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最新推荐文章于 2025-05-24 00:30:00 发布
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本文分享了五个年轻人必须懂得的人生哲理：勇敢面对挑战、自我突破、坚持不懈、积极行动以及勇于尝试。这些原则激励着每一个年轻人无论遇到什么困难都要勇往直前。

年轻的我们必须懂得：

1、你不勇敢，没人替你坚强。

2、没有伞的孩子必须努力奔跑！

3、自己选择的路、跪着也要把它走完。

4、不要生气要争气，不要看破要突破，不要嫉妒要欣赏，不要拖延要积极，不要心动要行动

5、宁愿跑起来被拌倒无数次，也不愿规规矩矩走一辈子。就算跌倒也要站起来。


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51c自动驾驶~合集57
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06-03 1422
多目标多头蒸馏模块：我们看到轨迹模仿学习之后的轨迹还过了其他的MLP，这就是其他头，它的目标也是不一样的，第一个是跟碰撞相关的，第二个是跟行驶区域相关的，第三个是跟舒适度相关的，也就是说不同的评判指标都有一个teacher，之前的模仿学习就是人类的teacher，那么这些teacher是怎么来的呢？本文作者提出的新的范式，就是规划模块是多模的输出，同时，目标也是多样性的，即不仅是GT的轨迹也同时引入了更多的正样本，由不同的专家给出的。还是那句话，小米汽车的成功，是小米价值观，小米模式，和小米方法论的成功。
51c自动驾驶~合集58
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06-09 1620
在处理超长上下文（如 64K 和 128K）任务时，CCA-LLM 的 EM 得分超越了标准自注意力机制，同时推理速度也显著提升——在 128K 上下文长度下，推理速度达到标准自注意力方法的 7.9 倍，展现出其在高效长文本建模方面的突出优势。b) 树形优势值估计 (Tree-based): 在长思维链场景下，MC 估计的代价很高，团队提出了一种高效的树形估计方法：将采样轨迹组织成树形结构，通过自底向上的奖励聚合计算状态价值（V 值），同一个父节点的子节点形成一个组，在组内计算每个段的优势值。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2016~2018（二十一）
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09-23 5211
计算机视觉的一个关键目标是从世界的 2D 观测中恢复潜在的 3D 结构。”—Rezende 等人(2016，第 1 页)[92]如我们所见，在计算机视觉中，场景、物体和活动的分类，以及边界框和图像分割的输出是许多新研究的焦点。本质上，这些方法应用计算来获得图像的 2D 空间的“理解”。然而，批评者指出，3D 理解对于系统成功解释和导航真实世界是必不可少的。例如，一个网络可以在一幅图像中找到一只猫，给它的所有像素着色，并将其归类为一只猫。但是，在猫的环境背景下，网络是否完全理解图像中的猫在哪里？
51c大模型~合集130
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05-24 3万+
在后 R1 时代，随着 Search-R1、ReSearch、Deep Researcher 等工作的出现，基于 RL 的智能体自主知识获取工作展现了巨大的前景，KnowSelf 还只是在这个时代之前的初步产物，相信随着技术的发展，基于 RL 的智能体自我认知能迸发更大的活力。与知识增强型基线方法相比，KnowSelf 仅用少量知识，就超越了所有的 100% 知识增强基线方法，充分证明了并非知识越多越好，精准的知识引入机制才是关键。这表明，在许多情况下，智能体并非不能做出正确决策，而是受限于规划模式。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2016~2018（一百二十三）
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龙哥盟
09-22 8万+
1.数据挖掘2.网络建模3.社区检测4.观察和分析这篇文章是为普通读者写的，旨在展示一些工作是如何完成的，我将避免过于技术性的谈话——希望让它成为每个人相关和有趣的经历。然而，我将为有一些基本编码经验的读者提供足够的技术参考，以便他们能够了解可以使用什么工具来执行任何类似的分析。(我也可以根据要求展示代码)技术说明所有编程，数据挖掘，算法应用等。是在 Jupyter 笔记本(Python)中从一个基本的Docker模板中完成的。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2016~2018（一百）
龙哥盟
09-21 5174
婚礼行业正在蓬勃发展。2016 年美国婚礼的平均费用估计在 35329 美元左右，高于 2006 年的 27852 美元(1，2)。同样，在科技领域，与婚礼相关的产品和解决方案也有越来越多的机会。这个项目旨在创建一个这样的解决方案。在传统的婚礼策划中，新娘会为所有的伴娘选择一件礼服。一种被称为“不匹配的伴娘”的新趋势背离了上述传统，并且越来越受欢迎。为了达到“不相配的伴娘”的效果，每个伴娘都有不同风格和/或颜色的礼服，它们都符合一个共同的主题。这种外观很难实现，在线工具也很少。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2016~2018（二十二）
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09-23 7856
继续神经网络的话题。今天我们将讨论什么是激活函数，并尝试理解其基本概念。我们深入研究了这些函数的线性和非线性版本，并探索了它们在哪些方面表现最佳，在哪些方面表现不佳。在我们继续讨论什么是激活功能之前，让我们先回顾一下神经网络是如何运作的。因此，神经网络是模拟大脑工作方式的人工神经元的复杂网络。他们接受输入参数及其相关权重和偏差，然后我们计算“激活”神经元的加权和。我们的激活函数决定哪些神经元将把值推进到下一层。它是如何工作的，是我们接下来将要看到的。
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09-22 2425
书中介绍的一个用例是预测波士顿的房价，这是一个有趣的问题，因为房价可能会有很大的变化。这是一个机器学习问题，可能最适合经典方法，如 XGBoost，因为数据集是结构化的，而不是感知数据。然而，它也是一个数据集，深度学习提供了一个真正有用的能力，即编写新的损失函数的容易程度，这可能会提高预测模型的性能。这篇文章的目标是展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。我在处理金融数据时遇到过几次的一个问题是，您经常需要构建预测模型，其中的输出值可能有很大的范围，跨越不同的数量级。
