Javase强化

小程序的「双线程模型」

缺点与限制总结结构图✅实践建议扩展小程序双线程模型的**进阶架构扩展**一、支持WebWorker的多线程能力（逻辑层并发能力增强）✅使用示例：⚠️注意：二、沙箱机制强化（增强渲染安全）三、小程序
TE-茶叶蛋·2025-07-06 05:28

2024大模型秋招LLM相关面试题整理

强化学习：（ReinforcementLearning）一种机器学习的方法，
AGI大模型资料分享官·2025-07-06 04:55

【网工|知识升华版|实验】3 NAT原理及应用

目录■基础知识■强化理解▲静态NAT▲动态NAT▲NAPT▲EasyIP▲NATServer■总结■基础知识【网工】华为配置基础篇③-CSDN博客■强化理解▲静态NAT在R1上配置静态NAT将内网主机的私有地址
Jackilina_Stone·2025-07-06 04:23

【深度学习】强化学习（Reinforcement Learning, RL）主流架构解析

强化学习（ReinforcementLearning,RL）主流架构解析摘要：本文将带你深入了解强化学习（ReinforcementLearning,RL）的几种核心架构，包括基于价值（Value-Based
烟锁池塘柳0·2025-07-05 19:49

javase实操（二）-酒店管理系统

一、题目使用二维数组实现酒店管理系统。功能如下：1.查看酒店所有房间的状态2.预定房间3.退房4.退出系统二、程序1.Hotel.javapackageHotel;publicclassHotel{privateintid;privateStringstandard;privateStringstatus;publicHotel(){}publicHotel(intid,Stringstandar
付朝鲜·2025-07-05 18:46

返利佣金最高软件的技术壁垒：基于强化学习的动态佣金算法架构揭秘

返利佣金最高软件的技术壁垒：基于强化学习的动态佣金算法架构揭秘大家好，我是阿可，微赚淘客系统及省赚客APP创始人，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！
·2025-07-05 18:12

浅谈边缘计算与 CDN 融合发展趋势

、提高数据安全性4、优化资源分配三、融合面临的挑战1、节点部署与维护难题2、数据同步与一致性问题3、跨域互操作与标准化缺失四、融合发展趋势1、深度融合与协同优化2、智能化与自动化管理3、安全和隐私保护强化
·2025-07-05 14:17

农业物联网平台中的灌溉系统研究

系统将采用Python作为主要开发语言，结合MySQL数据库进行数据存储与管理，利用ECharts.js实现数据可视化展示，并引入机器学习和强化学习算法优化灌溉决策。
sj52abcd·2025-07-05 07:28

用于人形机器人强化学习运动的神经网络架构分析

1.引言：人形机器人运动强化学习中的架构探索人形机器人具备在多样化环境中自主运行的巨大潜力，有望缓解工厂劳动力短缺、协助居家养老以及探索新星球等问题。
·2025-07-05 04:08

人形机器人运动控制技术演进：从强化学习到神经微分方程的前沿解析

1.引言：人形运动控制的挑战与范式迁移人形机器人需在非结构化环境中实现双足行走、跑步、跳跃等复杂动作，其核心问题可归结为高维连续状态-动作空间的实时优化。传统方法（如基于模型的预测控制MPC）依赖精确的动力学建模，但在实际系统中面临以下瓶颈：模型失配：复杂接触动力学（如足-地交互）难以显式建模；计算瓶颈：高维非线性优化难以满足实时性需求；环境扰动敏感：传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足。近年来，以强
·2025-07-05 00:15

NVIDIA Isaac GR00T N1.5 人形机器人强化学习入门教程（五）

系列文章目录目录系列文章目录前言一、更深入的理解1.1实体化动作头微调1.1.1实体标签1.1.2工作原理1.1.3支持的实现1.2高级调优参数1.2.1模型组件1.2.1.1视觉编码器（tune_visual）1.2.1.2语言模型（tune_llm）1.2.1.3投影器（tune_projector）1.2.1.4扩散模型（tune_diffusion_model）1.2.2理解数据转换1.2
强化学习与机器人控制仿真·2025-07-05 00:15

