深入浅出强化学习编程实战

深入浅出：机器学习的全面解析

深入浅出：机器学习的全面解析引言机器学习（MachineLearning,ML）作为人工智能的一个重要分支，近年来取得了显著进展，并在多个领域中得到了广泛应用。
python算法(魔法师版)·2025-02-08 10:56

一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇

《一切皆是映射：强化学习在医疗诊断中的应用：挑战与机遇》关键词强化学习，医疗诊断，图像识别，数据预处理，算法优化摘要随着医疗技术的发展，医疗诊断的准确性和效率越来越受到关注。
AI天才研究院·2025-02-08 07:28

2025 年 Vue 的下一步是什么？

ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读随着我们迈入2025年，掌握Vue生态系统的最新动态已经不仅仅是跟上时代步伐，更是获取竞争优势的关键。
·2025-02-08 06:31

DeepSeek-R1深度报告：基于Python强化学习的前沿长链推理模型揭秘与实战——兼谈SEO优化与实用经验分享

【DeepSeek-R1深度报告：基于Python强化学习的前沿长链推理模型揭秘与实战——兼谈SEO优化与实用经验分享】配合此文章使用，效果更佳：DeepSeek-R1深度报告——50道相关面试题——深刻理解相关概念
快撑死的鱼·2025-02-08 05:19

DeepSeek模型与OpenAI模型原理和技术架构的异同分析

DeepSeek模型与OpenAI模型原理和技术架构的异同分析一、模型原理（一）DeepSeekR1DeepSeekR1的核心原理是基于强化学习（RL）的训练方式，其创新之处在于不依赖任何监督微调（SFT
程序猿000001号·2025-02-08 04:10

Java类字节码 详解 深入浅出 面试题 用verbose工具查看字节码

目录出处参考图解案例编译指令字节码内容面试题deepseek字节码分析-publicintfoo();方法基础信息正常执行流程分析异常处理流程异常表结构场景1：捕获java.lang.Exception场景2：捕获其他异常（非Exception）关键逻辑还原核心结论深度思考：回答：字节码顺序的逻辑解析1.字节码顺序的两层设计2.指令顺序必要性3.关键顺序对执行结果的影响4.字节码顺序的优化空间（潜
朱道阳·2025-02-08 03:36

大模型(LLM)微调并不复杂，数据才是关键：3个实例详解数据准备

在这篇文章里，我们不仅会深入浅出地介绍什么是微调，还会通过三个具体的实例，教你们如何准备高质量的数据集，让你们的模型表现出色。准备好了吗？让我们一
程序员二飞·2025-02-08 01:21

【论文阅读】DeepSeek-R1：通过强化学习激励LLMs的推理能力 | DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via RL

DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearningDeepSeek-R1：通过强化学习激励LLMs的推理能力
AI天才研究院·2025-02-07 22:05

深入浅出 Javax.Validation：校验注解全解析与实战指南

深入浅出Javax.Validation：校验注解全解析与实战指南javax.validation是Java提供的一套验证框架，基于BeanValidation规范（如JSR303和JSR380）。
Dolphin_Home·2025-02-07 19:17

计划任务线程池ScheduledThreadPoolExecutor原理

Preview部分内容来源：《深入浅出Java多线程》-计划任务前置知识：Java线程池原理，不了解的同学可以看这个：Java线程池执行与线程复用的原理JDK版本：OpenJDK16.0.2使用样例将消息
萧离x1aolone·2025-02-07 18:12

深入浅出DeepSeek V3 技术报告

深入浅出DeepSeekV3技术报告今天咱们要来聊聊一个高大上的人工智能模型——DeepSeek-V3。
fertiland·2025-02-07 17:04

深入浅出 DeepSeek-Coder-V2 是如何打破闭源模型封锁的

今天，我们就从模型架构、训练数据、强化学习优化三
fertiland·2025-02-07 17:33

计算机导论的学科知识体,计算机导论..ppt

《计算机导论》——从学科整体出发，综述性地、深入浅出地介绍计算机学科的有关知识与技能，起导向的作用
weixin_39861255·2025-02-07 16:00

大数据-267 实时数仓 - ODS Lambda架构 Kappa架构 核心思想

MyBatis更新完毕目前开始更新Spring，一起深入浅出！
m0_74823336·2025-02-07 16:57

深入浅出 NRM：加速你的 npm 包管理之旅

文章目录前言一、NRM是什么？二、为什么需要NRM？三、NRM的优势四、NRM的安装与使用4.1安装NRM4.2查看可用的npm源4.3切换npm源4.4测试npm源速度4.5添加自定义npm源4.6删除npm源五、NRM的进阶使用六、总结前言作为一名JavaScript开发者，你是否曾为npm包下载速度慢而烦恼？是否曾被复杂的npm源切换所困扰？今天，我将带你认识一个强大的工具——NRM，它将彻
Microi风闲·2025-02-07 14:39

SRMT：一种融合共享记忆与稀疏注意力的多智能体强化学习框架

在人工智能(AI)和强化学习(RL)领域的发展进程中，长期记忆维持和决策优化一直是核心技术难点。传统强化学习模型在经验回溯方面存在局限性，这显著制约了其在复杂动态环境中的应用效果。
·2025-02-07 13:28

