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RSS订阅原创 协同过滤（Collaborative Filtering）介绍和代码示例
协同过滤（Collaborative Filtering，CF）是一种推荐系统技术，通过分析用户和物品之间的交互数据来预测用户对未接触过的物品的偏好。用户基于的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）通过找到与目标用户兴趣相似的其他用户，推荐这些用户喜欢的物品。物品基于的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering）通过找到与目标物品相似的其他物品，推荐与目标用户已喜欢的物品相似的物品。
2025-11-24 10:39:13
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原创 序列到序列模型（Seq2Seq）介绍和代码示例
序列到序列模型（Seq2Seq）是一种用于处理序列数据的深度学习架构，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译、文本摘要、对话生成等。Seq2Seq 模型通常由两个主要部分组成：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。序列到序列模型是处理序列数据的重要工具，广泛应用于各种 NLP 任务。通过简单的编码器-解码器架构，可以构建出强大的 Seq2Seq 模型，适用于机器翻译、文本生成等场景。
2025-11-23 09:25:01
6
原创 T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)介绍和代码示例
T5 是由 Google Research 提出的一个统一的文本到文本的转换模型。T5 的核心思想是将所有的自然语言处理任务都视为文本到文本的转换问题，这种方法使得模型可以通过相同的架构处理各种任务，如文本分类、翻译、问答等。T5 是一种强大的文本到文本转换模型，能够处理多种自然语言处理任务。通过 Hugging Face 的库，可以方便地加载和使用 T5 模型，从而快速应用于各种任务，如翻译、摘要、问答等。
2025-11-22 11:16:09
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原创 RoBERTa介绍和代码示例
RoBERTa（A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach）是 Facebook AI 提出的改进版 BERT 模型。RoBERTa 旨在通过优化 BERT 的预训练过程来提升模型的性能，尤其是在下游任务中的表现。RoBERTa 是一种经过优化的 BERT 模型，具有更强的性能和更好的泛化能力。使用 Hugging Face 的库，可以方便地加载和使用 RoBERTa 模型，从而快速应用于各种自然语言处理任务。
2025-11-21 10:30:57
28
原创 GPT介绍和代码示例
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是由 OpenAI 提出的生成式预训练变换器模型。GPT 的设计目标是生成连贯的文本，具有强大的文本生成能力。它的核心思想是利用大规模的无监督文本数据进行预训练，然后通过微调来适应特定任务。GPT 是一种强大的生成式预训练模型，能够生成连贯且上下文相关的文本。使用 Hugging Face 的库，可以方便地加载和使用 GPT 模型，从而快速应用于各种文本生成任务。
2025-11-20 08:39:54
81
原创 BERT介绍和代码示例
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是由 Google 提出的预训练语言模型，首次在2018年发布。BERT 的核心思想是通过双向上下文来理解词语的含义，从而增强自然语言处理任务的性能。BERT 是一种强大的预训练语言模型，通过双向上下文理解，能够在多种自然语言处理任务中取得优异的表现。使用 Hugging Face 的库，可以方便地加载和使用 BERT 模型，从而快速应用于各种 NLP 任务。
2025-11-19 09:54:28
305
原创 预训练语言模型介绍和代码示例
预训练语言模型（Pre-trained Language Models）是通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的统计特性和上下文信息的模型。这些模型可以被微调（fine-tuned）以适应特定的下游任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。预训练语言模型通过在大规模文本数据上进行训练，能够有效地捕捉语言的上下文信息。使用 Hugging Face 的库，可以方便地加载和使用这些模型，快速应用于各种自然语言处理任务。