强化学习：Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) 学习笔记

一、DDPG是什么？1.1核心概念DDPG=Deep+Deterministic+PolicyGradientDeep：使用深度神经网络和类似DQN的技术（经验回放、目标网络）Deterministic：输出确定的动作（而不是概率分布）PolicyGradient：基于策略梯度的方法，优化策略以最大化累积奖励1.2算法特点特性说明连续动作空间直接输出连续动作值（如方向盘角度、机器人关节扭矩）离线学
烨川南·2025-07-04 22:00

提升自动驾驶导航能力：基于深度学习的场景理解技术

本研究提出一种基于深度学习的新方法，将目标识别、场景分割、运动预测与强化学习相结合以提升导航性能。该方法首先采用U-Net架构分解
星辰和大海都需要门票·2025-07-04 21:21

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究（Python代码实现）

本文目录如下：目录1概述一、微能源网能量管理的基本概念与核心需求二、深度强化学习（DRL）在微能源网中的应用优势三、关键技术挑战四、现有基于DRL的优化策略案例五、相关研究文档的典型结构与撰写规范六、结论与未来方向
·2025-07-04 19:41

注意力机制还有招？混合注意力好发不卷

而CBAM则先应用空间注意力，通过利用特征图的通道最大值和平均值来突出重要区域，之后再进行通道注意力操作，借助全连接层来强化特定通道
·2025-07-04 17:27

JavaSE查漏补缺：Junit_反射_注解摘要

文章目录Part1Junit单元测试Part2反射-框架设计的灵魂Part3Java注解Part1Junit单元测试测试分类黑盒测试：不需要写代码，给输入值，看程序能否输出期望的值白盒测试：需要写代码，关注程序具体的执行流程Junit的使用（白盒测试）步骤：定义一个测试类（测试用例）规范：测试类名是被测试类名+Test包名：xxx.xxx.xx.test定义测试方法：可独立运行规范：方法名：tes
Kenny_Xu_00101854·2025-07-04 02:47

强化学习贝尔曼方程推导

引言强化学习中贝尔曼方程的重要性就不说了，本文利用高中生都能看懂的数学知识推导贝尔曼方程。
愤怒的可乐·2025-07-04 01:07

强化学习RLHF详解

RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）模型详解一、背景1.传统强化学习的局限性传统的强化学习（ReinforcementLearning,RL）依赖于预定义的奖励函数
贝塔西塔·2025-07-04 01:36

强化学习【chapter0】-学习路线图

前言：主要总结一下西湖大学赵老师的课程【强化学习的数学原理】课程：从零开始到透彻理解（完结）_哔哩哔哩_bilibili1️⃣基础阶段（Ch1-Ch7）：掌握表格型算法，理解TD误差与贝尔曼方程2️⃣进阶阶段
明朝百晓生·2025-07-03 22:48

讯飞星火深度推理模型X1，为教育医疗带来革新

它通过大规模多阶段强化学习训练方法，在复杂推理、数学、代码、语言理解等场景全面
·2025-07-03 21:42

【Maven】Maven深度避坑指南：依赖冲突全维度解决方案与工业级实战（超万字解析）

Maven深度避坑指南：依赖冲突全维度解决方案与工业级实战（超万字解析）第一部分：依赖冲突核心原理深度解析1.1Maven依赖机制底层原理1.2类加载冲突的JVM级影响第二部分：八大实战解决方案深度强化
夜雨hiyeyu.com·2025-07-03 19:33

centos使用wget下载jdk8

首先官网找需要的的jdk版本https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase8u211-later-archive-downloads.html
任意放逐·2025-07-03 17:17

JavaEE导读1

1.JavaEE发展历程JavaEE(JavaPlatformEnterpriseEdition),Java平台企业版.是JavaSE的扩展,⽤于解决企业级的开发需求,所以也可以称之为是⼀组⽤于企业开发的
薯条不要番茄酱·2025-07-03 12:36

Instrct-GPT 强化学习奖励模型 Reward modeling 的训练过程原理实例化详解

Instrct-GPT强化学习奖励模型Rewardmodeling的训练过程原理实例化详解一、批次处理的本质：共享上下文的比较对捆绑（1）为什么同一prompt的比较对必须捆绑？
John_今天务必休息一天·2025-07-03 06:19

