强化学习资料

《深入浅出LLM基础篇》（四）：主流大模型介绍

GoAI·2025-03-25 17:14

Go最全Golang AI框架：探索人工智能与Go语言的结合，Golang开发面试问题回答技巧

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以添加戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！

2401_84904597·2025-03-25 12:39

03_JavaScript运算符+分支语句

1.4自增自减运算符（一元运算符）1.5逻辑运算符二、分支结构if2.1if语句判断一种情况2.2ifelse判断两种情况2.3ifelseifelse判断多种情况三、分支结构switchcase四、强化练习一

东东__net·2025-03-25 08:10

自动化测试框架维护成本高怎么办

自动化测试框架维护成本高，可以通过优化测试用例设计、引入持续集成（CI）策略、强化代码规范和审查机制、建立明确的维护计划、定期进行技术债务清理等方式来降低成本。

·2025-03-25 04:38

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

过程奖励模型PRM的定义和特点；过程奖励模型prm和orm结果奖励模型的区别和优劣是什么

强化逻辑一致性：PRM模仿人类的逻辑推理方式，通过逐步监督确保推理过

强化学习曾小健·2025-03-24 21:18

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

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)

4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

【大模型学习路线】从月薪6K到年薪35W，普通二本生转行大模型的逆袭之路：我的500小时崩溃实录与实战秘籍（附保姆级学习路线）

（文末送自研《大模型避坑指南》+120G学习资料包）一、血泪教训：这些弯路我替你走了（小白必看）2023年3月12日，我在工地上画完第108张CAD图纸后，突然收到大学班群消息：“XX同学入职字节AILab

AGI大模型学习·2025-03-24 13:11

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

网络安全知识：网络安全网格架构

此外，强化组合环境需要可互操作的跨域功能，以增强协作，这样就不需要多个解决方案来实现相同的功能。在这种情况下，网络安全网格架构（CSMA）提供了一种可扩展的方法来

网络安全-杰克·2025-03-24 02:05

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

六十天前端强化训练之第二十九天之深入解析：从零构建企业级Vue项目的完整指南

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、Vite核心原理与开发优势二、项目创建深度解析三、配置体系深度剖析四、企业级项目架构设计五、性能优化实战六、开发提效技巧七、质量保障体系八、扩展阅读推荐一、Vite核心原理与开发优势1.1为什么选择Vite？Vite采用现代浏览器原生ES模块系统（NativeESM）作为开发服务器，颠覆了传统打包工具的

编程星辰海·2025-03-23 22:35

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

SQL-触发器(trigger)的详解以及代码演示

触发器的功能强化约束：触发器能够实现比CHECK语句更

m0_74823827·2025-03-23 11:32

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

达梦数据库学习笔记

达梦数据库学习资料一、操作系统安装1、配置信息CPU：4核心内存：4G网络：NAT2.安装包选择选择带GUI的服务器，勾选Java平台、KDE二、安装前准备1.数据库远程访问：关闭防火墙systemctlstopfirewalld

lwq979991632·2025-03-23 05:07

2501_91122183·2025-03-23 00:53

Cursor + 向量数据生产力的提升！！

将Cursor与向量数据库结合意味着强化AI辅助编程的能力，主要体现在以下几个方面：代码理解与上下文感知：Cursor作为AI编程工具可以利用向量数据库存储代码片段、函数、类和项目结构的向量表示，使AI

AI Agent首席体验官·2025-03-22 19:55

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

如何加快制造业数字化转型

一、强化顶层设计：构建转型制度保障体系政策创新需突破三大瓶颈：专项资金引导：设立2000亿元制造业数字化专项基金，对智能工厂

九河智造云·2025-03-22 06:23

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

xiaoli8748_软件开发·2025-03-22 00:31

2025年最新AI大模型学习路线+全套学习资料，适合新手小白！

引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，越来越多的人开始意识到掌握这项技能的重要性。然而，对于许多没有编程背景或数学基础的人来说，进入AI领域似乎是一个遥不可及的梦想。但实际上，通过合理的规划和适当的学习资源，任何人都可以逐步掌握AI的核心知识，并应用到实际工作中去。本文将为普通读者提供一份详细的2025年最新AI大模型学习路线图，并附带一套完整的自学资料，帮助您从零基础起步，顺利开启AI学习之旅

