强化学习经典文献第2页

【笔记】从华为云看4P理论的卓越践行者

这一经典的营销理论框架，在华为云的市场战略布局中被赋予了新的活力与内涵，下面就结合最近的学习总结，让我们深入探究华为云是如何运用4P营销理论书写其辉煌篇章的。学习是一种愉悦，一种收

通信_楠木·2025-02-16 02:49

Java 之LinkedList源码简单分析

LinkedList源码分析前言一、数据结构二、初始化三、添加元素四、添加元素到指定位置五、获取元素六、删除元素总结参考文献前言LinkedList是我们常用的一个容器，简单分析LinkedList的源码

REN_林森·2025-02-16 02:17

深入理解 C++ 算法之 SPFA

在图论算法的世界里，单源最短路径问题是一个经典且重要的研究方向。

小白布莱克·2025-02-16 00:02

C++之线程池（Thread Pool）

2.线程池的核心组件一个经典的线程池包含以下组件：（1）任务队列（TaskQueue）：用于存储待执行的任务。通常是一个线程安全的队列（如queue>）。

画个逗号给明天"·2025-02-15 19:24

深入浅出：8种常见排序算法的效率对比与应用场景（JAVA）

5.归并排序归并排序是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起

技术小泽·2025-02-15 19:22

《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

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

【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用（帮助你快速了解和入门 Python）

理解和掌握深度学习的基础知识，深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系，并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（L

赵钰老师·2025-02-15 14:20

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

如何利用栈和队列实现高效的计算器与任务管理系统

02-算法复杂度全解析：时间与空间复杂度优化秘籍03-线性数据结构解密：数组的定义、操作与实际应用04-深入浅出链表：Python实现与应用全面解析05-栈数据结构详解：Python实现与经典应用场景06

吴师兄大模型·2025-02-15 13:12

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

优化算法全景解析：从梯度下降到群体智能

本文将深入解析优化算法的核心原理、经典方法、现代进展及实战应用，助你全面掌握这一技术利器。二、优化算法分类图

welcome_123_·2025-02-15 08:31

知识拓展 | 国内外综合性信息检索系统一览

文章目录国内重要综合性信息检索系统中国知网（CNKI）数据库资源检索方式维普数据库资源检索方式中国高等教育文献保障系统（CALIS）检索资源检索方式国家科技图书文献中心（NSTL）数据库资源检索方式中国科学院国家科学图书馆数据库资源检索方式国外重要综合性信息检索系统

是希望·2025-02-15 07:51

量子计算 for Everyone？Amazon Braket 如何降低技术门槛？

它被视为计算领域的颠覆性突破，能够解决经典计算机难以处理的复杂问题，如优化算法、材料科学、人工智能、金融建模等。

Anna_Tong·2025-02-15 07:19

FZU ACM 寒假第五讲：搜索算法

第一题：自然数的拆分问题source：洛谷-P2404解题思路：经典的深搜，只是要注意一下结束条件和递归的逻辑顺序；以及保证每行输出的单调ACcode：#includeusingnamespacestd

ZOEKOFK·2025-02-15 05:06

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

【开发工具】开发一个类postman的idea插件

插件开发开发过程1.环境准备2.创建插件项目3.项目结构4.编写`plugin.xml`5.创建ToolWindow6.设计UI7.处理HTTP请求8.构建和运行插件9.测试插件10.打包和发布总结相关文献开发过程开发一个类似

问道飞鱼·2025-02-15 02:11

简单枚举 / 枚举排列

本文参考《算法竞赛入门经典》第七章《暴力枚举法》，提出的是暴力“列举”出所有可能性并一一试验的方法。

Zhouqi_Hua·2025-02-15 02:07

可可泛基因组-文献精读112

GenomicstructuralvariantsconstrainandfacilitateadaptationinnaturalpopulationsofTheobromacacao,thechocolatetree基因组结构变异在可可树（Theobromacacao）自然种群中的适应性限制与促进作用意义基因组结构变异（SVs）是适应和物种形成的重要因素，但我们对其整体适应性后果的理解仍然有限

让学习成为一种生活方式·2025-02-15 01:00

当 LSTM 遇上 ARIMA！！

ARIMA算法ARIMA是一种经典的时间序列预测方法，适用于捕捉时间序列数据中的线性趋势和季节性模式。它通过整合自回归(AR)、差分(I)、移动平均(MA)三部分，

奋进小青·2025-02-15 00:55

动态规划之背包问题（01背包，完全背包，多重背包，分组背包）

0、1背包问题概述0-1背包问题是一个经典的组合优化问题，属于动态规划算法的典型应用场景。

Fansv587·2025-02-14 22:13

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

模糊数学模型：基础概念

模糊数学的核心思想是处理现实世界中广泛存在的“模糊现象”，例如“高个子”与“矮个子”、“年轻人”与“老年人”等无法用经典数学精确描述的概念。本文将从模糊数学的基本概念出发，解析其核心理论与应用方法。

青橘MATLAB学习·2025-02-14 21:59

C++ 设计模式-单例模式

以下是一个使用C++实现的线程安全单例模式示例，结合配置管理器的经典场景，并附带完整测试代码：#include#include#include#include#include#include//配置管理器单例类

ox0080·2025-02-14 20:51

电影《哪吒之魔童闹海》迅雷BT完整下载资源[DB-1080P/3.25GB/MP4中字]磁力高清版分享

《哪吒之魔童闹海》：重塑经典，挑战命运的壮丽史诗在中国动画电影的历史长河中，《哪吒之魔童闹海》无疑是一颗璀璨的明珠，它不仅继承了传统神话故事的精髓，更以现代视角和创新技术重新诠释了哪吒这一经典角色，为观众呈现了一场关于成长

fgrwed·2025-02-14 19:42

window 11 鼠标右键切换回经典模式

window11鼠标右键切换回经典模式在换新电脑，更新到window11后，鼠标右键很不习惯，把很多功能都隐藏到最后一个打开更多模块了，删除以及刷新等操作也不能使用右键+字母快捷操作。

likeflower950·2025-02-14 19:40

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

开发板是RV1126芯片，摄像头是GC2053（1）

RV1126芯片，摄像头是GC2053开发板介绍1、芯片说明（RV1126）2、摄像头芯片说明（格科微公司的GC2053）3、板载资源说明4、开发板适合做什么项目开发板的调试方法ADB调试法NFS调试法：(经典老式调试方法

