化学第14页

技术解构麦萌短剧《命运旋涡》：从「时间序列的因果重构」到「对抗性干预的强化学习」

《命运旋涡》以「时间回溯」为技术内核，揭示了高维因果推理与对抗性干预的算法博弈。本文将通过机器学习视角，拆解这场时空防御战的底层逻辑。1.时间序列重构：循环神经网络中的记忆觉醒许晴（Agent_Xu）的重生可建模为时间序列的对抗性重采样：pythonclassTimeLoop(nn.Module):def__init__(self,init_step=24):#初始化至求婚前24小时的关键时间窗s

短剧萌·2025-03-26 13:18

网络安全2025最详细学习路线，建议收藏！

为了帮助小伙伴们系统化学习网络安全，我整理了一套超详细的学习路线，无论你是零基础入门还是想进一步提升，都可以参考！而且资料包免费分享，赶紧收藏！

黑客杰哥·2025-03-26 11:38

量子化学仿真软件：Quantum Espresso_（11）.分子动力学模拟

在量子化学仿真软件QuantumEspresso中，分子动力学模拟是通过pw.x代码中的md模块实现的。

kkchenjj·2025-03-26 07:04

嵌入式领域机器学习入门指南

强化学习:通过与环境交互，采取行动以最大化某种累积奖励。深度学习:一种特殊的机器学习方法，通过使用具有

AI嵌入式·2025-03-26 05:47

传感器研习社：臭味传感器（Odorant Sensor）

臭味传感器的核心功能是识别并量化空气中的异味气体，其技术实现主要依赖于对目标气体的物理或化学反应信号转换。当前主流技术可分为以下三类：1.电化学传感器‌基于气体在

传感器研习社·2025-03-25 22:57

嵌入式驱动开发方向的基础强化学习计划

基础强化阶段以下是针对嵌入式驱动开发方向的基础强化阶段详细计划，结合大厂技术需求与您的学习目标，提供量化成果、行动指南及学习路线：---一、基础强化阶段核心目标1.技术能力-掌握C语言核心语法与系统编程（指针、内存管理、多线程）。-理解ARM架构基础与通信协议（SPI/I2C/UART）。-熟悉Linux开发环境与Git协作流程。2.知识体系-构建嵌入式开发的知识框架（硬件-协议-驱动-操作系统）

BuffaloBit·2025-03-25 20:12

使用Carsim和MATLAB/Simulink进行强化学习的解决办法

本人之前一直想通过强化学习控制车辆进行自动驾驶，但是一直存在carsim报错或者MATLAB崩溃的现象，后经不断尝试，发现Carsim2022和MATLAB2023b联仿能够正常实现强化学习。

DAY走玩·2025-03-25 19:28

MarsCode AI为什么适合教育场景

MarsCodeAI在教育场景中展现出独特优势，其技术架构与功能设计精准契合教学需求，具体优势如下：‌一、个性化学习支持‌‌动态难度调节‌根据学生代码提交历史自动调整题目难度（新手→专家模式），匹配不同学习阶段需求‌

test猿·2025-03-25 03:32

SFT和RLHF是什么意思？

SFT和RLHF是什么意思解决方案：SFT（SupervisedFine-Tuning，监督微调）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，基于人类反馈的强化学习

玩人工智能的辣条哥·2025-03-25 00:15

相同的问题看看Grok3怎么回答-详细讲讲PPO & GRPO原理

关键要点研究表明，PPO（近端策略优化）是一种稳定高效的强化学习算法，适用于单代理或多代理场景，重点是最大化绝对奖励。

释迦呼呼·2025-03-24 17:46

第三十九个问题-详细讲讲PPO & GRPO原理

PPO（ProximalPolicyOptimization）原理详解PPO（近端策略优化）是OpenAI于2017年提出的强化学习算法，旨在解决传统策略梯度方法中训练不稳定和样本效率低的问题。

释迦呼呼·2025-03-24 17:45

基于推理的强化学习智能体设计与开发

1.理论基础与核心概念1.1推理强化学习（Reasoning-EnhancedRL）定义核心思想：在传统强化学习的马尔可夫决策过程（MDP）基础上，引入符号推理、因果推断和知识引导机制，解决复杂环境中的长程依赖和稀疏奖励问题

