Learning(Caffe 第6页

AI人工智能深度学习算法：在流体动力学中的应用

文章目录AI人工智能深度学习算法：在流体动力学中的应用AIDeepLearningAlgorithms:ApplicationsinFluidDynamics1.理解深度学习和流体动力学的基本概念1.UnderstandingtheBasicConceptsofDeepLearn

AI天才研究院·2025-05-16 22:08

机器学习（周志华西瓜书）

第一章绪论1.机器学习（machineLearning）：致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身性能；学习算法（learningalgorithm）：关于在计算机上从数据中产生“模型”（model

华华不在·2025-05-16 21:59

Generative Pre-trained Transformer

GenerativePre-trainedTransformer(GPT)referstoaclassofdeeplearningmodelsdevelopedbyOpenAI,specificallydesignedfornaturallanguageprocessingtasks.GPTmodelsarebasedonthetransformerarchitectureandarepre-tr

科学禅道·2025-05-15 21:59

计算机专业保研攻略（二）：研究方向与复习规划（必看干货）

人工智能（AI）机器学习（MachineLearning）数据挖掘（DataMining）计算机视觉（ComputerVision）自然语言处理（NaturallanguageProcessing）信息检索

乔卿·2025-05-15 20:21

ReTool: Reinforcement Learning for Strategic Tool Use in LLMs

主要内容研究背景：强化学习（RL）虽能提升大语言模型（LLMs）文本推理能力，但在数值计算和符号操作任务中仍存在局限，计算工具如代码解释器（CI）可弥补这一不足。已有研究探索为LLMs赋予工具使用能力，但存在局限性，RL为解决这些问题提供了方案。方法：提出ReTool，一种工具增强的强化学习框架。先通过数据构建管道整理高质量冷启动数据集，进行监督微调，让模型学习调用代码解释器的基础能力；再采用工具

UnknownBody·2025-05-15 10:43

3.JVM调优与内存管理

目录一、缓存场景下的内存管理核心挑战堆内缓存与堆外缓存的取舍•堆内缓存（Caffeine/Guava）的GC压力分析•堆外缓存（EhcacheOffheap/MapDB）的内存泄漏防护•混合缓存架构的性能与资源平衡高并发下的内存分配优化

zizisuo·2025-05-15 06:18

Uncaught TypeError: app.component is not a function

UncaughtTypeError:app.componentisnotafunction1.js代码constappRoot={data(){return{todoList:[{id:1,text:"learningvue

琹箐·2025-05-15 04:30

Oracle官宣 MySQL+APEX+AI三认证限时免费

https://mylearn.oracle.com/ou/learning-path/become-an-oracle-apex-developer-pro

ShiYQ@师·2025-05-15 01:41

OpenCV学习笔记：使用OpenCV的DNN模块调用Caffe进行人脸识别

本文将介绍如何使用OpenCV的DNN模块调用Caffe框架训练的人脸识别模型。首先，我们需要安装OpenCV和Caffe。确保您已经正确安装了这两个库，并且已经配置好了

EbCoder·2025-05-14 17:17

leo__520·2025-05-14 13:25

华为海思系列----昇腾张量编译器（ATC）模型转换工具----入门级使用指南（LINUX版）

由于官方SDK比较冗余且经常跨文档讲解且SDK整理的乱七八糟，对于新手来说全部看完上手成本较高，本文旨在以简短的方式介绍CAFFE/ONNX模型转om模型，并进行推理的全流程。

不想起名字呢·2025-05-14 10:03

Python × CARLA：如何在自动驾驶仿真世界里打造智能驾驶系统？

其中，CARLA（CarLearningtoAct）作为开源自动驾驶仿真平台，凭借其真实感强、高度可定制、可集成深度学习框架等特性，成为自动驾驶算法开发者的最优选择。

Echo_Wish·2025-05-14 10:00

Causal-Inspired Multitask Learning for Video-Based Human Pose Estimation

Causal-InspiredMultitaskLearningforVideo-BasedHumanPoseEstimation|ProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialIntelligencehttps

樱花的浪漫·2025-05-14 08:18

DenseCLIP: Language-Guided Dense Prediction with Context-Aware Prompting（CVPR2022 ）

知识补充：监督学习（SupervisedLearning）：在监督学习中，模型接收带有标签的数据作为输入，其中每个样本都有一个对应的标签或输出。

sanguine__·2025-05-14 06:39

Learning How to Learn

标题LearningHowtoLearn1.一些学习的坏习惯1.1.被动反复阅读1.2.喜欢在书上划重点1.3.看书中代码示例认为自己就理解了，从不动手编程1.4.拖延1.5.学习任何东西，只停留在编写

