什么是强化学习？强化学习有哪些框架、算法、应用？
什么是强化学习？ 强化学习是人工智能领域中的一种学习方式，其核心思想是通过一系列的试错过程，让智能体逐步学习如何在一个复杂的环境中进行最优的决策。这种学习方式的特点在于，智能体需要通过与环境的交互来获取奖励信号，从而逐步调整自己的行动策略，以期在长期的时间尺度下获得最大的总奖励。 与其他的机器学习算法相比，强化学习最大的特点在于其能够处理连续的、实时的、具有不确定性的环境，因此在许多实际的应...
Java集合框架：深入探究数据结构与算法的精华
Java集合框架是Java编程语言中最为重要的一部分之一，提供了丰富而强大的数据结构和算法实现，为开发人员提供了便捷而高效的工具。本文将深入探讨Java集合框架，介绍其核心概念、不同的集合类型以及在实际应用中的最佳实践。 1. Java集合框架概述 Java集合框架是一个...
架构、框架侃侃而谈算法望而却步？吃透这份笔记轻松掌握算法技能
为何大厂都注重算法？腾讯、百度阿里等国内的一线名企，在招聘工程师的过程中，对算法和数据结构都会重点考察。但算法易学难精，让很多程序员都望而却步，面试时总败在算法这一关，拿不到好 Offer。面试时很多候选人，聊起架构、框架侃侃而谈，但一写代码，就暴露真实水平。说白了，还是基本功不够扎实。其实，不管你是什么语言，基本功一定要扎实，最核心的一定是数据结构与算法。也因此，所有大厂面试，都必考算法题。需....
“阿里爸爸”最新Java面试指南，基础+框架+数据库+系统设计+算法
前言做Java开发这么久了，平时在各种程序员交流群以及身边环境中感受最深的就一个字就是“卷”！上班干，下班学，当前环境还不敢随便辞职，辞职了去面试简历还得“润色”，完了面试前还必须背八股文（什么多线程，jvm，redis，mysql，甚至还要问你epoll原理），不背你就过不了，年龄大了不可替代性不强还得担心中年危机……种种，其中最离谱的莫过于面试造火箭，工作拧螺丝的“八股文”了。昨天我在逛公众....
MMdetection框架速成系列 第02部分：整体算法流程+模型搭建流程+detection训练与测试核心组件+训练部分与测试部分的核心算法
MMdetection框架速成系列MMdetection框架速成系列 第01部分：https://v9999.blog.csdn.net/article/details/128486362MMdetection框架速成系列 第02部分：https://v9999.blog.csdn.net/article/details/128486548MMdetection框架速成系列 第03部分：http....
浙大发布「数据混合增强」框架AutoMix，还顺手开源了众多mixup算法（2）
3.3 Offline mixup limits the power of mixup为了优化上述函数，现有的方法主要采用非参数化的方式将单独做离线优化设计。基于不同的先验假设，先前的mixup方法主要侧重在以非参数化的方式手动设计，比如最大化混合样本中与标签相关的saliency信息，而这样设计的是脱离了最终优化目标的。如下图所示，左图中手工设计的mixup所对应对的混合样本生成是独立于混合样....
浙大发布「数据混合增强」框架AutoMix，还顺手开源了众多mixup算法（1）
【新智元导读】浙江大学联手西湖大学发布全新数据混合策略AutoMix，具有更高的准确率和更低的计算需求，一同发布的还有一个all-in-one的数据混合仓库！数据增强一直是图像领域的基本操作，能够在数据量不变的情况下，增强神经网络的泛化性能，尤其是对Transformer等大参数量的模型来说，数据量不够很容易导致欠拟合。 数据混合增强（data mixing augmentation）....
CV之ModelScope：基于ModelScope框架的人脸人像数据集利用DCT-Net算法实现人
基于ModelScope框架的人脸人像数据集利用DCT-Net算法实现人像卡通化图文教程之详细攻略 建立在线环境 **基于PAI-DSW在Jupyterlab内建模地址：**https://dsw-gateway-cn-hangzhou.data.aliyun.com/dsw-14046/lab/workspaces/auto-a/tree/CV_test20221016.ipynb 打开在线N....
基于Django 框架搭建算法学习系统，包含KNN、ID3、C4.5、SVM、朴素贝叶斯、BP神经网络 毕业设计附完整代码
完整代码：https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87425744kNN 简介kNN 原理 ：存在一个样本数据集合，也称作训练集或者样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集实际上是 每条数据 与 所属分类 的 对应关系。 核心思想 ：若输入的数据没有标签，则新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，该算法提取样本集中特征最相似....
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