2025-11-18 08:38:57
221
原创 FastText介绍和代码示例
FastText 是由 Facebook 的人工智能研究院（FAIR）开发的一种用于生成词嵌入的模型。与 Word2Vec 和 GloVe 不同，FastText 的一个重要特点是它考虑了词的子词（subword）信息。这使得它能够生成更好的词向量，尤其是在处理未登录词（out-of-vocabulary words）时。FastText 是一种强大的词嵌入生成方法，通过考虑子词信息，能够有效地捕捉词汇之间的语义关系，并处理未登录词。
2025-11-17 08:40:47
327
原创 GloVe介绍和代码示例
GloVe（Global Vectors for Word Representation）是一种用于生成词嵌入的模型，由斯坦福大学的研究团队于 2014 年提出。与 Word2Vec 的局部上下文窗口方法不同，GloVe 通过全局词共现矩阵来捕捉词与词之间的关系。GloVe 是一种基于全局统计信息的词嵌入生成方法，能够高效地捕捉词汇之间的语义关系。通过使用 Gensim 和 GloVe 库，可以方便地训练和使用 GloVe 模型，以应用于各种自然语言处理任务。
2025-11-16 18:59:22
171
原创 Word2Vec介绍和代码示例
Word2Vec 是一种用于生成词嵌入（word embeddings）的模型，由 Google 的研究团队于 2013 年提出。它能够将词汇映射到一个低维度的向量空间，使得相似的词在向量空间中距离较近。Word2Vec 是一种高效的词嵌入生成方法，能够有效捕捉词汇之间的语义关系。通过使用 Gensim 库，可以方便地训练和使用 Word2Vec 模型，以应用于各种自然语言处理任务。
2025-11-15 08:39:01
229
原创 词嵌入（Word Embedding）介绍和代码示例
词嵌入是一种将词汇映射到连续向量空间的方法，使得相似的词在向量空间中距离较近。这种表示方法能够捕捉词与词之间的语义关系，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中。以下是使用Python和Gensim库实现Word2Vec的简单示例。首先，确保安装了Gensim库：示例代码代码解释 语料准备：将文本数据分割成句子，并进一步分割成词。 训练模型：使用类训练模型，设置向量维度、窗口大小、最小词频和工作线程数。 获取词向量：通过获取指定词的词向量。 查找相似词：使用方法查找与指定词相似的词
2025-11-14 13:08:59
247
原创 多智能体强化学习（MARL）介绍和代码示例
多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是强化学习的一个分支，涉及多个智能体在同一环境中学习和决策。环境交互多个智能体同时与环境交互，它们的行为不仅影响自身的奖励，也会影响其他智能体的奖励。合作与竞争智能体可以是合作的（例如共同完成任务）或竞争的（例如在博弈中争夺资源），这使得学习变得更加复杂。信息共享智能体之间可以共享信息，或者各自独立工作，信息共享的程度会影响学习的效率和效果。非平稳性。
2025-11-13 08:42:48
304
原创 SAC介绍和代码示例
SAC（Soft Actor-Critic）是一种基于策略的强化学习算法，属于离线强化学习（off-policy）方法。它结合了策略优化和价值函数估计，旨在提高学习的稳定性和效率。最大熵强化学习SAC 通过引入熵项来鼓励策略的探索性，使得学习的策略不仅要最大化奖励，还要最大化策略的熵。这有助于避免过早收敛到次优策略。双 Q 网络SAC 使用两个 Q 网络来估计动作值，从而减少过估计偏差。通过选择两个 Q 网络中的最小值来计算目标值，从而提高学习的稳定性。离线学习。
2025-11-12 08:38:39
403
原创 A3C介绍和代码示例
A3C（Asynchronous Actor-Critic）是一种强化学习算法，它扩展了传统的 Actor-Critic 方法，通过多个并行的智能体（或工作线程）来提高学习效率和稳定性。A3C 由 DeepMind 提出，能够在多种复杂环境中表现出色。A3C 通过引入异步更新和多个工作线程，能够有效提高样本效率和学习稳定性。上述示例展示了如何在简单的网格环境中实现 A3C 算法，可以根据需要扩展到更复杂的环境和任务中。
2025-11-11 08:43:45
337
原创 Actor-Critic介绍和代码示例
Actor-Critic 是一种强化学习算法，结合了值函数和策略函数的优点。Actor和Critic。ActorActor 负责生成策略（即选择动作）。它根据当前的状态输出一个动作的概率分布，并从中采样选择动作。CriticCritic 负责评估 Actor 的动作。它通过计算状态值函数或动作值函数来评估当前策略的好坏，并提供反馈给 Actor。Actor-Critic 方法通过结合值函数和策略函数，能够有效地学习并提高样本效率。
