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最新推荐文章于 2025-06-03 12:45:00 发布
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博客强调学习要坚持，虽内容简短，但传达出持续学习的重要性，鼓励人们在学习过程中保持坚持的态度。

学习要坚持

destroy_it
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基于深度学习的端到端定位：取代传统SLAM？
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
10-19 15万+
基于深度学习的端到端定位：取代传统SLAM？ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，本文围绕传统 SLAM 与基于深度学习的端到端定位展开，先介绍 SLAM 的定义、发展及应用场景，再详解激光 SLAM 和视觉 SLAM 的原理、特点与代码示例，分析传统 SLAM 的局限性。同时阐述深度学习在定位中的应用，包括基础、端到端定位原理及优势。通过对比两者的精度、鲁棒性和计算资源需求，探讨深度学习端到端定位取代传统 SLAM 的挑战，以及两者融合的趋势，最后展望未来技术发展方向、应用场景拓展和行业影响。
Codeforces 1176 F Destroy it! —— 记忆化搜索
天翼之城的博客
02-23 356
This way 题意： 现在有n次游戏，每次都会有a[i]张牌，每张牌都会有一个花费和价值，每次游戏你拿的牌的花费不能超过3，当你拿完的时候，剩下的牌就被摧毁掉，并开始下一局游戏。如果你当前拿的牌的数量是10的倍数次，那么你当前这张牌的价值就会*2.问你最终最大价值是多少。 题解： 这种状态固定，并且靠枚举的题目一看就是记忆化搜索了。 那么dp[i][j%10]dp[i][j\%10]dp[i]...
Codeforces Round #565 (Div. 3) F.Destroy it!
weixin_30480075的博客
07-10 103
题目地址：http://codeforces.com/contest/1176/problem/F 思路：其实就是一个01背包问题，只是添加了回合和每回合的01限制，和每当已用牌数到了10的倍数，那张卡会触发double攻击。 因为卡使用的多少会触发double效果，所以我们要记录攻击的同时记录卡的使用次数，可以由01背包dp[N][N]改变， 第一个维度是当前是第几个回合，第二...
Servlet之 destroy
iteye_3352的博客
11-29 361
只听说过 Servlet 何时 init()，何时 service()，却没有仔细想过何时被 destroy() ____________________________________________________________________ [url=http://stackoverflow.com/questions/24832470]When exactly a se...
Destroy it!
无限迭代中......
06-09 570
https://codeforces.com/contest/1176/problem/F
机器学习之集成学习
qq_52831081的博客
06-03 2425
优点：通常能显著超越单一最佳模型。对噪声、异常值和数据扰动更不敏感（尤其Bagging/RF）。Bagging/RF有效降低方差；Boosting通过早停也可控制。Boosting有效降低偏差。能捕捉数据中更复杂的模式和关系。基于树的方法天然支持。缺点：包含多个模型，训练和预测计算成本更高、更耗时。相对于单一模型（如线性回归、决策树），理解集成模型（尤其是Stacking、深度Boosting）的内部决策逻辑非常困难（“黑盒”特性更强）。
嵌入式学习路线
m0_67597657的博客
12-31 3857
在嵌入式工程师的成长道路上，我们需要的不仅仅是技术的积累和深化，更需要一个开放和探索的心态。正如稚晖君所言：我们不能局限于自己的专业领域，而应该积极探索和学习新的技术和领域。同时，也要学会正确地利用各种资源和工具，提高我们解决问题的能力。我们所追求的不仅仅是技能的掌握，更是一种以问题为导向的学习方式。我们要学会在实践中不断寻找问题，然后再通过自学来寻找解决问题的方法和答案。只有这样，我们才能在嵌入式的世界里不断进步和成长，最终成为一名真正的专家。
什么是机器学习以及机器学习如今的社会现状！！
php优质创造者
07-22 2300
让数据舞起，用数据扩展业务
深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的学习路线参考
lhyyds的博客
04-27 2687
了解这些算法的原理和训练过程，并掌握重要的技巧，如经验回放(memory replay)、目标网络(target network)等。深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）是一个结合了深度学习和强化学习的研究领域，它在许多复杂和高维度的任务中展现出了强大的能力，比如游戏、机器人控制等。探索与利用的平衡：了解强化学习中的探索与利用的平衡问题，包括ε-greedy策略、Softmax策略、UCB算法等。了解它们的定义和优化目标，并了解如何选择适合任务的损失函数。
深度学习大模型学习100tips
热门推荐
xw555666的博客
11-07 2万+
通过深入了解这些细节，并在实际项目中应用相关的知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步积累经验，最终能够处理大模型和复杂任务。分享您的研究成果和代码，以获得反馈和建立声誉。
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神经网络与深度学习3小时PPT-邱锡鹏
11-25
"神经网络与深度学习" 本资源摘要信息涵盖了神经网络与深度学习的基础概念、机器学习、神经网络类型、优化方法、泛化错误、PAC学习理论等方面的知识点。 机器学习概述 机器学习是人工智能的一个分支，旨在让机器...
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吴恩达机器学习课后作业源码及笔记_机器学习_吴恩达_
10-01
吴恩达，这个名字在人工智能和机器学习领域如雷贯耳。作为全球知名的计算机科学家和教育家，吴恩达教授不仅在学术界有着举足轻重的地位，他所开设的在线课程也已成为世界各地学习者所追捧的宝库。尤其值得一提的是他...
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周志华《机器学习》学习笔记（大全）
03-06
本文为周志华《机器学习》的学习笔记，记录了本人在学习这本书的过程中的理解思路以及一些有助于消化书内容的拓展知识，笔记中参考了许多网上的大牛经典博客以及李航《统计学习》的内容，向前辈们和知识致敬！
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Python实现的极限学习机机器学习算法
资源摘要信息:"极限学习机是一种单层神经网络的快速学习算法。该算法由新加坡南洋理工大学的黄广斌教授提出。它克服了传统神经网络学习速度慢的缺点，并且在很多方面都优于支持向量机(SVM)。极限学习机的基本原理是...
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