由数入道·2025-03-24 17:45

基于Python+Django的可视化学习系统设计与实现（毕业设计源码+技术文档+系统部署）

博主简介作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、

逐梦设计·2025-03-24 17:44

英伟达开源超强模型Nemotron-70B；OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端

该模型在多项基准测试中表现优异，采用混合训练方法和人类反馈强化学习，模型权重已在HuggingFace发布。Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1，且开源数据集加强其训练效果。

go2coding·2025-03-24 14:55

2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)

月22-24日地点：中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议（MLNN2025）围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论，涵盖深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个子领域

分享学术科研与论文的禁小默·2025-03-24 14:19

深度讨论Python for循环

作者的其他文章推荐：强化学习再受关注！

观智能·2025-03-24 12:35

加州CA 65测试（Proposition 65）的深度解读

-目的：保护加州居民免受致癌、致畸或生殖毒性化学物质的暴露风险，要求企业提供清晰警告标

南京速跃检测技术服务有限公司·2025-03-24 10:53

量子化学仿真软件：Quantum Espresso_（7）.ph.x模块使用

ph.x模块使用1.ph.x模块概述ph.x是QuantumEspresso软件套件中的一个重要模块，用于计算材料的声子谱和相关的物理性质，如热导率、热膨胀系数等。声子是晶格振动的量子化模式，对理解材料的热力学性质、电输运性质以及光学性质至关重要。ph.x模块基于密度泛函微扰理论（DensityFunctionalPerturbationTheory,DFPT）进行计算，能够高效地处理周期性固体系

kkchenjj·2025-03-24 08:34

量子化学仿真软件：Quantum Espresso_（8）.dos.x模块使用

dos.x模块使用在量子化学仿真软件中，dos.x模块用于计算和分析能态密度（DensityofStates,DOS）。

kkchenjj·2025-03-24 07:21

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。

代码的建筑师·2025-03-24 02:02

嵌入式Linux驱动开发：从基础知识到实践精通

本课程从基础知识点出发，详细介绍了内核接口理解、设备树编程、I/O操作、字符与块设备驱动、网络驱动、电源管理、调试技巧、硬件抽象层、设备模型和模块化编程等关键技能，并通过实际操作实践来强化学习，帮助开发者成长为嵌入式

坚持坚持那些年·2025-03-23 21:21

强化学习中策略网络模型设计与优化技巧

I.引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过与环境交互，学习如何采取行动以最大化累积奖励的机器学习方法。

数字扫地僧·2025-03-23 07:57

宇宙379·2025-03-22 22:39

LLM-Agent方法评估与效果分析

1.引言近年来，随着大型语言模型（LLM）的快速发展，基于强化学习（RL）对LLM进行微调以使其具备代理（Agent）能力成为研究热点。

·2025-03-22 18:50

强化学习 Reward

在强化学习中，奖励（Reward）是智能体（Agent）与环境（Environment）交互过程中获得的重要反馈信号。

百态老人·2025-03-22 13:31

量子化学仿真软件：ORCA_（12）.ORCA与其他软件的接口

ORCA与其他软件的接口在量子化学仿真领域，ORCA软件不仅是一个强大的独立工具，还能够与其他软件进行接口对接，以实现更复杂的功能和工作流程。

kkchenjj·2025-03-22 08:44

强化学习中的深度卷积神经网络设计与应用实例

I.引言强化学习（ReinforcementLearning，RL）是机器学习的一个重要分支，通过与环境的交互来学习最优策略。

数字扫地僧·2025-03-22 01:40

【产品经理修炼之道】- 新能源发展的基石-储能系统

电化学储能的构成等方面，

xiaoli8748_软件开发·2025-03-22 00:31

EN 71-3测试

测试方法及实际应用进行结构化分析：一、EN71-3测试的核心目的EN71-3是欧盟《玩具安全指令》的第三部分，专门针对玩具材料中可迁移有害元素的限量要求，旨在模拟儿童误吞玩具材料后，重金属在胃液环境中的溶出风险，确保玩具化学安全性

南京速跃检测技术服务有限公司·2025-03-21 15:43

C++,Go 语言开发危险化学品流动跟踪APP

开发一款危险化学品流动跟踪APP是一个非常重要且复杂的项目，主要用于监控和管理危险化学品的运输、存储和使用过程，确保其符合安全规范，防止泄漏、误用或其他安全事故。

Geeker-2025·2025-03-21 07:03

PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法

在上一篇文章中，我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法，展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。

