离线强化学习参数优化

多智能体融合（Multi-Agent Fusion）

该方法广泛应用于人工智能、机器人协作、分布式计算、强化学习等领域。1.多智能体融合的关键技术（1）智能体协作机制集中式融合：由中央控制单元协调各智能体，适用于信息完整、计算资源集中的场景。分布式融合

dundunmm·2025-03-26 23:35

数据库总结

阿里云中的Maxcompute（原odps）其实就是hive，扮演数据仓库的角色，适合存储轨迹类历史数据，适合存储的数据量大，适合海量数据的处理，适合对数据进行离线分析，数据

wzz87·2025-03-26 20:09

Flink+Paimon/Hudi+Doris湖仓架构在各大公司落地的一些总结

一些背景阿里妈妈：实时广告决策驱动淘天集团商业数智营销中台，阿里妈妈日均处理千亿级广告请求，传统Lambda架构导致实时与离线数据割裂，无法满足分钟级预算调控需求。

王知无(import_bigdata)·2025-03-26 20:07

【Ubuntu18.04离线安装网卡驱动】自带r8169安装r8125有线网卡驱动

一、背景安装Ubuntu18.04.6后没有网络连接发现：有线网卡是8125而自带的驱动型号为r8169猜测：网卡固件型号和驱动版本不匹配二、尝试参考了：有线网卡：https://blog.csdn.net/qq_35097289/article/details/121996963?spm=1001.2014.3001.5506https://blog.csdn.net/weixin_424058

人类发明了工具·2025-03-26 18:59

WebSocket 的错误处理与断线重连

websocket断线重连心跳就是客户端定时的给服务端发送消息，证明客户端是在线的如果超过一定的时间没有发送则就是离线了。如何判断在线离线？

前端梦工厂+·2025-03-26 18:22

服务器数据恢复—raidz阵列多块硬盘离线导致服务器不可用的数据恢复

服务器数据恢复环境&故障：一台配有32块硬盘的服务器在运行过程中突然崩溃不可用。经过初步检测，基本上确定服务器硬件不存在物理故障。管理员重启服务器后问题依旧。需要恢复该服务器中的数据。服务器数据恢复环境：1、将服务器中硬盘做好标记后取出，硬件工程师检测后没有发现有硬盘存在硬件故障，都可以正常读取。使用专业工具对所有硬盘进行扇区级全盘镜像。镜像完成后按照原样将所有硬盘还原到原服务器中，后续的数据分析

·2025-03-26 16:10

GIS中python27安装第三方库与pip更新问题

文章目录一、gis的arcpy中安装第三方库1.1pip安装1.2离线安装第三方库二、Arcpy中pip更新问题一、gis的arcpy中安装第三方库打开cmdcd+文件夹路径（路径为C:\Python27

weixin_43832291·2025-03-26 15:30

k8s集群添加一个新GPU节点

前提现在是已经搭建好一个GPU集群，需要添加一个新的节点（3090卡），用来分担工作，大致可以分为以下几个部分：1，安装GPU驱动2，安装docker3，安装cri-dockerd4，离线安装Nvidia-container-toolkit5

thinkerCoder·2025-03-26 13:49

技术解构麦萌短剧《命运旋涡》：从「时间序列的因果重构」到「对抗性干预的强化学习」

《命运旋涡》以「时间回溯」为技术内核，揭示了高维因果推理与对抗性干预的算法博弈。本文将通过机器学习视角，拆解这场时空防御战的底层逻辑。1.时间序列重构：循环神经网络中的记忆觉醒许晴（Agent_Xu）的重生可建模为时间序列的对抗性重采样：pythonclassTimeLoop(nn.Module):def__init__(self,init_step=24):#初始化至求婚前24小时的关键时间窗s

短剧萌·2025-03-26 13:18

Java多线程及线程变量学习：从熟悉到实战（下）

本文将深入探讨线程池参数优化策略与线程变量存储的最佳实践。读者专属福利：500G+java从入门到精通全套视频课程，加关注提供免费答疑推荐关联阅读：Java多线程学习：从入门到熟悉（上）一、线程池参数

rider189·2025-03-26 08:43

CI/CD(四) docker-compose 安装harbor

一、部署Harbor1、下载安装包#下载离线安装包（以v2.9.1为例）HARBOR_VERSION="v2.9.1"wgethttps://github.com/goharbor/harbor/releases

qq_41369135·2025-03-26 08:39

基于Docker的中间件部署安装手册

Docker的中间件部署安装手册date:2023-01-0311:34:29tags:middlewaredeployinstall前提本文通篇以流水账的形式叙述，主要是用来记录基于docker环境离线安装中间件的部署过程

