Javase强化

强化学习 16G实践以下是基于CQL（Conservative Q-Learning）与QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）结合的方案相关开源项目及资源，【ai技】

根据你提供的CUDA版本（11.5）和NVIDIA驱动错误信息，以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案：1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令（CUDA11.5）PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
行云流水AI笔记·2025-06-28 19:19

大模型RLHF强化学习笔记（一）：强化学习基础梳理Part1

一、强化学习基础1.1Intro定义：强化学习是一种机器学习方法，需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素：状态（State）：智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息（环境描述）动作（Action
Gravity!·2025-06-28 18:10

FB-OCC: 3D Occupancy Prediction based on Forward-BackwardView Transformation

https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H，1B外部数据集预训练：object365nuscenes：有点云label，强化网络
justtoomuchforyou·2025-06-28 16:55

JavaSE -- 时间类的详细介绍（Date，LocalDate）

Date类构造方法newDate()：当前系统日期和时间。newDate(long)：给定的日期时间常用方法after(Date)：判断当前日期对象是否在给定日期之后before(Date)：判断当前日期对象是否在给定日期之前equals(Object)：判断两日期是否相等compareTo(Date)：比较两日期前后顺序，如果当前日期对象大于给定日期对象返回1，小于返回-1，等于返回0。Date
@Touper·2025-06-28 09:07

LLMs基础学习（八）强化学习专题（7）

LLMs基础学习（八）强化学习专题（7）文章目录LLMs基础学习（八）强化学习专题（7）Actor-Critic算法基础原理算法流程细节算法优缺点分析算法核心总结视频链接：https://www.bilibili.com
汤姆和佩琦·2025-06-28 08:03

强化学习-双臂老虎机

本篇文章模拟AI玩两个老虎机，AI需要判断出哪个老虎机收益更大，然后根据反馈调整对于不同老虎机的价值判断，如果把这个看作一个简单的强化学习的话，那么AI就是agent，两个老虎机就是environment
transuperb·2025-06-28 05:45

责任链模式：优雅甩锅的艺术[特殊字符]，请求处理的接力赛！

二、责任链模式的结构：链条传递的艺术⛓️三、责任链模式实战：日志记录系统3.1日志级别过滤器3.2请求拦截器：Web应用中的责任链四、责任链模式在Java标准库中的应用4.1JavaSe
·2025-06-28 02:01

ROS2 强化学习：案例与代码实战

一、引言在机器人技术不断发展的今天，强化学习（RL）作为一种强大的机器学习范式，为机器人的智能决策和自主控制提供了新的途径。
芯动大师·2025-06-27 21:56

解析AI算力网络与通信领域强化学习的算法

解析AI算力网络与通信领域强化学习的算法：从"快递员找路"到"智能网络大脑"关键词：AI算力网络、通信领域、强化学习、马尔可夫决策、资源调度摘要：本文将用"快递物流系统"的类比，带您理解AI算力网络与通信领域如何通过强化学习实现智能决策
AI算力网络与通信·2025-06-27 21:21

高级 Python 测试工程师学习提升计划

一、测试理论与流程夯实系统梳理：每周安排3-4小时，深入研读软件测试的艺术、Google软件测试之道，重点强化功能、性能、安全性测试流程，整理流程关键节点与执行要点笔记。
code36·2025-06-27 15:12

【信息安全管理与评估】2024年浙江省职业院校技能大赛高职组“信息安全管理与评估”赛项规程

（二）强化专业建设该赛项衔接国家信息安全技术应用高职专业标准，竞赛
2401_84302369·2025-06-27 09:31

C语言之数学运算强化练习题

第1关：逐一挑出来100任务要求参考答案评论46任务描述相关知识算数运算符floor编程要求测试说明任务描述本关需要完成一个输出某个三位数各个位上的数字的小程序。相关知识算数运算符%是取模运算符，获得整除后的余数。/是通过分子除以分母，获得整除后的整数部分。floorfloor()是返回一个浮点型的整数部分，即向下取整。语法：floor(doublex)说明：x是需要传入的浮点型数。举例如下：fl
林赢56·2025-06-27 08:58