进取星辰·2025-03-20 19:52

一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行

1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。

AI天才研究院·2025-03-20 18:45

AIGC与教育行业的邂逅--其在数学领域的应用与实现

AIGC技术可以通过自动生成数学题目、定制化学习内容、即时反馈等方式，极大地提升数学学习的效率与质量。本文将深入探讨AIGC在数学领域的几种应用场景，并通过Python代码展示具体实现方式。

想成为高手499·2025-03-20 13:33

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

引言近年来，深度强化学习（DRL）已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具，尤其是在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。

大富大贵7·2025-03-20 10:10

Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象

大语言模型的训练方式（预训练→多任务学习→强化学习

龙胥伯·2025-03-20 04:48

人工智能（AI）系统化学习路线

一、为什么需要系统化学习AI？人工智能技术正在重塑各行各业，但许多初学者容易陷入误区：❌盲目跟风：直接学习TensorFlow/PyTorch，忽视数学与算法基础。

xiaoyu❅·2025-03-20 00:44

单分散聚苯乙烯微球的特点

化学稳定性：聚苯乙烯是一种化学性质相对稳定的材料，单分散聚苯乙烯微球在多种化学环境下都能保持其物理和化学性质的稳

星贝爱科生物-xb·2025-03-18 21:07

PyTorch 深度学习实战（12）：Actor-Critic 算法与策略优化

在上一篇文章中，我们介绍了强化学习的基本概念，并使用深度Q网络（DQN）解决了CartPole问题。

进取星辰·2025-03-18 19:17

PyTorch 深度学习实战（17）：Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练

本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C)算法，并展示如何利用PyTorch实现并行化训练来加速学习过程。

进取星辰·2025-03-18 19:17

php开发转go的学习计划及课程资料信息

以下是为该课程体系整理的配套教材和教程资源清单，包含书籍、视频、官方文档和实战项目资源，帮助你系统化学习：Go语言学习教材推荐（PHP开发者适配版）一、核心教材（按学习阶段分类）1.基础语法阶段（阶段一

老李要转行·2025-03-18 16:00

DeepSeek在智慧物流管控中的全场景落地方案

一、智慧物流核心痛点与DeepSeek解决方案矩阵物流环节行业痛点DeepSeek技术方案价值增益仓储管理库存预测误差率>30%多模态时空预测模型库存周转率↑40%运输调度车辆空驶率35%强化学习动态调度引擎运输成本

猴的哥儿·2025-03-18 04:47

DeepSeek使用教程

一、教育行业：个性化学习与智能辅导机会点：智能作业批改：教师上传学生作业，DeepSeek自动识别答案并生成批改报告，节省80%人工时间。

rider189·2025-03-18 02:24

探索DeepSeek：前端开发者不可错过的新一代AI技术实践指南

作为覆盖语言、代码、视觉的多模态技术矩阵，DeepSeek不仅实现了与ChatGPT相媲美的能力，还通过强化学习驱动的架构创新，解决了大模型落地中的成本与效率瓶颈。

formerlyai·2025-03-18 02:21

Blender学习方法与技巧

高效利用教程资源视频教程优先：视觉化学习更直观，推荐B站、YouTu

自动化专业爱好者·2025-03-18 01:16

【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习

监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。

@金色海岸·2025-03-17 09:54

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

基于学习模式，机器学习可以分为监督、无监督、强化学习

roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

UDS学习计划

以下是一份详细的UDS（UnifiedDiagnosticServices，统一诊断服务）学习计划，涵盖从基础到实战的系统化学习路径，适合初学者和有一定基础的开发者。

正当少年·2025-03-16 17:49

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手

吴师兄大模型·2025-03-16 16:16

基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践

目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念

zhangjiaofa·2025-03-16 15:08

强化学习:时间差分(TD)(SARSA算法和Q-Learning算法)(看不懂算我输专栏)——手把手教你入门强化学习(六)

目录前言前期回顾一、SARSA算法二、Q-Learning算法三、总结总结前言前两期我们介绍了动态规划算法，还有蒙特卡洛算法，不过它们对于状态价值函数的估值都有其缺陷性，像动态规划，需要从最下面向上进行递推，而蒙特克洛则需要一个Episode(回合)结束才能对其进行估值，有没有更直接的方法，智能体能边做动作，边估值一次，不断学习策略？答案是有的。这就是本期需要介绍的算法，时间差分法（TimeDi

wxchyy·2025-03-16 14:29

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