学习心得-强化日记第7页

DeepSeek R1：AI领域的新标杆

此外，R1-Zero模型通过强化学习和测试时计算实现了强大的推理能力，无需监督微调数据，标志着中国在AI领域的快速崛起，挑战美国的主导地位。AI模型在推理能

XianxinMao·2025-02-01 06:23

【学习心得】几种特殊但非常必要学习的pip安装小知识

在学习Python全栈的过程中要接触非常多的库，很多库都是直接pipinstall就搞定了！但有一些总是特立独行！一、安装时的名字与导包时名字不同的首先举例大名鼎鼎的OpenCV#安装OpenCVpipinstallopencv-python#导包importcv2再来一个大名鼎鼎的sklearn#安装pipinstallscikit-learn#导包举例fromsklearn.preproces

小oo呆·2025-02-01 06:51

【学习心得】Python好库推荐——PEFT

一、PEFT是什么？PEFT（Parameter-EfficientFine-Tuning）是一种在深度学习中进行参数高效微调的技术。这种技术主要应用于大型预训练模型的微调过程中，目的是在保持模型性能的同时减少所需的计算资源和时间。通过PEFT，可以有效地调整模型以适应特定任务或数据集，而无需对整个模型的所有参数进行全面微调。二、PEFT使用场景在计算资源有限的情况下，如边缘设备、移动设备或低成本

小oo呆·2025-02-01 06:48

Hindsight Experience Replay (HER) 算法

HindsightExperienceReplay(HER)算法简介HindsightExperienceReplay(HER)是一种强化学习中的技术，旨在解决稀疏奖励问题，特别适用于目标导向的任务（例如机器人控制

C7211BA·2025-01-31 23:25

A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法

A3C（AsynchronousAdvantageActor-Critic）是一种强化学习算法，它结合了Actor-Critic方法和异步更新（AsynchronousUpdates）技术。

C7211BA·2025-01-31 23:25

DeepSeek 推出全新推理模型 R1-Lite 预览版

R1系列模型采用强化学习训练，推理过程中包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美o1-preview的推理效果。

三花AI·2025-01-31 22:47

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战

强化学习在自动驾驶中的实现与挑战自动驾驶技术作为当今人工智能领域的前沿之一，正通过各种方式改变我们的出行方式。

Echo_Wish·2025-01-31 20:55

哈希表使用总结

刷题日记最近完成哈希表的算法题练习，对哈希表的使用场景有了进一步的深入。哈希表简介散列表（Hashtable，也叫哈希表），是根据关键码值(Keyvalue)而直接进行访问的数据结构。

zero_xk_·2025-01-31 20:54

AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战

强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具

一键难忘·2025-01-31 20:24

强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战

摘要：围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。

电气_空空·2025-01-31 20:54

强化学习：在无人驾驶中的应用

强化学习：在无人驾驶中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的飞速发展，无人驾驶技术逐渐成为汽车工业和人工智能领域的热点

AI天才研究院·2025-01-31 19:23

基于强化学习的自动驾驶决策规划算法

基于强化学习的自动驾驶决策规划算法作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍自动驾驶技术是当前人工智能领域最受关注和投入的方向之一。

AI天才研究院·2025-01-31 19:22

论文笔记（七十）DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（二）

DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning（二）文章概括摘要：2.方法2.3.DeepSeek-R1：冷启动强化学习

墨绿色的摆渡人·2025-01-31 07:01

pytorch深度Q网络

DQN的关键创新包括：经验回放（ExperienceReplay）：在强化学习中，当前的学习可能会依赖于最近的经验，容易

纠结哥_Shrek·2025-01-30 23:31

日志技术的使用

日志就好比生活中的日记，可以随时随地记录你生活中的点点滴滴。程序中的日志，是用来记录应用程序的运行信息、状态信息、错误信息的。为什么要在程序中记录日志呢？便于追踪应用程序中的数据信息、程序的执行过程。

大三小小小白·2025-01-30 23:27

企业数字化运营系统总体规划蓝图、企业信息化建设总体规划方案

一、企业数字化运营系统总体规划蓝图1.数字化建设目标与愿景我们的数字化建设目标是实现企业的全面数字化转型，通过科技的力量提升运营效率、优化客户体验、强化数据分析能力，从而增强企业的核心竞争力。

公众号：优享智库·2025-01-30 19:27

【DeepSeek】复现DeepSeek R1？快来看这个Open R1项目实践指南~

因此，这篇博客会从最初的概念入手，带领大家了解OpenR1的原理与技术细节，并侧重讲解其中最为关键的强化学习训练方法之一——GRPO(群组相对策略优化,GroupRela

FF-Studio·2025-01-30 19:24

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

但，为了更好的理解强化学习在LLM训练过程中发挥的意义，也为了学习GPRO这个强化学习算法，笔者出此题目，方便大家学习理解。GRPO（GroupRela

FF-Studio·2025-01-30 19:54

启元世界（Inspir.ai）技术浅析（一）

公司汇聚了来自全球顶尖公司和高等学府的技术专家，专注于深度强化学习、推荐算法以及机器学习系统平台等前沿领域，并成功将人工智能技术应用于数字娱乐、智能决策和机器人等多个领域。