AI 在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化

```htmlAI在自动驾驶路径规划中的深度强化学习优化在当今快速发展的科技领域中，人工智能（AI）的应用正在不断拓展其边界。
QuantumWalker·2025-06-27 07:45

UFW防火墙安全指南

UFW防火墙命令详解与系统安全强化策略UFW（UncomplicatedFirewall）是Ubuntu/Debian系统中简化的防火墙管理工具，基于iptables开发，旨在通过直观的命令行界面降低防火墙配置门槛
lswzw·2025-06-26 23:50

强化学习实战：从 Q-Learning 到 PPO 全流程

1引言随着人工智能的快速发展，强化学习（ReinforcementLearning,RL）凭借其在复杂决策与控制问题上的卓越表现，已成为研究与应用的前沿热点。
荣华富贵8·2025-06-26 07:04

基于CTDE MAPPO的无线通信资源分配强化学习实现

基于CTDEMAPPO的无线通信资源分配强化学习实现摘要本文提出了一种基于集中训练分散执行(CTDE)框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)方法，用于解决无线通信网络中的资源分配问题。
pk_xz123456·2025-06-26 07:01

强化学习系列——PPO算法

强化学习系列——PPO算法PPO算法一、背景知识：策略梯度&Advantage二、引入重要性采样（ImportanceSampling）三、PPO-Clip目标函数推导✅四、总结公式（一图总览）参考文献
lqjun0827·2025-06-25 23:38

LinkAOS网上开户系统解析与开发实践

：证券行业的数字化开户革命LinkAOS网上开户系统是针对证券、金融行业推出的全流程线上开户解决方案，其核心价值在于通过技术创新实现：业务效率跃升：将传统线下2-3天的开户流程压缩至15分钟内合规安全强化
·2025-06-25 21:52

人工神经网络：架构原理与技术解析

##引言在深度学习和人工智能领域，人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）作为模拟人脑认知机制的核心技术，已在图像识别、自然语言处理和强化学习等领域实现了革命性突破。
weixin_47233946·2025-06-25 20:16

医疗AI新势力：自演进多智能体MAS的进击之路

医疗AI新势力：自演进多智能体MAS的进击之路往期相关文章：Python在开放式医疗诊断多智能体系统中的深度应用与自动化分析基于多智能体强化学习的医疗AI中RAG系统程序架构优化研究自演进多智能体在医疗临床诊疗动态场景中的应用医疗
Allen_Lyb·2025-06-25 14:36

软考高级系统架构设计师备考计划（嵌入式工程师专版）

软考高级系统架构设计师备考计划（嵌入式工程师专版）一、备考核心策略嵌入式背景优势系统架构设计硬件架构实时系统知识体系构建备考四阶段二、四阶段备考计划（总时长：5-6个月）阶段1：基础巩固（1.5个月）时间学习内容嵌入式关联强化每日投入第
指令集诗人·2025-06-25 10:33

Linux环境下Apache Tomcat 7.0部署与管理指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：ApacheTomcat7.0是一个开源的Web应用服务器，支持JavaServlet和JSP，适合用于小型到中型的应用程序。
毛心宇·2025-06-25 06:06

无线通信中的多智能体强化学习：基于CTDE-MAPPO的功率控制优化

无线通信中的多智能体强化学习：基于CTDE-MAPPO的功率控制优化摘要本文提出了一种基于集中训练分布式执行(CTDE)框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)算法，用于解决无线通信网络中的分布式功率控制问题
pk_xz123456·2025-06-25 06:30

面试趣谈：Java大厂技术栈下的幽默答辩与深度剖析

第一轮：电商订单处理场景**张先生：**李小姐，假设你负责开发一个电商平台的订单处理系统，采用JavaSE和Sp
mateHecho·2025-06-25 02:41

传统蒙特卡洛（Monte Carlo, MC）方法在强化学习中直接把整条回报序列当作“真值”来估计价值函数，通常配合表格化存储，因此无需环境模型且估计无偏，但只能处理有限状态-动作空间且方差较大

传统蒙特卡洛（MonteCarlo,MC）方法在强化学习中直接把整条回报序列当作“真值”来估计价值函数，通常配合表格化存储，因此无需环境模型且估计无偏，但只能处理有限状态-动作空间且方差较大medium.comanalyticsvidhya.comincompleteideas.net
