Notes of Leanring Desing patterns

最新推荐文章于 2023-04-01 21:45:24 发布
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#object

博客介绍了抽象工厂和工厂方法两种模式。抽象工厂以对象为主体，对象有多个对象工厂，实现作为参数；工厂方法以实现为主体，实现有工厂方法，会被对象重新定义，可将对象视为参数。
Abastract Factory and Factory Mehod Abastract Factory: the main body is Object , Object have many ObjectFactory ,the Implemention is as parameter. Factory Mehod: the main body is Implemention, Implemention have Factory Method which will be redefined by Object. in fact , we can assume that the Object act as a parameter
deep leanring
11-29
深度学习是人工智能领域的一个核心分支，它主要关注通过模拟人脑神经网络的工作方式来构建复杂的模型，以便解决复杂的学习任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。本资源包含两本书籍，一本是英文版的《Deep ...
Vue_Leanring:虚拟学习
04-08
Vue.js 是一款非常流行的前端JavaScript框架，用于构建用户界面。Vue Learning: 虚拟学习这一主题，显然是关于使用Vue.js进行在线学习平台或者教育应用的开发。在JavaScript的范畴内，Vue.js提供了丰富的功能和工具...
Javascript Leanring Function(3)
我的英文站点：https://iorilan.medium.com/
05-11 1194
1.create a private member  See this code : function obj(){ var privateMember = 0; this.getPrivate = function(){return privateMember;}; this.setPrivate = function(n){privateMember = n;} } var o
On the Security of Machine Leanring in Malware C&C Detection: A Survey
我爱写报告的博客
12-14 881
题目： On the Security of Machine Leanring in Malware C&C Detection: A Survey 作者： Joseph Gardiner, Shishir Nagaraja 单位： Lancaster University 出版： ACM Computer Survey 问题：C&C(Command and Control)检
machine leanring 笔记 vectorization
weixin_30466953的博客
12-22 97
the summation of the product of two terms can be expressed as the product of two vectors ps. surf :plot 3-d mesh surf(a,b,c) c's coloum=a's length and c'rows=b'length 转载于:https://www.cnblogs.co...
Machine Leanring - Q Learning
技术并不是我们的全部
07-31 725
1、原著 2、翻译
machine leanring 笔记 octave命令笔记
weixin_30685047的博客
12-21 124
来源于coursea 的公开课 A*B 一般意义的矩阵相乘 A.*B矩阵各位相乘 A.^2 A矩阵的每个数平方 1./A 对A矩阵的各位取倒 .表示对每一项都如此操作 log （A） ｅｘp（Ａ） abs(A) -A th v+ones(length(v),1) add vector of all ones to v or v+1 A' is a transp...
python cuda GPU 加速运算Q_LEANRING
weixin_42480337的博客
04-01 335
在ubuntu 设置运行环境，# CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 /usr/local/bin/python3.10 /home/ps/.local/bin/jupyter-notebook & 这样可以用第二个显卡进行运算，不影响生产环境了。
初识深度学习(deep leanring)
weixin_43277904的博客
09-10 343
#深度学习 #步骤一：Neural Network #步骤二：goodness of function #步骤三： pick the best function 神经网络连接最常见：全连接前馈网络 Fully Connect Feedforward Network，也可以叫做多层感知机模型 Multi-layer Perceptron 1.define a set of functions 当一个...
技术分享会：深度学习Deep Leanring
weixin_30828379的博客
12-22 111
作为宴会的散席，技术老大给大家分享了：Deep Leanring Machine Learning是Deep Learning的一个超集。 DeepLeanring，依赖于神经网络，当前的技术优势是能够推演的层级比价深。 深度学习本质是一个概率推测问题。 Python在于有强大的Numpy，Scipy，作为数学计算的支撑组件。 转载于:https://www.cnblogs.com/rg...
Active leanring 需要一个好的分类器。
DeniuHe的博客
11-03 167
1. Active learning algorithm require robust classifier for robust usefulness estimation. Therefore, we choose generative classifiers, namely the Parzen window classifier (PWC) 题外 As the optimization of the overall performance level is not the scope of th
mache leanring
03-06
标题中的"mache leanring"很可能是一个拼写错误，应该是"machine learning"。在这个领域，我们研究如何让计算机系统通过数据学习和改进，而无需显式编程。机器学习的应用广泛，包括图像识别、自然语言处理、推荐系统...
source-leanring:jdk原始码学习
03-23
《深入理解Java SDK源码：探索系统开源的奥秘》 在编程领域，对系统开源的理解和掌握，尤其是对Java SDK源码的深入学习，是提升开发者技术水平的关键步骤。"source-learnig:jdk原始码学习"项目为我们提供了一个宝贵...