2025-11-10 08:43:21
360
原创 PPO介绍和代码示例
PPO（Proximal Policy Optimization）是一种强化学习算法，属于策略梯度方法的改进版。它旨在提高策略更新的稳定性和效率。PPO 是 OpenAI 提出的，广泛应用于各种强化学习任务，尤其是在复杂环境中表现出色。PPO 算法通过引入剪切目标函数，能够有效地提高策略更新的稳定性和样本效率。上述示例展示了如何在简单的网格环境中实现 PPO 算法，可以根据需要扩展到更复杂的环境和任务中。
2025-11-09 15:50:53
283
原创 REINFORCE介绍和代码示例
REINFORCE 是一种基于策略的强化学习算法，属于策略梯度方法的一种。它通过使用 Monte Carlo 方法来估计策略的梯度，从而直接优化策略。基于 Monte Carlo 的方法REINFORCE 使用完整的回合（episode）来计算每个动作的累积奖励，从而估计策略的梯度。无模型REINFORCE 是一种无模型方法，不需要对环境的动态进行建模。高方差由于使用完整的回合来估计梯度，REINFORCE 通常具有较高的方差，因此在训练过程中可能需要使用方差减少技术（如基线）来提高学习的稳定性。
2025-11-08 08:51:16
241
原创 策略梯度方法介绍和代码示例
策略梯度方法是一类强化学习算法，直接优化策略函数，以最大化预期的累积奖励。与基于值的方法（如Q-Learning和DQN）不同，策略梯度方法不需要构建值函数，而是通过参数化策略并使用梯度上升法来更新策略参数。策略梯度方法通过直接优化策略函数，能够有效地处理高维状态和动作空间。上述示例展示了如何在简单的网格环境中实现策略梯度算法，可以根据需要扩展到更复杂的环境和任务中。
2025-11-07 08:43:46
428
原创 深度Q网络（DQN）介绍和代码示例
深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）是将深度学习与Q学习结合的一种强化学习算法。DQN通过使用深度神经网络来近似Q值函数，解决了传统Q学习在高维状态空间中难以处理的问题。深度Q网络（DQN）通过结合深度学习和强化学习，能够有效地解决高维状态空间的问题。上述示例展示了如何在简单的网格环境中实现 DQN，可以根据需要扩展到更复杂的环境和任务中。
2025-11-06 08:35:08
357
原创 SARSA介绍和代码示例
SARSA（State-Action-Reward-State-Action）是一种在线的强化学习算法，属于时间差分学习（Temporal Difference Learning）的一种。与 Q-Learning 不同，SARSA 是一种基于策略的方法，它在学习过程中考虑了当前策略的选择。SARSA 是一种有效的强化学习算法，通过学习状态-动作对的 Q 值来优化决策过程。与 Q-Learning 不同，SARSA 考虑了当前策略的选择，适用于许多强化学习任务。
2025-11-05 17:29:11
424
原创 Q-Learning介绍和代码示例
Q-Learning 是一种无模型的强化学习算法，旨在通过与环境的交互来学习最优策略。它通过估计每个状态-动作对的价值（即 Q 值）来实现这一点，从而帮助智能体选择最优的动作以最大化累积奖励。Q-Learning 是一种有效的强化学习算法，通过学习状态-动作对的 Q 值来优化决策过程。上述示例展示了如何在简单的网格环境中实现 Q-Learning，可以根据需要扩展到更复杂的环境和任务中。
2025-10-25 10:56:11
345
原创 掩码语言模型介绍和代码示例
掩码语言模型是一种自监督学习方法，通常用于自然语言处理（NLP）任务。其主要思想是通过随机掩盖输入文本中的某些单词，并训练模型预测这些被掩盖的单词，从而学习上下文信息和词汇之间的关系。掩码语言模型是一种强大的自监督学习方法，能够有效地学习文本的上下文信息。通过掩盖输入文本中的某些单词并预测这些单词，模型可以掌握语言的语法和语义结构。上述示例展示了如何使用 BERT 实现简单的掩码语言模型预测，可以根据需要进行扩展和调整。
2025-10-24 08:38:18
458
原创 对比学习介绍和代码示例
对比学习是一种自监督学习的方法，旨在通过比较样本之间的相似性和差异性来学习有效的特征表示。它的核心思想是将相似的样本拉近，而将不相似的样本推远，从而使模型能够学习到更有意义的特征。对比学习是一种强大的方法，通过从未标记数据中学习表示，可以有效地利用大量数据。SimCLR 是对比学习中的一种重要方法，能够在没有标签的情况下训练出有用的特征表示。上述示例展示了如何使用对比学习进行图像特征学习，实际应用中可以根据需求进行调整和扩展。
2025-10-23 08:38:31
362
原创 自监督学习（Self-Supervised Learning）介绍和代码示例