云满笔记·2025-05-14 06:06

TinyML - 端侧智能革命及开源生态的深度指南

一、TinyML核心概念与技术价值 TinyML（TinyMachineLearning）是边缘计算与机器学习深度融合的新兴领域，旨在将轻量化机器学习模型部署于资源受限的嵌入式设备（如微控制器、传感器节点

星源~·2025-05-14 03:44

SpringBoot+SpringCache实现两级缓存(Redis+Caffeine)

1.缓存、两级缓存1.1内容说明Springcache：主要包含springcache定义的接口方法说明和注解中的属性说明springboot+springcache：rediscache实现中的缺陷caffeine

xfgg·2025-05-14 00:28

Redis + Caffeine打造超速两级缓存架构

数据量虽然不大，但为了确保接口的高性能和高可用性，决定采用Redis+Caffeine两级缓存策略，以应对可能出现的缓存雪崩、缓存穿透等问题。

꯭ 瞎꯭扯꯭蛋꯭·2025-05-14 00:26

论文复现Pushing and Grasping Policies

论文题目：Self-SupervisedLearningforJointPushingandGraspingPoliciesinHighlyClutteredEnvironments论文地址：https

qq_50857609·2025-05-13 22:47

深度学习与机器学习的区别？一文读懂核心概念！

一、什么是机器学习（MachineLearning）？机器学习是人工智能的一个分支，核心思想是让计算机从数据中学习规律，而不是

风亦辰739·2025-05-13 12:37

day 22

泰坦尼克号生还人数预测数据来源：Titanic-MachineLearningfromDisaster|Kaggle数据预处理importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析

lcccyyy1·2025-05-13 10:52

SCIKIT-LEARN 决策树实现csv文档简单的推论预测

源文开源地址：scikit-learn:machinelearninginPython—scikit-learn0.16.1documentation，想学机器学习和数据挖掘的可以去瞧瞧！

风亲云叹·2025-05-13 07:33

机器学习管道实践 ML Pipeline：1. 训练数据准备

机器学习管道实践MLPipeline：1.训练数据准备我们将通过一系列文章学习机器学习管道（MachineLearningPipeline）的一个实例。

破浪会有时·2025-05-13 05:24

java性能优化

1.缓存架构优化//多级缓存实现@ServicepublicclassMultiLevelCacheService{@AutowiredprivateCaffeineCacheManagerlocalCache

小王爱编程啊·2025-05-12 23:16

机器学习极简入门：从基础概念到行业应用

有监督学习（supervisedlearning）让模型学习的数据包含正确答案（标签）的方法，最终模型可以对无标签的数据进行正确处理和预测，可以分为分类与回归两大类分类问题主要是为了“尽可能分开整个数据而画线

Joern-Lee·2025-05-12 16:57

强化学习算法：深度 Q 网络 (DQN) 原理与代码实例讲解

：强化学习,深度Q网络(DQN),深度神经网络,动作策略,奖励函数,探索-利用平衡,经验回放(ExperienceReplay),多智能体1.背景介绍1.1问题由来强化学习(ReinforcementLearning

AI大模型应用实战·2025-05-12 13:08

深度 Qlearning：深度Qlearning VS DQN

深度Q-learning：深度Q-learningVSDQN1.背景介绍1.1问题由来深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL）是近年来人工智能领域的重要研究方向，旨在通过深度神经网络来学习和优化强化学习

SuperAGI2025·2025-05-12 13:07

VLM-RL：用于安全自动驾驶的统一视觉语言模型和强化学习框架——论文阅读

《VLM-RL:AUnifiedVisionLanguageModelsandReinforcementLearningFrameworkforSafeAutonomousDriving》2024年12

一点.点·2025-05-12 12:29

基于强化学习 Q-learning 算法求解城市场景下无人机三维路径规划研究，提供完整MATLAB代码

本文提出了一种基于强化学习Q-learning算法的无人机三维路径规划方法，通过合理定义状态空间、动作空间和奖励函数，使无人机能够在城市场景中自主学习最优路径。

IT猿手·2025-05-12 02:24

基于 Q-learning 的城市场景无人机三维路径规划算法研究，可以自定义地图，提供完整MATLAB代码

Q-learning算法作为一种强化学习方法，能够通过与环境的交互学

IT猿手·2025-05-12 02:23

多模态大语言模型arxiv论文略读（六十九）

Prompt-AwareAdapter:TowardsLearningAdaptiveVisualTokensforMultimodalLargeLanguageModels➡️论文标题：Prompt-AwareAdapter

