学习心得-强化日记第3页

DeepSeek R1、Kimi k1.5与OpenAI o1：技术架构、性能对比及应用前景深度剖析

深度拆解技术架构DeepSeekR1：强化学习驱动的革新之路DeepSeekR1的核心在于对

WilsonShiiii·2025-02-27 00:48

深入解析 DeepSeek R1：强化学习如何驱动大模型推理能力的进化

引言在AI竞赛日益激烈的时代，DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1，试图以强化学习（RL）直接训练推理能力，而非仅依赖传统的监督微调（SFT）。

海棠AI实验室·2025-02-26 23:07

ThinkJSON:通过强化学习让大型语言模型（LLM）严格遵守JSON模式

作者：BhavikAgarwal,IshanJoshi,ViktoriaRojkova机构：MasterControlAIResearch链接：arXiv:2502.14905v1本文提出了一种轻量级强化学习框架

AI仙人掌·2025-02-26 20:17

技术硬核：突出FP8、3倍速度、90%成本暴降等技术参数，强化可信度

DeepSeek近期开源项目详细分析1.FlashMLA：大模型推理效率革命技术特点：首个开源项目FlashMLA是针对英伟达Hopper架构GPU（如H800）优化的高效多头潜在注意力（MLA）解码内核，支持可变长度序列的动态处理，显著降低显存占用并提升推理速度。在H800上可实现每秒3000GB的数据吞吐和580万亿次浮点运算（TFLOPS），接近硬件性能极限。行业影响：通过压缩KV矩阵和优化

guzhoumingyue·2025-02-26 20:45

没有conda，怎么用pip进行虚拟环境创建和包管理windows

笔者争取用最直白的语言总结常用命令，把自己的学习心得分享给各位像我一样的小白。为什么要进行虚拟环境创建？对不同的项目使用不同的环境，可以让它们互不干扰。而且，虚拟环境玩儿坏了，就直接删掉。

奖励0216·2025-02-26 14:27

数据结构-＞二叉树初阶学习心得

二叉树二叉树节点定义structBinTreeNode{TreeNodeTypeval;BinTreeNode*left;BinTreeNode*right;}二叉树涉及算法思想递归递归要点：这个递归函数的功能是什么，怎样调用这个函数，即设计好递归函数的返回值和参数列表什么时候应该结束这个递归，它的边界条件（出口）是什么？在非边界情况时，怎样从第n层转变成第n+1层(递推公式)注：递归思想最重要的

一步一码-农·2025-02-26 13:52

深度求索：解析DeepSeek R1与V3模型的技术差异

DeepSeekR1与V3模型的技术差异引言模型定位与核心能力DeepSeekV3应用场景及示例DeepSeekR1应用场景及示例模型架构与训练方法DeepSeekV3的架构特点DeepSeekR1的强化学习策略性能表现与基准测试

walkskyer·2025-02-26 05:53

OpenAI: 人工智能领域的领军企业

自成立以来,OpenAI在自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个人工智能领域取得了突破性进展,推出了一系列广受关注的AI模型和产品。OpenAI的发展历程OpenAI由埃隆·马斯克、山姆

2401_87458718·2025-02-26 02:35

基于“蘑菇书”的强化学习知识点（十三）：第三章的代码：MonteCarlo.ipynb及其涉及的其他代码的更新以及注解（gym版本＞= 0.26）（一）

第三章的代码：MonteCarlo.ipynb及其涉及的其他代码的更新以及注解（gym版本＞=0.26）（一）摘要摘要本系列知识点讲解基于蘑菇书EasyRL中的内容进行详细的疑难点分析！具体内容请阅读蘑菇书EasyRL！对应蘑菇书附书代码——MonteCarlo.ipynb在MonteCarlo.ipynb目录下面创建envs文件夹，然后下载racetrack.py和track.txt放到envs

墨绿色的摆渡人·2025-02-26 01:32

DeepSeek强化学习（Reinforcement Learning）基础与实践

引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习的一个重要分支，专注于训练智能体（Agent）在环境中通过试错来学习最优策略。