爱研究的小牛·2025-01-30 12:28

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

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

【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

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

python - 日志库

文章目录python日志库logging库第三方库-logurupython日志库python中用作记录日记，默认分为六种日志级别(括号为级别对应的数值)NOTSET(0)DEBUG(10)：详细信息，

01Coding·2025-01-28 14:59

嵌入式知识点总结 Linux驱动 (四)-中断-软硬中断-上下半部-中断响应

针对于嵌入式软件杂乱的知识点总结起来，提供给读者学习复习对下述内容的强化。目录1.硬中断，软中断是什么？有什么区别？2.中断为什么要区分上半部和下半部？3.中断下半部一般如何实现？

7yewh·2025-01-28 12:46

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

Python学习日记------def init( ):函数

在Python中，__init__方法是类的构造函数，用于在创建对象时进行初始化。它可以接受参数也可以不接受参数，具体的选择取决于你是否希望在创建对象时传入初始值。无参数的__init__方法无参数的__init__方法通常在类定义时使用默认值来初始化属性，而不需要在创建对象时传入任何参数。classStudent:def__init__(self):self.name="Unknown"#默认值

Canliays·2025-01-28 10:00

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

【开发日记】记一次使用uniapp实现音视频通话打包的问题

问题描述在开发过程中使用真机调试，音视频通话都是没有问题的。问题出在打包成apk后却无法获取音视频流数据了，提示的是摄像头获取错误。问题排查之前在调试的时候用的都是uniapp官方的标准基座，所以此时manifest.json文件中的模块配置是不生效的，生效的一直只要权限部分，所以导致了这次问题。由于是在获取摄像头视频流数据时发生的错误，所以一直的排查范围也是摄像头的问题，检查了摄像头权限、摄像头

二饭·2025-01-27 20:20

【开发日记】Docker修改国内镜像源

1、问题：dockerpull镜像时提示以下内容：Errorresponsefromdaemon:Get"https://registry-1.docker.io/v2/":net/http:requestcanceledwhilewaitingforconnection(Client.Timeoutexceededwhileawaitingheaders)2、解决①进入/etc/docker目录

二饭·2025-01-27 20:20

【开发日记】微信小程序getBackgroundAudioManager播放背景音乐提示播放失败

【问题】小程序在手机上打开，播放在线音频的时候会提示播放失败，但打印异常提示的是src为null，自己在打印的时候却没问题。并且在微信开发者工具中播放的时候也是正常的，只有手机上打开使用时提示异常。【解决】如果你的链接中包含中文字符，请使用encodeURI(src)进行编码处理。示例代码如下：letsrc=this.data.host+this.data.previewUrl+this.data

二饭·2025-01-27 19:18

[日记]轻量回测框架 Backtesting.py 与 Streamlit集成

找到一个目前觉得比较轻量级的框架，结构简单易用，几行代码搞定即可搞定回测。对于回测结果提供可视化的图表分析。如下图：同时提供常用的收益和风险指标数据作为量化分析的参考。与Streamlit集成选择最新版本安装PyPI目前默认的版本是（0.3.3），显示回测的图表时（bt.plot()）会产生异常，新的版本修复了这个问题，因此建议使用最新的版本。pipinstallgit+https://githu

·2025-01-27 18:11

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

小曾WRF自学日记(4)渐入佳境 ——WRF实例-运行WRF

WRF的运行进入WRF/run文件夹，修改namelist.input首先在WPS文件夹下，使用命令ncdump-hmet_em.d01.2018-05-04_12:00:00.nc查看最后的globalattributes部分。//globalattributes::TITLE="OUTPUTFROMMETGRIDV4.0";:SIMULATION_START_DATE="2018-05-04_

ZzYH22·2025-01-26 23:00

Leecode刷题C语言之使两个整数相等的位更改次数

执行结果:通过执行用时和内存消耗如下：题目：超级饮料的最大强化能量给你两个正整数n和k。你可以选择n的二进制表示中任意一个值为1的位，并将其改为0。返回使得n等于k所需要的更改次数。

带多刺的玫瑰·2025-01-26 20:38

【LeetCode刷题日记】常用算法基础和理解及运用_leecode刷题知识点讲解

{根据迭代表达式，由旧值计算出新值；新值取代旧值，为下一次迭代做准备；}迭代的经典例子1.斐波那契数列（没错，又是我）2.汉诺塔问题（这不巧了么）3.背包问题有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的重量是w[i]，价值是v[i]。求解将哪些物品装入背包可使这些物品的重量总和不超过背包容量，且价值总和最大。基本思路这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。用子问题定义状态

2401_89791282·2025-01-26 20:07

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

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

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