学习建模玩

最新推荐文章于 2025-06-17 10:10:06 发布
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分类专栏： 【其他】生活之美 生活之美——程序员的世界
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fengmao31/article/details/96483830
博客围绕学习建模展开，但具体内容缺失，推测可能涉及建模的学习方法、应用等信息技术相关内容。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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深入研究AI人工智能深度学习的强化学习环境建模
AI 领航者的博客
05-27 749
强化学习是人工智能领域中一个重要的分支，它通过智能体与环境进行交互，不断尝试和学习以获取最大的累积奖励。环境建模在强化学习中起着至关重要的作用，它是智能体进行决策和学习的基础。本文的目的是深入研究强化学习中的环境建模技术，探讨如何准确地对环境进行抽象和表示，以及如何利用这些模型来提高强化学习的效率和性能。本文的范围涵盖了强化学习环境建模的基本概念、核心算法、数学模型、实际应用以及相关的工具和资源。我们将从理论和实践两个方面对环境建模进行全面的分析和探讨。
从头设计一个聊天机器人（进化史）
fengmao31的博客
06-14 881
啦啦啦，让我们来设计一个智障聊天机器人吧！ 60年代聊天机器人 首先，在1960s，在第一次人工智能浪潮，最早的聊天机器人是设计用于治疗临床心理患者。这些患者因为心理缺乏安全感，会反复的询问医生一些问题求得安慰，于是最早的智障玩意聊天机器人问世了，聊天机器人会反复的回答病人的提问。 所以我们准备一个excel表或者数据库，来进行一个小游戏。 第一列是我们问的问题，第二列是答案。 当我们输入第一列...
2025角色建模学习思路
wsdchong的博客
06-17 1135
最近尝试用AI建模，虽然快，但是效果不佳，一个是风格单一，一个是比较低模，适合做Q版角色，不适合做写实角色。印象中好像有人用这个tripo建过高模，而且效果不错，但是不知道他是如何操作的。所以，既然AI不行的话就只能自己建模了。对了，还尝试了MetaHuman建模，操作有点不理想，别人弄得很漂亮，但是自己弄的很抽象；此外还尝试了HS2的游戏模型提取，但是操作失败了。其实我觉得可以专门做一个像HS2那样的捏脸应用，然后导出fbx文件，操作简单，效果又不错；
第一次参加数学建模竞赛新手小白备赛经验贴
m0_37228052的博客
07-11 4800
2024年暑假已经来临，下半年的非常多，许多同学可能是第一次参赛，对于如何准备感到迷茫和无从下手。在这种情况下，我们将分享一些备赛的小技巧，帮助大家在这个暑假更好的入门，即便是零基础的小白也能在数学建模中得心应手。
如何入门参与数学建模？
热门推荐
JiandaoStudio
12-25 8万+
数学建模感想 纪念逝去的大学数学建模：两次校赛，两次国赛，两次美赛，一次电工杯。从大一下学期组队到现在，大三下学期，时间飞逝，我的大学建模生涯也告一段落。感谢建模路上帮助过我的学长和学姐们，滴水之恩当涌泉相报，写下这篇感想，希望可以给学弟学妹们一丝启发，也就完成我的想法了。拙劣的文笔，也不知道写些啥，按顺序随便写写吧。 我是怎么选择建模的： 大一上，第一次听到数学建模其实是大一上学期，not...
数学建模全攻略
亦梦亦醒乐逍遥的博客
02-27 1万+
从最开始的准备到最后的实战
Python-玩转数据-机器学习与建模概述
s_unbo的博客
03-03 2023
一、说明 机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这意味着，与其显式地编写程序来执行某些任务，不如教计算机如何开发一个算法来完成任务。 二、机器学习与建模 三、监督学习算法 1. 决策树 (Decision Trees) 决策树是一个决策支持工具，它用树形的图或者模型表示决策及其可能的后果，包括随机事件的影响、资源消耗、以及用途。请看下图，随意感受一下决策树长这样的： 从商业角度看，决策树就是用最少的 Yes/No 问题，尽可能地做出一个正确的决策。它让我们
3D打印学习笔记
有任何问题欢迎私信留言
08-28 3803
这篇文章只是简单整理一下我这十几天入门3D打印的过程，因为我选择了目前市面上最方便的打印机和pad上的建模软件，所以省去了很多麻烦，希望能帮到想要接触3D打印的朋友后续我也会更新一些自己画的模型，也欢迎大家加入交流群751950234，一起交流学习心得。
DouZero+:通过对手建模和教练引导学习改进斗地主AI
步子哥的博客
06-28 1226
作者:赵友鹏、赵健、胡训涵、周文罡、李厚强摘要: 近年来,深度强化学习在各种完全信息和不完全信息游戏中取得了重大突破。在这些游戏中,斗地主作为中国流行的纸牌游戏,由于其不完全信息、庞大的状态空间、合作元素以及每回合大量可能的行动,非常具有挑战性。最近,一个名为DouZero的斗地主AI系统被提出。DouZero使用传统的蒙特卡洛方法结合深度神经网络和自我对弈程序进行训练,无需抽象人类先验知识,已经超越了所有现有的斗地主AI程序。在本工作中,我们提出通过引入对手建模来增强DouZero。此外,我们提出了一种新
数学建模之入门篇
沐硕
08-30 2867
数学建模是利用数学工具和方法对实际问题进行描述、分析和求解的过程。数学模型通过对实际问题进行抽象和简化，建立数学表达式或方程来描述问题。数学建模的基本步骤：问题描述：明确要解决的问题，收集相关信息和数据。假设条件：对实际问题进行合理的简化和假设，以便建立模型。模型构建：根据假设条件，建立数学模型，如方程、函数、关系式等。求解模型：利用数学方法或计算工具求解模型，得到结果。模型验证：将模型结果与实际情况进行比较，验证模型的有效性。模型改进。
机器学习入门算法合集，手把手带你玩转机器学习，掌握数学建模要诀
03-30
机器学习算法入门教程（一）: 基于逻辑回归的分类预测 机器学习入门算法（二）: 基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测 机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN近邻(k-nearest neighbors)...