强化学习曾小健·2025-06-24 23:19

使用Simulink结合MATLAB进行基于强化学习控制下的动态滤波器参数调节系统的仿真

目录一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1：定义系统需求示例：定义系统需求步骤2：准备强化学习环境步骤3：训练强化学习代理步骤4：创建Simulink模型步骤5：添加信号源步骤6：合并信号步骤
amy_mhd·2025-06-24 19:12

使用 Ruby 作为代码生成器是一种高效的方式生成结构化代码的场景（如 Java 的 Entity、DAO、Service 等）。用户表 user 为例，展示通过Ruby 编写代码生成器

下面以一个用户表user为例，展示如何通过Ruby编写代码生成器，自动生成以下组件：目标生成文件结构文件类型文件名示例实体类User.javaDAO接口UserDao.javaService接口UserService.javaService
爱的叹息·2025-06-24 16:48

大模型强化微调GRPO——DeepSeekMath: Pushing the Limits of MathematicalReasoning in Open Language Models

1.概述大型语言模型（LLM）革新了人工智能领域的数学推理方法，在定量推理基准测试（Hendrycks等，2021年）和几何推理基准测试（Trinh等，2024年）方面取得了重大进展。此外，这些模型在帮助人类解决复杂的数学问题方面也发挥了重要作用（Yao，2023年）。然而，像GPT-4（OpenAI，2023年）和Gemini-Ultra（Anil等，2023年）这样的尖端模型并未公开，目前可获
樱花的浪漫·2025-06-24 15:43

强化学习（Reinforcement Learning, RL）概览

一、强化学习的核心概念与定位1.定义强化学习是机器学习的分支，研究智能体（Agent）在动态环境中通过与环境交互，以最大化累积奖励为目标的学习机制。
MzKyle·2025-06-24 10:39

无监督学习概览

一、无监督学习的本质与定位定义：无监督学习是机器学习的三大范式之一（另外两种为监督学习和强化学习），其核心特点是处理未标注数据，通过算法自动发现数据中的隐藏结构、模式或内在规律。
MzKyle·2025-06-24 10:09

基于分布式部分可观测马尔可夫决策过程与联邦强化学习的低空经济智能协同决策框架

基于分布式部分可观测马尔可夫决策过程与联邦强化学习的低空经济智能协同决策框架摘要：低空经济作为新兴战略产业，其核心场景（如无人机物流、城市空中交通、低空监测）普遍面临环境动态性强、个体观测受限、数据隐私敏感及多智能体协同复杂等挑战
pk_xz123456·2025-06-23 21:20

Java大厂面试记：二蛋与面试官的交锋

您有使用过哪些版本的JavaSE?对于JVM调优有哪些经验?二蛋:您好，用过Java8和11，JVM调优嘛，主要是调整堆大小...嘿嘿，其他的
·2025-06-23 17:54

空间智能领域，AI人工智能如何大显身手

我们将从核心技术原理出发，分析计算机视觉、深度学习、强化学习等技术如何赋能空间智能，探讨其在自动驾驶、智能城市、AR/VR等领域的实际应用，并提供详细的算法
AI大模型应用之禅·2025-06-23 14:27

深度解析5W2H：高效思维与问题解决工具详解

以市场推广活动为例，策划“夏日饮品促销”时，需明确“Why”：通过季节热点提升产品销量、强化品牌夏季心智、
不解风情的老妖怪哎·2025-06-23 13:21

动手学强化学习 第10章-Actor-Critic 算法 训练代码

基于Hands-on-RL/第10章-Actor-Critic算法.ipynbatmain·boyu-ai/Hands-on-RL·GitHub理论Actor-Critic算法修改了警告和报错运行环境DebianGNU/Linux12Python3.9.19torch2.0.1gym0.26.2运行代码Actor-Critic.py#!/usr/bin/envpythonimportgymimpo
zhqh100·2025-06-23 06:08

C++ 第一阶段项目二：温度转换工具

扩展建议1.历史记录功能2.函数指针优化3.面向对象设计（进阶）八、总结九、学习建议一、项目简介本项目实现了一个交互式命令行温度转换工具，支持以下核心功能：摄氏度↔华氏度双向转换新增开尔文温度（K）支持强化输入验证与异常处理模块化设
程序员弘羽·2025-06-23 03:47

Agent 处理流程