[论文笔记] Deepseek技术报告

1.总体概述背景与目标报告聚焦于利用强化学习（RL）提升大型语言模型（LLMs）的推理能力，旨在探索在不依赖大规模监督微调（SFT）的情况下，模型如何自我进化并形成强大的推理能力。
心心喵·2025-02-06 22:53

[Java进阶] 并发编程实战—同步

目录1.前言2.概述3.synchronized关键字3.1同步方法3.1.1同步实例方法3.1.2同步静态方法3.2同步代码块3.2.1同步实例对象3.2.2同步类对象4.显式锁（ExplicitLocks）4.1ReentrantLock4.2ReentrantReadWriteLock4.3StampedLock4.4总结5.高级同步工具5.1CountDownLatch5.1.1工作原理5
吾鳴·2025-02-06 18:26

它在强化学习中的作用是什么？

“若要得到救赎，必先承受痛苦。”作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云社区特邀专家博主[5]CSDN-人工智能领域优质创作者无限进步，一起追光！！！
追光者♂·2025-02-06 14:34

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
云边有个稻草人·2025-02-06 10:37

AI协助探索AI新构型自动化创新的技术实现

一、AI自进化架构的核心范式1.元代码生成与模块化重构-代码级自编程：基于神经架构搜索的强化学习框架，AI可通过生成元代码模板（框架的抽象层定义）自动组合功能模块。
liron71·2025-02-06 10:35

国家超算平台上线DeepSeek - R1系列模型：开启AI新征程

它用了强化学习训练，推理的时候会反复思考验证，思维链能有好几万字长。在数学、代码编写和复杂逻辑推理这些方面，表现相当厉害
CodeJourney.·2025-02-06 08:25

AI大模型探秘：核心能力与应用场景深度解析

AI：包含很多术语，如：模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习、人类反馈强化学习等。类比：AI是电力–吴恩达。
程序员辣条·2025-02-06 08:53

深入浅出之Convolutional Block Attention Module（YOLO）

ConvolutionalBlockAttentionModule（CBAM）是一种用于增强卷积神经网络（CNN）特征表示能力的注意力机制模块。以下是对CBAM的详细解释：一、CBAM的基本结构CBAM由两个子模块组成：通道注意力模块（ChannelAttentionModule,CAM）和空间注意力模块（SpatialAttentionModule,SAM）。这两个模块可以串联使用，以增强CNN
浩瀚之水_csdn·2025-02-06 04:46

保姆级教程！RAID 级别：0、1、5、6、10 和 50

本文将深入浅出地介绍六种常见的RAID级别：0、1、5、6、10和50，帮助读者理解它们的工作原理、
wljslmz·2025-02-06 03:44

DeepSeek-R1：通过强化学习提升大型语言模型推理能力的探索

DeepSeek-R1：通过强化学习提升大型语言模型推理能力的探索在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的发展日新月异，其在自然语言处理和生成任务中的表现逐渐接近人类水平。
kaichu2·2025-02-06 03:07

面试官：Node文件查找的优先级与Require方法的文件查找策略

大厂学习资料这是我整理的学习资料，非常系统和完善，欢迎一起学习现代JavaScript高级小册深入浅出Dart现代TypeScript高级小册linwu的算法笔记面试官：Node文件查找的优先级与Require
linwu-hi·2025-02-06 00:17

深入浅出JSON.parse

前言众所周知，JSON.parse方法用于将一个json字符串转换成由字符串描述的JavaScript值或对象，该方法支持传入2个参数，第一个参数就是需要被转换的json字符串，第二个参数则是一个转换器函数(reviver,也叫还原函数)，这个函数会针对每个键/值对都调用一次,这个转换器函数又接受2个参数,第一个参数为转换的每一个属性名，第二个参数则为转换的每一个属性值，并且该函数需要返回一个值，
·2025-02-05 21:13

机器学习在金融领域的应用

个性化服务需求1.2机器学习的兴起1.2.1大数据时代的到来1.2.2计算能力的提升1.2.3算法的不断创新2.核心概念与联系2.1机器学习的定义与分类2.1.1有监督学习2.1.2无监督学习2.1.3强化学习
AI天才研究院·2025-02-05 17:01

LLM 算法工程师的速成指南：微调、强化学习微调与偏好微调

OpenAI近期在直播中，提到了两个新的概念：①强化学习微调（ReinforcementFine-Tuning）：仅需少量高质量数据（数十到数千个），模型即可通过强化学习处理复杂任务。
大模型玩家·2025-02-05 16:24

一切皆是映射：元学习中的神经架构搜索（NAS）

元学习神经架构搜索NAS遗传算法强化学习演化算法一切皆是映射：元学习中的神经架构搜索（NAS）在人工智能的广阔领域中，神经架构搜索（NeuralArchitectureSearch，简称NAS）是一颗璀璨的明星
杭州大厂Java程序媛·2025-02-05 16:22