自监督学习是一种机器学习方法，它通过利用未标记数据来训练模型。与监督学习依赖于标记数据不同，自监督学习从输入数据中自动生成标签，从而使模型能够学习数据的表示。自监督学习在图像、文本和音频等多个领域得到了广泛应用，尤其在数据标注困难或昂贵的情况下。自监督学习是一种强大的方法，通过从未标记数据中学习表示，可以有效地利用大量数据。对比学习是自监督学习中的一种重要方法，能够在没有标签的情况下训练出有用的特征表示。上述示例展示了如何使用对比学习进行图像特征学习，实际应用中可以根据需求进行调整和扩展。
2025-10-22 08:35:44
332
原创 DCGAN介绍和代码示例
深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional GAN, DCGAN）是生成对抗网络（GAN）的一种改进版本，特别适用于图像生成任务。DCGAN 引入了卷积神经网络（CNN）作为生成器和判别器的基础架构，能够更有效地捕捉图像中的空间结构和特征。DCGAN 是一种利用卷积神经网络的强大能力来生成高质量图像的生成对抗网络。通过使用卷积和转置卷积层，DCGAN 能够更好地捕捉图像的空间特征，并且在多种图像生成任务中表现出色。
2025-10-21 08:37:05
172
原创 生成对抗网络（GAN）介绍和代码示例
生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出的一种深度学习模型。GAN 由两个部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。两个网络通过对抗过程进行训练，生成器试图生成看起来真实的样本，而判别器则尝试区分生成的样本和真实样本。GAN 是一类强大的生成模型，通过对抗训练，能够生成高质量的数据样本。尽管训练过程可能不稳定且难以收敛，但其在图像生成、数据增强等领域展现了巨大的潜力。
2025-10-20 08:35:43
159
原创 注意力机制（Attention）介绍和示例
注意力机制是一种模仿人类注意力的机制，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。它允许模型在处理输入数据时，动态地关注输入的不同部分，从而提高信息的捕捉和处理能力。注意力机制通过动态选择信息，使得模型在处理复杂数据时更具灵活性和效率。它已成为现代深度学习模型（如 Transformer）的核心组件，推动了许多领域的进步。
2025-10-19 18:27:53
459
原创 Transformer介绍和代码示例
Transformer是一种用于处理序列数据的深度学习模型，首次在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出。与传统的RNN和LSTM不同，Transformer完全基于自注意力机制（self-attention），能够并行处理序列数据，从而显著提高训练效率。Transformer模型通过自注意力机制和并行化处理，极大地提高了序列数据处理的效率和效果。它在自然语言处理、计算机视觉等多个领域取得了显著的成功。
2025-10-18 08:51:34
252
原创 循环神经网络（RNN）的GRU
门控循环单元（GRU）是另一种改进的循环神经网络（RNN）变体，旨在解决标准RNN在处理长序列数据时的不足。GRU与长短期记忆网络（LSTM）类似，但结构更为简化，通常在计算效率上具有优势。GRU作为RNN的一种变体，具有强大的能力来处理长序列数据，尤其在计算效率上具有优势。它广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。通过使用深度学习框架（如TensorFlow和Keras），可以方便地构建和训练GRU模型。
2025-10-17 08:48:56
451
原创 循环神经网络（RNN）的LSTM
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），旨在解决标准RNN在处理长序列数据时面临的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过引入“门”机制来控制信息的流动，从而能够更好地捕捉长距离依赖关系。LSTM作为RNN的一种变体，具有强大的能力来处理长序列数据，广泛应用于自然语言处理、时间序列预测等领域。通过使用深度学习框架（如TensorFlow和Keras），可以方便地构建和训练LSTM模型。
2025-10-16 08:35:52
270
原创 循环神经网络（RNN）算法介绍和代码示例
循环神经网络（RNN）是一种适用于处理序列数据的神经网络架构。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有循环连接，使得网络能够记住之前的信息，从而在处理时间序列数据时具备上下文感知能力。循环神经网络（RNN）及其变种（如LSTM和GRU）是处理序列数据的强大工具，广泛应用于自然语言处理、时间序列分析等领域。通过使用深度学习框架（如TensorFlow和Keras），可以方便地构建和训练RNN模型。
