Learning(Caffe

强化学习中循环神经网络在序列决策中的应用研究

I.引言强化学习（ReinforcementLearning，RL）是一种通过与环境交互学习最优策略的方法。
数字扫地僧·2025-03-28 21:39

Python Django入门(创建应用程序)

在本章中，你将学习如何使用Django（http://djangoproject.com/）来开发一个名为“学习笔记”（LearningLog）的项目，这是一个在线日志系统，让你能够记录所学习的有关特定主题的知识
钢铁男儿·2025-03-28 21:08

谁在偷看你的数据？联邦学习与差分隐私的安全真相

很多企业将联邦学习（FederatedLearning）和差分隐私（DifferentialPrivacy）视为解决数据合规问题的金钥匙。但现实并不那么乐观。
AI筑梦师·2025-03-28 21:07

【无标题】

深度学习核心概念：学习率与梯度深度解析导读学习率（LearningRate）与梯度（Gradient）是深度学习模型训练的核心概念，直接影响模型的收敛速度和效果。
冰蓝蓝·2025-03-28 14:23

【ICLR 2023】Diffusion Models扩散模型和Prompt Learning提示学习：prompt-to-prompt

DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：今年promptlearning提示学习和diffusionmodels扩散模型实在是太火了，最新的ICLR2023的一项工作把两者结合了起来
沉迷单车的追风少年·2025-03-28 04:03

《Python实战进阶》No37: 强化学习入门：Q-Learning 与 DQN-加餐版1 Q-Learning算法可视化

在《Python实战进阶》No37:强化学习入门：Q-Learning与DQN这篇文章中，我们介绍了Q-Learning算法走出迷宫的代码实践，本文加餐，把Q-Learning算法通过代码可视化呈现。
带娃的IT创业者·2025-03-28 00:11

小样本学习综述2025

一、Few-ShotClass-IncrementalLearningforClassificationandObjectDetection:ASurvey用于分类和目标检测的少样本类增量学习：综述引用
wuxuand·2025-03-28 00:40

关于强化学习小记

强化学习（ReinforcementLearning,RL）详解1.什么是强化学习？
文弱_书生·2025-03-27 22:24

python struct pack解析_python struct.pack() 二进制文件，文件中打包二进制数据的存储与解析...

学习Python的过程中，遇到一个问题，在《Python学习手册》(也就是《learningpython》)中，元组、文件及其他章节里，关于处理二进制文件里，有这么一段代码的处理：>>>F=open('
weixin_39609407·2025-03-27 21:15

多级缓存和数据一致性问题

Caffeine、Guav
keep0901·2025-03-27 16:42

Redis + Caffeine多级缓存电商场景深度解析

Redis+Caffeine多级缓存Redis+Caffeine多级缓存电商场景深度解析一、实施目的二、具体实施2.1架构设计2.2组件配置2.3核心代码实现三、实施效果3.1性能指标对比3.2业务指标改善
nlog3n·2025-03-27 15:04

Tensorrt的安装、转化、以及推理

|NVIDIADeveloperhttps://developer.nvidia.com/tensorrt/download2)根据安装指南:InstallationGuide::NVIDIADeepLearningTensorRTDocumentation
JobDocLS·2025-03-27 12:07

【论文阅读】3D Diffusion Policy:Generalizable Visuomotor Policy Learning via Simple 3D Representations

Abstract模仿学习为教机器人灵巧技能提供了一种有效的方法；然而，稳健而普遍地学习复杂技能通常需要大量的人类演示。为了解决这个具有挑战性的问题，我们提出了3ddiffusionpolicy（dp3），这是一种新的视觉模仿学习方法，将3d视觉表示的力量融入到一类条件动作生成模型diffusionpolicies中。dp3的核心设计是利用紧凑的3d视觉表示，通过高效的点编码器从稀疏点云中提取。在我
好悬给我拽开线·2025-03-27 06:52

2024年令人兴奋的10篇大模型研究和论文

VisionMamba:EfficientVisualRepresentationLearningwithBidirect
福福很能吃·2025-03-27 05:19

基于Azure云平台整合Delta Lake、Databricks和Azure Machine Learning的MLOps架构

设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks的机器学习工程（MLOps），提供可靠数据集使得训练数据版本化，确保模型复现性，并集成AzureMachineLearning
weixin_30777913·2025-03-26 17:48

