如果想消除随机性的感觉

最新推荐文章于 2025-10-30 18:55:45 发布
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如果想消除随机性的感觉，
不仅需要具备极佳的推理能力，
还要有推测其他对手目的的判断力，掌握对手的游戏策略、方式、情绪和其他做出决策决定的原因。

深度思考与管理预见性的关系
AI天才研究院
10-28 951
《深度思考与管理预见性的关系》 关键词：深度思考、管理预见性、人工智能、深度学习、数据驱动决策 摘要：本文旨在探讨深度思考与管理预见性的关系，从概念定义、算法原理、数学模型、实践应用等多个层面，深入分析深度思考如何提
【系统架构设计师】论文：论软件的可维护性设计
数据知道的博客
08-06 8602
随着软件大型化，复杂化的发展，软件维护所耗费的资源越来越多，软件可维护性设计日益得到重视。我单位近几年开发综合业务 ATM交换机，用户对交换机的可维护性要求很高。我参加了该项目并负责软件的维护性设计工作。根据当前工作中在维护性设计中的不足。通过在各个软件开发阶段注重软件可维护性的应用，规范文档，使用CASE工具管理软件版本和成立软件可维护性设计小组等方面，为软件的可维护性设计提供了帮助，并最终开发出具有良好可维护性的交换机软件。
llamafactory-记录一次消除模型随机性的成功过程
红酒暖心不暖胃
05-13 1362
在使用 LLamafactory 部署生成式模型（如 LLaMA、Qwen 等）时，开发者常会遇到以下问题： ❗️ ‌即使设置 do_sample=False，模型输出依然存在不可控的随机性‌ 这在 ‌文本分类、事实问答、代码生成‌ 等确定性任务中尤为致命。 本文将从一系列错误中，找到一套成功的解决方案。
特征选取-随机森林演示
qq_43602667的博客
09-12 2234
特征选择，机器学习必学内容
GMR——人形动作追踪的通用动作重定向：在不做复杂奖励和域随机化的前提下，缓解或消除重定向带来的伪影(含PHC的详解)
结构之法 算法之道
10-30 3994
摘要：本文深入解析了通用动作重定向(GMR)方法，旨在解决人形机器人运动跟踪中的关键问题。由于人类与机器人在形态结构上的显著差异，传统重定向方法常导致脚滑、穿透等物理伪影。GMR通过五步流程实现优化：1)关键部位匹配；2)静止姿态对齐；3)局部非均匀缩放；4)带旋转约束的逆运动学求解；5)精调优化。实验表明，相比PHC等方法，GMR能有效减少伪影，提升动作质量，为人形机器人动作学习提供更可靠的数据基础。
随机森林
诗筱涵的博客
06-09 925
随机森林的随机体现在对训练样本和特征向量的分量都进行了随机采样 森林的意思应该就是多个决策树。
决策树- 随机森林/GBDT/XGBoost
热门推荐
weixin_36378508的博客
10-22 1万+
随机森林 单颗决策树缺点：易过拟合的缺点 传统机器学习处理过拟合通常采用集成学习 (多颗树投票) 随机森林的生成方法【在bagging的基础上+CART树】： 1.从总数为N样本集中通过重采样的方式产生n个样本 (Bootstrap) 2.假设样本特征数目为a，对n个样本选择其中k个特征， 用建立决策树的方式获得最佳分割点 3.重复m次，产生m棵决策树 4.对于分类问题，按多棵树分类器投票决定最终分类结果； 对于回归问题，由多棵树预测值的均值决定最终预测结果 随机森林的随机性 1、每棵树的训练
R语言：使用randomForestExplainer理解随机森林
amyniez的博客，欢迎交流讨论
03-14 3107
这个星期花了大量的时间在做关于随机森林方面的学习，自己也试着编写相关的代码，来实现需求。前几天和老师交流后，觉得应该做一个多个因素的交互作用，比如三个或者更多，但是进过多种尝试，试了很多函数、R包、以及用python来编写，但是一直都没能成功，花了大概几天的时间，确实感觉按照目前的能力来说，还无法实现。于是，尝试着用双因子进行交互，这方面randomForest还是很快就能实现的，所以现在把自己学到的一个新的包记录一下，如果您了解这方面的内容，或者对随机森林的交互作用有自己的见解，咱们可以进行交流。
生成对抗性网络简介
qq_40985985的博客
05-27 3887
1. 原理1. GANs如何工作2. GAN架构3. 培训GAN4. 艺术家与评论家5. 评估指标6. GAN变体7. GAN应用8. 图像合成（Image synthesis）9. 图像到图像的转换（Image-to-image translation）10. 文本到图像（Text-to-Image）11. 超越图像12. 其他GAN应用参考这篇博客将介绍生成对抗性网络（GAN）、各种GAN变体以及解决现实世界问题的有趣的应用程序。
python随机产生100个整数二进制_python产生随机整数
weixin_39544333的博客
12-13 4020
信息举报时间：2020-12-13 本页为您甄选多篇描写python产生随机整数,python产生随机整数精选,python产生随机整数大全，有议论，叙事 ，想象等形式。文章字数有400字、600字、800字....VB循环结构编写程序计算任意10个整数的平均值 VB循环结构编写程序计算任意10个整数的平均值要一个text框输入十个数的那种输完一个数 点"输入下一个数"的command然后清空te...