Evaporator Core·2025-02-25 23:44

机器学习笔记——特征工程

本笔记介绍机器学习中常见的特征工程方法、正则化方法和简要介绍强化学习。

好评笔记·2025-02-25 22:37

10步教你搞定C#服务化日志实时分析与监控，比想象中简单？对比传统方法，效率提升50%！

超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣在软件的世界里，日志就像是一本日记，记录着程序的喜怒哀乐。

墨瑾轩·2025-02-25 19:20

前端如何实现后端运行进度_前端到后端的整体流程介绍

作为一个整理学习日记，不对的地方，可以指出，相互学习。从我们智能手机说起，手机已经成为我们不可或缺的一部分。那么手机在软件行业里处在什么样的位置呢。

weixin_39707536·2025-02-25 19:18

Mysql调优---Mysql锁机制（油炸圣女果的学习日记第七期）

本期来介绍一下Mysql中的锁机制。首先，分享一个今天抖音刷到的一个视频，很有意思且对上一期和这期的知识理解很有帮助，非常形象的体现了事务隔离级别在工作中出现的问题案例：6.41复制打开抖音，看看【孟小哥捉虫vlog的作品】想不通为啥有bug，骨干：你投下代码！#程序员...https://v.douyin.com/i5dpJhs6/[email protected]/25aNW:/锁机制详解锁是计算机协调多个进程

油炸圣女果·2025-02-25 19:46

学习心得体会：深入探讨大语言模型的世界——读《自然语言处理：大模型理论与实践》（预览版）有感

《自然语言处理：大模型理论与实践》（预览版）由赵宇教授编写，是一本深入探讨大语言模型世界的专业著作。作为一名正在学习和研究自然语言处理的学生，这本书为我提供了宝贵的理论基础和实践指导。《自然语言处理：大模型理论与实践》教材官网：首页|自然语言处理：大模型理论与实践赵宇教授简介西南财经大学教授，博导，四川省学术和技术带头人后备人选，金融智能与金融工程四川省重点实验室副主任，通用人工智能与数字经济创新

Nuyoah_610·2025-02-25 19:15

身份证号码里竟藏着这些秘密！python三招让你电脑秒变“读证机”

你知道它其实是一本’隐形日记本’吗？今天我们就来破解这个最熟悉的陌生人——18位身份证号码背后的神秘代码！学会这三招，你也能像特工一样瞬间读懂他人基本信息！”

Haku Coder·2025-02-25 16:29

论文学习3：深度学习增强的光声成像（PAI）的最新进展（综述）

2.DL方法的原理介绍DL的子集：监督学习、无监督学习和强化学习。详细说明代表性DL架构：卷积神经网络（CNN）、U-形神经网络（U-Net）和

superace7911·2025-02-25 15:50

网关类设备技术演进思路

身份验证和访问控制：强化用户身份验证，确保只有授权用户可以访问网关。固件和软件安全更新：支

看兵马俑的程序员·2025-02-25 13:03

ProgramHan·2025-02-25 09:05

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek

m0_74825634·2025-02-25 01:37

用人类反馈微调大模型，InstructGPT 让 GPT-3 脱胎换骨

接着，我们收集模型输出的排名数据集，使用人类反馈强化学习对这个经过监督学习训练的模型进

·2025-02-24 23:50

软考高项备考技巧

分阶段备考：将备考过程分为不同的阶段，如基础学习阶段、强化训练阶段和冲刺复习阶段。每个阶段都有明确的学习目标和任务，确保备考过程有条不紊。

chengxuyuan1213_·2025-02-24 19:26

DeepSeek 和 Qwen 模型快速部署指南

模型大小总参数量6710亿(671B),MoE架构,每个token激活370亿参数总参数量与V3相当,基于DeepSeek-V3-Base,采用类似的MoE架构训练方法包含预训练、监督微调(SFT)和强化学习

moton2017·2025-02-24 18:47

【数字IC验证快速入门】5、快速上手Linux下的文本编辑神器gvim

作者有幸在中国电子信息领域的排头兵院校“电子科技大学”攻读研究生期间，接触到前沿的数字IC验证知识，旁听到诸如华为海思、清华紫光、联发科技等业界顶尖集成电路相关企业面授课程，对数字IC验证有了一些知识积累和学习心得