QR-Leanring:QR仍在倾斜
03-12
【QR学习：QR码在Java中的应用与优化】 QR学习是一种现代信息技术的体现，它主要涉及到QR码（Quick Response Code）的生成、读取以及在各种应用场景中的优化。QR码，顾名思义，是一种快速响应的二维条形码，能够...
基于PHP与MySQL的现代化全栈房屋租赁管理系统：集成房源发布、在线预约、租客筛选、合同管理、租金支付、维修申报与多角色权限控制
最新发布
12-31
基于PHP与MySQL技术架构构建的房屋租赁综合管理平台，集成了房源信息发布、在线预约看房、租客资质审核、电子合同管理、租金在线支付、维修事务申报、多级权限管控及数据可视化分析等核心模块。该系统面向个人房东及小型租赁机构，提供一站式的数字化租赁管理解决方案，通过严谨的业务流程设计与数据统计功能，提升租赁业务的管理效率与决策支持能力。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【Axure高保真原型】智慧养老后台管理系统原型.rp文件
12-31
原型名称：智能养老后台管理系统高保真原型RP文件 软件版本：Axure 9（支持10、11） 文件大小：25.3M 页面数量：132 原型介绍： 本作品为智慧养老后台管理端原型，通过该平台可全面管理用户健康信息及健康数据，提高运营及服务效率。管理端涵盖了工作台、用户、服务、商品、运营、交易、数据、设置等功能，所有元件均可复用，可作为医疗行业管理端原型设计模板，按照实际项目需求进行功能拓展。
（19页PPT）第4课时除法竖式的计算方法.pptx
12-31
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（16页PPT）试管动物技术与胚胎的早期培养吕琳.pptx
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【C51】基于 DS18B20 与 LCD 的温度检测报警系统（源码可复用）！.zip
12-31
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DeepSeek reinforcement leanring
02-01
### DeepSeek 强化学习使用指南 #### 介绍 DeepSeek-R1 是一款强大的大型语言模型，特别适合用于执行复杂的推理任务。对于希望利用此模型进行强化学习的研究人员和开发人员来说，有多种途径可以访问并应用这一资源[^1]。 #### 访问方式 除了传统的API调用外，开发者能够通过DeepSeek官方网站或是官方应用程序来操作DeepSeek-R1模型。登录平台之后，在界面上找到并开启“深度思考”模式，则可立即开始运用最新的DeepSeek-R1版本完成各种类型的推理工作。这种基于图形界面的方式尤其受到不具备深厚编程技能用户的欢迎，因为它允许用户无需编写任何代码就能探索模型的能力。 #### 强化学习方法论 针对那些计划深入研究如何借助DeepSeek实现特定领域内强化学习目标的人士而言，重要的是理解所采用的核心算法——广义策略优化（Generalized Reinforcement Policy Optimization, GRPO）。GRPO旨在提供一种高效而灵活的方法来指导代理(agent)的学习路径，从而使其能够在给定环境中做出最优决策序列。具体来讲，它会经历几个阶段性的调整过程以逐步改进性能表现： - **初始化**：设定初始参数集以及环境配置； - **采样收集**：让agent依据当前政策采取行动并与模拟器互动，记录下产生的状态转移轨迹； - **评估更新**：分析这些数据片段并对现有policy的效果作出量化评价；据此修改权重使得未来行为更接近理想结果； - **迭代循环**：重复上述步骤直至达到预设收敛条件为止。 ```python import deepseek_rl as dsrl env = dsrl.make_env('CartPole-v0') model = dsrl.DeepSeekR1() for episode in range(num_episodes): state = env.reset() done = False while not done: action = model.predict(state) next_state, reward, done, _ = env.step(action) # Update the model with new experience model.update_policy(state, action, reward, next_state) state = next_state if (episode + 1) % eval_interval == 0: avg_reward = evaluate(model, num_evals=eval_runs) print(f'Episode {episode+1}, Average Reward: {avg_reward}') ``` 这段Python脚本展示了怎样创建一个简单的实验框架来进行基本的强化学习训练流程。这里假设已经安装好了必要的库文件，并且熟悉OpenAI Gym风格的任务定义形式。
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