记录我数学建模美赛的学习过程.zip
04-16
一般绝大多数赛事至少都是按省级对待，所以同学们通过数学建模每年获奖机会还有很多的，文章首发于我的个人微信公众号：八一考研数学竞赛，关于我们一年以来可以玩的数学建模赛事可查看我这篇文章2019年数学建模比赛...
溶液PH与EC调理电路设计：电路图、PCB及代码设计详解
最新发布
08-18
溶液PH值和EC值调理电路的设计与优化，涵盖了电路图、PCB布局以及相关代码设计。针对PH调理电路，重点讨论了高阻抗放大器的选择及其温度补偿机制；对于EC调理电路，则强调了交流激励法的应用，避免电极极化现象。此外，还分享了PCB布局的关键注意事项，如模拟部分铺铜接地、运放电源加磁珠隔离等，确保测量精度不受外界因素干扰。文中提供了具体的代码片段用于读取PH值和生成1kHz方波，同时提到了校准技巧和常见问题的解决方案。 适合人群：电子工程技术人员、从事溶液检测设备开发的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要设计和优化溶液PH与EC调理电路的技术人员，帮助他们掌握从电路设计到实际应用的全过程，提高测量精度和稳定性。 其他说明：调试过程中需要注意细节，如接地处理、布线方式等，以确保系统的稳定性和准确性。
rtl-433-23.11-1.20240826gitf0ba153.el8.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
基于Python+Django的大学生请假管理系统（完整项目源码+mysql+说明文档+LW+PPT）计算机毕业设计源码.zip
08-18
管理员拥有更全面的管理权限，可以进行以下操作： 系统首页：管理员的主界面，可能包含系统概览和快捷操作。 用户管理：管理平台用户，包括添加、删除、修改用户信息等。 个人中心：管理员的个人信息管理。 海洋数据：管理和查看海洋相关的气象数据。 预测信息：管理和查看气象预测信息。 管理员界面：管理员专用的操作界面，可能包含更多的管理功能。 数据界面：管理和查看所有数据的界面。 用户功能模块 用户的功能相对简单，主要集中在数据的查看和个人管理上： 系统首页：用户的主界面，展示推荐信息或快捷操作。 个人中心：用户可以管理个人信息。 海洋数据：用户可以查看海洋相关的气象数据。 预测信息：用户可以查看气象预测信息。 数据界面：用户可以查看数据的界面。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：python后端 python版本：3.7 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：pycharm
基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码（毕业设计&课程设计&项目开发）
08-18
基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档~ 基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 基于VUE实现的太阳能热水器水位监测+源码，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档
rubygem-bundler-1.16.1-3.module_el8.3.0+571+bab7c6bc.tar.gz
08-18
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
基于二阶锥规划的气电综合能源配网系统协调优化运行研究 2025版
08-18
内容概要：本文探讨了气电综合能源配网系统的协调优化运行，提出了利用二阶锥规划方法处理配电网和天然气网络的非线性约束，将其转化为混合整数二阶锥规划模型。具体来说，对于电网，采用二阶锥松弛处理配网潮流方程；对于天然气网，则通过泰勒级数展开局部线性化Weymouth公式。此外，还介绍了气电转换机组的逻辑约束处理方法以及求解器的选择和应用。最终，通过MATLAB+CPLEX仿真平台验证了该方法的有效性和优越性，实现了显著的成本节约。 适用人群：从事能源系统优化、智能电网和天然气网络管理的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要提高气电综合能源配网系统效率和降低成本的实际工程应用场景。主要目标是实现气电系统的实时联动和优化调度，从而提升整个能源系统的经济性和稳定性。 其他说明：该方法对气网拓扑较为敏感，针对不同类型的管网可能需要进一步调整优化策略。
数学建模机器学习python
09-03
数学建模和机器学习在Python中的应用可以通过学习MATLAB进行数学建模、信号分析和机器学习等方面的编程方法来实现。这可以为读者在相关领域的工作提供基础的代码实现。可以通过逐行学习和分析示例代码，并根据需要进行适当的修改和实验。 在Python中进行数学建模和机器学习，可以使用Python内置的机器学习库sklearn.cluster。其中的KMeans函数可以用于聚类计算。首先引入所需的库，然后通过创建一个二维数组来存储数据点，每个数据点包含两个元素。接下来，使用KMeans函数建立Kmeans模型，并通过fit函数对模型进行训练。通过设定n_clusters参数来指定分为的类别数。最后，使用predict函数来预测数据点所属的类别，并输出结果。 这是一个示例代码，用于说明在Python中进行数学建模和机器学习的基本步骤和方法。具体的应用和实现方法会根据具体的问题和数据情况而有所不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Python-玩转数据-机器学习与建模概述](https://blog.youkuaiyun.com/s_unbo/article/details/123260342)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [Matlab基础应用学习笔记.md](https://download.youkuaiyun.com/download/weixin_52057528/88284511)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [（数学建模-机器学习）K-means聚类算法（python实现）](https://blog.youkuaiyun.com/numb_ac/article/details/102597563)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
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