【随机过程01】高斯过程
weixin_55252589的博客
04-21 1597
处理非线性问题，我们一共有三招：1.积分（一般不要用）2.Price定理（一般情况下很好用）3.特征函数（指数函数的情况下特别好用）三角函数和指数函数是一个意思。我们中学给大家打下的烙印不太对，把这两者生生地割裂开，这是因为我们没有强调复平面的核心作用，所以应当先教复数，建立起平面、矢量的概念，把二维平面的矢量与复数能够建立起联系，随后诸如什么三角变换，旋转，平移等等一系列问题都迎刃而解了，你想想旋转不就是乘上一个复因子嘛，到线性代数就是乘上一个矩阵了，事实上，矩阵C−SSC∼Cj。
探索性数据分析
cyydjt的博客
09-27 7021
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调速系统稳定性提升秘籍：消除PWM抖动与非线性响应的6大对策
# 调速系统稳定性问题的根源剖析与工程化解法 在工业自动化、无人机电调、智能机器人乃至高端家电中，电机调速系统的稳定性直接决定了产品的用户体验和可靠性。我们常听到这样的抱怨：“这台伺服电机低速时抖动得...
13、生成概率建模：理解因果感觉运动整合
spice的博客
09-15 14
本文探讨了生成概率建模在理解人类因果感觉运动整合中的应用，重点分析了其在并发感觉与运动适应、多感官奇异检测等场景中的优势。通过构建完整的生成模型，能够更准确地解释人类感知行为，并揭示感觉与运动系统之间的相互作用机制。文章还介绍了贝叶斯框架下的感觉运动适应模型及其实验验证，并强调该方法相较于传统模型在预测能力和理论深度上的提升。最后展望了该领域未来的研究方向，包括拓展应用范围、优化模型参数及结合神经科学深入探究认知基础。
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
12-18
ACM-ICPC/CCPC/XCPC算法竞赛资料kmeans聚类
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）
最新发布
12-18
【CAOA三维路径规划】基于matlab鳄鱼伏击算法CAOA多无人机协同集群避障路径规划（目标函数：最低成本：路径、高度、威胁、转角）（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab的鳄鱼伏击算法（CAOA）在多无人机协同集群三维路径规划中的应用，重点解决动态环境下的避障问题。该方法以最低成本为目标函数，综合考虑路径长度、飞行高度、威胁等级和转弯角度等因素，通过优化算法实现无人机集群的安全、高效路径规划。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于科研人员复现与改进，适用于复杂环境下的无人机协同任务。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事无人机路径规划、智能优化算法或协同控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机在复杂三维环境中的协同避障路径规划；②验证和改进鳄鱼伏击算法（CAOA）在实际路径规划中的性能；③实现以最低综合成本为目标的智能路径优化，提升无人机集群的任务执行效率与安全性。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解目标函数构建、约束条件处理及算法迭代过程，同时可尝试将算法扩展至更多动态障碍物或更大规模无人机集群场景中进行测试与优化。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）
12-18
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于径向基函数神经网络（RBFNN）的自适应滑模控制方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性，用于解决复杂系统的控制问题，尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程，并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外，文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用，涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域，展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群：具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员； 使用场景及目标：①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法；②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中，提升控制精度与鲁棒性； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践，深入理解算法实现细节，同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路，注重理论分析与仿真验证相结合。
STM32F407-RT-Thread-CAN工程代码
12-18
STM32F407芯片，开发环境：RT-Thread Stdio开发环境，使用内部drv_can实现can功能，官方的drv_can.c文件中对于stm32f407的位时序配置错误，已修改位时序，但是800k的CAN速率，由于CAN时钟为42M的原因，无法整除(42/0.8=52.5)，导致800k的速率无法使用.
安卓应用源码Android闹钟源码
12-18
安卓应用源码Android 闹钟源码
在消除甜品时，在每一个被消除的甜品泡泡（除了钞票泡泡）位置的40半径范围内，随机实例化几张（暂定为六张）usDollarPrefab，生成出来的钞票节点放在usDollarLogoParent节点下，设置其初始缩放比例（暂定初始缩放比例为0.6），将这些生成出来的钞票节点在0.5秒内全部移动到usDollarLogo所在位置，当移动到目标位置时缩放比例调整为1，并删除钞票节点。总的来说，我要实现一种消除甜品后，在甜品位置获得钞票并被回收到某一处的感觉。
09-11
在`removeThreeConsecutiveDesserts`方法中，我们在移除甜品的时候，记录每个甜品的位置（世界坐标），注意排除钞票泡泡（如果存在的话，但根据上下文，我们消除的是普通甜品，所以这里可以不用判断，但为了扩展性，...
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