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数据挖掘有时被称为从数据中发现知识(KDD ),就是在数据中发现模式。这个领域已经发展成为一门科学，而不仅仅是信息技术中的一个模块，因为它在所有领域都有越来越多的用例。本文是我准备发表的关于数据挖掘的系列文章的第一篇，从简单的步骤开始，向更深层次的概念发展。我已经在我的上一篇文章中讨论了如何设置工具和数据挖掘的基本介绍。Pandas 基本上是作为一个库来管理数据结构的。该库还提供了一些对数据进行预处理和清理的重要操作。数据挖掘是当今非常热门的话题。
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一般来说，“有趣”是指被认为新奇或出乎意料的事情。当人们寻找“有趣”的东西时，他们会尝试很多不同的东西，直到某样东西奏效或者“一拍即合”基于新奇的方法有很多优点。在Kenneth o . Stanley 和 Joel Lehman 所著的《为什么伟大不能被规划:目标的神话》中，有一些例子说明了这种注重探索的方法是如何获得比其他方法更好的结果的。基于新颖性的搜索地址是一个正在进行中的“欺骗”问题。朝着一个特定的目标进行更有针对性的搜索看起来你走的路是对的，但实际上并不是在通往目标的路上。
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09-22 3万+
TL；这篇文章提供了一个在中描述的视频生成模型的高级概述，随机视频生成具有一个已知的先验，它能够生成具有多种未来的视频序列。这篇文章提供了 SVG-LP 模型的简要概述以及它所获得的一些结果。要从概率的角度获得更正式的解释，请参考上面链接的论文。视频生成模型不仅可以作为视频理解和合成的非常有用的应用，还可以帮助规划和强化学习。2018 年下半年，基于模型的强化学习出现了令人难以置信的增长。这些方法的基本组成部分是前向预测模型，其任务是在给定当前和动作的情况下预测下一个状态。看看大卫·哈的。
基于Python的DeerU开源博客系统设计源码
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基于Python的DeerU开源博客系统是针对博客内容管理而设计的软件平台。该系统采用了Python语言进行开发，源码结构包括了多个文件类型，总计214个文件。这些文件不仅包含了构成系统核心功能的Python脚本，还包括了展示...
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发行价为19美元，募资额达1.9亿美元。答:对于系统现在的状态进行观测，并预测下一个状态可能的值，把这个预测当做一个传感器来用，进行加权平均，例如测量位置:“目前gps传感器测到位置在正东方向5米处，速度为正东方向1米/秒，那么，下一秒预测的值是正东方向6米处，在下一秒的测量数据中，会综合考虑预测值和实际测量值。对于奇异值,它跟我们特征分解中的特征值类似，在奇异值矩阵中也是按照从大到小排列，而且奇异值的减少特别的快，在很多情况下，前10%甚至1%的奇异值的和就占了全部的奇异值之和的99%以上的比例。
51c自动驾驶~合集54
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03-12 1912
在车道拓扑提取任务中，我们预测一个密集的邻接矩阵，用于表示车道线段和交通元素之间的关系。具体来说，车道线段之间的关系由矩阵A∈Rm×m表示，车道线段与交通元素之间的关系由矩阵A∈Rm×n表示，其中m和n分别是车道线段和交通元素的数量。尽管密集视觉提示可以实现高性能，但其高昂的成本、环境影响和低效的推理速度使其不适用于实时应用。因此，我们采用链式推理（Chain-of-Thought, COT）方法，仅对稀疏的边缘情况进行密集视觉提示，从而提高推理效率。
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
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含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于构建和模拟PET系统的核心结构与工作原理。该仿真模型涵盖了PET的前级整流、中间直流环节以及后级逆变部分，能够实现电能的高效转换与隔离，适用于研究PET在智能电网、新能源接入等场景下的动态特性与控制策略。通过Simulink平台，用户可对系统进行稳态与暂态性能分析，验证控制算法的有效性。; 适合人群：电气工程、电力电子及相关专业的高校师生、科研人员以及从事电力系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示电力电子变压器的工作原理；②支撑科研项目中对PET控制策略（如电压、电流双闭环控制）的设计与验证；③为新型电力系统中电能变换装置的开发提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合电力电子技术基础知识学习本仿真模型，重点关注各模块的参数设置与控制逻辑实现，建议动手搭建模型并进行仿真实验，以加深对PET系统运行机制的理解。
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）
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考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开，重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型，结合碳交易成本与能源调度成本，提出优化调度策略，以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现，验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性，为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统背景，熟悉Matlab编程，从事能源优化、低碳调度、综合能源系统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研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响；②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用；③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法；④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程，重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式，可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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