机器学习，深度学习，神经网络，深度神经网络

深度学习的算法又分很多种，比较典型的四种：卷积神经网络—CNN,循环神经网络—RNN,生成对抗网络—GANs,深度强化学习—RL。机器学习和深度学习的
武昌库里写JAVA·2025-02-05 12:52

DeepSeek-R1全面超越OpenAI o1：开源大模型训练范式革新

OpenAI早期专注于强化学习（RL），但在Transformer结构问世后，迅速调整方向，借助Google的开源研究开发出强大的LLM。然而，尽
·2025-02-05 02:16

OpenAI 模型与 DeepSeek 模型使用的强化学习有何不同

OpenAI模型与DeepSeek模型使用的强化学习有何不同阅读时长：15分钟发布时间：2025-02-04近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM
·2025-02-04 18:02

CCF-CSP考试基础备考讲解、实战向的解题技巧--冲锋2025年3月认证！！！

CCFCSP认证考试主要考察算法与编程实战能力，以下是针对我当前情况（我的数据结构与算法基础一般，感觉代码啥的记不住，可能理解上还行）的备考建议（附3个月冲刺计划模板）：基础备考建议一、考试核心内容（针对性拆解
夜信431·2025-02-04 17:06

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
·2025-02-04 14:27

人工智能机器学习基本概念详解

本文将详细探讨机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习及其应用示例。一、机器学习的基本概念1.1数据数据是机器学习的基础。机器学习模型通过分析数据来识别模式和
猿享天开·2025-02-04 13:07

DeepSeek- R1 原理介绍

DeepSeek-R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习（RL）的开源推理模型，其核心原理和特点如下：1.核心技术与架构强化学习驱动：DeepSeek-R1是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型
kcarly·2025-02-04 08:50

前端导出Excel实践：探索xlsl的实现方式

点击在线阅读，体验更好链接现代JavaScript高级小册链接深入浅出Dart链接现代TypeScript高级小册链接linwu的算法笔记链接前言最近写管理端的需求，发现有一个excel导出的需求，本来是后端同学负责
linwu-hi·2025-02-04 06:05

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
老马啸西风·2025-02-04 06:04

构建由局部观测、分布式决策与全局奖励协同作用的多智能体强化学习系统

传统的单智能体强化学习（RL）模型难以直接适用于这种场景，因此需要多智能体强化学习（MARL）的方法。1.2将问题转化为部分可观测马尔可夫决策过
由数入道·2025-02-04 05:30

机器学习笔记——特征工程、正则化、强化学习

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·2025-02-04 00:48

DeepSeek R1 AI 论文翻译

DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，且在此过程中未使用监督微调（SFT）作为预处理步骤，展现出了显著的推理能力。
·2025-02-03 20:09

AIGC与虚拟身份及元宇宙的未来：虚拟人物创作与智能交互

云边有个稻草人-CSDN博客目录引言一、AIGC在元宇宙中的作用1.1AIGC与虚拟人物创作1.1.1生成虚拟人物外观1.1.2个性化虚拟角色设计1.2AIGC与虚拟角色的行为与交互1.2.1行为生成与强化学习
云边有个稻草人·2025-02-03 19:38

spring mysql jdbc insert 占位符_深入浅出JDBC(三) - Spring JdbcTemplate

上一次我们讨论了Dbutils的用法，其实现原理很简单，就是对JDBC的原始操作进行封装。但是无论什么操作，首先得创建Connection或者DataSource对象。在业务项目的开发中，手动地创建和销毁Connection比较繁琐，且不能充分地利用资源。于是有了连接池DBCP和C3P0两个框架的出现，但是业务开发过程中，对连接资源的获取和释放同业务是完全无关的，那能不能就不关心连接的获取和释放，
weixin_39943000·2025-02-03 19:34

Reinforcement Learning 通过强化学习激励大型语言模型的推理能力

主要技术：1.强化学习(RL)核心是强化学习技术，像训练小狗一样，当模型做出正确的推理步骤或得到正确的
davenian·2025-02-03 18:56

基于“蘑菇书”的强化学习知识点（一）：奖励函数（Reward Function）和价值函数（Value Function）的区别

奖励函数（RewardFunction）和价值函数（ValueFunction）的区别摘要1.定义与目标奖励函数（RewardFunction）价值函数（ValueFunction）2.核心区别3.具体示例场景：迷宫导航问题(1)奖励函数的设计(2)价值函数的计算对比结果4.关系与协同作用总结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！
墨绿色的摆渡人·2025-02-03 17:20

初入机器学习

也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习：本质是建模，将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型，合理设置初始模型，要对建模对象有比较深刻的认识依赖大量的准确训练样本强化学习
辰尘_星启·2025-02-03 14:54

基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(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·2025-02-03 12:42

DeepSeek-R1,DeepSeek-V3,DeepSeek-VL,DeepSeek-V2,DeepSeek-R1-Zero各个模型区别

3.模型参数与规模4.应用场景5.性能表现6.发布时间7.价格1.各个模型架构DeepSeek-R1：未明确有特殊架构说明，但属于推理模型，可能在Transformer架构基础上针对推理做了优化，通过强化学习训练实现大量反思和验证
fpga和matlab·2025-02-03 01:12
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