GlobalFilter、Filter关系

维度GlobalFilterFilter技术体系SpringCloudGateway+WebFluxJavaServletAPI编程模型响应式(Reactive)阻塞式(Imperative)作用范围全局
m0_63486540·2025-07-02 23:26

独立站作为跨境电商平台的优势有哪些

例如，Shein通过简洁的域名和品牌化设计，强化了快时尚领域的专业形象。差异化竞争：通过产品创新（如独家设计）、服务升级（如本地化物流）和营销策略（如节日主题活动），独立站可避开同质
蓝倾976·2025-07-02 21:08

（ML，监督学习，半监督学习，零监督学习，强化学习，深度学习，机器学习步骤等）

1、什么是机器学习？机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能的一个分支，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据，自动学习规律并构建模型，从而对未知数据进行预测或决策，而无需依赖显式的程序指令。基本思想：通过数据驱动的方式，使系统能够从经验（数据）中改进性能，形成对数据模式的抽象化表达。基本概念：模型：模型是对现实世界现
weisian151·2025-07-02 16:38

揭秘网络安全：数字世界的隐形防线

常见网络安全威胁大起底2.1网络诈骗：狡猾的数字陷阱2.2恶意软件：隐匿的数字刺客2.3数据泄露：隐私的无声暴露2.4网络钓鱼：伪装的数字猎手三、筑牢网络安全防线的策略3.1提升安全意识：思想上的防火墙3.2强化密码管理
·2025-07-02 11:33

Keras环境复现代码（三）

DQN雅达利Breakout强化学习实验要求明确实验目的：学习和实现深度Q学习（DQN），这是一种结合了Q学习和深度神经网络的强化学习算法，用于解决复杂的决策问题。
yanyiche_·2025-07-02 10:52

Keras环境复现代码（二）

清楚实验原理：PPO算法是一种基于策略梯度的强化学习算法，它旨在解决传统策略梯度方法（如REINFORCE算法）在训练过程中可能出现的策略更新不稳定问题。
yanyiche_·2025-07-02 10:52

智能如方文控系统把控项目建设全过程 提升档案收集效率

强化项目文档全员参与理念，合理协作
Ru_fang·2025-07-02 10:17

深入理解Tomcat 基本架构

TheApacheTomcat®softwareisanopensourceimplementationoftheJavaServlet,JavaServerPages,JavaExpressionLanguageandJavaWebSockettechnologies.TheJavaServlet
无心水·2025-07-02 06:52

记忆力锻炼方法

一、科学记忆方法重复训练与间隔复习大脑通过重复强化神经连接，但机械重复效率低。建议采用间隔重复法，例如学习新知识后，在1天、3天、1周等间隔复习，利用“遗忘曲线”规律巩固记忆。
穗余·2025-07-02 00:35

猎板十二层 PCB 在汽车电子中的应用：应对复杂环境的挑战。

猎板PCB研发的十二层PCB，通过材料优化、工艺创新与结构强化，为汽车动力控制系统、ADAS等核心模块提供可靠解决方案。相比常规多层板，十二层结构可实现更复杂的信号分层布局，电
lboyj·2025-07-01 15:05

UEK 8.1内核+ GCC强化+零停机补丁+量子加密，码农狂喜！

在RHEL10、AlmaLinux10和RockyLinux10相继亮相后，Oracle终于揭开了OracleLinux10的神秘面纱。这款专为企业级环境打造的操作系统，与RedHatEnterpriseLinux10实现了完全二进制兼容，同时带来了多项突破性升级，堪称企业IT基础设施的“性能怪兽”。一、关于OracleLinux操作系统OracleLinux是由Oracle公司开发的企业级Lin
·2025-07-01 15:01

行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法

离线多智能体强化学习（MARL）是一个新兴领域，目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。
·2025-07-01 08:22

利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架

虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈，但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数，这阻碍了其可扩展性和泛化能力。
三谷秋水·2025-07-01 07:21