ReCclay·2025-02-24 15:00

采购模块需求文档

为提升采购管理效能，降低采购成本，强化供应链协同运作，实现采购流程的数字化、智能化转型，特开展采

nbsaas-boot·2025-02-24 14:54

深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】

金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域：金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具：Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容：金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码

算法与数据·2025-02-24 01:22

机器学习基础

了解机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、强化学习、模型评估指标（准确率、召回率、F1分数等）。

dringlestry·2025-02-23 21:50

【项目日记】仿RabbitMQ实现消息队列 --- 模块设计

你要的答案不在书本里，也不能靠别人来解决，除非你想一辈子当小孩。你必须在自我内部找到答案，感受到该做的正确事情。---《献给阿尔吉侬的花束》---仿RabbitMQ实现消息队列1数据管理模块1.1交换机数据管理模块1.2队列数据管理模块1.3绑定数据管理模块1.4消息数据管理模块1.5虚拟机数据管理模块2功能模块2.1路由匹配模块2.2消费者管理模块2.3信道管理模块2.4连接管理模块3服务器模块

叫我龙翔·2025-02-23 15:37

人工智能：从基础到前沿

2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络

顾漂亮·2025-02-23 12:15

深入浅出机器学习：概念、算法与实践

目录引言机器学习的基本概念什么是机器学习机器学习的基本要素机器学习的主要类型监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearning）强化学习（ReinforcementLearning

倔强的小石头_·2025-02-23 11:43

ε-贪心算法：在探索与利用之间寻找平衡

ε-贪心算法：在探索与利用之间寻找平衡在强化学习领域，智能体需要在环境中采取行动以最大化累积奖励。这个过程涉及到两个关键的决策因素：探索（exploration）和利用（exploitation）。

Chen_Chance·2025-02-23 09:22

进销存软件整单优惠与折扣，开启企业盈利新通路

进销存软件（如订单日记）作为企业管理的重要工具，其整单优惠金额以及整单折扣功能，为企业带来了诸多显著的好处。促进销售增长。整单优惠金额和整单折扣功能是吸引客户、增加销售额的有力武器。

雪兽软件·2025-02-23 03:37

IAR加入Zephyr项目成为银牌会员，强化对开源协作的承诺

全球领先的嵌入式系统开发软件解决方案供应商IAR宣布，正式加入Zephyr项目，成为银牌会员。Zephyr是由Linux基金会托管并广泛应用于嵌入式行业的开源实时操作系统（RTOS），已得到众多嵌入式领域的重要企业支持。此次合作充分彰显了IAR对开源社区的深度承诺，致力于为开发者提供专业级工具和解决方案，同时助力ZephyrRTOS在嵌入式开发领域的持续发展。Zephyr是一款轻量级的开源实时操作

电子科技圈·2025-02-22 20:12

CTF 代码学习日记 PHP

基础2字符串连接可以使用点号（.）3.$_：在PHP中，以$_开头的变量（如$_GET、$_POST、$_COOKIE等）是超级全局变量。超级全局变量的特点是它们在PHP脚本的任何地方（包括函数内部、类内部等）都可以访问，不需要使用global关键字来声明其可访问性。这些变量主要用于获取来自不同数据源的用户输入或者服务器环境相关信息。例如：$_SERVER用途：包含了服务器和执行环境相关的信息。例

ianozo·2025-02-22 18:25

浅谈XDR---扩展检测与响应(Extended Detection and Response)