Agent源于研究行为的强化学习，而大模型源于研究知识的深度学习多数情况下认为该系统中会存在下面的角色或名词用户（另一个人）上下文（记忆）变量（记忆）提示词（沟通方式）工具（手臂）大模型（大脑）这个图将着重表现
成都犀牛·2025-06-22 14:20

智能化设计工具链：深度学习与强化学习的全流程融合架构

一、技术架构设计智能化设计工具链的构建需要整合参数化建模、代理模型训练、强化学习优化与多物理场工艺仿真四大模块，形成从设计到制造的闭环系统。典型流程如下：
·2025-06-22 12:38

自适应限流算法实战

指标融合公式三、经典自适应算法解析3.1TCPBBR带宽自适应算法核心限流应用3.2NetflixConcurrencyLimit梯度下降策略智能探针机制四、AI赋能的智能限流4.1LSTM预测模型架构4.2强化学习
双囍菜菜·2025-06-22 10:52

网站核心功能的用户指引，在方案设计和实施时的注意事项

核心功能优先级使用KANO模型划分功能需求，优先展示高频核心功能（如支付、搜索），通过视觉层级（按钮大小、颜色对比）强化引导。二、引导方式设计渐进式引导分阶段展示功能：首
Alex艾力的IT数字空间·2025-06-21 19:45

从代码学习深度强化学习 - REINFORCE 算法 PyTorch版

蒙特卡洛策略梯度****1.4REINFORCE算法流程****二、PyTorch代码实践****2.1环境与辅助函数****2.2核心算法实现****2.3训练与结果****总结**前言欢迎来到“从代码学习深度强化学习
飞雪白鹿€·2025-06-21 11:57

生成本地 微调 +强化学习 qwen3-4b 研究搭建流程步骤

在本地微调并应用强化学习（RL）对Qwen-3-4B模型进行研究和搭建，是一个复杂但可行的过程。以下是一个详细的流程步骤，涵盖从环境准备、数据准备、模型微调到强化学习应用的各个阶段。
行云流水AI笔记·2025-06-21 11:54

【无标题】

在本地对Qwen-3-4B模型进行微调，并结合强化学习（RL）以提高其从自然语言（TXT）到结构化查询语言（SQL）的转换能力（即TXT2SQL），是一个复杂但非常有价值的任务。
行云流水AI笔记·2025-06-21 11:54

JSP与MySQL构建的购物商城系统实战

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目展示了如何使用JavaServerPages（JSP）技术结合MySQL数据库实现一个购物商城。
杏花朵朵·2025-06-21 05:48

Causal-aware Large Language Models: Enhancing Decision-Making Through Learning, Adapting and Acting

现有方法如强化学习（RL）单独使用或LLM辅助RL的方式，仍依赖token预测范式，缺乏结构化推理和快速适应性。
UnknownBody·2025-06-20 10:09

机器学习赋能多尺度材料模拟：前沿技术会议邀您共探

会议将深度融合分子动力学模拟（MD）、第一性原理计算（DFT）等微观模拟方法，以及机器学习（ML）与强化学习（DQN）等前沿算法，通过锂硫电池、压电催化、催化转化等实战案例，展示如何利用“数据驱动+物理建
m0_75133639·2025-06-20 09:30

奇点思维：大型语言模型强化推理探秘之旅

本文将聚焦论文《迈向大型推理模型：大型语言模型强化推理综述》所揭示的核心思想，通过引人入胜的叙述为你还原这一前沿领域的点点滴滴。导论：人类语言与机器思
步子哥·2025-06-20 08:19

医疗行业双碳战略升维：从合规达标到价值创造的转型路径

本文提出以数据底座强化、全周期管控、供应链优化为核心的破局路径，依托“碳-ESG”协同体系推动行业从被动合规向主动价值创造转型。医疗企业双碳战略实施背景国内政策驱动行业精细化转型。
AMT管理咨询·2025-06-20 06:10

AI转型指南

点击跳转到网站一、AI行业全景扫描（认知篇）技术图谱解构机器学习/深度学习/强化学习的技术边界NLP/CV/语音/推荐系统等细分赛道的就业热度对比传统计算机技能与AI能力的交叉点（如分布式计算、系统
HeartException·2025-06-20 00:35

论文笔记 ＜交通灯＞＜多智能体＞CoLight管理交通灯

今天看的是论文Colight:学习网络级合作进行交通信号控制论文提出的CoLight模型是一种基于强化学习和图注意力网络的交通信号灯控制方法，旨在解决城市道路网络中的交通信号的写作问题，提升车辆通行效率
青椒大仙KI11·2025-06-19 14:44
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