临床试验审计问题分类与整改策略

原则理解不深1.3整改措施（CA）1.3.1优化记录流程引入电子记录系统，设置自动提醒1.3.2加强培训针对ALCOA+原则开展专项培训1.4预防策略（PA）1.4.1定期审计每季度审查记录流程1.4.2强化监
qq_34062333·2025-07-01 06:14

通达信 强势突破战法：百战百成 量价齐升+均线多头擒牛指标幅图指标

40日/60日均线（短期调整后蓄势）收盘价突破20/40/60日均线的最高值（确认趋势反转）5/10/30/60/120日均线呈多头排列（开盘在最低均线下，收盘站上最高均线，代表短期强势）EXPMA趋势强化股价站稳
q125500612·2025-07-01 03:19

互联网大厂Java面试指南：从基础到高阶技术栈与业务场景实战

互联网大厂Java面试指南：从基础到高阶技术栈与业务场景实战场景介绍本文模拟互联网大厂高级Java工程师面试场景，涵盖JavaSE、Spring生态、微服务、数据库、缓存、消息队列等技术栈，结合音视频、
yiiyx·2025-06-30 12:02

Python打卡训练营-Day41-简单CNN

输入→卷积层→Batch归一化层（可选）→池化层→激活函数→下一层Flatten->Dense(withDropout，可选)->Dense(Output)这里相关的概念比较多，如果之前没有学习过复试班强化班中
traMpo1ine·2025-06-30 04:44

常见的强化学习算法分类及其特点

强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种机器学习方法，通过智能体（Agent）与环境（Environment）的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。
ywfwyht·2025-06-30 01:29

JSP学习

运行原理JSP基础语法JSP表达式JSP脚本片段JSP声明jsp指令九大内置对象&四大域对象内置对象四大域对象代码JSP标签、JSTL标签、EL表达式EL表达式JSP标签JSTL标签什么是JSPJSP（JavaServerPages
sakoba·2025-06-29 18:42

星际争霸多智能体挑战赛（SMAC）

TheStarCraftMulti-AgentChallenge星际争霸多智能体挑战赛Abstract摘要1Introduction1引言2RelatedWork2相关工作3Multi-AgentReinforcementLearning3多智能体强化学习
资源存储库·2025-06-29 16:55

AlphaStar 星际首秀，人工智能走向星辰大海

文/王晶，资深工程师，GoogleBrain团队作者王晶，现为GoogleBrain团队的资深工程师，主要致力深度强化学习的研发，和DeepMind团队在强化学习的应用上有许多合作。
谷歌开发者·2025-06-29 16:23

Deepoc大模型在半导体设计优化与自动化

通过强化学习框架（如PPO算法）动态调整掺杂浓度、栅极长度等关键参数，在3nm节点下实现驱动电流提升18%的同时降
Deepoch·2025-06-29 13:32

【行云流水a】淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL OpenRL/openrl PPO-for-Beginners: 从零开始实现强化学习算法PPO 强化学习框架verl 港大等开源GoT-R1

两者是强化学习的核心算法，但在设计理念、适用场景和实现机制上有显著差异：graphTDA[对比维度]-->B[算法类型]A-->C[策略表示]A-->D[动作空间]A-->E[学习机制]A-->F[探索方式
行云流水AI笔记·2025-06-29 07:55

0X JavaSE-- 并发编程（并发容器、ThreadLocal、线程池）

线程池什么是线程池线程池其实是一种池化的技术实现，池化技术的核心思想就是实现资源的复用，避免资源的重复创建和销毁带来的性能开销。线程池可以管理一堆线程，让线程执行完任务之后不进行销毁，而是继续去处理其它线程已经提交的任务。使用线程池的好处降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。提高线程的可管理性。线程是
SunsPlanter·2025-06-29 03:24

PettingZoo:多智能体强化学习的标准API

PettingZoo:AStandardAPIforMulti-AgentReinforcementLearningPettingZoo:多智能体强化学习的标准API目录Abstract摘要1Introduction1
资源存储库·2025-06-29 02:46

神经网络架构搜索

1.神经网络架构搜索方法分类当前，神经网络架构搜索的方法主要可以归纳为以下三类：a.基于强化学习的NAS方法
IJCAST主编·2025-06-28 23:49
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