学习方法的慢慢矫正

最新推荐文章于 2025-09-15 10:59:35 发布
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       今天被西毒老师夸奖了。好高兴呀，虽然不认识他。但是经常在论坛里看他的帖子，知道他是个热情的人，懂的帮助别人。还有其他人的赞同，让我至少觉得自己的学习方法正确。少写点博客，多点时间敲代码去吧。。。毕竟自己的空余时间也不是很多。。

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深度强化学习调参技巧：以DQN、DDPG、TD3、PPO、SAC等算法为例
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线性系统的矫正方法——PID控制理论学习笔记
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PID控制器（比例-积分-微分控制器），由比例单元(P)、积分单元(I)和微分单元(D)组成，本文主要谈及速度PID控制。在智能车中还有方向PID控制（舵机调整方向），不过考虑到舵机相当于简化版的伺服电机，还是调节速度效果更突出.
机器学习笔记之统计学习方法三要素
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前言 本学期学习了机器学习的课程，读了《统计学习方法》——李航著，做为笔记。统计学习方法都是由模型、策略和算法构成的，作为初学者，可能大部分人都直接上手，各种python库一顿乱调，但其实知识不成体系（比如我hhhh），在我学习过程中慢慢意识到知识体系的重要性。 统计学习方法三要素 模型 我们在拿到一个问题，需要想的第一件事就是学习什么样的模型。在监督学习中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。在模型的假设空间中，包含了无数个可能的条件概率分布或决策函数。至于什么是决策函数和条件概率模型的区别是什么呢
深度学习简论
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专项智能练习（学习理论）
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其中桑代克观察到，在他的实验过程中为了保证学习的产生，猫必须处于饥饿状态，假若等猫吃饱了再放进迷箱，猫很可能只会睡觉，而不会表现出任何想寻找逃出迷箱的行为。这样，对学习的解释必须包括某种动机原则，这就是桑代克的准备律：在进入某种学习活动之前，如果学习者做好了与相应的学习活动相关的预备性反应（包括生理和心理的），学习者就能比较自如地掌握学习的内容。题干中，针对学生为了引起同学的关注给出引人发笑的回答以及某个年龄阶段经常说脏话的现象，最好的方法就是对这种行为不予注意，不给强化，使其逐渐消退。
深度学习与医学成像
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目前深度学习在医学成像中的应用，主要分为以下四种： 1、第一种是应用最为广泛的图像后处理，输入传统方法的重构结果然后利用CNN网络进行改进，优点是可以将大量的深度学习在图像领域的工作移植过来，缺点是不能充分利用到原始投影数据。 2、第二种是直接重构，即直接利用神经网络学习投影数据到重构图像之间的映射，该方法可以充分利用到投影数据，该方法往往需要利用全连接层来学习投影数据到重构图像的映射，然而这样的...
【学习资源汇总】
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员工沟通：怎么赢得之前平级的技术骨干的尊重？
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在成为经理之后，你必然要经历一个与“前平级同事相处模式改变”的适应过程。为了解决这个问题，我们要先知道，自己作为一个经理到底应该做些什么。我们的目标是让团队的成员更强，凝聚力更高，一起去攻克更艰难的项目，而不是证明你比你的部下或者平级更强。你的目标摆正了只是基础，真的要做到能够赢得前平级同事们的心，你需要用心给他们搭台子，去解决他们现实的问题，而不是一味地对他们提要求。如果人家尽了力做出了切实的贡献，你就应该给他们争取他们该得的名誉和物质认可。你还要努力提高自身能力，没有捷径，去多吃点苦。
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参数辨识基于 PMU 的负荷模型参数辨识研究（Matlab代码实现）
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【参数辨识】基于 PMU 的负荷模型参数辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于PMU（相量测量单元）的负荷模型参数辨识展开研究，利用Matlab代码实现相关算法，旨在通过实际测量数据对电力系统中的负荷模型进行精确建模与参数估计。文中介绍了PMU在电力系统动态监测中的关键作用，结合现代优化算法或辨识方法，对负荷特性进行建模分析，提升电力系统仿真、稳定分析与控制策略设计的准确性。研究重点包括负荷模型的选择、参数辨识的数学建模、目标函数设计及求解算法实现，并通过仿真验证方法的有效性与实用性。; 适合人群：具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系统建模仿真工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统动态仿真中负荷模型的精细化建模；②提升状态估计、稳定性分析与调度控制的精度；③支持智能电网环境下基于实测数据的负荷特性分析与模型更新。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码与电力系统相关理论同步学习，重点关注参数辨识的建模思路与优化算法实现过程，可通过修改模型结构或输入数据进行拓展实验，加深对负荷建模与系统辨识的理解。
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