昵称p·2025-02-14 16:21

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

大模型稀疏动态架构

一、发展历程1.早期探索阶段起源基础：20世纪8090年代的早期机器学习主要集中在决策树、SVM、KNN等经典算法，模型规模小，依赖手工特征。之后在2006年GeoffreyHinton提

deepdata_cn·2025-02-14 11:17

DeepSeek正重构人形机器人和具身大模型赛道！

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

Robot251·2025-02-14 10:38

【深度学习入门实战】基于Keras的手写数字识别实战（附完整可视化分析）

本人主页：机器学习司猫白ok，话不多说，我们进入正题吧项目概述本案例使用经典的MNIST手写数字数据集，通过Keras构建全连接神经网络，实现0-9数字的分类识别。

机器学习司猫白·2025-02-14 09:01

java后端研发经典面试题总结二

四种读取XML文件读取的办法1.DOM生成和解析XML文档为XML文档的已解析版本定义了一组接口。解析器读入整个文档，然后构建一个驻留内存的树结构。优点：整个文档树在内存中，便于操作；支持删除，修改，重新排列等。缺点:把整个文档调入内存，存在很多无用的节点，浪费了时间和空间。2.SAX为解决DOM1、边读边解析，应用于大型XML文档2、只支持读3、访问效率低4、顺序访问3.DOM4J生成和解析XM

Netty711·2025-02-14 06:04

前端经典的JavaScript面试知识总结

1、使用typeofbar==="object"来确定bar是否是一个对象时有什么潜在的缺陷？这个陷阱如何避免？尽管typeofbar===“object”是检查bar是否是对象的可靠方法，但JavaScript中令人惊讶的问题null也被认为是一个对象！因此，对于大多数开发人员来说，下面的代码会将true（而不是false）打印到控制台：varbar=null;console.log(typeo

weixin_33982670·2025-02-14 04:51

连锁收银系统的核心架构与技术选型

一、核心架构分层架构设计：通常采用经典的三层架构，即表现层、业务逻辑层和数据访问层。表现层负责与用户交互，比如收银员操作界面、顾客支付界面等，需要设计得简洁直观，操作便捷，以提高收银

连锁收银系统·2025-02-14 04:50

人生的转折点反而迷失了方向

经典一问，我该何去何从？创业，我做什么呢？我该

苏木樨·2025-02-14 02:23

利用gensim生成词袋模型（基于频次和基于TF-IDF）

前言参考文献：胡盼盼编著.自然语言处理从入门到实战[M].中国铁道出版社,2020.最近在学习文本表示的一种最简单方式——词袋模型，书中给出了使用gensim生成词袋模型的代码，原代码就来自于这本书，我加了一些注释

weixin_50291342·2025-02-14 01:17

【AI论文】使用大型推理模型进行竞技编程

摘要：我们的研究表明，将强化学习应用于大型语言模型（LLMs）能显著提升复杂编码和推理任务的性能。

东临碣石82·2025-02-13 23:06

它与经典计算机的本质区别

它与我们常见的经典计算机有什么不同？经典计算机vs.

Ash Butterfield·2025-02-13 23:03

【算法】动态规划专题⑪ —— 区间DP python

目录引入进入正题回归经典总结引入区间动态规划（区间DP）适用于解决涉及区间最优化的经典问题，如石子合并、最长回文子序列等。

查理零世·2025-02-13 22:23

【必看】凭啥？DeepSeek如何用1/179的训练成本干到GPT-4o 98%性能

其核心策略包括减少监督微调（SFT）步骤，仅依赖强化学习（RL）技术。DeepSeek-R1-Zero版本完全跳过SFT，仅通过RL进行训练。

大F的智能小课·2025-02-13 21:51

书籍-《强化学习数学基础》

书籍：MathematicalFoundationsofReinforcementLearning作者：赵世钰出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《强化学习数学基础

·2025-02-13 20:48

Omofun最新苹果版，O站复活了

cpa007·2025-02-13 20:45

python爬虫6个经典常用案例（完整代码）

文章目录1.抓取静态网页内容2.抓取多个网页（分页）3.使用正则表达式提取数据4.处理动态内容（使用Selenium）5.抓取带有登录认证的网页6.使用Scrapy框架Python爬虫是一种强大的工具，可以用来从网页中提取数据。以下是六个常用的Python爬虫案例，涵盖了从简单的网页抓取到更复杂的动态内容抓取。1.抓取静态网页内容目标：抓取一个静态网页的内容，并提取其中的特定信息。示例：抓取一个新

小北画画·2025-02-13 20:14

5个经典案例！（完整代码）

文章目录案例1：爬取豆瓣电影Top250案例2：爬取猫眼电影Top100案例3：爬取某吧帖子内容案例4：多线程爬取小说章节内容案例5：爬取全国高校名单—————其他案例分享—————案例1：爬取豆瓣电影Top250目标：获取豆瓣电影Top250的电影名称、评分和评价人数等信息。方法：使用requests库发送HTTP请求，BeautifulSoup库解析网页内容，csv库保存数据到CSV文件。代码