2025-10-15 08:34:28
298
原创 卷积神经网络（CNN）的EfficientNet模型
EfficientNet通过复合缩放和高效的卷积操作，实现了在多个计算机视觉任务中卓越的性能和效率。其设计理念和架构为深度学习模型的构建提供了新的思路。通过使用深度学习框架（如TensorFlow和Keras），可以方便地实现EfficientNet模型，并在各种数据集上进行训练和评估。
2025-10-14 08:39:32
348
原创 卷积神经网络（CNN）的ResNet模型
ResNet通过引入残差学习的概念，成功地训练了非常深的神经网络，解决了深度网络中的一些常见问题，如梯度消失和退化。这使得ResNet在多个计算机视觉任务中表现优异，并成为深度学习领域的重要里程碑。通过深度学习框架（如TensorFlow和Keras），可以方便地实现ResNet模型，并在各种数据集上进行训练和评估。
2025-10-13 08:41:07
707
原创 卷积神经网络（CNN）的VGG模型
VGG模型以其深度和小卷积核的设计而闻名，提供了良好的特征提取能力。VGG16和VGG19在多个计算机视觉任务中表现出色，尤其是在图像分类领域。通过深度学习框架（如TensorFlow和Keras），可以方便地实现VGG模型，并在各种数据集上进行训练和评估。
2025-10-11 08:35:11
610
原创 卷积神经网络（CNN）的AlexNet模型
AlexNet是卷积神经网络的重要里程碑，具有更深的网络结构和更复杂的特征提取能力。它引入了ReLU激活函数、Dropout正则化等技术，显著提升了模型的性能。通过深度学习框架（如TensorFlow和Keras），可以方便地实现AlexNet模型。
2025-09-24 09:13:20
303
原创 卷积神经网络（CNN）的LeNet模型
LeNet是卷积神经网络的经典模型，适合用于简单的图像分类任务，如手写数字识别。其结构清晰，包含卷积层、池化层和全连接层，帮助初学者理解CNN的基本原理。通过深度学习框架（如TensorFlow和Keras），可以方便地实现LeNet模型。
2025-09-23 22:01:04
436
转载 汽车lin总线详解
LIN线在物理上是一个上拉到12V的集电极开漏总线，多个节点可以并联到同一根线上，与IIC的SDA类似，但其没有独立的时钟线，靠通信双方约定的波特率进行通信，与UART类似，但由于UART之处在于，其可以通过同步场进行时钟同步，使传输变得更可靠。在汽车电子开发中，CAN总线协议栈占有相当大的代码量，包括CAN驱动层、TP、NM、UDS、router、bootloader等等，但LIN开发量也会少一个数量级，包括驱动、调度表，简单的睡眠唤醒，简单的TP等，其上层的服务还是要转成CAN的信号进行传输。
2025-09-22 15:14:02
108
原创 卷积神经网络（CNN）的全连接层
全连接层在卷积神经网络中起着关键作用，通过整合提取到的特征并进行分类，输出最终的预测结果。虽然全连接层的参数数量较多，但结合卷积层和池化层，能够有效地处理复杂的任务。使用深度学习框架（如 TensorFlow 和 Keras）可以方便地实现全连接层及其相关功能。
2025-09-22 08:33:35
415
原创 卷积神经网络（CNN）的池化层
池化层在卷积神经网络中起着至关重要的作用，通过下采样减少特征图的维度，降低计算复杂度，同时增强模型的鲁棒性。最大池化和平均池化是最常用的池化方式，结合卷积层和激活函数，池化层帮助 CNN 更有效地提取和表示输入数据的特征。使用深度学习框架（如 TensorFlow 和 Keras）可以方便地实现池化层。
2025-09-21 13:47:47
432
原创 卷积神经网络（CNN）的卷积层
卷积层是卷积神经网络的核心，通过局部感知和参数共享有效提取输入数据的特征。结合池化层和非线性激活函数，CNN 能够捕捉复杂的模式，广泛应用于图像处理和计算机视觉任务。使用深度学习框架（如 TensorFlow 和 Keras）可以方便地构建和训练卷积神经网络。
2025-09-20 09:46:50
270
【半导体器件】40V N沟道功率SpeedFET技术特性与应用：低导通电阻及快速开关性能优化设计
2025-07-30
【半导体器件】40V N沟道功率SpeedFET技术参数与应用：低导通电阻高效能场效应晶体管设计
2025-07-30
【半导体器件】40V N-通道功率SpeedFET ZMSA016N04HNC产品特性与应用：低导通电阻及快速开关设计
2025-07-30
C++ functional中的template在编译的时候报错
2016-04-07
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