本的训练框架，以加速ScalingPost-Training

仙人掌_lz·2025-02-15 12:34

Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习

了解您的需求，您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务，特别是在目标检测、自然语言处理（NLP）、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。

matlabgoodboy·2025-02-15 10:43

Cesium高级开发教程之三十五：预警扩散圆

公共安全事件：如化学物质泄漏时污染区域的扩散、疫情传播范围等。军事场景：炸弹爆炸的杀伤范围、雷达扫描范围的动态展示等。2.实现原理Cesium是一个基于WebG

Thomaz529·2025-02-15 07:26

管式超滤膜分离技术处理制革废水，有效净化水质

管式超滤膜作为一种压力驱动的膜分离技术，能够在不添加或少量添加化学药剂的情况下，有效去除水中的悬浮物、胶体、部分细菌及病毒等杂质，同时保留水中的有益成分。管式超滤膜分离技术处理制革废水的优势：高效

莱特莱德·2025-02-15 07:21

单级反渗透设备VS双级反渗透设备清洗

在反渗透设备化学清洗时应注意：1、单级反渗透设备的清洗顺序：碱洗二段、碱洗一段、酸洗二段、酸洗一段。碱洗二段后再碱洗一段，防止一段清洗下来的污染物对二段膜产生交叉感染。

莱特莱德·2025-02-15 07:20

Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合

实验表明，Aaren在四个流行的序列问题设置（强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测）的38个数据

AI记忆·2025-02-15 03:17

先进制造aps专题二十九基于ai智能体的生产排程和工厂生产仿真引擎的设计

再在工厂仿真引擎里仿真执行，这样可以预先分析计划和执行的差异情况并进行调整优化这里的产生生产计划，仿真生产执行和数据分析都是人工进行的这些工作可以让ai智能体来做，从而实现整套流程的自动化和智能化我们可以在强化学习框架中结合排产仿真

lijianhua_9712·2025-02-14 21:02

DeepSeek R1：引领未来教育革命的自适应学习路径规划系统

随着人工智能技术的进步，特别是深度学习和强化学习的应用，我们能够更加精准地识别学习者的需求，并据此设计出最适合他们的学习路径。利用先进的算法和模型来实现对学习路径的智能化管理。

Coderabo·2025-02-14 18:38

LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应？

LowCode低代码平台集成AI大模型会产生怎样的化学反应？

AI天才研究院·2025-02-14 15:43

Deepseek背后的强化学习RL入门理解和Python脚本实现

强化学习简单原理强化学习是一种让智能体通过与环境的交互来学习最优行为策略的方法。想象一下，你有一只小狗，你想让它学会自己找到回家的路。

大F的智能小课·2025-02-14 12:54

大脑神经网络与机器神经网络的区别

神经元通过电化学信号（动作电位）和神经递质传递信息。具有高度的可塑性（突触可增强或削弱），支持终身学习和适应。网络结构复杂，包含分层（如大脑皮层）和并行处理机制。机器神

天机️灵韵·2025-02-14 10:40

DeepSeek正重构人形机器人和具身大模型赛道！