胖头鱼爱算法·2025-05-11 21:20

软件PM英文

EnglishLearning岗位的专业名词PM：ProgramManagement项目管理SPM：SoftwareProjectManager（软件项目管理）的整体规划、执行和监控DQE：DesignQualityEngineer

小花阿·2025-05-11 17:57

解密企业级大模型智能体Agentic AI 关键技术：MCP、A2A、Reasoning LLMs-1

解密企业级大模型智能体AgenticAI关键技术：MCP、A2A、ReasoningLLMs-1关键词：MCP、A2A、ADK、DeepSeek、ReasoningLLMs、ReinforcementLearning

·2025-05-11 15:37

联邦学习图像分类实战：基于FATE与PyTorch的隐私保护机器学习系统构建指南

引言在数据孤岛与隐私保护需求并存的今天，联邦学习（FederatedLearning）作为分布式机器学习范式，为医疗影像分析、金融风控、智能交通等领域提供了创新解决方案。

Tech Synapse·2025-05-11 11:46

1.多级缓存架构

目录一、多级缓存基础与核心概念缓存的定义与价值•缓存的应用场景（高并发、低延迟、减轻数据库压力）•多级缓存vs单级缓存的优劣对比多级缓存核心组件•本地缓存（Caffeine、GuavaCache）•分布式缓存

zizisuo·2025-05-11 10:38

从理论到落地，大模型评测体系综合指南

真正的大模型历史还要从2006年DeepLearning首次在Science上发表

LLM.·2025-05-11 09:34

2024 ICPC 陕西省赛 G. Disappearing Number

G.DisappearingNumbertimelimitpertest:1secondmemorylimitpertest:256megabytesuukuislearningdigitaldynamicprogramming.Butoneday

Cons.W·2025-05-11 04:27

MuJoCo 机械臂关节空间阻抗控制Impedance实现（附代码）

视频讲解：MuJoCo机械臂关节空间阻抗控制Impedance实现（附代码）代码仓库：GitHub-LitchiCheng/mujoco-learning阻抗控制通过调整关节的刚度和阻尼，让机器人在接触时产生顺应性

LitchiCheng·2025-05-11 01:12

TPAMI 2024 | 自监督多模态学习：综述

论文信息题目：Self-SupervisedMultimodalLearning:ASurvey自监督多模态学习：综述作者：YongshuoZong,OisinMacAodha,TimothyHospedales

小白学视觉·2025-05-11 00:03

TensorFlow深度学习实战（10）——迁移学习详解

0.前言1.迁移学习1.1迁移学习基本概念1.2迁移学习的重要性1.3ImageNet1.4迁移学习流程2.InceptionV3架构3.构建迁移学习模型小结系列链接0.前言迁移学习(TransferLearning

盼小辉丶·2025-05-10 15:38

机器学习 vs 深度学习：关键区别与实际应用

一、基础概念解析1.机器学习（MachineLearning）定义：机器学

2501_91537435·2025-05-10 13:57

Meta-Learning算法在机器人适应性控制中的底层机制

1.Meta-Learning算法基础1.1Meta-Learning定义与原理Meta-Learning，即元学习，是指让机器学会如何更好地学习，其核心在于通过对多个相关任务的学习来获取更高效的学习策略和知识迁移能力

学习ing1·2025-05-10 13:56

人工智能顶会ICLR 2024热门研究方向大揭秘

图1由ICLR2024论文列表生成的词云ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations）自2013年起至今（2024年）已成功举办12届，被公认为人工智能领域的顶级会议之一

audyxiao001·2025-05-10 08:19

基于强化学习的自我完善聊天机器人

ElenaRicciardelli,DebmalyaBiswas埃琳娜·里恰德利(ElenaRicciardelli)Abstract.WepresentaReinforcementLearning(RL

weixin_26641709·2025-05-10 05:30

强化学习机器人模拟器——GridWorld：一个用于强化学习的 Python 环境

GridWorld是一个为强化学习（ReinforcementLearning,RL）实验设计的多功能Python环境。

LIUDAN'S WORLD·2025-05-10 04:56

强化学习机器人模拟器——RobotApp：一个交互式强化学习模拟器

RobotApp是一个基于Python和Tkinter的交互式强化学习（ReinforcementLearning,RL）模拟器，集成了GridWorld环境和QAgent智能体，支持Q-learning