跨端点事件关联将EDR的粒度和丰富的安全上下文与XDR的基础设施分析结合在一起通过对端点和用户产生的风险进行风险分析并在本地强化创新，Bitdefender最大限度地减少了端点攻击

金州饿霸·2025-02-22 18:52

C++：使用 SFML 创建强化学习迷宫场景

在强化学习中，迷宫通常作为一种环境，供智能体（Agent）在其中进行探索和学习。通过设计合适的环境，我们可以训练模型让其通过迷宫找到最优路径。

煤炭里de黑猫·2025-02-22 16:10

DeepSeek赋能智能交通流量预测与优化：告别拥堵的未来

DeepSeek凭借其强大的时空预测模型和强化学习框架，为交通流量预测和信号优化提供了全新的解决方案。它能够整合多源数据，包括地磁传感

人工智能专属驿站·2025-02-22 13:19

DeepSeek的架构设计

临港等多地超算中心构建混合集群，10万+GPU卡规模（含H100/A100等），通过自研RDMA网络实现μs级延迟能效优化:采用液冷+余热回收技术，PUE<1.1，算力密度达50kW/机柜故障自愈:基于强化学习的节点健康预测系统

程序猿000001号·2025-02-22 06:24

微信云开发小程序音频播放踩坑记录 - 从熄屏播放到iOS静音

微信小程序简称：Moodo微信小程序全程：AIMoodo心情日记系统简介：一款在线的心情记录小程序，同时开通了心情鼓励师、冥想和助眠、心情社区（在建）模块，欢迎大家体验和交流。

京河小蚁·2025-02-22 05:39

看《神医扁鹊》有感

回想自己的亲身经历（被脑控畜生脑控），想想自己的结局，心里不免有一丝的悲伤，昨天把同样内容的日记帖子发表在知乎上，立马被删除，原因当然是统治者的敏感，我只是没有想到在当今这个时代，害死扁鹊的那种人仍然停留在当代中

近冬的阳光·2025-02-22 04:02

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

Python学习心得特殊方法

一、特殊方法：python当中一切皆对象。这也就说我们可以将其看成对象去调用对应类的特殊方法，去编写程序，从而代替某些运算符的使用。1.特殊方法：运算符特殊方法功能描述+__add__()执行加法运算-__sub__()执行减法运算,>=,!=__gt__(),__ge__(),__ne__()执行比较运算*,/__mul__(),__truediv__()执行乘法运算，非整除运算%,//__mo

lifegoesonwjl·2025-02-21 19:12

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

液晶图片、动态GIF取模学习心得

一、参考连接：link二、显示一张图片：如果只是想显示一张图片，只需要将此图片转化成.bmp格式的图片，再取模即可。要注意的是显示屏幕的分辨率，如果屏幕的分辨率比图片的分辨率要小，则屏幕上无法显示完全图片，可以修改图片的分辨率以后再进行取模。可以使用windows自带的画图工具先打开要修改的.bmp格式的文件，打开以后再手动修改像素：三、显示动图：如果要显示动图，如果只有一张.bmp格式的图片，可

绵山介子推·2025-02-21 09:47

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

基于Rust开发git-cryptx与Obsidian实现加密多机同步的写作方案

使用ObsidianGit插件同步方案虽然免费，但安全性存在两大硬伤：隐私泄露：配置文件、日记、账号密码等敏感内容以明文形式存储Github、Gi

·2025-02-21 02:14

Python学习心得两大编程思想

一、两大编程思想：1.面向过程：功能上的封装典型代表：C语言2.面向对象：属性和行为上的封装典型代表：Python、Java二、面向过程与面向对象的异同点：1.区别：面向过程：事物比较简单，可用线性的思维去解决面向对象：事务比较复杂，使用简单的线性思维无法解决2.共同点：（1）面向过程和面向对象都是解决实际问题的一种思维方式；（2）二者相辅相成，并不是对立的；（3）解决复杂问题，通过面向对象方式便

lifegoesonwjl·2025-02-20 17:18

（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

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

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