小城哇哇·2025-03-21 22:45

笔记：代码随想录算法训练营day57：99.岛屿数量深搜、岛屿数量广搜、100.岛屿的最大面积

学习资料：代码随想录注：文中含大模型生成内容99.岛屿数量卡码网题目链接（ACM模式）先看深搜方法：找到未标标记过的说明找到一片陆地的或者一片陆地的一个角落，dfs搜索是寻找相连接的陆地其余部分并做好标记

jingjingjing1111·2025-03-21 07:36

笔记：代码随想录算法训练营day56:图论理论基础、深搜理论基础、98. 所有可达路径、广搜理论基础

学习资料：代码随想录连通图是给无向图的定义，强连通图是给有向图的定义朴素存储：二维数组邻接矩阵邻接表：list基础知识：C++容器类|菜鸟教程深搜是沿着一个方向搜到头再不断回溯，转向；广搜是每一次搜索要把当前能够得到的方向搜个遍深搜三部曲

jingjingjing1111·2025-03-21 07:01

六十天前端强化训练之第二十一天大师级详解 React Context API：从原理到实战

=====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、庖丁解牛：深入理解ContextAPI1.1设计哲学与运转机制工作原理三步曲：1.2核心三剑客详解1.3性能优化要诀二、手把手实现主题切换系统2.1完整代码实现（逐行注释版）2.2配套CSS样式设计三、关键知识点拆解3.1状态初始化策略3.2CSS变量注入原理3.3性能优化实践3.4可访问性最佳实践四、

编程星辰海·2025-03-21 02:26

ArkTS 基础语法介绍

ArkTS强化了静态类型检查，支持并发编程增强，并与TS/JS生态高效互操作，兼容性良好。ArkTS的主要特点包括：静态类型检查：在编译阶段检测更多错误，

怀男孩·2025-03-20 20:26

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

鸿蒙HarmonyOS 5.0开发：应用程序包-HAP

往期鸿蒙全套实战文章必看：（文中附带鸿蒙全栈学习资料）鸿蒙开发核心知识点，看这篇文章就够了最新版！

炫酷盖茨猫先生·2025-03-20 15:48

nginx性能优化有哪些方式？

0.运维干货分享软考高级系统架构设计师备考学习资料软考高级网络规划设计师备考学习资料KubernetesCKA认证学习资料分享信息安全管理体系（ISMS）制度模板分享免费文档翻译工具(支持word、pdf

企鹅侠客·2025-03-20 13:31

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

代码逐行解析 | 教你在C++中使用深度学习提取特征点

点击下方卡片，关注「3D视觉工坊」公众号选择星标，干货第一时间送达扫描下方二维码，加入3D视觉技术星球，星球内汇集了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：最新顶会论文、书籍、源码、视频（近20门系统课程

3Ｄ视觉工坊·2025-03-20 01:26

R语言绘图 | 环状柱状图+散点柱状组合图绘制

原文：R语言绘图|环状柱状图+散点柱状组合图绘制(点击访问)小杜的生信筆記，主要发表或收录生物信息学教程，以及基于R分析和可视化（包括数据分析，图形绘制等）；分享感兴趣的文献和学习资料!!

小杜的生信筆記·2025-03-19 12:11

105页ppt解读华为供应链的变革模式和方法

华为供应链的变革与发展经历了从B2B到B2C的转型，通过强化产业链协同、打造核心能力备胎计划等方式应对“断供”挑战。在数字化转型的推动下，华为供应链规模不断扩大，组织架构也经历了螺旋式上升的发展。

智慧化智能化数字化方案·2025-03-19 06:44

光学工程师中年危机

强化算法能力‌‌光学-算法交叉技能‌：从

光学设计培训·2025-03-18 23:46

【Java】已解决：`java.sql.SQLSyntaxErrorException: SQL`

屿小夏·2025-03-18 20:24

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。