AI人工智能原理与Python实战：Python机器学习库介绍

1.背景介绍人工智能（ArtificialIntelligence,AI）和机器学习（MachineLearning,ML）是当今最热门的技术领域之一。
AI天才研究院·2025-03-26 07:02

基于Python的机器学习入门指南

在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning）已经成为科技领域中最热门的话题之一。它不仅改变了我们对数据的理解和处理方式，还在许多行业中得到了广泛应用，如金融、医疗、交通等。
Blossom.118·2025-03-26 05:15

PP-PLL：基于概率传播的部分标签学习

以下是对论文《PP-PLL:ProbabilityPropagationforPartialLabelLearning》的总结，按照假设、创新点、技术路线、技术实现细节、具体的数学公式、实验结果分析和结论的结构进行
阳光明媚大男孩·2025-03-25 23:37

python嗅探dhcp服务,使用python scapy发送DHCP Discover

Iamnewtopythonandlearningsomenetworkprogramming,IwishtosendanDHCPPacketthroughmytapinterfacetomyDHCPserverandexpectingsomeresponsefromit.Itriedwithseveralpacketbuildingtechniquessuchastructsandctypesa
weixin_39987985·2025-03-25 21:50

Docker vLLM 快速部署 Qwen2.5

Dockerfile：FROMkevinchina/deeplearning:llamafactory20241027#设置工作目录WORKDIR/app#暴露端口EXPOSE8000EXPOSE7860
XD742971636·2025-03-25 18:23

书籍-《机器学习：从经典方法到深度网络、Transformer和扩散模型（第三版）》

书籍：MachineLearning:FromtheClassicstoDeepNetworks,Transformers,andDiffusionModels，3rdEdition作者：SergiosTheodoridis
·2025-03-25 13:51

基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现

基于机器学习的股票预测及股票推荐系统的设计与实现DesignandImplementationofaMachineLearning-basedStockPredictionandStockRecommendationSystem
usp1994·2025-03-25 11:04

阻止 Mac 在运行任务时进入休眠状态

掌握Caffeinate命令：让您的Mac保持清醒以完成关键任务开发人员经常发现自己在Mac上运行持续时间较长的进程。
好好学习 666·2025-03-25 10:51

SFT和RLHF是什么意思？

环境：SFTRLHF问题描述：SFT和RLHF是什么意思解决方案：SFT（SupervisedFine-Tuning，监督微调）和RLHF（ReinforcementLearningfromHumanFeedback
玩人工智能的辣条哥·2025-03-25 00:15

Python Django入门(建立项目)

在本章中，你将学习如何使用Django（http://djangoproject.com/）来开发一个名为“学习笔记”（LearningLog）的项目，这是一个在线日志系统，让你能够记录所学习的有关特定主题的知识
钢铁男儿·2025-03-24 22:58

机器学习：让计算机学会思考的艺术

结语在当今数字化时代，机器学习（MachineLearning,ML）已经成为一个炙手可热的话题。从推荐系统到自动驾驶汽车，再到语音助手，机器学习的应用无处不在。
平凡而伟大.·2025-03-23 21:19

一文讲清楚深度学习和机器学习

目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？
平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

TicTacToe Module

2025CONTENTS1TicTacToe12Contents32.1TicTacToeModule............................................32.2ReinforcementLearningPlayer
W_X_99515681·2025-03-23 19:03

46-886 Machine Learning Fundamentals

46-886MachineLearningFundamentalsHW1Homework1Due:Sunday,March23,11:59pm•UploadyourassignmenttoCanvas(
W_X_99515681·2025-03-23 18:30

【机器学习】机器学习四大分类

机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。
藓类少女·2025-03-23 17:16

深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化

深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性，然后详细讨论了多种优化算法，包括随机梯度下降（SGD）、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外，还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
odoo中国·2025-03-23 10:26

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

阻止 Mac 在运行任务时进入休眠状态

掌握`Caffeinate`命令：让您的Mac保持清醒以完成关键任务开发人员经常发现自己在Mac上运行持续时间较长的进程。
好好学习 666·2025-03-22 15:24

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

为了解决这个问题，我们可以使用集成学习（EnsembleLearning）方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果，来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

深度学习与目标检测系列(六) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现ResNet | Pytorch |

