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...
matlab调用python烧录PX4程序
12-31
matlab调用python烧录PX4程序
数据驱动的两阶段分布鲁棒（1-范数和∞-范数约束）的电热综合能源系统研究（Matlab代码实现）
12-31
数据驱动的两阶段分布鲁棒（1-范数和∞-范数约束）的电热综合能源系统研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒（1-范数和∞-范数约束）的电热综合能源系统研究”展开，提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架，用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构，第一阶段进行预决策，第二阶段根据实际场景进行调整，通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集，有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性，提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和验证算法性能，并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标：①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用；②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异；③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧，用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节，重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式，同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
基于 Github Actions 的 Hamibot 脚本定时执行方案，解决免费额度利用问题！.zip
12-31
基于 Github Actions 的 Hamibot 脚本定时执行方案，解决免费额度利用问题！.zip
（12页PPT）用计算器计算练习课神奇的数字.pptx
12-31
（12页PPT）用计算器计算练习课神奇的数字.pptx
协同路径多Dubins路径段协同路径规研究（Matlab代码实现）
最新发布
12-31
【协同路径】多Dubins路径段协同路径规研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“多Dubins路径段协同路径规划”展开研究，利用Matlab代码实现多智能体（如无人机、机器人）在复杂环境下的协同路径规划。核心内容包括Dubins路径模型的构建与优化，多路径段的协同策略设计，以及路径平滑性、避障能力与任务效率的综合平衡。文中通过仿真验证了算法在动态环境中的有效性与鲁棒性，适用于需要高精度航向控制的移动平台路径规划。; 适合人群：具备Matlab编程基础，从事自动化、机器人、无人机路径规划等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决多智能体系统在受限运动条件下（如最小转弯半径限制）的协同路径规划问题；②提升复杂环境中路径的安全性、连续性与任务协同效率；③为相关科研项目或工程应用提供可复现的算法原型与仿真支持。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注Dubins路径生成、协同约束建模与优化求解过程，可通过调整参数和场景进行仿真测试，加深对协同机制与路径性能关系的理解。
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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