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最新推荐文章于 2024-11-07 17:29:03 发布
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在构建知识图谱的时候大多需要使用Amazon的数据集，在此记录Amazon数据集网址。 2014版：http://snap.stanford.edu/data/amazon/productGraph/ 2018版：http://deepyeti.ucsd.edu/jianmo/amazon/index.html 两个版本略有不同，可以按需使用 ...
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对于初学者而言，找到合适的数据集是一个挑战，因此，整理一份大数据数据集获取网址的合集显得尤为重要。 在此合集中，将详细介绍一些提供大数据数据集的网站，它们各有特色，涵盖多个领域，例如社交媒体、医疗健康...
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根据提供的文件信息，本文将对“网络技术网址集”这一主题进行深入解析，不仅会介绍这些网站的功能和服务，还会探讨它们在网络技术领域的价值与应用。 ### 网络技术网址集概览 #### 标题解读 “网络技术网址集”这...
在收藏夹里的网址集URL
06-28
收藏在收藏夹里的六百多个网页快捷方式，直接自动导入
【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）
最新发布
12-01
【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）内容概要：本文档介绍了基于DQN（深度Q网络）算法的无人机在三维城市空间中的航线规划方法，结合PyTorch框架和CUDA加速实现Python代码编程。该方案利用深度强化学习技术，使无人机能够在复杂的城市环境中自主学习最优飞行路径，有效避开障碍物并实现高效导航。文中涵盖了算法设计、环境建模、奖励机制设定、神经网络结构搭建及训练过程等关键技术细节，并通过仿真实验验证了方法的有效性和鲁棒性。此外，文档还提及相关路径规划、强化学习及其他科研领域的多种算法与应用场景。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习背景，熟悉强化学习或路径规划方向的研究生、科研人员及从事无人机导航、智能交通等领域开发工作的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于三维城市环境下无人机自动避障与路径优化；②为深度强化学习在实际工程中的落地提供参考案例；③帮助读者掌握DQN算法在连续状态空间中的建模与实现技巧； 阅读建议：建议读者结合提供的代码资源进行实践操作，重点关注DQN网络结构设计、状态-动作空间定义以及奖励函数的构建逻辑，同时可对比其他路径规划算法（如A*、RRT、PSO等）以加深理解。
（58页PPT）PP某省市排水工程系统规划.pptx
12-01
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ComfyUI/Flux2 万物转材质图像生成
12-01
文件编号：c0177 ComfyUI使用教程、开发指导、资源下载： https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/145220524 AIGC工具平台Tauri+Django开源ComfyUI项目介绍和使用 https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/146316250 更多工具介绍 项目源码搭建介绍： 《我的AI工具箱Tauri+Django开源git项目介绍和使用》https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/146156817 图形桌面工具使用教程： 《我的AI工具箱Tauri+Django环境开发，支持局域网使用》https://datayang.blog.youkuaiyun.com/article/details/141897698
（73页PPT）关键岗位人才队伍素质盘点评估.pptx
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全球精选网址合集：源码与工具下载大全
- 在IT工作中，收集整理网址是一种常见的资源管理方式，尤其是对于开发人员、测试人员和研究人员来说，一份详尽的网址清单可以极大地提高工作效率。 4. **知识获取与分享**： - 博文链接指向的是一个个人技术博客...
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