介绍翻译精读背景RelatedWork—相关工作ResidualRepresentations—残差表达翻译精读主要内容ShortcutConnections—短路连接翻译精读主要内容DeepResidualLearning
小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:04

Caffeine vs Guava Cache：性能巅峰对决，谁才是 Java 本地缓存之王？

CaffeinevsGuavaCache：性能巅峰对决，谁才是Java本地缓存之王？导语：在Java本地缓存的战场上，Caffeine和GuavaCache是开发者最常用的两大神器。
Julian.zhou·2025-03-22 09:28

【颠覆性缓存架构】Caffeine双引擎缓存实战:CPU和内存双优化，命中率提升到92%，内存减少75%

Caffeine智能双缓存实现92%命中率，内存减少75%摘要：本文揭秘千万级流量场景下的缓存革命性方案！
Julian.zhou·2025-03-22 09:28

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

【深度学习】 PyTorch一文详解

“PyTorchisadeeplearningframeworkthatprioritizessimplicityandflexibility,makingitthego-tochoiceforbothresearchersanddevelopers
Nerous_·2025-03-21 19:15

CVPR 2024 | 低分辨率引领方向：通过自监督学习提升超分辨率的泛化能力

论文信息题目：Low-ResLeadstheWay:ImprovingGeneralizationforSuper-ResolutionbySelf-SupervisedLearning低分辨率引领方向
小白学视觉·2025-03-21 10:57

ACI EP Learning Whitepaper 1. ACI EP组件

1.ACIEndpointACI网络架构的Endpoint表整合了传统MAC地址表和ARP表的功能。其核心机制是通过硬件层直接学习数据包的源MAC地址与IP地址映射关系，摒弃了传统ARP协议依赖广播请求获取下一跳MAC地址的模式。这种设计优化体现在两方面：1）减少控制面ARP流量处理带来的资源消耗；2）基于终端实际流量即可实时感知主机IP/MAC地址的拓扑迁移，无需依赖GARP通告即可实现终端移动
m0_54931486·2025-03-21 10:56

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置iterations=3000#迭代次数learning_rate
木尘152132·2025-03-21 09:17

部分标签数据集生成与过滤特定标签方法

完整代码总结这段代码的目的是通过构建一个部分标签学习（PartialLabelLearning,PLL）框架来生成一个包含部分标签的数据集，并且支持根据给定的标签列表对数据集进行筛选和过滤。
阳光明媚大男孩·2025-03-21 03:32

推测未来Agentic形态：Dynamic Cognitive Contextual Agent with Reinforcement Learning (DCCA-RL)

在AIAgent设计模式领域，我们见证了从简单的ReAct到复杂的LATS的演进，这些模式通过反思、工具使用、规划和多代理协作，极大地提升了AI的自主性和智能性。然而，随着任务复杂度和动态性需求的增加，现有模式逐渐显现出局限性——多Agent协作带来的联合误差和单Agent设计的适应性不足。为此，我们基于对现有模式的全面分析，提出了一个更先进的单Agent框架：DynamicCognitiveCo
weixin_40941102·2025-03-20 21:40

PyTorch 深度学习实战（19）：离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法

本文将聚焦离线强化学习（OfflineRL）这一新兴方向，并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法，利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。
进取星辰·2025-03-20 19:52

一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行

1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。
AI天才研究院·2025-03-20 18:45

Moodle + Websoft9：创新教育的强大组合，助力教学与学习

•学习分析引擎：内置LearningAnalyticsAPI，可集成Python/R语言进行深度学习，预测学生学业风险。•移动优先战略：MoodleApp支持离线学习、扫码签到，2023年新增A
·2025-03-20 14:26

书籍-《动手学深度学习（英文版）》

书籍：DiveintoDeepLearning作者：AstonZhang，ZacharyC.Lipton，MuLi，AlexanderJ.Smola出版：CambridgeUniversityPress
·2025-03-20 14:25

根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧

实现步骤示例1.理解论文和模型架构选择一篇关于ResNet的论文作为示例，例如《DeepResidualLearningforImageRecognition》（Heetal.,2015）。2.
Ai玩家hly·2025-03-20 13:39

集成学习（Ensemble Learning）基础知识1

文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效？4、基学习器：“好而不同”5、集成学习的两个基本问题（1）如何训练出具有差异性的多个基学习器？（2）如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果？二、自助法（Bagging）1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题（1）如何训练
代码骑士·2025-03-20 12:57
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