qq_40224163·2025-03-26 07:31

嵌入式领域机器学习入门指南

强化学习:通过与环境交互，采取行动以最大化某种累积奖励。深度学习:一种特殊的机器学习方法，通过使用具有

AI嵌入式·2025-03-26 05:47

深度学习框架演进与智能应用实践

与此同时，模型压缩技术通过剪枝、量化和知识蒸馏等手段，在保持精度的前提下降低计算资源需求，而超参数优化与迁移学习策略则进一步增强了模型在不同场景的适应能力。

智能计算研究中心·2025-03-26 04:13

Vosk-Server: 高精度离线语音识别服务器

Vosk-Server:高精度离线语音识别服务器vosk-serveralphacep/vosk-server:VoskServer是一个基于Vosk语音识别引擎的服务端实现，可以部署为HTTPAPI服务

柯茵沙·2025-03-26 04:10

【IDEA】配置安装 Leetcode 插件

1.下载插件打开IDEA，然后按照如下操作：File->Settings->Plugins，点击然后在右侧搜索栏搜索leetcodeeditor并下载插件或是使用离线的插件进行安装：官方下载插件的网址：

坚持学习永不言弃·2025-03-26 00:09

【机器学习】从回声定位到优化引擎：蝙蝠算法在SVR超参数优化中的应用

蝙蝠算法通常用于解决高维复杂的优化问题，特别适合用于超参数优化等任务。1.蝙蝠算法概述蝙蝠算法是一个基于群体的随机优化算法，它通过模拟蝙蝠群体在搜索空间中寻找食物的行为来找到最优解。蝙蝠的行为包括

Code哈哈笑·2025-03-25 23:32

嵌入式驱动开发方向的基础强化学习计划

基础强化阶段以下是针对嵌入式驱动开发方向的基础强化阶段详细计划，结合大厂技术需求与您的学习目标，提供量化成果、行动指南及学习路线：---一、基础强化阶段核心目标1.技术能力-掌握C语言核心语法与系统编程（指针、内存管理、多线程）。-理解ARM架构基础与通信协议（SPI/I2C/UART）。-熟悉Linux开发环境与Git协作流程。2.知识体系-构建嵌入式开发的知识框架（硬件-协议-驱动-操作系统）

BuffaloBit·2025-03-25 20:12

2024年河南省职业院校技能大赛高职组 “大数据分析与应用” 赛项任务书（四）

2024年河南省职业院校技能大赛高职组“大数据分析与应用”赛项任务书（四））背景描述：任务一：Hadoop完全分布式安装配置（25分）任务二：离线数据处理（25分）子任务一：数据抽取任务三：数据采集与实时计算

落寞的魚丶·2025-03-25 19:32

使用Carsim和MATLAB/Simulink进行强化学习的解决办法

本人之前一直想通过强化学习控制车辆进行自动驾驶，但是一直存在carsim报错或者MATLAB崩溃的现象，后经不断尝试，发现Carsim2022和MATLAB2023b联仿能够正常实现强化学习。

DAY走玩·2025-03-25 19:28

使用LangChain和中文羊驼2.0搭建离线版的ChatPDF

本文的目标是搭建一个离线版本的ChatPDF（支持中英文），让你随心地与你想要阅读的PDF对话，借助大语言模型提升获取知识的效率。除此之外，你还可以：了解使用LangChain完整的流程。

大模型常客·2025-03-25 18:49

前端面试题100题：问答精选与简明解析

语义标签（如，），多媒体标签（如，），离线存储（localStorage，sessionStorage），新的表单控件（如，）。CSS3有哪些新特性？

薛飞之·2025-03-25 13:50

Ubuntu 离线安装 gcc、g++、make 等依赖包

前言项目现场的服务器无法连接互联网，需要提前获取gcc、g++、make等依赖包。一、如何获取依赖包需要准备一台可以连接互联网的电脑（如：个人电脑上的虚拟机安装一个与服务器一样的系统），用于下载依赖包。之后把通过互联网下载下来的依赖包拷贝到内网环境的服务器中，进行依赖包安装。二、下载依赖包#更新依赖源apt-getupdate#把缓存文件夹里的deb包清理掉apt-getclean#下载build

于齐龙·2025-03-25 10:28

Service Worker 实现离线应用思路

1背景本地运行一个vue项目，界面如下：使用ServiceWorker对其进行缓存，预期在停止运行项目时（模拟离线场景）也能够正常访问项目2缓存的资源分析检查network，浏览器访问：http://localhost

诚诚程程成·2025-03-25 10:20

在 Qt 中，不带参数或整形的参选的信号能够从 std::thread 发送成功，而带枚举离线的信号却发送失败

在Qt中，不带参数或整形的参选的信号能够从std::thread发送成功，而带枚举离线的信号却发送失败当信号和槽在不同线程时，默认使用队列连接（Qt::QueuedConnection），信号会被放入接收线程的事件队列

海绵海·2025-03-25 08:40

通信之2m测试仪

通常所说的2M测试仪即2M误码仪，是用于2Mb/sN×64Kb/s误码测试、离线测试、FAS、CRC-4、E-BIT等测试的精密仪器。

玖Yee·2025-03-25 07:06

— 揭秘如何用字段选择参数优化数据查询

全文目录：开篇语前言目录前言：一键查询的痛与乐️核心揭秘：什么是字段选择参数？‍字段选择的语法实操案例：小改动带来的大改变案例1：缩减数据体积，提升速度案例2：GraphQL的嵌套查询延伸探讨：字段选择的高级玩法动态字段组合结合缓存和压缩进一步优化防止过度裁剪总结：数据查询里的“断舍离”哲学额外的小贴士字段选择参数的常见错误未来发展趋势开篇语哈喽，各位小伙伴们，你们好呀，我是喵手。运营社区：C站/

喵手·2025-03-25 01:22

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

IDEA 出现 Cannot access aliyunmaven in offline mode 问题解决方案

maven.aliyun.com/repository/public)inofflinemode这种错误通常意味着Maven正在尝试从远程仓库（如阿里云Maven仓库）下载依赖，但由于某种原因，IDEA处于离线模式

z2637305611·2025-03-24 18:49

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

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

四层协议攻防手册：从SYN Flood到UDP反射的深度防御

反射放大UDP小请求包触发大响应（如NTP、DNS响应）TCP分片攻击TCP发送异常分片耗尽重组资源连接耗尽攻击TCP建立大量空闲连接占用端口资源二、TCP层定制防御方案1.SYNCookie防护（内核参数优化

群联云防护小杜·2025-03-24 04:51

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

【如何打包docker大镜像】

项目场景：需要将容器服务部署到离线服务器上；方案：本机的镜像进行打包，然后拷贝到服务器上部署问题描述提示：这里描述项目中遇到的问题：docker中镜像太大，以至于打包时电脑卡死解决方案：压缩打包dockersavemmyolo

青柚~·2025-03-23 15:28

读书笔记五 ---大数据之路--数仓分层

ODS层跟离线系统的定义一样,ODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始数据（进行了数据清洗）,包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。

qq_38215991·2025-03-23 08:11

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

Python中Pyttsx3库实现文本转化成语音MP3格式文件

它不仅能在离线下将文本转换为语音MP3格式文件，也能在Windows、MacOS和Linux等多个操作系统上实现语音播报。同时，还可以调整语音播报的语速、音量和音色。

定星照空·2025-03-23 00:22

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR（光学字符识别）工具，适用于Windows和Linux系统。

几道之旅·2025-03-22 20:30

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

在Ubuntu 20.04离线环境中轻松部署RabbitMQ

在Ubuntu20.04离线环境中轻松部署RabbitMQ【下载地址】Ubuntu20.04离线安装RabbitMQ指南Ubuntu20.04离线安装RabbitMQ指南欢迎来到Ubuntu20.04系统下离线安装

贡驰赞Powerful·2025-03-22 11:47

比较分析：Windsurf、Cody、Cline、Roo Cline、Copilot 和通义灵码

本文将从开源性、集成能力、功能覆盖范围、支持的编程语言、生态兼容性、成本、学习曲线、响应速度、离线支持以及与.NETCore的适配性等十个维度对以下几种产品进行比较：Windsurf、Cody、Cline

张3蜂·2025-03-22 03:24

安装Qt 5.15.2

安装Qt5.15.2自Qt5.15开始，Qt不提供离线安装包了，需要使用在线安装器安装，但是Qt5.15版本不直接显示。需要勾选Archive选项，且很有可能需要梯子工具。

noodleboy·2025-03-22 02:50

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

【数据治理】数据湖治理实践：腾讯云数据湖元数据实践指南

本文的内容主要包括四部分：1、数据湖背景概述，介绍腾讯数据湖的整体架构；2、数据湖统一元数据模块的详细架构实现；3、介绍腾讯云上元数据多租户的设计模式；4、介绍统一元数据的两大核心能力：在线数据目录和离线数据治理的功能

菜鸟蜀黍·2025-03-21 17:59

【FAQ】HarmonyOS SDK 闭源开放能力 —Push Kit（10）

1.问题描述：离线推送，锁屏的时候没有弹出消息，只有下拉在通知中心里面显示。请问是否是正常的？

·2025-03-21 12:07

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